bioesta

La parte de la Estadística que se encarga de la clasificación y representación gráfica de los datos obtenidos, se conoce como: básica. descriptiva. inductiva. analítica.

Los índices que resumen una determinada información de la población se denominan: estadístico. parámetro. variable. constante.

¿Cuál de las siguientes condiciones debe cumplir la muestra para que sea representativa de la población?: Los elementos de la muestra deben ser sacados de la población. Debe incluir todas las variables esenciales de las características de los elementos de la población. Debe haber la misma proporción de las características en la muestra que en la población. Todas las respuestas anteriores son correctas.

Se realiza un estudio con objeto de determinar el tiempo de supervivencia en pacientes con cáncer. Para ello de los dos hospitales existentes en una ciudad, se selecciona aleatoriamente uno de ellos, y se elige una muestra aleatoria de pacientes, atendiendo al tipo de cáncer. El muestreo realizado es: sistemático. por conglomerados. estratificado. por conglomerados y estratificado.

Las representaciones gráficas en las que se utilizan dibujos o pinturas con áreas proporcionales a la frecuencia de cada categoría, se denominan: cartograma. pictograma. diagrama polar. diagrama de sectores.

Señalar cuál es una variable cuantitativa discreta: número de hijos. talla. colesterol. color de pelo.

Los pesos de 10 personas tomadas al azar son: 69,2; 75,8; 89,1; 97,2; 86,3; 67,3; 78,5; 99,8; 77,6; 81,5; ¿Cuál es el recorrido de dicha relación?: 35.6. 32.5. 27.8. 31.5.

¿Cuál de las siguientes es una medida estadística de dispersión?. cuartiles. percentiles. mediana. rango.

¿Qué medidas de centralización y dispersión emplearías para una distribución simétrica?: mediana y rango. media y rango. media y desviación típica. moda y media.

Un estudio informa que la mediana de supervivencia de los pacientes sometidos a cierta intervención quirúrgica es de 5 años. Ello quiere decir que: El valor esperado del tiempo de supervivencia es de 5 años. La mitad de los pacientes sobreviven más de 5 años. La mitad de los pacientes sobreviven aproximadamente 5 años. 5 años es el tiempo de supervivencia más probable.

La desviación típica: Es el cuadrado de la varianza. Es la raíz cuadrada de la varianza. Es útil en distribuciones asimétricas. Es la medida de tendencia central más utilizada.

Si usted desea comparar dos métodos de determinación de colesterolemia que utilizan unidades de medida diferentes, ¿Cuál de las siguientes medidas de dispersión le permitiría comparar más correctamente su variabilidad?: desviación típica. coeficiente de variación. desviación media. varianza.

Si todas las puntuaciones de una distribución de frecuencias son iguales, la desviación típica valdría: 0.5. 0.8. 1. 0.

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?: El 25% de los sujetos de la muestra pesan aproximadamente 65 kilogramos. El 25% de los sujetos de la muestra tienen un peso igual o inferior a 65 kilogramos. Para poder interpretar este valor, es necesario conocer Ia desviación estándar de Ia distribución. El 25% de los sujetos de la muestra tienen un peso igual o superior a 65 kilogramos.

EI percentil 50: Es un valor referente a la desviación típica. Es un tipo de desviación típica para distribuciones continuas. Coincide con la moda en cualquier distribución. Tiene el mismo valor que la mediana, cuartil segundo y decil quinto.

Para la representación grafica de la edad de las mujeres atendidas en una consulta de planificación familiar, se utilizara preferentemente: Diagrama de sectores. El histograma. Pictograma. Diagrama de barra.

La mayoría de las variables biológicas siguen una distribución denominada: binominal. biológica. de gauss. de poisson.

Al analizar los valores de colesterolemia de un grupo de 500 pacientes, se observa que esta variable sigue una distribución normal. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es falsa?: Los valores de colesterolemia se distribuyen de forma simétrica. La media de la distribución y su mediana coinciden. La media de la distribución y su moda no necesariamente coinciden. La media deja la mitad de la distribución por encima de su valor.

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?: Entre 160 cm y I80 cm. Entre 165 cm y 175 cm. Entre 150 cm y 190 cm. Entre 160 cm y 200 cm.

El peso medio de los alumnos de una clase es de 60 kg y el de las alumnas 55 kg. Las desviaciones típicas de los dos grupos son respectivamente 2 y 5 kg. El peso de Carlos es de 62 kg y el de Ana 59 kg. ¿Cuál de ellos, dentro del grupo de alumnos de su sexo, puede considerarse más grueso?: Carlos es mas grueso respecto de su grupo que Ana del suyo. Ana es más gruesa respecto de su grupo que Carlos del suyo. Son iguales de gruesos con respecto de sus grupos. No puede saberse sin el dato del total de alumnos y alumnas que hay en esa clase.

¿Qué se entiende por estadística "inferencial"?: La que comprende la organización, presentación y síntesis de datos de una manera científica. La que busca obtener conclusiones válidas para poblaciones a partir de los datos observados en muestras. La que intenta comparar los valores con los porcentajes concretos. La que permite una lectura rápida de datos concluyentes.

Con respecto a las hipótesis, es cierto que: En la formulación de las hipótesis de un estudio se deben emplear términos confusos y muy amplios para poder definirlos de manera operacional. Deben ser objetivas y no llevar ningún juicio de valor. No deben estar directamente relacionadas con el marco teórico, ni derivarse de é1. Ayudan poco en la investigación.

La distribución normal: Es mesocúrtica. Es platicúrtica. Es bimodal. El coeficiente de asimetría es mayor de 0.

¿Qué plantea la hipótesis nula?: Que la diferencia hallada en dos muestras es igual a cero. Que dicha diferencia se debe al azar. Que la diferencia entre lo hallado en la muestra y el valor real supera lo atribuible al azar. Que la diferencia entre el valor muestral y el poblacional es igual a cero.

En Estadística, determinar si dos variables cualitativas están o no asociadas, se puede realizar mediante: chi cuadrado. correlación. t de student. análisis de varianza.

¿Qué prueba estadística se usa para comparar las medias de dos muestras de una variable continua?: Correlación de Spearman. Prueba de Chi-cuadrado. Prueba de T de Student. Correlación de Pearson.

¿Qué procedimiento estadístico se podría aplicar para determinar si existe una diferencia estadísticamente significativa entre los grupos de puérperas de distintos niveles educativos y su disposición para la lactancia materna?: Chi-cuadrado. Coeficiente de Pearson. Desviación estándar. Análisis de la Varianza.

Para contrastar la hipótesis, en un estudio de casos y controles, de que la media de colesterol (medido en mg/dl) en diferentes pacientes que presentan accidentes cerebrovasculares (1 00 pacientes), que en los pacientes que no presentan (1 00 pacientes), ¿qué prueba estadística es la más apropiada para realizar este contraste?: Chi-cuadrado. Coeficiente de Pearson. Prueba deT Student. Análisis de la varianza.

Se desea evaluar la existencia de relación entre el peso y la colesterolemia en un grupo de 500 sujetos. Ambas variables se miden cuantitativamente. ¿Cuál de las siguientes pruebas estadísticas es la de elección para analizar los datos obtenidos?: chi-cuadrado. correlación de Pearson. desviación estándar. análisis de la varianza.

En un ensayo clínico se comparan las cifras de uricemia al final de un estudio entre tres grupos de pacientes, cada uno de los cuales ha sido sometido a tratamientos diferentes. ¿Cuál es la prueba estadística más apropiada para este estudio?: chi-cuadrado. regresión/correlación. desviación estándar. análisis de la varianza.

Cuando se quiere estudiar si existe relación entre una variable cuantitativa en dos grupos diferentes de individuos, ¿qué test no paramétrico se debería utilizar?: Test de Krustal-Wallis. Test de U de Mann Whitney. Test de la suma de rangos de Wilcoxon. Test de Student.

¿Qué tipo de error se comete cuando se rechaza la hipótesis nula (Ho) cuando esta es cierta?: Error tipo I o de primera especie. Error tipo ll o de segunda especie. Error tipo beta. Error de precisión.

¿Qué es el error tipo ll (error beta) en un estudio clínico?: Un error sistemático debido a la falta de validez de los procedimientos del estudio. Un error aleatorio consistente en rechazar la hipótesis nula cuando es cierta. Un error aleatorio consistente en no rechazar la hipótesis nula cuando es falsa. Un error sistemático consistente en rechazar la hipótesis nula cuando es cierta.

El coeficiente de correlación de Pearson (r) es un valor comprendido entre: +1 y -1. 0 y +1. -1 y 0. 0.05 y -0.05.

Al estudiar la relación entre la dosis administrada de un fármaco a un grupo de pacientes y sus correspondientes valores de tensión arterial, se ha obtenido un coeficiente de correlación de Pearson rxy= -1 . ¿Cómo interpretaría este resultado?: Dosis bajas del fármaco se asocian con valores bajos de tensión arterial. Las variables estudiadas son independientes. El coeficiente de correlación de Pearson no puede ser negativo. Dosis altas del fármaco se asocian con valores bajos de tensión arterial.

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?: Dosis altas del fármaco se asocian con valores bajos de glucemia. El coeficiente de correlación de Pearson no puede ser cero. Las variables son independientes. La correlación de las variables es perfecta.

Dos fármacos hipertensivos se comparan en un estudio realizado sobre dos grupos de pacientes, administrando respectivamente cada fármaco a cada grupo, y midiendo el descenso de presión diastólica producido. ¿Qué prueba estadística emplearía para el contraste?: chi-cuadrado. t de student. anova. kruskal wallis.

La forma más rápida de intuir la no normalidad de una variable sin recurrir a la inferencia es... Analizar la asimietría. Analizar la asimetría y curtosis de la distribución. Realizar un test de homogeneidad de Kolmogorov-Smirnov. Analizar la curtosis.

De los siguientes valores del coeficiente de correlación de Pearson, ¿cuál nos indica una correlación más fuerte entre dos variables?: -0.8. -0.5. 0.6. 0.7.

De los siguientes factores, indique aquel que NO condiciona, a priori, el tamaño de la muestra en un ensayo clínico: La magnitud de la diferencia que se intenta encontrar. EI nivel de enmascaramiento de los tratamientos en estudio. La variabilidad del parámetro de medida. El error de tipo I y la potencia del test.

¿A cuál de las siguientes relaciones de variables no se le podría aplicar la prueba de Chi Cuadrado para formular un contraste de hipótesis?: Relación entre la estatura y el número de cigarrillos fumados al día en la adolescencia. Relación entre diabetes e insuficiencia renal. Hipertensión arterial y grado de obesidad. Color de piel y color de ojos.

¿De qué nos informa el nivel de significación estadística (p)?: Del intervalo de confianza calculado para inferir un parámetro a la población. De la probabilidad que tiene el azar de influir en los resultados. Del tamaño muestral deseado para realizar un estudio estadístico. Del nivel de error beta.

Si se demuestran diferencias estadísticamente significativas entre dos sucesos: Se acepta la hipótesis nula. Se rechaza la hipótesis alternativa. Se rechazan las dos hipótesis. Se debe rechazar la hipótesis nula.

¿Entre qué valores se concentra el 95% de los datos distribuidos normalmente?¡. Entre la media y +-1 variación típica. Entre percentil 25 y percentil 75. Entre cuantil 0,45 y 0,75. Entre la media y +-2 desviaciones típicas.

¿Para qué sirve el error típico?: Para conocer el intervalo de confianza. Para calcular la población. Para el calculo del nivel de significación. Para conocer el coeficiente de variación.

De las siguientes parejas de variables, ¿en cuáles se podría utilizar un análisis de regresión lineal?: Grupo sanguíneo y sexo. Sexo y edad. Glucemia y peso. Nivel educativo y sexo.

Si compara dos tratamientos mediante una prueba estadística, se está cometiendo un error tipo ll o beta cuando: Se concluye que existe diferencia, pero en realidad no existe. Se concluye que un tratamiento es mejor, pero en realidad es peor. Se concluye que un tratamiento es mejor, pero en realidad es igual que otro. Se concluye que no existe diferencia, pero en realidad si existe.

El coeficiente de Correlación de Pearson puede usarse: Cuando la relación entre dos variables no sea lineal. Cuando una de las dos variables no sea cuantitativa. Cuando la relación entre las variables sea lineal. Cuando se desconozca la distribución de las variables.

En un contraste de hipótesis, la potencia de un test es la probabilidad de: Rechazar la hipótesis nula siendo cierta. Rechazar la hipótesis nula siendo falsa. Aceptar la hipótesis alternativa. Que la hipótesis alternativa sea cierta.

El objetivo principal del contraste de hipótesis estadístico, aplicado a Ciencias de la Salud es: Confirmar la hipótesis alternativa y la hipótesis nula. Distinguir entre las diferencias debidas al azar y las diferencias clínicas. Aumentar el valor predictivo del estudio para tener certeza en las conclusiones. Establecer un error alfa o error tipo L.

Señale cuál de las siguientes no es una propiedad de la curva normal: La media, mediana y moda coinciden en el mismo punto. La curva es asintótica en el eje de ordenadas. El área total bajo la curva es igual a 1. La probabilidad de que un valor elegido al azar esté entre la media menos 2,575 veces la desviación típica, y la media más 2,575 veces la desviación típica, es de 0,99.

Las medidas de dispersión indican si las observaciones están poco o muy concentradas entre sí o alrededor de la medida de centralización considerada, El rango intercuartílico es una de las medidas de dispersión más utilizada: Mide la dispersión del 75% de las observaciones centrales de la distribución. Mide la dispersión del 25% de las observaciones centrales de la distribución. Proporciona información acerca de la variabilidad del 50% central de la muestra. Es la diferencia entre el valor máximo y mínimo que toma la variable.

En estadística inferencial, la probabilidad de que el intervalo de confianza incluya dentro el valor del parámetro poblacional es la definición de: Nivel de confianza (1-alfa). Nivel de riesgo (alfa). intervalo de confianza. Estimación estadística.

En el contraste de hipótesis, si el valor que toma el estadístico de contraste en la muestra estudiada se encuentra entre los valores que determinan la zona de aceptación: No se rechazará la hipótesis nula. Se rechazará la hipótesis nula. No se rechazará la hipótesis alternativa. Las diferencias no son atribuibles al azar.

La decisión de rechazar o no la hipótesis nula dependerá del riesgo que estamos dispuestos a asumir, de manera que: Si el nivel de significación es elevado rechazaremos la hipótesis nula. Si el nivel de significación es pequeño aceptaremos la hipótesis nula. Si se encuentran diferencias estadísticamente significativas, se rechaza la hipótesis nula y se indica el valor de p asociado al error alfa. El riesgo B corresponde a la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es cierta.

Si en las edades recogidas en una muestra de 50 individuos se obtiene que el 25% tiene 31 años o menos y que el 75% tienen una edad de 35 años o menos, podemos decir que el rango intercuartílico de las edades de estas personas es de: 33 años. 4 años. 15 años. 8 años.

Si se pretende decidir si existen diferencias entre las respuestas obtenidas antes y después del tratamiento con el fin de valorar si dicho tratamiento ha inducido un cambio de respuesta en los individuos sometidos a él, ¿qué test estadístico utilizaríamos?: T de student. Ji cuadrado. Correlación de Pearson. McNemar.

Si al analizar el grafico de una distribución de datos observamos un mayor grado de concentración de las observaciones presentando una forma alargada, respecto a grado de apuntamiento, se tratará de una distribución: asimétrica. mesocúrtica. leptocúrtica. platicúrtica.

En una población el 4% de las personas están diagnosticas de diabetes mellitus, el 18% son hipertensas y el 0,5% son hipertensas y diabéticas. ¿Cuál es la probabilidad de que una Persona sea hipertensa o diabética?: 21.5%. 18%. 24.3%. 33%.

El coeficiente de correlación de Pearson permite estudiar la fuerza de asociación entre dos variables cuantitativas, Señale la incorrecta: La fuerza de asociación no depende del signo negativo o positivo. El valor de cero indica ausencia de asociación. El valor de uno indica que existe una relación perfecta entre las variables. El signo positivo indica correlación positiva, así que cuando aumenta una variable, disminuye la otra.

Se quiere realizar una encuesta de opinión a los usuarios de atención primaria en España. Se decide realizar un muestreo polietápico y se seleccionan 5 comunidades autónomas. De cada una se seleccionan 3 ciudades y en cada ciudad se selecciona un centro de salud. En cada centro de salud se seleccionan l5 sujetos al azar. Habremos seleccionado una muestra de: 225 individuos. 100 individuos. 325 individuos. 50 individuos.

De las siguientes, ¿cuál es una variable cuantitativa continua?: Número de habitantes de una comunidad. Puntuación en la escala de Barthel. Peso de un grupo de Pacientes. Número de defunciones en un año.

Se quiere realizar un estudio sobre la prevalencia de una enfermedad con una muestra aleatoria (n=79) y se obtiene que de 38 hombres, 13 tiene la enfermedad, y que de 41 mujeres, 16 están enfermas. Se quiere conocer la relación entre el nivel socioeconómico (alto, medio, bajo) y dicha enfermedad. ¿Qué prueba estadística de las siguientes se debe usar?: Regresión lineal. T de Student. ANOVA. X^2 (Chi cuadrado).

En el hospital en el que usted trabaja hay ingresados 500 pacientes. Queremos seleccionar una muestra aleatoria de 30 (n=30) para conocer el grado de satisfacción por la atención recibida. Para ello, enumeramos de forma consecutiva los pacientes ingresados de 1 a 500. Después, de manera aleatoria con la ayuda de un programa informático, seleccionamos 30 números que corresponden a 30 pacientes. Para ello utilizaremos: Un muestreo sistemático. Un muestreo aleatorio estratificado. Un muestreo aleatorio simple sin reemplazamiento. Un muestreo polietápico.

Dada la siguiente distribución de la variable peso 48, 54,60,56, 58, 59,49, se puede afirmar que: La moda será 1. La moda será 60. Se trata de una distribución multimodal. Se trata de una distribución amodal.

Si en las edades recogidas en una muestra de 35 personas se obtiene que el 25% de ellas tiene 19 años o menos y que el 75% tienen una edad de 35 años o menos, podemos afirmar que: La variabilidad del 50% central de las edades de estas personas es de 16 años. El rango intercuartílico es de 50 años. La desviación intercuartilar es de 25 años. El rango es de 35 años.

El contraste de hipótesis consiste en rechazar o no una determinada hipótesis que el investigador realiza respecto a la población, a partir de los resultados obtenidos en una o varias muestras. Señale la opción correcta entre las siguientes: La hipótesis nula establece que la variable dependiente provoca cambio en la variable independiente o que existen diferencias entre los grupos estudiados. La hipótesis nula establece que la variable dependiente no provoca cambio en la variable independiente o que existen diferencias entre los grupos estudiados. 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. La hipótesis alternativa establece que la variable dependiente provoca cambios en la variable independiente o que existen diferencias entre los grupos estudiados.

Se realiza un estudio sobre la prevalencia de una enfermedad autoinmune. De una población de 200.000 individuos (N) se seleccionan 200 (n) para el estudio. La fracción muestral será de: 0.001. 1%. 1000. 100.

Para representar la relación entre dos conjuntos asociados de datos utilizamos el diagrama de dispersión o nube de puntos. Señale la respuesta correcta: Permite analizar las características de la relación entre las variables nivel de estudios (primaria, secundaria, universitaria, postgraduado) y grado de mejoría después de recibir el tratamiento (leve, moderado, alto). En el eje de ordenadas se representa la variable independiente y en el eje de abscisas la dependiente. La correlación será fuerte cuanto más separados estén los puntos de la recta. Sobre la nube de puntos puede trazarse una recta que se ajuste a ellos lo mejor posible, llamada recta de regresión.

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: Se define por mediana y desviación típica. Presenta dos puntos de inflexión que coinciden con la desviación típica. Sus extremos nunca tocan el eje horizontal, cualquier valor de x entre - infinito a +infinito es teóricamente posible. Sus coeficientes de asimetría y Kurtosis son iguales a 0.