HiTZ/EusExams huggingface dataset:
Si realizamos un estudio en una provincia para conocer la inciden-cia de alcoholismo entre los jóvenes, el grupo formado por todas las perso-nas en edad juvenil que se encuentran censadas y disponibles para su es-tudio en los centros de salud de la provincia, se denominaría:
Población diana.
Población objetivo.
Población accesible.
Muestra.
Answer (0-based index): 1
Al seleccionar una muestra de una población, elegimos a cada unode los sujetos según el orden por el que van entrando a nuestra consulta; aeste tipo de muestreo se le denomina:
Muestreo aleatorio.
Muestreo sistemático.
Muestreo por casos consecutivos.
Muestreo por clusters.
Answer (0-based index): 2
Se realiza un estudio para determinar la relación entre cardiopatíaisquémica (con una prevalencia muy alta) y una serie de factores de riesgoy poder establecer una relación causal, de cara a iniciar una serie de medi-das preventivas en una población; la técnica de muestreo elegida será:
Aleatorio simple.
Sistemático.
De casos consecutivos.
Por clusters.
Answer (0-based index): 0
Para que una muestra represente mejor a una población se realizauna técnica estadística de muestreo, que mantiene las mismas proporcio-nes en la muestra que en la población. A este procedimiento se le deno-mina:
Estratificación.
Aleatorización.
Randomización.
Asignación.
Answer (0-based index): 1
El error que cometemos como consecuencia de la variabilidad pro-pia del muestreo y que se corrige aumentando el tamaño de la muestra sedenomina:
Error sistemático.
Sesgo de selección.
Error aleatorio.
Sesgo de confusión.
Answer (0-based index): 2
El mayor inconveniente para el uso de la varianza como medida dedispersión es:
Ser una medida de dispersión de poco valor.
Manejar números negativos.
Dar valores igual a cero.
Estar medida en unidades al cuadrado.
Answer (0-based index): 3
En un estudio se sigue el siguiente material y método: de 16 Equi-pos de Atención Primaria (EAPs) del Área 10 INSALUD, con 125 Médicosde Atención Primaria (MAPs), se eligieron a 4 EAPs (25%) con 38 MAPs,mediante muestreo bietápico por conglomerados, y de los 841 pacien-tes elegibles, se seleccionaron 551 pacientes mediante muestreo aleatoriosimple. En qué consiste este sistema de muestreo:
Es una forma de muestreo que se utiliza cuando no se dispone de todo elcenso de la población, pero conocemos su agrupación por centros de salud.
Es una forma de muestreo no probabilístico ya que se escogen de loscentros de salud que se quiere.
Esta forma de muestreo tiene un mayor error muestral que el muestreoaleatorio y no se puede corregir por ninguna actuación, por lo que noses muy útil.
Este sistema de muestreo no permite asegurar que los/las pacienteselegidos/as representan a la población de estudio y es una forma derealizar un muestreo para realizar un estudio que nos conviene.
Answer (0-based index): 0
A la hora de realizar un estudio científico en el que se va a extraerconclusiones que probablemente se extrapolen a la población en la que serealiza y que por lo tanto debe evitar el mayor número de sesgos, ¿qué tipode muestreo realizará?
Muestreo no probabilístico.
Muestreo aleatorio simple.
Muestreo de casos consecutivos.
Muestreo a criterio (judgmental sampling).
Answer (0-based index): 1
Si tenemos una prueba diagnóstica, su sensibilidad depende:
Del número de diagnósticos certeros.
De la relación entre resultados positivos y enfermos.
Del tamaño muestral.
De la prevalencia.
Answer (0-based index): 1
Está usted realizando un estudio para evaluar una nueva prueba dediagnóstico rápido de sepsis. Su patrón de referencia es el hemocultivo yha obtenido los siguientes resultados: Hemocultivo+ Hemocultivo - Nueva prueba + 75 25 Nueva prueba - 125 250¿Podría calcular el valor predictivo negativo (VPN) de la nueva prueba?
75%
33,3%
50%
66,6%
Answer (0-based index): 3
Con referencia a las características del muestreo, indique de las si-guientes opciones cuál es la verdadera:
El muestreo de casos consecutivos es un muestreo que se puede utili-zar en sustitución de los probabilísticos, teniendo una potencia similara los probabilísticos.
El muestreo aleatorio simple sin reposición es un muestreo en el quecada individuo se utiliza más de una vez en el estudio al no poder serrepuesto.
El muestreo sistemático es una forma de muestreo que tiene comoventaja que puede introducir un elemento de periodicidad.
En el muestreo estratificado se divide a la población en estratos y se per-mite garantizar la presencia en la muestra de ciertos estratos o grupos.
Answer (0-based index): 3
Nos planteamos un ensayo clínico entre un tratamiento biológiconovedoso a comparar con el tratamiento convencional en artritis reumatoi-de. Se plantea que existe un posible factor pronóstico y que éste debe re-partirse de forma homogénea en los grupos tratados con el nuevo fármaco ycon el tratamiento convencional. Al realizar la aleatorización se decantaríapor un tipo determinado; indique cuál:
Aleatorización simple.
Aleatorización estratificada.
Aleatorización ciega.
Aleatorización por conglomerados.
Answer (0-based index): 1
La puntuación de un test de inteligencia realizado a 200 personasfue la siguiente:Puntuación test 50-60 60-70 70-80 80-90 90-100 100-110 >120inteligenciaN.o sujetos 6 17 76 68 22 9 2Indique de las siguientes afirmaciones cuál es falsa:
La variable dependiente es puntuación test de inteligencia y la inde-pendiente número de personas.
La variable de medición es una variable cuantitativa discreta.
Las variables han sido agrupadas en intervalos de clase.
Las variables aquí agrupadas en intervalos tienen un mal diseño yaque los intervalos no son excluyentes.
Answer (0-based index): 1
Se está realizando un estudio para conocer el efecto de un nuevoanalgésico. La variable principal de respuesta es una escala de dolor conlos siguientes valores: 1 (no dolor), 2 (dolor leve), 3 (dolor moderado) y 4(dolor intenso). ¿De qué tipo de variable se trata?
Variable dicotómica.
Variable continua.
Variable discreta.
Variable ordinal.
Answer (0-based index): 3
Entre las características de una tabla de distribución de frecuen-cias para presentar los datos del estudio de una manera ordenada se en-cuentran las siguientes como ciertas, salvo una de ellas; indicar cuál:
La tabla de distribución de frecuencias se utiliza tanto para variablescualitativas como cuantitativas.
Las variables cuantitativas continuas se agrupan en torno a clases y acada clase le corresponde una frecuencia determinada.
La distribución por intervalos de clase de los valores de una variable,tiene que cumplir que puedan incluir a todos los valores de la variabley que no excluya ni repita ningún valor en dos intervalos de clase.
Las tablas de frecuencia se reparten en varias columnas con frecuen-cias absolutas y relativas y cada una de ellas con frecuencias simplesy acumuladas.
Answer (0-based index): 1
Para la representación gráfica de los datos, el gráfico de sectores (la fa-mosa tarta) es muy usual. Indique cuál es la falsa de las siguientes opciones:
El gráfico de sectores se utiliza fundamentalmente para variablescuantitativas continuas.
Los gráficos de sectores no muestran frecuencias acumuladas.
La figura completa se corresponde con el 100% de los datos que sereparten en sectores.
Son muy fáciles de elaborar.
Answer (0-based index): 0
Una de las principales dificultades que puede tener la represen-tación gráfica de los datos es decidir el tipo de gráfico según la variableutilizada y su escala de medida. Indique, de las siguientes asociaciones,cuál es falsa:
Polígono de frecuencias de preferencia con datos cuantitativos.
Los gráficos de columnas o diagramas de barras se utilizan para datoscualitativos o cuasicualitativos.
Los histogramas representan datos cuantitativos, fundamentalmentecontinuos.
Los pictogramas se utilizan tanto para datos cuantitativos como cuali-tativos.
Answer (0-based index): 3
Si tenemos un polígono de frecuencia en el que representamos laestatura de una muestra obtenida de una población compuesta por todoslos estudiantes de los institutos de un país, ¿qué conclusiones podemossacar de la distribución de frecuencias relativas?
En los casos con intervalos de clase muy estrechos y el tamaño de lamuestra grande podemos considerarla una curva de probabilidad de ladistribución de tallas.
El hecho de que la estatura máxima sea de 1,95 indica que por debajode este valor se encuentra la mayoría de individuos de la muestra.
Para poder elaborar este polígono de frecuencias los datos de probabi-lidad se obtienen de la media adquirida en la población.
La escala de la curva también nos puede medir probabilidades dife-renciales, pero se basan en una compleja fórmula matemática.
Answer (0-based index): 3
Para manejar la información de un estudio científico sin usar todoslos datos obtenidos se utilizan una serie de índices que definen a dichadistribución. Todos los siguientes son los índices fundamentales que de-terminan una distribución, menos uno:
La n o tamaño de la muestra.
La media, como medida de centralización.
La varianza o desviación típica como medida de dispersión.
La frecuencia absoluta.
Answer (0-based index): 3
Una de las siguientes conclusiones respecto a la interpretación dela media como medida de tendencia central es cierta; señálela:
La media es un índice de tendencia central de muy difícil cálculo.
El valor de la media siempre expresa el valor medio donde se concen-tran la mayoría de los sucesos, independiente de los valores extremos.
El valor de la media puede representar no solo los valores medios, sinoque puede estar muy influenciada por valores extremos máximos ymínimos.
La media por sí sola da una información suficiente para describir unadistribución.
Answer (0-based index): 2
La medida de tendencia central que utilizaremos en distribucionesasimétricas, pero que no vamos a utilizar para realizar cálculos matemáti-cos ni para la inferencia estadística, es:
La media.
La mediana.
La moda.
El percentil 50.
Answer (0-based index): 1
Si utilizamos variables cuantitativas continuas, estas tienen algu-nas peculiaridades respecto de las medidas de tendencia central. Indique,de las siguientes,cuál no es cierta:
Cuando utilizamos la moda se hace referencia a intervalos modales yallí mediante una fórmula se calcula el valor de la moda.
En relación con la mediana se habla de intervalo mediano y con unafórmula se halla el valor en ese intervalo.
En la media se pueden utilizar las marcas de clase en lugar de losvalores concretos, que no se influencia por la amplitud del intervalo.
El valor de la media puede no corresponderse con ningún valor de losobtenidos en la muestra.
Answer (0-based index): 2
Cuando interesa comparar la variación relativa de 2 medidas dife-rentes, ¿cuál es la medida más adecuada para realizarla?
Desviación media.
Desviación estándar.
Varianza.
Coeficiente de variación.
Answer (0-based index): 3
Estamos diseñando un ensayo clínico controlado para evaluar elefecto de un nuevo fármaco hipolipemiante sobre la morbimortalidad car-diovascular, y sabemos que la diabetes mellitus tipo II es un factor pro-nóstico muy relevante que queremos que se distribuya por igual en losdos grupos de tratamiento. ¿Qué tipo de aleatorización sería la más ade-cuada?
Asignación aleatoria simple.
Asignación aleatoria restrictiva.
Aleatorización por bloques.
Asignación aleatoria estratificada.
Answer (0-based index): 3
Indique la opción correcta en relación con las medidas de disper-sión de una muestra:
El rango es una medida de dispersión que se obtiene de la resta delos extremos en los valores de la distribución y es de gran utilidadestadística.
La desviación media es la suma de las distancias de cada valor conrespecto a la media.
El problema de la varianza es que utiliza las mismas unidades de me-dida que los datos pero al cuadrado.
La desviación típica es un buen índice de dispersión, pero por detrásde la varianza.
Answer (0-based index): 1
En un estudio que comparamos distribuciones de poblaciones dehematíes y leucocitos en distintas muestras, apreciamos que los hematíestienen una media de 4 millones y desviación típica de 1 millón, mientrasque los leucocitos tienen una media de 8 000 y 5 000 de desviación típica.¿Podríamos comparar las medidas de dispersión de ambas poblaciones?
Sí, y claramente los hematíes tienen una dispersión mucho mayor demillones frente a miles de los leucocitos.
No, ya que son claramente dos poblaciones distintas con medidasdistintas y no comparables.
Tendríamos que utilizar un coeficiente que, debidamente multiplica-do, ajustase ambas poblaciones.
Si utilizamos el coeficiente de variación que utiliza un cociente entrela media y la desviación típica, para hematíes es 12,5% y para losleucocitos es de 62,5%
Answer (0-based index): 2
En un estudio en el que se trata de averiguar la probabilidad decontagiarse del cólera en un grupo de individuos vacunados para esta en-fermedad, la curva que más se adapta a este tipo de datos será:
La binomial.
La de Poisson.
La de Gauss.
La de campana.
Answer (0-based index): 1
Podemos interpretar las distribuciones según su forma centrada odispersa. Entre los índices que definen las distribuciones de datos, utiliza-mos la medida de la asimetría de la curva y la curtosis. Indique la afirma-ción correcta respecto a estos conceptos:
Puede existir una asimetría positiva o negativa según los valores de lamedia sean positivos o negativos.
La asimetría se mide con el coeficiente de curtosis o de Fisher.
Un coeficiente de curtosis = 0 indica que la curva es leptocúrtica.
La curva normal tiene un coeficiente de Fisher y de curtosis = +/- 0,5.
Answer (0-based index): 0
En un estudio experimental del tipo ensayo clínico aplicamos dostratamientos A y B, los cuales comparamos, y observamos que tienen unefecto distinto sobre las cifras de glucemia capilar. Indique cuál sería lavariable explicativa (independiente) en este caso:
El tratamiento A.
El tratamiento B.
El tratamiento en cada caso.
Las cifras de glucemia capilar.
Answer (0-based index): 2
Planteamos un contraste de hipótesis sobre la base de un estudiode casos y controles. Estudiamos pacientes con isquemia arterial periféri-ca y planteamos que en estos pacientes la cifra de glucemia media no es lamisma que entre los controles elegidos. ¿Qué prueba estadística es la másapropiada para realizar este contraste?
Correlación de Spearman.
Prueba de la t.
Prueba de ji cuadrado.
Correlación de Pearson.
Answer (0-based index): 1
En un ensayo clínico vamos a tratar una serie de pacientes dislipémi-cos con un nuevo fármaco inhibidor de la HMGCOa reductasa. Inicialmentetomamos las cifras de lípidos en sangre (comportamiento normal) y tras unperiodo de tiempo después de la administración de dicho fármaco, vemos elnivel de lípidos nuevamente. ¿Cuál es la prueba estadística de elección?
Prueba exacta de Fisher.
La t de Student para datos independientes.
Ji-cuadrado.
La t de Student para datos apareados.
Answer (0-based index): 3
En un ensayo clínico vamos a comparar dos fármacos. En el diseñodel estudio incluimos a 150 pacientes en cada rama, medimos la variablerespuesta como tiempo en mejorar o desaparición de los síntomas específi-cos. Al final del año de estudio aún hay pacientes con los síntomas. ¿Cómoplantearía el análisis de este estudio?
Utilizamos la ji cuadrado.
Debemos utilizar un análisis de supervivencia.
Utilizamos la t de Student.
Se puede hacer con la prueba de Mann-Withney.
Answer (0-based index): 1
Realizamos un ensayo clínico para comparar un nuevo fármacoantidiabético oral y lo compararemos con placebo. El tamaño total de lamuestra es de 2000 pacientes, los cuales distribuimos a 1000 por cadauna de las ramas de tratamiento. La variable a medir es la cifra de gluce-mia, realizamos un análisis estadístico para comprobar la homogeneidadde las medias y si es o no estadísticamente significativa la diferencia entreambas; ¿qué prueba realizaría?
La F de Snedecor.
La U de Marm-Whitney.
La c2, ji cuadrado.
La t de Student.
Answer (0-based index): 3
Se ha realizado un ensayo clínico encaminado a valorar el descensode la presión portal obtenido después de la administración aguda de tresalternativas de tratamiento (carvedilol, propranolol y placebo) en pacientescirróticos con varices esofágicas. La variable de respuesta es el gradien-te de presión venosa hepática que es continua y de distribución normal.¿Cuál de las siguientes pruebas estadísticas es la correcta para compararla respuesta?
Una prueba de la t de Student.
Una prueba de Fisher.
Un análisis de la varianza.
Una prueba U de Mann-Whitney.
Answer (0-based index): 2
En un ensayo clínico se comparan 3 tratamientos (p.e. placebo,tratamiento establecido y un tratamiento nuevo). La variable respuesta escontinua (p.e. nivel de glucosa en sangre). Aceptando que la variable tieneuna distribución normal, el test correcto para comparar la respuesta es:
La t de Student.
El test de Wilcoxon.
Análisis de la varianza.
El test de Kruskal-Wallis.
Answer (0-based index): 2
Todas las siguientes son características de utilización de pruebasno paramétricas excepto:
Se utilizan cuando no se conoce si los datos de una variable siguenuna distribución normal.
Para demostrar significación las pruebas no paramétricas necesitandiferencias mayores.
Si las muestras utilizadas son mayores de 30 se pueden usar los testparamétricos aunque no siga la variable una distribución normal.
Los test no paramétricos se utilizan siempre que las muestras utiliza-das sean menores de 30, aunque esta variable siga una distribuciónnormal.
Answer (0-based index): 3
Hablando de regresión y correlación, señala lo falso:
En la correlación las dos variables tiene un papel simétrico.
La pendiente de la recta de la regresión lineal indica lo que aumentala variable dependiente por cada unidad de aumento de la variableindependiente.
La ordenada en el origen indica el valor de la variable dependientecuando la independiente vale 0.
Estudian la relación entre dos variables cualitativas.
Answer (0-based index): 3
En un estudio de conformidad comparamos la media de una varia-ble (por ejemplo talla) en un estudio, con la media teórica de dicha varia-ble. Así en nuestro estudio la talla media en una muestra de 100 personases de 167 cm, con una desviación típica de 10 cm para una confianza del95%. Si la talla media en la población teórica es de 189 cm, de las si-guientes afirmaciones, ¿cuál sería acertada?
La diferencia observada entre ambos valores es estadísticamente sig-nificativa.
La diferencia entre ambas medias probablemente se pueda explicarpor azar.
Debemos realizar una prueba estadística de más poder por el tamañode la muestra.
Con esa confianza no podemos llegar a ninguna conclusión válida.
Answer (0-based index): 0
En una muestra de 100 pacientes se ha observado que un trata-miento produce una disminución media de la glucemia de 2 mg/dl, con unerror estándar de la media de 0,5 mg/dl. Es cierto que:
El 95% de los sujetos disminuye entre 1,5 y 2,5 mg/dl.
El 95% de los sujetos disminuye entre 1 y 3 mg/dl.
Se tiene un 95% de confianza de que el verdadero descenso se sitúeentre 1,5 y 2,5 mg/dl.
Se tiene un 95% de confianza de que el verdadero descenso se sitúeentre 1 y 3 mg/dl.
Answer (0-based index): 3
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:
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 (0-based index): 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:
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 (0-based index): 3
Cuando comparamos variables cuantitativas con una escala de me-dida ordinal, utilizaremos el test de:
Coeficiente de Correlación de Pearson.
Coeficiente de Relación.
Analisis de la Varianza.
Coeficiente de Correlación de Spearman.
Answer (0-based index): 0
Conoce el test de Mc Nemar pero, ¿cuándo lo utilizaría?
Para comparar dos variables cuantitativas.
Para comparar dos variables cualitativas.
Para comparar dos variables cuantitativas apareadas.
Para comparar dos variables cualitativas apareadas.
Answer (0-based index): 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?
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 (0-based index): 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:
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 (0-based index): 2
Para aplicar el test de ANOVA precisamos de algunas premisas. In-dique, de las siguientes, cuál cree que es correcta:
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 (0-based index): 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?
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 (0-based index): 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?
De la hipótesis planteada.
De la desviación típica.
De la seguridad.
De la diferencia que deseas.
Answer (0-based index): 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:
Test Kolmogorov-Smirnov.
U de Mann-Whitney.
Test de Wicoxon.
Test de KrusKall-Wallis.
Answer (0-based index): 1