Conceptos Básicos

Question 1

Grado en que los resultados de un estudio reflejan la verdadera relación entre las variables estudiadas sin influencias externas.

Answer 1

Validez interna

Question 2

Rama de la estadística que resume y presenta datos mediante tablas, gráficos y medidas de tendencia central.

Answer 2

Estadística descriptiva

Question 3

Técnicas que permiten hacer generalizaciones sobre una población basándose en una muestra de datos.

Answer 3

Estadística inferencial

Question 4

Medida calculada a partir de una muestra que se usa para estimar un parámetro poblacional.

Answer 4

Estadístico

Question 5

Valor numérico que describe una característica de una población completa.

Answer 5

Parámetro

Question 6

Distribución de datos con dos picos o valores de frecuencia alta.

Answer 6

Bimodal

Question 7

Variable con solo dos posibles valores, como “sí” o “no”.

Answer 7

Variable binaria

Question 8

Medidas (media, mediana, moda) que describen el punto central de un conjunto de datos.

Answer 8

Tendencia central

Question 9

Factor no considerado que puede afectar la relación entre la variable independiente y dependiente.

Answer 9

Variable confusora

Question 10

Grado en que una prueba mide lo que pretende medir en comparación con una referencia estándar.

Answer 10

Validez de criterio

Question 11

Organización de datos en categorías con el número de veces que cada valor ocurre.

Answer 11

Distribución de frecuencias

Question 12

Gráfico de barras que representa la distribución de frecuencias de un conjunto de datos.

Answer 12

Histograma

Question 13

Medida de la forma de la distribución de datos, indicando si los valores extremos son más o menos frecuentes que en una distribución normal.

Answer 13

Curtosis

Question 14

Indica si la distribución de los datos es simétrica o está sesgada hacia un lado.

Answer 14

Asimetría

Question 15

Medida de la precisión con la que una media muestral estima la media poblacional.

Answer 15

Error estándar de la media

Question 16

Distribución con colas más delgadas y una menor concentración de datos en la media.

Answer 16

Platicúrtica

Question 17

Variable utilizada para predecir cambios en otra variable de interés.

Answer 17

Variable predictora

Question 18

Representación matemática de todas las posibilidades de ocurrencia de un evento.

Answer 18

Distribución de probabilidad

Question 19

Característica de los datos generados sin un patrón predecible.

Answer 19

Aleatoriedad

Question 20

Valor que divide un conjunto de datos en dos mitades iguales, equivalente a la mediana.

Answer 20

Segundo cuartil

Question 21

Grado en que los resultados de un estudio pueden generalizarse a otras poblaciones o situaciones.

Answer 21

Validez externa

Question 22

Proceso de selección de una muestra de la población para un estudio.

Answer 22

Muestreo

Question 23

Medida de dispersión que indica cuánto se alejan los valores de la media.

Answer 23

Desviación estándar

Question 24

Medida de la variabilidad de los datos, calculada como el cuadrado de la desviación estándar.

Answer 24

Varianza

Question 25

Es el centro de la gráfica , donde se encuentra la media y dos datos , Si hay una desviación estándar tenemos un 64%, si tengo dos 95% y si tengo tres 97.6%

Answer 25

Intervalo de Confianza

Question 26

Los datos en cada grupo deben seguir una distribución normal.

Answer 26

Normalidad

Question 27

Las varianzas de los grupos deben ser similares.

Answer 27

Homogeneidad de varianzas

Question 28

Las observaciones deben ser independientes entre sí.

Answer 28

Independencia

Question 29

La variable dependiente debe ser cuantitativa y continua.

Answer 29

Escala de medición

Question 30

Es la capacidad de un procedimiento para detectar una enfermedad si está presente.

Answer 30

Sensibilidad

Question 31

Es la capacidad de un procedimiento para dar un resultado negativo si no hay ninguna enfermedad

Answer 31

Especifidad

Question 32

Mide la fuerza y dirección de la relación entre dos variables, indica que se comportan de manera relacionada.

Answer 32

Correlación

Question 33

Ambas variables aumentan o disminuyen juntas.

Answer 33

Correlación positiva

Question 34

Cuando una variable aumenta, la otra disminuye.

Answer 34

Correlación negativa

Question 35

técnica estadística que modela la relación entre variables y permite hacer predicciones.

Answer 35

Regresión

Question 36

Regresión lineal simple

Answer 36

Una sola variable independiente

Question 37

Regresión múltiple

Answer 37

Varias variables independientes

Question 38

Qué significa la variable independiente en regresión ?

Answer 38

Lo que usas para predecir (por ejemplo: la estatura).

Question 39

Qué significa la variable dependiente en regresión?

Answer 39

Lo que quieres saber o predecir (por ejemplo: el peso).

Question 40

Casos existentes mas nuevos ?

Answer 40

Prevalencia

Question 41

Casos nuevos ?

Answer 41

Incidencia

Question 42

Afirmación que establece que no hay efecto, no hay diferencia o no hay relación en la población.

Answer 42

Hipotesis nula

Question 43

Es la posición que se desea respaldar o demostrar mediante la prueba estadística. Puede afirmar la existencia de un efecto, una diferencia o una relación en la población.

Answer 43

Hipótesis alterna

Question 44

Pruebas paramétricas requisitos:

Answer 44

- Normalidad de los datos (forma de campana) - Homogeneidad de varianzas - Independencia de observaciones (cada dato es independiente) - Variables cuantitativas (números continuos, no categorías)

Question 45

Pruebas NO paramétricas requisitos:

Answer 45

- Independencia de observaciones (cada dato es independiente) - Pueden usarse con datos ordinales o nominales

Question 46

Máximo error aceptado para dar como válida las hipótesis estadísticas. Es definido por el investigador

Answer 46

Nivel de significancia

Question 47

Abarca todas las causas de muerte (Cáncer de pulmón, cáncer de colon, páncreas, riñón…)

Answer 47

Mortalidad

Question 48

Solamente los muertos de una causa específica (cáncer de pulmón)

Answer 48

Letalidad

Question 49

p > 0.5 , significa que...

Answer 49

NO hay significancia y se acpeta la hipótesis NULA

Question 50

p < 0.5 , significa que ...

Answer 50

SI hay significancia y se acepta la hipotesis ALTERNA

Question 51

En el ERROR TIPO 1 :

Answer 51

Se rechaza la hipótesis nula , cuando es verdadera

Question 52

En el ERROR TIPO 2:

Answer 52

Se acepta la hipótesis nula, cuando es falsa

Question 53

Se refiere a la probabilidad de que un individuo experimente el evento de interés hasta un determinado momento en el tiempo.

Answer 53

Superviviencia

Question 54

Cuantifica el riesgo relativo de un evento asociado a una variable. En la regresión de Cox

Answer 54

Hazard Ratio (HR)

Question 55

Un individu que no cumple el evento de interés , se llama

Answer 55

Dato Censurado

Question 56

Cuál es la diferencia entre las curvas de supervivencia ?

Answer 56

Que una predice y la otra no

Question 57

Estima la probabilidad de supervivencia a lo largo del tiempo, aunque haya personas que no llegaron al final del estudio (“censura”). Su subprueba es Log - Rank

Answer 57

Kaplan-Meier

Question 58

Permite predecir cómo distintas variables afectan el riesgo de que ocurra un evento en el tiempo (como morir, recaer, etc.). No estima la supervivencia directamente, sino el riesgo.

Answer 58

Cox

Question 59

Es la probabilidad de que un individuo NO tenga la enfermedad si el resultado de la prueba fue negativo, asegurando que realmente está sano.

Answer 59

Valor Predictivo Negatvo (VPN)

Question 60

Es la probabilidad de que un individuo realmente tenga la enfermedad si el resultado de la prueba fue positivo.

Answer 60

Valor Predictivo Positivo (VPP)

Question 61

VPP responde a:

Answer 61

"Si la prueba es positiva, ¿qué tan probable es que realmente tenga la enfermedad?"

Question 62

VPN responde a:

Answer 62

"Si la prueba es negativa, ¿qué tan probable es que realmente esté sano?"

Question 63

Ods radio

Answer 63

casos y controles

Question 64

Riesgo relativo

Answer 64

Estudios de Cohorte en casos y controles