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Según los criterios clásicos de causalidad, ¿cuál es el criterio considerado más importante para poder establecer una relación causal?. Consistencia. Plausibilidad biológica. Precedencia temporal. Gradiente dosis-respuesta.

Un estudio en el que no hay manipulación de variables y se analiza la relación entre exposición y efecto en un único momento temporal se clasifica como: Estudio longitudinal prospectivo. Estudio transversal. Estudio de casos y controles. Ensayo clínico aleatorizado.

¿Cuál de los siguientes NO es un sesgo relevante en la determinación de la causalidad?. Sesgo de selección. Sesgo de información. Sesgo de confusión. Sesgo de normalidad.

En los ensayos controlados aleatorizados (ECAs), una de las principales críticas desde la práctica clínica es que: A. No permiten inferencia estadística. B. Tienen baja validez interna. C. Se centran en medias grupales ignorando la variabilidad individual. D. No utilizan grupo control.

La evidencia basada en la práctica se caracteriza principalmente por: A. Sustituir los ECAs por estudios observacionales. B. Producir investigación desde contextos clínicos reales. C. Priorizar únicamente datos cualitativos. D. Eliminar la evaluación de resultados.

La prueba t de Student para muestras independientes se utiliza cuando: A. La variable dependiente es categórica. B. Hay más de dos grupos independientes. C. Se comparan las medias de dos grupos independientes. D. Las muestras son relacionadas.

Para aplicar una prueba t de Student paramétrica es necesario que: A. La variable dependiente sea ordinal. B. La distribución sea aproximadamente normal. C. El tamaño muestral sea siempre mayor de 100. D. Las varianzas sean siempre diferentes.

El test de Levene se utiliza para comprobar: A. Normalidad de la distribución. B. Independencia de las observaciones. C. Homogeneidad de varianzas. D. Linealidad entre variables.

Cuando se vulnera el supuesto de normalidad en una comparación de dos grupos independientes, la alternativa no paramétrica a la prueba t es: Wilcoxon. Kruskal-Wallis. U de Mann-Whitney. Friedman.

Si se comparan más de dos grupos independientes y no se cumple normalidad, la prueba adecuada es: ANOVA. Kruskal-Wallis. U de Mann-Whitney. Ji-cuadrado.

La principal limitación de los análisis de correlación es que: A. Son poco sensibles al tamaño muestral. B. Solo pueden detectar relaciones negativas. C. No permiten establecer causalidad. D. Requieren variables categóricas.

Una correlación negativa indica que: A. Ambas variables aumentan conjuntamente. B. Una variable aumenta mientras la otra disminuye. C. No existe relación entre variables. D. La relación es causal.

La correlación de Spearman se utiliza preferentemente cuando: A. Las variables son normales y continuas. B. Las variables son ordinales o no normales. C. Se desea predecir una variable. D. Se comparan medias.

El análisis de regresión lineal tiene como objetivo principal: A. Comparar medias entre grupos. B. Analizar diferencias categóricas. C. Predecir la varianza de una variable dependiente. D. Calcular tamaños del efecto.

El coeficiente R² en una regresión indica: A. La significación estadística del modelo. B. El tamaño del efecto estandarizado. C. El porcentaje de varianza explicada. D. El error estándar de estimación.

La R² corregida se utiliza porque: A. Elimina la colinealidad. B. Penaliza el número de predictores. C. Aumenta artificialmente la varianza explicada. D. Solo se aplica en regresión logística.

En una regresión múltiple, la multicolinealidad se refiere a: A. Alta correlación entre la VD y las VI. B. Correlación excesiva entre las variables predictoras. C. Falta de normalidad en los residuos. D. Errores de medición en la VD.

Un valor de VIF > 10 indica: A. Buen ajuste del modelo. B. Ausencia de colinealidad. C. Problemas graves de multicolinealidad. D. Baja varianza explicada.

Cuando la variable dependiente es dicotómica (0/1), el análisis adecuado es: A. Regresión lineal simple. B. ANOVA. C. Regresión logística. D. Correlación de Pearson.

Una interacción significativa en regresión indica que: A. Una VI no predice la VD. B. El efecto de una VI depende del nivel de otra VI. C. El modelo no es significativo. D. Existe multicolinealidad.

Respecto a los valores perdidos en SPSS, es correcto que: A. Siempre deben sustituirse por cero. B. Nunca deben sustituirse. C. Pueden tratarse mediante imputación múltiple. D. Deben eliminarse todos los casos.

Antes de comenzar los análisis, es recomendable: A. Eliminar todos los casos con algún valor perdido. B. Establecer un criterio de eliminación (ej. >50%). C. Ignorar los valores perdidos. D. Convertirlos en valores extremos.

Un caso atípico debe eliminarse automáticamente cuando: A. Sea extremo. B. Aumente la significación. C. Sea error de entrada o medición. D. Sea clínicamente relevante.

Respecto a la significación estadística, es correcto afirmar que: A. Una p menor implica mayor tamaño del efecto. B. La p indica la probabilidad de que la hipótesis nula sea verdadera. C. Una p pequeña no implica un efecto grande. D. La p no depende del tamaño muestral.

Un resultado con p = .057 se considera habitualmente: A. No significativo. B. Altamente significativo. C. Marginalmente significativo. D. Error estadístico.

El tamaño del efecto en una prueba t se suele estimar mediante: A. Eta cuadrado. B. R². C. D de Cohen. D. Beta.

En ANOVA, una medida de tamaño del efecto es: A. D de Cohen. B. Eta cuadrado parcial. C. Odds Ratio. D. VIF.

La investigación orientada por la práctica se caracteriza por: A. Separar clínica e investigación. B. Uso exclusivo de muestras universitarias. C. Monitorización sistemática del proceso terapéutico. D. Eliminación de medidas de resultado.

Una crítica frecuente a los tratamientos con apoyo empírico (TAE) es que: A. No están manualizados. B. Son difíciles de replicar en contextos reales. C. Carecen de evidencia estadística. D. No utilizan ECAs.

Según el modelo de evidencia basada en la práctica, el clínico debe ser: A. Un mero aplicador de manuales. B. Un observador pasivo. C. Un científico-practicante. D. Un evaluador externo.