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Para datos numéricos continuos, el tipo de figura más utilizado es el: Diagrama de sectores. Diagrama de barras. Histograma . No se usa ninguna figura para este tipo de datos.

Supongamos que estamos interesados en comparar el nivel medio de IMC en función de la edad (<30, 30-40, 40-50, >50). Sabiendo que el nivel de IMC no sigue una distribución normal, ¿qué tipo de contraste de hipótesis utilizarías?. Test de Kruskal-Wallis. Test U de Mann-Whitney. Test ANOVA. Test t de Student para muestras apareadas.

Respecto a la Estadística Inferencial es cierto que: Estudia las bases teóricas de la Estadística. Se refiere a 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 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 pueden ocurrir simultáneamente. Tienen intersección vacía.

. 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.

Según la dirección temporal de un estudio de investigación: Se considera transversal a todo estudio analítico en el que se analiza un instante temporal fijo. Se considera retrospectivo a todo estudio analítico en que tanto la exposición como el efecto se recogerán en el futuro. Se considera prospectivo a todo estudio analítico en el que la exposición y el efecto ya han sucedido. Todas son falsas.

Una varianza es: Un estadístico de posición. Un estadístico de dispersión. Un estadístico de tendencia central. Un estadístico de contraste de hipótesis.

¿Qué significa 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.

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

Si queremos representar gráficamente los porcentajes de una variable cuantitativa continua, debemos utilizar: Histograma. Diagrama de barras. Diagrama de cajas. Pictogramas.

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 cuál va a ocurrir. Conjunto de resultados básicos de un experimento. Cada uno de los posibles resultados a los que da lugar un experimento.

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.

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

El objetivo de un estudio descriptivo es: Pautar y controlar una intervención. Evaluar una relación causa-efecto sobre la que tenemos una hipótesis preestablecida. Describir las características de poblaciones determinadas. Describir los resultados de la intervención pautada.

En un ensayo clínico aleatorizado, el enmascaramiento simple ciego se refiere a: Los pacientes no conocen el tratamiento que se les está aplicado pero los médicos y el investigador si lo conocen. Tanto pacientes como médicos e investigadores conocen el tratamiento que están recibiendo los pacientes. Los médicos y los pacientes no conocen el tratamiento que están recibiendo los pacientes, pero el investigador si lo conocen. Ni pacientes, ni médicos ni investigadores conocen el tratamiento que están recibiendo los pacientes.

Cuando tengo una sola variable categórica (cualitativa), un contraste adecuado sería: Contraste de varianza. Contraste de una proporción. Contraste de una media. Normalidad.

El análisis descriptivo numérico de una variable cuantitativa se realiza mediante: Mediana y rango intercuartílico, si la variable no sigue una distribución aproximadamente Normal. Mediana y desviación estándar, si la distribución de la variable es marcadamente asimétrica a la derecha. Media y mediana, si la distribución es bimodal. Media y rango intercuartílico, si la distribución de la variable es aproximadamente Normal.

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.

Si el p-valor del contraste de hipótesis ANOVA para muestras independientes para determinar si existen diferencias significativas en la presión arterial sistólica (PAS) media entre personas de ≤50 y >50 años es 0.001, diremos que: Existen diferencias significativas en la PAS de las personas de ≤50 y >50 años de la muestra. No existen diferencias significativas en la PAS de las personas de ≤50 y >50 años de la muestra. Existen diferencias significativas en la PAS de las personas de ≤50 y >50 años de la población de la que hemos extraído la muestra. No existen diferencias significativas en la PAS de las personas de ≤50 y >50 años de la población de la que hemos extraído la muestra.

El error típico de estimación (ETE) es: Se fundamenta en la existencia de variación en el muestreo. No puede calcularse sobre una proporción muestral. No puede calcularse sobre una media muestral. Todas son falsas.

Respecto a los conceptos de población y muestra es cierto que: Una muestra es un subconjunto fielmente representativo de la población de estudio. El tamaño de la muestra es superior al de la población. La selección de una muestra es obligatorio en todos los estudios, incluso en aquellos en que sea posible acceder a todos los elementos de la población. Todas son ciertas.

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.

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

El porcentaje de individuos con problemas de comprensión 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.

Son sucesos incompatibles aquellos que: No ocurren nunca. Si se verifica uno, seguro que no se verifica el otro, no tienen resultados en común. Aquellos que ocurren simultáneamente. Aquellos que no condicionan la ocurrencia del otro.