1d: Los tres p-valores de un ANOVA de dos factores son independientes. Puede darse cualquiera de las posibles combinaciones en ellos. Ninguno depende de ningún otro.

2a: Variables continuas, muestras independientes, normalidad porque ambas muestras nos dan un p-valor en el Shapiro-Wilk superior a 0.05. El test de Fisher-Snedecor nos da un p-valor inferior a 0.05 por lo que son diferentes las varianzas. Habrá que aplicar un test de la t de Student de varianzas desiguales. El p-valor de este último test es inferior a 0.05 por lo tanto debemos concluir que las medias son diferentes.

3d: Ninguna de las tres primeras opciones es cierta. Por lo tanto, la cierta es la cuarta.

4a: Variable dicotómica, muestras independientes. Tamaño de muestras mayor que 30 y el valor esperado por grupo es superior a 5, por lo tanto debemos aplicar el test de proporciones.

5a: Ni el factor A ni el B son significativas. Pero, claramente hay interacción.

6c: Con unos datos como los que se dan claramente la distribución no es normal. Por lo tanto, debe aplicarse el test de Mann-Whitney.

7d: Hagamos los cálculos de la primera componente para cada individuo:

El valor superior es el del tercer individuo, el d. Es el que estará más a la derecha.

8b: El test de McNemar es claramente un test para datos apareados que es sinónimo de muestras relacionadas.

9c: Podemos aplicar un ANOVA de un factor con estos datos. Más en concreto: un factor con cinco niveles.

10c: Basta aplicar la fórmula n=(4*20*20)/(4*4)=100