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Estadística |
2° Parcial |
Cátedra: Atorresi |
Prof.: Picón Janeiro, Jimena |
2° Cuat. de 2010 |
Altillo.com |
PRÁCTICO
1) En un estudio transcultural realizado en 1994, Weissman y otros
investigadores establecieron una tasa de comorbilidad entre el trastorno
obsesivo-compulsivo (TOC) y otro trastorno de ansiedad del 50% aproximadamente.
Calcule la probabilidad de encontrar, en una muestra de 10 sujetos con TOC, a lo
sumo 4 pacientes que padezcan además otro trastorno de ansiedad.
2) La terapia cognitivo-comportamental logra una reducción importante de los
síntomas del TOC (trastorno obsesivo-compulsivo) en el 80% de los pacientes que
completan el tratamiento (Ladouceur, 1995). Un equipo de psicólogos se propuso
conocer el porcentaje de pacientes cuyo TOC cursaba junto con un trastorno
evitativo de la personalidad, que mejoran con dicha terapia. Para ello
seleccionaron una muestra de 20 personas con TOC y trastorno evitativo de la
personalidad, y luego del tratamiento hallaron que el 75% de ellos redujeron sus
síntomas de TOC. ¿Son los datos consistentes con la hipótesis de que el
tratamiento cognitivo-comportamental para el TOC es menos eficaz cuando este
trastorno se presenta junto con un trastorno evitativo de la personalidad? Use
un nivel de significación del 1%.
3) La variable de personalidad "Extroversión", según el test EPI de Eysenck, se
distribuye normalmente, con una media de 55 pts. y un desvío de 7,5 pts. ¿Cuál
es el puntaje que es superado por el 15% de la población?
TEÓRICO
4) En una prueba de hipótesis ¿qué criterio se emplea para rechazar la hipótesis
nula y en qué consideraciones se funda? Brinde un ejemplo con el contraste de
dos medias independientes.
5) Modelo Binomial: explique sus características.
RESPUESTAS
1) Ejercicio de binomial
π=0,5
n=10
P(X≤4) = P(X=0) + P(X=1) + P(X=2) + P(X=3) + P(X=4) = 0,001 + 0,01 + 0,044 +
0,117 + 0,205 = 0,377
Rta.: 0,377 es la probabilidad de encontrar, en una muestra de 10 sujetos con
TOC, a lo sumo 4 pacientes que, además, padezcan otro trastorno de ansiedad.
2) Ejercicio de prueba de hipótesis
n=20
π=0,80
p=0,75
α=0,01
H₀ π=0,80 FFV
H₁ π<0,80 FSV → Contraste unilateral izquierdo
Busco en la tabla área 0,99 y su z correspondiente y le cambio el signo:
área 0,9901 → z=-2,33
Zona de rechazo: de -2,33 para la izquierda.
Zona de aceptación: de -2,33 para la derecha
Saco el estadístico de contraste:
Ze= -0,55 → Cae en zona de aceptación. La hipótesis nula (H₀) se mantiene.
Rta.: Con un nivel de significación del 1%, el estadístico de contraste resulta
probable bajo el supuesto de que la hipótesis nula es verdadera. Por lo tanto,
los datos no son consistentes con la hipótesis de que el tratamiento cognitivo-comportamental
para el TOC es menos eficaz cuando este se presenta junto con un trastorno
evitativo de personalidad.
3) Ejercicio de normal
µ=55
σ=7,5
Puntaje superado por el 15% de la población: C₈₅.
Busco área 0,85 y su z correspondiente:
área 0,8508 → z=1,04
Despejo Xi de la fórmula de Z y reemplazando los datos me da Xi=62,8
Rta.: El puntaje que es superado por el 15% de la población es 62,8.
4) La curva de la distribución muestral del estadístico de contraste se divide
en 2 zonas mutuamente excluyentes: la zona de rechazo y la de aceptación. La
zona de rechazo está formada por los valores del estadístico que resultan
improbables a la luz de que la hipótesis nula sea verdadera, están muy alejados
de la afirmación que esta propone. Su probabilidad es α y se lo llama "nivel de
significación". La zona de aceptación corresponde a los valores del estadístico
que están más próximos a la afirmación que plantea la hipótesis nula, son
probables a la luz de que esta sea verdadera. Su probabilidad es 1-α y se lo
llama "nivel de confianza". Para rechazar una hipótesis nula, el estadístico de
contraste deberá tomar un valor que caiga dentro de la zona de rechazo. La
hipótesis, entonces, no será compatible con la información muestral.
(Como ejemplo planteé un problema cualquiera de dos medias independientes y puse
en qué caso se rechazaría la hipótesis nula, sin resolverlo)
5) Es un modelo para variables cuantitativas discretas. Para generarse una
variable binomial, deben cumplirse ciertas condiciones:
a) que se base en una variable dicotómica, es decir, que tenga 2 valores. A uno
se lo llama éxito y al otro, fracaso. La probabilidad de éxito es π y la de
fracaso, 1-π. Al éxito se lo codifica con un 1 y al fracaso, con un 0.
b) que se efectúen una serie de n observaciones de la variable dicotómica en las
que π se mantenga constante en cada observación y sea independiente en cada una
de las observaciones
c) que se defina una variable aleatoria, X, definida como el número de
observaciones o ensayos en los que se asignó un 1, se cumplió tal condición.
Esta variable va a distribuirse según el modelo binomial con parámetros n y π.
El mínimo valor que puede tomar la variable binomial es "ninguno" y el máximo,
"todos".