T11 Documentación sanitaria

¿CUÁL ES EL PROPÓSITO PRINCIPAL DE LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA UNIVARIANTE?. Analizar dos variables simultáneamente para identificar patrones y relaciones. Evaluar la variabilidad y la calidad de los datos en un estudio específico. Describir y resumir los datos de un único aspecto o característica. Establecer relaciones de causa y efecto entre diferentes variables.

¿CÓMO SE CALCULA EL ÍNDICE EN EL CONTEXTO DE LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA?. Sumando los cuadrados de las diferencias entre cada valor y la media. Multiplicando la razón por 100 para obtener una proporción en términos porcentuales. Dividiendo el total de unidades en todas las categorías por el número de unidades en una categoría. Calculando la diferencia entre el valor más alto y el más bajo de un conjunto de datos.

¿CUÁL ES UNA CARACTERÍSTICA CLAVE DE LA MEDIA ARITMÉTICA COMO MEDIDA DE TENDENCIA CENTRAL?. Divide un conjunto de datos en dos mitades iguales, siendo menos sensible a valores atípicos. Es el valor que aparece con más frecuencia en un conjunto de datos. Puede distorsionarse por valores extremos o atípicos. Representa un valor que divide los datos en segmentos con un 10% en cada uno.

¿EN QUÉ SE DIFERENCIA PRINCIPALMENTE EL RANGO INTERCUARTÍLICO DEL RANGO SIMPLE?. Mide la dispersión dentro del 50% central de los datos y no se ve afectado por valores extremos. Es la diferencia entre el valor más alto y el más bajo en un conjunto de datos. Calcula la media de los cuadrados de las diferencias entre cada valor y la media. Divide un conjunto de datos en 100 partes iguales.

¿QUÉ INDICA UNA DISTRIBUCIÓN CON UNA CURTOSIS ALTA (LEPTOCÚRTICA)?. Que la distribución es más plana que una distribución normal con colas más delgadas. Tiene una cima más aguda y colas más gruesas, indicando más valores extremos. La distribución es simétrica si al trazarla, la mitad izquierda es un espejo de la mitad derecha. Representa una correlación perfecta entre dos variables.

¿CUÁL ES UNA LIMITACIÓN PRINCIPAL DEL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN EN ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA BIVARIANTE?. No puede usarse para identificar relaciones y patrones entre dos variables. No implica causalidad, solo muestra si hay una relación y cuán fuerte es. Se utiliza para describir la relación entre variables y predecir el valor de una variable. Divide los datos en segmentos con un 25% de los datos en cada uno.

¿CÓMO SE INTERPRETA UN INTERVALO DE CONFIANZA CON UN NIVEL DE CONFIANZA DEL 95%?. Indica que hay un 95% de probabilidad de que el intervalo no contenga el verdadero valor del parámetro poblacional. Muestra que si se tomaran 100 muestras diferentes, aproximadamente 95 de estos intervalos contendrían el verdadero valor. Representa que la verdadera efectividad de un medicamento en la población está entre el 80% y el 90%. Significa que el valor de α (alfa) es 0.05, indicando una correlación positiva perfecta.

¿CUÁL ES LA FUNCIÓN PRINCIPAL DE LA PROPORCIÓN COMO MEDIDA ESTADÍSTICA?. Divide un conjunto de datos en diez partes iguales. Indica la fracción o parte de un todo que corresponde a una categoría específica. Calcula la diferencia entre el valor más alto y el más bajo en un conjunto de datos. Mide el grado de relación o asociación entre dos variables.

¿EN QUÉ CONSISTE LA MEDIDA DE SESGO (ASIMETRÍA) EN ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA?. Mide cuánto se desvían los valores de la media en promedio. Es una medida de cuán simétricamente están distribuidos los datos alrededor de la media. Divide los datos en segmentos con un 10% de los datos en cada uno. Indica el grado de relación o asociación entre dos variables.

¿QUÉ REVELA UN COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE -1 EN UN ANÁLISIS DE CORRELACIÓN?. Una correlación positiva perfecta, donde el aumento de una variable implica el aumento de la otra. Que no hay correlación alguna entre las dos variables analizadas. Una correlación negativa perfecta, donde el aumento de una variable implica la disminución de la otra. Que los datos están perfectamente distribuidos alrededor de la media.

¿QUÉ REPRESENTA EL COEFICIENTE DE VARIACIÓN EN EL ANÁLISIS ESTADÍSTICO?. La proporción entre la desviación estándar y la media, expresada en porcentaje. La diferencia absoluta entre la mediana y la media de un conjunto de datos. El grado de asimetría en la distribución de un conjunto de datos. La proporción de variabilidad explicada por una variable en un modelo de regresión.

¿CÓMO AFECTA LA PRESENCIA DE VALORES ATÍPICOS A LA MEDIA Y MEDIANA?. La media se ve más afectada que la mediana, que es más robusta ante valores atípicos. Ambas medidas se ven igualmente afectadas, alterando significativamente los resultados. Solo la mediana se ve afectada, mientras que la media permanece estable. Ni la media ni la mediana se ven afectadas por valores atípicos.

¿EN QUÉ SE BASA EL ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES (PCA) EN ESTADÍSTICA?. En maximizar la varianza entre las categorías de un conjunto de datos. En la correlación perfecta entre dos variables analizadas. En la reducción de la dimensionalidad, preservando la mayor cantidad de varianza. En dividir los datos en segmentos con un 10% de los datos en cada uno.

¿CÓMO SE INTERPRETA LA ASIMETRÍA POSITIVA EN UNA DISTRIBUCIÓN DE DATOS?. Indica que la cola de la distribución se extiende más hacia valores mayores. Significa que la distribución es perfectamente simétrica. Refleja una extensión mayor de la cola de la distribución hacia valores menores. Muestra una correlación negativa perfecta entre dos variables.

¿CUÁL ES LA FINALIDAD DEL ANÁLISIS DE VARIANZA (ANOVA) EN ESTADÍSTICA?. Comparar las medias de tres o más grupos para determinar si al menos una es significativamente diferente. Determinar la correlación entre dos variables. Medir la variabilidad dentro de los grupos comparados. Establecer un intervalo de confianza para la media de un conjunto de datos.

¿QUÉ INDICA UN HISTOGRAMA CON MULTIPLES PICOS EN EL ANÁLISIS DE DATOS?. La existencia de una sola moda o valor más frecuente en el conjunto de datos. Que los datos presentan una distribución uniforme. La presencia de varias modas, sugiriendo múltiples subgrupos o distribuciones en los datos. Una correlación positiva perfecta entre dos variables.

¿CÓMO SE DEFINE EL PUNTO DE INFLEXIÓN EN UNA CURVA DE DISTRIBUCIÓN NORMAL?. Como el punto donde la curva cambia de ser cóncava a convexa o viceversa. El valor máximo o mínimo de la curva. El punto donde la curva es perfectamente simétrica. La media de la distribución.

¿CUÁL ES EL PROPÓSITO DE LA REGRESIÓN LINEAL EN ESTADÍSTICA?. Predecir el valor de una variable dependiente basado en el valor de una variable independiente. Dividir un conjunto de datos en diez partes iguales. Medir el grado de relación entre dos variables. Comparar las medias de dos o más grupos.

¿QUÉ REPRESENTA EL DIAGRAMA DE CAJA Y BIGOTES EN EL ANÁLISIS ESTADÍSTICO?. La dispersión de los datos, mostrando el rango, mediana y cuartiles. Una representación gráfica de la correlación entre dos variables. El grado de asimetría en la distribución de un conjunto de datos. La proporción de variabilidad explicada por una variable.

¿CUÁL ES LA SIGNIFICACIÓN DE UNA PRUEBA DE HIPÓTESIS CON VALOR P MENOR QUE 0.05?. Indica que la hipótesis nula puede ser rechazada con un nivel de confianza del 95%. Significa que no hay diferencia significativa entre los grupos estudiados. Representa una correlación positiva perfecta entre dos variables. Muestra que el coeficiente de variación es inferior al 5%.

¿QUÉ INDICA UNA DISTRIBUCIÓN SESGADA A LA DERECHA EN ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA?. Que la cola de la distribución se extiende hacia valores más bajos. Que la media es menor que la mediana. Que la mayoría de los valores están concentrados en el extremo inferior de la distribución. Que la cola de la distribución se extiende hacia valores más altos.

¿CÓMO AFECTA EL TAMAÑO DE LA MUESTRA AL ERROR ESTÁNDAR DE LA MEDIA?. Aumenta a medida que el tamaño de la muestra disminuye. Permanece constante independientemente del tamaño de la muestra. Disminuye a medida que el tamaño de la muestra aumenta. Es inversamente proporcional a la varianza de la muestra.

¿EN QUÉ CONSISTE LA REGRESIÓN LOGÍSTICA EN ESTADÍSTICA?. En predecir una variable dependiente continua a partir de una o más variables independientes. En modelar la relación entre una variable dependiente dicotómica y una o más variables independientes. En dividir un conjunto de datos en diez partes iguales. En comparar las medias de tres o más grupos.

¿CUÁL ES LA PRINCIPAL DIFERENCIA ENTRE LA MEDIANA Y LA MODA COMO MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL?. La mediana divide el conjunto de datos en dos partes iguales, mientras que la moda es el valor más frecuente. Ambas son igualmente susceptibles a valores atípicos. La mediana es más sensible a valores atípicos en comparación con la moda. La moda es una medida más precisa en distribuciones asimétricas.

¿QUÉ IMPLICA UNA CORRELACIÓN DE PEARSON CERCANA A 0 EN ANÁLISIS ESTADÍSTICO?. Una fuerte relación positiva entre dos variables. Que no existe relación lineal entre las dos variables. Una fuerte relación negativa entre dos variables. Que los datos están perfectamente distribuidos alrededor de la media.

¿CÓMO SE INTERPRETA UNA VARIANZA BAJA EN UN CONJUNTO DE DATOS?. Indica que los valores del conjunto de datos están muy dispersos respecto a la media. Muestra que los valores del conjunto de datos están muy concentrados alrededor de la media. Significa que la distribución de los datos es perfectamente simétrica. Representa una correlación positiva perfecta entre dos variables.

¿QUÉ REVELA UN COEFICIENTE DE ASIMETRÍA NEGATIVO EN UNA DISTRIBUCIÓN DE DATOS?. Que la cola de la distribución se extiende más hacia valores mayores. Que la distribución es perfectamente simétrica. Que la cola de la distribución se extiende más hacia valores menores. Una correlación positiva perfecta entre dos variables.

¿CUÁL ES EL PROPÓSITO DE LA PRUEBA T DE STUDENT EN ESTADÍSTICA?. Determinar si hay una diferencia significativa entre las medias de dos grupos independientes. Comparar las medias de tres o más grupos. Medir el grado de relación entre dos variables. Predecir el valor de una variable dependiente.

¿QUÉ MUESTRA UN DIAGRAMA DE DISPERSIÓN EN EL ANÁLISIS DE DATOS?. La relación entre dos variables cuantitativas y cómo una afecta a la otra. El rango, la mediana y los cuartiles de un conjunto de datos. La asimetría en la distribución de un conjunto de datos. La proporción de variabilidad explicada por una variable.

¿CÓMO SE INTERPRETA UNA RELACIÓN LINEAL POSITIVA EN UN DIAGRAMA DE DISPERSIÓN?. Indica que a medida que una variable aumenta, la otra disminuye. Muestra que no hay relación alguna entre las dos variables. Sugiere que a medida que una variable aumenta, la otra también aumenta. Representa que los datos están uniformemente distribuidos.