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Repaso 2022-05-05

Total questions: 14

Worksheet time: 11mins

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1.

Queremos comparar los tiempos de supervivencia de dos grupos de pacientes en un ensayo clínico aleatorizado. ¿Qué técnica es más adecuada?

a)

Regresión de Cox

b)

Regresión logística

c)

Regresión cubic splines

d)

Metarregresión

2.

Queremos evaluar cómo varía la actividad física según el barrio y el distrito de residencia, para separar efectos individuales de efectos contextuales. ¿Cuál es la técnica más adecuada?

a)

Modelo multinivel

b)

Regresión linear simple

c)

Regresión logística multinomial

d)

Regresión Joinpoint

3.

Una de estas técnicas NO sirve para controlar los efectos de confusión, ¿cuál?

a)

Aleatorización de los participantes

b)

Estratificación

c)

Regresión múltiple

d)

Análisis simple entre dos variables

4.

Tras un análisis, vemos que la edad se correlaciona con la hipertensión arterial, y esta correlación es mayor en mujeres que en hombres. ¿Qué tipo de fenómeno está presente?

a)

Interacción

b)

Confusión

c)

Estratificación

d)

Sexismo

5.

¿Cuál de las siguientes variables puede provocar confusión en la estimación de un efecto?

a)

Una causa común a la exposición y al efecto

b)

Un efecto común de la exposición y el efecto

c)

Una variable intermedia en el mecanismo de acción de la exposición

d)

Una variable asociada con la exposición, pero no con el efecto

6.

¿Qué ocurre si no controlamos un análisis por los posibles factores de confusión?

a)

Se produce un error sistemático o sesgo

b)

Se produce un error aleatorio

c)

Obtenemos una estimación válida, pero poco precisa

d)

Obtenemos una estimación cruda que es igual a la estimación ajustada

7.

¿Por qué es cierta la frase "correlación no es causalidad"?

(UNA o VARIAS respuestas correctas)

a)

Puede haber una causa común que confunda el resultado

b)

Puede haber una correlación debida al azar

c)

Puede ser que la variable A cause B, que la variable B cause A, o que ninguna cause la otra

d)

Puede ser una asociación falsa por algún sesgo en el diseño del estudio

8.

En un modelo de regresión, encontramos que el término de interacción "age * sex" tiene una p=0.01

¿Qué debemos hacer?

a)

Describimos por separado el efecto de la edad en hombres y en mujeres

b)

Hacemos una media entre el efecto en hombres y mujeres

c)

Quitamos el coeficiente de interacción y corremos otro modelo de regresión

d)

Describimos el efecto ajustado por la confusión

9.

Queremos ver si existen diferencias en el número de ingresos hospitalarios por asma cada mes, en función de las estaciones y el día de la semana. ¿Cuál de estos modelos nos ayudará?

a)

Modelo ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)

b)

Regresión espacial

c)

Metarregresión

d)

Regresión de Cox

10.

Queremos comparar la media de colesterol en sangre entre dos grupos diferentes, pero nuestra muestra es muy pequeña (n=20). ¿Qué debemos hacer?

a)

Realizar un test no paramétrico (U de Mann-Whitney)

b)

Realizar un test para muestras apareadas (t de Student de medidas repetidas)

c)

Hacer una regresión múltiple

d)

Solo podemos hacer estadísticas descriptivas

11.

¿Cuál de estos softwares utilizados en estadística es gratis y de código abierto?

a)

R

b)

SAS

c)

SPSS

d)

Stata

12.

Queremos hacer un test de la chi-2, pero nuestra muestra es pequeña y hay celdas en la tabla de contingencia con menos de 5 personas. Encontramos en internet que no podemos hacer un chi-2 en esta situación. ¿Qué tipo de test no paramétrico deberíamos hacer?

a)

Test exacto de Fisher

b)

Test de la U de Mann-Whitney

c)

Test de los rangos signados de Wilcoxon

d)

Correlación de Spearman

13.

Un tipo de estudio que resume y combina los resultados de muchos estudios distintos se llama...

a)

Metaanálisis

b)

Ensayo clínico aleatorizado

c)

Serie de casos clínicos

d)

Estudio de cohortes

14.

En tu Trabajo de Fin de Grado, tienes que analizar qué factores afectan a que los cadetes aprueben o no Bioquímica. ¿Qué técnica usarás?

a)

Regresión lineal múltiple

b)

Regresión logística múltiple

c)

Chi-2 entre dos variables

d)

t de Student entre dos variables