Bioestadistica 2B

01 En un bosque, el número de árboles infectados por escarabajos comedores de madera parece depender de si se encuentran descortezados o no. Para comprobar si ambas variables (estado de infección y estado de descortezamiento) están asociadas deberíamos aplicar: un test de la t de student. una prueba Chi-cuadrado. una prueba de correlación. un ANOVA.

02 Una de estas afirmaciones sobre los estadísticos de la t de Student es cierta: el estadístico t siempre es positivo. si aumenta el estadístico t aumenta el valor de P asociado. si aumenta el estadístico t disminuye el valor de P asociado. el valor de P no depende del estadístico t.

03 Si se determina un coeficiente de correlación r=0.7 para dos variables X e Y, la pendiente de la recta es pequeña y solo explica el 70 % de la varianza de una variable respecto a otra. V. F.

04 En un estudio se establecen tres gradientes altitudinales y en cada una se seleccionan: 20, 20 y 19 individuos, para determinar su área foliar. Para determinar si la media del área foliar varia respecto a la gradiente altitudinal, el estadístico de prueba que se debe usar es: prueba Z. prueba F. wilcoxon.

05 El modelo de regresión lineal simple y=a +bx, expresa lo siguiente: el valor de Y cuando X vale 0. el valor de Y cuando a y b valen 1. el incremento de X por cada unidad de incremento de Y. el incremento de Y por cada unidad de incremento de X.

06 Decir que una prueba es “estadísticamente significativa”, implica: reportar la significancia de la hipótesis nula. reportar la aceptación de la hipótesis nula. reportar el rechazo de la hipótesis nula.

07 Cuando la hipótesis alternativa se plantea de la siguiente forma H1:μ. ambas pruebas. bilateral o de dos colas. unilateral o de una cola.

08 Si los valores altos de una variable se asocian con los valores bajos de una variable, el tipo de relación entre estas es negativa. Lo que significa que a medida que aumenta el valor de una variable, el valor de la otra tiende a disminuir. V. F.

09 La suposición de normalidad requiere que los datos para una prueba provengan de una población cuya distribución es: asimétrica. leptocúrtica. simétrica y platicúrtica.

10 Al comparar las medias del número de especies de peces presentes en 10 lagos totalmente contaminados, 10 lagos parcialmente contaminados y 10 lagos no contaminados, el valor de P correspondiente al estadístico F obtenido ha sido de 0,03. Ello quiere decir que: la hipótesis nula no es significativa al 5%. hay un 3% de probabilidades de que las medias presenten diferencias. hay un 0,03% de probabilidades de que las medias presenten diferencias. la hipótesis nula no es significativa al 1%.

11 En un monitoreo de aves se colectan muestras de sangre de: 150 individuos frugívoros, 450 nectarívoros, 200 insectívoros y 100 que se desconoce su dieta. Luego con el objeto de determinar el sexo dominante a través de un análisis de ADN, se requiere seleccionar una muestra de 180 individuos. ¿Qué número de individuos debemos seleccionar por tipo de dieta respetando el criterio de proporcionalidad para obtener la muestra deseada?. n1 = 150X180/90 = 30 n2 = 450x180/90 = 90 n3 = 200x180/90 = 40 n4 = 10x180/90 = 2. n1 = 150X900/900 = 15 n2 = 450x900/900 = 45 n3 = 200x900/900 = 200 n4 = 100x900/900 = 100. n1 = 150X180/900 = 30 n2 = 450x180/900 = 90 n3 = 200x180/900 = 40 n4 = 100x180/900 = 20.

12 Mediante un censo poblacional se determina que el promedio de hijos por familias es de tres, al cabo de 10 años y para optimizar recursos se realiza un muestreo al 10 % de dicha población. Para conocer si el promedio de hijos por familia es igual o difiere del anterior, se usaría: una prueba z. anova. una prueba t.

13 Los métodos de muestras independientes por lo general se usan para contrastar hipótesis de dos grupos, en donde pueden existir fuentes de variabilidad que influyen en el resultado final al aplicar un tratamiento en particular. V. F.

14 Se desea comparar si el nivel de hierro en la sangre es diferente entre un grupo de individuos que padece una enfermedad A y un grupo que padece de una enfermedad B. el presente ejemplo corresponde a: muestras independientes. muestras pareadas. muestras múltiples.

15 Una condición para aplicar la prueba t es: Disponer al menos de una variable numérica. Disponer de un diagrama de barras. Disponer de las frecuencias observadas o porcentajes.

16 Se observa que al disminuir el consumo de comida rápida, disminuye el nivel de colesterol en sangre. Se usa un modelo de regresión entre ambas que ofrece una bondad de ajuste del 36%. Entonces: r = +0.60. r = - 0.60. r = 0.36. el 36% de las predicciones del modelo sirven.

17 Para efectuar un contraste de hipótesis para un solo promedio poblacional μ con varianza σ2 desconocida, pero con el valor del estadístico s2 conocido, se debe utilizar: test de Wilcoxon. una prueba z. una prueba t-student.

18 Una suposición básica en la estadística inferencial es que la(s) muestra(s) deben se seleccionadas al azar. V. F.

19 El coeficiente de correlación adopta únicamente valores comprendidos en el intervalo: [0, -1]. [0, 1]. [-1, 1].

20 Mediante un estudio se desea conocer la calidad del aire en la zona urbana y rural de una ciudad, utilizando a los líquenes como un bio-indicador de la calidad del aire. Para ello analiza la densidad de líquenes en 100 árboles de la parte urbana y en 100 árboles de la parte rural. Para analizar los datos aplicará: una prueba de hipótesis que compara muestras dependientes. un análisis de varianza para muestras múltiples. una prueba de hipótesis que compara muestras independientes.

21 Cada vez que se añade un mg de una sustancia química a un litro de agua, ésta cambia su pH. Si el coeficiente de determinación es de 0,192, la ordenada en el origen de 7 y la adición de la sustancia química aumentase de 10 a 20 mg, entonces: todas las anteriores son falsas. el valor del pH se multiplicaría por un factor de 10. el valor del pH aumentaría al doble. el valor del pH aumentaría en 1,92 unidades.

22 Luego de establecer un modelo lineal entre el número de automóviles y el contenido de plomo en el aire. Se determina para este modelo un coeficiente de determinación de 49 %, entonces el valor del coeficiente de correlación (r) es: 1. 0.7. 0.07.

23 Las series de datos de tres muestras siguen los supuestos de normalidad y no tienen varianzas iguales. Para comparar sus medias emplearemos: un test ANOVA. un test de Kruskal-Wallis. un test de la T de Student. un test de Wilcoxon.

24 Dos variables X e Y, no están correlacionadas cuando: r = 0. r = -1. r= 2. r = 1.

25 Para determinar cuánto se ajusta un modelo de tipo y=α+βx a los datos observados, una manera de darse una idea de estos es a través del: grado de dispersión de la variable x. coeficiente de correlación r. coeficiente de determinación R2. modelo de relación lineal.

26 Para efectuar un contraste de hipótesis para un solo promedio poblacional μ con varianza σ2 conocida, usando la distribución normal se debe utilizar: anova. el estadistico de prueba t. el estadísitico de prueba Z.

27 Un fabricante de lámparas para estereoscopios ensaya un nuevo método de producción que se considera adecuado ya que las lámparas producidas por este método dan lugar a una distribución normal con una media de 2400 horas y una desviación típica de 300 horas. Si al tomar una muestra de 100 lámparas obtenidas por este método la media de duración es de 2320 horas. Entonces, ¿se puede aceptar la hipótesis de validez del nuevo método con un riesgo de rechazo de la hipótesis aun cuando esta sea verdadera de 5 %?. No se acepta, 2400 no está dentro del intervalo de confianza. No se acepta, 2320 no está dentro del intervalo de confianza. Se acepta, 2320 está dentro del intervalo de confianza.

28 En unas islas del pacifico se quiere relacionar la biomasa de cangrejos rojos terrestres con la densidad de sus madrigueras en zonas boscosas. El coeficiente de correlación de Pearson da 0,882 y el valor asociado de p= 0,001. Entonces: el resultado no es estadísticamente significativo. hay un 88,2% de probabilidad de que ambas variables estén relacionadas. los estadísticos indican que a menor biomasa de cangrejos, menor densidad de madrigueras. el 88.2% de la variabilidad de los datos estará explicada por la asociación entre ambas variables.

29 Un agricultor selecciona 10 individuos y registra la cantidad de frutos producidos por individuo, luego les aplica un abono orgánico para probar su efectividad en la producción de frutos y vuelve a medir la cantidad de frutos producidos por individuos. Estamos frente a un ejemplo de: Muestras independientes. Muestras pareadas. Grupos semi independientes.

30 Si al calcular el coeficiente de correlación de dos variables X e Y, se obtiene que r = -0.20 ocurre que: el modelo lineal de regresión explica el 20% de la varianza de una variable cualquiera en función de la otra. independientemente de la magnitud de la relación, cuando X decrece, Y tiene tendencia a crecer. la pendiente de la recta de regresión es pequeña. las variables están correlacionadas el 20%.

31 Un modelo de regresión lineal para calcular la glucemia (sangre) a partir de la de la orina (glucosuria) está dado por: glucemia = 20 + 0.5 (glucosuria). Si dos personas se diferencian en 10 unidades de glucosuria, cual es la mejor estimación que puede hacer para la diferencia en glucemia. - 5. - 20. - 10. - 25.

32 Cuando se sospecha de fuentes de variabilidad además del tratamiento, en un grupo de personasy las fuentes de variabilidad son el sexo y la edad, entonces asociamos un individuo del primer grupo con uno del segundo que tengan el mismo sexo y edad a fin de reducir la variabilidad y aplicamos un estudio basado en: rango de wilcoxon. medias independientes. medias pareadas.

33 Un contraste es significativo cuando: se rechaza la hipótesis alterna. el valor p es mayor que a. el valor de a es pequeño. se rechaza la hipótesis nula.

34 El propósito de la estadística inferencial es verificar la exactitud de la estadística descriptiva. V. F.

35 La prueba de chi-cuadrado se puede considerar como una extensión dela prueba Z para diferencias entre proporciones. V. F.

36 Una de las siguientes afirmaciones sobre correlaciones y regresiones en datos que cumplen los supuestos de normalidad y linealidad es falsa: aunque la pendiente (B) valga 0, puede haber relación entre las variables examinadas. siempre que el coeficiente de determinación tome su valor máximo, también lo hará el coeficiente de correlación en valor absoluto. si el coeficiente de determinación es 0,67 significa que el 67% de la variabilidad se explicaría por efecto de la variable independiente.

37 Se cree que el contenido medio de plomo en un país industrializado es de 20 g/m3 con una desviación típica de 4 g/m3. Para comprobarlo, se realizan 400 mediciones del contenido de plomo en diferentes ciudades y se determina una media de 18,5 g/m3. ¿Se puede aceptar la hipótesis, con un nivel de significación del 5 %?. Sí se acepta, 20 está dentro del intervalo de confianza:. No se acepta, 18.5 no está dentro del intervalo de confianza ( ). Sí se acepta, 18.5 está dentro del intervalo de confianza:.

38 El nivel de significación alfa: puede tomar cualquier valor en el intervalo [-1 ; +1]. es una probabilidad. Siempre es mayor que el p-valor.

39 Se quiere comprobar el contenido de plomo en el agua, para ello se realiza una investigación en 44 ciudades, se toma una muestra del agua potable en la casa de una familia que vive en la zona rural y otra en la urbana. Para analizar los datos se utilizara una ANOVA para dos medias. V. F.

40 El modelo de regresión lineal simple y=a +bx, expresa el incremento de X por cada unidad de incremento de Y. V. F.

41 El análisis de varianza es una técnica estadística que permite comparar la media de: tres o mas grupos de datos. entre grupos pareados. dos grupos de datos.

42 Una de estas afirmaciones es verdadera: el error de tipo II consiste en rechazar la hipótesis nula cuando ésta es verdadera. el error de tipo I consiste en aceptar la hipótesis nula cuando ésta es falsa. el error de tipo I consiste en aceptar la hipótesis nula cuando ésta es verdadera. el error de tipo II consiste en aceptar la hipótesis nula cuando ésta es falsa.

43 El coeficiente de determinación de tamaños entre parejas reproductoras de machos y hembras de pingüinos Adelia es de 0,81. Por lo tanto: la variabilidad no explicada por la asociación entre las dos variables será del 10%. La variabilidad explicada por la asociación entre las dos variables será del 0,81%. en el 81% de los casos las dos variables estarán asociadas. el coeficiente de correlación de Pearson será de 0,90.

44 Cuando la hipótesis alternativa adopta la forma HA:μ≠μ0, se debe efectuar una prueba de hipótesis de: una cola positiva. una cola negativa. dos colas.

45 El porcentaje natural de arañas adultas en los bosques es del 90%, frente a un 10% de juveniles. En un bosque contaminado se obtiene que hay 25% de juveniles y 75% de adultas ¿qué prueba de hipótesis utilizaría para determinar si hay un efecto de la contaminación en los porcentajes de arañas adultas y juveniles?. chi-cuadrado. t de Student si los datos son paramétricos. u de Mann-Whitney si los datos no son paramétricos. correlación.

46 Un intervalo de confianza aumenta cuando: no tiene relación con la muestra. la desviación estándar muestral es pequeña. el tamaño de muestra disminuye. el tamaño de muestra n aumenta.

47 En un río se quiere comprobar si el acumulo de sedimentos de arena (kg/m2) es el mismo en ambas orillas. Para ello se miden los sedimentos de arena en 10 puntos del río (orilla izquierda y orilla derecha en cada punto) ¿Qué test utilizaría para realizar la comprobación: prueba t para dos muestras independientes. anova. chi-cuadrado. prueba t para dos muestras dependientes.

48 Los modelos de regresión lineal simple utilizan una variable para predecir el valor de otra, mientras los modelos de regresión lineal múltiple usan una o más variables de predicción con este fin. V. F.

49 Una prueba de hipótesis no es significativa cuando: el valor de alfa (A) es mayor que 5%. se rechaza la hipótesis alternativa. se rechaza la hipótesis nula. el p-valor es mayor que alfa.

50 En una prueba de hipótesis la probabilidad con la cual estamos dispuestos a arriesgar el rechazo de una hipótesis aun cuando esta es verdadera, está dado por: el nivel de significancia. el alfa de la hipotesis nula. el valor positivo de alfa.

51 Se obtiene un intervalo de confianza para la diferencia de dos medias de [- 0.125 ; 8.45], bajo la hipótesis de igualdad de medias. Se podría deducir que: las medias poblacionales son distintas. la media 1 es mayor que la media 2. las medias poblacionales son iguales. una media es negativa.

52 Si tengo 8 muestras y deseo comprobar la igualdad de medias entre ellas, deberé: varias t de Student, emparejando las muestras si los datos cumplen con los supuestos de normalidad y homoscedasticidad. computar directamente varios test de Tukey, emparejando las muestras si los datos cumplen con los supuestos de normalidad y homoscedasticidad. aplicar una ANOVA si los datos cumplen con los supuestos de normalidad y homoscedasticidad. no hacer nada, ya que es imposible analizar tantas muestras.

53 Para realizar un contraste de hipótesis para muestras independientes se requiere cumplir con la siguiente suposición: las desviaciones estándar de los dos grupos son iguales. los grupos tienen una distribución normal. las poblaciones muestreadas no deben tener la misma dimensionalidad.

54 Una investigadora quiere comprobar si la densidad de líquenes en los árboles en el centro de las ciudades es diferente a la de los barrios periféricos. Para ello lleva a cabo una investigación en 66 ciudades, analizando en cada una la densidad de líquenes del centro y de un barrio periférico. Para analizar los datos aplicará: un test de Wilcoxon. un test de hipótesis de comparación de medias independientes. un test de hipótesis de comparación de medias dependientes. una anova para dos medias.

55 Un investigador prueba una hormona de crecimiento en dos grupo de plantas de Cinchona officinalis para evaluar el crecimiento, pero sospecha que el tamaño y el número de hojas influyen en los resultados, así que decide asociar un individuo del primer y segundo grupo del mismo tamaño y numero de hojas. En este caso el conjunto de datos se los convirtió a muestras pareadas. V. F.

56 Una muestra independiente se caracteriza por que el número de observaciones del primer y segundo grupo: son n-1 siempre del un grupo con respecto al otro. son necesariamente iguales. no son necesariamente iguales.

57 Para realizar ciertas pruebas de significancia, el ANOVA de un factor utiliza para este fin los estadísticos. T obtenida vs. T critica. F obtenida vs. F critica. Z obtenida vs. Z critica.

58 El análisis de varianza de un factor ANOVA se considera como una extensión de la prueba t de muestras independientes. V. F.

59 El estadístico de prueba t (t-Student) para su cálculo emplea el valor de la desviación estándar de la población. V. F.

60 En un conjunto de datos cuando Y disminuye conforme X aumenta, el valor del coeficiente de correlación (r) es: menor que cero. igual a uno. igual a cero.

61 Se comparan las medias de talla de alumnos de ciudad que han recibido una dieta variada frente a un grupo control (dieta pobre). Tras realizar la prueba de hipótesis oportuna, se obtiene que el valor del estadístico correspondiente es menor al estadístico crítico y que el valor p es mayor al alfa crítico. Entonces: se considera que la dieta variada no tiene un efecto significativo sobre la talla de los alumnos. se acepta la hipótesis nula. se acepta la hipótesis alternativa.

62 La prueba Z sirve para. cuando no se conoce nada de la distribución de los datos. demostrar que un grupo de datos es normal. para probar hipótesis para 3 o más poblaciones. comparar medias siempre que se conozca la varianza poblacional.

63 Cada vez que se añade un mg de una sustancia química a un litro de agua, ésta aumenta su pH en 0,192 unidades. Por lo tanto: la pendiente de la recta de regresión será de 0,192. el coeficiente de determinación será de 0,192. el coeficiente de correlación será de -0,192. el coeficiente de correlación será de 0,192.

64 Cuando el valor p digamos 0,1 es mayor al valor de α 0,05 para una prueba de hipótesis de tipo H0:µ=µ0, la decisión será: rechazar la hipótesis propuesta. aceptar la hipótesis propuesta. aceptar el valor de p.

65 Cuál de las siguientes variables usaría como variable dependiente del número de frutos en una planta: el número de hojas. el diámetro de la planta. el número de ramas. el número de flores.

66 El tiempo que tarda una población de colibríes en tomar el néctar de una flor sigue una distribución normal, con una desviación típica de 0,5 segundos. Pasado un tiempo se selecciona un grupo de 25 colibríes y se determina un tiempo promedio de 3 segundos. Con estos datos construya un intervalo de confianza del 95 % para el tiempo promedio en que tardan los colibríes en tomar el néctar de una flor. 3-1,96 0,5/√3=2,8 3+1,96 0,5/√3=3,19. 3-1,96 0,5/√25=2,8 3+1,96 0,5/√25=3,19. 25-1,96 0,5/√3=2,8 25+1,96 0,5/√3=3,19.

67 Un coeficiente de correlación con valor de r= 0,01, indica que las variables X e Y, están fuertemente correlacionadas. V. F.

68 En una muestra de 40 individuos, dos variables altura (X) y peso (Y), no están correlacionadas cuando el coeficiente de correlación es: menor a uno. mayor a uno. cero.

69 Un intervalo de confianza al 80% indica: todas las respuestas anteriores son falsas. que hay un 80% de probabilidades de que la media poblacional se sitúe entre los valores del intervalo. que hay un 80% de probabilidades de que el intervalo contenga a la media poblacional. que con un 80% de probabilidad, la media poblacional oscilará entre los valores del intervalo.

70 Los grado de libertad para una prueba t de muestras independientes es: n + 1. n1 + n2. n1 + n2 – 2. n1 + n2 + 2.

71 En un estudio se desea evaluar los niveles de contaminación de los principales afluentes de una ciudad en particular. Pera ello se establece 60 sitios de muestreo de la calidad del agua en el 2010, luego de aplicar una serie de medidas para mejorar su calidad, en el 2013 se toman en los mismos sitios muestras para determinar si la calidad del agua ha mejorado. Usted afirmaría que este ejemplo corresponde a un caso de: muestras independientes que compara medias. poblaciones independientes ANOVA. muestras pareadas que compara medias.

72 Una hipótesis nula es una hipótesis estadística que indica que: no existen diferencias en los efectos de los tratamientos. existen diferencias en los efectos de los tratamientos. la media de uno de los tratamientos es igual a 1.

73 Si al calcular el coeficiente de correlación de dos variables X e Y, se tiene r= - 0.20 ocurre que: X e Y están poco relacionadas, aunque cuando X decrece, Y tiene tendencia a crecer. la pendiente de la recta de regresión es pequeña. el modelo lineal de regresión explica el 20% de la varianza de una variable cualquiera en función de la otra.

74 Cuando realizamos un muestreo preliminar para calcular el número de unidades muestreales que necesitaríamos para estimar la media poblacional, siempre pasará que: la varianza muestral estimada no interesa para este objetivo. al aumentar la confianza necesitaremos menos unidades muestrales. al disminuir las precisión aumenta en numero de unidades muestrales. al disminuir la varianza necesitaremos más unidades muestrales.

75 Para efectuar un contraste de hipótesis para un solo promedio poblacional μ con varianza σ2 conocida, usando la distribución normal. Se debe utilizar el estadístico de prueba Z. V. F.

76 Un modelo de regresión lineal para calcular la riqueza de especies a partir del área del hábitat es: "riqueza = 20 + 0.5* área". Si dos hábitats se diferencian en 10 unidades de área ¿cual sería la diferencia de riqueza de especies entre ellos?. 5. 10. 25. 20.

77 Se quiere analizar si se puede utilizar un fertilizante para recuperar nutrientes suelos de bosques degradados. Para ello, en un bosque se establecen de forma aleatoria 10 parcelas control (no recibirán fertilizante) y 10 parcelas tratadas con fertilizante y al cabo de un año se medirá como variable de respuesta el crecimiento de las plantas en cada parcela (biomasa: kg/m2). Para definir si el fertilizante influye en los promedios de crecimiento de las plantas ¿Qué prueba estadística sería la más adecuada?. una prueba Z para la diferencia de medias. un test de la U de Mann-Whitney si los datos no cumplen los supuestos de normalidad y homocedasticidad. un test de la Chi-cuadrado. una t de Student para muestras emparejadas si los datos siguen una distribución normal.

78 Elija la afirmación falsa: la significación de un contraste es conocida tras analizar los datos. el nivel de significación de un contraste debe ser fijado antes de analizar los datos. el nivel de significación es siempre un valor pequeño. un contraste debe ser declarado significativo antes de recoger los datos.

79 Considerando el siguiente conjunto de datos bidimensionales (x, y): (0,1); (1,1); (2,3); (3,4); (4,6); (2,3). Donde X representa el número de flores e Y el número de semillas. Se puede afirmar que la recta de la regresión: no tiene pendiente. tiene pendiente negativa. tiene pendiente positiva.

80 Cuando el valor-p digamos 0,01 es menor al valor de α 0,05 para una prueba de hipótesis de tipo H0:μ=μ0, La decisión sería: rechazar la hipótesis. reservarse en su decisión. aceptar la hipótesis.

81 El p-valor: se conoce como nivel de confianza de la prueba. se compara con el nivel alfa. toma valores en el intervalo [-1 , +1].

82 Los métodos para análisis de muestras independientes por lo general se usan para contrastar hipótesis de dos grupos, en donde después de aplicar un tratamiento en particular: hay fuentes controladas de variabilidad que influyen el resultado. no existen fuentes de variabilidad que influyen el resultado. pueden existir fuentes de variabilidad que influyen el resultado.

83 Para una especie de bosque seco se determina que la precipitación y el incremento diamétrico posee un coeficiente de correlación de r = 0,30, esto quiere decir que: el coeficiente de correlación explica el 30 % de la varianza. el diámetro de los individuos se incrementa 30 %. las variables esta poco relacionadas. la recta posee una pendiente muy pequeña.

84 Se observa que al disminuir la densidad de población humana, disminuye la tasa de deforestación. Se usa un modelo de regresión entre ambas variables que ofrece un coeficiente de determinación del 36%. Entonces: r = +0.60. r = 0.36. el 36% de las predicciones del modelo sirven. r = -0.60.

85 Si la hipótesis alternativa se encuentra planteada de la siguiente forma H1:μ<>x, esto implica debemos utilizar una prueba de hipótesis unilateral o de una cola. V. F.

86 Antes de aplicar un test para comparar dos medias de muestras emparejadas: tendremos que comprobar si los datos de ambas muestras cumplen con los supuestos de normalidad y homoscedasticidad. tendremos que comprobar si la variable diferencia cumple el supuesto de normalidad. endremos que comprobar si la variable diferencia cumple con los supuestos de normalidad y homoscedasticidad.

87 El ácaro Demodex folliculorum es un comensal que habita en los folículos pilosos de numerosas personas. Se investiga si la edad (años) de una persona puede predecir el número de ácaros por persona. Así, se obtiene el siguiente modelo predictivo: n° ácaros/persona = 5,733 + 0,853*edad. Por lo tanto: cada 10 años se añaden unos 3 ácaros por persona. la probabilidad de poseer más ácaros disminuye con la edad. hay altísimas probabilidades de que una persona de 10 años posea más de 20 ácaros. es muy posible que una persona de 40 años cobije aproximadamente 40 ácaros.

88 Los grados de libertad para cualquier prueba de comparación estadística se calculan en base a: la suma de las observaciones de cada grupo. las medias de grupos que intervienen en el análisis. el grupo con mayor número de observaciones.

89 Una hipótesis es una afirmación que se hace sobre una población, la misma que es elaborada con el propósito de ponerla a prueba y sacar una consecuencia. V. F.

90 Cuando la hipótesis alternativa adopta la forma HA:μ>μ0, se debe efectuar una prueba de hipótesis: de cola derecha. de cola izquierda. de dos colas.

91 La relación entre el tamaño de la muestra y la amplitud del intervalo de confianza: Es inversa. No es inversa.

92 Al comparar las medias del número de especies de peces presentes en 10 lagos totalmente contaminados, 10 lagos parcialmente contaminados y 10 lagos no contaminados, el valor de P correspondiente al estadístico F obtenido ha sido de 0,03. Por lo tanto: se concluye que al menos dos muestras presentan diferencias de medias. se espera un valor de F de aproximadamente igual a cero. se concluye que todas las muestras presentan diferencias de medias. no se rechazaría la hipótesis nula.

93 Si a partir de una muestra se calcula un intervalo de confianza al 90% para una media o proporción: habrá un riesgo beta del 10%. el riesgo alfa será del 5%. un 5% de los individuos de la muestra estarán situados por encima del límite superior del intervalo de confianza. hay un 90% de probabilidades de que el intervalo contenga a la media poblacional.

94 En una región forestada existen 15 estaciones meteorológicas que miden la humedad ambiental. En breve, las tierras del lugar serán deforestadas. Como se pretende comprobar si la deforestación afectará a la humedad ambiental, se comparará la humedad promedio del último año antes de la intervención con la humedad promedio al año siguiente tras la deforestación. Asumiendo que los datos son paramétricos, se deberá aplicar: un análisis de regresión. un test de la t de Student para muestras independientes. un test de la t de Student para muestras emparejadas. un test de la t de Student de una muestra frente a una media de referencia.

95 La regresión lineal nos permite encontrar una recta que exprese la relación entre: dos variables dependientes. dos variables independientes. una variable dependiente y una variable independiente.

96 Un médico quiere comprobar si habitar en el centro de las ciudades influye en la deposición de plomo en los huesos. Para ello lleva a cabo una investigación en 66 ciudades, analizando en cada una el nivel de plomo óseo en un habitante del centro y en otro habitante de barrios periféricos. Para analizar los datos aplicará: un test de hipótesis de comparación de medias dependientes. un test de Wilcoxon. un test de hipótesis de comparación de medias independientes. un ANOVA para dos medias.

97 Un contraste es significativo cuando: se rechaza la hipótesis alterna. el valor p es mayor que a. el valor de a es pequeño. se rechaza la hipótesis nula.

98 Un intervalo de confianza se define como un rango de valores entre los cuales se encuentra la media de la población. V. F.

99 Si a partir de una muestra se calcula un intervalo de confianza al 90% para una media o proporción: habrá un riesgo beta del 10%. el riesgo alfa será del 5%. hay un 90% de probabilidades de que el intervalo contenga a la media poblacional. un 5% de los individuos de la muestra estarán situados por encima del límite superior del intervalo de confianza.

100 Si a partir de una muestra se calcula un intervalo de confianza al 90% para una media o proporción: hay un 90% de probabilidades de que el intervalo contenga a la media poblacional. habrá un riesgo beta del 10%. un 5% de los individuos de la muestra estarán situados por encima del límite superior del intervalo de confianza. el riesgo alfa será del 5%.

101 La regresión lineal nos permite encontrar una recta que exprese la relación entre: dos variables independientes. dos variables dependientes. una variable dependiente y una variable independiente.

102 Un médico quiere comprobar si habitar en el centro de las ciudades influye en la deposición de plomo en los huesos. Para ello lleva a cabo una investigación en 66 ciudades, analizando en cada una el nivel de plomo óseo en un habitante del centro y en otro habitante de barrios periféricos. Para analizar los datos aplicará: un test de hipótesis de comparación de medias independientes. un test de Wilcoxon. un ANOVA para dos medias. un test de hipótesis de comparación de medias dependientes.

103 Si a partir de una muestra se calcula un intervalo de confianza al 90% para una media o proporción: hay un 90% de probabilidades de que el intervalo contenga a la media poblacional. el riesgo alfa será del 5%. un 5% de los individuos de la muestra estarán situados por encima del límite superior del intervalo de confianza. habrá un riesgo beta del 10%.

104 Los datos de dos muestras independientes, siguen una distribución normal y no tienen varianzas iguales. Para comparar sus medianas con los datos originales aplicaremos: un test de Wilcoxon. un anova. un test de chi-cuadrado. un test de Student para muestras independientes.

105 Los datos de dos muestras independientes, siguen una distribución normal y no tienen varianzas iguales. Para comparar sus medianas con los datos originales aplicaremos: un test de Wilcoxon. un test de chi-cuadrado. un anova. un test de Student para muestras independientes.