1.Estamos interesados en predecir cuántas personas tienen trastornos del sueño en España. Para ello se toma al azar una muestra de tamaño 400. Observamos que 125 tienen algún tipo de estos trastornos. Un intervalo de confianza del 68.5% del porcentaje poblacional es el siguiente:

a.(21.98, 40.52).

b.(28.93, 33.57).

c.(26.61, 35.89).

d.(25.46, 37.04).

2.¿En cuál de estas afirmaciones hay compatibilidad?

a.En un contrate de hipótesis de igualdad de medias una p=0.03 y un IC del 95% de la diferencia de medias entre ambas poblaciones de (0.9, 1.39).

b.En una Odds ratio una p=0.23 y un IC del 95% de (0.13, 0.56).

c.En una correlación de Pearson una p=0.001 y un IC del 95% de (-0.18, 0.56).

d.En una comparación de proporciones una p=0.45 y un IC del 95% de la diferencia de proporciones entre ambas poblaciones de  (-0.09, -0.04).

3.¿A cuál de las siguientes cuatro muestras corresponde el siguiente Box-Plot?

a.(1, 1, 2, 2, 2, 3, 5, 7, 8)

b.(1, 2, 2, 6, 6, 6, 6, 8, 8)

c.(1, 1, 2, 2, 6, 6, 8, 8)

d.(1, 2, 2, 2, 6, 6, 6, 8)

4.¿Cuál de las siguientes correlaciones no corresponde a una regresión con suficiente capacidad predictiva?

a.r=0.9 IC 95%: (-0.3, 0.99)

b.r=-0.8 IC 95%: (-0.9, -0.68)

c.r=0.75 IC 95%: (0.48, 0.93)

d.r=0.83 IC 95%: (0.23, 0.99)

5.¿Cuál de las siguientes Odds ratio es compatible con un test de la ji-cuadrado con un valor de  0.384?

a.OR=2; IC 95%: (1.34, 2.33)

b.OR=1.45; IC 95%: (0.82, 2.82)

c.OR=0.34; IC 95%: (0.23, 0.54)

d.OR=0.78; IC 95%: (0.69, 0.88)

6.¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta?

a.Una pendiente con un IC 95%: (0.85, 5.45) es compatible con una correlación con p-valor 0.22.

b.Una OR de 1.34 con p=0.34 es compatible con una ji-cuadrado de 1.34.

c.Una correlación con un IC 95%: (-0.23, 0.13) es compatible con una p=0.03.

d.Una V de Crámer con un valor de 0 es compatible con una p=0.

7.¿Cuál de las siguientes afirmaciones no es cierta en una regresión?

a.Una pendiente con un IC 95%: (-0.15, 2.45) es compatible con una correlación con p-valor 0.12.

b.Una pendiente con una p=0.11 es compatible con una correlación con IC 95%: (-0.1, 0.23).

c.Una pendiente con un IC 95%: (-13, -3) es compatible con una correlación con p-valor igual a 0.007.

d.Una pendiente con un IC 95%: (3.5, 7.9) es compatible con una correlación con un IC del 95%: (-0.89,-0.67).

8.Estamos relacionando los cuatro grupos sanguíneos y tres niveles de afectación de un determinado trastorno psiquiátrico. El valor de la ji-cuadrado es 7. Entonces:

a.Podemos decir que hay relación significativa porque 7 es menor que 21.02.

b.Podemos decir que no hay relación significativa porque 7 es menor que 21.02.

c.Podemos decir que hay relación significativa porque 7 es menor que 12.59.

d.Podemos decir que no hay relación significativa porque 7 es menor que 12.59.

9.Estamos relacionando las 17 comunidades autónomas con tener o no un determinado trastorno psiquiátrico. Entonces:

a.Una correlación de Pearson será una apropiada técnica para establecer si hay o no relación significativa.

b.Debemos categorizar numéricamente las variables y calcular una Odds ratio.

c.Debemos aplicar una ji-cuadrado y si hay relación una V de Crámer.

d.Debemos aplicar una ji-cuadrado y si hay relación una Odds ratio.

10.En un estudio donde se quiere comparar dos psicoterapias tenemos 200 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 la primera muestra tiene una p=0.23 y el de la segunda muestra tiene una p=0.34. El test de Fisher-Snedecor nos proporciona una p=0.01. Es cierto lo siguiente:

a.Debemos aplicar el test de la t de Student para varianzas desiguales.

b.Debemos aplicar el test de Mann-Whitney.

c.Debemos aplicar el test de la t de Student para varianzas iguales.

d.Debemos aplicar el test de la t de Student de datos apareados.

11.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 6% lo consigue. Para ver si esas diferencias son estadísticamente significativas debemos:

a.Aplicar un Test de Wilcoxon.

b.Aplicar un Test de proporciones.

c.Aplicar un Test exacto de Fisher.

d.Aplicar un Test de McNemar.

12.Tenemos los siguientes datos en un estudio donde se aplican tres medicamentos distintos (A, B y C) a un grupo de pacientes que tienen una determinada patología y que se han diferenciado en hombres y mujeres.  Con los datos obtenidos se pretende ver la diferencia entre tratamientos, entre sexos y si hay o no interacción. ¿Cuál es la afirmación más razonable respecto a los resultados que podríamos obtener en el ANOVA?:

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

b.Factor Medicamento: p<0.05. Factor Sexo: p<0.05. Interacción: p<0.05.

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

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

13.Tenemos los siguientes datos en un estudio donde se aplican tres tratamientos psicoterapéuticos (P1, P2, P3) en pacientes con la misma patología de tres zonas del mundo muy distintas (Z1, Z2, Z3).  Con los datos obtenidos se pretende ver la diferencia entre tratamientos, entre zonas y ver, finalmente, si hay o no interacción. ¿Cuál es la afirmación más razonable respecto a los resultados que podríamos obtener en el ANOVA?:

a.Factor Tratamiento: p>0.05. Factor Zona: p>0.05. Interacción: p>0.05.

b.Factor Tratamiento: p<0.05. Factor Zona: p<0.05. Interacción: p<0.05.

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

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

14.¿Cuál es el punto b en un Análisis de Componentes Principales con las dos siguientes primeras componentes principales: Y1=0.5X1+0.5X2-0.5X3-0.5X4 e Y2=0.01X1+0.5X2-0.5X3-0.01X4?

a.(0, -5, 5, 5)

b.(0, -5, -5, 5)

c.(5, 5, 5, 5)

d.(-5, 5, 5, 5)

15.¿Cuál de los siguientes repertorios de puntos, de un espacio de tres dimensiones, va asociado al siguiente dendograma?

a.(1, 2, 3), (1, 2, 4), (7, 8, 9), (6, 2, 8), (1, 1, 2)

b.(1, 1, 1), (1, 2, 2), (1, 2, 2), (5, 5, 5), (1, 1, 2)

c.(1, 2, 3), (1, 2, 4), (6, 2, 7), (6, 2, 8), (6, 1, 9)

d.(1, 2, 3), (1, 3, 4), (7, 5, 9), (6, 2, 8), (5, 1, 5)

16.En un estudio de comparación de dos poblaciones partimos de unos datos iniciales concretos y calculamos el p-valor con la técnica adecuada. Seguidamente introducimos nuevos valores de ambas muestras que no teníamos previamente aumentando, 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.0.23/0.13/0.21/0.16.

b.0.52/0.14/0.77/0.62.

c.0.12/0.03/0.01/0.001.

d.0.12/0.01/0.001/0.01.

17.En un estudio para ver si había relación entre un determinado comportamiento y una determinada enfermedad teníamos una OR=0.21, con un intervalo de confianza del 95%: (0.02, 1.87). Tras mirar con detalle los datos vimos que el tamaño de muestra era el doble en cada una de las cuatro situaciones de la tabla 2×2. Después vimos que en realidad habíamos colocado los valores al revés: la exposición era la no exposición, y a la inversa. ¿Cuál es la secuencia posible de la información que habíamos tenido?

a.OR=0.21; IC 95%:(0.01, 1.23) / OR=4.76; IC 95%:(1.51, 10.00)

b.OR=0.21; IC 95%:(0.05, 0.99) / OR=4.76; IC 95%:(1.01, 20.00)

c.OR=0.21; IC 95%:(0.5, 0.8) / OR=4.76; IC 95%:(1.11, 30.00)

d.OR=0.21; IC 95%:(0.12, 0.79) /OR=0.21; IC 95%:(0.17, 0.38)

18.Se quiere hacer un pronóstico del porcentaje de personas que tienen un determinado trastorno psiquiátrico en España. Sabemos que en Francia en estudio de gran alcance ha detectado que el porcentaje de personas con este trastorno es de un 5%. ¿Qué tamaño muestral necesitamos tomar para tener un intervalo del 95% con un radio de 5%?:

a.76.

b.110.

c.92.

d.400.

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

a.La ji-cuadrado puede evaluar la relación entre dos variables cuantitativas que se han cualificado a través de unos umbrales.

b.En una comparación de dos muestras relacionadas de variables dicotómicas que se ajusten bien a la distribución normal la técnica adecuada al caso es el test de la t de Student de datos apareados.

c.En una técnica de comparación de muestras independientes el tamaño muestral de ambas muestras puede ser distinto.

d.En un ANOVA de dos factores el que la interacción sea significativa (p-valor<0.05) no condiciona el que los dos factores individualmente sean o no significativos. Pudiéndose dar cualquier combinación.

20.¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta?

a.Una potencia del 90% se corresponden con un error de tipo I del 0.10.

b.Un Test de McNemar es un test para datos apareados de variables cuantitativas.

c.Una Odds ratio de 5 se corresponde, como intensidad de relación, con una Odds ratio de 0.2.

d.En un ANOVA la variable respuesta estudiada puede ser dicotómica.

1c: El rango intercuartílico es 3 en ambas muestras.

2b: En invierno el error estándar es menor porque el intervalo de la media es más pequeño. Si el tamaño de muestra es el mismo entonces la desviación estándar de temperaturas es menor.

3d: La tabla de datos observados se expresan en porcentaje. Esto no nos permite calcular una ji-cuadrado, en absoluto, necesitamos las frecuencias absolutas.

4c: Hay sólo dos casos de correlación significativa. De esas dos la que tiene un intervalo que hace pensar que el coeficiente de determinación será mayor es la respuesta c.

5c: Esta observación implica una relación fuertemente directa si los miramos respecto al conjunto de valores. Al quitarla la correlación global bajará.

6b: Si calculamos con la fórmula del intervalo de confianza de una variable dicotómica del tema 3 podemos ver que el intervalo es éste.

 

 

1b. Es la única correlación que es significativa y con el signo positivo como la pendiente de la regresión.

2b.Es la única Odds ratio no significativa y, por lo tanto, la única relación en una tabla 2×2 que no superará el umbral.

3c. La pendiente es significativa y la correlación también.

4d.No es compatible porque aunque la pendiente y la correlación son significativas. El signo no es el mismo.

5c. El umbral de una tabla 4×2 es 7.81. Por lo que como 13 es mayor que ese umbral podemos decir que hay relación significativa.

6d. El umbral de una tabla 17×2 es 26.29. Por lo que como 12 es menor que ese umbral podemos decir que no hay relación significativa.

7b. Como una muestra se ajusta a la normal y la otra no debemos aplicar el test de Mann-Whitney.

8b. Como el valor esperado por grupo es de 7 y el tamaño de muestra es superior a 30 podemos aplicar el test de proporciones.

9c. Los dos factores tienen sus niveles promedios muy similares. No habrá diferencia significativa. Interacción es evidente que sí la hay.

10d. Los tratamientos son muy similares. Los grupos sanguíneos son diferentes claramente. Interacción no hay porque hay un claro paralelismo entre los diferentes grupos sanguíneos en ambos tratamientos.

1.¿Cuál de las siguientes correlaciones corresponde a una regresión significativa con una ecuación y=123x-98?

a.r=-0.78 IC 95%: (-0.99, -0.55)

b.r=0.30 IC 95%: (0.04, 0.55)

c.r=-0.55 IC 95%: (-0.78, -0.43)

d.r=0.53 IC 95%: (-0.12, 0.94)

2.¿Cuál de las siguientes Odds ratio indica que al hacer una ji-cuadrado tendremos un valor de ji-cuadrado inferior a 3.84?

a.OR=2; IC 95%: (1.34, 2.33)

b.OR=1.45; IC 95%: (0.82, 2.82)

c.OR=0.34; IC 95%: (0.23, 0.54)

d.OR=0.78; IC 95%: (0.69, 0.88)

3.¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta en una regresión?

a.Una pendiente con un IC 95%: (0.85, 5.45) es compatible con una correlación con p-valor 0.22.

b.Una pendiente con una p=0.001 es compatible con una correlación con IC 95%: (-0.33, 0.66).

c.Una pendiente con un IC 95%: (-23, -13) es compatible con una correlación con p-valor igual a 0.02.

d.Una pendiente con una p=0.23 es compatible con una correlación con un IC del 95%: (-0.23,-0.04).

4.¿Cuál de las siguientes afirmaciones no es cierta en una regresión?

a.Una pendiente con un IC 95%: (-0.15, 2.45) es compatible con una correlación con p-valor 0.12.

b.Una pendiente con una p=0.11 es compatible con una correlación con IC 95%: (-0.1, 0.23).

c.Una pendiente con un IC 95%: (-13, -3) es compatible con una correlación con p-valor igual a 0.007.

d.Una pendiente con un IC 95%: (3.5, 7.9) es compatible con una correlación con un IC del 95%: (-0.89,-0.67).

5.Estamos relacionando los cuatro grupos sanguíneos con tener o no un determinado trastorno psiquiátrico. Hemos aplicado una ji-cuadrado y el valor es 13. Entonces:

a.No podemos decir que hay relación significativa porque 13 es mayor que 12.59.

b.Podemos decir que no hay relación significativa porque 13 es menor a 15.50.

c.Podemos decir que hay relación significativa porque 13 es mayor que 7.81.

d.Podemos decir que no hay relación significativa porque 3.84 es menor que 13.

6.Estamos relacionando las 17 comunidades autónomas con tener o no un determinado trastorno psiquiátrico. Hemos aplicado una ji-cuadrado y el valor es 12. Entonces:

a.Podemos decir que hay relación significativa porque 12 es mayor que 3.84.

b.Podemos decir que no hay relación significativa porque 12 es mayor a 3.84.

c.Podemos decir que no hay relación significativa porque 12 es menor a 48.60.

d.Podemos decir que no hay relación significativa porque 12 es menor que 26.29.

7.En un estudio donde se quiere comparar dos psicoterapias tenemos 200 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 la primera muestra tiene una p=0.23 y el de la segunda muestra tiene una p=0.01. El test de Fisher-Snedecor nos proporciona una p=0.42. Es cierto lo siguiente:

a.Debemos aplicar el test de la t de Student para varianzas desiguales.

b.Debemos aplicar el test de Mann-Whitney.

c.Debemos aplicar el test de la t de Student para varianzas iguales.

d.Debemos aplicar el test de la t de Student para varianzas iguales para la primera muestra y el test de la t de Student para  varianzas desiguales para la segunda muestra.

8.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 400 pacientes. 200 en cada grupo. Cada paciente recibe un único tratamiento. Después del año en un grupo un 4% consigue la rehabilitación psicológica. En el otro grupo un 3% lo consigue. Para ver si esas diferencias son estadísticamente significativas debemos:

a.Aplicar un Test de Wilcoxon.

b.Aplicar un Test de proporciones.

c.Aplicar un Test exacto de Fisher.

d.Aplicar un Test de McNemar.

9.Tenemos los siguientes datos en un estudio donde se aplican tres tratamientos psicoterapéuticos a un grupo de pacientes que se han diferenciado en hombres y mujeres.  Con los datos obtenidos se pretende ver la diferencia entre tratamientos, entre sexos y si hay o no interacción. ¿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.

10.Tenemos los siguientes datos en un estudio donde se aplican dos tratamientos psicoterapéuticos a un grupo de pacientes que se han diferenciado según el grupo sanguíneo.  Con los datos obtenidos se pretende ver la diferencia entre tratamientos, entre grupos sanguíneos y si hay o no interacción. ¿Cuál es la afirmación más razonable respecto a los resultados que podríamos obtener en el ANOVA?:

a.Factor Tratamiento: p<0.05. Factor Grupo sanguíneo: p>0.05. Interacción: p<0.05.

b.Factor Tratamiento: p<0.05. Factor Grupo sanguíneo: p<0.05. Interacción: p>0.05.

c.Factor Tratamiento: p>0.05. Factor Grupo sanguíneo: p>0.05. Interacción: p<0.05.

d.Factor Tratamiento: p>0.05. Factor Grupo sanguíneo: p<0.05. Interacción: p>0.05.

Queremos determinar el tamaño de muestra en una comparación de medias. La variable es la reducción media del MiniMental de pacientes con Alzhéimer durante un año de tratamiento. Se pretende comparar dos tratamientos distintos a dos grupos de pacientes con las mismas características promedio.

En un estudio previo piloto hecho con estos tipos de tratamientos la desviación estándar de esa reducción durante un año era, aproximadamente, de 2.

La diferencia mínima a detectar entre las reducciones, entre ambos tratamientos, es 1.

Queremos tener una potencia del 95%.

¿Cuál es el tamaño que necesitamos por grupo?

Construir a partir de los datos de los Box-Plot siguientes, una curva ROC y calcular la AUC que evalúe la capacidad del PSA total y de la Relación PSA libre/PSA total (FT Ratio) para distinguir entre Cáncer de próstata (CaP) e Hipertrofia benigna de próstata (BPH).

Es evidente que estas construcciones en base a este gráfico únicamente puede ser aproximada.

1c

2a

3b

4c

5b

6b

7d

8c

9b

10a

1. El valor 5, en la muestra (1, 4, 6, 6, 7, 7, 11, 12, 16), es:

a. El primer cuartil.

b. La mediana.

c. El rango intercuartílico.

d. El percentil 30.

2. ¿Cuál de los siguientes Box-Plot es el correspondiente a la muestra (2,3,4,6,6,9,10,12,12)?

3.Si en un estudio sobre la prevalencia de una enfermedad psiquiátrica tenemos una muestra de tamaño 100 de los cuales 8 tienen esa patología, un intervalo de confianza del 95% del porcentaje poblacional será:

a)(3.51, 12.49)

b)(2.57, 13.43)

c)(6.70, 9.30)

d)(4.00, 12.00)

4.En un estudio vemos que nos dan el siguiente intervalo de confianza del 95% de la media: (48, 52). Leemos que el tamaño de muestra ha sido 100. ¿Cuál es el intervalo de confianza del 95% descriptivo de la variable o, también denominado, intervalo de valores individuales de esa variable?

a)(40, 60)

b)(35, 65)

c)(30, 70)

d)(45, 55)

5.¿En cuál de las siguientes muestras el percentil 25 es 5?

a)(1, 5, 6, 10)

b)(1, 5, 5, 8, 12)

c)(1, 3, 5, 3, 7)

d)(1, 5, 5, 6)

6. El valor 4 en la muestra (1, 4, 6, 6, 7, 7, 10, 12) es:

a. El primer cuartil.

b. El percentil 14.28.

c. El rango intercuartílico.

d. El percentil 12.5.

7.¿En cuál de las siguientes muestras el percentil 20 es 5?

a)(1, 4, 5, 10,10, 10, 10, 10, 11, 12)

b)(1, 3, 5, 8, 12, 13, 14, 15, 16)

c)(1, 3, 5, 6, 7, 7, 8, 9, 9, 14, 17, 45)

d)(1, 3, 5, 6, 7, 7, 8, 11, 13, 14, 16)

8.Si en un estudio sobre la prevalencia de una enfermedad psiquiátrica tenemos una muestra de tamaño 100 de los cuales 12 tienen esa patología, un intervalo de confianza del 99.5% del porcentaje poblacional será:

a)(5.50, 18.50)

b)(10.50, 13.50)

c)(2.25, 21.75)

d)(3.75, 20.25)

9.En un estudio vemos que nos dan el siguiente intervalo de confianza descriptivo del 95%: (48, 52). Leemos que el tamaño de muestra ha sido 100. ¿Cuál es el intervalo de confianza de la media del 95%?

a)(40, 60)

b)(49.8, 50.2)

c)(30, 70)

d)(49, 51)

10.El siguiente Box-Plot

¿a qué muestra corresponde?

a)(2, 3, 6, 8, 12)

b)((2, 2, 3, 3, 6, 6, 8, 12)

c)(2, 4, 4, 6, 8, 8, 12, 12)

d)(2, 4, 6, 8, 12)

 

La siguiente base de datos de pacientes controles y pacientes con diagnóstico de Alzhéimer tiene las siguientes variables. Todos tienen entre 70-75 años:

P=Número de Paciente

G=Grupo (Control, Alzhéimer)

S=Sexo

E=Edad

D=Diabetes mellitus

H=Hipertensión

A=Antecedente familiar de Alzhéimer

MM0=Valor del Mini-Mental State Examination (MMSE) en el diagnóstico o en el momento del control

MM5=Valor del Mini-Mental a los 5 años

P	G	S	D	H	A	MM0	MM5
1	Control	h	No	No	No	29	29
2	Control	h	No	No	No	28	28
3	Control	h	Si	Si	No	27	27
4	Control	h	No	No	No	27	27
5	Control	h	No	No	No	28	23
6	Control	m	Si	Si	No	30	29
7	Control	h	Si	No	No	28	28
8	Control	m	No	Si	No	28	28
9	Control	h	No	Si	Si	28	28
10	Control	m	Si	No	Si	28	28
11	Control	h	Si	No	No	28	30
12	Control	m	No	Si	No	27	29
13	Control	m	No	No	No	29	27
14	Control	h	Si	No	Si	27	26
15	Control	m	No	Si	No	30	30
16	Control	m	No	Si	No	27	28
17	Control	h	Si	No	No	28	26
18	Control	h	No	No	No	29	28
19	Control	h	No	Si	No	29	28
20	Control	m	Si	Si	No	28	28
21	Control	m	Si	No	No	28	27
22	Control	h	No	No	Si	27	27
23	Control	h	No	Si	No	30	30
24	Control	m	Si	Si	No	28	28
25	Control	m	Si	Si	No	27	21
26	Control	m	No	No	No	28	28
27	Control	m	No	No	No	28	28
28	Control	m	No	Si	No	29	29
29	Control	h	No	Si	No	27	27
30	Control	m	No	No	No	29	22
31	Control	m	Si	No	No	29	29
32	Control	h	No	No	No	28	28
33	Control	m	Si	Si	No	27	27
34	Control	m	No	No	No	27	27
35	Control	h	No	No	No	27	27
36	Control	h	Si	Si	Si	30	29
37	Control	h	No	No	No	28	28
38	Control	m	No	No	No	28	28
39	Control	m	Si	Si	No	28	28
40	Control	h	Si	No	No	28	28
41	Control	h	No	Si	No	28	30
42	Control	m	No	Si	No	27	29
43	Control	m	Si	No	Si	29	27
44	Control	m	Si	No	No	27	26
45	Control	m	No	Si	No	30	30
46	Control	m	No	No	No	27	28
47	Control	h	Si	No	Si	26	26
48	Control	h	No	Si	No	29	28
49	Control	h	No	Si	No	29	28
50	Control	m	Si	No	No	28	28
51	Alzhéimer	h	No	Si	No	21	18
52	Alzhéimer	m	No	Si	No	21	16
53	Alzhéimer	m	Si	No	No	22	17
54	Alzhéimer	m	Si	No	Si	21	16
55	Alzhéimer	m	No	Si	Si	23	18
56	Alzhéimer	h	No	No	Si	22	16
57	Alzhéimer	m	Si	No	No	23	18
58	Alzhéimer	m	No	Si	Si	21	16
59	Alzhéimer	m	No	No	Si	23	18
60	Alzhéimer	h	Si	No	Si	22	16
61	Alzhéimer	h	No	Si	No	23	18
62	Alzhéimer	m	No	Si	Si	21	18
63	Alzhéimer	m	Si	No	Si	24	20
64	Alzhéimer	m	Si	No	Si	21	16
65	Alzhéimer	m	No	No	Si	22	15
66	Alzhéimer	h	No	No	Si	21	16
67	Alzhéimer	m	Si	Si	No	21	17
68	Alzhéimer	m	Si	No	No	22	17
69	Alzhéimer	m	No	No	Si	24	20
70	Alzhéimer	m	No	Si	No	24	19
71	Alzhéimer	m	No	Si	No	23	18
72	Alzhéimer	h	No	No	No	22	16
73	Alzhéimer	m	Si	No	No	23	18
74	Alzhéimer	m	No	Si	Si	21	16
75	Alzhéimer	m	No	No	No	23	18
76	Alzhéimer	h	Si	No	No	22	16
77	Alzhéimer	h	No	Si	No	23	18
78	Alzhéimer	m	No	Si	Si	21	18
79	Alzhéimer	m	Si	No	Si	24	20
80	Alzhéimer	m	Si	No	Si	21	16
81	Alzhéimer	m	No	No	Si	22	15
82	Alzhéimer	h	No	No	Si	21	16
83	Alzhéimer	m	Si	Si	Si	21	17
84	Alzhéimer	h	No	Si	Si	21	18
85	Alzhéimer	m	No	Si	No	21	16
86	Alzhéimer	m	Si	No	No	22	17
87	Alzhéimer	m	Si	No	Si	21	16
88	Alzhéimer	m	No	Si	No	23	18
89	Alzhéimer	h	No	No	No	22	16
90	Alzhéimer	m	Si	No	No	23	18
91	Alzhéimer	m	No	Si	Si	21	16
92	Alzhéimer	m	No	No	No	23	18
93	Alzhéimer	h	Si	No	No	22	16
94	Alzhéimer	h	No	Si	No	23	18
95	Alzhéimer	m	No	Si	Si	21	18
96	Alzhéimer	m	Si	No	Si	24	20
97	Alzhéimer	m	Si	No	No	21	16
98	Alzhéimer	m	No	No	No	22	15
99	Alzhéimer	h	No	No	Si	21	16
100	Alzhéimer	m	Si	Si	No	21	17

Preguntas:

Bloque 1:

1. Hacer una estadística descriptiva numérica y gráfica de la variable MM0 del grupo control y del grupo de pacientes con Alzhéimer, por separado.
2. Hacer una estadística descriptiva de la variable Antecedentes familiares de Alzhéimer del grupo control y del grupo de pacientes con Alzhéimer, por separado.
3. Construir un intérvalo de confianza de la media del 95% de la variable MM de pacientes sin diagnóstico de Alzhéimer.

Bloque 2:

1. Calcular la correlación entre las variables MM0 y MM5 en los pacientes con Alzhéimer.
2. Construir una ecuación matemática para predecir la variable MM5 a partir de la variable MM0 en pacientes con Alzhéimer.
3. ¿Hay relación entre el tener o no hipertensión  y tener o no Alzhéimer? Si la hay mide con algún índice la cantidad de relación que hay.
4. Calcular la Odds ratio de la exposición “Tener antecedentes de Alzhéimer en la familia” con la enfermedad de Alzhéimer.

Bloque 3:

1. Comparar si hay diferencia estadísticamente significativa en el MM a los cinco años de diagnóstico entre los que, teniendo Alzhéimer, tienen o no antecedentes de Alzhéimer en la familia.
2. Comparar si hay diferencia estadísticamente significativa entre hombres y mujeres que tienen Alzhéimer en cuanto al nivel de MM a los cinco años del diagnóstico.