Examen A bioestadística febrero 2009 (2009)

Examen Español
Universidad Universidad de Málaga
Grado Medicina - 1º curso
Asignatura Bioestadística
Profesor F.R.
Año del apunte 2009
Páginas 10
Fecha de subida 05/04/2015 (Actualizado: 05/04/2015)
Descargas 3
Subido por

Descripción

Examen final de bioestadística (convocatoria febrero 2009), plantilla tipo A

Vista previa del texto

Examen de bioestadística Febrero 2009 (examen tipo A) 1. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la mediana es falsa? a. No está afectada por valores extremos b. Puede no ser única c. En las distribuciones simétricas coincide con la media d. Es siempre un valor de la variable e. A veces puede ser más representativa que la media 2. ¿Cómo se calcula la especificidad de un test diagnóstico? a. Contabilizando el número de test positivos en una aleatoria de individuos b. Contabilizando el número de test negativos en una aleatoria de individuos c. Contabilizando el número de test positivos en una aleatoria de sujetos enfermos d. Contabilizando el número de test negativos en una aleatoria de sujetos sanos e. Ninguna de las anteriores es cierta muestra muestra muestra muestra 3. El nivel de colesterol que no es superado por el 95% de los individuos es: a. El percentil 95 b. El percentil 5 c. Los percentiles 2,5 y 97,5 d. 95% e. Ninguna de las anteriores es cierta 4. Elija la afirmación correcta: a. En estadística inferencial no se usan distribuciones de probabilidad b. En estadística descriptiva no se usan conceptos de probabilidad c. En estadística inferencial no se estudia a toda la población d. Todas las anteriores son ciertas e. Las opciones A y C son ciertas 1 5. En los casos prácticos de análisis de test diagnósticos de enfermedades, ¿cuál de las siguientes técnicas de cálculo se usa? a. La sensibilidad se calcula basándose en la noción frecuentista de probabilidad b. La especificidad se calcula a partir del teorema de Bayes c. La incidencia de la enfermedad se calcula a partir del teorema de la probabilidad total d. La sensibilidad se calcula a partir del teorema de Bayes e. Ninguna de las anteriores es cierta 6. La media aritmética de una variable discreta: a. Puede ser un valor de la variable b. No se puede utilizar como medida de centralización c. Es igual al percentil 50 d. Puede no ser única e. Todas las anteriores son falsas 7. Se observa que entre el nivel de colesterol y el consumo de grasas en la dieta hay un coeficiente de correlación lineal de 0,95 a. La pendiente de la recta de regresión es pequeña b. La pendiente de la recta de regresión es grande c. El modelo de regresión lineal no es adecuado d. El 95% de las predicciones del nivel de colesterol a partir del consumo de grasas son correctas e. Todas las anteriores son falsas 8. En una población donde el 40% son fumadores, un 20% de la población son mujeres y fumadoras. ¿Qué porcentaje de fumadores son mujeres? a. 20% b. 40% c. 50% d. 80% e. Ninguno de los anteriores 2 9. En un grupo de individuos se tiene una altura media de 170 cm con desviación típica de 10 cm. La edad media es de 17 años con desviación típica de 3 años. ¿Dónde se presenta mayor dispersión? a. En edades b. En alturas c. Las dispersiones son iguales d. No se puede saber qué variable está más dispersa con estos datos e. Ninguna de las anteriores es cierta 10.¿Cuál de las siguientes representaciones gráfica sirve especialmente para destacar observaciones anómalas de concentración de hierro en la sangre? a. Diagrama acumulado b. Diagrama de barras c. Diagrama de observaciones extremas d. Diagrama de cajas y bigotes e. Diagrama de sectores 11.La fiebre en un grupo de enfermos presenta una distribución muy asimétrica. ¿Qué valor divide a los mismos en dos grupos con la misma cantidad de individuos? a. La moda b. El rango intercuartílico c. El coeficiente de asimetría d. La media e. Ninguna de las anteriores es correcta 3 12.Se observa que al aumentar el consumo de etanol disminuye el nivel de colesterol en sangre. Se utiliza un modelo de regresión lineal donde el nivel de colesterol es la variable independiente y el consumo de etanol es la dependiente. La bondad de ajuste calculada es del 25%, lo que quiere decir que: a. El 25% de las predicciones del modelo son correctas b. r=0,5 c. r=0,25 d. r=-0,25 e. r=-0,5 13.Un modelo de regresión lineal para calcular el peso (expresado en kg) de una persona en función de la altura (expresada en cm) resulta ser peso=-30+0,5altura. Si dos personas se diferencian en 4 cm de altura, se espera que sus pesos se diferencien en: a. 1 kg b. 2 kg c. 3 kg d. 4 kg e. 6 kg 14.Se pasa una encuesta a unos individuos (estado civil, localización de lesiones, número de lesiones, peso en kg y consumo de alcohol).
¿Cuál de las siguientes preguntas no puede codificarse con una sola variable? a. Estado civil: soltero, casado, viudo, otros b. Localización de lesiones: codo, hombro, rodilla, tobillo, otros c. Consumo de alcohol: si, no d. Número de lesiones: 0, 1, 2 o más e. Peso: menor de 60 kg, igual o mayor de 60 kg 4 15.En un estudio científico experimental, elija el orden adecuado de las fases de un trabajo: a. Plantear hipótesis, diseñar experimento, recoger y analizar datos, obtener conclusiones b. Recoger y analizar datos, plantear hipótesis, diseñar experimento, obtener conclusiones c. Diseñar experimento, recoger y analizar datos, obtener conclusiones, plantear hipótesis d. Plantear hipótesis, recoger y analizar datos, diseñar experimento, obtener conclusiones e. Ninguna de las anteriores es cierta 16.Queremos calcular un intervalo de confianza para la media de una población y deseamos que este sea pequeño. ¿Qué podemos hacer? a. Elegir datos normales b. Elegir datos poco dispersos c. Aumentar la confianza del estudio d. Aumentar el tamaño muestral e. Confiar en tener suerte en el muestreo aleatorio 17.Sobre el tipo de estadísticos utilizados para resumir o describir los datos, indique la afirmación incorrecta: a. Para variables discretas puede ser suficiente reseñar la proporción de sujetos que se incluyen en cada categoría b. En variables continuas se usan medidas de tendencia central c. Las medidas de tendencia central pueden dar una idea de la magnitud de los datos d. Las medidas de dispersión ayudan a interpretar entre qué márgenes se mueven los datos e. En variables cualitativas podemos utilizar proporciones y medidas de tendencia central 5 18.Nos interesa conocer el nivel medio de triglicéridos de una población. Sabemos que la distribución no es normal y su desviación típica es de 20. A pesar de ello elegimos una muestra aleatoria de 400 individuos. Señale lo cierto: a. La media muestral será aproximadamente normal b. El error típico de estimación es 1 c. Hay una probabilidad del 95% de que la media muestral que se obtenga esté a no más de 2 unidades de la media poblacional d. Todas las afirmaciones anteriores son ciertas e. La media y la mediana serán casi iguales 19.El peso de una población se distribuye de forma prácticamente gaussiana. El 95% central de los individuos tiene un peso comprendido entre 60 y 66 kg. Señale lo cierto: a. La varianza es 3 b. La desviación típica es 3 c. La desviación típica es 1,5 d. La curtosis es positiva e. Todas las anteriores son falsas 20.Una enfermedad afecta al 20% de los individuos de una población.
Una prueba diagnóstica acierta con el 70% de los enfermos y el 100% de los sanos. ¿Cuál es el valor del índice predictivo positivo? a. 1,4% b. 7% c. 14% d. 100% e. Ninguna de las anteriores es cierta Explicación de las tablas que siguen: las siguientes tablas contienen información de pacientes con determinadas variables de la población de pacientes con TB: edad de inicio, tiempo de demora del diagnóstico, edad al diagnóstico, adherencia al tratamiento y sexo.
6 Descriptivos Edad al inicio Media de la TB Intervalo de confianza Límite superior para la media al 95% Límite inferior Media recortada al 5% Mediana Varianza Desv. típ.
Mínimo Máximo Rango Amplitud intercuartil Asimetría Curtosis Tiempo de Media demora hasta Intervalo de confianza Límite superior Dx (años) para la media al 95% Límite inferior Estadístico Error típ.
53,8965 ,82803 52,2632 55,5297 54,0197 55,3877 131,642 11,47353 26,58 80,93 54,35 15,52 -,150 -,533 2,0289 1,4868 2,5710 Media recortada al 5% Mediana Varianza Desv. típ.
Mínimo Máximo Rango Amplitud intercuartil Asimetría Curtosis ,175 ,349 ,27481 1,4262 ,8356 14,500 14,80792 ,00 35,02 35,02 1,83 4,664 31,268 ,175 ,349 Resumen del modelo Error típ. de la Modelo R estimación 1 ,782(a) 7,91826 a Variables predictoras: (Constante), Edad de inicio de la TB Coeficientesa Coeficientes no Coeficientes estandarizados estandarizados Modelo B Error típ.
Beta 1 (Constante) -2,950 2,542 Edad al inicio de la ,864 ,046 ,782 TB a. Variable dependiente: Edad al diagnóstico de la AR t -1,161 18,932 Sig.
,247 ,000 7 Tabla de contingencia Adherencia al tratamiento* sexo sexo hombre mujer Adherencia al No Recuento 1 29 tratamiento % Adherencia 3,3% 96,7% tratamiento 2,9% 17,7% % de sexo Si Recuento 33 135 % Adherencia 19,6% 80,4% tratamiento 97,1% 82,3% % de sexo Total Recuento 34 164 % Adherencia 17,2% 82,8% tratamiento Total 30 100% 15,2% 168 100% 84,8% 198 Acorde a los resultados obtenidos en las respectivas tablas: 21.Con una probabilidad del 95%, el verdadero valor de la edad al inicio de la TB está comprendida entre: a. 42,42 y 65,37años b. 52,26 y 55,53 años c. 30,94 y 76,84 años d. En un rango de 54,35 años e. Ninguna de las anteriores 22.El 95% de las edades observadas en esta población se encontrarán en el intervalo a. 52,26 y 55,53 años b. 42,42 y 65,37 años c. 30,84 y 76,84 años d. 53,09 y 54,72 años e. Ninguna de las anteriores es correcta 23.El tamaño muestral en el que se ha apoyado el estudio de las variables es aproximadamente: a. 30 b. 192 c. 200 d. 55 e. No puede saberse con esta información 8 24.Señala cuál de las siguiente observaciones es cierta a. El coeficiente de variación del tiempo de demora es del 187% b. La probabilidad de que un paciente al inicio tenga más de 55 años es del 50% c. El 50% central de las observaciones se encuentra entre 26,58 y 80,93 años d. Las opciones A y B son correctas e. Las opciones B y C son correctas 25.Si comparamos las variables edad y tiempo de demora, podemos afirmar que: a. Tienen una variabilidad similar b. El rango del 50% central de los datos es mayor para la edad de inicio c. La edad tiene menor variabilidad que el tiempo de demora d. La edad tiene mayor variabilidad que el tiempo de demora e. Dos de las afirmaciones anteriores son correctas 26.Si comparamos un paciente que al inicio tenía 55 años y se demoró en el diagnóstico 2,6, ¿en cuál de las dos situaciones podríamos decir que está más alejado de la media? a. En la edad de inicio b. En el tiempo de demora c. En las dos por igual d. No disponemos de esa información e. No tiene sentido hacer esa comparación 27.Cuando la edad de inicio se incrementa 5 años, la edad al diagnóstico: a. Se incrementa en 0,864 años b. Se incrementa en 4,32 años c. Disminuye en 2,95 años d. Disminuye en 14,75 años e. Ninguna de las anteriores es cierta 9 28.Respecto a la relación entre edad de inicio y edad al diagnóstico podría decirse que: a. Existe relación lineal entre ellas b. Una variable explica el 78,2% de la variabilidad de la otra c. Una variable explica el 61,1% de la variabilidad de la otra d. Las opciones A y B son correctas e. Las opciones A y C son correctas 29.En relación a la adherencia al tratamiento y el sexo del paciente de la tabla, podría decirse que: a. Entre las mujeres hay una mayor adherencia al tratamiento b. Entre los hombres hay una mayor adherencia al tratamiento c. Las variables no son independientes d. Las opciones A y B son correctas e. Las opciones B y C son correctas 30.La probabilidad de que escogido un paciente al azar sea mujer y tenga adherencia al tratamiento es: a. 0,804 b. 0,682 c. 0,823 d. 0,828 e. No puede calcularse Soluciones: 1-b 2-d 3-a 4-c 5-a 6-a 7-e 8-c 9-a 10-d 11-e 12-e 13-b 14-b 15-a 16-d 17-e 18-a 19-c 20-d 21-b 22-c 23-b 24-d 25-c 26-b 27-b 28-e 29-e 30-b 10 ...

Tags: