Test 1: Preguntas tipo test de la sección de estadística (001-050)

1. Es una Variable Cualitativa Ordinal:
1) Sexo (M, F).
2) Bebe (no, poco, mucho).
3) Nº de muelas cariadas.
4) Temperatura corporal.
5) Raza (blanca, negra, amarilla).
2. Es una Variable Cuantitativa Continua:
1) Sexo (M, F).
2) Bebe (no, poco, mucho).
3) Nº muelas cariadas.
4) Temperatura corporal.
5) Raza (blanca, negra, amarilla).
3. Es una Variable Cualitativa Dicotómica:
1) Sexo (M, F).
2) Bebe (no, poco, mucho).
3) Nº de muelas cariadas.
4) Temperatura corporal.
5) Raza (blanca, negra, amarilla).
4. Es una Variable Cuantitativa Discreta:
1) Sexo, (M, F),
2) Bebe (no, poco, mucho).
3) Nº de dientes cariados.
4) Raza (blanca, negra, amarilla).
5) Temperatura del aire.
5. Es una Variable Cualitativa:
1) Sexo (M, F.)
2) Bebe (no, poco, mucho).
3) Nº de dientes cariados.
4) Raza (blanca, negra, amarilla).
5) Ciertas 1, 2, 4.
6. El histograma se usa para representar variables:
1) Cualitativas.
2) Cuantitativas Discretas.
3) Cuantitativas Continuas.
4) Cualquiera.
5) Ciertas 1 y 2.
7. El Diagrama de Barras se usa para representar variables:
1) Cualitativas.
2) Cuantitativas Discretas.
3) Cuantitativas Continuas.
4) Cualquiera.
5) Ciertas 1 y 2.
8. El Diagrama Sectorial se usa para representar Variables:
1) Cualitativas.
2) Cuantitativas Discretas.
3) Cuantitativas Continuas.
4) Cualquiera.
5) Ciertas 1 y 2.
9. El Polígono de Frecuencias se usa para representar Variables:
1) Cualitativas.
2) Cuantitativas Discretas.
3) Cuantitativas Continuas.
4) Cualquiera.
5) Ciertas 1 y 2.
10. El Polígono de Frecuencias Acumuladas se usa para representar Variables:
1) Cualitativas.
2) Cuantitativas Discretas.
3) Cuantitativas Continuas.
4) De cualquier tipo.
5) Ciertas 1 y 2.
11. Una distribución de datos se puede describir con:
1) Una medida de centralización y otra de dispersión.
2) Una distribución de frecuencias absolutas.
3) Una distribución de frecuencias relativas.
4) Un gráfico.
5) Todas son ciertas.
12. Es una medida de centralización:
1) Rango.
2) Varianza.
3) Mediana.
4) Desviación Estándar.
5) Coeficiente de Variación.
13. Es una medida de posición:
1) Amplitud.
2) Varianza.
3) Moda.
4) Desviación Típica.
5) Coeficiente de Variación.
14. Es un índice de dispersión:
1) Media Aritmética.
2) Moda.
3) Mediana.
4) Desviación Estándar.
5) Cuartiles.
15. Es un estadístico de dispersión:
1) Amplitud.
2) Desviación Media.
3) Rango intercuartílico.
4) Coeficiente de Variación.
5) Todas Ciertas.
16. Es un índice de dispersión adimensional:
1) Desviación Media.
2) Varianza.
3) Desviación Estándar.
4) Coeficiente de Variación.
5) Amplitud o Rango.
17. ¿Cuál de los siguientes es un estadístico descriptivo de posición?
1) Media Geométrica.
2) Media Ponderada.
3) Varianza.
4) Percentil.
5) Covarianza.
18. La mediana es una medida de tendencia central que se usa cuando:
1) Los datos son impares.
2) La muestra es asimétrica.
3) La muestra es heterogénea.
4) La muestra es simétrica.
5) La muestra es homogénea.
19. Para comparar correctamente, desde un punto de vista descriptivo, dos o más variables debe usarse:
1) Desviación Estándar.
2) Amplitud.
3) El Coeficiente de Variación.
4) La Covarianza.
5) La Desviación Media.
20. Es un Estadístico de Dispersión:
1) Moda.
2) Rango.
3) Mediana.
4) Media Armónica.
5) Media Geométrica.
21. El Coeficiente de Variación es:
1) Un estadístico de Centralización adimensional.
2) Un estadístico de Dispersión Adimensional.
3) Una medida de Variación conjunta entre dos variables.
4) Un índice de simetría.
5) 3 y 4 correctas.
22. La Varianza Muestral es:
1) El cuadrado de la Desviación Típica.
2) La raíz cuadrada de la Desviación Típica.
3) Un estadístico de dispersión.
4) El cociente entre la Media y los Grados de Libertad.
5) 1 y 3 correctas.
23. El Coeficiente de Variación se calcula:
1) Multiplicando la Varianza por la Media.
2) Dividiendo la Desviación Típica por la Media.
3) Dividiendo la Media por la Desviación Típica.
4) Dividiendo la Media por la Varianza.
5) Multiplicando la Desviación Típica por la Media.
24. Cuando la muestra es asimétrica, el mejor estadístico de centralización que puede usarse es:
1) Media Aritmética.
2) Moda.
3) Mediana.
4) Media Geométrica.
5) Media Armónica.
25. La media aritmética no debe emplearse como estadístico de Centralización, cuando:
1) Las muestras son simétricas.
2) Se desea conocer el centro de gravedad de la distribución.
3) Las muestras son asimétricas.
4) Se desea calcular otros estadísticos relacionados, como el Coeficiente de Variación.
5) Se desea un estadístico de gran estabilidad.
26. ¿Con cuál de los siguientes estadísticos, puede compararse el grado de dispersión (variabilidad) de distintas muestras, en las que se utilizan unidades de medida distintas?.:
1) Desviación Típica.
2) Varianza.
3) Coeficiente de Variación.
4) Rango o Amplitud.
5) Error Típico.
27. Si a todos los valores de una distribución, les sumas 9:
1) La Media aumenta 9.
2) La Media no varía.
3) La Varianza aumenta en 81.
4) La Varianza aumenta en 9.
5) La Desviación Estándar aumenta en 3.
28. Si a todos los valores de una distribución de datos, les restas 4:
1) La Media no varia, la Varianza sí.
2) La Media disminuye 4, la Varianza 16.
3) La Media y Varianza no varían.
4) La Media disminuye 4, la Varianza no varía.
5) Ninguna es cierta.
29. Si a todos los valores de una distribución, los multiplicas por 4:
1) Su Media no varía.
2) A su Media se le suma 4.
3) Su media se multiplica por 4.
4) Su Varianza se multiplica por 4.
5) Su Desviación Estándar se multiplica por 16.
30. Si a todos los valores de una distribución de datos, les multiplicas por 6:
1) La Media se multiplica por 6.
2) La Media y la Varianza se multiplican por 36.
3) La Media no varía, la Varianza se multiplica por 36.
4) La Media se multiplica por 6, la Varianza por 36.
5) La media se multiplica por 6, la Varianza no varía.
31. Si multiplicas por 6 todos los valores de una distribución:
1) La Media no varía.
2) La Desviación Estándar se multiplica por 36.
3) Varianza se multiplica por 6.
4) Coeficiente de Variación no varía.
5) Todas son falsas.
32. Cuando a todos los datos de una muestra se les multiplica una constante:
1) La Media queda multiplicada por esa constante, la Desviación Típica no varía.
2) El Coeficiente de Variación se multiplica por esa constante.
3) Tanto la Media como la Desviación Típica se multiplican por esa constante.
4) El Coeficiente de Variación no varía.
5) Correctas 3 y 4.
33. Cuando a todos los datos de una muestra se les suma una constante:
1) La Media no varía.
2) La Media queda incrementada en esa constante.
3) La Desviación Típica no varía.
4) La Desviación Típica queda aumentada en esa constante.
5) Ciertas 2 y 3.
34. Los datos originales a menudo necesitan ser transformados, codificados para facilitar el cálculo. ¿Qué consecuencias tiene en el cálculo de la Media, la Desviación Típica y el Coeficiente de Variación el hecho de que a todos los elementos de una muestra se les reste una constante?
1) Ninguno de estos estadísticos varían.
2) La Media varía, el resto no.
3) La Media no varía, el resto sí.
4) Los tres estadísticos varían.
5) La Media y el Coef. de Variación varían, la Desv. Típica no.
35. La Distribución Normal:
1) Es asimétrica.
2) Es una distribución de probabilidad de variable discreta.
3) Es asintótica.
4) La Mediana no coincide con la Moda.
5) Es bimodal.
36. La Distribución Normal:
1) La Media coincide con la Moda y con la Mediana.
2) El máximo es la Media.
3) Es una Distribución de probabilidad de variables continuas.
4) Se define por m y s.
5) Todas son ciertas.
37. En la Distribución Normal:
1) El intervalo m±s abarca el 68% del área total.
2) El intervalo m±1.96s abarca el 95% del área.
3) El intervalo m±2.6s abarca el 99% del área.
4) El intervalo m±2.6s NO abarca el 5% del área.
5) Todas son ciertas.
38. Una de las siguientes afirmaciones no se refiere a la Normal.
1) Asintótica.
2) Es una Distribución de probabilidad de Variable Discreta.
3) Es simétrica respecto a su media.
4) Queda definida por la media y la desviación típica
5) La Media, Moda y Mediana coinciden.
39. Los parámetros m y s respectivamente de la Distribución Normal unitaria o tipificada son:
1) 0, 0.
2) 1, 1.
3) 0, 1.
4) 1, 0.
5) -1, 1.
40. Los Parámetros Media y Desviación Típica respectivamente de la Distribución normal tipificada (z) son:
1) 1, 0.
2) 0, 1.
3) 1, 1.
4) 0, 1,96.
5) 1, 1,96.
41. En la Normal, el intervalo:
1) m±s abarca el 95%.
2) m±1.96s abarca el 68%.
3) m±2.56s abarca el 95%.
4) Ninguna es cierta.
5) Son todas ciertas.
42. Una distribución Binomial:
1) Es Distribución de Probabilidad de Variable Discreta.
2) Se define por N(número) y “p”(probabilidad de suceso).
3) La Media de la Binomial es np.
4) La desviación Típica es (npq)1/2.
5) Todas son correctas.
43. Los parámetros Media y Desviación Típica, respectivamente, de una Binomial se calculan:
1) np, npq.
2) n/p, npq.
3) np, (npq)1/2 .
4) n/p, pq.
5) n/p, n/pq.
44. Una de las siguientes distribuciones de probabilidad corresponde a una Variable aleatoria continua:
1) Poisson.
2) Normal.
3) Binomial.
4) Geométrica.
5) Hipergeométrica.
45. Cuál de las siguientes Distribuciones de probabilidad no corresponde a una Variable Aleatoria Discreta.
1) Poisson.
2) T. de Student.
3) Binomial.
4) Geométrica.
5) Hipergeométrica.
46. Una de las siguientes distribuciones de probabilidad corresponde a una Variable Discreta.
1) Normal.
2) Chi-Cuadrado
3) F. de Snedecor.
4) T. de Student.
5) Hipergeométrica.
47. La Distribución T. de Student deriva de la distribución.
1) Binomial.
2) Normal.
3) Poisson.
4) Experimental.
5) Uniforme.
48. Una distribución es bimodal:
1) Si se puede representar en dos formas.
2) Si tiene dos Medias.
3) Si la Media y la Mediana coinciden.
4) Si la curva tiene dos máximos.
5) Ciertas 2 y 4.
49. Una Distribución Bimodal (Señala lo falso):
1) Nunca es una distribución Normal.
2) Nunca es una distribución “T” de Student.
3) Nunca es simétrica.
4) Nunca es de variables Normales.
5) Tiene dos máximos.
50. En una distribución simétrica:
1) La Media coincide con la Mediana.
2) El Coeficiente de Simetría es 0.
3) La mitad derecha es igual que la izquierda.
4) La Moda deja a su izquierda el 50% de la curva.
5) Son todas ciertas.

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SOLUCIONES BIOESTADÍSTICA – TEST  1

 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
2 4 1 3 5 3 5 5 3 3
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
5 3 3 4 5 4 4 2 3 2
21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
2 5 2 3 3 3 1 4 3 4
31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
4 5 5 5 3 5 5 2 3 2
41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
4 5 3 2 2 5 2 4 3 5

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