1c: Como existe ajuste a la distribución normal en ambas muestras, porque el p-valor del Test de Shapiro-Wilk es mayor que 0.05, el siguiente paso será aplicar el Test de Fisher-Snedecor y si éste es menor que 0.05, como dice esta afirmación aplicaríamos el Test de la t de Student de varianzas desiguales.

2a: El tamaño de muestra no necesariamente será menor que 30. Puede ser mayor que 30 y tenerse que aplicar igualmente este Test debido a que el número de valores esperados, por grupo, bajo la Hipótesis nula, sea menor que 5.

Podría plantearse alguna duda sobre la respuesta d: La Hipótesis nula en una comparación de proporciones siempre afirmará, necesariamente, la igualdad de proporciones. Otra cosa será si se aceptará o se rechazará, según los datos muestrales que tengamos, pero esta afirmación estará siempre, necesariamente, presente. En la Hipótesis nula siempre hay igualdad, no relación o ajuste a la distribución normal.

3d: Cuanta mayor dispersión más tamaño de muestra. Porque la Desviación estándar y el tamaño de muestra tienen una relación directa.

Atención con la respuesta c: El radio de un intervalo mantiene una relación inversa con el tamaño de muestra: menor radio precisa más muestra, pero la precisión tiene una relación directa con el tamaño de muestra: más precisión precisa de más muestra. Cuidado con este. El radio de un intervalo es menor cuanta mayor precisión queramos. Por lo tanto, radio y precisión mantienen una relación inversa.

4c: Si un factor en un ANOVA nos ha dado un p-valor superior a 0.05 no tiene sentido hacer unas comparaciones múltiples porque no habremos rechazado la igualdad de los niveles de ese factor. Las comparaciones múltiples únicamente las haremos si hay diferencias, si el p-valor de ese factor es inferior a 0.05.

5b: Si aplicamos la ecuación siguiente:

el resultado es n=100. Porque DE=10 y r=2. Se pide un intervalo de confianza del 95% que, si la media fuese 50, fuese (48, 52). Esto representa un radio de intervalo de 2.