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Este artículo tiene fines educativos. Te animamos a verificar con fuentes oficiales.

¿Alguna vez notaste que el café de Loja tiene un sabor más afrutado mientras que el de Esmeraldas es más amargo? ¿O por qué tu taza en Quito sabe diferente a la de Guayaquil aunque uses la misma marca? ¡Hoy vamos a convertirte en un científico del café! Imagina que tienes que demostrarle al mundo por qué tu café de la Sierra sabe mejor... ¿por dónde empezarías? Este quiz te pondrá a prueba con situaciones reales de fincas cafetaleras ecuatorianas. ¡Prepárate para pensar como un experto en diseño experimental!

Total : 35 pts Réussite : 22 pts

1. En un experimento para comparar el sabor del café de Loja vs. Esmeraldas, ¿qué tipo de variable es 'la altitud de cultivo'?

easy1 ptVariables experimentales

Indice : Piensa en qué estamos manipulando activamente en el experimento.

  • A. Variable independiente
  • B. Variable dependiente
  • C. Variable de control
  • D. Variable aleatoria
Respuesta

Respuesta : A — La altitud es lo que estamos manipulando para ver su efecto en el sabor, por eso es la variable independiente.

Por qué no B : Es una variable que mantenemos constante para que no afecte otros resultados.

Por qué no C : No existe como categoría formal en diseño experimental.

understand

2. Si quieres probar que el tipo de agua (mineral vs. del grifo) afecta el sabor del café en Cuenca, ¿qué diseño experimental usarías?

medium2 ptsDiseños experimentales

Indice : Necesitas comparar directamente los dos tipos de agua con asignación aleatoria.

  • A. Diseño completamente aleatorio
  • B. Diseño de bloques
  • C. Diseño factorial 2x2
  • D. Diseño de medidas repetidas
Respuesta

Respuesta : A — El diseño completamente aleatorio asigna aleatoriamente las unidades experimentales (tazas de café) a los tratamientos (tipos de agua).

Por qué no B : Se usa cuando hay dos factores a considerar simultáneamente.

Por qué no C : Se usa cuando las mismas unidades se miden en diferentes condiciones.

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3. En un experimento sobre acidez del café en diferentes altitudes de la Sierra ecuatoriana (2000m, 3000m y 3500m), ¿cuántos niveles tiene la variable independiente?

easy1 ptVariables experimentales

Indice : Cuenta cuántas categorías distintas tiene la altitud en tu diseño.

  • A. 1 nivel
  • B. 2 niveles
  • C. 3 niveles
  • D. 4 niveles
Respuesta

Respuesta : C — Tienes tres altitudes diferentes: 2000m, 3000m y 3500m, por eso son 3 niveles.

Por qué no A : Falta considerar la tercera altitud en tu conteo.

Por qué no B : Solo estás considerando dos altitudes en tu lista de opciones.

remember

4. Para un experimento en una finca cafetalera de Ambato, decides mantener constante la temperatura de la máquina, la cantidad de café y el tiempo de preparación. ¿Qué tipo de variables son estas?

easy1 ptVariables experimentales

Indice : Son las que no quieres que afecten tu resultado final.

  • A. Variables independientes
  • B. Variables dependientes
  • C. Variables de control
  • D. Variables aleatorias
Respuesta

Respuesta : C — Las variables de control son aquellas que mantienes constantes para evitar que afecten los resultados.

Por qué no A : Son lo que manipulamos activamente en el experimento.

Por qué no B : Son el resultado que medimos (ej. pH del café).

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5. Si en tu experimento sobre café encuentras que el pH varía entre 4.5 y 5.2, ¿qué escala de medición estás usando?

medium2 ptsMedición y escalas

Indice : Piensa en cómo se mide la acidez en química y si tiene cero absoluto.

  • A. Escala nominal
  • B. Escala ordinal
  • C. Escala de intervalo
  • D. Escala de razón
Respuesta

Respuesta : D — La escala de razón tiene un cero absoluto (el pH 0 existe) y permite operaciones matemáticas como promedios.

Por qué no A : La nominal solo clasifica sin orden (ej. café fuerte/débil).

Por qué no B : La ordinal implica un orden pero no distancias iguales (ej. bajo/medio/alto).

Por qué no C : La de intervalo no tiene cero absoluto (ej. temperatura en °C).

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6. En un diseño factorial 2x2 para probar café de Loja y Esmeraldas con dos tipos de preparación (tradicional y moderna), ¿cuántas combinaciones de tratamientos hay?

medium2 ptsDiseños experimentales

Indice : Multiplica el número de niveles de cada factor.

  • A. 2 combinaciones
  • B. 3 combinaciones
  • C. 4 combinaciones
  • D. 6 combinaciones
Respuesta

Respuesta : C — 2 regiones × 2 métodos = 4 combinaciones posibles de tratamientos.

Por qué no A : Estás sumando en vez de multiplicar los factores.

Por qué no B : Olvidaste incluir una de las cuatro combinaciones posibles.

apply

7. Si en tu experimento usas 10 tazas de café por tratamiento y tienes 4 tratamientos, ¿cuántas réplicas tienes en total?

hard3 ptsRéplicas y validez

Indice : Réplica = número de veces que repites cada tratamiento.

  • A. 4 réplicas
  • B. 10 réplicas
  • C. 40 réplicas
  • D. 1 réplica
Respuesta

Respuesta : C — Tienes 10 tazas por tratamiento × 4 tratamientos = 40 réplicas en total.

Por qué no A : Estás confundiendo réplicas con número de tratamientos.

Por qué no B : Estás contando solo las tazas por tratamiento, no el total.

analyze

8. Para comparar el sabor del café en Quito (2800m) y Guayaquil (a nivel del mar), ¿qué variable de confusión debes controlar especialmente?

medium2 ptsVariables de confusión

Indice : Piensa en factores ambientales que cambian con la altitud y afectan la extracción del café.

  • A. La marca del café
  • B. La presión atmosférica
  • C. El tipo de taza usada
  • D. La hora del día
Respuesta

Respuesta : B — La presión atmosférica afecta la extracción del café y varía con la altitud, por eso es una variable de confusión clave.

Por qué no A : Aunque importante, no es la principal variable de confusión en este contexto altitudinal.

Por qué no C : La hora del día afecta pero no está específica de la altitud.

analyze

9. Si en tu experimento obtienes que el café de Galápagos tiene un sabor más salado, ¿qué diseño experimental te habría ayudado a descartar que es por la salinidad del suelo?

hard3 ptsValidez experimental

Indice : Necesitas comparar con un grupo que use agua estándar o de diferente salinidad.

  • A. Diseño completamente aleatorio sin grupo control
  • B. Diseño con grupo control usando agua estándar
  • C. Diseño de bloques por isla
  • D. Diseño factorial sin réplicas
Respuesta

Respuesta : B — Un grupo control (agua estándar) te permite comparar y ver si el efecto es realmente por la salinidad del suelo.

Por qué no A : Sin grupo control no puedes descartar otros factores que afecten el sabor.

Por qué no C : Sin réplicas no puedes evaluar la variabilidad ni la consistencia de los resultados.

evaluate

10. En un experimento sobre la temperatura de preparación del café (90°C vs 96°C), ¿qué medida de tendencia central usarías para comparar los resultados?

medium2 ptsAnálisis de datos

Indice : Piensa en qué medida te da el valor típico cuando hay variabilidad en datos numéricos.

  • A. Moda
  • B. Mediana
  • C. Media
  • D. Rango
Respuesta

Respuesta : C — La media es la medida más común para comparar grupos cuando los datos son numéricos y continuos.

Por qué no A : La moda solo te dice el valor más frecuente, no es representativa del conjunto.

Por qué no B : La mediana es útil para datos asimétricos pero menos común en análisis de varianza.

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11. Si en tu experimento sobre café encuentras que la diferencia entre dos métodos es de 0.5 unidades de acidez y el error estándar es de 0.1, ¿qué puedes concluir?

hard3 ptsInferencia estadística

Indice : Piensa en la relación entre la diferencia observada y la variabilidad del experimento medida por el error estándar.

  • A. La diferencia no es significativa
  • B. La diferencia es significativa y pequeña
  • C. La diferencia es significativa y grande
  • D. Necesitas más réplicas para decidir
Respuesta

Respuesta : C — Una diferencia de 0.5 es 5 veces el error estándar (0.1), lo que indica una diferencia significativa y considerable.

Por qué no A : Con un error estándar de 0.1, una diferencia de 0.5 es muy grande en comparación.

Por qué no B : Aunque es significativa, no es pequeña en magnitud.

evaluate

12. Para un experimento en una escuela de Ambato, decides usar el mismo grupo de estudiantes para probar café de Loja y Esmeraldas en diferentes días. ¿Qué tipo de diseño es este?

medium2 ptsDiseños experimentales

Indice : Las mismas unidades experimentales se miden en diferentes condiciones o tratamientos.

  • A. Diseño completamente aleatorio
  • B. Diseño de bloques
  • C. Diseño de medidas repetidas
  • D. Diseño factorial
Respuesta

Respuesta : C — El diseño de medidas repetidas usa las mismas unidades experimentales en diferentes tratamientos.

Por qué no A : El aleatorio asigna unidades diferentes a cada tratamiento.

Por qué no B : El de bloques agrupa unidades similares pero no usa las mismas unidades en diferentes tratamientos.

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13. Si en tu experimento sobre café encuentras que el café de la Costa tiene más cuerpo que el de la Sierra, pero también más amargor, ¿qué problema de validez estás enfrentando?

hard3 ptsValidez experimental

Indice : Piensa en si puedes atribuir claramente los resultados a tu variable independiente específica.

  • A. Efecto de Hawthorne
  • B. Efecto de arrastre
  • C. Falta de validez interna
  • D. Sesgo de selección
Respuesta

Respuesta : C — La falta de validez interna ocurre cuando hay confusión entre variables y no puedes atribuir los resultados únicamente a tu tratamiento específico.

Por qué no A : El efecto de Hawthorne es cuando los sujetos cambian su comportamiento porque saben que son observados.

Por qué no B : El efecto de arrastre es cuando un tratamiento afecta a otro en diseños secuenciales.

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14. En un experimento sobre la influencia de la altitud en el sabor del café, ¿qué gráfico usarías para mostrar la relación entre altitud (en metros) y acidez (pH)?

easy1 ptVisualización de datos

Indice : Piensa en gráficos que muestren relación entre dos variables continuas.

  • A. Diagrama de barras
  • B. Histograma
  • C. Diagrama de dispersión
  • D. Gráfico de pastel
Respuesta

Respuesta : C — El diagrama de dispersión muestra la relación entre dos variables continuas y es ideal para ver correlaciones.

Por qué no A : El diagrama de barras es para variables categóricas o discretas.

Por qué no B : El histograma muestra la distribución de una sola variable.

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15. Si en tu experimento sobre café quieres asegurarte de que los resultados no se deban al azar, ¿qué valor de p usarías típicamente como umbral?

medium2 ptsInferencia estadística

Indice : Es el valor estándar en investigación científica para rechazar la hipótesis nula.

  • A. p < 0.001
  • B. p < 0.01
  • C. p < 0.05
  • D. p < 0.10
Respuesta

Respuesta : C — El umbral estándar en investigación es p < 0.05, lo que significa que hay menos del 5% de probabilidad de que los resultados sean por azar.

Por qué no A : 0.001 es muy estricto y se usa en casos especiales como medicina.

Por qué no B : 0.01 es más estricto que el estándar comúnmente aceptado.

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16. Para un experimento en una finca cerca del Volcán Cotopaxi, decides medir la temperatura de preparación del café cada 30 segundos. ¿Qué tipo de dato estás recolectando?

medium2 ptsTipos de datos

Indice : Son datos que se miden en una escala continua con valores posibles infinitos y cero absoluto.

  • A. Datos categóricos
  • B. Datos ordinales
  • C. Datos de intervalo
  • D. Datos de razón
Respuesta

Respuesta : D — La temperatura es un dato de razón porque tiene un cero absoluto (0°C existe) y permite operaciones matemáticas como promedios.

Por qué no A : Los categóricos son etiquetas sin orden (ej. marca de café).

Por qué no B : Los ordinales tienen orden pero no distancias iguales (ej. bajo/medio/alto).

Por qué no C : Los de intervalo no tienen cero absoluto (ej. temperatura en °C sería de intervalo, pero en Kelvin es de razón).

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17. Si en tu experimento sobre café encuentras que el método A da un sabor más afrutado que el método B, pero solo probaste 5 tazas por método, ¿qué problema potencial enfrentas?

hard3 ptsValidez y potencia

Indice : Piensa en la cantidad de evidencia que tienes para generalizar los resultados.

  • A. Falta de aleatorización
  • B. Baja potencia estadística
  • C. Sesgo de publicación
  • D. Efecto placebo
Respuesta

Respuesta : B — Con solo 5 réplicas por tratamiento, tu experimento tiene baja potencia estadística, lo que significa que podría no detectar diferencias reales que sí existen.

Por qué no A : La aleatorización se refiere a cómo asignas los tratamientos, no al número de réplicas.

Por qué no C : El efecto placebo es cuando los sujetos esperan un resultado positivo.

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18. En un experimento para comparar el café de diferentes provincias, decides agrupar las provincias en 'Costa', 'Sierra' y 'Amazonía'. ¿Qué técnica de diseño estás usando?

medium2 ptsDiseños experimentales

Indice : Estás creando grupos homogéneos para reducir la variabilidad no deseada entre unidades experimentales.

  • A. Diseño completamente aleatorio
  • B. Diseño de bloques
  • C. Diseño factorial
  • D. Diseño jerárquico
Respuesta

Respuesta : B — El diseño de bloques agrupa unidades experimentales similares (en este caso, por región geográfica) para reducir la variabilidad no deseada.

Por qué no A : El aleatorio asigna aleatoriamente sin agrupar unidades similares.

Por qué no C : El jerárquico es para cuando tienes niveles anidados (ej. escuelas dentro de provincias).

apply

Fuentes

  1. en.wikipedia.org
  2. asq.org
  3. projecteuclid.org
  4. doi.org
  5. www.jstor.org
  6. mathscinet.ams.org
  7. api.semanticscholar.org
  8. pubmed.ncbi.nlm.nih.gov
  9. docs.lib.noaa.gov
  10. web.archive.org
  11. citeseerx.ist.psu.edu
  12. search.worldcat.org
  13. prismtc.co.uk
  14. psychclassics.yorku.ca