1b: Porque los intervalos de confianza de la media dependen del tamaño de muestra y en las dos muestras ese tamaño es distinto.

2c: En el primer caso, al tener un p-valor tan bajo con una correlación tan débil el tamaño de muestra debe ser muy grande. En el segundo caso, al tener una correlación relativamente grande y significativa pero con un p-valor poco inferior a 0.05 indica que el tamaño de muestra no es muy grande.

3a: Aplicando la fórmula:

obtenemos ese resultado.

4c: Si la V de Crámer es 0 el p-valor será 1.

5a: Aunque las dos primeras correlaciones son significativas, la primera tiene un intervalo de confianza que da valores un poco superiores.

6c: La significación de esta V de Crámer nos vendrá de si la ji-cuadrado es significativa.

7c: La correlación y la pendiente siempre van de la mano en una regresión lineal simple.

8d: El efecto de la introducción de variables innecesarias amplía la R2 pero incrementa el error estándar de las predicciones y esto es muy malo.

9b: El umbral en una tabla 5×6 es 31.4. Como 23.33 es menor que ese umbral se trata de una relación no estadísticamente significativa.

10d: El error estándar es 1=10/Raíz(100). Por lo tanto, el intervalo es (18, 22).

11b: Variables dicotómica con muestras relacionadas la técnica de comparación es el test de McNemar.

12c: Variables dicotómicas. Independientes. Valor esperado por grupo menor que 5. Test exacto de Fisher.

13a: Es la única opción donde el p-valor siempre va bajando, que es lo que sucede si aumentamos el tamaño de muestra, después disminuimos la desviación estándar y finalmente si aumentamos la diferencia de medias.

14b: Muestras independientes y variable dicotómica. Porque en realidad estamos analizando en antes menos el después, el cambio que ha habido. Como el tamaño de muestra es menor de 20 debemos aplicar el test exacto de Fisher.

15c: Los tres factores son significativos.

16a: Subzona no parece significativo. Los otros dos factores sí.

17b: Como habremos rechazado Ho por ser el p-valor menor que 0.05 sólo podremos estar cometiendo el error de tipo I.

18b: Si hay normalidad podremos aplicar un test de la t de Student por lo que no deberemos aplicar un test de Mann-Whitney.

19c: Si la correlación es negativa al aumentar una variable disminuirá la otra.

20b: Si aplicamos la fórmula:

con una p de 0.5 porque al no conocerla esta es la mejor opción, llegamos a la conclusión que el tamaño muestral debe ser 400.