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Curso 2012 ESTADÍSTICAESTADÍSTICA La Estadística en 37 preguntas.

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1 Curso 2012 ESTADÍSTICAESTADÍSTICA La Estadística en 37 preguntas

2 58. Al analizar los valores de colesterolemia de un grupo de 500 pacientes, se observa que esta variable sigue una distribución normal. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es FALSA?: 1) Los valores de colesterolemia se distribuyen de forma simétrica. 2) La media de la distribución y su mediana coinciden. 3) La media de la distribución y su moda no necesariamente coinciden. 4) La media deja la mitad de la distribución por encima de su valor. 5) La mediana deja la mitad de la distribución por debajo de su valor.

3 62. Un estudio realizado sobre una muestra de 200 sujetos informa que su edad media es de 45 años, con una desviación estándar de 8 años. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?: 1) La mayoría de sujetos tienen entre 37 y 53 años. 2) Aproximadamente, el 95% de los sujetos tienen entre 29 y 61 años. 3) Las edades de los sujetos de la muestra oscilan entre 29 y 61 años. 4) Se tiene un 95% de confianza de que la verdadera edad media se sitúe entre 29 y 61 años. 5) Se tiene un 95% de confianza de que la verdadera edad media se sitúe entre 37 y 53 años.

4 44. En una muestra de 100 pacientes se ha observado un tiempo medio de supervivencia de 36 meses, con un error estándar de la media de 4 meses. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?: 1) El 95% de los sujetos sobrevivieron entre 32 y 40 meses. 2) El 95% de los sujetos sobrevivieron entre 28 y 44 meses. 3) Se tiene un 95% de confianza de que el verdadero tiempo medio de supervivencia se sitúe entre 32 y 40 meses. 4) Se tiene un 95% de confianza de que el verdadero tiempo medio de supervivencia se sitúe entre 28 y 44 meses. 5) El tamaño de la muestra es insuficiente para estimar el tiempo medio de supervivencia.

5 48. Se compara la colesterolemia de una muestra de sujetos, antes y después de una intervención terapéutica. Se observa un descenso medio de 25 mg/100 ml, con una desviación estándar de 5 mg/100 ml. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?: 1) La colesterolemia ha disminuido entre 15 y 35 mg/ 100ml en aproximadamente el 95% de los sujetos. 2) La colesterolemia ha disminuido entre 20 y 30 mg/ 100ml en aproximadamente el 95% de los sujetos. 3) Existe un 95% de confianza de que el verdadero descenso medio de la colesterolemia se sitúa entre 15 y 35 mg/ 100ml. 4) Todos los sujetos han disminuido la colesterolemia entre 15 y 35 mg/100 ml. 5) Todos los sujetos han disminuido la colesterolemia entre 20 y 30 mg / 100 ml.

6 52. En una comunidad determinada, la estimación de la prevalencia de hipertensión arterial (HTA), a partir de una muestra representativa de 500 sujetos, es del 20%, con un intervalo de confianza del 95%, cuyos límites son 18% y 22%. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta?: 1) Existe un 95% de confianza de que la prevalencia de HTA en dicha comunidad es del 20%. 2) Es imposible que la prevalencia de HTA en dicha comunidad sea inferior al 18% o superior al 22%. 3) El intervalo de confianza ha sido mal calculado, ya que no puede ser simétrico alrededor del 20%. 4) Si se hubiera estudiado una muestra de mayor tamaño, se habría obtenido un intervalo de confianza más amplio. 5) Existe un 95% de confianza de que el intervalo 18% - 22% incluya el verdadero valor de la prevalencia de HTA en dicha comunidad.

7 82. En un estudio transversal sobre una muestra de sujetos representativos de una comunidad, se ha observado una prevalencia de hipertensión arterial (HTA) del 20% (intervalo de confianza del 95%: 15% - 25%). ¿Cual de las siguientes afirmaciones es cierta?: 1) Se tiene un 95% de confianza de que entre un 15% y un 25% de los sujetos de la muestra son hipertensos. 2) La prevalencia de HTA en la comunidad es del 20%. 3) Se tiene un 95% de confianza de que el intervalo 15-25% incluye el verdadero valor de la prevalencia de HTA en dicha comunidad. 4) El número de sujetos estudiados es insuficiente para estimar la prevalencia de HTA en dicha comunidad. 5) La prevalencia real de HTA en la comunidad se sitúa entre el 15% y el 25%.

8 116. Un artículo de una revista científica informa que el intervalo de confianza al 95% del nivel medio de colesterolemia en los adultos atendidos en un Centro de Salud es Se aceptó que la variable tenía una distribución normal y el número de pacientes estudiados fue 100. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es FALSA?: 1) La probabilidad de que el nivel medio poblacional esté comprendido entre 192 y 208 es ) Si se repitiera el estudio muchas veces, en un 95% de ellas se obtendría una media muestral comprendida entre 192 y ) El 95% de los adultos de la población tiene un nivel de colesterolemia comprendido entre ) La media muestral encontrada en el estudio es de ) La desviación típica muestral encontrada en el estudio es aproximadamente 40.

9 83. Para calcular el número mínimo de sujetos que es necesario incluir en un estudio sobre la prevalencia de un problema de salud se han de realizar las siguientes asunciones, EXCEPTO: 1) Proporción de sujetos que se espera encontrar con el problema de salud. 2) El error tipo alfa. 3) El número de no respuestas esperado. 4) El error tipo beta. 5) La precisión con que se quiere dar el resultado.

10 108.- Un investigador desea determinar la prevalencia de tabaquismo en niños de 12 años en una zona urbana mediante un estudio descriptivo. Para calcular el tamaño muestral que necesita para su estudio ya posee los siguientes datos: tamaño de la población de 12 años, porcentaje de pérdidas, la precisión con la que desea dar la prevalencia que obtendrá (por ejemplo 5%) y ha seleccionado un nivel de confianza (por ejemplo 95%). ¿Qué otro dato le falta?: 1) Estimar el error beta. 2) Estimar la proporción esperada de tabaquismo. 3) Estimar la desviación estándar del tabaquismo. 4) Estimar el error alfa. 5) Estimar la media esperada del tabaquismo.

11 81. En un estudio que compara la eficacia de dos fármacos no se observa una diferencia estadísticamente significativa entre ellos. Si en realidad ambos tratamientos fueran diferentes, todos los siguientes factores podrían explicar por qué se ha obtenido un resultado "falso negativo", EXCEPTO uno. Señálelo: 1) Error tipo alfa. 2) Error tipo beta. 3) Potencia estadística insuficiente. 4) Número de sujetos estudiados insuficiente. 5) Existencia de un sesgo en la comparación.

12 98. ¿Qué es el error de tipo II (error beta) en un estudio clínico?: 1) Un error sistemático debido a la falta de validez de los procedimientos del estudio. 2) Un error aleatorio consistente en rechazar la hipótesis nula cuando es cierta. 3) Un error aleatorio consistente en no rechazar la hipótesis nula cuando es falsa. 4) Un error sistemático consistente en rechazar la hipótesis nula cuando es cierta. 5) Un error sistemático consistente en no rechazar la hipótesis nula cuando es falsa.

13 100. ¿Qué es el error de tipo I en un estudio clínico?: 1) Un error sistemático debido a la falta de validez de los procedimientos del estudio. 2) Un error aleatorio consistente en rechazar la hipótesis nula cuando es cierta. 3) Un error aleatorio consistente en no rechazar la hipótesis nula cuando es falsa. 4) Un error sistemático consistente en rechazar la hipótesis nula cuando es cierta. 5) Un error sistemático consistente en no rechazar la hipótesis nula cuando es falsa.

14 45. Al comparar los porcentajes de buen control en dos muestras de 50 diabéticos de 2 centros de salud, no se encuentran diferencias estadísticamente significativas (p >0'05). La potencia estadística es del 75%. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?: 1) El estudio solo podía detectar diferencias superiores al 75%. 2) El número de sujetos estudiados es suficiente, ya que es superior a 30 en cada muestra. 3) El porcentaje de buen control es el mismo en ambos centros de salud. 4) Si el porcentaje de buen control fuera diferente, la probabilidad de detectarlo era del 75%. 5) La diferencia en el porcentaje de buen control es, como máximo, del 5%.

15 69. En un articulo que presenta los resultados de un ensayo clínico, se informa que no se han observado diferencias estadísticamente significativas entre un tratamiento y un placebo. Los autores comentan que la potencia estadística del estudio era del 30% ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?: 1) El nivel de significación estadística del estudio era de 0'30. 2) Si el tratamiento fuera más eficaz que el placebo, el ensayo tenia un 70% de probabilidades de detectarlo. 3) Si el tratamiento no fuera más eficaz que el placebo, la probabilidad de obtener un resultado como el observado en el estudio es del 30%. 4) La mínima diferencia que el estudio era capaz de detectar es del 30%. 5) El ensayo tenia un tamaño insuficiente para tener una alta probabilidad de detectar una diferencia, si existe.

16 101. En un ensayo clínico sobre la erradicación de Helicobacter Pylori se compararon dos tratamientos administrados cada uno de ellos en unos 50 pacientes. Los porcentajes de erradicación fueron del 73 % con un tratamiento y del 72 % con el otro. Las diferencias no fueron estadísticamente significativas. Se calculó que el poder o potencia estadística, con un contraste unilateral y para diferencias de hasta el 12% era del 53 % ¿Cuál es la interpretación correcta de este estudio?: 1) Que ambos tratamientos son iguales. 2) Que quedan razonablemente descartadas diferencias de porcentajes de erradicación que sean superiores al 6%. 3) Que no es improbable que el estudio haya pasado por alto diferencias de hasta el 12 % en los porcentajes de erradicación. 4) Que la diferencia de eficacia entre tratamientos es tan pequeña, que la decisión sobre cuál usara deberá basarse sobre otros aspectos, como diferencias de precio, de toxicidad, etc. 5) La probabilidad de un error de tipo II(no encontrar diferencias, aunque existan) es del 53%.

17 57. En un ensayo clínico que compara un nuevo tratamiento con placebo, no se observan diferencias estadísticas significativas (p >0'05) ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta?: 1) El nuevo tratamiento no es eficaz. 2) El nuevo tratamiento no es más eficaz que el placebo. 3) El estudio no tenía la potencia estadística necesaria. 4) El número de sujetos estudiados era insuficiente. 5) No se dispone de la suficiente evidencia para decir que el nuevo tratamiento sea más eficaz que el placebo.

18 59. En un estudio, se evalúa la disminución del peso en un grupo de 100 obesos tras una intervención educativa. Se observa un descenso promedio de 8 Kg con un error estándar de 5 Kg. El grado de significación estadística es de 0'08. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta?: 1) Ya que 0'08 es superior a 0'05, puede decirse que el descenso de peso observado es debido al azar. 2) Sólo un 8% de los sujetos estudiados han presentado una disminución significativa de su peso. 3) El 95% de los sujetos estudiados han disminuido entre 3 y 13 Kg de peso. 4) Si la intervención no fuera eficaz, sólo existiría un 8% de probabilidad de observar este resultado. 5) El resultado es estadísticamente no significativo, por lo que puede asegurarse que la intervención no es eficaz.

19 65. En un ensayo clínico se observa que el grupo de sujetos que ha recibido un nuevo tratamiento ha presentado mejores resultados que el grupo que ha recibido placebo, con una p=0'02. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta?: 1) Si el nuevo tratamiento no fuera más eficaz que el placebo, sólo existe un 2% de probabilidades de encontrar el resultado observado. 2) Solo existe un 2% de probabilidades de que el placebo sea mejor que el nuevo tratamiento. 3) Si el placebo fuera más eficaz que el nuevo tratamiento, solo existe un 2% de probabilidades de encontrar el resultado obtenido. 4) Existe una diferencia estadísticamente significativa, pero no se sabe cuál de las dos intervenciones será más eficaz. 5) Si el nuevo tratamiento no fuera más eficaz que el placebo, existe un 98% de probabilidades de encontrar el resultado observado.

20 73. Tras un ensayo clínico aleatorio, se informa que la mortalidad en un grupo de pacientes con cáncer de colon que han recibido un nuevo tratamiento ha sido la mitad que la observada en el grupo de pacientes que han recibido el tratamiento de referencia, aunque esta diferencia no ha sido estadísticamente significativa. Podemos concluir que: 1) El nuevo tratamiento no es más eficaz que el de referencia. 2) Debe recomendarse el nuevo tratamiento, ya que la diferencia observada es muy importante. 3) Debe descartarse el nuevo tratamiento, ya que no se ha observado una diferencia estadísticamente significativa. 4) La diferencia observada carece de relevancia clínica, ya que no es estadísticamente significativa. 5) Seria necesario un estudio de mayor tamaño.

21 99. Suponga que en la fase de diseño se calcula que para tener suficiente poder estadístico en el estudio de cierta intervención terapéutica mediante un ensayo clínico es necesario incluir 100 sujetos. Si embargo el ensayo se realiza con solo 50 pacientes y el resultado es estadísticamente significativo (P<0,001). Suponga que en todo lo demás el estudio parece correcto. En vista del pequeño número de pacientes incluidos, ¿son creíbles los resultados? 1) No, ya que en los ensayos demasiado pequeños los errores sistemáticos son inevitables. 2) No, ya que hay muchas posibilidades de que las diferencias encontradas sean un resultado falso positivo. 3) Si, ya que una vez alcanzado un resultado concluyente no importa lo probable o improbable que fuese el llegar a él antes de hacer el estudio. 4) No, ya que la probabilidad de encontrar diferencias, se éstas existen, es baja cuando es estudio es pequeño. 5) Si, siempre y cuando estos resultados se utilicen exclusivamente para unirlos a los de otros estudios pequeños sobre la misma cuestión y hacer un metaanálisis o una revisión.

22 96. Se trató con un suplemento dietético más dieta a 15 insuficientes renales y solamente con dieta a 16. Se compararon entre ambos grupos unas 100 variables y en 6 de tales comparaciones se encontraron diferencias significativas, al nivel nominal del 5%, a favor del suplemento. ¿Cómo interpretaría estos resultados?: 1) El estudio parece no concluyente, ya que con tantas comparaciones es esperable que unas pocas resulten significativas, al nivel nominal del 5%, aunque no haya diferencia en los tratamientos. 2) El suplemento dietético es moderadamente eficaz. 3) Este estudio no demuestra nada, ya que no es doble ciego. 4) Aunque el número de pacientes es pequeño, lo inocuo del tratamiento y la consistencia de los resultados aconsejan prescribir el suplemento en la insuficiencia renal. 5) Este estudio no demuestra nada, ya que hay más variables que pacientes.

23 102. Un estudio observacional estudia la probabilidad de haber alcanzado una respuesta clínicamente significativa después de dos años de tratamiento con un fármaco A o con un fármaco B en la artritis reumatoide. Se realizó un análisis de regresión logística utilizando como variable dependiente la existencia de respuesta clínicamente significativa a los dos años y como variables independientes el grupo de tratamiento (fármaco A o fármaco B), la edad, el sexo y el tiempo de evolución de la enfermedad. Los resultados arrojan una Odds Ratio de 3,5 y un intervalo de confianza del 95% de 1,7-4,2 a favor del tratamiento A(P = 0;0001). ¿Cuál de las respuestas es FALSA?: 1) Las diferencias a favor del tratamiento A dependen de las otras variables incluidas en el análisis. 2) La posibilidad de obtener una respuesta clínica significativa es 3,5 veces superior para fármaco A que para el fármaco B. 3) Aunque edad, sexo y tiempo de evolución de la enfermedad también podrían influir en la consecución de una respuesta significativa, los resultados referidos al fármaco son independientes de estas tres variables. 4) Al tratarse de un estudio no aleatorizado no se puede descartar el efecto de otras variables no consideradas en el análisis. 5) Aunque el efecto del tipo de tratamiento influya significativamente sobre la probabilidad de alcanzar una respuesta clínica, cualquiera de las otras tres variables podría alcanzar también la significación estadística.

24 95 Está usted leyendo un estudio de cohortes en el que se evalúa el efecto del consumo de antinflamatorios no esteroideos (AINE) sobre la descompensación de la insuficiencia cardíaca (IC). La Odds Ratio que presentan es de 1.25 y su intervalo de confianza al 95% oscila de 0.7 a 2.2. Considerando estos datos, ¿ Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?: 1) El consumo de AINE causa la descompensación de la IC ya que el intervalo de confianza de la Odds Ratio, no alcanza valor 0. 2) La relación entre el consumo de AINE y la IC no parece explicarse por la casualidad, pero antes de afirmar que la relación es causal debe evaluarse cuidadosamente si en el estudio pueden existir sesgos y factores de confusión. 3) Los estudios de cohortes no permiten establecer relaciones causales entre variables. 4) No podemos descartar que la casualidad sea la responsable de la relación existente entre las dos variables, ya que el intervalo de confianza de la Odds Ratio incluye el valor 1. 5) Sin conocer el tamaño muestral del estudio no podemos realizar ninguna afirmación sobre el tipo de relación existente entre el consumo de AINE y la descompensación de la IC.

25 118. Se ha realizado un estudio de distribución aleatoria (ensayo clínico) sin enmascaramiento de los tratamientos del estudio en más de 1000 pacientes con hepatitis C en el que se comparó la administración de interferón y ribavirina frente a 1 interferón pegilado y ribavirina. En el primer grupo la proporción de respuesta virológica sostenida (variable principal del estudio) fue de 40% y en el segundo del 45%; los límites del intervalo de confianza al 95% de la reducción absoluta del riesgo oscilaron entre -12% y -3%. ¿Cuál es la interpretación del resultado?: 1) El estudio sugiere que ambos tratamientos son similares. 2) Dada la ausencia de enmascaramiento los resultados no se pueden interpretar. 3) La ausencia de un valor de p inferior a 0.05 impide valorar los resultados del estudio con la información disponible. 4) El estudio no es capaz de determinar la superioridad de uno de los dos tratamientos. 5) El estudio demuestra que la diferencia observada es estadísticamente significativa con un nivel de confianza del 95%.

26 114. En un estudio sobre la prevención secundaria de accidentes cerebrovasculares con ácido acetil salicílico se encontró que la proporción de eventos en el grupo control fue 0,07 y en el grupo que recibió el antiagregante fue 0,09, lo que supuso una reducción de -29% del riesgo relativo. Los límites del intervalo de confianza al 95% de dicha reducción fueron -100% y +43%. ¿Cuál es la interpretación de este resultado? 1) Es igualmente probable que el fármaco doble el riesgo, que lo aumente en un 29% o que lo reduzca en un 43%, por lo que el estudio no aclara si el fármaco es eficaz. 2) Se puede concluir que los pacientes que recibiesen el fármaco tendrían un riesgo de un 29% mayor. 3) El 95% de los estudios iguales a éste mostraría una reducción del riesgo relativo de -100% a +43%, aunque serían más frecuentes los valores más próximos a -29% que los más próximos a -100% o a +43%. Por tanto, el estudio no ha sido concluyente. 4) Para poder interpretar estos resultados es imprescindible conocer el número de pacientes que se incluyeron en el estudio. 5) Dada la gran amplitud del intervalo de confianza, lo más probable es que en este estudio se haya cometido un error de tipo I.

27 122. Un ensayo clínico sobre pacientes compara un nuevo fárnaco antihipertensivo con placebo (1.500 pacientes por rama de tratamiento). Para cada grupo, se obtiene un valor medio de tensión arterial. Para comprobar si existen diferencias estadísticamente significativas, se debe realizar la siguiente prueba: 1) La X elevada al cuadrado de Pearson. 2) La t de student. 3) La F de Snedecor. 4) La U de Mann-Whitney. 5) Hazard Ratio.

28 119. En un estudio clínico, a una serie de pacientes se les trata con un nuevo fármaco para estudiar, si en un periodo de tiempo después de la administración de dicho fármaco, el nivel de bilirrubina ha disminuido. Se acepta que la distribución de la bilirrubina es normal, para este diseño. ¿Cuál es la prueba estadística de elección?: 1) T de Student para datos apareados. 2) T de Student para datos independientes. 3) Ji-cuadrado. 4) Mann-Whitney. 5) Prueba exacta de Fisher.

29 110.- En un ensayo clínico se comparan 3 tratamientos (p.e. placebo, tratamiento establecido y un tratamiento nuevo). La variable respuesta es contínua (p.e. nivel de glucosa en sangre). Aceptando que la variable tiene una distribución normal, el test correcto para comparar la respuesta es: 1) La t de Student. 2) El test de Wilcoxon. 3) Análisis de la varianza. 4) El test de kruskal-Wallis. 5) El test ji-cuadrado.

30 90. Un ensayo clínico evalúa dos pautas terapéuticas en pacientes hipertensos. Para comparar los porcentajes de pacientes controlados observados en cada grupo a los 6 meses de tratamiento, ¿qué prueba estadística le parece más adecuada?: 1) t de Student para datos independientes. 2) Análisis de la varianza de medidas repetidas. 3) Chi-cuadrado. 4) t de Student para datos apareados. 5) Análisis de la varianza.

31 74. Dos radiólogos evalúan una muestra de 200 mamografías, clasificando el resultado como normal o patológico. ¿Cuál de los siguientes índices utilizará para estimar la concordancia entre los dos radiólogos?: 1) Estadístico kappa. 2) Especificidad. 3) Coeficiente de correlación. 4) Valor predictivo. 5) Sensibilidad.

32 112. En un ensayo clínico se comparan 3 tratamientos (p.e. placebo, tratamiento establecido y un tratamiento nuevo). La variable respuesta es continua (p.e. nivel de glucosa en sangre). ¿Si la variable no tiene una distribución normal, el test correcto para comparar la respuesta es?: 1) La t de Student. 2) El test de Wilcoxon. 3) Análisis de la varianza. 4) El test de Krusal-Wallis. 5) El test ii-cuadrado.

33 124. En un ensayo clínico para comparar dos fármacos, se incluyen 75 pacientes en cada rama, la variable de interés es tiempo hasta que desaparecen los síntomas y el periodo de seguimiento es de 30 días. Al final de ese periodo hay pacientes a los que no les han desaparecido los síntomas. El análisis de los datos: 1) Se puede hacer con la prueba T de Student. 2) Se debe hacer con la prueba ji-cuadrado. 3) Se debe hacer con las técnicas de análisis de supervivencia. 4) Se debe hacer con la prueba de Mann-Withney. 5) Se puede hacer con la prueba de Mann-Withney, o con las técnicas de análisis de supervivencia.

34 107.- Un investigador está interesado en determinar si existe una asociación entre las cifras de tensión arterial diastólica (medida en mm de Hg) y los niveles de colesterol (medidos en mgr/ml). Para ello, ha realizado estas mediciones a 230 voluntarios. ¿Qué prueba estadística es la más apropiada para examinar esta asociación?: 1) Regresión logística. 2) Prueba de la t. 3) Prueba de chi cuadrado. 4) Correlación de Pearson. 5) Prueba de Fisher.

35 84. En un estudio transversal de correlación entre las cifras de colesterol ligado a lipoproteínas de baja densidad y la reducción del diámetro de las arterias coronarias se ha observado una r de 0,34, con p<0.01. Debe interpretarse que: 1) Existe una fuerte correlación entre ambas variables. 2) Existe una correlación débil entre ambas variables. 3) La correlación entre ambas variables es inversa. 4) No existe correlación entre ambas variables. 5) El aumento de las cifras de colesterol ligado a proteínas de baja densidad reduce el diámetro de las arterias coronarias.

36 67. Un estudio analiza la relación entre la presión arterial sistólica (PAS) y la edad en una muestra de mujeres adultas. Los autores presentan los resultados como la siguiente ecuación de regresión lineal: PAS=81'5+1'2 x Edad ¿Cuál de las siguientes afirmaciones acerca de este análisis es falsa?: 1) La edad se ha utilizado como variable independiente. 2) La pendiente de la recta es 1'2 mmHg/año de edad. 3) El valor 81'5 corresponde a la media de PAS en la muestra de mujeres. 4) Por cada año más de edad de las mujeres de la muestra, su PAS se incrementa en 1'2 mmHg de promedio. 5) Se ha asumido que la relación entre la edad y la PAS es lineal.

37 121. Supongamos un modelo de regresión lineal simple que relaciona los niveles medios de Proteína C Reactiva (PCR) medida en mmol/L como variable dependiente con el número de articulaciones dolorosas o hipersensibles de un paciente con artritis idiopática (variable independiente). El modelo ajustado en una muestra de 100 pacientes es el siguientes: u = 0,47 + 0,08x En el modelo. ¿Cómo se interpreta el coeficiente de 0,08?: 1) Dado que es superior a 0,05, quiere decir que no existe asociación entre las variables dependiente e independiente. 2) Es el cambio obtenido en la media de PCR como consecuencia de pasar a tener una articulación adicional inflamada. 3) Es el valor medio de PCR para los sujetos con una sola articulación afecta. 4) Su cuadrado se interpreta como el porcentaje de varianza de la variable dependiente explicado por el modelo lineal. 5) Es el valor medio basal de PCR para los individuos sanos (sin articulaciones afectas).

38 88. La prevalencia de una enfermedad no transmisible en una población suficientemente extensa es La probabilidad de que elegidos 3 individuos distintos al azar, los 3 estén enfermos es: 1) 0,01. 2) 0,03. 3) 0,003. 4) 0, ) 0,

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