Parcial Flashcards
(109 cards)
1
Q
¿Qué es la varianza?
A
Es el cuadrado de la desviación típica.
S^2 = σ (desviación estándar de la población) o s (desviación estándar de la muestra)
2
Q
¿Cuál es la diferencia entre una variable cualitativa y una cuantitativa?
A
Variable cualitativa: describe cualidades o categorías. Variable cuantitativa: expresa cantidades numéricas.
3
Q
¿Qué tipo de muestras se consideran en el análisis de datos?
A
Muestras independientes o no relacionadas y medidas repetidas o diseños emparejados.
4
Q
¿Qué prueba estadística se utiliza para comparar 2 medias en datos paramétricos?
A
t-Student.
5
Q
¿Qué prueba se utiliza para comparar 2 medias en datos no paramétricos?
A
U Mann-Whitney.
6
Q
¿Qué prueba se utiliza para comparar 2 medias en medidas pareadas?
A
t-pareada.
7
Q
¿Qué es ANOVA de una vía?
A
Prueba para comparar más de 2 medias con 1 factor y una variable independiente cualitativa.
8
Q
¿Qué prueba se utiliza para comparar más de 2 medias en datos no paramétricos?
A
Kruskal-Wallis.
9
Q
¿Qué es la estadística descriptiva?
A
Rama de la estadística que usa números y gráficas para describir hechos.
10
Q
¿Qué es la estadística inferencial?
A
Rama de la estadística que analiza e interpreta muestras de datos.
11
Q
Define variable dependiente.
A
Aquella cuya magnitud está determinada por el valor de otra variable.
12
Q
Define variable independiente.
A
Aquella que determina cambios en los valores de otra variable.
13
Q
¿Qué es un cuartil?
A
Percentiles al 25%, 50% y 75% que dividen la muestra en cuatro partes de igual tamaño.
14
Q
¿Qué es el rango en medidas de dispersión?
A
Es la diferencia entre el máximo y el mínimo valor de la variable.
15
Q
¿Qué indica la posición de un percentil si resulta ser un número entero?
A
Indica que el valor en esa posición de la muestra ordenada es el percentil buscado.
16
Q
¿Cómo se calcula el percentil si la posición resulta un número con decimales?
A
Usando su parte entera y decimal con la fórmula correspondiente.
17
Q
¿Qué son las medidas de orden o posición?
A
Informan sobre distintas características de los datos a partir de la ordenación de los valores observados.
18
Q
¿Cómo se determina el valor mínimo en un conjunto de datos?
A
Es el valor menor del conjunto.
19
Q
¿Cómo se determina el valor máximo en un conjunto de datos?
A
Es el valor mayor del conjunto.
20
Q
¿Qué es el error estándar de la media?
A
Medida de la variabilidad de la media muestral.
21
Q
¿Qué es la desviación típica?
A
Es una medida de la dispersión de un conjunto de datos.
22
Q
¿Qué se busca al investigar el efecto de una vacuna en un estudio epidemiológico?
A
Comparar la efectividad de diferentes variantes de la vacuna.
23
Q
¿Qué implica que un estudio tenga un grupo de control?
A
Permite comparar los resultados con aquellos que no recibieron el tratamiento.
24
Q
¿Qué es el análisis bivariado?
A
Estudio de la relación entre dos variables.
25
¿Qué prueba se utiliza para analizar la relación entre variables categóricas en muestras grandes?
Ji Cuadrado (Chi²).
26
¿Qué es el test exacto de Fisher?
Prueba utilizada para muestras pequeñas en análisis de variables categóricas.
27
¿Qué se evalúa en un análisis multivariante?
Se analizan múltiples variables simultáneamente.
28
¿Qué es la regresión logística?
Método para analizar variables categóricas en un contexto multivariante.
29
¿Qué se busca en un estudio sobre la relación entre estradiol y edad?
Determinar una relación lineal para predecir niveles de estradiol.
30
¿Qué se debe hacer al presentar un valor p en un estudio?
Dar el valor de p y dejar que el lector decida sobre la significancia.
31
¿Qué significa P < 0.05 en la interpretación de resultados?
Se rechaza Ho: hay diferencias significativas.
32
¿Qué indica un P > 0.1 en términos de significancia?
No se rechaza Ho: NO hay diferencias significativas.
33
¿Qué se evalúa en un estudio odontológico sobre el comportamiento de los niños en su primera visita al dentista?
La relación entre el motivo de la primera visita y el grado de miedo en niños de 3 a 6 años
## Footnote
Motivos pueden ser: Prevención, Accidente o Curación. Grados de miedo se clasifican como Alto, Medio y Bajo.
34
¿Qué prueba se utiliza para una muestra grande al analizar datos en un estudio?
Ji Cuadrado (Chi², X²)
## Footnote
Se utiliza para evaluar la relación entre variables categóricas.
35
¿Qué prueba se utiliza para una muestra pequeña?
Test exacto de Fisher
## Footnote
Ideal para muestras pequeñas en análisis de tablas de contingencia.
36
¿Qué prueba se utiliza para medidas repetidas?
Test de McNemar
## Footnote
Usado para comparar proporciones en dos grupos relacionados.
37
¿Qué se evalúa en un estudio sobre un nuevo fármaco antihipertensivo?
El efecto sobre la presión arterial media
## Footnote
Evaluación se realiza a diferentes tiempos de administración.
38
¿Qué es el rango intercuartílico?
La diferencia entre el tercer y primer cuartil (Q3 - Q1)
## Footnote
Se utiliza como medida de dispersión menos afectada por valores anómalos.
39
¿Qué es un error de tipo I en el contraste de hipótesis?
Rechazo incorrecto de H0 cuando es cierta
## Footnote
Probabilidad de este error se denota como α.
40
¿Qué es un error de tipo II en el contraste de hipótesis?
No rechazo de H0 cuando H0 es falsa
## Footnote
Probabilidad de este error se denota como β.
41
¿Qué representa el nivel de significación α?
Es la probabilidad de rechazar H0 cuando es cierta
## Footnote
Comúnmente fijado en 1% o 5% por el investigador.
42
¿Qué es una tabla de contingencias?
Una herramienta para analizar la relación entre dos variables categóricas
## Footnote
Cada celda contiene el número de observaciones para cada combinación de variables.
43
¿Qué tipo de gráfico se utiliza para comparar valores entre diferentes categorías?
Gráfico de barras
## Footnote
Puede ser horizontal o vertical, útil para datos categóricos.
44
¿Para qué se utiliza un gráfico de líneas?
Para mostrar la relación entre dos variables numéricas a lo largo del tiempo
## Footnote
Útil para visualizar tendencias.
45
¿Qué es el coeficiente de variación (CV)?
Cociente de la desviación estándar y la media, multiplicado por 100
## Footnote
Se expresa como porcentaje y es útil para comparar la variabilidad entre diferentes datasets.
46
¿Qué es un intervalo de confianza?
Rango de valores alrededor de una media muestral que estima el verdadero valor poblacional
## Footnote
Niveles comunes son el 95% y 99%.
47
¿Qué es un suceso en el contexto de probabilidad?
Un subconjunto de resultados posibles de un experimento aleatorio
## Footnote
Se puede definir como un evento específico que queremos analizar.
48
¿Qué es el espacio muestral (E)?
Conjunto de todos los resultados posibles de un experimento aleatorio
## Footnote
Incluye todas las salidas que pueden resultar de un experimento.
49
¿Qué se entiende por suceso contrario o complementario?
El conjunto de resultados que no están en el suceso A
## Footnote
Se denota como A’.
50
¿Qué es la distribución normal estándar?
Distribución N(0; 1)
## Footnote
Se usa para calcular probabilidades de variables que siguen esta distribución.
51
¿Cuáles son las propiedades de la distribución normal?
* Asintótica respecto al eje de abscisas
* Simétrica
* Media, mediana y moda son iguales
## Footnote
Estas propiedades la hacen fundamental en estadística.
52
¿Qué se entiende por hipótesis nula (H0)?
La afirmación que se pone a prueba en un estudio
## Footnote
Generalmente establece que no hay efecto o diferencia.
53
¿Qué se entiende por hipótesis alternativa (H1)?
La afirmación que se acepta si los datos refutan H0
## Footnote
Representa la existencia de un efecto o diferencia.
54
¿Qué es la hipótesis nula?
H0, la que contrastamos; los datos pueden refutarla. No debería ser rechazada sin una buena razón.
55
¿Qué es la hipótesis de trabajo?
H1, niega a H0; los datos pueden mostrar evidencia a favor. No debería ser aceptada sin una gran evidencia a favor.
56
¿Qué se busca al realizar un contraste de hipótesis?
Intentar descartar la H0 planteada.
57
Conclusión al rechazar H0
Podemos descartar H0.
58
Conclusión al aceptar H0
Aceptamos la posibilidad de que H0 sea cierta, aunque también lo podría ser H1.
59
¿Qué parámetros definen la distribución normal?
La media μ y la desviación típica σ.
60
¿Qué porcentaje de valores se encuentra en el intervalo [μ - σ, μ + σ]?
Aproximadamente el 68.26%.
61
¿Qué porcentaje de valores se encuentra en el intervalo [μ - 2σ, μ + 2σ]?
Aproximadamente el 95.44%.
62
¿Cómo se expresa que una variable X sigue una distribución normal?
X ~ N(μ; σ)
63
¿Qué es la probabilidad de un valor xi de una variable aleatoria X?
La frecuencia relativa esperada en una muestra de tamaño infinito.
64
¿Cuál es el rango de valores de probabilidad?
Entre 0 y 1.
65
¿Qué es la función de densidad de probabilidad?
Función que devuelve la probabilidad de un valor específico o intervalo de una variable aleatoria.
66
¿Qué es un censo?
Un estudio que incluye a todos los individuos de una población.
67
¿Qué es la desviación estándar?
Resume la distancia entre cada dato y la media.
68
¿Qué tipos de sesgo existen en estudios estadísticos?
* Por la muestra
* Por el investigador
* Por los datos
69
¿Qué es un muestreo aleatorio simple?
Método donde cada muestra tiene la misma oportunidad de ser seleccionada.
70
¿Qué se entiende por muestra representativa?
Las características relevantes de sus miembros son generalmente las mismas de la población.
71
¿Qué se considera cuando una muestra no es representativa?
La muestra está sesgada.
72
¿Qué es la media aritmética?
La suma de todos los valores observados, dividido por el número total de observaciones.
73
¿Cuál es la importancia de la estadística en la investigación?
Justifica hallazgos en términos estadísticos y ayuda en la toma de decisiones.
74
¿Qué son los datos en estadística?
Colección de valores discretos o continuos que transmiten información.
75
¿Qué son las variables en estadística?
Características de interés de las unidades experimentales incluidas en el estudio.
76
Clasificación de variables
* Cuantitativa/Nominal
* Cualitativa/Categórica
* Discreta
* Continua
77
Ejemplo de variable cualitativa
Sexo.
78
Ejemplo de variable cuantitativa
Peso corporal.
79
¿Qué es un estudio sesgado?
Un estudio que favorece ciertos resultados debido a problemas en el diseño.
80
¿Qué es la población en el contexto de un estudio estadístico?
Conjunto de referencia del que extraemos las observaciones, es decir, el conjunto de todas las posibles unidades experimentales.
## Footnote
Incluye a todos los individuos que podrían ser objeto de estudio.
81
¿Cómo se define el tamaño de muestra (n)?
Subconjunto de elementos de la población que se utiliza para realizar un estudio estadístico.
## Footnote
Es representativo de la población total.
82
¿Qué son las unidades experimentales en un estudio?
Individuos, objetos o animales que albergan información sobre el objeto de interés de nuestro estudio y que son incluidos en la muestra.
## Footnote
Son la base sobre la que se realizan las observaciones.
83
¿Cuál es el objetivo del estudio realizado por un equipo de cardiólogos en pacientes con Alzheimer?
Valorar si el nuevo fármaco consigue disminuir la presión arterial de estos enfermos.
## Footnote
Comparar la presión arterial antes y después del tratamiento con un grupo que tomó placebo.
84
¿Qué es el muestreo aleatorio simple?
Método en el que se asigna un número a cada individuo de la población y se seleccionan números de manera aleatoria.
## Footnote
Permite obtener una muestra representativa.
85
¿Es representativa la muestra si se elige solo a desarrolladores de software para conocer el uso de computadoras en la ciudad?
No.
## Footnote
La muestra no refleja a toda la población de la ciudad.
86
¿Qué son las frecuencias absolutas (fa) en variables cualitativas?
Número de ocasiones en las que se ha dado cada una de las categorías de la variable.
## Footnote
Permite resumir los datos de forma clara.
87
¿Qué son las frecuencias relativas (fr)?
Proporción de veces que se ha dado cada una de las categorías de la variable.
## Footnote
Se expresa como un porcentaje del total.
88
¿Qué es la mediana?
Valor que cumple que la mitad de los valores de la variable son inferiores a él y la otra mitad son superiores.
## Footnote
Se calcula de forma diferente si el número de datos es par o impar.
89
La moda es:
El valor que se repite un mayor número de veces en un conjunto de datos.
## Footnote
En variables continuas se suele hablar del intervalo que más valores contiene.
90
¿Qué es el muestreo intencional o de conveniencia?
Reclutamiento de datos de fácil acceso, seleccionando individuos de la población que se consideran típicos.
## Footnote
Se utiliza frecuentemente para estudios iniciales.
91
¿Qué es el muestreo sistemático?
Técnica que consiste en elegir un elemento cada cierta cantidad de veces de una población ordenada.
## Footnote
Puede ser útil para obtener muestras representativas.
92
¿Qué se entiende por error estándar?
Representa la variabilidad de las medias muestrales; a mayor tamaño de muestra, menor será el error.
## Footnote
Es clave para calcular la precisión de estimaciones.
93
¿Qué son las medidas de centralización?
Media, Moda y Mediana; resumen de la localización de los datos.
## Footnote
Indican dónde se concentran los datos en un conjunto.
94
¿Qué son las medidas de dispersión?
Rango, Rango Intercuartílico, Varianza, Desviación Típica y Error Estándar.
## Footnote
Indican cuán dispersos están los datos en relación a la media.
95
¿Cuál es la relación entre frecuencias absolutas y relativas?
Las frecuencias relativas se calculan dividiendo las frecuencias absolutas por el total de observaciones.
## Footnote
Esto proporciona una perspectiva porcentual de los datos.
96
¿Qué es el muestreo por conglomerados?
Método donde se toman grupos o áreas geográficas como unidades de muestreo.
## Footnote
Es eficiente para poblaciones grandes y dispersas.
97
Para seleccionar una muestra aleatoria simple, se asigna un número a cada _______ de la población.
individuo.
## Footnote
Esto es fundamental para realizar una selección aleatoria.
98
El procedimiento que realizó el gerente _______ es correcto.
sí.
## Footnote
Asegura que la muestra no presente sesgos.
99
¿Qué tipo de información se recoge en las filas de una tabla de datos?
Las unidades experimentales
## Footnote
Las unidades experimentales representan a cada individuo o caso en el estudio.
100
¿Qué representan las columnas en una tabla de datos?
Las variables
## Footnote
Las variables son las características observadas en cada unidad experimental.
101
¿Qué es el muestreo por conglomerados?
Seleccionar a todos los miembros de grupos elegidos aleatoriamente llamados conglomerados
## Footnote
Este método es útil cuando la población está naturalmente agrupada.
102
¿Cuándo se utiliza el muestreo por conglomerados?
Cuando la población está agrupada en conglomerados naturales
## Footnote
Ejemplos de conglomerados incluyen unidades hospitalarias y facultades universitarias.
103
Proporcione un ejemplo de muestreo por conglomerados.
Estudio sobre la prevalencia de tuberculosis en hospitales de tercer nivel en México
## Footnote
Los hospitales de tercer nivel son de alta especialidad.
104
¿Qué se hace en el 2do y 3er paso del análisis de datos?
Ordenar, resumir y almacenar
## Footnote
Esto incluye la creación de tablas y gráficos.
105
¿Cuál es el motivo de ingreso del paciente con ID 0001?
Herida con arma blanca
## Footnote
Este paciente es un hombre de 35 años de Nuevo Laredo.
106
¿Qué dolor experimenta el paciente con ID 0002?
Dolor abdominal intenso
## Footnote
Este paciente es una mujer de 54 años de Reynosa.
107
¿A qué edad ingresó el paciente con ID 0003?
71 años
## Footnote
Este paciente es una mujer de Reynosa con un infarto.
108
¿Qué le ocurrió al paciente con ID 0004?
Desmayo
## Footnote
Este paciente es un niño de 12 años de Matamoros.
109
¿Qué tipo de hospitales son considerados de tercer nivel?
Hospitales de alta especialidad
## Footnote
Estos hospitales tienen subespecialidades o equipos que no existen en el segundo nivel.
