1.En un estudio donde se quiere comparar dos psicoterapias tenemos 100 pacientes que repartimos en dos grupos de igual tamaño. A cada grupo le aplicamos sólo uno de los dos tratamientos a comparar. El test de Shapiro-Wilk de ambas muestras nos proporciona un p-valor mayor que 0.05. El test de Fisher-Snedecor nos proporciona una p=0.34. Es cierto lo siguiente:

a.Si el test de la t de Student para varianzas desiguales da un p-valor inferior a 0.05 debemos concluir que las medias son diferentes.

b.Si el test de la t de Student para varianzas desiguales da un p-valor superior a 0.05 debemos concluir que las medias son diferentes.

c.Si el test de la t de Student para varianzas iguales da un p-valor inferior a 0.05 debemos concluir que las medias son diferentes.

d.Si el test de la t de Student para varianzas iguales da un p-valor inferior a 0.05 debemos concluir que no podemos decir que las medias son diferentes.

2.En un estudio de comparación de dos poblaciones partimos de unos datos iniciales concretos y calculamos el p-valor con la técnica adecuada. Seguidamente eliminamos valores de ambas muestras que eran incorrectos disminuyendo, pues, el tamaño de ambas muestras y obteniendo la misma media y la misma desviación estándar en ambas muestras y volvemos a calcular el p-valor. Después detectamos que la desviación estándar era más baja de la que habíamos calculado y volvemos a calcular el p-valor. Finalmente, detectamos que la diferencia de medias es más grande de la que habíamos calculado previamente y volvemos a calcular el p-valor. ¿Cuál de las siguientes es la secuencia de p-valores que podríamos tener?

a.0.81/0.97/0.25/0.31.

b.0.56/0.74/0.81/0.12.

c.0.2/0.37/0.12/0.005.

d.0.02/0.001/0.09/0.0001.

3.Hemos de comparar dos procedimientos distintos de tratamiento para pacientes con demencia. Tomamos 80 pacientes y los repartimos al azar en dos grupos de 40 cada uno. La variable elegida para evaluar ambos tratamientos es el Mini-Mental. El Test de Shapiro-Wilk nos da, en ambas muestras, un p-valor de 0.005. Debemos:

a.Aplicar el Test de Fisher- Snedecor y si tenemos un p-valor inferior a 0.05 aplicar el test de la t de Student de varianzas iguales.

b.Aplicar el Test de Fisher- Snedecor y si tenemos un p-valor inferior a 0.05 aplicar el test de la t de Student de varianzas iguales.

c.Aplicar el Test de Mann-Whitney.

d Aplicar el Test de la t de Student de datos apareados.

4.Hemos de comparar dos formas de rehabilitación psicológica a pacientes que han sufrido un infarto cerebral. La variable analizada es si después de un año el paciente consigue superar un umbral previamente establecido en un test psicotécnico. Se ha trabajado con 100 pacientes. 50 en cada grupo. Cada paciente recibe un único tratamiento. Después del año en un grupo un 8% consigue la rehabilitación psicológica. En el otro grupo un 4% lo consigue. Para ver si esas diferencias son estadísticamente significativas debemos:

a.Aplicar un Test de Mann-Whitney.

b.Aplicar un Test de proporciones.

c.Aplicar un Test exacto de Fisher.

d.Aplicar un Test de McNemar.

5.¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta?

a. Si en una comparación de dos poblaciones aplicamos un Test de Mann-Whitney es que la variable no se ajusta a la distribución normal en ninguna de las dos muestras.

b. En un contraste de hipótesis para evaluar el ajuste a la distribución normal un p-valor inferior a 0.05 indica que hay suficiente ajuste de los datos a la distribución normal.

c. Cuanto menor desviación estándar tengamos en dos muestras de dos poblaciones a comparar más posible será rechazar la hipótesis nula de igualdad de medias.

d. En un ANOVA de un factor fijo con cinco niveles un p-valor menor de 0.05 indica que hay diferencias significativas entre las cinco poblaciones que estamos comparando.

6.Hemos realizado un Análisis de componentes principales a una base de datos con cinco variables obteniendo dos componentes que explican un 85% de la información. La primera componente es Y1=0.5X1+0.5X2+0.5X3+0.5X4+0.5X5 y la segunda componente es Y2=0.5X1-0.01X2-0.01X3-0.5X4+0.01X5. En el siguiente gráfico de las dos primeras componentes principales, ¿cuál es el individuo 5?

a.(3, 4, 2, 3, 2)

b.(1, 1, 2, 0, 1)

c.(7, 7, 6, 5, 7)

d.(5, 8, 5, 7, 7)

7.¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta?

a.En un ANOVA de dos factores si ninguno de los dos factores es significativo la interacción tampoco puede ser significativa.

b.Si en las comparaciones múltiples de un ANOVA de un factor tenemos dos o más grupos homogéneos el p-valor del ANOVA será mayor de 0.05.

c.Las comparaciones múltiples en un factor únicamente tiene sentido realizarlas si el p-valor del ANOVA previo, para ese factor, es superior a 0.05.

d. Si en un ANOVA de un factor con cinco niveles el p-valor es menor que 0.05 tendremos como mínimo dos grupos homogéneos.

8.Se quiere hacer un pronóstico de la media poblacional de la concentración de un determinado neurotransmisor. ¿Qué tamaño de muestra necesitamos tomar para tener un intervalo del 95% de radio 4 si la Desviación estándar que tenemos en una muestra piloto es de 20?:

a. 100.

b. 1000.

c. 400.

d. 25.

9.En un Análisis de componentes principales la primera componente principal es 0.5X-0.45Y-0.48Z. Es cierto lo siguiente:

a. En la representación de la primera componente los individuos más a la derecha del eje tendrán valores grandes de X, valores pequeños de Y y valores pequeños de Z.

b. En la representación de la primera componente los individuos más a la derecha del eje tendrán valores grandes de X, de Y y de Z.

c. En la representación de la primera componente los individuos más a la derecha del eje tendrán valores grandes de X e Y y valores pequeños de Z.

d. En la representación de la primera componente los individuos más a la derecha del eje tendrán valores pequeños de X e Y y valores grandes de Z.

10.Tenemos los siguientes datos en un ensayo clínico donde se aplican tres tratamientos a personas de dos sexos. ¿Cuál es la afirmación más razonable respecto a los resultados que podríamos obtener en el ANOVA?:

a.Factor Tratamiento: p>0.05. Factor Sexo: p>0.05. Interacción: p<0.05.

b.Factor Tratamiento: p>0.05. Factor Sexo: p<0.05. Interacción: p<0.05.

c.Factor Tratamiento: p>0.05. Factor Sexo: p<0.05. Interacción: p>0.05.

d.Factor Tratamiento: p<0.05. Factor Sexo: p<0.05. Interacción: p>0.05.