1d: Si ordenamos la muestra de menor a mayor tenemos la muetra: (-100, 1, 1, 3, 3, 10, 20, 20) observamos que el primer cuartil es 1 por ser el promedio entre 1 y 1.

2c: El error estándar es 0.5 porque 10/raíz(400). Como es un intervalo de confianza de la media del 95% deberemos restar y sumar a la media dos veces ese valor, dando el intervalo (19, 21)

3c: Aunque se trata de una relación significativa, estamos ante una capacidad productiva muy baja. El coeficiente de determinación es sólo del 4%, porque 0.2 al cuadrado es 0.04 y pasado a porcentaje es el 4%, muy lejos del 50% necesario para hablar de suficiente capacidad predictiva.

4d: Sólo la OR de 1.7 y la de 0.5 son significativas. Por lo tanto, debemos comparar esas dos. Si pasamos 0.5 al otro lado tenemos 1/0.5 que es igual a 2. Como 2>1.7, el 0.5 indica mayor cantidad de relación.

5d: Si la tabla de contingencias observada y esperada son iguales la ji-cuadrado vale cero y, por lo tanto, el numerador de la V de Crámer es 0 y, por lo tanto, la V de Crámer vale 0.

6c: Como la Odds ratio no es significativa debe contener su intervalo de confianza del 95% al 1 y, por lo tanto, no puede ser cierto que ese intervalo no contenga al 1.

7a: Si el p-valor de una ji-cuadrado es mayor que 0.05 esto indica, evidentemente, que no podemos decir que existe una relación significativa entre esas variables cualitativas.

8d: Si se da la información de esta forma es porque existe suficiente ajuste a la distribución normal, por lo tanto, entre 15 y 25 tenemos aproximadamente el 68.5% de los valores. Por debajo de 15 y por encima de 25 tenemos el 31.5%. Por debajo de 15 tenemos la mitad de ese porcentaje: 15.75%, que es aproximadamente el 16% que afirma la respuesta «d».

9d: El signo de la pendiente de una recta de regresión es exactamente el mismo que el signo de la correlación.

10b: El que la mediana y la media coincidan es una buena señal para pensar en que habrá simetría y no habrá asimetría, pero la asimetría es una mirada más global que es más exigente que la mirada sobre la igualdad o no de media y mediana. Por ejemplo, la muestra (0, 100, 100, 100, 100, 133.3, 133.3, 133.3) tiene media y mediana iguales (100) y se ve que hay una asimetría remarcable en su interior. El valor de 0 rompe la simetría. La Asimetría estandarizada de esta muestra es -2.38, que no está dentro del intervalo (-2, 2).