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Estadistica Flashcards

1
Q

Muestreo por azar en el que todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser incluidos en la muestra

A

Probabilístico

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Q

Desventaja del muestreo NO probabilístico

A

No son extrapolable a la población

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3
Q

Muestreo con menor probabilidad de sesgos

A

Probabilístico

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4
Q

Muestreo donde elijo 1 cada (n) individuos

A

Muestreo SISTEMATICO

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5
Q

Cuando utilizamos el muestreo estratificado

A

Cuando haya una variable pronostica que pudiera influir en el desarrollo de la enfermedad

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6
Q

Representación grafica de las variables Cualitativas

A

Diagrama de Barras

Diagrama sectorial/pastel

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7
Q

Histograma y polígono de frecuencia lo utilizamos para

A

Variables cuanti Continuas

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8
Q

Para las variables cuanti discretas utilizamos

A

Diagrama de Barras

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9
Q

Muestreo por conglomerados

A

Se utilizan como base del muestreo al grupo de sujetos

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10
Q

Medidas de centralización

A

Media
Moda
Mediana

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11
Q

Cuando coinciden la mediana y la media

A

en una distribución simétrica

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12
Q

Media de centralización que se prefiere cuando la muestra es Homogénea

A

Media aritmética *utiliza todos los datos

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13
Q

Medida de centralización que se altera en situaciones atípicas/error de datos/ valor anormal

A

Media aritmética

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14
Q

No se ve alterada con valores extremos

A

Mediana

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15
Q

Si la media y mediana difieren mucho

A

Distribución—Asimétrica HETEROGENEIDAD

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16
Q

Indican si los valores de la distribución estan muy dispersos o concentrados alrededor de la media

A

Medidas de DISPERSION

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17
Q

Medida de dispersion para datos asimétricos

A

Rango Intercuartílico

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18
Q

Medida de centralización y de dispersion que se ven afectadas por valores extremos

A

Media

Desviación típica

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19
Q

Medida de centralización mas potente

A

Media

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20
Q

es la medida de dispersion mas potente

A

Desviación típica

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21
Q

Tipo de distribución + frc es

A

La normal/Gauss

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22
Q

Media mediana y moda coinciden en el mismo valor en que situación

A

Distribución de Gauss o simétrica

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23
Q

Parametro que se emplea para decir si una distribución es Homogenea o dispersa

A

Coeficiente de Variación

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24
Q

Mide el apuntamiento de una distribución

A

Curtosis

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25
Si sumo una constante a todos los valores la media y la varianza?
Aumenta a ese valor la MEDIA | y NO modifica la varianza
26
Si a todos los valores de una distribución se les multiplica por una constante que pasa con sus medidas
Media y Desviación típica se multiplican por la constante | Varianza Multiplicada por el cuadrado de la constante
27
Curtosis Leptocurtica
Gran concentración de valores
28
Curtosis Mesocúrtica
Concentración Normal de valores
29
baja concentración de valores
Platicurtica
30
Desviación estándar sobre la Media
Coeficiente de variación
31
Representa el coeficiente de curtosis
G2
32
g1 = ±0,5 y g2 = ±0,5 son los datos que debe tener
La curva Normal/Gauss/Simetrica
33
Curva de Probabilidad continua con forma de campana
Distribución de Gauss
34
limites de la campana Gauss
+/- Infinito
35
Que cantidad de la muestra esta incluido en el intervalo media +/- 1.96
95%
36
El 68% de la muestra se encuentra a cuantas desviaciones estándar
A 1 desviación Estándar
37
A 2 (1.96) Desviaciones estándar tenemos que porcentaje de la muestras?
95%
38
Distribución para variables cuantitativas discretas
Binomial | Poisson
39
A 2.57 Desviaciones estándar englobamos que cantidad de la muestra
99.7% sobrando 0.3% que se divide equitativamente en un 0.15% a cada lado
40
Una variable sigue una distribución Normal esto significa que
El 95% de la muestra esta a 2 desviaciones estándar
41
Distribución Unimodal
Distribución de Gauss
42
A medida que el IC es mas pequeño el tamaño muestral
Es mas grande
43
Conocer la media poblacional a partir de la media muestral lo hacemos con
Estimación de medias - Puntual - por intervalos
44
A partir de una población estimamos medias
Error estándar de la media
45
El error estándar de la media es
La desviación típica de la media poblacional
46
Media de las medias extraidas de la población
Media Poblacional (μ)
47
Mediante la estadística Inferencial *Error estándar de la media'' podemos
Estimar, NO se puede afirmar
48
La estadística descriptiva nos permite
Calcular y afirmar
49
Comprende el empleo de error estándar de la media + principios de distribución normal
Calculo de los Limites de confianza
50
Que Indica nivel de confianza 1 - alfa
Probabilidad que hay de que la media poblacional (μ) pertenezca a ese intervalo
51
Significación alfa = 0.05 o IC 95% indica que
Probabilidad que hay de errar en la estimación
52
Parametro de dispersion que siempre se emplea para el calculo de los IC es
El error estándar de la media
53
El valor de P coincide con
Probabilidad de cometer un error Alfa (tipo I)
54
Si tenemos un IC de 95% el 5% restante es?
La probabilidad de que el IC este mal calculado
55
El IC tiene menor precision cuando
Es muy grande (Menos n)
56
Que Implica tener IC grande
Mayor probabilidad de Incluir entre los valores el valor NULO (1)
57
El contraste de Hipótesis permite calcular
Como de probable es que lo concluido en nuestro estudio (H1) lo haya provocado el azar
58
Característica que mas influye en valor de p es el
Tamaño muestral
59
Es lo complementario al error Beta
POTENCIA o poder estadístico de un test
60
Se rechaza la H0 siendo cierta
Error tipo I alfa *digo que hay diferencias cuando no las hay*
61
Probabilidad de observar los resultados de un estudio u otros mas alejados de H0 si esta fuese cierta
Valor de p
62
Muestras de pequeño tamaño (n<30) es muy probable que
Los valores de p sean no significativos
63
Las multiples comparaciones en un estudio predispone a
Aumenten los falso positivos (mayor pb de cometer un error tipo I)
64
Capacidad que tiene un test para detectar una diferencia cuando esta existe en realidad
POTENCIA

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