15 Metodologia de La Investigación Final (2)

7/25/2019 15 Metodologia de La Investigacin Final (2)

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METODO

LOGA

DE

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INVEST

IGACIN

AFEMEASOCIACIN DE FACULTADES ECUATORIANAS DE CIENCIAS MDICAS Y DE LA SALUD

Son caractersticas de la ciencia:3511.Objetividada.Racionalidadb.Generabilidadc.Factibilidadd.d. Ref. 1 (7-8-9)

Una caracterstica nica del mtodo cient!co3512.en relacin con los otros mtodos es:

Objetividada.Autocorreccinb.Generabilidadc.Factibilidadd.b. Ref. 2 (7)

Cul es el planteamiento correcto en relacin3513.a la diferencia entre mtodo y metodologa?:

El mtodo tiene carcter epistemolgicoa.El mtodo tiene relacin con la lgica del pen-b.sar cient!coLa metodologa tiene relacin con procedi-c.

mientos, herramientas, tcnicasTodas son verdaderasd.d. Ref. 1 (20)

Los factores que podran afectar la validez inter-3514.na de un diseo de investigacin son, excepto:

Interferencias de tratamientos mltiplesa.Historiab.Maduracinc.Seleccind.a. Ref. 3 (17)

Los tipos de investigacin en salud pueden ser:3515.

Exploratorios, descriptivos, correlacionalesa.Explorativos, descriptivos, correlacionales, ex-b.plicativosDescriptivos, correlacionales y explicativosc.Ninguno de los anterioresd.b. Ref. 4 (58)

En relacin a los principios ticos bsicos de la3516.investigacin, el informe Belmont, identi!ca:

Autonoma, bene!cencia, justiciaa.Autonoma, bene!cencia, male!cencia, justiciab.Autonoma, male!cencia, bene!cenciac.

Consentimiento informado, bene!cencia, auto-d.nomab. Ref. 5 (18)

Los requisitos ticos de una investigacin sue-3517.len ser:

Valor de la pregunta de investigacin, valideza.cient!caEvaluacin independiente del protocolo, ejecu-b.cin honestaConsentimiento informado, comunicacinc.puntual y precisa de resultadosTodos los sealadosd.

d. Ref. 5 (21)

Segn el Comit Internacional de editores de3518.revistas mdicas, la autora de un trabajo de in-vestigacin se le da a quien:

Conciba, disee, analice e interprete los resul-a.tadosRedacte y revise crticamente el contenidob.intelectual del artculoApruebe la revisin !nalc.Adquiera fondos y recolecte datosd.Solo a, b, ce.

e. Ref. 5 (25)

Por la actitud frente al objeto de estudio, la ob-3519.servacin puede ser:

Participante y no participantea.Estructurada y no estructuradab.Directa e indirectac.Ninguna de las anterioresd.a. Ref. 6 (86)

Por relacin con el objeto de estudio, la obser-3520.vacin puede ser:

Participante y no participantea.

Estructurada y no estructuradab.Directa e indirectac.Ninguna de las anterioresd.b. Ref. 6 (86)

Por los medios utilizados frente al objeto de es-3521.tudio, la observacin puede ser:

Participante y no participantea.Estructurada y no estructuradab.Directa e indirectac.Ninguna de las anterioresd.b. Ref. 6 (86)

El anlisis de los contenidos es:3522.Observacin directa intensivaa.

METODOLOGA DE LA INVESTIGACIN

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Observacin directa extensivab.Observacin indirectac.Ninguna de las anterioresd.c. Ref. 7 (142)

Los criterios de un buen planteamiento de un3523.problema de investigacin son, excepto:

Formulado en forma de interrogacina.Exprese relacin entre dos ms trminosb.Sea justoc.Exista posibilidad de contrastacin empricad.c. Ref. 2 (18)

Plantear el problema es:3524.Delimitar el objeto de estudioa.Responder lgicamente al problemab.

De!nir el universo de la informacinc.Establecer coherencia de los resultadosd.a. Ref. 7 (55)

Plantear hiptesis es:3525.Delimitar el objeto de estudioa.Dar la mejor respuesta al problema planteadob.De!nir el universo de observacinc.Establecer coherencia de los resultadosd.b. Ref. 7 (91)

Los criterios de un buen planteamiento de la hi-3526.

ptesis de investigacin son, excepto:Formulado en forma de interrogacina.Referencia a una situacin realb.Las variables deben ser comprensibles. Preci-c.sas y concretasLa relacin entre variables debe ser lgicad.a. Ref. 4 (77-78)

La hiptesis se construye a partir de:3527.Observacin y problemaa.Marco terico y problemab.Tcnicas e instrumentosc.Todos los anterioresd.

d. Ref. 7 (78)

Jerarquizar las variables de una investigacin,3528.es establecer:

Concepto, dimensin, indicador, escalaa.Asociadas y adicionalesb.Indicador, escala, asociadas y adicionalesc.Ninguna de las anterioresd.b. Ref. 7 (101)

Operacionalizar una variable implica establecer:3529.Indicador, escala, asociadas y adicionalesa.

Asociadas y adicionalesb.Concepto, dimensin, indicador, escalac.Ninguna de las anterioresd.

c. Ref. 7 (108)

De acuerdo a las caractersticas de la variacin,3530.las variables pueden ser:

Nominales y ordinalesa.Cuantitativas, discretas y continuasb.Cualitativas y cuantitativasc.Continuas y discretasd.c. Ref. 7 (98)

Segn la secuencia temporal, los diseos pue-3531.den ser:

Descriptivos y analticosa.Transversales y longitudinalesb.Observacional y experimentalc.Todos los anterioresd.

b. Ref. 5 (29)

Segn la !nalidad, los diseos pueden ser:3532.Descriptivos y analticosa.Transversales y longitudinalesb.Observacional y experimentalc.Todos los anterioresd.a. Ref. 5 (29)

Segn el control de la asignacin, los diseos3533.pueden ser:

Descriptivos y analticosa.

Transversales y longitudinalesb. Observacional y experimentalc.Todos los anterioresd.c. Ref. 5 (29)

Escoja lo correcto:3534.Los sesgos afectan la validez de los resultadosa.Los errores afectan la precisin de los resulta-b.dosEl azar puede producir error de tipo aleatorioc.El sesgo es un error sistemticod.Todas las anteriorese.e. Ref. 9 (122)

Escoja lo incorrecto:3535.Los sesgos pueden ser de informacin, selec-a.cin, confusin y mediacinEl sesgo del trabajador sano es un sesgo de in-b.formacinEl anlisis estrati!cado disminuye el sesgo dec.confusinUn instrumento mal calibrado puede producird.sesgo de seleccinTodas son correctase.d. Ref. 9 (124)

El Alpha de Cronbach mide:3536.Consistencia interna de un cuestionarioa.

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IGACIN


asignacin de los sujetos de una muestrac. Ref. 10 (130)

Los valores obtenidos de una muestra seleccio-3547.

nada se denominan:Parmetrosa.Estimadoresb.Todos los sealadosc.Ninguno de los sealadosd.b. Ref. 10 (143)

Los valores obtenidos de una poblacin se de-3548.nominan:

Parmetrosa.Estimadoresb.Todos los sealadosc.

Ninguno de los sealadosd.a. Ref. 10 (143)

Escoja lo incorrecto:3549.A mayor precisin de la muestra menor con!an-a.zaEl tamao muestral incide en el diseo de la in-b.vestigacinA mayor variabilidad de la variable, mayor ta-c.mao muestralA mayor tamao muestral los resultados tien-d.den a variar menos

b. Ref. 10 (143)

Tipos de muestreo probabilstico son:3550.Muestreo aleatorio simple, muestreo estrati!ca-a.do, muestreo por cuotasMuestreo por juicios, muestreo por convenien-b.cia, muestreo por conglomeradosMuestreo aleatorio simple, muestreo estrati!-c.cado, muestreo por conglomerados, muestreosistemticoMuestreo por juicios, muestreo por convenien-d.cia, muestreo por cuotasc. Ref. 10 (80)

Tipos de muestreo no probabilstico son:3551.Muestreo aleatorio simple, muestreo estrati!ca-a.do, muestreo por cuotasMuestreo por juicios, muestreo por convenien-b.cia, muestreo por conglomeradosMuestreo aleatorio simple, muestreo estrati!-c.cado, muestreo por conglomerados, muestreosistemticoMuestreo por juicios, muestreo por convenien-d.cia, muestreo por cuotas, muestreo por bola denieve

d. Ref. 9 (137)

Poblacin elegible es:3552.

Subconjunto de la poblacina.Finita con atributos particularesb.Amplia, grande y en ocasiones in!nitac.Parte de la poblacin blanco disponible para eld.

estudiod. Ref. 9 (131)

Muestreo sistemtico:3553.Se selecciona empleando un intervalo constan-a.te KSe requiere conocer el nmero de estratosb.Se requiere conocer el nmero de estratos y ta-c.mao porcentualAgrupaciones de elementos que existen natu-d.ralmentea. Ref. 9 (138)

Muestreo por conglomerados:3554.Se selecciona empleando un intervalo constan-a.te KSe requiere conocer el numero de estratosb.Se requiere conocer el nmero de estratos y ta-c.mao porcentualAgrupaciones de elementos que existen natu-d.ralmented. Ref. 9 (135)

Muestreo estrati!cado:3555.

Se selecciona empleando un intervalo constan-a. te KA!nacin igual, proporcional, optimab.Homogeneidad intragrupo y heterogeneidadc.entre gruposAgrupaciones de elementos que existen natu-d.ralmenteSlo b y ce.e. Ref. 9 (135)

La frecuencia basal del fenmeno que se estu-3556.dia:

Identi!ca donde est el parmetro poblacionala.

de intersPermite conocer la magnitud del problemab.Identi!ca el tamao de efecto de estimacinc.Todas las anterioresd.e. Ref. 10 (145)

Nivel de con!anza es:3557.1 "a.1 #b."c.#d.a. Ref. 10 (148)

Potencia estadstica es:3558.1 "a.



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IGACIN


1 !b.

"c.

!d.

b. Ref. 10 (149)

Error de tipo II es:3559.1 "a.

1 !b.

"c.

!d.

d. Ref. 10 (149)

Nivel de signi!cacin se corresponde con:3560.1 "a.

1 !b.

"c.

!d.c. Ref. 10 (148)

Error de tipo I es:3561.1 "a.

1 !b.

"c.

!d.

c. Ref. 10 (148)

Escoja lo correcto:3562.A mayor error I y II, mayor tamao muestrala.

A menor error I y II, mayor tamao muestralb. A menor error I y II, menor tamao muestralc.

Todas son incorrectasd.

b. Ref. 10 (149)

Escoja lo incorrecto:3563.Error tipo I es un falso positivoa.

Error tipo II es un falso negativob.

A menor error tipo II, mayor potencia estads-c.

tica

Si el poder estadstico es menor del 60%, to-d.

marlo en cuenta

d. Ref. 10 (150)

Error tipo I es:3564.Rechazar la hiptesis nula, cuando en realidada.

es verdadera

Aceptar la hiptesis nula cuando en realidad esb.

falsa

Probabilidad de desarrollar una condicin en unc.

tiempo determinado

a y bd.

b. Ref. 5 (143)

Error de tipo II es:3565.

Rechazar la hiptesis nula, cuando en realidada.es verdadera

Aceptar la hiptesis nula cuando en realidad esb.

falsa

Probabilidad de desarrollar una condicin en unc.

tiempo determinado

a y bd.

b. Ref. 5 (143)

Errores que se pueden cometer al utilizar una3566.prueba de signi!cacin estadstica, son:

Formular la hiptesis antes de realizar la prue-a.

ba

No considerar errores tipo I y IIb.

No formular la hiptesis antes de realizar lac.

prueba

Slo b y cd.

d. Ref. 8 (22)

El anlisis de los resultados es:3567.Anlisis de distribucin y anlisis de inferenciaa.

Estimacin y signi#cacinb.

Descripcin, asociacin y correlacinc.

Slo cd.

a. Ref. 7 (426)

El objetivo de la estadstica inferencial es:3568.Inferir a una poblacin los resultados de unaa.

muestra

Cuanti#car el nivel de incertidumbreb.

a y bc.

Ninguna de las anterioresd. c. Ref. 11 (17)

Los pasos para escoger una prueba estadsti-3569.ca son:

Determinar el nmero de variables indepen-a.

dientes

Decidir cual es la variable dependienteb.

De#nir si la variable dependiente es cualitativac.

o cuantitativa

Todas las anterioresd.

d. Ref. 10 (181)

En relacin a las variables cuantitativas:3570.Las variables cuantitativas pueden ser conti-a.

nuas o discretas

Las variables cuantitativas continuas admitenb.

decimales

Las variables cuantitativas discretas solo admi-c.

ten nmeros enteros

Los valores que adoptan las variables cuantita-d.

tivas se denominan datos numricos

Todas son correctase.

e. Ref. 11 (8)

El gra!co de barras es una representacin gr-3571.!ca til para:

Variables cuantitativas, datos continuosa.



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IGACIN


Variables cualitativas, datos ordinalesb.Variables cuantitativas, datos discretosc.Variables cualitativas, datos nominalesd.e. Ref. 12 (34)

El histograma es una representacin gr!ca til3572.para:

Variables cuantitativas, datos continuosa.Variables cualitativas, datos ordinalesb.Variables cuantitativas, datos ordinalesc.Variables cualitativas, datos nominalesd.Slo b y de.a. Ref. 12 (34)

El polgono de frecuencias es una representa-3573.cin gr!ca til para:

Variables cuantitativas, datos continuosa.Variables cualitativas, datos ordinalesb.Variables cuantitativas, datos ordinalesc.Variables cualitativas, datos nominalesd.Slo b y de.a. Ref. 12 (34)

La regla de Sturges se utiliza para calcular:3574.Tamao muestrala.Amplitud del intervalo de claseb.Nmero de intervalos de clasec.Slo a y bd.

c. Ref. 13 (22)

Medidas de tendencia central son:3575.Promedio, mediana, rango intercuartlicoa.Desviacin estndar, varianza, rango intercuar-b.tlicoMediana, moda, varianzac.Desviacin estndar, varianza, promediod.Promedio, moda, medianae.e. Ref. 12 (14)

Medidas de dispersin son:3576.Promedio, mediana, rango intercuartlicoa.

Desviacin estndar, varianza, rango intercuar-b.tlicoMediana, moda, varianzac.Desviacin estndar, varianza, promediod.b. Ref. 12 (46)

Media aritmtica es:3577.Promedio numricoa.Valor que divide al conjunto de datos ordenadosb.en dos partes igualesValor que ocurre con mayor frecuenciac.Sensible a valores extremos o no comunesd.

c. Ref. 12 (45)

Mediana es:3578.Promedio numricoa.Valor que divide al conjunto de datos ordena-b.dos en dos partes iguales

Valor que ocurre con mayor frecuenciac.Sensible a valores extremos o no comunesd.b. Ref. 12 (45)

Moda es:3579.Promedio numricoa.Valor que divide al conjunto de datos en dosb.partes igualesValor que ocurre con mayor frecuenciac.Sensible a valores extremos o no comunesd.c. Ref. 12 (45)

Prevalencia de la enfermedad es:3580.Nmero de casos de la enfermedad, en una po-a.blacin en un momento dadoNmero de casos nuevos de la enfermedad, enb.una poblacin, en un momento dadoIncidencia en expuestos sobre incidencia en noc.expuestosRazn de productos cruzadosd.a. Ref. 12 (40)

Incidencia de la enfermedad es:3581.Nmero de casos de la enfermedad, en una po-a.

blacin en un momento dadoNmero de casos nuevos de la enfermedad, enb.una poblacin, en un momento dadoIncidencia en expuestos sobre incidencia en noc.expuestosRazn de productos cruzadosd.b. Ref. 12 (40)

Riesgo relativo es:3582.Nmero de casos de la enfermedad, en una po-a.blacin en un momento dadoNmero de casos nuevos de la enfermedad, enb.una poblacin, en un momento dado

Incidencia en expuestos sobre incidencia en noc.expuestosRazn de productos cruzadosd.c. Ref. 12 (41)

Razn de Nomios es:3583.Nmero de casos de la enfermedad, en una po-a.blacin en un momento dadoNmero de casos nuevos de la enfermedad, enb.una poblacin, en un momento dadoIncidencia en expuestos sobre incidencia en noc.expuestos

Razn de productos cruzadosd.d. Ref. 12 (42)



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Sensibilidad de una prueba es:3584.Proporcin de personas sanas con un resulta-a.do positivoProporcin de personas enfermas con un resul-b.

tado negativoProporcin de personas sanas con resultadoc.negativoProporcin de personas enfermas con un resul-d.tado positivod. Ref. 12 (43)

Especi!cidad de una prueba es:3585.Proporcin de personas sanas con un resulta-a.do positivoProporcin de personas enfermas con un resul-b.tado negativo

Proporcin de personas sanas con resultadoc.negativoProporcin de personas enfermas con un resul-d.tado positivoc. Ref. 12 (43)

Valor predictivo positivo es:3586.Proporcin de personas con un resultado posi-a.tivo, realmente enfermasProporcin de personas enfermas con un resul-b.tado negativoProporcin de personas sanas con resultadoc.

negativoProporcin de personas enfermas con un resul-d.tado positivoa. Ref. 12 (44)

Valor predictivo negativo es:3587.Proporcin de personas con un resultado po-a.sitivoProporcin de personas enfermas con un resul-b.tado negativo realmente sanasProporcin de personas sanas con resultadoc.negativoProporcin de personas enfermas con un resul-d.

tado positivob. Ref. 12 (44)

Si se incrementan los falsos positivos, se afecta:3588.Sensibilidad y especi!cidada.Valor predictivo positivo y valor predictivo nega-b.tivoSensibilidad y valor predictivo negativoc.Especi!cidad y valor predictivo positivod.d. Ref. 8 (204)

Si se incrementan los falsos negativos, se afecta:3589.

Sensibilidad y especi!cidada.Valor predictivo positivo y valor predictivo nega-b.tivo

Sensibilidad y valor predictivo negativoc.Especi!cidad y valor predictivo positivod.c. Ref. 8 (204)

Coe!ciente del sesgo mide si la curva es:3590.Normal, platicrtica, leptocrticaa.Simtrica, sesgo positivo, sesgo negativob.Simtrica, desvo izquierdo, desvo derechoc.Slo b y cd.a. Ref. 12 (49)

Coe!ciente de Curtosis mide si la curva es:3591.Normal, platicrtica, leptocrticaa.Simtrica, sesgo positivo, sesgo negativob.Simtrica, desvo izquierdo, desvo derechoc.Slo b y cd.

a. Ref. 12 (50)

En una distribucin terica de probabilidad bi-3592.nominal:

La media y la varianza son igualesa.Promedio, moda y mediana son igualesb.Existe una familia de distribuciones de dos pa-c.rmetrosExiste una familia de distribucin de un par-d.metroSlo a y de.c. Ref. 12 (84)

En una distribucin terica de probabilidad de3593.Poisson:

La media y la varianza son igualesa.Promedio, moda y mediana son igualesb.Existe una familia de distribuciones de dos pa-c.rmetrosExiste una familia de distribucin de un par-d.metroSlo a y de.e. Ref. 13 (110)

En una distribucin terica de probabilidad nor-3594.

mal:La media y la varianza son igualesa.Promedio, moda y mediana son igualesb.Existe una familia de distribuciones de dos pa-c.rmetrosExiste una familia de distribucin de un par-d.metroSlo a y de.b. Ref. 13 (118)

El coe!ciente de correlacin es:3595.Mide la intensidad de la relacin entre dos va-a.

riablesDivide la covarianza para las desviaciones es-b.tndar de las variables



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IGACIN


Mide la proporcin de variabilidad de Y respec-c.to de XSlo a y bd.d. Ref. 12 (183)

El coe!ciente de determinacin:3596.Mide la intensidad de la relacin entre dos va-a.riablesDivide la covarianza para las desviaciones es-b.tndar de las variablesMide la proporcin de variabilidad de Y respec-c.to de XSlo a y bd.c. Ref. 12 (192)

El coe!ciente de regresin:3597.

Asume que X es variable independiente, medi-a.da sin error aleatorio, que Y es variable depen-diente, sujeta a errores de medicin aleatoriaAsume que si ! = cero, no hay pendienteb.

Asume que ! es la regresin de Y en Xc.

Todo lo anteriord.

Slo a y de.

d. Ref. 12 (174-176)

Se desea establecer si el promedio de talla de3598.una muestra aleatoria de nios escolares es di-ferente al referido por los criterios de la OMS;

se debe utilizar:Prueba T de Student para dos promediosa.Prueba Chi Cuadradob.

Coe"ciente de correlacinc.

Prueba T de Student para un promedio de re-d.

ferencia

d. Ref. 14 (239)

Si despus de realizar una prueba de signi!ca-3599.cin de hiptesis, se rechaza la hiptesis nulacon un nivel de P " 0.05; pero se acepta con unaP " 0.01; se decide:

Cambiar la prueba de signi"cacina.

Incrementar el nmero de observacionesb.

Disminuir el nmero de observacionesc.


b. Ref. 14 (242)

Se desea establecer si la frecuencia cardaca3600.vara de manera signi!cativa despus de un en-trenamiento deportivo, para lo cual se tomanlas frecuencias cardacas antes y despus delentrenamiento, en una muestra aleatoria de 12sujetos, se debe utilizar como prueba de hip-tesis:

Prueba de Chi Cuadradoa.Prueba T de Student para un promedio de re-b.

ferencia

Prueba T de Student pareadac.


c. Ref. 14 (256)

Se desea usar pruebas no paramtricas de sig-3601.ni!cacin de hiptesis, las desventajas son:

Se pueden utilizar con muestras pequeasa.

Se pueden utilizar datos cualitativosb.

Son fciles de utilizar y entenderc.

Existe mayor probabilidad de cometer error tipod.

II

d. Ref. 14 (268)

Se desea establece si existe preferencia por al-3602.gn posgrado clnico, para lo cual un da se es-coge aleatoriamente una muestra de opciones

tomadas, se decide utilizar como prueba de sig-ni!cacin de hiptesis:

Prueba de Chi Cuadrado de bondad de ajustea.

Prueba T de Student para una proporcin deb.

referencia



d. Ref. 14 (270)

Se desea establecer si existe relacin entre con-3603.sumo de comida chatarra (si/no), y grupos deedad de consumidores, se utiliza como pruebas

de signi!cacin de hiptesis:Prueba de Chi Cuadrado de bondad de ajustea.Prueba T de Student para una proporcin deb.

referencia


Prueba Chi Cuadradod.

d. Ref. 14 (276)

Se desea establecer si existe diferencia en los3604.promedios de peso perdidos, en tres muestrasaleatorias de sujetos que realizan diferentes re-gmenes de dieta, se utiliza como prueba de sig-ni!cacin de hiptesis:

Prueba de Chi Cuadrado de bondad de ajustea.

Prueba T de Student para una proporcin deb.

referencia

Prueba de anlisis de varianzac.

Prueba Chi Cuadradod.

c. Ref. 12 (199)

Se desea establecer si los datos obtenidos de3605.validacin de una prueba son debidos al azar,para lo cual se utiliza como prueba de signi!ca-cin de hiptesis:

Prueba T de Student para una proporcin dea.

referenciaPrueba de Chi Cuadrado de Mc Nemarb.




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METODO

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IGACIN


Todas las anterioresd.b. Ref. 11 (173)

Se desea establecer la intensidad de la asocia-3606.

cin entre un factor de riesgo (presencia/ausen-cia), y una enfermedad (si/no), en una muestrano aleatoria, se utiliza como prueba estadsti-ca:

Prueba de Chi Cuadrado de bondad de ajustea.Prueba de coe!ciente de correlacin de Spear-b.manPrueba de anlisis de varianzac.Prueba T de Student para dos promediosd.b. Ref. 11 (220)

Si la desviacin estndar es de 5, la varianza3607.

ser de:15a.20b.25c.30d.2.5e.c. Ref. 17 (42)

Con las siguientes series de datos, encuentre el3608.promedio respectivo:

1. 25, 23, 22, 19, 19, 17, 31, 28, 26, 22, 19, 20, 212. 21, 23, 25, 22, 21, 18, 18, 22, 21, 27, 19, 25, 18

Los promedios respectivos son: 19, 19a.Los promedios respectivos son: 20, 21b.Los promedios respectivos son: 22.46, 21.5c.Los promedios respectivos son: 19, 21d.Los promedios respectivos son: 21.5, 22.46e.c. Ref. 18 (61)

Con las siguientes series de datos, encuentre el3609.valor de las medianas respectivas:

1. 25, 23, 22, 19, 19, 17, 31, 28, 26, 22, 19, 20, 212. 21, 23, 25, 22, 21, 18, 18, 22, 21, 27, 19, 25, 18

Las medianas respectivas son: 22, 22a.Las medianas respectivas son: 22, 21b.Las medianas respectivas son: 21, 22c.Las medianas respectivas son: 19, 21d.Las medianas respectivas son: 21, 19e.b. Ref. 18 (63)

Con las siguientes series de datos, encuentre el3610.valor de las modas respectivas:

1. 25, 23, 22, 19, 19, 17, 31, 28, 26, 22, 19, 20, 212. 21, 23, 25, 22, 21, 18, 18, 22, 21, 27, 19, 25, 18

Las modas respectivas son: 19, 18.19a.Las modas respectivas son: 19, 21.22b.Las modas respectivas son: 21, 19.20c.

Las modas respectivas son: 19, 18.21d.Las modas respectivas son: 19, 21.22e.d. Ref. 18 (64)

BIBLIOGRAFIA

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2. KERLINGER, FRED. INVESTIGACION DEL COMPOR-TAMIENTO. MEXICO : Mc GRAW HILL, 1988.968-422-463-x.

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15 Metodologia de La Investigación Final (2)

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