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Questions and Answers

¿Qué indica una marcada asimetría en la distribución de una variable?

  • La variable sigue una distribución normal.
  • La variable presenta falta de normalidad. (correct)
  • La variable tiene una varianza constante.
  • La variable se distribuye de manera uniforme.

    • ¿Cuál de las siguientes pruebas se utiliza para comprobar la normalidad de una variable con menos de 50 sujetos?

  • Test de Mann-Whitney.
  • Test de Kolmogorov-Smirnov.
  • Test de Shapiro-Wilk. (correct)
  • Test de Agostino.

    • ¿Qué conclusion se puede obtener si el p-valor es menor que alfa en una prueba de normalidad?

  • La variable presenta normalidad.
  • Rechazamos la hipótesis nula. (correct)
  • Aceptamos la hipótesis nula.
  • Las medias son iguales.

    • ¿Cuál es la prueba más conocida para verificar la homocedasticidad?

    <p>Prueba de Levene.</p> Signup and view all the answers

    En el contraste de dos proporciones, ¿qué ocurre en el segundo paso del procedimiento?

    <p>Ambas variables son dicotómicas y crean dos grupos.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es la tarea fundamental de la estadística inferencial?

    <p>Obtener conclusiones sobre una población general a partir de una muestra.</p> Signup and view all the answers

    Una de las ventajas de realizar muestreo es:

    <p>Permite un análisis más rápido.</p> Signup and view all the answers

    El error aleatorio se debe a:

    <p>La variabilidad biológica de los elementos del estudio.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué causa un error sistemático o sesgo en un estudio?

    <p>Un error en el diseño o análisis del estudio.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cómo se puede reducir el error estándar en un estudio estadístico?

    <p>Aumentando el tamaño muestral.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el sesgo de selección es correcta?

    <p>Se produce cuando el muestreo no es adecuado.</p> Signup and view all the answers

    La variabilidad en la medición puede ser causada por:

    <p>Variabilidad biológica de los elementos medidos.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de los siguientes tipos de muestreo es considerado NO probabilístico?

    <p>Muestreo por conveniencia</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué tipo de muestreo permite que cada elemento de la población tenga la misma probabilidad de ser elegido?

    <p>Muestreo aleatorio simple</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es una característica del muestreo aleatorio estratificado?

    <p>La población se divide en subpoblaciones según criterios importantes</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es un posible problema del muestreo NO probabilístico?

    <p>Puede eliminar la validez del estudio</p> Signup and view all the answers

    En un muestreo por conglomerados, ¿qué se hace primero?

    <p>Dividir la población en agrupaciones homogéneas</p> Signup and view all the answers

    Cuando se realiza un muestreo aleatorio estratificado, ¿cómo se seleccionan los tamaños de muestra en cada estrato?

    <p>De forma proporcional al tamaño de cada estrato</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es una desventaja del muestreo por conveniencia?

    <p>Puede ser poco válido debido a su naturaleza accesible</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es la importancia de definir criterios de exclusión en un estudio?

    <p>Ayuda a mejorar la validez del estudio</p> Signup and view all the answers

    En el contexto del muestreo, ¿qué significa 'extrapolación de resultados'?

    <p>Aplicar los resultados obtenidos de la muestra a la población total</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué significa un error de tipo I en la estadística?

    <p>Aceptar la hipótesis alternativa cuando en realidad es falsa</p> Signup and view all the answers

    ¿Cómo se denota la probabilidad de cometer un error de tipo II?

    <p>Beta</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué ocurre con la potencia del test al aumentar el nivel de significación (alfa)?

    <p>Disminuye la potencia del test</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es un valor comúnmente aceptado para la potencia de un test estadístico?

    <p>80%</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué representa el nivel de significación alfa en el contexto de un test de hipótesis?

    <p>La probabilidad de cometer un error de tipo I</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué efecto tiene aumentar el tamaño de la muestra en la potencia de un test?

    <p>Aumenta la potencia</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es el resultado de aceptar H1 en un test estadístico?

    <p>Es estadísticamente significativo</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué puede ocurrir al no aceptar H1 cuando en realidad es cierta?

    <p>Cometer un error de tipo II</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué describe la potencia de un test en estadística?

    <p>La probabilidad de acertar al aceptar H1</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es el propósito del p-valor en una prueba de hipótesis?

    <p>Determinar la probabilidad de error al aceptar H1.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué se concluye si el p-valor es mayor que alfa?

    <p>Se acepta la hipótesis nula H0.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es la interpretación correcta de un texp que pertenece al intervalo (t1, t2)?

    <p>No hay evidencia en contra de H0.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué representa la región crítica en una prueba de hipótesis?

    <p>Los valores que rechazan H0.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué implica un nivel de significación alfa pequeño en una prueba?

    <p>Disminuye la probabilidad de cometer un error tipo I.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué se debe hacer primero al plantear un contraste de hipótesis?

    <p>Definir las hipótesis nula y alternativa.</p> Signup and view all the answers

    Si texp no pertenece al intervalo (t1, t2), ¿qué se puede concluir?

    <p>Hay evidencia en contra de H0.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué significa encontrar un valor de p-valor muy bajo?

    <p>Es estadísticamente significativo.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué se considera un resultado no concluyente en pruebas de hipótesis?

    <p>Cuando p-valor &gt; alfa.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es el rol del nivel de significación en el contraste de hipótesis?

    <p>Establece la probabilidad de cometer un error tipo I.</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    BIOESTADÍSTICA - ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

    • Conceptos Básicos:
      • Individuo/elemento: Persona u objeto con información de interés.
      • Población: Conjunto de individuos con características comunes.
      • Muestra: Subconjunto representativo de la población.
      • Característica/variable: Rasgo o propiedad de los individuos.
      • Modalidades: Valores o categorías posibles de una característica.
      • Clases: Grupos de modalidades exhaustivas y excluyentes.
    • Tipos de datos:
      • Cualitativos:
        • Nominales: Datos categóricos sin orden (e.g., grupos sanguíneos).
        • Ordinales: Datos categóricos con orden (e.g., grado de satisfacción).
      • Cuantitativos:
        • Discretos: Valores numéricos enteros (e.g., número de hermanos).
        • Continuos: Valores numéricos con decimales (e.g., peso, altura).
    • Frecuencia absoluta: Número de veces que aparece una modalidad.
    • Frecuencia relativa: Proporción de una modalidad respecto al total.
    • Presentación de datos: Gráficos (diagramas de barras, diagramas de sectores, histogramas).

    TEMA 2

    • Medidas de tendencia central:
      • Media: Suma de los valores dividida entre el número de valores.
      • Mediana: Valor del centro de los datos ordenados.
      • Moda: Valor que más se repite en los datos.
    • Propiedades de las medidas:
      • Resistencia a outliers: La mediana es más robusta a valores extremos que la media.
      • Interpretación: La media representa el valor típico de los valores de una característica.
    • Medidas de dispersión:
      • Rango: Diferencia entre el valor máximo y mínimo.
      • Varianza: Medida de la dispersión de los datos respecto a la media.
      • Desviación estándar: Raíz cuadrada de la varianza.
    • Outliers: Valores atípicos, muy altos o muy bajos respecto a la mayoría.

    TEMA 1A - PROBABILIDAD

    • Sucesos:
      • Seguro: Evento que siempre ocurre.
      • Imposible: Evento que nunca ocurre.
      • Compuestos: Unión de eventos más sencillos.
      • Incompatibles: Eventos que no pueden ocurrir simultáneamente.
      • Independientes/Compatibles: Sucesos entre los que existe alguna relación.
    • Regla de Laplace: Probabilidad de un evento = (casos favorables)/(casos posibles).
    • Leyes de Morgan: Leyes que relacionan sucesos mediante intersecciones y uniones.

    TEMA 1B - TEST DIAGNÓSTICOS

    • Conceptos:
      • Falsos positivos: Test positivo en personas sanas.
      • Falsos negativos: Test negativo en personas enfermas.
      • Valores predictivos: Probabilidad de que un paciente esté realmente afecto de una enfermedad dado el resultado de un test.
      • Sensibilidad: Probabilidad de dar positivo en personas afectadas.
      • Especificidad: Probabilidad de dar negativo en personas sanas.
    • Propósitos: Diagnóstico, confirmación y/o descarte.

    PROBABILIDAD CONDICIONAL

    • Condición: Se establece la probabilidad de un evento dado que otro ya ocurrió.

    CURVAS ROC

    • Curva ROC representa la relación entre sensibilidad y especificidad para diferentes umbrales.

    VARIABLE ALEATORIA

    • Discreta: Puede tomar un número finito o numerable de valores (ej. cantidad de hijos).
    • Continua: Puede tomar cualquier valor dentro de un rango (ej. peso).

    DISTRIBUCIÓN NORMAL

    • Importancia en estadística inferencial.
    • Caracterizada por media (μ) y desviación típica (σ).

    TIPIFICACIÓN DE VARIABLES

    • Tipificación: Transformar una variable a una variable con media 0 y desviación típica 1.

    DISTRIBUCIÓN T DE STUDENT

    • Distribución de probabilidad que se utiliza cuando se desconoce la desviación típica de la población.

    DISTRIBUCIÓN CHI-CUADRADO

    • Distribución de probabilidad útil en pruebas de bondad de ajuste.

    MUESTREO Y ESTIMACIÓN

    • Muestreo: Selección de un subconjunto de individuos de una población.
    • Estimación: Calcular un valor para un parámetro poblacional basado en una muestra.
    • Error aleatorio (desviación estándar): Error debido a fluctuaciones aleatorias en la toma de datos.
    • Error sistemático (sesgo): Error debido a un problema en el diseño del estudio o en las mediciones.
    • Tipos de muestreo: Muestreo aleatorio simple, muestreo estratificado, muestreo por conglomerados.
    • Estimador puntual: Un solo valor estimado del parámetro.
    • Intervalo de confianza: Rango en el que se espera que se encuentre el valor del parámetro poblacional real.
    • Nivel de confianza: Probabilidad de que el intervalo de confianza contenga el parámetro poblacional verdadero.

    CONTRASTE DE HIPÓTESIS

    • Hipótesis nula (H0): Postulación de que no existe efecto o diferencia (normalmente se quiere refutar).
    • Hipótesis alternativa (H1): Postulación de que existe efecto o diferencia (normalmente se desea aceptar).
    • Nivel de significación (α): Probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es cierta (error tipo I).
    • P-valor: Probabilidad de observar un resultado tan extremo (o más) como el obtenido en la muestra si la hipótesis nula fuera verdadera.
    • Errores tipo I y II: Errores posibles en la conclusión del contraste.

    REGRESIÓN

    • Análisis de regresión: Modelo que relaciona una variable dependiente con una o más variables independientes.
    • Variables independientes: Explican o predicen otra variable (e.g., edad, tiempo).
    • Variable dependiente: Se intenta predecir (e.g., rendimiento en la prueba).
    • Línea de regresión: Describe la relación entre las variables.
    • Coeficiente de determinación: Indica la proporción de la variabilidad de la variable dependiente explicada por la variable independiente (valor entre 0 y 1).
    • Coeficiente de correlación: Valora la intensidad y dirección de la relación lineal entre las variables (valor entre -1 y +1).

    ANÁLISIS DE LA VARIANZA (ANOVA)

    • Se usa para comparar medias de más de dos grupos (modalidades).
    • Para comparar la media de una variable cuantitativa en variables categóricas con más de dos categorías.

    CONTRASTE DE DOS PROPORCIONES

    • Se usa para comparar proporciones en dos grupos con variables categóricas.
    • Se usa para comparar dos proporciones de una variable cuantitativa con dos categorias.

    FACTORES DE RIESGO

    • Riesgo relativo (RR): Relación entre el riesgo de una enfermedad en la población expuesta a un factor vs en la población no expuesta.
    • Odds ratio (OR): Medida estadística para determinar la relación entre un factor y una enfermedad.
    • Estudios transversales: Un estudio que evalúa la exposición al factor y el estado de la enfermedad al mismo tiempo.
    • Estudios prospectivos: Un estudio que evalúa la exposición al factor y el estado de la enfermedad con el tiempo.
    • Estudios retrospectivos: Un estudio que evalúa la exposición al factor y el estado de la enfermedad mirando al pasado.

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