Exámenes estadística

Respecto a la heterogeneidad, se ha descrito que: Una menor heterogeneidad en la población impactará en la necesidad de un mayor tamaño muestral. Refleja la variabilidad de la variable que se estudia en la población. Permite describir cómo varían los resultados de la muestra en relación con el valor real en la población. Es el nivel de confianza del parámetro calculado dentro de un intervalo de semejanza determinado.

En tu estudio deseas investigar una población con características específicas que dificultan el acceso a los posibles integrantes de la muestra. El tipo de muestreo no aleatorio que te planteas emplear es. Muestreo intencional u opinático. Muestreo de bola de nieve. Muestreo de accidental y conveniente. Muestreo de incidental y conveniente.

Sobre la estadística de tipo descriptivo, es cierto que: Permite representar un conjunto de datos empleando métodos tanto numéricos como de representación gráfica, lo que permite sintetizar y visualizar la información presente y registrada en las bases de datos. Se fundamenta en la teoría de probabilidades y emplea la información proporcionada por la estadística descriptiva para hacer inferencias y sacar conclusiones de los datos recopilados. Examina la transferencia de técnicas de la estadística matemática a otras áreas del conocimiento, prestando atención a cuándo y cómo aplicar cada método, así como a la interpretación de los resultados. Desarrolla nuevos métodos y técnicas que pueden aplicarse para resolver problemas en diferentes disciplinas del saber.

¿Cuál de los siguientes paradigmas se relaciona con el paradigma hipotético-deductivo?. Inferenciativo. Cualitativo. Causalista. Positivista.

La distribución t de Student está determinada por: X únicamente. K únicamente. X y un parámetro k, siendo este un número entero que puede variar entre 0 e infinito. X y un parámetro k, siendo este un número entero que puede variar entre 1 e infinito.

¿Cuál de las siguientes opciones es una fuente de tipo primario?. Una revisión sistemática no indexada. Un artículo original publicado en una revista indexada. Una revisión de tipo narrativo o con cualidades descriptivas. Un metaanálisis de carácter superficial, pero publicado en una revista indexada.

n relación con el nivel de confianza, podemos decir lo siguiente: Indica el grado de seguridad/certeza con relación a que lo estimado se halle dentro del intervalo de confianza. Representa la probabilidad (expresada como fracción) de cometer un fallo en el punto de estimación. Señala la variabilidad de la variable que se estudiará en la población. Refleja la diferencia entre los resultados de la muestra y el valor verdadero en la población.

El método de registro utilizado como referencia para determinar la fiabilidad del que hemos desarrollado es: El análisis de la fiabilidad. El gold standard. El concordante. El registro de reproducibilidad mixta.

Sobre las muestras independientes, es cierto que son: Grupos de datos que provienen de un solo individuo. Muestras de datos con vinculación. Muestras relacionadas. Grupos formados por sujetos diferentes.

Consideras que la decisión final sobre los valores del error tipo I y tipo II dependerá del contexto específico de tu investigación. De este modo: Es importante que consideres que, al disminuir el error tipo I, reducirás la región crítica de tu distribución, lo que resultará en un incremento del valor del error tipo II. Es fundamental considerar que, al reducir el error tipo II, la región crítica de tu distribución se reducirá. Debes considerar que, al incrementar el error tipo I, estarás reduciendo el tamaño de la región crítica de tu distribución, lo que llevará a un aumento del error tipo II. Considerarás que, si el error tipo II aumenta, la región crítica de tu distribución se expandirá.

Has optado por realizar una revisión bibliográfica. ¿Qué objetivo/s tendrá?. Identificar los aspectos clave ya conocidos, identificar aquellos desconocidos e identificar los puntos controvertidos del tema revisado. Reclutar una muestra de pacientes aleatorios y revisar sus antecedentes clínicos. Investigar un tema novedoso sobre el cual no existen publicaciones disponibles en revistas indexadas. Desarrollar nuevas aproximaciones metodológicas para el estudio de ese campo en el que te pretendes vincular.

Has establecido un nivel de significación específico (α = 0,05), por lo que concluirás como resultado estadísticamente significativo un valor p: Superior al nivel de significación. Que incremente el nivel de significación. Idéntico al nivel de significación. Inferior al nivel de significación.

Si nos basamos en el contraste en el análisis de correlación, es correcto afirmar que su principal objetivo es evaluar la relación existente entre: Dos variables, ya sean categóricas ordinales o numéricas. Dos variables numéricas, pero no categóricas ordinales. Dos variables categóricas ordinales, pero no numéricas. Tres variables categóricas ordinales.

Has realizado un estudio con una muestra aleatorizada y has realizado un muestreo adecuado. Sin embargo, un revisor te afirma que, a pesar de que la muestra sea aleatoria y representativa y el muestreo sea correcto, siempre existe la posibilidad de que se presenten errores. En relación con esto, sabemos que: Lo afirmado no es correcto; en los casos en los que la muestra sea aleatoria, no se presentan esos errores. El error de muestreo no puede ser eliminado. El error tipo II y sesgo siempre se subsanan si el muestreo es riguroso y no aleatorizado. Es conveniente extrapolar los hallazgos a otra muestra o población y, por consiguiente, la afirmación es incorrecta.

Estás revisando los resultados de tu análisis y te preparas para redactarlos antes de proceder a su discusión. En este contexto, sabes que el coeficiente de correlación entre dos variables: Es una medida de la asociación entre las dos, pero no indica cuál provoca el efecto sobre la otra. Permite suponer que la correlación implica una relación de causa y efecto. Contempla suponer que la correlación implica una relación de acción y reacción. Supone una medida de asociación entre ambas, que proporciona información sobre cuál de las dos genera el efecto.

Amanda desea comenzar a formular su estudio y los análisis que llevará a cabo, pero tiene incertidumbres sobre la definición de la variable dependiente. Vosotros le indicáis que las variables dependientes son: Aquellas variables que le interesa estimar. Las que se utilizan para entender, explicar, predecir o estimar el comportamiento de las variables independientes. Las variables que ella va a modificar en la segunda fase. Las variables que son siempre medibles y extrapolables a la modificación secundaria.

De acuerdo con la propuesta de Altman sobre la interpretación del grado de concordancia o reproducibilidad entre dos medidas, un valor del índice de kappa que indica una concordancia o reproducibilidad débil es: 0,80 < κ ≤ −1. 0,80 < κ ≤ 1. κ ≤ 0,20. κ ≤ −0,20.

En tu estudio financiado, emplearás las siguientes medidas de forma: Asimetría y curtosis. Cuartiles y varianza. Moda y promedio. Percentiles y desviación típica.

Además de ser fácilmente interpretables, las tablas de frecuencias también son de gran utilidad para poder: Mostrar el número de casos que corresponden a una modalidad específica. Indicar la relación entre dos variables. Llevar a cabo análisis inferenciales y de tipo analítico. Determinar la presencia o inexistencia de diferencias que sean estadísticamente significativas según el valor z y p.

Tu director te menciona que se han definido intervalos de la siguiente manera: [Li, Li + 1). En ese sentido, los ha establecido como: Cerrados en el límite inferior y abiertos en el superior. Abiertos en ambos extremos. Abiertos en el límite inferior y cerrados en el superior. Cerrados tanto en el límite inferior como en el superior.

Como tu docente, yo siempre sugiero que, antes de continuar con los análisis estadísticos, estudies la normalidad para que: Conozcas si la variable x sigue o se asemeja a una distribución normal. Te asegures de si tienes la opción de calcular directamente el valor estandarizado ji para estimar la probabilidad de encontrar un valor específico. Analices la covarianza y la desviación estándar utilizando representaciones. Examines la desviación estándar mediante métodos contingentes.

Deseas llevar a cabo los análisis estadísticos de tu caso práctico utilizando Excel. Dado que tu archivo está en formato «.txt», necesitarás convertirlo a: csv. xml. xls. sav.

Con relación a las medidas de forma, es cierto que. Nos permiten saber en qué intervalo se distribuyen los valores de una variable. Informan sobre la posición de un valor específico dentro de la distribución de los datos. Muestran en qué grado una variable se asemeja o se diferencia de la curva o campana gaussiana y la distribución normal. Permiten identificar qué valor se sitúa en el centro de la distribución de probabilidad de una variable.

En tu TFG, estarás llevando a cabo una actividad relacionada con la reproducibilidad cuando: Realizas una medición en un mismo paciente tres veces consecutivas para evaluar la reproducibilidad del instrumento de medición. Analizas la similitud entre dos mediciones del mismo aspecto y con el mismo instrumento de medida, bajo condiciones experimentales idénticas, pero con diferentes muestras. Mides nuevamente un mismo paciente en tres momentos distintos dentro de un estudio longitudinal para verificar la reproducibilidad del instrumento. Observas la similitud entre dos o más mediciones de aspectos distintos, realizadas con el mismo instrumento de medida, bajo las mismas condiciones de experimentación y con una muestra concordante.

Es correcto afirmar respecto a los coeficientes de asimetría que. Son dimensionales. Son unitarios y, de este modo, un valor nulo y ponderado del coeficiente de asimetría indica una distribución asimétrica positiva. Son unitarios y, de este modo, un valor ponderado del coeficiente de asimetría sugiere una distribución asimétrica negativa. Son adimensionales.

¿Qué opción se refiere a la frecuencia relativa acumulada?. Li. Fi. Ni. Si.

Nos referimos a los gráficos de «tarta» cuando damos nombre a: Los gráficos de barras. Los gráficos de áreas restringidas. Los gráficos circulares en los que a cada categoría se le asigna un arco del círculo, proporcional a su frecuencia absoluta. Los gráficos circulares en los que a cada categoría se le asigna un arco del círculo, proporcional a su frecuencia acumulada multiplicada por 1000.

El procedimiento de contraste de hipótesis no es completamente seguro. Siempre existe la posibilidad de cometer un error al aceptar o rechazar la hipótesis nula, debido a las limitaciones que presenta la muestra en su capacidad para representar a la población de estudio. En el contraste de hipótesis, se pueden identificar dos tipos de errores. Los principales errores son: Tipo II y falso negativo. Tipo II y resultado negativo. Tipo I y falso negativo. Tipo I y falso positivo.

Los tipos de muestreo aleatorio son: El muestreo sistemático, estratificado, polietápico y por cuotas. El muestreo simple, migrado, polietápico e intencional. El muestreo simple, polietápico y por conglomerados mixtos. El muestreo polietápico, sistemático, estratificado y por conglomerados.

Usaremos pruebas paramétricas en los casos en los que. La variable analizada sea categórica, ya sea discreta o continua. La variación y la distribución de la variable dependiente no sigan una distribución normal. Las distribuciones de los datos no presenten varianzas homogéneas. Las distribuciones de probabilidad de la variable dependiente sean normales.

¿Cuál es el objetivo principal de la investigación básica?. Desarrollar nuevas tecnologías para el mercado. Resolver problemas prácticos inmediatos. Producir conocimientos y teorías. Evaluar la eficacia de tratamientos médicos específicos.

¿Qué técnica utilizarás cuando quieras predecir el valor de una variable dependiente en función de una variable independiente?. Análisis de correlación de Spearman. Análisis de regresión lineal. Coeficiente de concordancia de Lin. Índice de Kappa.

¿Cómo se denomina el valor que obtenemos al estudiar una variable en una muestra?. Parámetro. Estimador puntual. Fiabilidad. Error estándar.

¿Cuál es uno de los principales valores de nivel de confianza utilizados?. 85 %. 90 %. 50 %. 75 %.

¿Qué es la estadística?. La ciencia que se ocupa de las leyes físicas para determinar patrones. La ciencia que se ocupa de los métodos y procedimientos para recoger, clasificar, resumir, hallar regularidades y analizar los datos cuando la variabilidad e incertidumbre es una causa intrínseca de estos. La ciencia que se centra en el análisis de datos sin variabilidad. La ciencia dedicada exclusivamente al análisis descriptivo de datos sin inferencias.

¿Cuál es la función en Excel que se utiliza para contar los casos que cumplen una determinada condición, especialmente útil para la construcción de tablas de frecuencias?. MAX. CONTAR.SI. SUMAR.SI. MIN.

¿Qué función tienen las hipótesis en una investigación?. Guiar la investigación desde un enfoque cualitativo. Ayudar a establecer el marco teórico de la investigación. Formular ideas que se aceptan sin necesidad de comprobarlas. Describir y explicar el fenómeno objeto de estudio.

¿Qué significa cometer un error tipo I en un contraste de hipótesis?. Aceptar la hipótesis nula cuando es falsa. Rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera. Aceptar la hipótesis alternativa cuando es falsa. Rechazar la hipótesis alternativa cuando es verdadera.

¿Qué tipo de error no puedes eliminar, pero sí controlar durante el muestreo en tu TFG?. Error de sesgo. Error de segundo grado. Error de muestreo. Error sistemático.

. ¿Cuál es la principal finalidad del análisis de correlación?. Predecir el valor de una variable dependiente. Conocer la variabilidad total de una variable. Examinar la asociación existente entre dos variables. Establecer relaciones causa-efecto entre variables.

¿Cuál es la técnica de muestreo que utilizarás si la selección de elementos está condicionada por un intervalo regular previamente definido?. Muestreo aleatorio estratificado. Muestreo por conglomerados. Muestreo aleatorio simple. Muestreo aleatorio sistemático.

¿Qué prueba estadística utilizarás en tu investigación si quieres comparar variables cualitativas en muestras emparejadas?. Test de Levene. Test de chi cuadrado. Test de McNemar. Test de t de Student.

¿Qué tipo de variable es la variable sexo en tu TFG?. Variable cuantitativa continua. Variable cualitativa ordinal. Variable cualitativa nominal. Variable cuantitativa discreta.

¿Cuál es la definición de la moda?. El promedio de todos los valores. El valor central de la distribución. El valor más frecuente o que aparece más veces. El valor máximo en la distribución.

¿Qué prueba utilizamos si comparamos muestras independientes y las varianzas no son homogéneas?. Prueba paramétrica. Prueba no paramétrica. Test de Le-Gon. Test de Shapiro-Wilk.

¿Qué tipo de archivo es utilizado por el programa SPSS para almacenar datos?. .xml. .sav. .xlsx. .csv.

¿Qué indica una correlación inversa o negativa entre dos variables?. Ambas variables aumentan al mismo tiempo. A medida que aumenta una variable, la otra disminuye. No existe asociación entre las variables. No se puede determinar una dirección clara de la asociación.

¿Qué significa el símbolo «N» en el contexto de la investigación estadística de tu TFG?. El número de muestras analizadas. El tamaño de la muestra seleccionada. El tamaño de una población. El número de variables medidas.

¿Cuál es la unidad de medida de la varianza según lo estudiado en la asignatura?. La misma que la variable original. La unidad de la variable al cuadrado. La unidad adimensional. La mitad de la unidad de la variable.

¿Qué tipo de gráfico es más adecuado para representar variables cualitativas que siguen una escala nominal?. Histograma. Diagrama de cajas y bigotes. Gráfico de dispersión. Gráfico de sectores.

¿Qué debes hacer con los datos recolectados para tu TFG antes de empezar el análisis?. Se deben guardar en hojas de papel organizadas. Se deben exportar directamente a un software de visualización de datos. Se deben guardar en una base de datos clasificando las variables y ordenando los valores disponibles. Se deben analizar en bruto sin necesidad de organización previa.

¿Cómo calculas el valor de la mediana si el número de observaciones es par?. Es el valor que ocupa la posición (n + 1)/2. Se toma el promedio de los dos valores centrales. Es el valor máximo dividido entre dos. Es el valor mínimo más el rango dividido entre dos.

¿Qué medida se utiliza para describir la dispersión total de una variable?. La media aritmética. La desviación estándar. El rango. El coeficiente de variación.

¿Qué valor de significación es generalmente utilizado en los estudios estadísticos?. 0,01. 0,05. 0,10. 0,50.

¿Qué indica un coeficiente de asimetría positivo en la distribución de tu TFG?. La distribución es simétrica. La cola de la derecha es más larga que la de la izquierda. La cola de la izquierda es más larga que la de la derecha. La distribución presenta una dispersión mínima.

¿Cuál es el propósito del contraste de hipótesis?. Confirmar que una muestra no es representativa. Rechazar la hipótesis nula sin realizar análisis de datos. Determinar si los datos observados en una muestra son suficientes para rechazar la hipótesis nula. Aceptar siempre la hipótesis alternativa.

¿Qué coeficiente de correlación es un test no paramétrico?. Coeficiente de correlación de Pearson. Coeficiente de correlación de Lin. Coeficiente de correlación de Spearman. Índice de Kappa.

En un muestreo aleatorio simple sin reposición, después de seleccionar un elemento al azar, ¿qué sucede con este elemento?. Se devuelve a la población. No se devuelve a la población. Se mezcla con otros elementos. Se asigna a un nuevo grupo.

Estás realizando estudios que se caracterizan por realizar mediciones de variables en un único instante temporal, ¿qué tipo de estudios son?. Estudios transversales. Estudios experimentales. Estudios longitudinales. Estudios mixtos.

¿Qué valor de r indica que la asociación entre variables es fuerte según la tabla de Pearson que has usado en tu TFG?. |r| ≤ 0,30. 0,30 < |r| ≤ 0,70. |r| > 0,70. r = 0.