1c: Si se ordena de menor a mayor la muestra vemos que el primer cuartil es -20 y el tercer cuartil es 3, por lo tanto el rango intercuartílico es 23 porque es la diferencia que hay entre 3 y -20; o sea: 3-(-20)=23.

2d: El error estándar es 2, porque 10/raíz(25) es igual a 2. Como es un intervalo de confianza de la media ese intervalo debemos construirlo mediante el error estándar, por lo tanto, como es un intervalo del 95%, debemos coger dos veces el error estándar y restarlo y sumarlo a la media muestral. Por lo tanto, tenemos un intervalo (16, 24).

3a: Una correlación de este nivel, pequeña en magnitud, únicamente resulta significativa si el tamaño de muestra es grande. Debe captarse mucha regularidad dentro de la dispersión y eso únicamente se logra con muestras de tamaño considerable.

Además, podemos descartar las otras opciones fácilmente:

El coeficiente de determinación no nos dice cosas de la significación sino de la capacidad pronóstica.

La significación en sí no nos apunta la capacidad pronóstica. Podemos tener una relación perfectamente significativa con una baja capacidad pronóstica, como es el caso de la información dada en este problema.

El coeficiente de determinación no es, obviamente, el 31%. Sería el cuadrado de 0.31 pasado a porcentaje.

4d: Únicamente son significativas las Odds ratios de 8 y de 0.1. Si pasamos la de 0.1 al otro lado para compararla obtenemos el valor de 10, porque (1/0.1)=10. Como 10>8, la «d» es la respuesta correcta.

5c: Si una tabla de contingencia tiene valores muy pequeños, porque el tamaño de muestra es muy pequeño podemos encontrarnos perfectamente con el caso de tener una tabla de contingencias no significativa y una V de Crámer muy grande.

6c: Si una Odds ratio de 0.2 es significativa su intervalo de confianza no puede contener al 1; por lo tanto: todos sus valores serán inferiores a 1, evidentemente.

7c: La ji-cuadrado no es una técnica para trabajar con variables cuantitativas.

8b: Dentro de cada cuartil tenemos un 25% de valores, por lo tanto, en toda muestra entre el primer cuartil y mediana y entre la mediana y el tercer cuartil tenemos el mismo porcentaje de valores y en la población aproximadamente también. Por lo tanto, en esta población estudiada entre 5 y 20 habrá aproximadamente el mismo porcentaje de personas que entre 20 y 25 porque estamos hablando de que 5 es el primer cuartil, 20 es la mediana y 25 es el tercer cuartil.

9b: El cuadrado de -0.5 es 0.25, pasado a porcentaje es 25%.

10c: Si la tabla de contingencias observada es igual a la esperada es obvio que no tenemos ningún argumento para rechazar la hipótesis nula puesto que la tabla esperada es construida bajo el supuesto de la no relación entre esas variables. Por lo tanto, en absoluto, podemos rechazarla esa hipótesis.