ET10 Flashcards

1
Q

Qué es la potencia del test?

A

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

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2
Q

Test estadístico si hay que comparar más de dos medias?

A

ANOVA

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3
Q

Qué representa la p o grado de significación?

A

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

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4
Q

Test estadístico para dos cualitativas?

A

chi cuadrado

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5
Q

Cuándo se utilizan los test no paramétricos?

A

Tamaños muestrales < 30, la población no es normal

Variable indique una medida aproximada, no el valor real

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6
Q

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

A

Sensibilidad

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7
Q

Que test descriptivo se puede usar para la supervivencia?

A

Test de Kaplan Meier

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8
Q

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

A

Potencia

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9
Q

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

A

Error tipo I o alfa

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10
Q

Probabilidad de aceptar la hipótesis nula cuando es falsa

A

Error tipo beta

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11
Q

Qué es el error tipo II

A

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

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12
Q

Test estadístico para variable cualitativa + cualitativa de muestras grandes?

A

Chi cuadrado

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13
Q

Test estadístico para variable cualitativa + cualitativa de muestras pequeñas?

A

Test de Fisher

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14
Q

Test estadístico para variable cualitativa + cualitativa de datos apareados?

A

U de Mc Nemar

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15
Q

Test estadístico para variable cualitativa + cuantitativa de dos grupos?

A

t student

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16
Q

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

A

Análisis de la varianza o ANOVA

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17
Q

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

A

Mann Whitney

18
Q

Test estadístico para variable cuantitativa + cuantitativa?

A

Correlación de Pearson

19
Q

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

A

HR (Hazard ratio)

20
Q

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

A

R de Pearson

21
Q

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

A

RHO de Spearman

22
Q

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

A

Chi cuadrado

23
Q

Qué indica un R de Pearson de cero?

A

Que no hay correlación lineal

24
Q

Cuál es análisis multivariante cuando la variable dependiente es cualitativa?

A

Regresión logística

25
Q

Qué indica una correlación de Pearson de -/+1

A

Correlación lineal perfecta

26
Q

Para qué sirve los análisis de correlación y regresión?

A

Para estudiar la relación entre dos variables cuantitativas

27
Q

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

A

Regresión logística

28
Q

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

A

Error tipo I y error tipo II

29
Q

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

A

Cualitativa en porcentajes (%SI, % NO)

Cuantitativa en media y DE

30
Q

Qué son datos apareados?

A

La medición antes-después en el mismo grupo de pacientes

31
Q

Qué ecuación es la del análisis de regresión lineal

A

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

32
Q

Qué es el error tipo I?

A

Rechazar la H0 siendo cierta

Implica aceptar diferencias que en realidad no existen

33
Q

Qué es el error tipo II?

A

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

34
Q

Condiciones para elegir un test paramétrico?

A

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

35
Q

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

A

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

36
Q

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

A

Potencia

37
Q

El valor p es?

A

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

38
Q

El tamaño muestral de una media dependerá de?

A
  • 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
39
Q

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

A

• 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

40
Q

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

A

Regresión múltiple

41
Q

Tamaño muestral para estimar una proporción se debe conocer?

A

• 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%).

42
Q

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

A

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.