16 Analisis Correlacion

Question 1

1. Un estudio analiza la relación entre la presión arterial sistólica (PAS) y la edad en una muestra de mujeres adultas. Los autores presentan los resultados como la siguiente ecuación de regresión lineal: PAS=81,5 + 1,2 x EDAD. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones acerca de este análisis es FALSA?:
2. La edad se ha utilizado como variable independiente.
3. La pendiente de la recta es 1,2 mmHg/año de edad.
4. El valor 81,5 corresponde a la media de PAS en la muestra de mujeres.
5. Por cada año más de edad de las mujeres de la muestra, su PAS se incrementa en 1,2 mmHg de promedio.
6. Se ha asumido que la relación entre la edad y la PAS es lineal.

Answer 1

Respuesta correcta: 3
COMENTARIO: Una pregunta de dificultad media sobre la regresión lineal. Debes saber que esta técnica trata de encontrar una ecuación que, a partir de una variable, permita estimar el valor de otra. En este caso, la variable independiente es la edad, y la dependiente la presión arterial sistólica. La pendiente de la recta resultante corresponde al coeficiente que se multiplica por la variable independiente, en este caso 1,2. La respuesta falsa es la 3. Lo que representa 81,5 es el punto de corte de la recta con el eje de ordenadas cuando la variable independiente (edad) es igual a cero, es decir la PAS durante el primer año de vida.

Question 2

2. Un coeficiente de correlación muy significativo indica:
3. Existe en la población una relación intensa entre las dos variables.
4. La correlación entre las dos variables en la población origen de la muestra con gran probabilidad es muy distinta a 0.
5. La correlación entre las dos variables en la población origen de la muestra con gran probabilidad es muy distinta de 1.
6. La correlación entre las dos variables en la población de origen de la muestra con gran probabilidad es muy próxima a 1.

Answer 2

Respuesta correcta: 2
COMENTARIO: En el caso del coeficiente de correlación, las pruebas de contraste de hipótesis se basan en calcular la probabilidad de que el 0 (valor nulo, no existe correlación) quede incluido en el intervalo de confianza del coeficiente de correlación. Por tanto, el hecho de que sea muy significativo quiere decir que es muy poco probable que el valor real del coeficiente de correlación sea 0 (es muy poco probable que la correlación observada sea debida al azar).

Question 3

3. Se realiza un modelo de regresión sobre que relaciona el índice paquete-año (IPA), como variable independiente, con el número de exacerbaciones/año en pacientes con EPOC, como variable dependiente. La ecuación que se obtiene en el modelo es y=0.13 + 0.6x. ¿Cuántas exacerbaciones/año más tendrán los pacientes con EPOC al aumentar una unidad el IPA?
4. 0.6.
5. 0.13.
6. 0.73.
7. 1.45.

Answer 3

Respuesta correcta: 1
COMENTARIO: Esta pregunta hace referencia a la interpretación del coeficiente β o pendiente de la curva, que en nuestra ecuación es 0.6.

Question 4

4. Un trabajo de reciente publicación relaciona el número de horas de trabajo de las secretarias de dirección con la debilidad del pinch test (pinza término terminal) en mano dominante secundaria a rizartrosis, medida en bares. El coeficiente de correlación entre ambas variables es 0,6 (p

Answer 4

Respuesta correcta: 4
COMENTARIO: Sobre el coeficiente de correlación de Pearson, repasa los conceptos básicos del mismo. Oscila entre - 1 y +1, mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas, se considera fuerte a partir de un valor absoluto de 0,7. El concepto de variable dependiente e independiente no se emplea en la correlación, sino en el análisis de regresión, por eso es falsa la respuesta 4.

Question 5

5. Supongamos que un investigador decide realizar un estudio sobre la sarcoidosis, respecto a la posible relación entre el calcio sérico y los niveles de enzima conversora de angiotensina en plasma. Pretende obtener una ecuación que permita predecir cómo varía una de las variables en función de la otra. Para ello, recurrirá a una de las siguientes:
6. Test de Wilcoxon.
7. Correlación lineal.
8. Chi-cuadrado.
9. Regresión lineal.

Answer 5

Respuesta correcta: 4
COMENTARIO: Para comparar dos variables cuantitativas entre sí podemos hacerlo hallando un coeficiente que cuantifique cómo se relacionan (coeficiente de correlación de Pearson) o hallando la ecuación exacta que las pone en relación (regresión), que es exactamente lo que nos piden.

Question 6

6. Dos variables presentan un coeficiente de correlación de 0,30, que es estadísticamente significativo (p

Answer 6

Respuesta correcta: 4
COMENTARIO: El análisis de correlación estudia también la relación entre dos variables cuantitativas. Se mide mediante el coeficiente de correlación de Pearson (r). Las características del coeficiente de correlación son las siguientes:
Varía entre - 1 y + 1.
Para r = ± 1, hay una relación perfecta entre x e y, es decir, todos los puntos (x, y) están en una línea recta. Un valor positivo de r indica que a medida que aumenta una variable, lo hace la otra o que a medida que disminuye una también lo hace la otra. Un coeficiente de correlación negativo indica que a medida que
disminuye una variable aumenta la otra o viceversa.
r = 0 indica que no hay correlación lineal.
En la pregunta que nos ocupa, la asociación entre las dos variables es estadísticamente significativa (p