2.2. Estadística. Preguntas tipo test

Diplomado en Salud Pública
2.2. Estadística
Preguntas tipo test- Autoevaluación
2.2. Estadística. Preguntas tipo test- Autoevaluación
2.2.1. Estadística descriptiva y métodos diagnósticos
1. La desviación típica:
a) La desviación típica viene expresada en las unidades de la
variable al cuadrado.
b) Está comprendida entre 0 y 1 y es la raíz cuadrada positiva de la
varianza.
c) Puede tomar cualquier valor, no está acotada.
d) Es una medida de dispersión expresada en las mismas unidades
que la variable.
e) Ninguna de las anteriores es correcta.
2. Sobre las medidas de posición:
a) La media aritmética es el promedio más utilizado por ser en todos
los casos el más representativo.
b) La mediana suele ser una medida de dispersión adecuada cuando
la distribución de los datos es asimétrica.
c) La moda no tiene por qué ser única.
d) La mediana a veces toma un valor similar al del percentil 50.
e) Ninguna de las anteriores es correcta.
3. Sobre los gráficos:
a) Un diagrama de sectores es siempre la mejor opción para
representar una variable de forma clara.
b) El histograma y el diagrama de barras son el mismo gráfico, se
puede llamar de las dos maneras.
c) En el box plot no se pueden identificar los cuartiles de la
distribución, sólo los percentiles.
d) En un diagrama de barras, la altura de las barras es proporcional
a las frecuencias.
e) Ninguna de las anteriores es correcta.
4. Siendo VPP= Valor Predictivo Positivo, VPN= Valor Predictivo Negativo, ¿qué
condiciones debe cumplir una prueba? Sólo una de las respuestas
debe ser forzosamente cierta:
a) Mayor sensibilidad que especificidad
b) Mayor especificidad que sensibilidad
c) Mayor VPP que prevalencia
d) Mayor VPP que VPN
e) Mayor VPN que VPP
Ana Dorado Díaz
J. Francisco Martín Rodríguez
1
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2.2. Estadística
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5. Construimos una nueva prueba diagnóstica combinando otras dos
ya existentes. Se considerará que un caso es “positivo” si lo es para
las dos pruebas iniciales. Las siguientes afirmaciones se hacen de la
nueva prueba respecto de las iniciales simultáneamente:
a) No podemos anticipar nada sobre la nueva prueba
b) Ganará en sensibilidad y especificidad
c) Ganará en sensibilidad y perderá en especificidad
d) Perderá en sensibilidad y especificidad
e) Perderá en sensibilidad y ganará en especificidad
Ana Dorado Díaz
J. Francisco Martín Rodríguez
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2.2.2. Inferencia estadística: estimación y contrastes
1. Para aumentar la longitud de un intervalo de confianza podemos:
a) Aumentar el nivel de confianza.
b) Aumentar el tamaño muestral.
c) Disminuir la variabilidad de los datos.
d) No se puede aumentar la longitud de un intervalo.
e) Ninguna de las respuestas anteriores es cierta.
2. Obtenemos un p-valor de 0,038:
a) Rechazamos la hipótesis nula al 5%.
b) Rechazamos la hipótesis nula al 1%.
c) Aceptamos la hipótesis nula al 5%.
d) Aceptamos la hipótesis nula al 1%.
e) Las respuestas a) y d) son ciertas.
3. Obtenemos un p-valor de 1:
a) Eso no es posible, nos hemos confundido en algo.
b) Sí es posible, la p puede tomar cualquier valor positivo.
c) Aceptamos la hipótesis nula al 5%.
d) Rechazamos la hipótesis nula al 5%.
e) Las respuestas b) y c) son ciertas.
4. Un contraste de hipótesis:
a) Sólo sirve para contrastar medias muestrales.
b) Sirve para hacer inferencias sobre cualquier parámetro muestral.
c) Sirve para hacer inferencias sobre cualquier parámetro
poblacional.
d) Es un artilugio matemático menos fiable que los intervalos de
confianza.
e) Ninguna de las respuestas anteriores es cierta.
5. El tamaño de la muestra:
a) Tiene que ser por lo menos de 1.000 para que los resultados sean
representativos de la población.
b) Tanto si el tamaño de muestra es pequeño como si es grande, los
resultados serán siempre los mismos.
c) Dependerá del tipo de estudio que se quiera llevar a cabo y por lo
tanto del diseño muestral que se realice.
d) Es mejor que sea pequeño porque así serán más manejables los
datos y se cometerán menos errores.
e) Ninguna de las respuestas anteriores es cierta.
Ana Dorado Díaz
J. Francisco Martín Rodríguez
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2.2.3. Tablas de contingencia y análisis de regresión
1. Las tablas de contingencia se emplean cuando comparamos:
a) Tres variables cualitativas.
b) Variables que toman tres posibles valores.
c) Dos variables cualitativas.
d) Variables que toman dos posibles valores.
e) Variables que toman cualquier número de posibles valores.
2. Si la tabla esperada coincide con la observada:
a) Nos inclinamos a pensar que no hay asociación.
b) El estudio no puede realizarse.
c) Nos inclinamos a pensar que hay una fuerte asociación.
d) El estudio ha sido perfecto.
e) Es imposible que ocurra.
3. En un modelo de regresión, que la pendiente esté próxima a:
a) -1, nos indica no relación.
b) 0, nos indica no relación.
c) 0, nos indica relación.
d) 1, nos indica no relación.
e) 1, nos indica relación.
4. En un modelo de regresión lineal:
a) El p-valor correspondiente a la pendiente coincide con el de la
ordenada en el origen.
b) El p-valor correspondiente a la pendiente es mayor que el de la
ordenada en el origen.
c) No tiene sentido hablar de p-valor para la ordenada en el origen.
d) El p-valor de la pendiente tiene el mismo signo que ésta.
e) Ninguna de las anteriores.
Ana Dorado Díaz
J. Francisco Martín Rodríguez
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Respuestas correctas:
2.2.1. Estadística descriptiva y métodos diagnósticos
Pregunta 1: d)
Pregunta 2: c)
Pregunta 3: d)
Pregunta 4: c)
Pregunta 5: e)
2.2.2. Inferencia estadística: estimación y contrastes
Pregunta 1: a)
Pregunta 2: e)
Pregunta 3: c)
Pregunta 4: c)
Pregunta 5: c)
2.2.3. Tablas de contingencia y análisis de regresión
Pregunta 1: c)
Pregunta 2: a)
Pregunta 3: b)
Pregunta 4: e)
Ana Dorado Díaz
J. Francisco Martín Rodríguez
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