HiTZ/EusExams-v2 huggingface dataset:
Cuando realizamos un test de hipótesis para comparar diferenciade la media de dos muestras, habremos de tener en cuenta algunas consi-deraciones previas. Indique, de las siguientes, cuál es cierta:
Options:
Debemos conocer la distribución de la variable estudiada, ya que si esnormal se deben aplicar pruebas denominadas no paramétricas.
No debemos considerar el tamaño de la muestra para decidir el tipo detest a aplicar.
Debemos contemplar, para el análisis en poblaciones con distribuciónnormal, si conocemos o no las varianzas poblacionales.
El disponer del dato de las varianzas poblaciones es bastante fácil enla investigación biomédica y en muestras pequeñas asumimos la dedicha muestra.
Answer (option index, 0-based): 2
Cuando estudiamos la posible comparación entre dos variables cuali-tativas, lo realizamos en general con la ji cuadrado, pero esta prueba exige unaserie de condiciones previas en las características del estudio que se realiza,ya que su incumplimiento haría perder fiabilidad al resultado. Indique cuál delas siguientes opciones contiene un criterio a cumplir al aplicar esta prueba:
Options:
La frecuencia menor de 5 en al menos el 50% de las casillas de unatabla 2 x 2.
Se realizará la corrección de Yates cuando n>200 y se trata de unatabla 2 x 2.
La prueba exacta de Fisher se utiliza en tablas con frecuencias entodas las casillas de más de 5 individuos.
La ji cuadrado de Mantel-Haenszel es una forma de aplicación en compa-ración de caracteres de varias poblaciones o estratos de forma global.
Answer (option index, 0-based): 3
Cuando comparamos variables cuantitativas con una escala de me-dida ordinal, utilizaremos el test de:
Options:
Coeficiente de Correlación de Pearson.
Coeficiente de Relación.
Analisis de la Varianza.
Coeficiente de Correlación de Spearman.
Answer (option index, 0-based): 0
Conoce el test de Mc Nemar pero, ¿cuándo lo utilizaría?
Options:
Para comparar dos variables cuantitativas.
Para comparar dos variables cualitativas.
Para comparar dos variables cuantitativas apareadas.
Para comparar dos variables cualitativas apareadas.
Answer (option index, 0-based): 3
Al comparar dos fármacos A y B en un estudio, el fármaco A mues-tra mejor eficacia que el fármaco B, pero en el análisis estadístico, la di-ferencia resulta no significativa, para una p >0,05 (nivel de significación).¿Cuál de las siguientes opciones es la cierta?
Options:
No existe diferencia de eficacia entre los fármacos A y B.
Al ser el nivel de significación p>0,05, el fármaco A es más eficaz queel B con una probabilidad del 5%
El fármaco A produce mejores resultados que el B en más del 5% delos casos.
Aumentando el tamaño de la muestra, existe la probabilidad de obte-ner una diferencia significativa al mismo nivel de significación.
Answer (option index, 0-based): 3
Realizamos un estudio experimental aleatorizado en el que se com-para la eficacia de un tratamiento nuevo en fase III con un placebo y se ob-tiene una diferencia con un nivel de significación estadística significativa(p < 0,05). Indique, de las siguientes afirmaciones, cuál es correcta:
Options:
Podemos argumentar que el tratamiento nuevo es mejor que el place-bo, lo cual suele ser lo frecuente.
Podemos argumentar que la probabilidad de que el tratamiento seamejor que el placebo es mayor del 95%.
Podemos argumentar que, en el caso de igualdad de eficacia, existemenos del 5% de probabilidades de observar este resultado.
Podemos argumentar que el tratamiento es al menos un 5% mejor eneficacia que el placebo.
Answer (option index, 0-based): 2
Para aplicar el test de ANOVA precisamos de algunas premisas. In-dique, de las siguientes, cuál cree que es correcta:
Options:
Se usa para la comparación de dos medias.
Tiene que partir de varianzas distintas.
No requiere la normalidad de la distribución de las variables.
Homocedasticidad.
Answer (option index, 0-based): 3
Para calcular el tamaño de la muestra hay una serie de datos que de-ben ser fijados por el/la propio/a investigador/a, otros los debe obtener de unestudio piloto o de la bibliografía. De los siguientes que se reflejan y para obte-ner una media, ¿cuál debe ser obtenido de un estudio piloto o bibliografía?
Options:
La precisión o diferencia máxima que desea tener.
El nivel de confianza o error de la muestra admitido.
El número de sujetos expuestos.
La desviación típica.
Answer (option index, 0-based): 3
Para estimar el tamaño de la muestra en un estudio de casos y con-troles. ¿De dónde partiremos para la obtención del dicho tamaño?
Options:
De la hipótesis planteada.
De la desviación típica.
De la seguridad.
De la diferencia que deseas.
Answer (option index, 0-based): 3
Si utilizamos la comparación de dos medias en muestras pequeñaso con variables que no siguen una distribución normal, empleamos la si-guiente prueba no paramétrica:
Options:
Test Kolmogorov-Smirnov.
U de Mann-Whitney.
Test de Wicoxon.
Test de KrusKall-Wallis.
Answer (option index, 0-based): 1
Debemos analizar, para el cálculo del tamaño de la muestra, la posibili-dad o sospecha de un número importante de pérdidas en un estudio, por distin-tas causas. ¿Cómo debemos actuar para el cálculo del tamaño de la muestra?
Options:
No se modifica la técnica del cálculo del tamaño de la muestra comose realiza habitualmente, sólo se incrementa un número determinadopara cuando aparezcan los fallos sustituirlo.
No se modifica la técnica del cálculo del tamaño de la muestra, seincrementa el tamaño de la muestra en una proporción dada por elporcentaje presumible de pérdidas.
No se modifica la técnica del cálculo del tamaño de la muestra, secorrige con unas reglas y fórmulas aplicables al caso.
No se modifica la técnica del cálculo del tamaño de la muestra, perose eliminaría de ella un número determinado en los que se sospechano vayan a responder.
Answer (option index, 0-based): 2
A la hora de calcular el tamaño de la muestra en un contraste dehipótesis, se puede plantear como un test unilateral o bilateral, ¿qué im-portancia tiene que decidamos si el test es unilateral o bilateral?
Options:
El test bilateral es más conservador y de menor riesgo tipo I.
El test unilateral es un test de más capacidad de discriminación.
No tiene trascendencia el que el test sea unilateral o bilateral.
Puede realizarse primero un test bilateral y posteriormente un testunilateral.
Answer (option index, 0-based): 0
Para el cálculo del tamaño de la muestra en un estudio descripti-vo en el que la variable de interés es dicotómica, se precisa conocer los si-guientes elementos, excepto uno:
Options:
Proporción esperada de la variable de interés en la población.
Precisión deseada del intervalo de confianza.
El error beta asumible por el investigador.
Nivel de confianza del intervalo.
Answer (option index, 0-based): 2
Realizamos un ensayo clínico ambicioso en el que comparamos 3tratamientos distintos. Utilizamos como efecto la cifra de tensión arterialque es una variable continua. Si la variable no tiene una distribución nor-mal o el tamaño muestral conseguido es pequeño, ¿qué test consideraríael correcto para analizar su estudio?
Options:
El test de Kruskal-Wallis.
El test de Wilcoxon.
Análisis de la varianza.
La t de Student.
Answer (option index, 0-based): 0
Un/a investigador/a está interesado/a en determinar si existe unaasociación entre las cifras de tensión arterial diastólica (medida en mm deHg) y los niveles de colesterol (medidos en mg/ml). Para ello, ha realizadoestas mediciones a 230 voluntarios/as. ¿Qué prueba estadística es la másapropiada para examinar esta asociación?
Options:
Regresión logística.
Prueba de Chi cuadrado.
Correlación de Pearson.
Prueba de Fisher.
Answer (option index, 0-based): 2
A la medida que se utiliza para describir una característica numé-rica de la muestra y no de la población, se le denomina:
Options:
Parámetro.
Estadístico.
Razón.
Proporción.
Answer (option index, 0-based): 1
Una estimación consiste en generalizar los datos de una muestra auna población siempre que reúna una serie de requisitos, ya que existe laposibilidad de cometer errores. Indique cuál es el error que ocurre por elpropio hecho de trabajar con muestras y no con toda la población:
Options:
Error sistemático.
Error o factor de confusión.
Sesgo.
Error aleatorio.
Answer (option index, 0-based): 3
Al aumentar la seguridad de un estudio, ¿qué ocurre con la con-fianza?
Options:
Aumenta.
Disminuye.
Permanece igual.
Puede aumentar, disminuir o quedar igual.
Answer (option index, 0-based): 0
Una de las siguientes no es una característica de un estimador (va-lor definido de los posibles valores de una variable en las posibles mues-tras de una población):
Options:
Consistencia: el valor es más próximo al real al aumentar la muestra.
Carencia de sesgo: el de menor varianza.
Suficiencia: el estimador recoge toda la información.
Igualdad: el valor debe ser siempre igual.
Answer (option index, 0-based): 3
Cuando realizamos una prueba de significación estadística, el errortipo II o beta, significa:
Options:
Que una diferencia existe cuando en realidad no existe.
Que rechazamos la hipótesis nula cuando es cierta.
Que no rechazamos la hipótesis nula cuando es cierta.
Que no rechazamos la hipótesis nula siendo falsa.
Answer (option index, 0-based): 3
¿Cuál es la definición correcta de error estadístico tipo I o alfa?
Options:
Probabilidad de deducir que A es diferente a B, cuando son iguales.
Probabilidad de captar una diferencia estadística cuando esta existe.
Probabilidad de decir que A es distinto a B cuando existen diferenciasentre ambos.
Probabilidad de aceptar la hipótesis nula cuando es cierta la hipótesisalternativa (H1).
Answer (option index, 0-based): 0
¿En cuál de las siguientes situaciones se requiere un mayor númerode sujetos en un estudio estadístico?
Options:
Cuanto menor es la variabilidad del criterio de evaluación.
Cuanto mayor es el riesgo que se acepta de cometer un error alfa.
Cuanto mayor es la magnitud de la diferencia que se desea detectar.
Cuando se trabaja con una hipótesis unilateral.
Answer (option index, 0-based): 0
En significación estadística hay una serie de errores que hay que cono-cer: Indique, de las siguientes asociaciones de conceptos, ¿cuál es cierta?
Options:
Región crítica/zona donde se sitúa la media.
Potencia/capacidad para no cometer errores.
p/valor de error beta.
Significación estadística/probabilidad de diferencia encontrada por azar.
Answer (option index, 0-based): 3
En relación con la isoinmunización Rh una es cierta:
Options:
Precisa madre Rh negativo, gestante de un varón Rh positivo y padreRh positivo.
Es habitual que ocurra ya durante la primera gestación, ya que noprecisa sensibilización previa.
A pesar de la profilaxis su incidencia está aumentando.
El paso transplacentario de IgM materna es el responsable del cuadro.
Answer (option index, 0-based): 0
Se realiza un estudio aleatorio experimental, tipo ensayo clínico, en23000 pacientes con VIH en el que se comparó la administración de tresfármacos frente a terapia de 5 fármacos. La respuesta en la carga viral fuemejor en la terapia con 5 fármacos, con una confianza del 95%, ¿cómo in-terpretaría el resultado?
Options:
El estudio no es capaz de encontrar diferencia entre ambos tratamientos.
Según el estudio parece que ambos tratamientos son similares.
El estudio demuestra que la diferencia observada es estadísticamentesignificativa con un nivel de confianza del 95%.
Como no tenemos el valor de p no podemos evaluar los resultados delestudio.
Answer (option index, 0-based): 2
En estimación estadística un concepto importante es el error están-dar. De las siguientes afirmaciones indique cuál es la cierta:
Options:
Es lo mismo que el error típico o desviación típica.
Es el error que se comete por tomar muestras en lugar de pobla-ciones.
Es el error que se relaciona con la causa y el efecto y provoca con-fusión.
Es la dispersión imaginaria de todas las medias posibles de las posi-bles muestras.
Answer (option index, 0-based): 1
Un valor de laboratorio con media de 18 g/100 ml y desviación es-tándar de 1,5 significa que:
Options:
El valor verdadero está entre 16,5 g y 19,5 g/100 ml.
El valor verdadero está entre 15 g y 21 g/100 ml.
En las estimaciones repetidas de la misma muestra cabe esperar que95% están entre 15 g y 21 g/100 ml.
El valor verdadero tiene 5% de probabilidad de ser inferior a 16,5 g osuperior a 19,5 g/100 ml.
Answer (option index, 0-based): 2
Si una variable presenta una media de 100 y una desviación es-tándar de 10, ¿cuál es la probabilidad de encontrar un sujeto en el inter-valo 80-120?
Options:
95%.
65%.
78,6%.
68,7%.
Answer (option index, 0-based): 0
Vamos a estudiar el efecto de 3 medicamentos (A1, A2 y A3), entres estudios distintos. Se compara con placebo, los diseños han sido muysimilares. El resultado fue el siguiente: tratamiento A1 mejor frente a pla-cebo 6%, p < 0,001; A2 frente a placebo: 10%, p = 0,03; A3 frente a pla-cebo 10,5% p = 0,
Options:
El estudio con menor significación estadística es el del A1, por lo queeste medicamento es el de menor efecto.
El medicamento A3 es el que tiene un efecto mayor ante el placebo.
El medicamento A3 es mejor que el A2 ya que es más significativo.
El valor de significación nos indica que el medicamento con un efectode menor magnitud es el A1.
Answer (option index, 0-based): 1
Se quiere llevar a cabo un ensayo clínico para comparar la efectivi-dad de un nuevo fármaco con la de otro estándar en el tratamiento de unadeterminada enfermedad. Se sabe que la eficacia del tratamiento habitualestá en torno al 40%, y se espera que con el nuevo fármaco la eficacia au-mente al menos en un 15%. El estudio se diseñó para que tuviese un poderdel 80%, asumiendo una seguridad del 95%. N = 173 pacientes en cadauno de los grupos para llevar a cabo la investigación. Tras finalizar el estu-dio, sólo fue posible tratar con cada uno de los fármacos a 130 pacientesen cada grupo en lugar de los/as 173 pacientes estimados/as inicialmente.Al realizar el análisis estadístico, se objetivó que no hay diferencias signi-ficativas en la efectividad de ambos tratamientos. Indique cuál puede serla explicación correcta:
Options:
No existen diferencias entre ambos fármacos en la realidad.
Hacen falta al menos el doble de pacientes para conseguir un resulta-do.
Se debe replantear la potencia estadística en relación con el efectosobre todo al no conseguir el N prefijado.
El planteamiento del estudio no ha sido el adecuado.
Answer (option index, 0-based): 3
La variable presión arterial diastólica (PAD) sigue una distribuciónnormal en una población con una media de 80 mmHg y una DE de 10mmHg. Precisamos conocer la proporción de sujetos de dicha población quepresenta valores de PAD > 90 mmHg (Z tipificado de 90 mmHg es = 1, valoralfa para Z = 1 es de 0,1578):
Options:
El porcentaje de personas con más de 90 mmHg de PAD es de 90%.
El porcentaje de personas con más de 90 mmHg de PAD es de 95%.
El porcentaje de personas con más de 90 mmHg de PAD es de15,78%.
El porcentaje de personas con más de 90 mmHg de PAD es de84,22%.
Answer (option index, 0-based): 3
Una vez finalizado un estudio, se concluye que existen diferenciasentre los parámetros evaluados para cada una de los tratamientos, con unap = 0,
Options:
Que las diferencias encontradas no se cumplen (no hay) en el 3,4% delos sujetos.
Que las diferencias encontradas se cumplen en un 3,4% de lossujetos.
Que, habiendo encontrado diferencias, tenemos una probabilidad deun 3,4% de que esta diferencia pueda ser por azar.
Que un 3,4% de los tratamientos no tienen diferencias.
Answer (option index, 0-based): 2
Tenemos los resultados de un estudio sobre las cifras de PresiónArterial Sistólica (PAS) de los habitantes del pueblo donde está ubicadonuestro Centro de Salud para una edad con n = 100; en este estudio se in-forma con un intervalo de confianza al 95%, que el nivel medio de PAS esde 110-
Options:
Las cifras de tensión arterial del 95% de las personas del pueblo tie-nen una PAS entre 110 y 135 mmHg.
La probabilidad de estimar que desde nuestra muestra el nivel mediode PAS poblacional se encuentre entre 110 y 135 es del 95%.
Este resultado con este intervalo de confianza indica que si obtuvié-semos varias muestras y repitiéramos el estudio en 95 de cada 100muestras la media de PAS estaría entre 110 y 135.
Con estos datos se podría calcular la desviación típica.
Answer (option index, 0-based): 0
Realizamos un estudio en el que estamos evaluando dos técnicasde infiltración y queremos saber cuál de ellas es mejor. El resultado obte-nido no alcanza la significación estadística para un nivel de p > 0,
Options:
La primera pregunta a realizarnos es el adecuado tamaño de la mues-tra y se soluciona añadiendo individuos a ella.
La primera pregunta a realizarnos es el adecuado tamaño de la mues-tra y se soluciona revisando las hipótesis planteadas y se vuelve adeterminar un tamaño de la muestra adecuado.
Se replanteará el estudio con nuevo análisis estadístico y con pruebasde mayor potencia.
La conclusión final es que no existen diferencias entre ambas técnicasde infiltración y por tanto ambas tienen un resultado similar.
Answer (option index, 0-based): 1
Cuando nos planteamos en medicina la estimación y permitirnossometer las variables a estudiar a un contraste de hipótesis estadístico,nuestro objetivo principal es:
Options:
Poder establecer con un margen de error si las diferencias detectadasson debidas al azar o realmente estas diferencias existen.
Demostrar el cumplimiento de la hipótesis nula o de la hipótesis alter-nativa.
Poder fijar la p (grado de significación estadística) del estudio estadís-tico, que es la conclusión final de la mayoría de estudios.
Saber elegir la prueba adecuada para el contraste de hipótesis en fun-ción de la variable estudiada y su planteamiento.
Answer (option index, 0-based): 0
¿Cuál es la explicación que daría, si un estudio en el que las con-clusiones con significación estadística se consiguen con un número menorde pacientes que el esperado, al calcular el tamaño de la muestra necesa-rio al iniciar el estudio?
Options:
Es posible, ya que si existe una gran significación estadística el errortipo I es bajo, más que lo previsto inicialmente.
No es posible, la posibilidad de cometer algún tipo de error I o II es alta.
Es posible, el tamaño de la muestra al calcularlo es sólo orientativo ymás o menos aproximativo.
No es posible, el número de pacientes debe ser el calculado al iniciodel estudio.
Answer (option index, 0-based): 0
Un estudio evalúa la concordancia entre dos profesionales a la horade evaluar como cancerosa o no una lesión cutánea, obteniendo un valorkappa de 0,70, con un intervalo de confianza del 95% de 0,65 a 0,
Options:
Que nuestro índice es peor que el del otro estudio.
Que probablemente el otro estudio tenga una muestra con más núme-ro de sujetos.
Que no hay diferencias.
No podemos extraer conclusiones ya que son estudios distintos y noconocemos los detalles.
Answer (option index, 0-based): 0
Realizamos un estudio que evalúa el consumo de tabaco como fac-tor de riesgo del cáncer de pulmón; observamos un riesgo relativo bruto(RR) de 4 (IC del 95% 2,6-5,1). Posteriormente ajustamos este RR a la in-gesta enólica (CHDL) y el riesgo relativo es de 1,9 (intervalo de confianza95%, 1,0-3,2). ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta?
Options:
La ingesta enólica es un factor de confusión de la relación entre con-sumo de tabaco y cáncer de pulmón.
El consumo de tabaco no es un factor de riesgo del cáncer de pulmón,al no existir diferencias estadísticamente significativas.
El consumo de tabaco es un factor de confusión, ya que el RR bruto yel RR ajustado difieren.
El consumo de tabaco no es un factor de riesgo del cáncer de pulmón,ya que el RR bruto y ajustado difieren.
Answer (option index, 0-based): 0
Comparamos las complicaciones de un fármaco en dos presenta-ciones. Así, existe un 10% de complicaciones en una presentación y un5% con otra presentación, la diferencia es estadísticamente significativa(p = 0,045). La interpretación correcta de este resultado es:
Options:
Si ambos preparados se comportasen iguales en las complicaciones,el azar sólo daría un 4,5% de las ocasiones para encontrar una dife-rencia igual o mayor a la observada.
Tenemos una probabilidad del 95,5% de concluir que ambos prepara-dos tengan la misma frecuencia de complicaciones.
Tenemos una probabilidad del 4,5% de que ambos preparados tenganla misma frecuencia de complicaciones.
Los dos preparados tienen distinta frecuencia de complicaciones.
Answer (option index, 0-based): 0
Los resultados que aporta un ensayo clínico con un nuevo trata-miento para la psoriasis, comparado con psoralenos. El análisis se realizapor una analítica específica de actividad. El nuevo tratamiento provoca unadisminución de las cifras del análisis con el nuevo tratamiento respecto alde referencia en un 25% (IC 95% = 22 - 28,5%), p < 0,
Options:
Sí, por la precisión del estudio.
No, porque la reducción obtenida de la analítica no es suficientemen-te importante.
Sí, por la diferencia significativa.
No, porque hemos utilizado una variable principal de poco valor.
Answer (option index, 0-based): 2
De entre las causas más frecuentes de hemorragias en el primer tri-mestre de embarazo no se encuentra:
Options:
Aborto.
Placenta previa.
Embarazo ectópico.
Embarazo molar.
Answer (option index, 0-based): 1
¿Qué son los entuertos?
Options:
Pérdidas que fluyen por los genitales durante el puerperio.
Contracciones preparto.
Restos de membranas retenidos en el postparto.
Contracciones uterinas dolorosas propias del puerperio.
Answer (option index, 0-based): 3
Cuando se vacuna a una mujer de la rubéola, hay que asegurarsede que no quede embarazada en el/los siguiente/s:
Options:
Mes.
2 meses.
3 meses.
4 meses.
Answer (option index, 0-based): 2
Realizamos un ensayo clínico con un buen diseño y con una ejecucióncorrecta. El planteamiento del ensayo es una comparación bilateral del trata-miento con un betabloqueante de elección frente a un nuevo producto másselectivo. Lo que vamos a medir en la capacidad de ese nuevo betabloqueantepara reducir la presión arterial diastólica frente al clásico. El nuevo betablo-queante reduce la tensión arterial diastólica en 0,9 mmHg de media (0,6-1,2)con una confianza del 95% frente al betabloqueante clásico, con p (grado designificación estadística) = 0,
Options:
El valor de p observado indica que la magnitud de la diferencia obser-vada tiene gran importancia clínica.
El valor de p es suficiente para concluir de forma clara que el nuevobetabloqueante es mejor.
La probabilidad de error al admitir que el nuevo betabloqueante esmejor es de 0,001.
Existe un valor numérico de reducción de la tensión arterial diastóli-ca con el nuevo tratamiento, siendo esta mejoría de poco valor (1,2mmHg, como máximo) en relación con el betabloqueante clásico asu-miendo error alfa bilateral del 5%.
Answer (option index, 0-based): 2
En nuestro Centro de Salud se va a determinar la prevalencia de consu-mo de alcohol entre los/as adolescentes de la zona con un estudio transversal.Iniciamos calculando el tamaño de la muestra: conocemos el número de adoles-centes de la zona según la base de datos de usuarios, 5% de precisión del estu-dio de prevalencia y nivel de confianza del 95%. Indique qué dato le falta:
Options:
Estimar la media de los gramos de alcohol consumidos.
Estimar la proporción esperada de alcoholismo en la zona o conocerotros estudios.
Estimar el error alfa.
Estimar el error beta.
Answer (option index, 0-based): 1
Realizamos un estudio en el que comparamos dos tratamientos an-tibióticos en la profilaxis en intervenciones de colon. Al finalizar dicho es-tudio no se han encontrado diferencias significativas p > 0,05; suponiendoque realmente sean tratamientos diferentes y que no hayamos sido capa-ces de detectarlo, ¿cuál podría ser la explicación para esto?
Options:
Por un error tipo I alto (probabilidad alfa).
Por un error tipo II alto (probabilidad beta).
Por el tamaño de la muestra alto.
Por un error sistemático bajo.
Answer (option index, 0-based): 1