Situación 99: Examen (Temas 13-16)

1.En un estudio donde se quiere comparar dos productos distintos tenemos 100 voluntarios. A cada voluntario le hacemos probar los dos productos. La variable respuesta analizada es una escala del 0 al 100. El test de Shapiro-Wilk de la variable resta nos da un p-valor mayor que 0.05. El test de Fisher-Snedecor nos proporciona una p=0.001. Es cierto lo siguiente:

a)Debemos aplicar el test de la t de Student para varianzas desiguales y si tenemos un p-valor inferior a 0.05 debemos concluir que las medias son diferentes.

b)Debemos aplicar el test de la t de Student para varianzas desiguales y si tenemos un p-valor inferior a 0.05 debemos concluir que las medias no son diferentes.

c)Debemos aplicar el Test de Wilcoxon.

d)Debemos aplicar el Test de la t de Student de datos apareados.

2.Si en una comparación de dos poblaciones al aplicar el test adecuado al caso el p-valor final es 0.3 es cierto lo siguiente:

a)Si disminuimos el tamaño de muestra el p-valor subirá.

b)Si aumentamos la desviación estándar de ambas muestras el p-valor bajará.

c)Si disminuimos la diferencias de medias entre ambas muestras el p-valor bajará.

d)Ninguna de las respuestas anteriores es cierta.

3.Se comparan dos zonas distintas para ver el nivel de consumo de un producto. Tomamos 50 personas en cada zona. La variable estudiada es si se consume el producto o no. En una zona el consumo es del 12% y en la otra es del 4%. Para ver si esa diferencia es estadísticamente significativa debemos aplicar:

a)El Test de proporciones.

b)El Test exacto de Fisher.

c)El Test de Mann-Whitney.

d)El Test de McNemar.

4.Si se ha aplicado en Test exacto de Fisher no puede ser cierto:

a) El tamaño de muestra es de 100 por muestra.

b)Las muestras son independientes.

c)La variable respuesta es una variable cuantitativa dicotomizada.

d) Los individuos que tenemos son los mismos en ambas muestras.

5.¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta?

a)Si en una comparación de dos poblaciones aplicamos un Test de McNemar es que la variable estudiada no se ajusta bien a una distribución normal.

b)En un contraste de hipótesis para evaluar el ajuste a la distribución normal un p-valor inferior a 0.05 indica que no hay suficiente ajuste de los datos a la distribución normal.

c)Con una potencia inferior al 80% nos podemos fiar del p-valor que tengamos.

d)En un ANOVA de dos factores con interacción sólo miraremos el p-valor de la interacción si el p-valor de alguno de los dos factores es significativo.

6.¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta?

a)Una potencia superior al 50% indica que tenemos buena capacidad predictiva.

b)Si se aplica un Test de McNemar es que las muestras no son apareadas.

c)En un ANOVA de un factor si el p-valor es menor que 0.05 ya hemos acabado el análisis.

d)Si realizamos en un ANOVA unas comparaciones múltiples en un factor no significativo encontraremos una única población homogénea.

7.En una ANOVA de un factor como el siguiente:

img_3461

a)El p-valor será menor que 0.05 y tenemos dos grupos homogéneos.

b)El p-valor será menor que 0.05 y tenemos tres grupos homogéneos.

c)El p-valor será mayor que 0.05 y tenemos dos grupos homogéneos.

d)El p-valor será menor que 0.05 y tenemos cuatro 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 10 si la Desviación estándar que tenemos en una muestra piloto es de 100?:

a)250.

b)1000.

c)400.

d)25.

9.Queremos saber cuánto tamaño de muestra necesitamos para estimar el porcentaje de consumo que hay en una población de 10000 habitantes sin poder realizar una muestra piloto. Y queremos hacerlo con un radio del intervalo del 5%. El tamaño será:

a)222

b)1000

c)385

d)400

10.Tenemos los siguientes datos en un estudio donde vamos a aplicar un ANOVA de dos factores:

img_3460

¿Cuál es la afirmación más razonable?:

a)Factor A: p>0.05. Factor B: p>0.05. Interacción: p<0.05.

b)Factor A: p<0.05. Factor B: p<0.05. Interacción: p<0.05.

c)Factor A: p<0.05. Factor B: p<0.05. Interacción: p>0.05.

d)Factor A: p<0.05. Factor B: p>0.05. Interacción: p>0.05.

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