Tema 10 El contraste de hipótesis Flashcards
¿En qué se basa el contraste de hipótesis?
A) En aceptar directamente H1 sin necesidad de probar H0.
B) En intentar rechazar H0 para así aceptar H1.
C) En demostrar que H0 y H1 son siempre equivalentes.
D) En asumir que H1 es falsa sin realizar pruebas.
En intentar rechazar H0 para así aceptar H1.
¿Qué representa el valor de p o nivel de significación en un estudio?
A) La certeza absoluta de que un resultado es correcto.
B) La probabilidad de que el resultado sea completamente erróneo.
C) La probabilidad de que el azar explique un resultado obtenido.
D) La medida de la magnitud del efecto observado en el estudio.
La probabilidad de que el azar explique un resultado obtenido.
¿Qué implica un valor de p < 0,05 en un estudio estadístico?
A) Que no hay diferencias en los resultados y todo se debe al azar.
B) Que hay una alta probabilidad de que el resultado sea erróneo.
C) Que la probabilidad de azar es baja y hay diferencias estadísticamente significativas.
D) Que el estudio no es válido y debe repetirse con más datos.
Que la probabilidad de azar es baja y hay diferencias estadísticamente significativas.
¿Cómo se denomina el error que ocurre cuando se afirma que hay diferencias, pero en realidad no las hay?
A) Error β o tipo II.
B) Error α o tipo I.
C) Error muestral.
D) Error de medición.
Error α o tipo I.
¿Qué tipo de error ocurre cuando existen diferencias reales, pero no se detectan en el estudio?
A) Error α o tipo I.
B) Error β o tipo II.
C) Error estándar.
D) Error de muestreo.
Error β o tipo II.
¿Cómo se pueden reducir los errores α (tipo I) y β (tipo II)?
A) Disminuyendo el nivel de significación.
B) Utilizando un mejor software estadístico.
C) Aumentando el tamaño de la muestra.
D) Eliminando los datos atípicos del estudio.
Aumentando el tamaño de la muestra.
¿Cómo se denomina la capacidad de un test para detectar diferencias reales cuando estas existen?
A) Nivel de significación.
B) Potencia del test.
C) Error tipo I.
D) Error tipo II.
Potencia del test.
¿Qué prueba estadística se emplea cuando se relacionan dos variables cualitativas?
A) ANOVA.
B) Correlación de Pearson.
C) Ji al cuadrado.
D) T de Student.
Ji al cuadrado.
¿En qué caso se pueden utilizar pruebas estadísticas paramétricas?
A) Cuando la muestra es muy pequeña.
B) Cuando la distribución de los datos es normal.
C) Cuando las variables son cualitativas.
D) Cuando no se conoce la distribución de los datos.
Cuando la distribución de los datos es normal.
¿Para qué se utilizan los test de correlación y de regresión?
A) Para comparar medias entre dos grupos.
B) Para establecer asociación entre dos variables cuantitativas.
C) Para analizar la relación entre variables cualitativas.
D) Para determinar si una muestra sigue una distribución normal.
Para establecer asociación entre dos variables cuantitativas.
¿Qué indica un coeficiente de correlación r positivo?
A) Que no existe relación entre las variables.
B) Que cuando una variable aumenta, la otra disminuye.
C) Que cuando una variable aumenta, la otra también lo hace.
D) Que la correlación es siempre fuerte.
Que cuando una variable aumenta, la otra también lo hace.
¿Qué significa que el coeficiente de correlación r sea igual a 1 o -1?
A) Que las variables no tienen relación entre sí.
B) Que la relación entre las variables es perfectamente lineal.
C) Que la correlación es siempre débil.
D) Que los datos están distribuidos de manera aleatoria.
Que la relación entre las variables es perfectamente lineal.
¿Qué condición debe cumplirse para realizar un test de regresión lineal?
A) Que la correlación entre las variables sea fuerte.
B) Que las variables sean cualitativas.
C) Que el coeficiente de correlación r sea igual a 0.
D) Que la distribución de los datos sea siempre no normal.
Que la correlación entre las variables sea fuerte.
¿Qué representa el poder o potencia de un test estadístico?
A) La probabilidad de cometer un error tipo I.
B) La probabilidad de cometer un error tipo II.
C) La capacidad del test para detectar una diferencia cuando realmente existe.
D) La probabilidad de que la hipótesis nula sea cierta.
La capacidad del test para detectar una diferencia cuando realmente existe.
¿Cuál es la característica distintiva del análisis de Kaplan-Meier?
A) Calcula la proporción acumulada de supervivencia en tiempos individuales.
B) Solo se aplica a estudios con distribución normal.
C) Se utiliza exclusivamente para comparar medias entre grupos.
D) No permite analizar diferencias entre grupos de tratamiento.
Calcula la proporción acumulada de supervivencia en tiempos individuales.
¿Qué ocurre cuando se relaciona matemáticamente una variable con otra u otras en forma de ecuación?
A) Se genera una ecuación de regresión.
B) Se obtiene siempre una correlación perfecta.
C) Se calcula el coeficiente de determinación.
D) Se realiza un análisis de varianza (ANOVA).
Se genera una ecuación de regresión.
¿Qué método se utiliza para analizar la asociación entre dos variables continuas?
A) Análisis de varianza (ANOVA).
B) Test de ji al cuadrado.
C) Coeficiente de correlación de Pearson.
D) Regresión logística.
Coeficiente de correlación de Pearson.
¿Qué indica un coeficiente de correlación de Pearson igual a 0?
A) Que la relación entre las variables es perfecta.
B) Que no hay correlación lineal entre las variables.
C) Que la correlación es negativa.
D) Que las variables están directamente proporcionales.
Que no hay correlación lineal entre las variables.
Se realiza un estudio para comparar el efecto de dos nuevos antihipertensivos, A y B, sobre la tensión arterial. Para ello se diseña un ensayo clínico, correcto en su ejecución, y se realiza un contraste de hipótesis, partiendo de la hipótesis nula de igualdad. Después de aplicar el modelo estadístico necesario, se concluye con la aceptación de la hipótesis nula. Años más tarde, y después de revisiones exhaustivas del ensayo, nos percatamos de la existencia de errores en los cálculos, que seguramente ocurrieron por azar, siendo en realidad cierta, en aquel escenario, la hipótesis alternativa. El error que se cometió en aquel entonces fue:
A) Un error tipo I.
B) Un error tipo II.
C) Un sesgo de selección.
D) Un sesgo de confusión.
Un error tipo II.
En un ensayo clínico se comparan cifras de glucemia al final de un estudio con tres brazos de aleatorización, cada uno de ellos utilizando un tipo diferente de insulina (detemir frente a glargina frente a NPH). Si se quiere contrastar la hipótesis de la diferencia entre las medias de los tres grupos, asumiendo que la variable glucemia se distribuye de forma normal en todos ellos, se utilizará:
A) Coeficiente de correlación intraclase.
B) Coeficiente de correlación de Pearson.
C) Prueba de la t.
D) Análisis de la varianza.
Análisis de la varianza.
En un ensayo clínico que estudió el riesgo de infarto agudo de miocardio asociado a fármacos se pretende valorar la influencia de la edad, el sexo y el hábito tabáquico en este desenlace. ¿Qué test estadístico emplearía para tal efecto?
A) Prueba de Student.
B) Correlación de Pearson.
C) Regresión lineal múltiple.
D) Regresión logística.
Regresión logística.
