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Questions and Answers
¿Qué es la estadística descriptiva?
¿Qué es la estadística descriptiva?
¿Cuál de las siguientes variables es cualitativa ordinal?
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En la clasificación de variables, ¿qué caracteriza a las variables cuantitativas continuas?
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En el estudio de los factores de riesgo del infarto agudo de miocardio, ¿cómo se clasifica la variable 'SEXO'?
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¿Qué significado tiene un valor de '1' en la variable 'TIPO' en el análisis de pacientes?
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¿Cuál de las siguientes no es una característica de la estadística descriptiva?
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¿Cuál de las siguientes variables es un ejemplo de variable cuantitativa discreta?
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En el contexto del análisis de pacientes, ¿qué indica un '0' en la variable 'SEVE'?
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¿Qué representa un valor atípico en un conjunto de datos?
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¿Cómo se calcula el límite inferior (LI) para determinar valores atípicos?
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¿Cuál es el valor de la mediana en el conjunto de niveles de Hb proporcionado?
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¿Qué medida representa la media aritmética?
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¿Qué se entiende por medidas de centralización?
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¿Qué se debe tener en cuenta al utilizar la media como medida de tendencia central?
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¿Cuál es el valor máximo dado en los datos de niveles de Hb?
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¿Qué indica el cuartil Q1 en un conjunto de datos?
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¿Cuál de las siguientes transformaciones comprime la escala de los valores altos y expande los bajos?
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¿Cuál es el resultado del Riesgo Relativo (RR) y el Odds Ratio (OR) cuando no existe asociación?
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En un diagrama de dispersión, cada punto representa:
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Según la fórmula del Odds Ratio (O.R), ¿cómo se calculan los elementos de la tabla?
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¿Qué ocurre cuando RR > 1 y OR > 1?
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¿Qué representación gráfica se utiliza para describir el comportamiento conjunto de dos variables cuantitativas?
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¿Cómo afecta la transformación $X^2$ a los valores?
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Al analizar tablas de contingencia, ¿qué variables se pueden añadir para categorizar los datos?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor la mediana?
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¿Qué propiedad caracteriza especialmente a la media respecto a la mediana en distribuciones asimétricas?
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¿Qué descripción se aplica a la moda en un conjunto de datos?
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¿Cuál de las siguientes medidas de dispersión es más sensible a valores extremos?
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Si se tiene una distribución simétrica, ¿qué relación existe entre la media y la mediana?
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¿Qué fórmula corresponde a la varianza?
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¿Cuál es el propósito del rango intercuartílico?
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¿Qué unidad tiene la varianza en relación a la variable que mide?
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¿Qué mide el coeficiente de variación?
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¿En qué casos no debe usarse el coeficiente de variación?
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¿Qué porcentaje de los valores muestrales se encuentra dentro de dos desviaciones típicas de la media según la desigualdad de Chebyshev?
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¿Qué tipo de distribuciones tiene una curtosis mayor a 0?
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la curtosis es correcta?
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Si la media es 80 y la desviación típica es 20, ¿cuál es el coeficiente de variación en porcentaje?
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¿Qué significa un coeficiente de variación de 30% en comparación con un coeficiente de 10%?
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¿Qué se entiende por mesocúrtica en términos de curtosis?
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¿Cuál es el percentil que representa la mediana en un conjunto de datos?
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¿Qué representa el cuartil Q1 en términos de percentiles?
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¿Cómo se clasifica un valor como atípico en un diagrama de cajas?
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¿Cuál es la fórmula correcta para calcular el percentil Pk cuando Nk es entero?
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¿Qué caracteriza un diagrama de cajas en estadística descriptiva?
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¿Cuál es el valor de P25 en una muestra de 100 observaciones?
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¿Qué se debe hacer primero al calcular los percentiles?
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¿Qué cálculo se utiliza para determinar los límites admisibles en un diagrama de cajas?
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Study Notes
Bioestadística - Tema 2: Estadística Descriptiva
- La estadística descriptiva organiza y resume la información de un conjunto de observaciones utilizando métodos gráficos, tablas y métodos numéricos.
- Es una herramienta para comprender fenómenos colectivos complejos debido a su extensión, diversidad e inconstancia.
- Las variables pueden ser cualitativas (categóricas) o cuantitativas (numéricas).
- Variables cualitativas:
- Nominales: No se pueden ordenar (ej: sexo, grupo sanguíneo).
- Ordinales: Se pueden ordenar (ej: mejoría tras un tratamiento).
- Variables cuantitativas:
- Discretas: Sólo toman valores enteros (ej: número de hijos).
- Continuas: Pueden tomar cualquier valor en un intervalo (ej: altura, peso).
- Variables cualitativas:
- Se utilizan tablas de frecuencia para resumir datos, clasificando las observaciones en categorías y mostrando frecuencias absolutas (número de casos) y relativas (proporción en porcentaje).
- Las tablas de frecuencias acumulan las ocurrencias de una categoría y todas las anteriores.
- Se utilizan diferentes métodos de representación, gráficos como diagramas de barras, de sectores y pictogramas.
- Se codifican todas las variables en números.
- Es fundamental conocer el tipo real de variables y usar etiquetas para su mejor comprensión en cálculos estadísticos.
- No todas las operaciones matemáticas o gráficos son adecuados para todo tipo de variables.
- Se presentan ejemplos de análisis con datos reales recogidos por facultativos.
- El análisis de ejemplos incluye las variables utilizadas en cada caso especifico.
- Se discuten las variables categóricas, deben ser exhaustivas (incluyen todos los posibles valores) y mutuamente excluyentes (un individuo sólo puede presentarse en una sola).
- Se incluye nomenclatura: n (tamaño de la muestra), n₁ (frecuencias absolutas), f₁ (frecuencias relativas), A₁ (frecuencias acumuladas absolutas), F₁ (frecuencias acumuladas relativas), p₁ ó % (porcentajes), k (número de categorías).
- Se presentan ejemplos de tablas de frecuencias para variables como sexo, edad categorizada, síntomas de enfermedad coronaria (dolor en el pecho).
- Se incluyen ejemplos sobre el análisis de los efectos secundarios de la dosis 2 de la vacuna COVID.
- En un ejemplo, se muestra un análisis de los datos obtenidos en una encuesta a estudiantes.
- La información recogida inicialmente en papel, posteriormente es posteriormente procesada electrónicamente.
- Se incluyen ejemplos de variables cuantitativas discretas como el numero de cigarrillos por día, ejemplos numéricos como la hemoglobina en 60 adultos normales.
- Se explican cómo se representan las variables numéricas, ya sean continuas o discretas, incluyendo diagramas de puntos, diagramas tronco-hojas e histogramas.
- Se discuten diagramas de cajas y cómo estos representan cinco números clave de un conjunto de datos.
- Se explican los tipos de variable contínua. Se indica que el número de clases que se va a usar dependerá del tamaño de la muestra y del problema.
- Se explican las propiedades de las clases, indicando que los intervalos deben ser exhaustivos y mutuamente excluyentes, indicando que la primera clase debe contener la observación mínima y la última contenga la máxima.
- Se explican medidas de posición, centralización, dispersión y forma.
- Se detallan los diferentes estadísticos de posición como percentiles, cuartiles y la mediana.
- Se define la varianza y desviación típica como medida de dispersión
- Se describieron diferentes métodos de transformación de variables para lograr una distribución más simétrica.
- Se presentan ejemplos de diagramas de dispersión con pares de variables diferentes, incluyendo el nivel de Hemoglobina y el peso.
- Se explican las variables categóricas y cuantitativas con ejemplos.
- Se explican y definen las medidas de dispersión, incluyendo el rango, el rango intercuartílico, la varianza y la desviación típica.
- Se define el coeficiente de variación y su utilidad en la comparación de variables.
- Se describen ejemplos de casos donde se aplican las medidas de centralización y dispersión.
- Se explican la desigualdad de Chebyshev y cómo se aplica.
- Se explican las medidas de apuntamiento, indicando la relación con un gráfico normal.
- Se presentan tablas para el análisis bivariante tanto de variables cualitativas como cuantitativas.
- Se explican los diagramas de cajas, cómo se construyen y su interpretación.
- Se incluyen ejemplos de análisis bivariantes de variables cuantitativas, mostrando la relación entre variables numéricas y creando diagramas de dispersión.
- Se muestra como una correlación se puede utilizar para entender las relaciones entre variables numéricas.
- Se muestran ejemplos de datos simulados donde se muestran datos de alturas de padres e hijos para un análisis de regresión lineal.
- Se presenta el modelo de regresión lineal simple, explicando los coeficientes (b0 y b1).
- Se discuten ejemplos y métodos adicionales de análisis bivariante de tipos numéricos y gráficos.
- Se discuten diferentes tipos de análisis descriptivos para datos de diferentes variables.
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Description
Este cuestionario explora conceptos clave de la estadística descriptiva y la clasificación de variables. Evalúa tu comprensión sobre variables cualitativas y cuantitativas, así como su aplicación en el análisis de datos en el ámbito de la salud. Ideal para estudiantes de estadística o profesionales interesados en el análisis de datos.
