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1. En una población de pacientes que han padecido una cardiopatía isquémica se mide el colesterol sérico al alta hospitalaria. Teniendo en cuenta la distribución de frecuencias de la variable ¿qué nivel de colesterol sólo es superado por el 5% de los individuos?: 1. El percentil 95. 2. El percentil 5. 3. Los percentiles 2,5 y 97,5. 4. La varianza es 5.

2. Al estudiar la relación entre la dosis de un fármaco administrada a un grupo de pacientes y sus correspondientes valores de glucosa en sangre, se ha obtenido un coeficiente de correlación de Pearson rxy = 0. ¿Cómo interpretaría este resultado?: 1. Dosis altas del fármaco se asocian con valores bajos de glucemia. 2. El coeficiente de correlación de Pearson no puede ser cero. 3. Las variables son independientes. 4. La correlación de las variables es perfecta.

3. Al consultar la distribución de peso en una muestra de sujetos adultos, se aprecia que el percentil 25 corresponde con 65 kilogramos. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?: 1. El 25% de los sujetos de la muestra pesan aproximadamente 65 kilogramos. 2. El 25% de los sujetos de la muestra tienen un peso igual o inferior a 65 kilogramos. 3. Para poder interpretar este valor, es necesario conocer la desviación estándar de la distribución. 4. El 25% de los sujetos de la muestra tienen un peso igual o superior a 65 kilogramos.

4. ¿Cuál de las siguientes proposiciones es incorrecta?: 1. Las hipótesis se formulan antes de iniciar un estudio. 2. La Hipótesis nula y la Hipótesis alternativa son mutuamente excluyentes. 3. Se rechaza la Hipótesis nula cuando el nivel de significación es menor a 0,05. 4. Se acepta la Hipótesis nula cuando el nivel de significación es menor a 0,05.

5. En un estudio realizado en una muestra de 300 sujetos se informa que su edad media es de 50 años con una desviación estándar de 10 años. ¿Cuál es el significado de estas cifras?: 1. Las edades de los sujetos de la muestra se sitúan entre 40 y 60 años. 2. Las edades de los sujetos de la muestra se sitúan entre 30 y 70 años. 3. El 95% de los sujetos de la muestra tienen edades entre 40 y 60 años. 4. El 95% de los sujetos de la muestra tienen edades entre 30 y 70 años.

6. Si la variable talla en cm sigue una Distribución Normal de media 170 y desviación 10, N (170,10), ¿entre qué valores de talla, alrededor de la media, esperaría encontrar al 95% de la población?: 1. Entre 160 cm y 180 cm. 2. Entre 165 cm y 175 cm. 3. Entre 150 cm y 190 cm. 4. Entre 160 cm y 200 cm.

7. Cuando en una población estable se aplican métodos diagnósticos muy sensibles y específicos para una determinada enfermedad, provoca que: 1. Aumente el Odds Ratio. 2. Aumente el Riesgo Relativo. 3. Aumente la prevalencia de esa enfermedad. 4. Disminuya el Riesgo Relativo.

8. Al iniciar el análisis estadístico, un primer paso consiste en describir la distribución de las variables estudiadas. Una de las distribuciones más utilizadas es la distribución normal o gaussiana. La curva normal es asintótica respecto al eje de abscisas, es decir: 1. Se define por mediana y desviación típica. 2. Presenta dos puntos de inflexión que coinciden con la desviación típica. 3. Sus extremos nunca tocan el eje horizontal, cualquier valor de x entre - a + es teóricamente posible. 3. Sus extremos nunca tocan el eje horizontal, cualquier valor de x entre - a + es teóricamente posible.

9. Usted está realizando un análisis estadístico sobre las notas de sus alumnos en el último examen. Tras realizar los análisis pertinentes, obtiene el siguiente gráfico. ¿Sabría indicar cual es la moda de su muestra?:9. Question Image 1. 1. 3. 2. 5. 3. 6. 4. 8.

10. Es un test “no paramétrico” para comparar dos medias de una variable en dos muestras dependientes o apareadas: 1. F de Fisher-Snedecor. 2. Test de Wilcoxon. 3. U de Mann-Whitney. 4. Test de Kruskal-Wallis.

11. En la imagen se puede observar un gráfico donde queda representada la mediana de la muestra. ¿Podría indicar con que término de los nombrados a continuación es nombrada también?: Question Image 1. 1. Cuartil Q1. 2. Cuartil Q2. 3. Cuartil Q3. 4. Cuartil Q4.

12. Cuando una variable sigue una distribución normal, el intervalo de una desviación estándar alrededor de la medi. 1. 58% de las observaciones. 2. 99% de las observaciones. 3. 95% de las observaciones. 4. 68% de las observaciones.

13. En el contexto de una prueba de hipótesis, ¿cuál de las siguientes opciones describe con mayor precisión lo que plantea la hipótesis nula?: 1. La diferencia entre las medias de dos poblaciones es igual a cero. 2. Las variables en estudio no tienen relación entre sí. 3. Las diferencias observadas entre las muestras se deben al azar. 4. No existe diferencia significativa entre el valor real de la población y el valor obtenido en la muestra.

14. En un estudio sobre dos variables X y ? se ha observado la siguiente relación: Cuando la variable ? aumenta, la variable ? también aumenta. 1. En el diagrama de dispersión una variable aumenta al aumentar la otra variable. 2. Decrece al aumentar ambas variables. 3. Es una regresión lineal positiva. 4. Opción 1 y 3 son correctas.

15. Mediante el muestreo probabilístico todas las unidades que componen la población tienen la misma probabilidad de ser elegidas. Esto aumenta la probabilidad de que la muestra sea representativa de la población, y el tamaño muestral también influye en que la muestra sea más o menos representativa. Señale la respuesta correcta: 1. Cuanto más homogénea sea la muestra, mayor será el tamaño muestral necesario. 2. Cuanto más heterogénea sea la muestra, menor será el tamaño muestral necesario. 3. Cuanta más presencia tenga la característica en la población, necesitaremos de un tamaño muestral menor. 4. Todas son correctas.

16. Observe la siguiente imagen. La representación gráfica de la muestra se divide en un 25%, correspondiéndose con los cuartiles. ¿Podría indicar que cuartiles representan el rango intercuartílico?: Question Image 1. 1. Cuartil 2 menos cuartil 1 (Q2-Q1). 2. Cuartil 4 menos cuartil 3 (Q4-Q3). 3. Cuartil 3 menos cuartil 1 (Q3-Q1). 4. Cuartil 3 menos cuartil 2 (Q3-Q2).

17. En estadística, sobre el concepto de hipótesis nula: 1. La hipótesis nula causal señala que la variable dependiente provoca cambio en la variable independiente o que no existen diferencias entre los grupos estudiados. 2. La hipótesis nula causal señala que la variable dependiente no provoca cambio en la variable independiente o que existen diferencias entre los grupos estudiados. 3. La hipótesis nula causal señala que la variable independiente no provoca cambio en la variable dependiente o que no existen diferencias entre los grupos estudiados. 4. La hipótesis nula causal no se utiliza en estadística aplicada a ciencia de la salud.

18. De la siguiente serie de valores: 20, 14, 10, 6, 5 el valor del percentil 50 es: 1. 12. 2. 10. 3. 5,5. 4. 11.

19. En una investigación la variable “nivel socioeconómico”, especificada en los posibles valores como bajo, medio-bajo, medio-medio, medio alto y alto, es un tipo de variable: 1. Cuantitativa. 2. Discreta. 3. Continua. 4. Cualitativa.

20. En un estudio se calcula la media de glucemia capilar en una muestra de 200 pacientes de una consulta. La media es de 130 mg/dl, desviación estándar de 20 y un Intervalo de Confianza (IC) al 95% (125-136). ¿Cómo se interpretaría el IC?: 1. Con una seguridad del 95% la media de glucemia capilar en la muestra de la población se encuentra entre 125 y 135 mg/dl. 2. Con una seguridad del 95% existen diferencias estadísticamente significativas en la media de glucemia capilar de la muestra. 3. Con una seguridad del 95% no existen diferencias estadísticamente significativas en la media de glucemia capilar de la muestra. 4. Con una seguridad del 95% la media de glucemia capilar en la población en la que se extrajo la muestra se encuentra entre 125 y 136 mg/dl. Comentario:.

21. La variable cualitativa que muestra la proporción de las frecuencias absolutas con respecto al total de individuos estudiados, se conoce como: 1. Frecuencia absoluta. 2. Frecuencia relativa. 3. Porcentaje. 4. Variable discreta.

22. En una prueba de hipótesis, ¿qué representa el nivel de significación estadística o nivel p?: 1. La probabilidad de que la hipótesis nula sea verdadera. 2. La probabilidad de que la hipótesis alternativa sea verdadera. 3. El máximo valor de la probabilidad de error que se está dispuesto a aceptar para rechazar la hipótesis nula. 4. El tamaño de la muestra necesario para realizar la prueba de hipótesis.