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Preguntas de estadística (Test 2)

51. En una distribución asimétrica (Señale lo falso):
1) Puede haber dos Modas.
2) El Coeficiente de Asimetría puede ser mayor de 0.
3) No hay sesgo.
4) La Mediana es el mejor índice de centralización.
5) Puede ser platicúrtica.
52. Un índice de Asimetría de -0,3, nos dice que:
1) La curva no es simétrica.
2) Tiene un sesgo negativo.
3) La Media es un índice de centralización sesgado.
4) La Mediana es un índice centrado.
5) Son todas correctas.
53. El índice de Curtosis:
1) Mide la simetría de la curva.
2) Mide la modalidad de la curva.
3) Es la Desviación Estándar dividida entre la Media y multiplicada por 100.
4) Mide el grado de apuntamiento.
5) Mide si la Media coincide con la Mediana.
54. En la distribución Normal:
1) El Coeficiente de Asimetría es >0.
2) El Coeficiente de Curtosis es <0.
3) Es bimodal.
4) Es Mesocúrtica.
5) Es asimétrica.
55. Se dice que una distribución es Mesocúrtica cuando:
1) Es simétrica.
2) El Coeficiente de Variación es =0.
3) El Coeficiente de Curtosis es =0.
4) El Coeficiente de Asimetría es =0.
5) Ciertas 3 y 4.
56. Una distribución Normal es:
1) Simétrica.
2) Unimodal.
3) Mesocúrtica.
4) Distribución de Variables Continuas.
5) Son todas ciertas.
57. El Coeficiente de Asimetría de una Distribución de Frecuencias simétrica tiene un valor:
1) 0.
2) -1.
3) 1,96.
4) 1.
5) -1,96.
58. El Coeficiente de Curtosis de una Distribución de Frecuencias platicúrtica tiene un valor:
1) >0.
2) <0.
3) >1.
4) =1.
5) =3.
59. Un estimador es insesgado:
1) Si es de mínima varianza.
2) Si es de varianza máxima.
3) Si es centrado sobre el valor muestral.
4) Si es centrado sobre el parámetro poblacional.
5) Ciertas 1 y 4.
60. En una distribución Simétrica, ¿Cuál es un estimador centrado de la Media Poblacional?:
1) Media.
2) Moda.
3) Mediana.
4) Rango.
5) Ciertas 1, 2 y 3.
61. Señale un estimador insesgado de la Media poblacional, si la Distribución es asimétrica:
1) Media.
2) Moda.
3) Mediana.
4) Varianza.
5) Ciertas 1, 2 y 3.
62. ¿Cuál es el estimador de mínima varianza de la Media poblacional?:
1) Media.
2) Moda.
3) Mediana.
4) Rango.
5) Desviación Media.
63. En distribución Simétricas, es un estimador centrado de la Varianza poblacional:
1) Varianza muestral.
2) Desviación Típica.
3) Cuasivarianza.
4) Error estándar de la Media.
5) Mediana.
64. En distribución Asimétricas, el estimador insesgado de la Variación poblacional es:
1) Varianza muestral.
2) Desviación Estándar.
3) Cuasivarianza.
4) Rango intercuartílico.
5) Mediana.
65. A La Desviación Típica de una distribución muestral de Medias se llama:
1) Rango de la media.
2) Error Típico de la media.
3) Varianza muestral.
4) Coeficiente de Variación.
5) Ninguna es cierta.
66. El Error Estándar de la Media es:
1) Un estadístico de dispersión.
2) Es la Desviación Típica de una distribución muestral de medias.
3) Es la distancia de la Media poblacional al punto de inflexión de la curva.
4) Sirve para estimar Medias.
5) Son todas ciertas.
67. El Error Estándar del Porcentaje es:
1) Un estadístico de dispersión.
2) Es la Desviación Típica de una distribución muestral de porcentajes.
3) Es la distancia del porcentaje poblacional al punto de inflexión de la curva.
4) Sirve para estimar porcentajes.
5) Son todas ciertas.
68. La Desviación Típica de una distribución muestral de un estadístico se llama:
1) Coeficiente de Variación.
2) Error Sistemático.
3) Error Estándar.
4) Varianza.
5) Desviación Estándar o Típica.
69. El intervalo Media Muestral ± 1,96 EEM(Error Estándar de la Media):
1) No dice gran cosa.
2) Comprende un 95% de las veces a la Media poblacional.
3) Comprende un 99% de las veces a la Media poblacional.
4) Da una seguridad del 68%.
5) Da una seguridad del 5%.
70. El intervalo Media Muestral ± EEM(Error Estándar de la Media)
1) No se usa nunca.
2) Comprende un 99% de las veces a la Media poblacional.
3) Comprende un 95% de las veces a la Media poblacional.
4) Da una seguridad del 99%.
5) Todas son falsas.
71. El intervalo Media Muestral ± EEM (Error Estándar de la Media):
1) Abarca a la Media poblacional un 68% de las veces.
2) No abarca a la Media poblacional algo menos del 32%.
3) La seguridad de que la Media poblacional esté en dicho intervalo es del 68%.
4) No se usa porque las probabilidades de fallar son muy altas.
5) Todas son ciertas.
72. La seguridad mínima exigida a cualquier estimación de Medias es:
1) Del 68%
2) Del 95%
3) Del 99%
4) Del 5%
5) Del 1%
73. La probabilidad de error máxima, permitida en la estimación de parámetros es:
1) <68%
2) <5%
3) <1%
4) <0,01.
5) Ciertas 3 y 4.
74. La probabilidad de error mínima, permitida en la estimación de parámetros es:
1) <68%
2) 5%
3) <1%
4) <0,1%
5) No hay.
75. La seguridad máxima exigida a cualquier estimación de parámetros es:
1) Del 68%
2) Del 95%
3) Del 99%
4) Del 99,9%
5) No hay tal seguridad máxima.
76. Una seguridad del 95% en la estimación de parámetros, lleva asociada una probabilidad de error:
1) Del 5%
2) De 0,05%
3) <5%
4) <1%
5) Menor de 0,01.
77. Una seguridad del 99% en la estimación de parámetros, lleva asociada una probabilidad de error:
1) Del 1%
2) De 0,01.
3) Menor del 1%
4) Menor de 0,01.
5) Ciertas 3 y 4.
78. Leemos en un artículo que la glucemia media es de 110 mg/dl ±10 mg/dl. p <0,01.
1) El resultado muestral es 110±10.
2) La seguridad es de más del 99%
3) La glucemia poblacional estará entre 10 y 120, con toda seguridad.
4) El Error Estándar de la Media es 10 mg/dl.
5) Ninguna es cierta.
79. La media de la tensión arterial es 90±5. p<0,05:
1) La Media de la muestra es 90.
2) La media de la población está entre 85 y 95, con una seguridad del 95%
3) La Media de la población está entre 85 y 95, con una probabilidad de equivocarte menor del 5%
4) El EEM es 5/1,96.
5) Son todas ciertas.
80. La estimación de la Media poblacional:
1) Se hace cuando se desconoce tal Media.
2) Se realiza por un proceso de inferencia llamado estimación.
3) Se calcula el EEM basándose en la Desviación Muestral.
4) Se dice entre qué valores puede estar la Media poblacional, con una probabilidad de equivocarse conocida.
5) Son todas ciertas.
81. El Test de Hipótesis:
1) Es un tipo de estadística descriptiva.
2) La Hipótesis nula plantea la existencia de diferencias.
3) La Hipótesis alternativa plantea la no diferencia.
4) La Hipótesis nula y la alternativa pueden no ser excluyentes.
5) Puedes saber la probabilidad de equivocarte en tu afirmación.
82. La probabilidad de acertar si aceptas la Hipótesis nula es:
1) El nivel de significación.
2) Es a .
3) Lo fija el investigador.
4) Es 1- a.
5) Ciertas 3 y 4.
83. La probabilidad de equivocarte si aceptas la Hipótesis nula:
1) Es a .
2) Es el nivel de significación.
3) Lo fija el investigador.
4) Como máximo se usa un nivel de 0,05.
5) Son todas ciertas.
84. La probabilidad de equivocarte al aceptar la Hipótesis Alternativa:
1) Se la conoce como b .
2) No la fija el investigador.
3) Es el complementario del poder del test.
4) Es el error tipo II.
5) Son todas falsas.
85. Si la Hipótesis nula es cierta y la aceptas:
1) Es el nivel a .
2) Es el poder del test.
3) Es el error tipo I.
4) Es 1- a.
5) Es el complementario de 1- b.
86. Si la Hipótesis nula es cierta y la rechazas:
1) No sabes qué probabilidad hay de que ocurra.
2) No tiene importancia.
3) La probabilidad es 1- a.
4) Nunca ocurre.
5) Es el error tipo I.
87. La capacidad de encontrar diferencias, habiéndolas:
1) Es impredecible.
2) Es el error tipo I.
3) Es el error tipo II.
4) Es el poder o potencia del test.
5) Usualmente es de 0,05.
88. La potencia de un test de Hipótesis:
1) Depende inversamente del 1- b.
2) Es el 1- a.
3) No depende de la magnitud real de la diferencia.
4) Depende directamente del tamaño de la muestra.
5) Generalmente es de 0,01.
89. La potencia o poder de un test de Hipótesis:
1) Es 1- b.
2) Es la capacidad del test de encontrar diferencias, habiéndolas.
3) Aumenta al aumentar el tamaño de la muestra.
4) Aumenta al aumentar la diferencia real.
5) Son todas ciertas.
90. En un tipo de cáncer pulmonar, la Quimioterapia es MEJOR que la cirugía: Las diferencias son estadísticamente significativas p<0,01.
1) Usamos un intervalo de confianza del 95%
2) Es fácil que las diferencias observadas sean debidas al azar.
3) La Quimioterapia es 999 veces mejor que la cirugía.
4) No se ha visto que uno sea mejor que la otra.
5) La Quimioterapia es mejor que la cirugía, a ese nivel de significación.
91. En el tratamiento de una artritis con reposo, mejoran el 60%; con aspirina mejoran el 55%. La diferencia es significativa con p<0,05:
1) Siempre que trates con aspirina a ese tipo de pacientes, mejorarán un 55% de los pacientes.
2) El reposo es un 95% mejor que la aspirina.
3) El nivel de significación es del 1%
4) Hay diferencias entre los dos tratamientos, a ese nivel de significación.
5) No se puede concluir nada.
92. En el tratamiento de una artritis con reposo, mejoran el 60%, con aspirina mejoran el 55%. La diferencia NO es significativa con p<0,05:
1) Si tratas con reposo a otros pacientes similares mejorarán el 60% de ellos.
2) Se puede concluir que el reposo es un 5% mejor que AAS.
3) El nivel de significación es del 95%
4) No podemos concluir que haya diferencias entre los tratamientos, a ese nivel de significación.
5) El reposo es mejor que la AAS, y otro estudio más potente lo demostraría.
93. La Clonidina es efectiva en un 87%. El Diltiacem en un 80%. Diferencias no son estadísticamente significativas, p<0,01:
1) La diferencia hallada en el estudio es debida al azar.
2) La diferencia hallada no es debida al azar.
3) La Clonidina es mejor que el Diltiacem.
4) La Clonidina y el Diltiacem son igualmente efectivas.
5) Son todas falsas.
94. La Clonidina es efectiva en un 87%. El Diltiacem en un 80%. Diferencias no son estadísticamente significativas, p<0,01:
1) La diferencia hallada en el estudio puede ser debida al azar.
2) No hay suficiente evidencia para decir quien es mejor.
3) La Clonidina y el Diltiacem pueden ser igualmente efectivas, a pesar de los resultados observados.
4) La Clonidina puede ser mejor que el Diltiacem, pero no tenemos suficiente evidencia para afirmarlo.
5) Son todas ciertas.
95. La cirugía es efectiva en un 90%. La medicación en un 80%. Diferencias estadísticamente significativas con p<0,05:
1) La Hipótesis nula plantea que los dos son igualmente efectivos.
2) La Hipótesis alternativa dice que los dos tipos de tratamiento no son igualmente efectivos.
3) Si la Hipótesis nula fuese cierta, hay menos de un 5% de probabilidades de concluir que un tratamiento es mejor que el otro.
4) Al afirmar que los dos tratamientos no son iguales, hay menos del 5% de probabilidades de equivocarnos.
5) Todas son ciertas.
96. La cirugía es efectiva en un 90%. La medicación en un 80%. Diferencias estadísticamente significativas con p<0,05.
1) Afirmamos que hay diferencias entre ambos tratamientos, p<0,05.
2) Decimos que ambos tratamientos son distintos, con una probabilidad de error <0,05.
3) Si ambos tratamientos fueran iguales, habría menos de un 5% de posibilidades de encontrar entre ellos una diferencia del 10%
4) El error tipo I es <5%
5) Son todas ciertas.
97. La Aspirina mejora al 60%. El paracetamol al 70%. Diferencias NO son estadísticamente significativas, p<0,05. Potencia del test de Hipótesis del 40%:
1) El error tipo II es del 60%.
2) Afirmamos que pueden ser ambos tratamientos iguales.
3) Hay menos del 50% de posibilidades de encontrar diferencias si las hubiera.
4) El error tipo I es menor del 5%.
5) Todas son ciertas.
98. La probabilidad de error a es:
1) Rechazar Ho cuando es verdadero Ho.
2) Equivocarse cuando se rechaza Ha.
3) Equivocarse cuando se acepta Ho.
4) Aceptar Ho cuando es verdadera Ha.
5) No rechazar Ho.
99. A la capacidad que tiene un test estadístico para detectar diferencias significativas se denomina:
1) Precisión.
2) Ajuste.
3) Sesgo.
4) Potencia.
5) Significación.
100. El error tipo I o alfa es la probabilidad de:
1) Aceptar una Ho siendo falsa.
2) Aceptar una Ho siendo cierta.
3) Rechazar una Ho siendo falsa.
4) Rechazar una Ho siendo cierta.
5) Son correctas 2 y 3.

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SOLUCIONES ESTADÍSTICA  – TEST 2

 

51 52 53 54 55 56 57 58 59 60
3 5 4 4 3 5 1 2 4 5
61 62 63 64 65 66 67 68 69 20
3 1 3 4 2 5 5 3 2 5
71 72 73 74 75 76 77 78 79 80
5 2 2 5 5 3 5 5 5 5
81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
5 5 5 5 4 5 4 4 5 5
91 492 93 94 95 96 97 98 99 100
4 4 5 5 5 5 5 1 4 4
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