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INVESTIGACIÓN 2 > PRUEBA TODO EL PARCIAL > Flashcards

PRUEBA TODO EL PARCIAL Flashcards

1
Q

Razón:

A

Es la comparación entre dos datos de un todo 2:1

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2
Q

Proporción:

A

La división de un dato para el total 5:10. No debe pasar la unidad 0.2.

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3
Q

Tasa:

A

Comparación entre los sujetos que presentan la enfermedad sobre el total de sujetos que tienen el factor de riesgo de presentar la enfermedad
Tasa de mortalidad de cáncer de colon: 20/ 1000

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4
Q

Porcentaje:

A

Proporcion multipliado por 100= 20%

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5
Q

Gráficos para variables cualitativas:

A

Gráfico de sectores
Gráfico de barras
Gráfico de líneas

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6
Q

Gráficos para variables cuantitativas:

A

Histograma
Polígono de frecuencias
Caja y bigotes
Dispersograma

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7
Q

Gráfico de sectores:

A

Variables categóricas que no sobrepasen las 6 categorías. Que tampoco se usan cuando hay dos categorías.

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8
Q

Gráficos de barras

A

Se usa para variables cualitativas categóricas: categorías de mas de 6 y para 2 categorías

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9
Q

Gráfico de líneas

A

Sirve para ver el comportamiento de una variable cuantitativa continua y cualitativas través del tiempo.
Y: dependiente
X: Independiente
Sirve para el comportamiento de la variable dependiente (Y)
comportamiento del ritmo circadiano en relación a la obesidad cardiaco en 3 meses

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10
Q

Dispersograma

A

Sirve para ver el grado de correlación entre dos variables cuantitativas si la variable independiente influye en la variable dependiente

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11
Q

Histograma y polígono de frecuencias

A

Sirve para ver el comportamiento de una distribución de tatos agrupadas en segmentos e intervalos.
Rango de edad en 15 a 20, entre 21 a 25
Polígono de frecuencia: Se hace junto con el histograma

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12
Q

Pruebas para normalidad de datos

A

Shapiro Wilk
Kolgomorov Smirnov

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13
Q

Diferencias entre utilizar Shapiro Wilk y Kolgomorov Smirnov

A

Shapiro wilk Datos menores a 50
Kolmogorov smirnov Datos mayores a 50

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14
Q

Pruebas estadísticas
Pruebas si hay normalidad de datos

A

H0= No hay diferencia en la distribución de los datos (Simétricas)

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15
Q

Pruebas estadísticas
Pruebas si hay anormalidad de datos

A

H1= Si hay diferencias en la distribución de datos

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16
Q

Pruebas simétricas, Variables cualitativas

A

Chi2, corrección de Yates y Fisher cuando Ve mayor a 5
Chi de Mcnemar
T de student

T de diferencia de proporciones (%) para una referencia

T de diferencia de proporciones para grupos independientes

T de diferencia de proporciones para grupo dependientes (No independientes)

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17
Q

Pruebas simétricas, variables cuantitativas

A

T de medias (promedios) para el promedio de una referencia
T de medias para varianzas homogéneas
T de medias para varianzas heterogéneas
T pareada
ANOVA

18
Q

Pruebas no paramétricas, variables cuantitativas

A

Siempre son para datos menores a 30
Se muestran en datos de distribución nominal u ordinal
U de manwhitney
T de wilcoxon
Prueba de kruskall-wallis
Prueba de Friedman
Prueba de Kaplan-Meier o análisis de supervivencia

19
Q

Chi2 como usar

A

La relación entre dos variables cualitativas dicotómicas o categóricas.
Yates ve >5
Fisher Ve >5 (e)
Variable independiente= en la columna
Variable dependiente= en las filas

20
Q

Chi de Mcnemar

A

Evalua la eficacia de una intervención entre un antes y un después a través del tiempo (Datos pareados) Grupos dependientes= en el tiempo.

21
Q

T de diferencia de proporciones (%) para una referencia

A

Comparo mi estudio con un estudio cualquiera

22
Q

T de diferencia de proporciones para grupos independientes

A

No son similares entre sí, o no salen de una población común no son observados a través del tiempo.
Eficacia de metformina entre hombres y mujeres, y me dio como resultado que la metformina en hombres es más eficaz.

23
Q

T de diferencia de proporciones para grupo dependientes (No independientes)

A

Se observan a través del tiempo (antes y después) datos pareados, salen de una población común. Variables cualitativas

24
Q

T de medias (promedios) para el promedio de una referencia

A

Comparo mi estudio con otro estudio, pero son variables cuantitativas

25
Q

T de medias para varianzas homogéneas

A

F= S2 >/S2<
H0: No hay diferencias entre las varianzas
H1: Si hay diferencias entre mis varianzas (heterogéneas)
Gl 4
F calculada era 5

26
Q

T de medias para varianzas heterogéneas

A

F= S2 >/S2<
H0: No hay diferencias entre las varianzas
H1: Si hay diferencias entre mis varianzas (heterogéneas)
Gl 4
F calculada era 5

27
Q

T pareada

A

Ver la eficacia de una intervención entre un antes y un después, pero para variables cuantitativas

28
Q

ANOVA

A

Sirve para más de dos grupos
Variable independiente es cualitativa
Variable dependiente es cuantitativa

29
Q

U de manwhitney

A

Son para dos grupos independientes. Poblaciones distintas y que no se miden a través del tiempo.

30
Q

T de wilcoxon

A

Son para dos grupos dependientes (pareados) = a traves del tiempo y que evalúan poblaciones similares

31
Q

Prueba de kruskall-wallis

A

Mas de dos Grupos independientes

32
Q

Prueba de Friedman

A

Mas de dos grupos dependientes

33
Q

Prueba de Kplan-Meier o análisis de supervivencia

A

Mide el tiempo para que ocurra un evento, mide el tiempo en la que la variable independiente tiene efecto en la variable dependiente.

34
Q

Pruebas de correlación

A

Correlación de Pearson prueba r r= 0.7
Coeficiente de determinación
Regresión lineal
Regresión lineal simple
Regresión lineal múltiple

35
Q

Correlación de Pearson prueba r r= 0.7

A

Grado de correlación entre dos variables cuantitativas
Variable independiente con la dependiente
0.1 a 0.3 correlación baja
0.2 de 0.30 a 0.5 correlacion media
Mas de 0.50 correlacion alta

36
Q

Coeficiente de determinación

A

La variabilidad que existe en mi estudio. Entre mas variables son mis datos más confiables mi estudio
Valores en porcentajes
Mas se acerque al 100 mas variable es mi estudio

37
Q

Regresión lineal

A

Predicción del grado de correlación entre dos variables cuantitativas

38
Q

Regresión lineal simple

A

Dos variables cuantitativas Una variable independiente y una variable dependiente

39
Q

Regresión lineal múltiple

A

Mas de dos variables cuantitativas. Dos o más variables independientes y una variable dependiente
Y= a+XB

40
Q

Medidas de asociación

A

RR y OR

41
Q

RR Significado e interpretación

A

cuenta el numero de veces a enfermar
1= no es significativo
Mas de 1 muestra el riesgo a enfermar
Menos de 1 muestra un efecto protector
Probabilidad de que el factor de riesgo me cause la enfermedad

42
Q

OR significado e interpretación

A

Probabilidad de que la enfermedad actual se asocie al factor de riesgo

IC95%: El 95% de que mi estudio se repita
IC: no tiene que topar el 1 para que significativo
1= no es significativa
OR: 3.5 (IC 0.9-4.5) = NO es significativo
RR: 4 (IC1.6-5) =

INVESTIGACIÓN 2 (1 decks)

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