Bioestadística parcial 2

Multiple Choice

¿Qué es el muestreo?

• Analizar todos los elementos de una población

• Seleccionar una parte de la población para estudiarla

• Eliminar individuos de una población

• Hacer encuestas solo a quienes

Multiple Choice

¿Cuál de estas condiciones NO es indispensable para una buena muestra?

• Representatividad

• Aleatoriedad

• Tamaño suficiente

• Selección por conveniencia

Multiple Choice

¿Qué es la "unidad de muestreo"?

• El número de la tabla de Excel

• El elemento básico que se selecciona

• La población total

• El margen de error

Multiple Choice

Si todos los individuos tienen la misma probabilidad de ser elegidos, se trata de un muestreo:

• No probabilístico

• Por conveniencia

• Probabilístico

• Intencional

Multiple Choice

Un investigador analiza solo las plantas más enfermas. ¿Qué tipo de muestreo es?

• Por juicio

• Aleatorio simple

• Estratificado

• Conglomerados

Multiple Choice

En el Muestreo Aleatorio Simple (MAS), todos los individuos de la población:

• Tienen igual probabilidad de ser seleccionados

• Se seleccionan por turnos

• Se eligen en grupos

• Dependen del criterio del investigador

Multiple Choice

Una empresa quiere analizar 10 frascos de crema al azar de un lote de 5000. Este es un tipo de muestreo:

• Muestreo sistemático

• Muestreo aleatorio simple

• Muestreo por conveniencia

• Muestreo estratificado

Multiple Choice

¿Cuál es la característica principal del muestreo estratificado

• Dividir

  en grupos

  naturales

• Dividir la población en estratos homogéneos

• Seleccionar solo un grupo completo

• Hacer encuestas por conveniencia

Multiple Choice

En un invernadero con 100 charolas de plántulas, el investigador elige 5 charolas al azar y mide todas las plantas de esas charolas. Esto es:

• Muestreo por conglomerados

• Muestreo estratificado

• Muestreo aleatorio simple

• Muestreo intencional

Multiple Choice

Un intervalo de confianza nos indica

• El valor exacto de la población

• El rango donde probablemente está el valor real

• La desviación estándar de la muestra

• La probabilidad de sesgo

Multiple Choice

Si quiero un resultado más preciso (menor margen de error), debo:

• Reducir la muestra

• Aumentar el tamaño de la muestra

• Usar solo datos convenientes

• Ignorar la variabilidad

Multiple Choice

El error de muestreo ocurre porque:

• No se estudia toda la población

• El investigador elige mal

• La muestra no es representativa

• El experimento falla

Multiple Choice

Si un estudio solo analiza clientes satisfechos con una crema y no a los insatisfechos, el error es de:

• Muestreo

• Sesgo

• Variabilidad

• Intervalo

Multiple Choice

Un investigador quiere estudiar la incidencia de hongos en maíz, pero solo revisa las plantas con manchas visibles. ¿Qué tipo de error es?

• Error de muestreo

• Error de sesgo

• Error sistemático y de muestreo

• Ninguno

Multiple Choice

Un investigador toma las plantas que están más cerca de la entrada del invernadero para analizarlas. Este es un caso de:

• Muestreo probabilístico

• Muestreo estratificado

• Muestreo por conveniencia

• Muestreo aleatorio simple

Multiple Choice

¿Qué estudia la inferencia estadística?

• La organización de datos en tablas

• Las medidas de tendencia central

• Las conclusiones sobre una población a partir de una muestra

• La recolección de datos

Multiple Choice

¿Qué es un estimador?

• Un parámetro desconocido

• Un valor calculado a partir de la muestra

• Un tipo de gráfico

• Una tabla de frecuencias

Multiple Choice

¿Cuál es el objetivo de la estimación puntual?

• Calcular el rango de los datos

• Obtener 1 solo valor que estime un parámetro poblacional

• Representar datos en diagramas

• Determinar la forma de la distribución

Multiple Choice

¿Qué se busca al realizar una estimación de parámetros?

• Calcular la moda de los datos

• Conocer la variabilidad entre muestras

• Estimar un valor desconocido de la población usando una muestra

• Aumentar el tamaño de la muestra

Multiple Choice

En el ejemplo del cultivo de levaduras, ¿qué representa el crecimiento promedio medido en la muestra?

• Un parámetro

• Un estimador

• Una constante

• Una hipótesis

Multiple Choice

El crecimiento promedio real de todas las levaduras representa:

• Un estimador

• Un estadístico

• Un parámetro poblacional

• Una variable cualitativa

Multiple Choice

¿Qué tipo de inferencia se realiza cuando se busca comprobar una idea o suposición sobre una población?

• Estimación puntual

• Prueba de hipótesis

• Estadística descriptiva

• Muestreo sistemático

Multiple Choice

En el ejemplo de las plantas modificadas genéticamente, la hipótesis principal sería:

• Las plantas no modificadas crecen más rápido

• No existe diferencia entre las dos variedades

• Las plantas modificadas son más resistentes a la plaga

• Las plagas afectan igual a ambas variedades

Multiple Choice

En una prueba de hipótesis, la afirmación que se pone a prueba (lo que queremos comprobar) se llama:

• Hipótesis nula (Ho)

• Hipótesis alternativa (H1)

• Estimador

• Parámetro

Multiple Choice

La hipótesis nula (Ho) suele expresar que:

• Sí existe diferencia

• No existe diferencia o efecto

• El parámetro cambia constantemente

• La muestra no es representativa

Multiple Choice

El nivel de confianza del 95% significa que:

• El 95% de los datos son correctos

• El parámetro real está exactamente en el valor de la media

• El 95% de los intervalos incluirían el valor verdadero del parámetro

• El 5% de los datos son errores

Multiple Choice

¿Qué representa un intervalo de confianza?

• La media de la población

• Un rango probable donde se encuentra el parámetro real

• El error de muestreo

• El tamaño de la muestra

Multiple Choice

¿Qué símbolo representa la media muestral?

• μ

• σ

• X

• s²

Multiple Choice

¿Qué símbolo representa la media poblacional?

• μ

• X

• s²

• σ

Multiple Choice

¿Cuándo se usa la distribución t de Student?

• Cuando se conoce la desviación estándar poblacional

• Cuando no se conoce σ y la muestra es pequeña

• Cuando se trabaja con proporciones

• Cuando los datos no son numéricos

Multiple Choice

¿Qué son los grados de libertad (gl)?

• El número total de datos en la población

• El número de valores que pueden variar libremente al calcular una estadística

• El tamaño de la muestra

• El nivel de confianza

Multiple Choice

Si n = 20, ¿cuántos grados de libertad tiene la t de Student?

• 19

• 18

• 21

• 10

Multiple Choice

¿Qué distribución se usa si n es grande y o = s?

• Binomial

• Z normal

• Poisson

• Chi cuadrada

Multiple Choice

En la estimación por intervalos, ¿qué representa el margen de error?

• La media de los datos

• El límite inferior del intervalo

• La cantidad que se suma y resta a la media para construir el intervalo

• La varianza de la muestra

Multiple Choice

Si aumenta el tamaño de la muestra (n), el error estándar:

• Aumenta

• Disminuye

• Se mantiene igual

• Desaparece

Multiple Choice

¿Qué representa el nivel de significancia (α) en un análisis estadístico?

• El tamaño de la muestra utilizado

• El riesgo máximo aceptado de rechazar la hipótesis nula siendo verdad

• La media esperada de la población

• La probabilidad de no cometer errores

Multiple Choice

¿Cuáles son los valores más comunes de nivel de significancia (α)?

• 0.05, 0.01, 0.10

• 0.0001, 0.03, 0.05

• 0.0025, 0.05, 0.25

• Se calculan con una fórmula

Multiple Choice

Un investigador quiere usar un biofertilizante para el crecimiento de plantas respecto al valor promedio histórico 12 cm, ¿Qué tipo de prueba debe usar?

• ANOVA

• t de una muestra

• Chi-cuadrado

• pareada

Multiple Choice

En una prueba de hipótesis, ¿qué representa la hipótesis nula (H₀)?

• La suposición que queremos demostrar

• La afirmación de que hay diferencia

• La afirmación de que no existe diferencia o efecto

• El valor crítico de rechazo

Multiple Choice

Si en un estudio se obtiene p = 0.02 con un nivel de significancia α = 0.05, ¿qué se concluye?

• No hay diferencia significativa

• Se acepta H₀

• Se rechaza H₀, hay diferencia significativa

• Los datos no son válidos

Multiple Choice

¿Qué significa un p-value alto (por ejemplo p = 0.25)?

• Que la diferencia observada es muy probable si H₀ fuera cierta

• Que hay un efecto fuerte

• Que los datos son incorrectos

• Que se deben usar más grupos

Multiple Choice

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe correctamente los contrastes paramétricos?

• Se aplican solo a datos categóricos o nominales

• No requieren que los datos sigan una distribución específica

• Se aplican a datos numéricos que cumplen los supuestos de normalidad

• Solo se usan para dos grupos

Multiple Choice

¿Cuáles son los tipos de error en estadística inferencial?

• a) I (α) y II (β)

• I (γ) y II (β)

• I (δ) y I (α)

• II (β) y II (ε)

Multiple Choice

El error de tipo I ocurre cuando:

• No se rechaza H₀ siendo falsa

• Se rechaza H₀ siendo verdadera

• Se acepta H₁ siendo falsa

• Se acepta H₀ siendo falsa

• Se usa α muy alto

Multiple Choice

¿Cuáles de los siguientes factores influyen directamente en la probabilidad de cometer errores tipo I y tipo II en una prueba de hipótesis?

• Solo el tipo de variable medida

• Tamaño de muestra, nivel de significancia, variabilidad y magnitud

• Únicamente el tamaño de la población

• El número de tratamientos en el experimento

Multiple Choice

Elegir un nivel de significancia muy bajo (por ejemplo, α = 0.01) reduce el riesgo de:

• Error tipo I

• Error tipo II

• Variabilidad

• Muestra sesgada

Multiple Choice

Un laboratorio quiere saber si el % de pacientes que mejora con un nuevo medicamento difiere del 40 % esperado. ¿Qué análisis corresponde aplicar?

• Prueba de una proporción (z)

• ANOVA

• t pareada

• Correlación de Pearson

Multiple Choice

Una empresa compara la preferencia por tres sabores de una bebida (vainilla, chocolate, fresa) en 300 consumidores. ¿Qué análisis corresponde?

• t de dos muestras

• ANOVA

• Chi-cuadrado de independencia

• Prueba t pareada

Multiple Choice

Un investigador compara tres métodos de cultivo para evaluar el contenido de proteína (%) en semillas. ¿Qué análisis corresponde aplicar?

• t independiente

• ANOVAt pareada

• t pareada

• Chi-cuadrado

Multiple Choice

Mides la actividad enzimática antes y después del tratamiento en las mismas plantas. ¿Qué análisis es adecuado?

• t pareada

• t independiente

• ANOVA

• Prueba de una proporción

Multiple Choice

Si en cambio se midiera la actividad enzimática en dos grupos distintos (control y tratado), ¿qué prueba sería adecuada?

• t pareada

• t independiente

• Chi-cuadrado

• ANOVA

Multiple Choice

¿Qué estudia la estadística bivariante?

• Una sola variable por experimento

• Dos variables observadas simultáneamente

• Solo variables cuantitativas

• Datos históricos sin relación

Multiple Choice

Una variable bidimensional está formada por:

• Dos escalas diferentes de medición

• Dos características medidas en la misma muestra

• Dos tipos de datos sin relación

• Una variable dependiente y otra redundante

Multiple Choice

¿Cuál de los siguientes pares representa variables cuantitativas?

• Color de la tableta tipo de recubrimiento

• Concentración del principio activo - tiempo de disolución

• Tipo de cepa - presencia de contaminación

• Formulación - cumplimiento (Sí/No)

Multiple Choice

Tipo de cultivo (maíz, soya) vs Presencia de enfermedad (Sí/No):

• Cualitativa x Cualitativa

• Cualitativa x Cuantitativa

• No existe

• Cuantitativa x Cuantitativa

Multiple Choice

Tratamiento aplicado (A, B, C) vs Producción de biomasa (g/L):

• Cualitativa x Cualitativa

• Cuantitatica pequeña

• Cualitativa x Cuantitativa

• Cuantitativa x Cuantitativa

Multiple Choice

Tipo de medio de cultivo (Luria, Sabouraud) vs Crecimiento bacteriano (Sí/No):

• Cualitativa x Cualitativa

• Cualitativa x Cuantitativa

• Cuantitativa x Cuantitativa

• Cualitativa por colonia

Multiple Choice

Temperatura de incubación (℃) vs Velocidad de crecimiento (U/h):

• Cualitativa x Cualitativa

• Cualitativa x Cuantitativa

• Cuantitativa x Cuantitativa

• Cuantitativa ambiental

Multiple Choice

Tipo de antibiótico (A/B/C) vs Resistencia bacteriana (Alta, media, baja):

• Cualitativa x Cualitativa

• Cualitativa x Cuantitativa

• Cuantitativa x Cuantitativa

• Cualitativa de resistencia

Multiple Choice

En una tabla de doble entrada, cada celda contiene:

• Un promedio

• Un porcentaje

• Una frecuencia absoluta

• Un valor acumulado

Multiple Choice

Las frecuencias marginales se colocan:

• En el centro de la tabla

• En los márgenes (filas y columnas)

• En la diagonal principal

• Debajo del total general

Multiple Choice

Las frecuencias marginales representan:

• Totales por categoría individual

• Datos conjuntos

• Resultados promedio

• Solo los valores acumulados

Multiple Choice

La frecuencia absoluta (fi) indica:

• El número total de categorías

• El porcentaje acumulado

• El promedio de la muestra

• El conteo de observaciones en una categoría

Multiple Choice

La frecuencia relativa (hi) se obtiene:

• Dividiendo fi entre el total (n)

• Sumando todas las fi

• Multiplicando fi por 100

• Restando la frecuencia acumulada

Multiple Choice

La frecuencia acumulada (Fi) representa:

• La media de las frecuencias

• Las frecuencias relativas por intervalo

• La suma progresiva de las fi

• El total general

Multiple Choice

Una distribución condicional muestra:

• Cómo se distribuye una variable sin considerar la otra

• Cómo cambia una variable al fijar el valor de la otra

• La suma total de ambas variables

• La variación del promedio

Multiple Choice

Si P(Y|X) cambia entre categorías de X, se concluye que:

• Son independientes

• Existe dependencia entre variables

• No hay correlación

• Las muestras son iguales

Multiple Choice

Dos variables son independientes si:

• P(X,Y)=P(X)+P(Y)

• P(X,Y)=P(X)P(Y)

• P(X|Y)=P(X)+P(Y)

• P(X|Y)P(X)

Multiple Choice

En una tabla de datos farmacéuticos, si el cumplimiento disociación varía entre formulaciones A y B, qu significa?

• Las variables son independientes

• Las variables son dependientes

• No hay asociación

• El resultado es aleatorio

Multiple Choice

¿Qué prueba estadística se utiliza comúnmente para verificar independencia?

• t de Student

• ANOVA

• Chi-cuadrada (x2)

• Spearman

Multiple Choice

El diagrama de dispersión representa:

• Frecuencias de una sola variable

• Dos variables cuantitativas medidas en pares

• La media y desviación estándar

• Solo datos cualitativos

Multiple Choice

El coeficiente de Pearson (r) mide:

• Relación lineal entre dos variables

• Relación monótona no lineal

• La diferencia entre medias

• Solo la frecuencia acumulada

Multiple Choice

El coeficiente de Spearman (p) se usa cuando:

• La relación es curvilínea pero monótona

• Los datos son aleatorios

• Las variables son independientes

• La relación es perfectamente lineal

Multiple Choice

Los resultados mostraron que el 84 % de A y solo el 60 % de B cumplieron .¿ Qué tipo de relación existe entre el tipo de formulación y el cumplimiento?

• Las variables son independientes, no hay relación.

• Las variables son dependientes, la formulación influye

• Las variables son cuantitativas.

• Las variables son aleatorias.

Multiple Choice

Biofertilizantes (A y B), con un rendimiento (alto o bajo).Ambos fertilizantes produjeron el mismo % de rendimiento x parcela ¿Qué se concluyes?

• Las variables son dependientes.

• Hay una relación inversa.

• Las variables son independientes.

• Los datos no pueden compararse.

Multiple Choice

Análisis microbiológico comparó tipo de medio (M1,M2) y presencia o ausencia de crecimiento bacteriano.M1 90 %, M2 40% ¿Qué interpretación es correcta?

• Las variables son dependientes,medio influye en el crecimiento.

• Las variables son independientes, el medio no influyen en el crecimiento

• No hay diferencia entre medios.

• No se puede analizar porque no son cuantitativas.

Multiple Choice

¿Qué permite determinar una regresión lineal?

• La variabilidad de un solo conjunto de datos

• La relación entre dos variables y predecir valores

• Solo el promedio de una muestra

• Los valores mínimos y máximos de un experimento

Multiple Choice

En una regresión lineal simple, la variable independiente (X) es:

• La que se mide como respuesta

• La que se mantiene constante

• La que causa los cambios en otra variable

• La que se representa en el eje Y

Multiple Choice

En biotecnología, la regresión se usa principalmente para:

• Graficar la secuencia genética de un organismo

• Calcular la masa molecular de proteínas

• Modelar relaciones entre variables experimentales

• Determinar la composición de aminoácidos

Multiple Choice

En la ecuación Y = a + bX, el parámetro b representa:

• El promedio de los datos

• La desviación estándar

• El error del modelo

• La pendiente o cambio en Y por cada cambio en X

Multiple Choice

Si en un experimento aumenta la temperatura y también aumenta la producción de enzima, la pendiente será:

• Positiva

• Negativa

• Cero

• No se puede saber

Multiple Choice

El coeficiente de correlación (r) mide:

• El promedio de los datos

• El grado de asociación entre dos variables

• La magnitud del error

• La dispersión de una sola variable

Multiple Choice

Si r = -0.95, significa que:

• No hay relación entre las variables

• Aumenta X y también Y

• Aumenta X y disminuye Y

• No se puede interpretar

Multiple Choice

Si en un ensayo se observa que al aumentar la cantidad de hormona aumenta la expresión de un gen, la correlación es:

• Positiva

• Negativa

• Nula

• Indeterminada

Multiple Choice

Un valor de r = 0 indica que:

• Hay relación positiva

• Hay relación negativa

• No hay relación lineal

• El modelo es perfecto

Multiple Choice

Ajustar una línea de regresión significa:

• Forzar los datos a coincidir exactamente

• Encontrar la línea que mejor se aproxima a los datos experimentales

• Restar los valores máximos y mínimos

• Calcular promedios sin graficar

Multiple Choice

¿Qué indica un valor de R² cercano a 1?

• Que el modelo no representa los datos

• Que hay mucho error experimental

• Que el modelo se ajusta muy bien a los datos

• Que no hay correlación

Multiple Choice

En un gráfico de expresión del gen lacZ frente a la concentración de lactosa, la línea ajustada con R² = 0.97 indica que:

• Hay una alta variabilidad aleatoria

• El modelo representa el 97% de los cambios observados

• No hay relación entre lactosa y expresión

• La pendiente es nula

Multiple Choice

En biotecnología, ajustar una línea de regresión sirve para:

• Predecir valores y comprender tendencias biológicas

• Cambiar el diseño experimental

• Sustituir el análisis de laboratorio

• Aumentar el error experimental

Multiple Choice

En el ejemplo de expresión génica, la pendiente de la regresión representa:

• El número de genes en el cromosoma

• La cantidad de lactosa en el medio

• Cuánto cambia la expresión por unidad de lactosa

• La desviación estándar de los datos

Multiple Choice

El método de los mínimos cuadrados se usa para:

• Aumentar la varianza experimental

• Minimizar el error total entre valores observados y predichos

• Forzar los puntos a coincidir con la recta

• Dividir los datos en grupos

Multiple Choice

En el ejemplo del gen lacZ, el método de los mínimos cuadrados permite:

• Ajustar la mejor línea que explique cómo la lactosa regula la expresión

• Determinar la secuencia de ADN del gen

• Calcular el peso molecular de la enzima

• Contar cuántas bacterias hay