Test estadística enfermería 19

TEST BORRADO, QUIZÁS LE INTERESE: estadística enfermería

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Título del Test:
estadística enfermería

Descripción:
ciencias de la salud

Autor:

Yoli

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Fecha de Creación:
13/05/2021

Categoría: Otros

Número Preguntas: 60

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Temario:

En preparar una base de datos en SPSS, la pestaña "medida" de vista de variables... Tiene solo una opción posible Podemos utilizar la opción "escala" si estamos definiendo una variable cualitativa continua Podemos utilizar la opción "escala" si estamos definiendo una variable cuantitativa continua Solo la utilizaremos con variable dicotómicas.
La variable cuantitativa Puede ser continua si es formada solo por números enteros Puede ser policotómica puede ser discreta si es formada por números enteros Puede ser nominal.
La marca de clase Se calcula con la fórmula de Sturge Es el tamaño del intervalo Es sinónimo de rango Es el valor representativo del intervalo.
En el cálculo de la mediana Necesitamos saber la N de nuestra distribución Necesitamos ordenar los números o utilizar una tabla de distribución con frecuencia relativa Necesitamos ordenar los números o utilizar una tabla de distribución con frecuencias absolutas acumuladas Es el valor más representado de nuestra distribución.
El dato en estadística descriptiva Puede ser cuantitativo dicotómico Es la realización de la variable Su característica principal es tener una media parecida a la mediana Es el valor correspondiente a la moda.
El grupo sanguíneo Es una variable cuantitativa continua Es una variable cualitativa ordinal Es una variable cualitativa policotómica Es una variable cualitativa dicotómica.
El número de PCR realizadas en un año Es una variable continua Es una variable cuantitativa discreta Es una variable dicotómica porque solo hay 2 posibilidades (positiva , negativa) Es una variable cualitativa policotómica.
El rango de una distribución Se representa por la media de los valores extremos Es la diferencia entre el máximo y el mínimo valor de nuestra distribución Es siempre continuo Es el valor mínimo de la distribución.
El dato en estadística descriptiva Puede ser cuantitativo o cualitativo Puede ser cualitativo continuo Es sinónimo de población Siempre tiene un valor numérico.
Al preparar una base de datos en SPSS, la pestaña "medida" de vista de variables Tiene solo 2 opciones posibles Podemos utilizar la opción "nominal" si estamos definiendo una variable cuantitativa continua Solo la utilizaremos con variables dicotómicas Podemos utilizar la opción "nominal" si estamos definiendo una variable cualitativa.
Una variable cuantitativa es continua Si los valores son palabras Si entre dos valores contiguos puede haber un número de valores infinito Si es policotómica Si los valores son números enteros.
En el cálculo de la mediana Elegimos siempre la media de los dos valores centrales No hace falta ordenar, se elige el valor central de la distribución así como se presenta Elegimos el valor central de los datos ordenados si el número de datos es par Tras haber ordenado los datos, elegiremos los dos valores centrales y calcularemos la media aritmética de estos dos valores si el número de datos es par.
En preparar una base de datos SPSS, la pestaña "medida" de vista de variables Solo se utiliza si tenemos que asignar una etiqueta a un valor Tiene 3 opciones: escala, ordinal y nominal Tiene solo la opción numérica No se utiliza nunca.
La marca de clase Es la diferencia entre el máximo y el mínimo valor de nuestra distribución Es el valor medio de un intervalo de datos Es característica de variable cuantitativa No la utilizamos nunca en estadística descriptiva.
El grado de satisfacción Podemos considerarla una variable cualitativa ordinal No es una variable porque no es identificada por un número Podemos considerarla una variable nominal continua Siempre es continua o discreta.
La variable cualitativa Es la variable que corresponde a un número Puede ser nominal Es una media Puede ser continua.
El dato en estadística descriptiva Es un concepto abstracto que nos ayuda en el análisis estadístico Es el valor observado de una variable Es sinónimo de universo No podemos medirlo.
En el cálculo de una distribución de datos Necesitamos saber la N de nuestra distribución Necesitamos ordenar siempre los números Es independiente de los valores extremos Necesitamos utilizar una tabla de distribución con frecuencias absolutas acumuladas.
La distribución de Poisson Se define como una distribución de sucesos raros porque se aplica cuando la N<30 Es una distribución de Bernoulli repetida en el tiempo (criterio de temporalidad) Se define como una distribución de sucesos raros porque, además de cumplir criterios de temporalidad, se aplicará con una N>30 y asume una probabilidad baja Se define como una distribución de sucesos raros únicamente porque requiere un criterio de temporalidad.
Se denomina estimación por intervalos de un parámetro al valor ofrecido por el estimador calculado a partir de los datos de una muestra verdadero falso.
Seleccione una P(A U B)se calcula como P(A)*P(B) porque son eventos independientes A y B son mutuamente excluyentes porque su unión es cero A y B son eventos excluyentes; esto significa que A ⋂ B siempre es un número mayor que cero A U B se calcula como P(A)+P(B).
Dados estos eventos A y B como en la figura, Como calculamos la p (A U B) p(A)*p(B) p(A)*p(B)-p(A⋂B) p(A) +p(B) p(A)+p(B)-p(A⋂B).
Con una distribución N(µ,σ) µ representa la media,σ la encontramos en la tabla de distribución t y por esto necesitamos la numerosidad de la muestra µ siempre es 0, σ siempre es 1 µ representa el error típico,σ la desviación estandar µ representa la media, σ la desviación típica.
Este gráfico Los lados inferior y superior del rectángulo son respectivamente el primer y tercer quartil Es un gráfico de barra con desviaciones típicas Los valores máximo y mínimo son los circulitos, mientras la línea negra central representa la mediana Los circulitos son valores atípicos y la línea central en negrita es la media.
Cuando consideramos una distribución de Gauss El valor Z siempre es un valor positivo Se representa por N(µ,σ) Para calcular la Z necesitamos pasar a una distribución normal tipificada La Z puede tener valores negativos y positivos .
La mediana Depende de la desviación típica Se puede calcular solo conociendo el error típico de la distribución Coincide con moda y media en distribución normal Siempre coincide con la moda.
Dada la tabla previa, podemos decir que P(Z<1.28)=0.9 Verdadero Falso.
Dado el siguiente conjunto de datos: 2; 5; 8; 3; 1; 10; 11; 6; 7 ¿Cual es el valor del tercer quartil? (Q3) Es el 8 porque la fórmula de cálculo da como resultado 7 Es el 8 porque la fórmula de cálculo da 8 Es lo mismo que la mediana No se puede calcular porque los valores no están ordenados.
En el estudio de probabilidad dos eventos (A y B) se definen independientes Si P(A/B)=P(A/B) y su intersección es cero Si P(A/B)= P(B) y P(A⋂B)= P(A)*P(B) Si P(B)=P(A) y su intersección es cero Si P(B/A)=P(A) y P(A/B)=P(B).
El contraste no es significativo cuando p>α Verdadero Falso.
El siguiente enunciado Es la fórmula para pasar de una distribución N(0.1) a una distribución normal no tipificada Representa la fórmula que necesitamos para pasar a una distribución normal tipificada Es la fórmula para calcular la probabilidad de una distribución binomial Es la fórmula para pasar a una distribución de poisson tipificada.
El error aleatorio(indica la incorrecta) Es impredecible Es predecible y corregible Es inebitable Equivale a falta de precisión.
Cual de las siguientes distribuciones presentan un mayor valor de dispersión La másalta La más baja La de color verde Todas tienen el mismo valor de dispersión.
Sacar con un solo intento una bola azul de una bolsa donde tenemos 6 bolas de color diferente, que tipo de experiencia será? En otros términos, que distribución de probabilidad obtendremos? Una distribución de Poisson Una distribución binomial Una distribución de Bernoulli En la naturaleza todas las distribuciones son normales.
En el muestreo aleatorio simple, cada persona se elige con independencia de los demás Verdadero Falso.
Indique la afirmación incorrecta sobre el muestreo Su función básica es determinar la muestra de la población que queremos analizar El muestreo se puede aplicar solo si la población original presenta distribución normal o binomial Es una herramienta de la investigación científica Es parte fundamental de la interferencia estadística.
El nivel de significación de α es un número pequeño (1%-5%) y es fijado a priori por el investigador Verdadero Falso.
Se denomina estimación por intervalos de un parámetro al valor ofrecido por el estimador calculado a partir de los datos de una muestra Verdadero Falso.
Empareja de forma correcta Población objetivo Muestra Universo.
Que representa esta fórmula Representa la fórmula para calcular una distribución de Poisson Representa la fórmula para calcular una distribución Bernoulli Es la fórmula común que utilizamos por todas las distribuciones variables aleatorias discretas Es la fórmula que se utiliza para calcular una probabilidad condicionada de sucesos dependientes.
La media Se utiliza en estadística de forma esporádica Es una medida de posición Debe emplearse con datos ordinales Es sensible a los valores extremos.
La fórmula Dk=k*(n/10) Es la fórmula para calcular los deciles, "k" representa la numerosidad de la muestra y "n" el número de decil que se quiere calcular Es la fórmula para calcular el cuartil 10 Es la fórmula para calcular los deciles, "n" representa la numerosidad de la muestra y "k" el número de decil que se quiere calcular La fórmula es incorrecta porque necesitamos el valor de la media.
Une las definiciones Suceso Elemental Suceso Compuesto Suceso seguro (E).
Une las definiciones Suceso imposible (Φ) Sucesos incompatibles Sucesos compatibles.
Une las definiciones Suceso contrario Unión de sucesos Intersección de sucesos Diferencia de sucesos.
Podemos decir que: 2 eventos son independientes si 2 eventos son dependientes si son eventos excluyentes Si son eventos no excluyentes.
Une las definiciones Variables aleatorias discretas Variables aleatorias continuas.
Une las definiciones Variables aleatorias discretas Variables aleatorias continuas .
En el contraste de hipótesis si acepto la hipótesis nula (Ho) siendo Falsa,estoy cometiendo un error: Tipo I o alfa Tipo 1- a Tipo II o beta Tipo A .
Queremos comparar la edad de dos poblaciones; la población A presenta media de 25, desviación estándar de 2.7 y numerosidad (nº de individuos) de 57; la población B presenta media de 21, desviación estándar de 5,7 y numerosidad (nº de individuos) de 23. ¿Cómo definimos los grados de libertad antes de aplicar la prueba estadística correspondiente? Mediante el test de Bonferroni. La suma entre las medias de las dos poblaciones, es decir 25 + 21= 46 Suma de las numerosidades menos el número de poblaciones, es decir 57 + 23 – 2= 78 Necesitamos calcular medianas. .
Según el gráfico adjunto,si estamos estudiando las medidas de centralización y dispersión, podríamos concluir que: La curva A es la que presenta mayor media y mayor dispersión Las cuatro curvas presentan el mismo grado de dispersión Las cuatro curvas tienen la misma media y diferentes grados de dispersión La curva A es la que tiene el mayor valor de la media y la C el menor.
Los siguientes datos corresponden a las edades de una clase de estudiantes de enfermería: 32, 31, 28, 29, 33,32,31,30,31,31,27,28,29,30,32,31,31,30,30,29,29,30,30,31,30,31,34,33,33,29,29. Si realizásemos una tabla de frecuencias con los datos anteriores ordenándolos de manera creciente, la columna correspondiente a la frecuencia absoluta (fi) tendría los siguientes valores: 1,2,6,7,8,3,3,1 1,2,4,7,8,3,3,4 2,6,4,3,2,3,3,1 1,2,6,5,3,3,2,4.
El gráfico muestra una distribución asimétrica, elige la opción Correcta sabiendo que B corresponde a la Mediana: Todas las opciones son falsas. A= Mediana, B= Media, C= Moda A= Media, B= Mediana, C= Moda. A= Moda, B= Mediana, C= Media.
El gráfico muestra una distribución asimétrica, elige la opción Correcta sabiendo que B corresponde a la Mediana: Todas las opciones son falsas A= Mediana, B= Media, C= Moda. A= Media, B= Mediana, C= Moda . A= Moda, B= Mediana, C= MediA.
En el contraste de hipótesis, el error tipo I o alfa: Es un error aleatorio fruto de un problema de metodología del test utilizado Es el error que se comete al rechazar de manera incorrecta la hipótesis nula(Ho) siendo esta cierto Es el error que se comete al realizar la selección de datos Es el error que se comete al rechazar de manera incorrecta la hipótesis alternativa (HI) siendo esta cierta.
Según el grafico, si estamos estudiando las medidas de centralización y dispersión, podríamos concluir que: Las cuatro curvas tienen la misma media y diferentes grados de dispersión. La curva A es la que presenta mayor media y mayor dispersión. Todas las curvas presentan el mismo grado de dispersión y diferentes valores dela media. Las cuatro curvas presentan el mismo grado de dispersión y de media.
. En el contraste de hipótesis es cierto que: La hipótesis nula (Ho) considera que no existen diferencias entre lasmedias. La hipótesis alternativa (H) acepta que las medidas son iguales. La hipótesis nula (Ho) considera que existen diferencias entre las medias. La hipótesis nula (Ho) y la hipótesis alternativa (H) no son excluyentes.
Señala la opción correcta entre las siguientes afirmaciones Se dice que dos sucesos son independientes si la ocurrencia de uno no afecta a la probabilidad del otro y además se cumple, dados dos sucesos A y B que P(A∩B)= P(A)+P(B) Se dice que dos sucesos son independientes si la ocurrencia de uno no afecta a la probabilidad del otro y además se cumple, dados dos sucesos A y B que P(A∩B)= P(A)*P(B) Se dice que dos sucesos son independientes si la ocurrencia de uno no afecta a la probabilidad del otro y además se cumple, dados dos sucesos A y B que P(A∩B)≠ P(A)*P(B) Se dice que dos sucesos son independientes si la ocurrencia de uno no afecta a la probabilidad del otro y además se cumple, dados dos sucesos A y B que P(A∪B)= P(A)*P(B).
Se quiere comparar el efecto de dos fármacos sobre la presión sistólica, por lo que se administran a dos grupos de pacientes. Si tras realizar un test de contraste de hipótesis se obtiene una p<0.05 Rechazamos la hipótesis alternativa (H1) Aceptamos hipótesis nula (H0), no hay diferenciasen las medias de presión sistólica y por tanto no hay diferencias significativas en cuanto a los efectos inducidos por los fármacos Rechazamos la hipótesis nula (H0) y aceptamos la alternativa. Hay diferencias entre las medias de la presión sistólica y por tanto diferencias significativas en cuanto a efectos inducidos por ambos fármacos Busco en las tablas de la normal el valor de Z.
Quiero realizar un estudio en el que analizaré las diferencias en el peso de dos grupos de madres embarazadas que siguen dos dietas diferentes. Para comparar las medias de ambos grupos sabiendo que voy a contrastar una variable cualitativa vs una variable cuantitativa y que los datos cumplen el criterio de normalidad, el test estadístico que utilizaré será: Test t de Student para muestras independientes Test de Wilcoxon Prueba U de Mann Whitney Test t de Student para muestras pareadas.

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