SIGNIFICANCIA ESTADISTICA

Question 1

cuales son las dos caracteristicas que siempre se deben perseguir independiente del tema y objetivos??

Answer 1

preciso y valido

Question 2

cuales son los apartados del estudio??

Answer 2

1) planficiacion
ejecucio
interpretacion

Question 3

y cual es la META fundamental que todo estudio debe perseguir??

Answer 3

agudeza en la medicion

Question 4

cuales son los 2 elementos que amenazan la AGUDEZ en la medicion??

Answer 4

1) el error aleatorio
2) error sistematico

Question 5

cual es la carencia del error aleatorio y se corresponde con la reduccion del error debido al azar??

Answer 5

**precision
**

incrementas la muestra para que la precision suba pero esto baja el intervalo de confianza y e error estandar

entonces hay que preocuparse por el tamaño muestral

Question 6

como mejoramos entonces la precision para aumentar la eficiencia de la informacion que obtendremos con los sujetos de estudio??

Answer 6

modificando el diseño del estudio

Question 7

son los errores sistematicos en un estudio epidemiologico que producen una estimacion incorrecta de asociacion entre la exposicion de y la enfermedad??

Answer 7

SESGOS

Question 8

¿Cuál de los siguientes describe un sesgo en la selección?
A) Cuando los datos son obtenidos de manera incorrecta o incompleta.
B) Cuando los grupos del estudio no son comparables debido a cómo fueron seleccionados los pacientes.
C) Cuando no se recoge información sobre una variable que influye en la exposición y el efecto.
D) Cuando se introduce un error en el análisis estadístico.

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de sesgo en la información?
A) Cuando los grupos de pacientes del estudio no son comparables debido a cómo se obtuvieron los datos.
B) Cuando los participantes son seleccionados de manera no aleatoria.
C) Cuando no se tiene en cuenta una variable que influye en el efecto estudiado.
D) Cuando se pierde un alto porcentaje de seguimiento en un estudio de cohorte.

¿Cuál es la definición de un factor de confusión?
A) Cuando los grupos no son comparables debido a una mala selección de los participantes.
B) Cuando los datos del estudio no se recopilan de manera adecuada.
C) Cuando no se recoge información sobre un factor que se relaciona a la vez con la exposición y con el efecto estudiado.
D) Cuando los resultados de un estudio son influenciados por el azar y no por la metodología.

Answer 8

¿Cuál de los siguientes describe un sesgo en la selección?
A) Cuando los datos son obtenidos de manera incorrecta o incompleta.
B) Cuando los grupos del estudio no son comparables debido a cómo fueron seleccionados los pacientes. ✅
C) Cuando no se recoge información sobre una variable que influye en la exposición y el efecto.
D) Cuando se introduce un error en el análisis estadístico.

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de sesgo en la información?
A) Cuando los grupos de pacientes del estudio no son comparables debido a cómo se obtuvieron los datos. ✅
B) Cuando los participantes son seleccionados de manera no aleatoria.
C) Cuando no se tiene en cuenta una variable que influye en el efecto estudiado.
D) Cuando se pierde un alto porcentaje de seguimiento en un estudio de cohorte.

¿Cuál es la definición de un factor de confusión?
A) Cuando los grupos no son comparables debido a una mala selección de los participantes.
B) Cuando los datos del estudio no se recopilan de manera adecuada.
C) Cuando no se recoge información sobre un factor que se relaciona a la vez con la exposición y con el efecto estudiado. ✅
D) Cuando los resultados de un estudio son influenciados por el azar y no por la metodología.

Question 9

en que tipos de estudio generan problemas los sesgos de seleccion??

Answer 9

1) casos y controles
2) estudios de cohortes restrospectivos

Question 10

sesgo en el que el error sistematico para de la forma en la que mide la informacion sobre la exposicion a estudiar o los resultados??

Answer 10

sesgo de informacion u observacion

Question 11

de donde derivan los sesgos de observacion o informacion???

Answer 11

diferencias sistematicas

Question 12

sesgo que se da por error de medicion en la exposicion o enferemedad o en la clasificacion erronea de los sujetos??

Answer 12

sesgo de informacion u observacion

Question 13

cual de la siguuiente NO es una fuente de sesgo de informacion??
1) instrumento malo
2) criterios dx incorrectos
3) omisiones
4) imprecisiones en la informacxion
5) por perdida en el seguimiento
6) error al clasificar
7) error al usar cuestionarios o por encuestadores

Answer 13

cual de la siguuiente NO es una fuente de sesgo de informacion??
1) instrumento malo
2) criterios dx incorrectos
3) omisiones
4) imprecisiones en la informacxion
**5) por perdida en el seguimiento
**6) error al clasificar
7) error al usar cuestionarios o por encuestadores

Question 14

V o F: los sesgos, el azar y la presencia de variales confusoras debe tenerse en cuenta como explicacion posible de cualquier asociacion estadistica ya sa esta positiva o negativa o no exstente

Answer 14

V

Question 15

de cuanto debe ser el valor de alfa mas reducido para disminuir errores tipo I ??

Answer 15

0.01 o 0.001

Question 16

cuales son las recomendaciones para disminuir el error de tipo 1??

cuando rechazas la hipotesis nula cuando en realidad es verdadera “P”

Answer 16

1) tener una teoria de que guia la investigacion
2) dismunuir el N de test estadisticos
3) depurar la base de datos
4) usar valor de alfa bajo 0.001 o 0.001
5) reproducir el estudio

Question 16

cuales son las recomendaciones para disminuir el error de tipo II??

Answer 16

1) aumentar el tamaño de la muestra
2) estimar el poder estadistico
3) incrementar el valor de alfa
4) usar test parametrico mas potentes

Question 17

la probabilidad de recharzar la hipotesis nula y sea verdadera es error tipo I y se le denomina?

Answer 17

nivel de significacion “P” o error alfa

Question 18

V o F: la P es por tanto un indicador de fuerza de la asociacion y su importancia

Answer 18

F no es

Question 19

de cuanto es el valor de nivel de significacion estadistica??’

Answer 19

0.05 o 0.01

Question 20

si rechazamos una hipotesis cuando en realidad era falsa que tendremos??

Answer 20

un acierto, llamado potencia de prueba

Question 21

si acepto una hipotesis nula cuando en realidad es verdaera??

Answer 21

un acierto, y se llama nivel de confianza

significacion sera cuando rechazas y es verdadera

Question 22

test de significacion estaditisca que cuantifican hasta que punto la variabilidad de la muestra puede ser responsable de los resultados de un estudio en particular??

Answer 22

test de hipotesis

Question 23

hipotesis que afirma que no hay asociacion entre dos variables estudiadas??
1) hipotesis alternativa
2) hipotesis nula

hipotesis que afirma que hay algun grado de relacion o asociacion entre dos variables?
1) hipotesis alternativa
2) hipotesis nula

Answer 23

hipotesis que afirma que no hay asociacion entre dos variables estudiadas??
1) hipotesis alternativa
**2) hipotesis nula
**
hipotesis que afirma que hay algun grado de relacion o asociacion entre dos variables?
**1) hipotesis alternativa
**2) hipotesis nula

Question 24

cual es la barrera en la investigacion??

Answer 24

el error que uno preestableci

Question 25

Hipótesis Correlacional Coeficiente de correlación de Pearson Coeficientes de correlación de Spearman y Kendall Coeficiente Eta para relaciones no lineales (curvilíneas) Coeficientes de correlación e independencia para tabulaciones cruzadas: Phi, C de Pearson, V de Cramer, Lambda, Gamma, Tau, Somers, etc.

Answer 25

Hipótesis Causal Regresión lineal Análisis de covarianza (ANCOVA) Hipótesis de Diferencia de Grupos Prueba t Análisis de varianza (ANOVA) Contraste de la diferencia de proporciones Chi cuadrada

Question 26

para la diferencias de grupos para establecer relacion como hipotesis, que prueba se usa??

Answer 26

chi cuadrado

Question 27

en que tipo de hipotesis se usa el coeficiente de correlacion de perason y las de spearman y kendall??

Answer 27

correlacional

Question 28

la prueba T en qe tipo de hipotesis se usa??

Answer 28

DIFERENCIA DE GRUPOS

Question 29

Se trata de la comparación de la proporción evaluada en un grupo, comparada con el parámetro de la población. * Se utiliza para la comparación de la distribución de una muestra con alguna distribución teórica que se supone describe a la población de la cual se extrajo. ??

Answer 29

prueba de bondad de ajuste

Question 30

si la muestra es menor a 30 cual se usara??

Answer 30

T de student con distribucion normal

Question 31

cual es ek supuesto paa el contraste de medias mas exigente??

Answer 31

prueba de normalidad

Question 32

si los supuestos no se cumple a que procedemos??

Answer 32

pruebas no parametricas

Question 33

la prueba no considera a una variables como independi y la otra como dependi, solo establece el grado de rela, la causalidad la establece el investigadr??

Answer 33

correlacion de pearson pearson

Question 34

¿A qué método pertenece el siguiente propósito fundamental? Evaluar el efecto de dos o más variables independientes sobre una variable dependiente. A) Análisis de covarianza (ANCOVA) B) Análisis de varianza factoria (ANOVA de varios factores) C) Regresión múltiple D) Análisis discriminante ¿A qué método pertenece el siguiente propósito fundamental? Analizar la relación entre una variable dependiente y dos o más variables independientes, eliminando y controlando el efecto de al menos una de estas variables independientes. A) Análisis de covarianza (ANCOVA) B) Regresión múltiple C) Análisis de varianza factorial D) Análisis multivariado de varianza (MANOVA) ¿A qué método pertenece el siguiente propósito fundamental? Evaluar el efecto de dos o más variables independientes sobre una variable dependiente, así como predecir el valor de la variable dependiente con una o más variables independientes. También permite estimar qué tan independiente un individuo puede predecir las puntuaciones de la dependiente. A) Análisis lineal de patrones (PATH) B) Regresión múltiple C) Análisis discriminante D) Distancias euclidianas ¿A qué método pertenece el siguiente propósito fundamental? Analizar la relación entre dos o más variables independientes y dos o más variables dependientes. A) Análisis multivariado de varianza (MANOVA) B) Regresión múltiple C) Análisis de varianza factorial D) Análisis discriminante ¿A qué método pertenece el siguiente propósito fundamental? Determinar y representar interrelaciones entre variables a partir de regresiones, así como analizar la magnitud de la influencia de algunas variables sobre otras, influyendo directa o indirectamente. Es un modelo causal. A) Regresión múltiple B) Análisis lineal de patrones (PATH) C) Análisis de varianza factorial D) Distancias euclidianas

Answer 34

¿A qué método pertenece el siguiente propósito fundamental? Evaluar el efecto de dos o más variables independientes sobre una variable dependiente. A) Análisis de covarianza (ANCOVA) B) Análisis de varianza factorial (ANOVA de varios factores) ✅ C) Regresión múltiple D) Análisis discriminante ¿A qué método pertenece el siguiente propósito fundamental? Analizar la relación entre una variable dependiente y dos o más variables independientes, eliminando y controlando el efecto de al menos una de estas variables independientes. A) Análisis de covarianza (ANCOVA) ✅ B) Regresión múltiple C) Análisis de varianza factorial D) Análisis multivariado de varianza (MANOVA) ¿A qué método pertenece el siguiente propósito fundamental? Evaluar el efecto de dos o más variables independientes sobre una variable dependiente, así como predecir el valor de la variable dependiente con una o más variables independientes. También permite estimar qué tan independiente un individuo puede predecir las puntuaciones de la dependiente. A) Análisis lineal de patrones (PATH) B) Regresión múltiple ✅ C) Análisis discriminante D) Distancias euclidianas ¿A qué método pertenece el siguiente propósito fundamental? Analizar la relación entre dos o más variables independientes y dos o más variables dependientes. A) Análisis multivariado de varianza (MANOVA) ✅ B) Regresión múltiple C) Análisis de varianza factorial D) Análisis discriminante ¿A qué método pertenece el siguiente propósito fundamental? Determinar y representar interrelaciones entre variables a partir de regresiones, así como analizar la magnitud de la influencia de algunas variables sobre otras, influyendo directa o indirectamente. Es un modelo causal. A) Regresión múltiple B) Análisis lineal de patrones (PATH) ✅ C) Análisis de varianza factorial D) Distancias euclidianas

Question 35

¿A qué método pertenece el siguiente propósito fundamental? Construir un modelo predictivo para pronosticar el grupo de pertenencia de un caso a partir de las características observadas de cada caso (predecir la pertenencia de un caso a una de las categorías de la variable dependiente, sobre la base de variables independientes). A) Análisis discriminante B) Regresión múltiple C) Análisis de varianza factorial D) Análisis de covarianza (ANCOVA) ¿A qué método pertenece el siguiente propósito fundamental? Evaluar la similitud entre variables (en unidades de correlación). A) Distancias euclidianas B) Análisis discriminante C) Análisis lineal de patrones D) MANOVA

Answer 35

¿A qué método pertenece el siguiente propósito fundamental? Construir un modelo predictivo para pronosticar el grupo de pertenencia de un caso a partir de las características observadas de cada caso (predecir la pertenencia de un caso a una de las categorías de la variable dependiente, sobre la base de variables independientes). A) Análisis discriminante ✅ B) Regresión múltiple C) Análisis de varianza factorial D) Análisis de covarianza (ANCOVA) ¿A qué método pertenece el siguiente propósito fundamental? Evaluar la similitud entre variables (en unidades de correlación). A) Distancias euclidianas ✅ B) Análisis discriminante C) Análisis lineal de patrones D) MANOVA

Question 36

Tabla . Sinónimos de la expresión "Estadísticamente significativo" * Rechazo de la hipótesis nula * Aceptación de la hipótesis alternativa * Existe la suficiente evidencia para dudar de la hipótesis nula *

Answer 36

El resultado observado no es compatible con la hipótesis nula * Es improbable obtener un resultado como el observado si la hipótesis nula es cierta * Es improbable que el resultado observado sea debido al azar * Las variaciones inherentes al muestreo no bastan para explicar el resultado observado * p < . (si el nivel de significación fijado previamente es . ) * Las muestras proceden de poblaciones diferentes