1.¿En cuál de estas pendientes tenemos más capacidad predictiva?

a.Pendiente=2; IC 95% (1, 2); r=0.35

b.Pendiente=3; IC 95% (-1, 7); r=0.7

c.Pendiente=-1; IC 95% (-3, 1); r=-0.8

d.Pendiente=0.1; IC 95% (0.05, 0.15); r=0.7

2.¿Cuál es el rango intercuartílico de la siguiente muestra?

(19, 7, 3, 6, 2, 10, 12, 1, 17)

a.4

b.9

c.15

d.13

3.Se nos proporciona un intervalo de confianza de la media del 95% de la concentración de un neurotransmisor en pacientes con trastorno bipolar. Este intervalo es (22, 26) y el tamaño de muestra es 100. ¿Cuál era la desviación estándar?

a.10

b.5

c.4

d.1

4.Nos dan un intervalo de confianza del 95% descriptivo de una variable con una muestra de tamaño 100, que es (90, 110). Construir un intervalo de la media del 95%:

a.(90, 110)

b.(99, 101)

c.(98, 102)

d.(99.5, 1005)

5.¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta?

a.Una V de Crámer de -1 indica una total relación entre dos variables cualitativas

b.Si tenemos una correlación r=0.5 con p=0.24 con n=5 si aumentamos el tamaño de muestra a n=10 será significativa.

c.Un kappa de 0 indica que hay que aceptar la hipótesis nula de total concordancia entre operadores.

d.Una OR=0.5 con un IC 95%: (0.4, 0.6) indica que estamos ante un factor de protección significativo.

6.¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta?

a.Una r=0.8 con p=0.5 indica suficiente capacidad predictiva.

b.Una regresión logística con OR=0.7 con p=0.02 indica que estamos ante un factor de riesgo significativo.

c.Una ji-cuadrado de 34.5 con una tabla 3×3 indica que debemos mantener la hipótesis nula de no relación entre las variables.

d.Una r=0.1 con una p=0.001 indica que estamos ante significación formal pero no ante significación material.

7.¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta?

a.En una tabla de contingencias cualquiera si el valor de la ji-cuadrado es 1.44 podemos decir que existe relación significativa entre las variables sin necesidad de mirar el umbral en la tabla de la ji-cuadrado.

b.Una OR=1.45 con un IC del 95% de (1.20, 2.04) es compatible con un valor de Ji-cuadrado de 2.16

c.Una muestra como la siguiente (1, 2, 3, 4, 5) tiene un rango intercuartílico de 3.

d.Una pendiente de una recta de regresión de -3 con un IC 95% de (-4, -2) no es compatible con una correlación r=0.7 con un IC 95% de (0.6, 0.8).

8.¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta?

a.En una tabla de contingencias 4×4 si el valor de la ji-cuadrado es 3.99 existe relación

significativa entre las variables.

b.Una OR=0.19 con un IC del 95% de (0.05, 0.42) es compatible con una Ji-cuadrado de 2.01

c.En una regresión logística que relaciona edad con un enfermedad tenemos una OR=1.08 IC 95%: (1.07, 1.09). Por cada año que aumentamos tenemos un 8% más posibilidades de adquirir la enfermedad.

d.Una correlación r=0.57 con un p-valor de 0.44 es compatible con una pendiente de 33 con un intervalo de confianza del 95% de (12, 57)

9.¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta?

a.Una pendiente de 5 con un intervalo de confianza del 95% de (3, 8) es compatible con una correlación con intervalo de confianza (-0.1, 0.5)

b.Una OR=1.5 como factor de riesgo es equivalente a una OR=0.666 como factor de protección. 

c.Si queremos realizar una fórmula matemática para predecir la variable «Cantidad de un neurotrasmisor» con la variable «Años que lleva un paciente diagnosticado de una enfermedad psiquiátrica», la técnica estadística que utilizaremos es una regresión logística.

d.Para ver la concordancia de un operador consigo mismo utilizaremos un test de la ji-cuadrado.

10.¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta?

a.Una pendiente de 0.5 con un intervalo de confianza del 95% de (0.3, 0.8) es compatible con una correlación con intervalo de confianza (-0.8, -0.5)

b.Una OR=100 como factor de riesgo es equivalente a una OR=0.1 como factor de protección. 

c.Una muestra de horas de estudio de unos estudiantes como la siguiente (1, 1, 2, 5) tiene el mismo índice de Gini que una muestra, también de horas de estudio, de otros estudiantes com la siguiente (7, 7, 8, 11).

d.Una OR=0.67 con IC 95%: (0.58, 0.74) en una regresión logística indica que al ir aumentando el valor de la variable cuantitativa disminuye la probabilidad de contraer la enfermedad que estamos estudiando.