1d: No existen métodos de comparación entre estas tres medidas del grado de relación entre variables. Entre dos medidas significativas del mismo tipo sí que la hay, pero no entre estos distintos tipos de medidas. Cada una tiene un rango de valores posibles distinto y no hay unas pautas de comparación entre los diferentes tipos de medidas del grado de relación que aparecen en esta pregunta; o sea, entre la correlación de Pearson, la Odds ratio y la V de Crámer.

2a: Las únicas OR significativas son 0.1 y 7. Y 0.1 implica un grado de relación de 10 niveles de protección. Y 10 es mayor que 7.

3c: En esta muestra el 26 tiene 8 valores inferiores y 2 superiores. Por eso, sólo en esta muestra ocupa el percentil 80.

4b: Una OR=4 es equivalente a una OR=0.25 porque ambas suponen 4 veces riesgo ó 4 veces protección. Y 0.5 supone únicamente 2 veces protección. Por lo tanto, una OR=4 implica mayor asociación que una OR=0.5.

Una OR mayor que 1 puede ser perfectamente no significativa.

No siempre que el observado y el esperado de una tabla de contingencia no coincidan la V de Crámer valdrá 1. Valdrá 1 sólo si existe el grado máximo posible de diferencia, dado el tipo de tabla que tengamos y el tamaño de muestra que tengamos.

El índice kappa puede tener valores negativos sólo si la discordancia es muy grande.

5b: No parece haber ajuste a una distribución normal, claramente. Luego, los valores de asimetría estandarizada y curtosis estandarizada caerán fuera del intervalo (-2, 2).

6a: Si el intervalo de confianza del 95% de la pendiente no incluye al 0 se trata de una pendiente significativa. No es cierto que no lo sea, de significativa, por incluir al 1.

Las otras afirmaciones son claramente ciertas. El intervalo de confianza de la OR no incluye al 1, por lo tanto: es significativo. La correlación también lo es por tener un p-valor inferior a 0.05. Y el índice kappa indica fuerte asociación porque es casi 1.

7d: El rango es 8. La moda 3. La mediana es 3. Y el rango intercuartílico es, claramente 6 puesto que el primer cuartil es 2 y el tercero es 8.

8d: Una r=-0.6 al hacer su cuadrado tenemos que es 0.36 y al pasarlo a porcentaje se transforma en un 36%.

En una Regresión lineal simple la variable dependiente es cuantitativa, no cualitativa.

El que el p-valor sea mayor que 0.05 no es indicativo de que observado y esperado coinciden. Evidentemente, si estos coinciden el p-valor será mayor que 0.05 (de hecho, será 1), pero el que el p-valor sea mayor que 0.05 no implica que necesariamente observado y esperado coincidan.

Si un intervalo de confianza del 95% de la media es (8, 12) el Error estándar será 1, no 2, puesto que la media muestral será 10 y dos veces el Error estándar nos debe dar 2. Luego el Error estándar debe ser 1.

9d: Una OR=0.2 indica un grado de protección de 5 porque 1/0.2 es igual a 5.

La Regresión lineal simple y=3x+4 tiene pendiente claramente positiva.

La V de Crámer sólo puede tener valores entre 0 y 1.

Una ji-cuadrado no cuantifica el grado de relación que hay entre dos variables cualitativas. Valora si hay o no relación.

10c: Como ni la asimetría estandarizada ni la curtosis estandarizada caen dentro del intervalo (-2, 2) nuestra variable, en este caso, no se ajusta a la distribución normal, por lo tanto a la hora de resumirla brevemente es preferible y recomendable hacerlo mediante la mediana y el rango intercuartílico.

La afirmación «a» seguro que tiene demasiado error por el no ajuste a la distribución normal.

No tienen por qué ser iguales la mediana y la media.

Toda muestra de una variable cuantitativa tiene desviación estándar, se ajuste o no a una distribución normal. Otra cosa es cómo se interprete en función del ajuste a la distribución normal de la variable estudiada.