T1, T2 Y T3 BIOESTADÍSTICA 1º ENFERMERIA UMA

En una muestra de pacientes, el número de varones dividido entre el total de pacientes es: Una frecuencia relativa. Una frecuencia absoluta. Una variable cuantitativa. Una variable cualitativa. Un valor de la variable.

Cuál de las siguientes medidas define mejor la tendencia central de los datos: 5 , 4, 42, 4, 6. La mediana. La media. El sesgo. El rango. La proporción.

Señale cuál de las siguientes afirmaciones es falsa: La aparición o no de bacterias en un cultivo es una variable dicotómica. La estatura de un individuo es una variable cuantitativa discreta. El lugar que ocupa una persona entre sus hermanos (de menor a mayor edad) es una variable ordinal. El estado civil es una variable cualitativa. La glucemia es continua.

Los diagramas de sectores son muy útiles para comparar: Dos variables cualitativas en una población. Dos variables cuantitativas en una población. Una variable cualitativa en dos poblaciones. Una variable cuantitativa en dos poblaciones. Una variable cuantitativa con otra cualitativa.

En el caso de una variable ordinal, el número n de datos válidos es: La suma de las frecuencias absolutas. La frecuencia absoluta acumulada de la categoría más frecuente. La suma de las frecuencias relativas. La frecuencia relativa acumulada en la última catetgoría. La (a) y la (d) son ciertas.

En un estudio sobre problemas cervicales preguntamos a los pacientes acerca del tipo de almohada que usan. Las respuestas deberían ser consideradas como una variable: Cualitativa nominal. Numérica. Discreta. Continua. Ordinal.

Elija la afirmación correcta sobre variables observadas en individuos: Poseer vivienda propia es una variable numérica. Poseer animales de compañía es una variable cualitativa. La nacionalidad es una variable ordinal. El tipo de almohada que usa es variable ordinal. La longitud de la cama donde duerme es variable discreta.

La estadística en Ciencias de la Salud se utiliza para obtener información sobre situaciones de caracter: Determinista. Sistemático. Exhaustivo. Aleatorio. Excluyente.

Elija la afirmación que pueda considerarse admisible al leer un estudio estadístico: Se estudió a una muestra en vez de a la población, para mayor precisión. Se estudió a la población para obtener información sobre la muestra. Se estudió a una muestra representativa de la población. Se estudiaron todas las variables de la población. Se observó a un individuo de cada variable.

Elija la afirmación correcta: Los valores de cualquier variable deben ser agrupados en intervalos. Las variables deben ofrecer valores que no se repitan en los diferentes individuos. Las modalidades de una variable deben poder ser observadas en todos los individuos. Los individuos pueden poseer diferentes modalidades de la misma variable. Todo lo anterior es falso.

En cuanto a la presentación ordenada del estudio de una variable aislada: Lo más informativo es mostrar las medidas de tendencia central. Lo más informativo es mostrar las medidas de dispersión. Se deben presentar todos los valores observados de la variable, uno a uno, de menor a mayor. Las representaciones gráficas dan más información que las tablas de frecuencia. A veces no tiene sentido usar frecuencias acumuladas.

En las representaciones gráficas de variables cualitativas, la regla fundamental a tener en cuenta es: Las alturas en cada modalidad son proporcionales al valor de la variable. Las áreas para cada modalidad son proporcionales al valor de la variable. Las áreas para cada modalidad son proporcionales a las frecuencias acumuladas. Las áreas para cada modalidad son proporcionales a las frecuencias absolutas o relativas. Las alturas para cada modalidad son proporcionales a las frecuencias acumuladas.

Entre las representaciones gráficas para variables cualitativas tenemos: Histogramas. Diagramas integrales. Diagramas diferenciales. Diagramas de cajas y bigotes. Nada de lo anterior.

Elija la opción correcta. Un parámetro es algo calculado sobre cada individuo. Un parámetro es calculado sobre la muestra. Una variable se calcula sobre los parámetros de una población. Un estadístico se calcula sobre la población. Nada de lo anterior es correcto.

Disponemos de la distribución de edades de los individuos de una población. El número de ellos que no es mayor de edad, es: Una frecuencia relativa. Una frecuencia absoluta. Una frecuencia acumulada. Una variable numérica. Una variable cualitativa.

Conocemos la distribución de estudiantes entre las distintas facultades del campus de Teatinos. El número de estudiantes de Psicología es: Una frecuencia relativa. Una frecuencia absoluta. Una frecuencia acumulada. Un porcentaje. Una variable cualitativa.

De los siguientes conceptos indique el que no tenga sentido: Diagrama de barras para la variable "Grupo sanguíneo". Pictograma para la variable "Altura". Diagrama integral para la variable "Nivel de colesterol". Diagrama de sectores para la variable "Sexo". Histograma para la variable "Peso".

Se llama parámetro a: Una función de valor numérico definida sobre alguna característica observable en los individuos de una población. Una función definida sobre los valores numéricos de una muestra. Cualquier variable observable de una población. Las variables numéricas de la muestra. Cualquier función sobre las variables observadas.

Si queremos representar gráficamente los porcentajes de una variable cuantitativa continua debemos usar: Pictogramas. Diagrama de barras. Diagrama diferencial acumulado. Histograma. No existe gráfica posible.

El grado de satisfacción (poco/regular/mucho) con la política española la trataría como: una variable cualitativa nominal. una variable cuantitativa discreta. una variable cualitativa ordinal. una variable numérica continua. ninguna de las anteriores es correcta.

Con respecto a la modalidades de una variable cualquiera: Pueden siempre agruparse en clases. Deben formar un sistema exhaustivo. No pueden agruparse en intervalos. No tienen porqué formar un sistema excluyente. Solo dos son correctas.

Cuando hablamos de número de cumpleaños que ha tenido una persona estamos ante: Una variable cualitativa ordinal. Una variable cualitativa nominal. Una variable cuantitativa discreta. Una variable cuantitativa continua. El número de cumpleaños no es una variable.

Los gráficos indicados para variables cualitativas son: Los diagramas de barras y los histogramas. Los diagramas de barras, los de sectores y los pictogramas. Los histogramas y pictogramas. Sólo los diagramas de barras. Los diagramas integrales.

Las frecuencias acumuladas tienen sentido para: Variables ordinales. Variables numéricas. Variables nominales. Todas son correctas. Las opciones a) y b) son correctas.

Disponemos de la distribución de edades de los individuos de una población. El número de ellos que tiene dos o menos hijos es: Una variable cualitativa. Una variable numérica. Una frecuencia acumulada. Son correctas a) y b). Ninguna es correcta.

¿Qué gráfico elegirías para representar una las respuestas a una encuesta sobre el número de hijos que tiene la población?. Histograma. Diagrama de sectores. Pictograma. Diagrama de Barras. Ninguna de las anteriores.

Si al calcular el coeficiente de correlación de dos variables X e Y, se tiene r=-0.20 ocurre que. La pendiente de la recta de regresión es pequeña. La pendiente de la recta de regresión es grande. X e Y están poco relacionadas, aunque cuando X decrece, Y tiene tendencia a crecer. El modelo lineal de regresión explica el 20% de la varianza de una variable cualquiera en función de la otra. El modelo lineal de regresión explica el 80% de la varianza de una variable cualquiera en función de la otra.

La recta de regresión de Y sobre X se muestra como una buen modelo para explicar la relación entre dos variables numéricas. Entonces: Y se puede calcular exactamente como una función matemática de X. Y es independiente de X. La covarianza de X e Y no es nula. La media de X coincide con la media de Y. Sólo dos de las afirmaciones anteriores son correctas.

En una población se obtiene con una bondad de ajuste de 0,9 que la relación entre nivel de glucemia (Y) y nivel de colesterol (X) es de Y=20 + X/4. Entonces: Todos los individuos con un valor de colesterol 100, presentan glucemia 45. Existe tendencia a que a mayor nivel de glucemia, mayor nivel de colesterol. Hay mas individuos con colesterol alto que con glucemia baja. Las observaciones se muestran como una nube de puntos creciente. Sólo dos de las afirmaciones anteriores son correctas.

Dos variables numéricas son incorreladas. Entonces: r=0. El modelo lineal de regresión sólo propone un valor como predicción de Y. La nube de puntos no presenta aspecto creciente. La varianza residual en el modelo de regresión de Y sobre X es igual a la varianza de Y. Todo lo anterior es cierto.

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

Si el coeficiente de correlación lineal de Pearson entre dos variables es -0,8 podemos decir: La covarianza es negativa. La relación entre las variables es directa. Hay poca relación lineal entre las variables. Hay un error de cálculo. El 80% de las predicciones son correctas.

En un estudio de regresión lineal, donde el peso se estudie conjuntamente con otras variables, en qué casos lo usarías como variable dependiente: Al estudiarlo con la altura. Al estudiarlo con el nivel del colesterol. Al estudiarlo con la presión sanguínea. Al estudiarlo con el grupo sanguíneo. Nada de lo anterior.

En una población formada por unidades familiares, la altura media del padre en la familia se comporta como una distribución normal de media 170cm con desviación típica 5 cm. La altura del primer hijo varón es otra variable con distribución similar. Con estos datos podemos afirmar: No hay relación entre ambas variables. Hay relación inversa entre las variables. No debemos intentar predecir la altura del hijo de un padre que mide 140cm. Hay relación directa entre las variables. Nada de lo anterior.

Se observa que al aumentar el consumo de estanol, disminuye el nivel de colesterol en sangre. Se utiliza un modelo de regresión lineal donde el nivel de colesterol es la variable independiente y el consumo de estanol es la dependiente. Se calcula una bondad de ajuste para el modelo del 25%. Entonces: El 25% de las predicciones del modelo son correctas. r= 0.5. r= 0.25. r= -0.25. r= -0.5.

Si el coeficiente de correlación lineal de Pearson entre dos variables es -0,1 podemos decir: La covarianza es pequeña. Hay fuerte relación inversa entre las variables. Hay poca relación lineal entre las variables. Hay un error de cálculo. El 10% de las predicciones son correctas.

Se estudia la asociación lineal entre dos variables numéricas. El coeficiente de determinación vale 0,95. Hay poca asociación. Hay asociación directa. Hay asociación inversa. Hay una buena asociación. Nada de lo anterior.

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: El 36% de las predicciones del modelo son correctas. r= +0.60. r= +0.36. r= -0.60. r= -0.36.

Un modelo de regresión lineal para calcular la glucemia (sangre) a partir de la de la orina (glucosuria) es"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. 10. 15. 20. 25.

Qué afirmación sobre la covarianza es falsa: La covarianza es una medida de la variabilidad conjunta de dos variables numéricas. Si la covarianza es positiva implica una relación creciente entre las variables. A partir de ella se obtiene el coeficiente de correlació lineal de Pearson. Posee dimensiones. Si es 0 podemos afirmar que no existe relación posible entre las variables.

La pendiente de una recta de una función de regresión lineal Y = b0 + b1 X. Representa el incremento de Y por cada unidad de incremento de X. Tiene el mismo signo que la covarianza. Es el valor de la variable Y cuando X=0. Todas las anteriores son correctas. Sólo la a) y la b) son correctas.

De los siguiente estudios de relación entre variables, en cuál crees que no sería oportuno usar la técnica de regresión lineal. La presión sanguínea y la acidez (ph). El número de glóbulos rojos y el grupo sanguíneo. La altura y las horas de sueño. La edad y el conteo de plaquetas. El nivel de colesterol y la concentración de bilirrubina.

Después de estudiar la relación existente entre la flexión y la extensión de cuello de los alumnos de la UMA, obtenemos que el valor de la covarianza es -0,57. ¿El valor de r saldrá positivo o negativo?. Saldrá positivo porque la relación es inversa. Saldrá negativo también porque el signo de la covarianza y del coeficiente de correlación lineal de Pearson siempre coinciden. No podemos saber el signo de r sabiendo la covarianza porque no están relacionados. Todas las anteriores son falsas. Necesitamos conocer R2 para saber el signo de r.

Si el coeficiente de correlación lineal de Pearson entre dos variables es -0,9 podemos decir que: Las variables son incorreladas. La relación lineal es buena. Al ser inferior a 1, la relación lineal es pequeña. Tenemos una relación lineal inversa, pero no buena. Sólo dos son correctas.

Cual de las siguientes propiedades de r son correctas: Es adimensional. Cuanto más cerca esté r de de +1 o -1 mejor será el grado de relación lineal. Las variables son incorreladas cuando r=0. Todas las anteriores son correctas. Son todas incorrectas.

Se dice que la relación entre dos variables es directa cuando: La covarianza es igual a cero. La covarianza es negativa. La covarianza es mayor que cero. El coeficiente de correlación lineal es positivo. Las respuestas c) y d) son correctas.

Sabiendo que r=+0.7 elija la afirmación falsa. La covarianza es positiva. Hay cierta relación lineal entre las variables. La bondad de ajuste es 0.14. La nube de puntos es creciente. Existe una relación directa.

En un estudio de regresión, ¿cuándo coincidirán los valores de la variable dependiente con los propuestos por el modelo lineal de regresión?. Cuando r tenga un valor positivo. Cuando r sea igual a cero. Nunca, aunque el modelo sea perfecto. Cuando r valga 1 ó -1. Las opciones c) y d) son correctas.

Si el coeficiente de correlación lineal de Pearson entre dos variables es -0,82, podemos afirmar que: la relación entre las dos variables es casi nula. la relación que hay entre las variables es muy buena y directa. la covarianza es positiva. la relación que hay entre las variables es muy buena e inversa. solo dos de las afirmaciones anteriores son correctas.

¿Qué otro nombre reciben los diagramas de dispersión?. Diagrama de regresión. Nube de puntos. Diagrama lineal. Diagrama de relación inversa. Diagrama simple.

Un modelo de regresión lineal para calcular "Fatty liver Index" (FLI) a partir del consumo de aceite de oliva es "FLI=70 -4 aceite". Si dos personas se diferencian en 5 unidades de consumo de aceite, cual es la mejor estimación que puede hacer para la diferencia en FLI: 5. 10. 15. 20. 60.

El porcentaje de variabilidad explicada por un modelo lineal de regresión es 3%. El modelo lineal de regresión es insuficiente para explicar la variable dependiente. Las variables son incorreladas. El error cometido por el modelo lineal de regresión es pequeño, por tanto el ajuste lineal es bueno. Hay una relación creciente entre las variables. Todo lo anterior es falso.

Si en un experimento realizado sobre estudiantes voluntarios a los que se coloca en situación de estrés se observa que los cambios en ritmo cardíaco (latidos por minuto) se asocian a cambios en la frecuencia de la voz (Hz) con una bondad de ajuste del 15% según el modelo FrecuenciaVoz = -5 + 3 RitmoCardiaco, marque la afirmación verdadera. La relación entre las variables es inversa. Las variables no presentan ninguna relación. La voz disminuye su frecuencia en 5Hz. Por cada aumento de 1 latido por minuto cardíaco, se produce un aumento de 3Hz en frecuencia de la voz,. Todo lo anterior es falso.

Un modelo de regresión lineal que relaciona el tiempo de estudio con el promedio obtenido en una prueba tiene una bondad de ajuste del 36%. ¿Qué significa esto en términos de la relación entre el tiempo de estudio y el promedio obtenido?. La relación es muy fuerte y positiva. La relación es muy débil y negativa. La relación es muy fuerte y negativa. La relación es muy débil y positiva. No se puede inferir la dirección de la relación entre ambas variables a partir de la bondad de ajuste.

¿Cuál de las siguientes medidas estadísticas es la más adecuada para medir la relación entre el peso y la estatura de un grupo de personas?. Rango intercuartílico. Desviación estándar. Coeficiente de variación. Coeficiente de correlación de Pearson. Coeficiente de asimetría.

En una investigación sobre el rendimiento académico, se mide el número de horas de estudio semanal y las calificaciones de los estudiantes en un examen final. ¿Qué se espera observar?. No existe relación alguna entre ambas variables. La relación entre ambas será negativa. Habrá una correlación positiva significativa entre ellas. Ambas variables tienen varianza cero. Nada de lo anterior.

¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el rango intercuartílico del tiempo de los corredores en una carrera de maratón?. El tiempo que separa al corredor más rápido del corredor más lento. El valor que separa al 25% más rápido del tiempo de carrera del 75% más lento en el grupo de corredores en la carrera de maratón. El valor que separa al 75% más rápido del tiempo de carrera del 25% más lento en el grupo de corredores en la carrera de maratón. El tiempo medio registrado por los corredores en la carrera de maratón. La diferencia entre el percentil 25 y el percentil 75 de los tiempos de carrera de los corredores en la carrera de maratón.

¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el rango de la altura de los jugadores de baloncesto en una liga profesional?. La altura media de los jugadores de baloncesto en la liga profesional. La altura máxima registrada por un jugador de baloncesto en la liga profesional. La altura mínima registrada por un jugador de baloncesto en la liga profesional. La diferencia entre la altura máxima y la altura mínima registradas por los jugadores de baloncesto en la liga profesional. La altura del jugador de baloncesto que se encuentra en la posición central de la distribución de alturas en la liga profesional.

¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el percentil 80 de la distancia recorrida en un concurso de ciclismo de ruta para un grupo de ciclistas aficionados?. La distancia más larga recorrida por un ciclista profesional en la competencia. La distancia más corta recorrida por un ciclista profesional en la competencia. El valor que separa al 80% más alto de la distancia recorrida en la competencia del 20% más bajo en el grupo de ciclistas profesionales. El valor que separa al 20% más alto de la distancia recorrida en la competencia del 80% más bajo en el grupo de ciclistas profesionales. El valor que separa al 50% más alto de la distancia recorrida en la competencia del 50% más bajo en el grupo de ciclistas profesionales.

¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el percentil 75 del coeficiente intelectual en una muestra de estudiantes de secundaria?. El valor más alto del coeficiente intelectual en la muestra. El valor más bajo del coeficiente intelectual en la muestra. El valor que separa al 75% más alto del coeficiente intelectual del 25% más bajo en la muestra. El valor que separa al 25% más alto del coeficiente intelectual del 75% más bajo en la muestra. El valor que separa al 50% más alto del coeficiente intelectual del 50% más bajo en la muestra.

¿Cuál de las siguientes medidas estadísticas es la más adecuada para comparar la variabilidad relativa entre dos conjuntos de datos que miden la concentración de un medicamento en la sangre, uno medido en miligramos por litro (mg/L) y otro en micromoles por litro (µmol/L)?. Media. Mediana. Coeficiente de variación. Rango intercuartílico. Desviación estándar.

¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el percentil 25 de la masa corporal en un grupo de pacientes con sobrepeso?. El valor más alto de la masa corporal en el grupo. El valor más bajo de la masa corporal en el grupo. El valor que separa al 25% más bajo de la masa corporal del 75% más alto en el grupo. El valor que separa al 75% más bajo de la masa corporal del 25% más alto en el grupo. El valor que separa al 50% más alto de la masa corporal del 50% más bajo en el grupo.

¿Cuál de las siguientes medidas estadísticas es la más adecuada para medir la desviación de la normalidad en dos conjuntos de datos que miden el número de células en dos grupos de pacientes?. Media. Mediana. Rango intercuartílico. Coeficiente de asimetría. Desviación estándar.

¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el percentil 90 de la presión arterial sistólica en un grupo de pacientes hipertensos?. El valor más alto de la presión arterial sistólica en el grupo. El valor más bajo de la presión arterial sistólica en el grupo. El valor que separa al 90% más alto de la presión arterial sistólica del 10% más bajo en el grupo. El valor que separa al 10% más alto de la presión arterial sistólica del 90% más bajo en el grupo. El valor que separa al 50% más alto de la presión arterial sistólica del 50% más bajo en el grupo.

¿Cuál de las siguientes medidas estadísticas es la más adecuada para medir la desviación de la normalidad en dos conjuntos de datos que miden la altura en centímetros de dos grupos de plantas?. Rango. Desviación estándar. Coeficiente de variación. Mediana. Coeficiente de apuntamiento.

¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el percentil 80 de la distancia recorrida en una competencia de ciclismo de ruta para un grupo de ciclistas profesionales?. La distancia más larga recorrida por un ciclista profesional en la competencia. La distancia más corta recorrida por un ciclista profesional en la competencia. El valor que separa al 80% más alto de la distancia recorrida en la competencia del 20% más bajo en el grupo de ciclistas profesionales. El valor que separa al 20% más alto de la distancia recorrida en la competencia del 80% más bajo en el grupo de ciclistas profesionales. El valor que separa al 50% más alto de la distancia recorrida en la competencia del 50% más bajo en el grupo de ciclistas profesionales.

¿Cuál de las siguientes medidas estadísticas es la más adecuada para comparar la el salario de dos empresas diferentes, uno pagado en euros y otro en liras turcas?. Desviación estándar. Coeficiente de variación. Rango intercuartílico. Media. Mediana.

¿Cuál de las siguientes medidas estadísticas es la más adecuada para describir la tendencia central de un conjunto de datos con valores extremos?. Media. Mediana. Rango. Desviación estándar. Rango intercuartílico.

¿Cuál de las siguientes medidas estadísticas es la más adecuada para comparar la variabilidad de dos conjuntos de datos con diferentes unidades de medida?. Desviación estándar. Rango intercuartílico. Media. Mediana. Coeficiente de variación.

Un grupo de amigos participa en una carrera de 5 km. Se registraron los tiempos en minutos que cada uno tardó en completar la carrera. Los tiempos registrados fueron los siguientes: 28, 30, 30, 31, 32, 34, 34, 34, 35 y 36. ¿Cuál de las siguientes medidas sería la más apropiada para describir el tiempo más común entre los amigos en este conjunto de datos?. Media. Mediana. Moda. Rango intercuartílico. Desviación estándar.

La pregunta: ¿Entre qué valores de colesterol se encuentra el 90% de los individuos más frecuentes?, tiene por respuesta: por encima del percentil 95. por debajo del percentil 5. Entre los percentiles 5 y 95. 90%. Nada de lo anterior.

Los habitantes de una sociedad A tienen una renta anual media de 20.000€ (DT 5.000€). En otra sociedad B, la renta anual media es de 30.000€ (DT 5.000€). Hay más variabilidad relativa en la sociedad A. Hay más variabilidad relativa en la sociedad B. Hay la misma variabilidad relativa en ambas sociedades. El 95 % de los habitantes de cada sociedad tienen salarios comprendidos en una horquilla de 5.000€. Nada de lo anterior es cierto.

En una población la altura tiene una distribución simétrica, con el 80% de los individuos comprendidos entre 150cm y 180cm. Entonces: El percentil 20 es 150 cm. El percentil 80 es 180cm. El percentil 10 es 150 cm. La desviación típica es 15 cm. El rango intercuartílico es 15cm.

Elija la afirmación falsa: Una variable solo puede recibir un valor en cada individuo. En las variables nominales se pueden calcular percentiles. La mediana no se puede calcular en cualquier tipo de variable. En todas las variables numéricas podemos calcular medidas de dispersión. En todas las variables numéricas podemos calcular medidas de centralización.

Cual de las siguientes frases no nos encontraríamos nunca en un estudio estadístico. La media era mayor que la mediana. El rango de la variable es negativo. La correlación de las variables es negativa. La asimetría es negativa. La media es negativa.

Rango Intercuartílico: Es sensible a los datos extremos. Es la distancia ente el primer y segundo cuartil. Es la raíz cuadrada de la varianza. Sus unidades son el cuadrado de las variables. Mide el grado de dispersión de los datos, independientemente de su causa.

En una distribución la mediana es 20 y la media es 26: Con seguridad hay asimetría negativa. Con seguridad hay asimetría positiva. Hay colas hacia la derecha y hacia la izquierda. Los datos son simétricos. Los datos sugieren una cola hacia la derecha. Habría que estudiarlo con más detalle.

En los diagramas de Tukey, se representan entre otros: El mínimo y el máximo. La moda y la mediana. Los cuartiles. Las opciones b) y c) son correctas. Las opciones a) y c) son correctas.

Qué nivel de oxígeno en sangre es tal que el 70% de los individuos presenta un valor superior al mismo: Percentil 70. Percentil 30. 1º Cuartil. 3º Cuartil. Todas son falsas.

En una distribución: P25 =40, P50 =60 y P75 =70. La distribución es simétrica. La distribución sugiere asimetría negativa. La distribución sugiere asimetría positiva. La distribución es leptocúrtica. Las opciones a) y d) son ciertas.

¿Cuál de las siguientes es una medida de dispersión poco sensible a valores extremos?. Rango. Moda. Desviación típica. Rango intercuartílico. Varianza.

Si el cuantil 0,9 del peso es 70 kilogramos, quiere decir esto: Que una frecuencia del 70% individuos pesa más de 70 kilogramos. Que una frecuencia del 90% de individuos pesa más de 70 kilogramos. Que una frecuencia del 90% individuos pesa menos de 70 kilogramos. Que una frecuencia de 70% de individuos pesa menos de 90 kilogramos. Todas son falsas.

Cuál es la mediana de los siguientes datos 22, 5, 9, 11, 10, 14, 7. 5. 9. 11. 10. 14.

La altura superada por el 25% de la población es: El percentil 75. El percentil 25. Entre el percentil 25 y 75. El cuantil 0.25. El percentil 5.

¿cuál des estas características no es propia de la media?. Es sensible a valores extremos. Es el centro de gravedad de los datos. en distribuciones simétricas, coincide con la mediana. Deja el mismo número de datos por arriba que por abajo. Las opciones a) y b).

De las siguientes variables con cuál sería menos adecuado un diagrama de barras?. Número de hijos. Número de coches que posee la familia. Número de cigarros fumados al día. Número de glóbulos rojos. Número de mascotas.

De las siguientes variables ¿con cuáles NO puedo calcular la media?. temperatura corporal. pH del estómago. grupo sanguíneo. número de glóbulos rojos. edad.

Las siguientes medidas son de posición excepto: Percentil. Cuartil. Mediana. Media. Deciles.

¿Cuál de las siguientes medidas define mejor la tendencia central de los datos: 1, 2, 4, 5, 9, 1, 3, 9, 400?. Media. Cuantil 0,5. Moda. Desviación típica. Ninguna de las anteriores.

¿Qué altura no es superada por el 75% de los individuos?. Primer cuartil. Cuantil 0.75. Percentil 25. Cuantil 75. Segundo cuartil.

El coeficiente de asimetría en una población vale 3. Elija la afirmación correcta: La distribución presenta una cola a la derecha. La distribución presenta una cola a la izquierda. La distribución es simétrica. La distribución es más apuntada que la normal. La media es igual a la mediana.

Si queremos comparar la variabilidad de dos variables diferentes utilizaremos: Las desviaciones típicas. Las puntuaciones típicas. Los coeficientes de variación. Las varianzas. Ninguna de las anteriores.

Para medir la variabilidad de una variable utilizamos: El coeficiente de variación. La desviación típica. El coeficiente de determinación. Todas las anteriores. Sólo la a) y la b).

Respecto a las medidas de centralización: La media no debe usarse en distribuciones muy asimétricas. La moda puede no ser única. En distribuciones simétricas media, mediana y moda coinciden. Las tres anteriores son correctas. Sólo la a) y la b) son correctas.

El peso presenta una distribución con gran asimetría positiva en un grupo de individuos obesos. ¿Qué valor divide a los mismos en dos grupos con la misma cantidad de individuos?. La moda. El percentil 25. El percentil 75. La media. Ninguno de los anteriores.

De los siguientes representaciones gráficas, cual muestra directamente las observaciones extremas: Diagrama de excesos. Barras. El diagrama de observaciones atípicas. Pictograma. Cajas de Tukey.

En un grupos de niños se tiene una altura media de 150cm con desviación típica de 10cm. La edad media es 12 años, con desviación típica de 3 años. ¿Dónde se presenta mayor dispersión?. En edades. En alturas. Las dispersiones son similares. No se puede decir con esos datos qué variable está más dispersa. Nada de lo anterior.

El 3% de los individuos tiene una altura superior a 190cm. El 5% mide menos de 150cm. Conocemos: El percentil 3. El cuantil 0,06. El percentil 95. El percentil 97. Nada de lo anterior.

Una variable continua presenta una fuerte asimetría positiva. De entre las siguientes posibilidades, cuál es preferible para resumir la información que hay en la muestra. La mediana. La media y la desviación típica. Los cuartiles. El mínimo y el máximo. El diagrama de cajas de Tukey.

En una muestra de 1000 mujeres se estudia su número de hijos. Si quiero tener el máximo de información sobre la variable del estudio, preferimos: Media, Mediana y Moda. Percentil 25, Percentil 50, Percentil 75. Media y desviación típica. Media, mediana, cuartiles, asimetría, curtosis y desviación típica. Distribución de frecuencias.

Medimos el número de glóbulos rojos y el de blancos en cada individuo de una población. Se observa determinada variabilidad en esas cantidades. Queremos saber de qué tipo de célula se presenta mayor variabilidad. Compararemos las desviaciones típicas. Compararemos los rangos. Estudiaremos la covarianza. Estudiaremos el coeficiente de correlación lineal de Pearson. Compararemos los coeficientes de variación.

Si el coeficiente de asimetría en una población presenta el valor -5,22 entonces: La distribución presenta una cola a la derecha. La distribución presenta una cola a la izquierda. La distribución es más apuntada que la normal. La distribución es menos apuntada que la normal. Ese valor de asimetría es imposible.

Si la media del peso en una población es 60 kg. y la mediana 65kg., entonces afirmamos que la distribución del peso en la población es: Platicúrtica. Mesocúrtica. Leptocúrtica. Asimétrica. Unimodal.

Si el coeficiente de asimetría en una población presenta el valor 0,99 entonces: La distribución presenta una cola a la derecha. La distribución presenta una cola a la izquierda. La distribución es más apuntada que la normal. La distribución es menos apuntada que la normal. La distribución es prácticamente simétrica.

Si queremos saber cómo de disperso está una variable relativamente con respecto a la magnitud de los valores centrales de la misma, usaremos: Varianza. Desviación típica. Rango intercuartílico. Rango. Coeficiente de variación.

Si una muestra posee valores anómalos, de las siguientes cuál usarías como medida de dispersión: Varianza. Desviación típica. Rango intercuartílico. Rango. Máximo y coeficiente de variación.

Las medidas de centralización, en cuanto a la información que ofrecen sobre una variable numérica, preferimos (por orden, de peor a mejor): media, mediana, moda. moda, media, mediana. media, moda, mediana. No se puede en general recomendar una como mejor que las otras. Todo lo anterior es falso.

En una población, el 70% de las alturas consideradas "más normales" se encuentran: Por encima del percentil 70. Por debajo del cuantil 0,30. Entre el percentil 30 y el 70. Entre el percentil 15 y el 85. Entre la media y la mediana.

La calificación de selectividad que sólo es superada por el 12% de los estudiantes se denomina: Percentil 12. Cuantil 0,88. Cuantil 0,12. Decil 88. Nada de lo anterior es correcto.

Un estadístico es: Un valor numérico definido sobre los valores de una muestra. La media muestral. Un valor numérico definido sobre los valores de una población. Un individuo de una muestra. Ninguna de las anteriores son correctas.

Se pregunta a los individuos su opinión sobre una cuestión, pudiendo valorar estos su respuesta en términos de: en contra, en parte a favor, muy a favor, totalmente de acuerdo. Elija la afirmación correcta: Podemos calcular la media. Podemos calcular el coeficiente de variación. La variable es de tipo ordinal. La variable es de tipo cualitativo nominal. Nada de lo anterior es cierto.

La media aritmética de una variable discreta: Puede ser un valor de la variable. No debería ser utilizada como medida de centralización. Es lo mismo que el percentil 50. Puede no ser única. Todo lo anterior es falso.

Una distribución presenta asimetría negativa siempre que: Hay más valores negativos que positivos. Hay menos valores negativos que positivos. No es simétrica. La media es menor que la varianza. Nada de lo anterior es cierto.

Qué peso no llega a alcanzar el 40% de los individuos de una población: El 40%. El 60%. El percentil 60. El percentil 40. Los percentiles 20 y 60.

La pregunta: ¿qué nivel de colesterol sólo es superado por el 5% de los individuos?, tiene por respuesta: El percentil 95. El percentil 5. Los percentiles 2,5 y 97,5. 95%. Nada de lo anterior.

De las siguientes medidas, cuáles podria utilizar para argumentar en favor o en contra de la asimetría de la variable edad: Percentil 25 y percentil 75. Media y Percentil 60. Media y mediana. Media y desviación típica. Ninguna de las anteriores.

En cierta población se observa la distribución de los grupos sanguíneos. Si queremos resumir la información obtenida podemos utilizar: Moda. Mediana. Frecuencias acumuladas absolutas. Frecuencias relativas. Nada de lo anterior.

Al aplicar un tratamiento a un paciente, puede que este empeore, no le haga efecto, o mejore. Si dicho tratamiento se aplica a una población de 100 pacientes, ¿qué medidas cree que resumen mejor los datos?. Media, mediana, moda, desviación típica y asimetría. Mediana y coeficiente de variación. Media y coeficiente de variación. Percentil 25, percentil 50 y percentil 75. Ninguna de las anteriores.

Se pide a unos enfermos que valoren su grado de mejoría tras un tratamiento en una escala de 1=muy mal a 5=muy bien. De la siguiente colección de posibilidades, cuál cree que resume mejor los mismos: Media, Mediana y Moda. Percentil 25, Percentil 50, Percentil 75. Media y desviación típica. Mediana y desviación típica. Rango.

El coeficiente de variación: Permite comparar la dispersión de dos poblaciones. Es menor que la media. Es menor que la desviación típica. No depende de la media ni la desviación típica. Depende de la escala que se use al medir la variable.

Señale cuál de las siguientes afirmaciones es falsa: La media aritmética es siempre el centro de gravedad de la distribución. En una distribución continua simétrica, media y mediana coinciden. La media aritmética cambia cuando cambia algún dato. La mediana no siempre cambia cuando lo hace algún dato. En las distribuciones continuas simétricas todas las medidas de centralización coinciden.

¿Cuál de las siguientes características no se corresponde con el concepto de mediana?. Es el centro de gravedad de la distribución. No se ve afectada por los valores extremos. Deja por debajo el mismo número de datos que por encima. Es el segundo cuartil. Todo lo anterior se corresponde con la mediana.

En un estudio descriptivo se obtiene una que el peso tiene una media de 60 kg y una desviación típica de 20 kg., mientras que la media de las edades es 15 años, con una desviación típica de 5 años. Entonces: Hay más dispersión en pesos que en edades. Hay más dispersión en edades que en pesos. Peso y edad están dispersos de modo equivalente. No tiene sentido compararlos al no coincidir las unidades de medida. Para comparar ambas dispersiones debemos usar la covarianza.

Las siguientes medidas son todas de centralización, excepto: La media. La moda. La mediana. Rango intercuartílico. El percentil 50.

La media aritmética de una variable cuantitativa: Es siempre un valor de la variable. No tiene sentido calcularla para variables discretas. Es el valor más representativo de una modalidad. Si la variable es discreta, puede no ser única. Existe siempre.

Para comparar la variabilidad relativa de la tensión arterial diastólica y el nivel de colesterol en sangre de una serie de individuos, utilizamos. Las desviaciones típicas. Los rangos. Los coeficientes de variación. La diferencia de las medias. La diferencia de las varianzas.