Final Flashcards
(65 cards)
De los cálculos derivados de la matriz de confusión, el más útil para saber si una prueba es buena para detectar personas enfermas es:
Sensibilidad
Una prueba que sólo produce resultados negativos tendrá:
Especificidad del 100%
El punto de corte ideal de una prueba diagnóstica es:
Depende de si se prefiere cometer falsos positivos o falsos negativos.
Al construir una matriz de confusión, los resultados negativos de la prueba en
estudio se escriben en:
La segunda fila.
De los cálculos derivados de la matriz de confusión, el más útil para saber si un
paciente tiene una enfermedad es:
Valor predictivo positivo.
El eje “x” de la curva ROC representa:
La tasa de falsos positivos.
Otro nombre para la sensibilidad de una prueba es:
Tasa de verdaderos positivos.
Al construir una matriz de confusión, los enfermos se escriben en:
La primera columna.
Otro nombre de la matriz de confusión es:
Tabla de 2x2.
• Tabla de contingencia.
• Todas las anteriores.
• Tabla tetracórica.
El valor predictivo positivo de una prueba depende principalmente de:
La prevalencia de la enfermedad.
En una distribución de Student, aumentar los grados de libertad:
Disminuye el área de las colas.
Una distribución gaussiana puede ser:
• Platicúrtica.
• Mesocúrtica.
Todas las anteriores.
• Leptocúrtica.
La mejor forma de representar una distribución probabilística es:
Con una gráfica de violín.
Las distribuciones gaussianas:
Son simétricas.
El azar tiene distribución:
Gaussiana.
En una distribución no gaussiana.
La media, la mediana y la moda tienen valores diferentes.
Las mejores pruebas estadísticas para analizar fenómenos con distribución normal
son:
Las pruebas paramétricas.
En una distribución gaussiana, la media y el intervalo intercuartilar son equivalentes.
Falso
En una distribución de Poisson. Aumentar el número de eventos:
Disminuye la asimetría.
Una distribución en donde los datos se concentra a la izquierda del eje es:
Sesgada a la derecha.
En una distribución de Chi-cuadrada, aumentar los grados de libertad:
Disminuye la asimetría de la distribución.
La probabilidad acumulada por debajo de un valor de z=-2 es:
<5%
Entre más grande sea una muestra, mejor.
Falso
El poder estadístico es:
La probabilidad de encontrar una diferencia que sí existe.
