1. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta si hemos realizado un ANOVA de dos factores cruzados y tenemos una p=0.1 para el primer factor, una p=0.3 para el segundo factor y una p=0.005 para la interacción?

a. Hay diferencias significativas entre los niveles del primer factor, hay diferencias significativas entre los niveles del segundo factor y no hay interacción entre los dos factores.

b. Hay diferencias significativas entre los niveles del primer factor, hay diferencias significativas entre los niveles del segundo factor y hay interacción entre los dos factores.

c. No hay diferencias significativas entre los niveles del primer factor, no hay diferencias significativas entre los niveles del segundo factor y hay interacción entre los dos factores.

d. Como los dos factores no son estadísticamente significativos la interacción no lo será tampoco.

 

2. En un estudio clínico con los siguientes datos, ¿cuál es la afirmación cierta?

 

a. El p-valor del ANOVA será menor de 0.05 por lo que el análisis estadístico ya está finalizado.

b. El p-valor del ANOVA será mayor de 0.05 por lo que el análisis estadístico ya está finalizado.

c. En las comparaciones múltiples que hagamos habrá dos grupos homogéneos.

d. En las comparaciones múltiples que hagamos todo será estadísticamente significativo.

 

3. ¿Cuál de las siguientes Odds ratio implica un mayor nivel de relación entre las variables cualitativas estudiadas?

a. OR=0.3 IC 95% (0.01, 0.6)

b. OR=0.1 p=0.98

c. OR=3 p=0.01

d. OR=0.6 IC 95% (0.1, 0.8)

 

4. Se están comparando dos tratamientos a pacientes con trastorno bipolar. La variable analizada es si la concentración de un determinado neurotransmisor al mes de tratamiento menos la concentración de ese mismo neurotransmisor justo antes del inicio del tratamiento es un valor positivo o no. El tamaño de muestra es de 50 personas. Todas ellas toman ambos tratamientos en distintas épocas pero siempre durante un periodo depresivo. La técnica adecuada al caso es:

a. Un test de proporciones.

b. Un test de McNemar.

c. Un test exacto de Fisher.

d. Un test de Mann-Whitney.

 

5. ¿Cuál de las siguientes muestras tiene una mediana de 10, un primer cuartil de 9, un rango intercuartílico de 1 y un rango de 20?

a. (0, 0, 9, 9, 10, 11, 11, 20)

b. (0, 9, 9, 10, 10, 11, 11, 20)

c. (0, 9, 9, 10, 10, 10, 10, 20)

d. (9, 9, 9, 10, 10, 10, 11, 29)

 

6. Si la relación entre dos variables la podemos representar mediante una regresión lineal simpe con una R²=90%, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es cierta?

a. Existe una correlación significativa entre las variables.

b.  La correlación de Pearson es de 0.9.

c. Si la relación es significativa, cosa que no podemos afirmar con la información que tenemos, se trata de una fuerte determinación la que hay entre una y otra variable.

d. La regresión no sabemos si es o no significativa pero sí sabemos que la correlación es positiva entre las dos variables.

 

7. Si en un Análisis de componentes principales tenemos como primer componente la variable Y₁=0.5X₁+0.5X₂+0.5X₃+0.5X₄-0.5X₅, ¿qué afirmación no es cierta?:

a. Un individuo con los valores (0, 1, 1, 1, 1) de las cinco variables originales tendrá un valor de 1 para la primera componente.

b. Existe una fuerte correlación entre las cinco variables originales del estudio.

c. Un individuo con los valores (1, 1, 1, 1, 1) de las cinco variables originales tendrá un valor de 2.5 para la primera componente.

d. Un individuo con los valores (1, 1, 1, 1, 0) de las cinco variables originales tendrá un valor de 2 para la primera componente.

 

8. Tenemos un IC del 95% de la media que es (20, 22), ¿qué afirmación es cierta?

a. El tamaño de muestra es 100.

b. La desviación estándar es 0.5.

c. El error estándar es 1.

d. Un intervalo de confianza del 99.5% sería (19.5, 22.5).

 

9. ¿Qué tamaño de muestra necesitamos tener para estimar la media poblacional del Mini-Mental en el diagnóstico de pacientes con Alzhéimer si sabemos, a partir de una muestra piloto, que la Desviación estándar es, aproximadamente, 2 y queremos tener un intervalo de confianza de una precisión establecida con un radio de 0.1?

a. 160

b. 1600

c. 16

d. 16000

 

10. Si comparamos el Mini-Mental al año y a los dos años del diagnóstico en 100 pacientes con Alzhéimer para comprobar si ha habido un descenso significativo en el nivel de esta variable y aplicamos un test de Shapiro-Wilk a las restas de los valores paciente a paciente obteniendo un p-valor de 0.45, debemos aplicar:

a. El test de la t de Student de varianzas iguales.

b. El test de los signos o el test de Wilcoxon. Cualquiera de los dos es aceptable en este caso.

c. El test de la t de Student de datos apareados.

d. Debemos comprobar la igualdad de varianzas con el test de Fisher-Snedecor. Si el p-valor de este test es mayor que 0.05 debemos aplicar el test de la t de Student de varianzas iguales, si el p-valor es menor que 0.05 debemos aplicar el test de la t de Student de varianzas desiguales.

 

11. Queremos comparar el nivel de conocimientos de estudiantes de Psicología de dos universidades distintas justo al final de sus estudios. Para ello realizamos un test a 40 alumnos de cada una de esas dos universidades. Las medias muestrales son 6 y 7, respectivamente. Las desviaciones estándar son 1.5 y 1.65, respectivamente. Aplicamos un test de Shapiro-Wilk a cada una de las dos muestras y tenemos los siguientes p-valores: 0.25 y 0.01, respectivamente. El test de Fisher-Snedecor de comparación de varianzas tiene un p-valor de 0.67. La técnica adecuada al caso será:

a. El test de la t de Student de datos apareados.

b. El test de Mann-Whitney.

c. El test de la t de Student de varianzas iguales.

d. El test de la t de Student de varianzas desiguales.

 

12. Si tenemos dos muestras independientes de dos poblaciones a las que hemos aplicado correctamente un test de la t de Student de varianzas iguales con un p-valor de 0.55, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es cierta?:

a. No tenemos suficiente potencia.

b. Para afirmar que no hay diferencias a nivel poblacional necesitamos saber si la potencia del estudio es, al menos, del 80%.

c. Podemos afirmar ya, a partir del p-valor que tenemos, que no hay diferencias entre ambas poblaciones comparadas.

d. Debemos aumentar el tamaño de muestra hasta que el p-valor sea menor que 0.05.

 

13. Si hemos calculado la correlación de Pearson entre dos variables y resulta ser r=0.5 (p<0.05) podemos afirmar:

a. No es una correlación significativa porque el coeficiente de determinación es del 25%.

b. Podemos crear una regresión con muy buena capacidad predictiva entre esas dos variables porque se trata de una correlación significativa.

c. Si aumentamos el tamaño de muestra es bastante posible que lleguemos a tener una correlación incluso negativa entre esas variables.

d. La regresión lineal simple que construyamos entre esas dos variables tendrá una pendiente positiva y significativa.

 

14. Si tenemos una muestra de cinco pacientes (a, b, c, d, e) a los que les hemos medido una única variable cuantitativa y de la cual tenemos el siguiente dendrograma, obtenido mediante un Análisis clúster:

¿Cuál de las siguientes muestras es la más razonablemente asociada a este análisis?:

a. (5, 6, 6, 50, 51)

b. (5, 6, 30, 50, 51)

c. (50, 51, 53, 5, 6)

d. (50, 60, 90, 50, 51)

 

15. Un intervalo de confianza del 95% de la media en una muestra de tamaño 100 con desviación estándar de 15 y media muestral de 100 es el siguiente:

a. (97, 103).

b. (94, 106).

c. (85, 115).

d. (70, 130).

 

16. Si en una tabla de contingencias 2×2 en la que relacionamos dos variables cualitativas tenemos que el valor de la ji-cuadrado es 4.6 podemos afirmar:

a. Que estamos ante una relación significativa porque el valor 4.6 es superior al valor de referencia máximo aceptable para mantener la hipótesis nula en las tablas 2×2.

b. Que es imposible saber la significación porque no podemos saber si el p-valor es mayor o menor que 0.05.

c. Que el valor de la ji-cuadrado no nos dice nada sobre la significación de esa relación.

d. No es una relación significativa porque el valor 4.6 es un valor suficientemente próximo a cero.

 

17. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta respecto a la V de Crámer?

a. Es una medida del grado de concordancia que hay entre dos observadores.

b. Es un valor que está entre -1 y +1.

c. Tiene sentido calcularla tras una ji-cuadrado con p>0.05.

d. Puede calcularse a cualquier tabla de contingencias.

 

18. Si hemos construido una recta de regresión entre dos variables que tenían una correlación significativa r=0.9 y tenemos la ecuación y=4x-5, podemos afirmar:

a. Un individuo de la muestra con el valor de x=5 tendrá un valor de y=15.

b. Si tomamos, en el futuro, un individuo con el valor de x=5 ese individuo tendrá un valor de y=15.

c. Un individuo de la muestra con el valor de y=15 tendrá un valor de x=5.

d. Saber el valor de la variable x determina un 81% el valor de la variable y.

 

19. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones no es cierta?

a. La mediana de una muestra puede ser igual al primer cuartil.

b. Una Odds ratio de 4.5 con un intervalo de confianza del 95%: (3.45, 5.18) indica que estamos ante un factor de riesgo significativo.

c. Si en una muestra de una variable cuantitativa la curtosis estandarizada y la asimetría estandarizada están, ambos valores, dentro del intervalo -2 y 2, entonces podemos describirla mediante la media y la desviación estándar.

d. Una variable dicotómica codificada con valores de 0 y 1 no tiene desviación estándar.

 

20. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta?

a. En un ANOVA de dos factores las comparaciones múltiples de un factor se hacen únicamente si la interacción es significativa.

b. El rango siempre es mayor que el rango intercuartílico.

c. Una Odds ratio de 1.75 con un intervalo de confianza del 68.5%: (1.05, 3.18) indica que se trata de un factor de riesgo estadísticamente significativo.

d. Si en una tabla de contingencias calculamos un valor de ji-cuadrado y es 7.14, la significación de ese valor dependerá del número de filas y columnas que tengamos y no del tamaño de muestra.