Bioestadística C

El contraste de hipótesis para muestras INDEPENDIENTES que permite comparar la MEDIANA de una variable cuantitativa en dos grupos de individuos es el test: t de student. ANOVA. Wilcoxon. U de Mann-Whitney.

¿Qué me señala la Hipótesis Nula?. Que no hay diferencias estadísticamente significativa entre grupos. Que hay diferencias estadísticamente significativas entre grupos unilaterales. Que hay diferencias estadísticamente significativas entre grupos bilaterales. Que el intervalo de confianza para la población de estudio es superior que en la muestra.

Para disminuir la amplitud de un intervalo de confianza la opción más aconsejable es: Disminuir el tamaño muestral. Aumentar el nivel de confianza. Aumentar el tamaño muestral. Esa opción no se contempla, un intervalo de confianza siempre debe ser calculado al 95% de confianza.

¿Cuál de las siguientes medidas es de tendencia central?. Media. Desviación estándar. Rango intercuartilíco. Boxplot.

Respecto a una matriz de datos es cierto que: Es un conjunto ordenado de datos estructurado en filas y columnas. Es frecuente que se registre en una hoja de cálculo de Excel. Habitualmente las columnas se corresponden con las variables recogidas y las filas se corresponden con la información de cada observación de interés. Todas son ciertas.

Señala la opción correcta: La mediana es una medida de tendencia central. Los rangos intercuartílicos son una medida de dispersión. Una variable discreta es cuantitativa. Todas son correctas.

Señala la opción FALSA: Las variables nominales son cualitativas. Las variables continuas son cuantitativas. Las variables ordinales son cuantitativas. La varianza es una medida de dispersión.

El porcentaje de individuos con problemas de compresión lectora entre los participantes con TDAH se puede interpretar como una probabilidad: De un suceso intersección. Condicionada. De un suceso unión. De un suceso complementario.

Un experimento aleatorio es: Proceso que siempre da lugar al mismo resultado. Proceso que puede dar lugar a varios resultados sin que sea posible predecir cual va a ocurrir. Conjunto de resultados básicos de un experimento. Cada uno de los posibles resultados a los que da lugar un experimento.

Espacio muestral es: Cada uno de los posibles resultados a los que da lugar un experimento. Todos los sucesos elementales con igual probabilidad. El conjunto de resultados básicos de un experimento. El conjunto de sucesos que, ocurriendo simultáneamente, tienen la intersección vacía.

Son sucesos independientes aquellos que: La ocurrencia de uno no condicionan la ocurrencia del otro. Si se verifica uno, seguro que no se verifica el otro, no tienen resultados en común. No se pueden ocurrir simultáneamente. Tienen intersección vacía.

Sobre la distribución normal es cierto que: Tiene forma de campana y está determinada por la media y la desviación estándar. La desviación estándar determina la posición relativa de la curva en el eje horizontal. La media determina la altura y el ancho de la curva. Es la distribución caracteristica de las variables aleatorias discretas.

Las principales distribuciones de probabilidad son: Bernoulli para variables dicotómicas incompatibles. Normal para variables continuas. Binomial para distribuciones de Bernoulli que se repiten en n intentos independientes. Todas son ciertas.

El conjunto de técnicas y procedimientos empleados para la selección y extracción de una muestra a partir de una población, se conoce como: Tamaño de la muestra. Población. Análisis descriptivo. Muestreo.

Respecto a los ensayos clínicos aleatorizados con diseño de doble ciego es cierto que: Ni el paciente ni quien administra el tratamiento conocen el grupo de tratamiento asignado. Son muy sencillos de aplicar. No pueden usarse en diseños experimentales. No se utilizan para nada.

Un diagrama de dispersión es: Gráfico que nos informa sobre la distribución de una variable. gráfico que permite representar cada categoría de la variable mediante un sector de área proporcional a su frecuencia absoluta o relativa. Gráfico que permite representar conjuntamente dos variables cuantitativas para examinar la posible relación entre ellas. Todas son ciertas.

Un contraste de hipótesis es: Rango de valores, obtenidos a partir de los datos de la muestra, dentro de los cuales podemos estar seguros que se encuentran el parámetro poblacional. Valor extraído de la muestra propuesto como mejor valor del parámetro poblacional a estudio. Valor extraído de la población propuesto como mejor valor de la característica a estudio de la población. Procedimiento que nos permite sacar conclusiones acerca de una hipótesis sobre uno o varios parámetros poblacionales, a partir de la información proporcionada por los datos de la muestra.

Son métodos de muestreo: Longitudinal y transversal. Observacional y analítico. Prospectivo y retrospectivo. Sistemático, aleatorio simple y polietápico.

Señala la opción correcta: El muestreo por conglomerados se utiliza cuando la población se encuentra dividida, de manera natural, en grupos que se supone que contienen toda la variabilidad de la población. El muestreo estratificado se aplica cuando la población no es homogénea con relación a la característica que se desea estudiar. Las dos afirmaciones anteriores son correctas. Las dos afirmaciones anterior son falsas.

Según el seguimiento que se le haga a un estudio de investigación podemos clasificarlo en: Descriptivo o analítico. Transversal o longitudinal. De cohortes o de casos-controles. Prospectivo o retrospectivo.

Según el tipo de muestra empleada en un estudio de investigación podemos clasificarlo en: Descriptivo o analítico. Transversal o longitudinal. De cohortes o de casos- controles. Prospectivo o restrospectivo.

Según la dirección temporal de un estudio de investigación podemos clasificarlo en: Descriptiva o analítico. Transversal o longitudinal. De cohortes o de casos- controles. Prospectivo o retrospectivo.

Si en un test Chi-cuadrado obtenemos una p < 0,05, significa que. Rechazo la hipótesis nula: NO existe una asociación estadísticamente significativa entre la variable de exposición y la variable de interés. NO rechazo la hipótesis nula: no podemos asumir que exista una asociación estadísticamente significativa entre la variable de exposición y la variable de interés. Rechazo la hipótesis nula: podemos afirmar que existe una asociación estadísticamente significativa entre la variable de exposición y la variable de interés. NO rechazo la hipótesis nula: existe una asociación estadísticamente significativa entre la variable de exposición y la variable de interés.

Si el p-valor del contraste de hipótesis ANOVA para muestras independientes para determinar si existen diferencias significativas en la presión intracraneal (PIC) media entre personas CON y SIN aneurisma es 0,001 diremos que: Existen diferencias significativas en la PIC de las personas CON y SIN aneurisma de la muestra. No existen diferencias significativas en la PIC de las personas CON y SIN aneurisma de la muestra. Existen diferencias significativas en la PIC de las personas CON y SIN aneurisma de la población de la que hemos extraído la muestra. No existen diferencias significativas en la PIC de las personas CON y SIN aneurisma de la población de la que hemos extraído la muestra.

Respecto al Chi-cuadrado es cierto que: Compara las frecuencias esperadas con las realmente observadas. Permite evaluar la independencia de las variables en estudio, siendo la hipótesis nula que las variables estudiadas en filas y columnas son independientes. Permite evaluar la independencia de las variables en estudio, siendo la hipótesis alternativa que las variables estudiadas están relacionadas o asociadas. Todas son ciertas.

El contraste de hipótesis para muestras DEPENDIENTES que permite comparar la MEDIANA de una variable cuantitativa en 2 GRUPOS de individuos es el test: t de Student. ANOVA. Wilcoxon. U de Mann- Whitney.

De las siguientes parejas de variables, en cuáles crees que puede ser útil un análisis de regresión lineal: La presión sanguínea y el género. El nivel de colesterol y la concentración de glucosa en sangre. El grupo sanguíneo y el factor Rh. El género y la edad.

La Estadística Inferencial: Estudia las bases teóricas de la Estadística y su formulación matemática. Se refiere a las aplicaciones que tiene la Estadística en todos los campos de la ciencia, proporcionando los métodos de análisis en consistencia con la formulación matemática de la Estadística. Se utiliza para describir lo que sucede en los individuos de la muestra. Permite obtener conclusiones sobre la población a estudio a partir de los datos proporcionados por los individuos de la muestra.

Son características de la Estadística: Recoge, ordena, analiza e interpreta datos. Compara fuentes de varianza de datos no determinísticos. Toma decisiones sobre variables aleatorias basado en observaciones empíricas. Todas son correctas.

Una estimación puntual es: Un valor extraído de la población propuesto como mejor valor de la característica a estudio en la muestra. Un valor extraído de la muestra propuesto como mejor valor de la característica a estudio en la población. Un rango de valores. Un procedimiento matemático.

Si el p valor es menor que 0,05 en el test de Levene: Rechazo la hipótesis alternativa. Puedo asumir homocedasticidad en mis datos. Puedo asumir que mis datos siguen una distribución normal. La varianza de la variable de interés NO es igual en todos los grupos de comparación (heterocedasticidad).

Si p valor es mayor que 0,05 en el test de Shapiro-Wilk: No rechazo la hipótesis nula. Puedo asumir que la distribución de variables es aproximadamente normal. Tengo que continuar el análisis y comprobar la homocedasticidad de las muestras. Todas son ciertas.

Un intervalo de Confianza es: Un parámetro poblacional. Rango de valores entre los cuales podemos estar seguros que se encuentra el valor de la característica a estudio en la muestra. Una medida de la precisión (o el error) asociada un estimador. Rango de valores entre los cuales podemos estar seguros que se encuentra el valor de la característica a estudio en la población.

La representación numérica, en forma de tabla, donde los individuos de una muestra o población se clasifican en función de varias variables se conoce con el nombre de: Tabla de Chi-cuadrado. Tabla de contingencias. Base de datos. Tabla de Excel.

El supuesto de Homocedasticidad se puede probar con el test de: Levene. Shapiro-Wilk. Kolmogorov- Smirnov. Pearson.

Podemos evaluar si la distribución de una variable de interés cuantitativa es aproximadamente Normal mediante: Un análisis numérico. Un análisis gráfico. Un contraste de hipótesis. Todas son ciertas.

Podemos evaluar si la distribución de una variable de interés cualitativa es aproximadamente Normal mediante: Un análisis numérico. Una análisis gráfico. Un contraste de hipótesis. Una variable cualitativa no puede presentar una distribución normal.

Sobre el test U de Mann- Whitney es cierto que: Busca la relación logística entre dos variables nominales. Es la alternativa no paramétrica al test de la t de Student para muestras independientes. Es la alternativa no paramétrica al test de la t de Student para datos emparejados. Busca diferencias entre más de dos grupos dependientes.

Respecto a la t de Student es cierto que: Puede realizarse para muestras dependientes e independientes. Es un tipo de test no paramétrico. Es un tipo de test para el análisis de muestras categóricas. Todas son ciertas.

Para analizar, en un mismo grupo de sujetos, si existen diferencias en el nivel de triglicéridos al inicio y tras 12 meses de haber iniciado determinado tratamiento farmacológico, sabiendo que no hay normalidad en la variable cuantitativa, utilizaremos un test de: Friedman. Bartlett. Wilcoxon. Anova.

¿Qué puede significar que dos grupos sean dependientes o estén relacionados?. Que se ha medido a los mismos sujetos en dos ocasiones diferentes. Que comparten el mismo número de sujetos. Que no deben estar genéticamente emparentados. Que son dos grupos independientes de participantes.

El coeficiente de correlación de Pearson: Es solo para variables no paramétricas. Es dependiente de la inferencia poblacional. Debe estar por debajo de 0,001. Toma valores entre -1 y +1.

Supongamos que el coeficiente de correlación lineal de Pearson para valorar la asociación entre la edad (años) y la presión arterial sistólica (mmHg) es 0,80. ¿Cuál es la interpretación correcta?. Existe una relación lineal positiva entre la edad y la presión arterial sistólica; a mayor edad, mayor presión arterial sistólica. Existe una relación lineal negativa entre la edad y la presión arterial sistólica; a mayor edad, menor presión arterial sistólica. El 68% de la variabilidad de la presión arterial sistólica, se explica por su relación con la edad. No existe una relación lineal entre la edad y la presión arterial sistólica.

Si el valor de un coeficiente de correlación de Pearson es r= 0,456 y su p-valor asociado es de 0,03 podemos interpretar: Que la relación entre las variables es directa y estadísticamente no significativa. Que la relación entre las variables es indirecta y estadísticamente significativa. Que la relación entre las variables es directa y estadísticamente significativa. Que la relación entre las variables es indirecta y estadísticamente no significativa.

Respecto al Odds-Ratio, es cierto que: Siempre es un número negativo. Es indicativo de factor de riesgo entre dos variables. Implica causalidad entre dos hechos. Todas son ciertas.

El contraste de hipótesis para muestras INDEPENDIENTES que permite comparar la MEDIANA de una variable cuantitativa en MÁS DE 2 GRUPOS de individuos es el test: t de Student. Kruskal-Wallis. ANOVA. Wilcoxon.

Los test de regresión lineal y logística: Se aplican a variables cuantitativas y cualitativas, respectivamente. Se aplican a variables cualitativas y cuantitativas, respectivamente. Se aplican a distribuciones paramétricos y no paramétricos, indistintamente. Se aplican únicamente con datos de variables cualitativas cuando hay dos o más grupos, respectivamente.

El contraste de hipótesis para muestras DEPENDIENTES que permite comparar la MEDIA de una variable cuantitativa en MÁS DE 2 GRUPOS de individuos es el test: t de Student. Kruskal- Wallis. ANOVA. Wilcoxon.

La prueba de Friedman es el contraste de hipótesis a utilizar cuando: Necesitamos comparar la media de una variable cuantitativa en dos grupos de individuos que provienen de muestras dependientes. Necesitamos comparar la media de una variable cuantitativa en más de dos grupos de individuos que provienen de muestras dependientes. Necesitamos comparar promedios de grupos no relacionados. Necesitamos comparar la mediana de una variable cuantitativa en más de dos grupos de individuos que provienen de muestras dependientes.

Para evaluar si ser obeso (sí/no) se asocia con mayor riesgo de hipertensión (sí/no), y con qué probabilidad, los pasos por orden a seguir son: Tabla de contingencia, test Chi-cuadrado, regresión logística. Tabla de contingencia, test Chi-cuadrado, regresión lineal. Comprobar la normalidad, comprobar la homocedasticidad, tabla de contingencia.