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Questions and Answers
Los gráficos de probabilidad normal se conocen como ______.
Los gráficos de probabilidad normal se conocen como ______.
QQplots
La prueba de hipótesis de normalidad se realiza a través de la prueba de ______.
La prueba de hipótesis de normalidad se realiza a través de la prueba de ______.
Shapiro-Wilk
Si el valor p es menor que α, se ______ la hipótesis nula.
Si el valor p es menor que α, se ______ la hipótesis nula.
rechaza
En la prueba de diferencia de proporciones, se utiliza para evaluar muestras ______.
En la prueba de diferencia de proporciones, se utiliza para evaluar muestras ______.
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Una variable cualitativa nominal es aquella que clasifica datos sin un orden ______.
Una variable cualitativa nominal es aquella que clasifica datos sin un orden ______.
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La infección con EBV puede dar lugar al desarrollo de __________.
La infección con EBV puede dar lugar al desarrollo de __________.
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La __________ son características que pueden variar de elemento a elemento, como peso o edad.
La __________ son características que pueden variar de elemento a elemento, como peso o edad.
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Las variables cualitativas que no expresan orden se clasifican como variables __________.
Las variables cualitativas que no expresan orden se clasifican como variables __________.
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Las escalas de dolor y nivel de satisfacción son ejemplos de variables cualitativas __________.
Las escalas de dolor y nivel de satisfacción son ejemplos de variables cualitativas __________.
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Un ejemplo de variable cuantitativa __________ es el número de hijos.
Un ejemplo de variable cuantitativa __________ es el número de hijos.
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La __________ son conjuntos de elementos con características de interés definidos por parámetros.
La __________ son conjuntos de elementos con características de interés definidos por parámetros.
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La bioestadística es la rama de la estadística encargada de la _________, análisis e ________ de datos _______.
La bioestadística es la rama de la estadística encargada de la _________, análisis e ________ de datos _______.
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Una ______ es porción representativa de una población, definida por estimadores.
Una ______ es porción representativa de una población, definida por estimadores.
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Los conceptos de bioestadística se dividen en bioestadística descriptiva e ______.
Los conceptos de bioestadística se dividen en bioestadística descriptiva e ______.
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Los conjuntos de elementos con características de interés se conocen como ______.
Los conjuntos de elementos con características de interés se conocen como ______.
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Para llevar adelante un proyecto de investigación se sigue el ______ científico.
Para llevar adelante un proyecto de investigación se sigue el ______ científico.
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Los ______ son números que describen las características de una población.
Los ______ son números que describen las características de una población.
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La ______ se utiliza para describir y sintetizar datos.
La ______ se utiliza para describir y sintetizar datos.
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Las ______ son medidas utilizadas para evaluar la relación entre dos conjuntos de datos.
Las ______ son medidas utilizadas para evaluar la relación entre dos conjuntos de datos.
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La hipótesis nula define que el nivel promedio de Ac contra GlialCAM entre los pacientes ctrl y MS es el _____
La hipótesis nula define que el nivel promedio de Ac contra GlialCAM entre los pacientes ctrl y MS es el _____
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Si el p value es menor que α, se _____ la hipótesis nula.
Si el p value es menor que α, se _____ la hipótesis nula.
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Para el análisis de dos grupos experimentales con distribución normal, se utiliza la Prueba _____ de diferencia de medias.
Para el análisis de dos grupos experimentales con distribución normal, se utiliza la Prueba _____ de diferencia de medias.
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Si la variable dependiente es cuantitativa y los grupos son independientes, se utilizan muestras _____
Si la variable dependiente es cuantitativa y los grupos son independientes, se utilizan muestras _____
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La prueba utilizada para muestras dependientes con distribución distinta a la normal es la Prueba _____ - Wilcox.
La prueba utilizada para muestras dependientes con distribución distinta a la normal es la Prueba _____ - Wilcox.
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Un valor de p = 0.01 indica que hay evidencia _____ para rechazar la hipótesis nula.
Un valor de p = 0.01 indica que hay evidencia _____ para rechazar la hipótesis nula.
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La Prueba F se utiliza para analizar la igualdad de _____ entre dos o más grupos.
La Prueba F se utiliza para analizar la igualdad de _____ entre dos o más grupos.
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La prueba de ______ establece que existe una distribución normal.
La prueba de ______ establece que existe una distribución normal.
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Si el valor de p es mayor o igual que α, entonces ______ H0.
Si el valor de p es mayor o igual que α, entonces ______ H0.
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Si p value es menor que α, se ______ H0.
Si p value es menor que α, se ______ H0.
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Las especies setosa y virginica no tienen el mismo largo de ______.
Las especies setosa y virginica no tienen el mismo largo de ______.
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El análisis multiparamétrico ayuda a explicar la ______ observada en un dado PC.
El análisis multiparamétrico ayuda a explicar la ______ observada en un dado PC.
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Un vector tiene ______ y magnitud.
Un vector tiene ______ y magnitud.
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A mayor magnitud del vector, más importante es su ______ para explicar los datos.
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La variable debe tener distribución ______ para utilizar la prueba t.
La variable debe tener distribución ______ para utilizar la prueba t.
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La hipótesis nula define que el coeficiente de correlación es igual a ______.
La hipótesis nula define que el coeficiente de correlación es igual a ______.
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El coeficiente de correlación de Pearson se aplica cuando las variables tienen distribución ______.
El coeficiente de correlación de Pearson se aplica cuando las variables tienen distribución ______.
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El coeficiente de correlación de Spearman se utiliza cuando las variables tienen una distribución distinta a la ______.
El coeficiente de correlación de Spearman se utiliza cuando las variables tienen una distribución distinta a la ______.
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Para rechazar la hipótesis nula, el valor p debe ser menor que ______.
Para rechazar la hipótesis nula, el valor p debe ser menor que ______.
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Si X < 0.05, se rechaza H0 y el coeficiente de correlación es ______ de cero.
Si X < 0.05, se rechaza H0 y el coeficiente de correlación es ______ de cero.
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Al aplicar pruebas de correlación, obtenemos el coeficiente de correlación y un valor ______.
Al aplicar pruebas de correlación, obtenemos el coeficiente de correlación y un valor ______.
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Un valor p mayor que 0.05 indica que no se ______ la hipótesis nula.
Un valor p mayor que 0.05 indica que no se ______ la hipótesis nula.
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La correlación positiva entre IL6 y glucemia sugiere menos ______ porque la glucemia está cerca del origen.
La correlación positiva entre IL6 y glucemia sugiere menos ______ porque la glucemia está cerca del origen.
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Study Notes
Bioinformática II - 2024
- Curso dictado por la Lic. Martina Liz Ceballos, [email protected], de la Universidad Católica de Córdoba.
- El curso se divide en módulos.
- El Módulo 0 se centra en programación en R.
- El Módulo 1 cubre bioestadística aplicada a datos en salud, incluyendo conceptos de bioestadística, herramientas de análisis multiparamétrico y medidas de correlación.
- El Módulo 2 trata el análisis e interpretación de datos I.
- El Módulo 3 cubre el análisis e interpretación de datos II.
- El Módulo 4 profundiza en métodos de inferencia biológica.
Conceptos de Bioestadística
- Población: Conjunto de elementos con características de interés. Se define por parámetros.
- Muestra: Porción representativa de una población. Se define por estimadores.
- Bioestadística: Rama de la estadística que se encarga de la recolección, análisis e interpretación de datos biológicos o de salud.
- Método Científico: Pasos para llevar a cabo un proyecto de investigación: Observar, plantear hipótesis, experimentar, analizar resultados, sacar conclusiones.
Clasificación del diseño metodológico
- Según el número de mediciones: Transversal (evaluación del fenómeno una vez), Longitudinal (evaluación del fenómeno más de una vez).
- Según el número de grupos de estudio: Descriptivo (un grupo), Analítico o Comparativo (dos o más grupos).
- Según la posibilidad de intervención: Observacional (no hay intervención) o Experimental (el investigador aplica una intervención).
- Según el momento del estudio: Prospectivo (de la causa al efecto) o Retrospectivo (del efecto a la causa).
- Según la forma de recolección de datos: Prolectivo (información al iniciar el estudio) o Retrospectivo (información de fuentes secundarias).
Variables
- Variables: Características que pueden variar de un elemento a otro (peso, edad, glucemia, niveles de cortisol, etc.).
-
Cualitativas: Expresan una cualidad.
- Nominales: No expresan orden (género, color de ojos).
- Ordinales: Expresan un orden (escala de dolor, nivel de satisfacción).
-
Cuantitativas: Expresan una cantidad, métrica o número.
- Discretas: Números enteros (número de hijos).
- Continuas: Infinitos valores entre los enteros (altura).
Bioestadística Inferencial
- Hipótesis: Una conjetura sobre cómo funciona un sistema. Puede ser falsa.
- Hipótesis nula (H0): Afirmación que se somete a prueba y se pretende refutar.
- Hipótesis alternativa (H1): Afirmación contraria a la hipótesis nula.
- Errores tipo I (α) y tipo II (β): Posibles errores al rechazar o no rechazar una hipótesis. Se busca minimizar la probabilidad de cometer estos errores, por ej. con un 95% de confianza
- Valor p (p-value): Probabilidad de obtener un resultado similar al observado, asumiendo que la hipótesis nula es verdadera. Es importante para la toma de decisiones en relación a rechazar o no la hipótesis nula.
Herramientas de Análisis Multiparamétrico
- PCA (Principal Component Analysis): Técnica para reducir la dimensionalidad de los datos, identificando las principales variables que explican la variabilidad en un conjunto.
- t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding): Técnica de reducción de dimensionalidad no lineal para visualizar datos complejos.
- UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection): Técnica de reducción de dimensionalidad no lineal similar a t-SNE pero más eficiente para conjuntos de datos grandes.
-
Métodos de Clusterización (Clustering): Técnicas para agrupar las observaciones similares en un conjunto de datos.
- Jerárquico: Genera una jerarquía de clústeres.
- K-Means: Agrupa las observaciones en un número predefinido de clústeres.
- Medidas de distancia: Euclidiana (distancia más corta), Manhattan (suma de las diferencias absolutas).
Medidas de correlación
- Medida estadística que indica el grado de relación entre variables cuantitativas.
- Pearson: Variables normales y heterogeneidad de varianzas.
- Spearman: Variables con distribución distinta a la normal y/o sin homogeneidad en las varianzas.
Práctico - Módulo 1
- Prácticas de estadística descriptiva y análisis multiparamétrico (
R). Se incluye el análisis de datos con el dataset Iris. Se analizan los métodos gráficos (histogramas, boxplots) y numéricos (media, mediana, etc.).
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Description
Pon a prueba tus conocimientos en estadística y análisis de datos a través de este cuestionario. Incluye preguntas sobre gráficos de probabilidad, pruebas de hipótesis y tipos de variables. Ideal para estudiantes de niveles intermedios que quieren profundizar en el tema.
