Una advertencia previa: la pregunta 15 tenía un error, como algunos de vosotros habéis detectado. La media debía ser 100 y el tamaño de muestra 9. En las preguntas de la Situación está ya bien formulada. A todos os he contado como si estuviera bien respuesta, la hayáis contestado o no.

Mucha suerte.

1d: El primer p-valor no es significativa y el segundo y tercero sí lo son. Luego, el primer factor no es significativa, el segundo sí lo es y hay interacción.

2b: Porque el intervalo de confianza no contiene al 1 y, en cambio, el p-valor nos dice que no es significativa la Odds ratio. Esto está en contradicción. Obsérvese que en los demás apartados hay coherencia entre el intervalo y el p-valor.

3a: El factor A es claramente significativo. El B no porque obsérvese que los valores en promedio son muy iguales. Y habrá interacción porque es evidente que no hay paralelismo en estos datos.

4d: Se trata de una variable cuantitativa. Es evidente que ninguno de los tres tests propuestos puede ser aplicable porque funcionan únicamente para variables dicotómicas.

5b: En esta muestra a la izquierda de 9 hay seis valores y cuatro a la derecha. Por lo tanto, el presentir 60 será el promedio de 9 y 11 que es 10.

6b. Si la correlación es 0.9 el coeficiente de determinación será, claramente, el 81%.

7c: Sustituyendo los valores de ese individuo en la fórmula de la primera componente obtenemos el valor de 2.5.

8c: Observemos que el error estándar es 0.5 porque el centro del intervalo es 21 y dos veces 0.5 no proporciona un radio del intervalo de 1, porque es un IC del 95%. Por lo tanto, si la DE es 10 y el tamaño de muestra 400, el error estándar será 0.5.

9c: Si se aplica la fórmula de la determinación del tamaño de muestra con estos datos observamos que nos da 16.

10b: Variables cuantitativas, muestras relacionadas y no hay normalidad. Por lo tanto, hay que aplicar el Test de los signos o el de Wilcoxon.

11d: Variables continuas, muestras independientes, hay normalidad en las dos muestras y no hay igualdad de varianzas.

12c: Es evidente que la potencia, al ser mayor del 80%, es suficiente. Por lo tanto, podemos afirmar lo que dice el apartado c.

13c: La V de Crámer en sí no nos da un p-valor, necesitamos hacer un contraste de hipótesis. Como la V sólo la podemos calcular a tablas de contingencias, para ver si hay relación significativa debemos aplicar un test de la ji-cuadrado.

14d: Es la única que no encaja con ese esquema: a y b, por un lado, y d y e por otro, a una distancia corta y c a una distancia más próxima al primer subgrupo que al segundo. Cosa que no sucede en la muestra d.

15d: El error estándar es 15 porque 45/raiz(9) es ese valor. Como el intervalo es del 95% debemos tomar dos errores estándar para construir el intervalo.

16a: El valor de referencia en tablas 2×2 es de 3.84. Como 2.6 es menor que 3.84 podemos decir que no estamos ante una relación significativa. Lo afirmado en el punto d lleva al mismo resultado: la no significación, pero mediante una afirmación que no es cierta. No es por ser suficientemente próxima a 0, sino por estar por debajo del valor de referencia.

17c: Sólo tiene sentido calcularla cuando tenemos un p<0.05.

18d: Una ji-cuadrado nunca será negativa.

19d: El signo de la correlación y de la pendiente siempre coinciden.

20a: No es la significación de la interacción lo que hay que mirar para hacer las comparaciones múltiples sino la significación del factor estudiado. Si es significativo se harán comparaciones. Si no lo es de significativa entonces no se hacen tales comparaciones múltiples.