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EPI-EST > Estadistica > Flashcards

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
Q

Si sumo una constante a todos los valores la media y la varianza?

A

Aumenta a ese valor la MEDIA

y NO modifica la varianza

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26
Q

Si a todos los valores de una distribución se les multiplica por una constante que pasa con sus medidas

A

Media y Desviación típica se multiplican por la constante

Varianza Multiplicada por el cuadrado de la constante

27
Q

Curtosis Leptocurtica

A

Gran concentración de valores

28
Q

Curtosis Mesocúrtica

A

Concentración Normal de valores

29
Q

baja concentración de valores

A

Platicurtica

30
Q

Desviación estándar sobre la Media

A

Coeficiente de variación

31
Q

Representa el coeficiente de curtosis

A

G2

32
Q

g1 = ±0,5 y g2 = ±0,5 son los datos que debe tener

A

La curva Normal/Gauss/Simetrica

33
Q

Curva de Probabilidad continua con forma de campana

A

Distribución de Gauss

34
Q

limites de la campana Gauss

A

+/- Infinito

35
Q

Que cantidad de la muestra esta incluido en el intervalo media +/- 1.96

A

95%

36
Q

El 68% de la muestra se encuentra a cuantas desviaciones estándar

A

A 1 desviación Estándar

37
Q

A 2 (1.96) Desviaciones estándar tenemos que porcentaje de la muestras?

A

95%

38
Q

Distribución para variables cuantitativas discretas

A

Binomial

Poisson

39
Q

A 2.57 Desviaciones estándar englobamos que cantidad de la muestra

A

99.7% sobrando 0.3% que se divide equitativamente en un 0.15% a cada lado

40
Q

Una variable sigue una distribución Normal esto significa que

A

El 95% de la muestra esta a 2 desviaciones estándar

41
Q

Distribución Unimodal

A

Distribución de Gauss

42
Q

A medida que el IC es mas pequeño el tamaño muestral

A

Es mas grande

43
Q

Conocer la media poblacional a partir de la media muestral lo hacemos con

A

Estimación de medias

  • Puntual
  • por intervalos
44
Q

A partir de una población estimamos medias

A

Error estándar de la media

45
Q

El error estándar de la media es

A

La desviación típica de la media poblacional

46
Q

Media de las medias extraidas de la población

A

Media Poblacional (μ)

47
Q

Mediante la estadística Inferencial *Error estándar de la media’’ podemos

A

Estimar, NO se puede afirmar

48
Q

La estadística descriptiva nos permite

A

Calcular y afirmar

49
Q

Comprende el empleo de error estándar de la media + principios de distribución normal

A

Calculo de los Limites de confianza

50
Q

Que Indica nivel de confianza 1 - alfa

A

Probabilidad que hay de que la media poblacional (μ) pertenezca a ese intervalo

51
Q

Significación alfa = 0.05 o IC 95% indica que

A

Probabilidad que hay de errar en la estimación

52
Q

Parametro de dispersion que siempre se emplea para el calculo de los IC es

A

El error estándar de la media

53
Q

El valor de P coincide con

A

Probabilidad de cometer un error Alfa (tipo I)

54
Q

Si tenemos un IC de 95% el 5% restante es?

A

La probabilidad de que el IC este mal calculado

55
Q

El IC tiene menor precision cuando

A

Es muy grande (Menos n)

56
Q

Que Implica tener IC grande

A

Mayor probabilidad de Incluir entre los valores el valor NULO (1)

57
Q

El contraste de Hipótesis permite calcular

A

Como de probable es que lo concluido en nuestro estudio (H1) lo haya provocado el azar

58
Q

Característica que mas influye en valor de p es el

A

Tamaño muestral

59
Q

Es lo complementario al error Beta

A

POTENCIA o poder estadístico de un test

60
Q

Se rechaza la H0 siendo cierta

A

Error tipo I alfa digo que hay diferencias cuando no las hay

61
Q

Probabilidad de observar los resultados de un estudio u otros mas alejados de H0 si esta fuese cierta

A

Valor de p

62
Q

Muestras de pequeño tamaño (n<30) es muy probable que

A

Los valores de p sean no significativos

63
Q

Las multiples comparaciones en un estudio predispone a

A

Aumenten los falso positivos (mayor pb de cometer un error tipo I)

64
Q

Capacidad que tiene un test para detectar una diferencia cuando esta existe en realidad

A

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