ET10

Question 1

Qué es la potencia del test?

Answer 1

Capacidad que tiene para demostrar la hipótesis alternativa siendo ésta cierta, es decir capaz de detectar una diferencia cuando ésta exista en realidad

Question 2

Test estadístico si hay que comparar más de dos medias?

Answer 2

ANOVA

Question 3

Qué representa la p o grado de significación?

Answer 3

Probabilidad de que las diferencias encontradas en el estudio se deban al azar

Question 4

Test estadístico para dos cualitativas?

Answer 4

chi cuadrado

Question 5

Cuándo se utilizan los test no paramétricos?

Answer 5

Tamaños muestrales < 30, la población no es normal

Variable indique una medida aproximada, no el valor real

Question 6

Característica de un test análoga a la potencia o poder estadístico?

Answer 6

Sensibilidad

Question 7

Que test descriptivo se puede usar para la supervivencia?

Answer 7

Test de Kaplan Meier

Question 8

La probabilidad de rechazar la hipótesis nula (H0) cuando ésta es falsa es?

Answer 8

Potencia

Question 9

Si se rechaza la hipótesis nula siendo cierta, es un error?

Answer 9

Error tipo I o alfa

Question 10

Probabilidad de aceptar la hipótesis nula cuando es falsa

Answer 10

Error tipo beta

Question 11

Qué es el error tipo II

Answer 11

No se rechaza la hipótesis nula y es falsa (no se aceptan que haya diferencia, pero sí las hay)

Question 12

Test estadístico para variable cualitativa + cualitativa de muestras grandes?

Answer 12

Chi cuadrado

Question 13

Test estadístico para variable cualitativa + cualitativa de muestras pequeñas?

Answer 13

Test de Fisher

Question 14

Test estadístico para variable cualitativa + cualitativa de datos apareados?

Answer 14

U de Mc Nemar

Question 15

Test estadístico para variable cualitativa + cuantitativa de dos grupos?

Answer 15

t student

Question 16

Test estadístico para variable cualitativa + cuantitativa de > de 2 grupos?

Answer 16

Análisis de la varianza o ANOVA

Question 17

Test estadístico para variable cualitativa + cuantitativa de > 2 grupos no paramétricos?

Answer 17

Mann Whitney

Question 18

Test estadístico para variable cuantitativa + cuantitativa?

Answer 18

Correlación de Pearson

Question 19

Medidas de asociación (correlación) en un análisis de supervivencia?

Answer 19

HR (Hazard ratio)

Question 20

Para el análisis de la correlación entre varaibles cuantitativas normales se utiliza?

Answer 20

R de Pearson

Question 21

Para el análisis de la correlación entre variables ordinales no normales se utiliza?

Answer 21

RHO de Spearman

Question 22

Para el análisis de la correlación entre variables cualitativas se utiliza?

Answer 22

Chi cuadrado

Question 23

Qué indica un R de Pearson de cero?

Answer 23

Que no hay correlación lineal

Question 24

Cuál es análisis multivariante cuando la variable dependiente es cualitativa?

Answer 24

Regresión logística

Question 25

Qué indica una correlación de Pearson de -/+1

Answer 25

Correlación lineal perfecta

Question 26

Para qué sirve los análisis de correlación y regresión?

Answer 26

Para estudiar la relación entre dos variables cuantitativas

Question 27

Qué test estadístico se utiliza para estudiar la contribución de varios factores en el IAM (si/no)?

Answer 27

Regresión logística

Question 28

Qué tipo de error hay que tener en cuenta para el cálculo del tamaño muestral en el contraste de hipótesis?

Answer 28

Error tipo I y error tipo II

Question 29

Si la variable es cualitativa o cuantitativa la medida a estimar es en forma de?

Answer 29

Cualitativa en porcentajes (%SI, % NO) | Cuantitativa en media y DE

Question 30

Qué son datos apareados?

Answer 30

La medición antes-después en el mismo grupo de pacientes

Question 31

Qué ecuación es la del análisis de regresión lineal

Answer 31

Y = a + BX a es el punto en el que la línea corta el eje vertical B es la pendiente de la recta, es la cantidad que cambia Y por unidad de cambio de X

Question 32

Qué es el error tipo I?

Answer 32

Rechazar la H0 siendo cierta | Implica aceptar diferencias que en realidad no existen

Question 33

Qué es el error tipo II?

Answer 33

Es la probabilidad de rechazar la hipótesis alternativa siendo cierta. No detectar diferencias cuando realmente sí existen. Es como un falso negativo

Question 34

Condiciones para elegir un test paramétrico?

Answer 34

Distribución normal de la variable estudiada. Tamaño muestral suficiente (n > 30). No pueden manejar variables ordinales.

Question 35

¿Cuál es la interpretación de la significación estadística (valor de la “p”) de una prueba de contraste de hipótesis?

Answer 35

Es el error I o alfa, probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es cierta

Question 36

La probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando ésta es falsa se denomina:

Answer 36

Potencia

Question 37

El valor p es?

Answer 37

La probabilidad de observar los resultados del estudio, u otros más alejados de la hipótesis nula, si la hipótesis nula fuera cierta.

Question 38

El tamaño muestral de una media dependerá de?

Answer 38

* El nivel de confianza o seguridad (1-α), habitualmente 95%. * La precisión con que se desea estimar el parámetro. * Una idea de la varianza de la variable cuantitativa

Question 39

Los factores a tener en cuenta para determinar el tamaño muestral en un contraste de hipótesis son?

Answer 39

• La magnitud de la diferencia a detectar debe ser clínicamente relevante. • Idea aproximada de los parámetros de la variable estudia • La variabilidad de la variable principal. • La seguridad del estudio (α: 5%). • Poder estadístico (1-β: 80% min) (riesgo de cometer error β: 0,1-0,2). • La proporción de pacientes en c/grupo • La proporción de pérdidas (d) • La definición de si la hipótesis va a ser unilateral o bilateral: - Bilateral: cualquiera de los dos parámetros puede ser > o < que el otro. - Unilateral: uno de los parámetros debe ser mayor que el otro, indicando una dirección de las diferencias. Sólo H0 > o < H1. La hipótesis bilateral disminuye el riesgo de cometer un error de tipo I

Question 40

Para establecer qué variables independientes influyen en la variable dependiente, se utiliza que técnica estadística?

Answer 40

Regresión múltiple

Question 41

Tamaño muestral para estimar una proporción se debe conocer?

Answer 41

• El nivel de confianza o seguridad (1-α). Para una seguridad del 95% = 2; para una seguridad del 99% = 2,6. • La precisión que se desea para el estudio. • p = 0,5 (50%).

Question 42

¿Qué factor NO se debe considerar para elegir el tamaño muestral?

Answer 42

Depende si es por contraste de hipótesis o si es por estimación de parámetros - Magnitud de la diferencia a detectar que tenga interés clínicamente relevante. - Tener una idea aproximada de loa parámetros de la variable que se estudia. - Variabilidad de la variable principal. - Error alfa, o lo que es lo mismo, seguridad del estudio. - Poder estadístico o riesgo de cometer un error beta. - Proporción de los pacientes en los distintos grupos que responderá a cada tratamiento. - Proporción de pérdidas. - Definir si la hipótesis nula es uni o bilateral.