Calcular un intervalo de confianza del 99% en lugar de un de 95% se genera un: A) intervalo más amplio; B) de igual amplitud	A) intervalo más amplio
Un intervalo de confianza será más amplio cuando…” - El tamaño de muestra sea menor - el nivel de confianza sea mayor - la varianza sea mayor - todas son correctas	Todas son correctas
"Para aumentar la amplitud del intervalo de confianza hay que...?" - no se puede aumentar la longitud de un intervalo - aumentar el tamaño muestral - Aumentar el nivel de confianza - Ninguna de las respuestas es cierta - Disminuir la variabilidad de los datos	Aumentar el NC
Definición de nivel de confianza	Probabilidad de aceptar Hₒ cuando es verdadera es (1 – alfa) y es expresada en porcentaje
Si p es menor a 0.05....	Permite rechazar la hipótesis nula.
En un intervalo de confianza para una media, buscamos disminuir el margen de error. Cuál de las siguientes probabilidades nos permite realizarlo: - aumentar la varianza muestra - aumentar el tamaño muestral y la confianza - aumentar el tamaño muestral y bajar la confianza - disminuir la varianza muestral - aumentar la confianza	aumentar el tamaño muestral y la confianza
La estimación puede ser: - puntual y por intervalo de confianza - ninguna es correcta - inferencia y distribución - hipótesis y variabilidad	puntual y por intervalo de confianza
Cómo afecta el nivel de confianza (NC) en el tamaño de la muestra: - al disminuir el NC aumenta el tamaño de la muestra, - el tamaño de la muestra no se ve afectado por el NC, -al aumentar el NC aumenta el tamaño de la muestra	al aumentar el NC aumenta el tamaño de la muestra
DEF: Potencia de un test de hipótesis:	Rechazar Hₒ siendo esta falsa. 1-beta
Tipos de errores que se pueden cometer al tomar una decisión en un test de hipótesis”:	Error de tipo I (alfa) o error de tipo II (beta). Error tipo I: Alfa, representa la probabilidad de rechazar una hipótesis nula que es verdadera Error tipo II: Beta, se comete cuando aceptamos una hipótesis nula que en realidad es falsa.
El nivel de significación de un test de hipótesis: - da la probabilidad de declarar significativo el resultado de un test, cuando esto es falso; - es la probabilidad de rechazar Ho cuando es cierta; - al disminuir hace aumentar la probabilidad del error del tipo II; - suele ser grande y lo fija el investigador o un convenio generalmente aceptado	es la probabilidad de rechazar Ho cuando es cierta
En un estudio científico, cuál de las siguientes conclusiones es correcta? - el tratamiento produjo un efecto significativamente mayor que el placebo (p=0,75) - el tratamiento produjo un efecto significativamente menor que el placebo (p=0,25) - El tratamiento produjo un efecto significativamente menor que el placebo (p=0,99) - Se observaron diferencias significativas entre el placebo y el tratamiento (p<0,001) - El tratamiento no produjo un resultado diferente al placebo (p<0,001)	Se observaron diferencias significativas entre el placebo y el tratamiento (p<0,001)
Para un estudio científico, cuál de las siguientes conclusiones es correcta? - no se observaron diferencias significativas entre el placebo y el tratamiento (p<0,001) -el tratamiento produjo un efecto significativamente menor que el placebo (=0,99) - “ “ “ “ “ “ “ “ (p=0,25) - “ “ no produjo un resultado diferente al placebo (p>0,001) - “ “ “ “ un efecto significativamente mayor que el placebo (p=0,75)	no produjo un resultado diferente al placebo (p>0,001)
Elejir la falsa: - El p valor de una prueba de hipótesis es conocida tras analizar los datos. - Una prueba de hipótesis debe ser declarada significativa antes de recoger los datos - El nivel de significación de una prueba de hipótesis debe ser fijado antes de analizar los datos - El nivel de significación es normalmente un valor pequeño -Una prueba de hipótesis es declarada significativa si se obtiene una muestra que discrepa mucho de la hipótesis nula	Una prueba de hipótesis debe ser declarada significativa antes de recoger los datos
De las siguientes afirmaciones, cual se corresponde con el nivel de confianza: - Ninguna afirmación se corresponde con el NC - Rechazar Ho siendo esta verdadera - Aceptar Ho siento esta verdadera - Aceptar Ho siendo esta falsa - Rechazar Ho siendo esta falsa	probabilidad de aceptar H0 cuando es verdadera
Si deseamos hacer más estrecho un intervalo, sin reducir el nivel de confianza, necesitamos: - Aumentar el tamaño de la muestra - Disminuir el tamaño de la muestra - Ninguna de las afirmaciones es correcta - No se puede hacer más estrecho el intervalo de ninguna manera	Aumentar la muestra
Un test de hipótesis: - sirve para hacer inferencias sobre cualquier parámetro muestral: - ninguna de las respuestas es cierta - sirve para hacer inferencias sobre cualquier parámetro poblacional - solo sirve para contrastar medias muéstrales - es un antiguo matemático menos fiable que los intervalos de confianza	- sirve para hacer inferencias sobre cualquier parámetro poblacional
Si obtenemos un p-valor de 0,038 - rechazamos la hipótesis nula al 1% - Aceptamos la hipótesis nula al 5% - ninguna es correcta - rechazamos la hipótesis nula al 5% y aceptamos la hipótesis nula al 1%	rechazamos la hipótesis nula al 5% y aceptamos la hipótesis nula al 1%
Si el coeficiente de correlación lineal de Pearson entre 2 variables es de -- 0.1, podemos decir:	Hay poca relación entre las variables
Si el coeficiente de correlación lineal de Pearson entre dos variables es -0,8 podemos decir: - la relación entre las variables es directa y débil; - hay poca relación lineal entre las variables; - la relación entre las variables es fuerte e indirecta; - el 80% de las predicciones son correctas; - hay un error de cálculo.	la relación entre las variables es fuerte e indirecta
• Concepto de correlación:	Coeficiente que mide la asociación lineal entre las variables
que es análisis de regresión lineal para variables:	Herramienta estadística que permite analizar y estudiar la relación entre una o más variables independientes con una dependiente. Trata de desarrollar un modelo lineal a partir del cual los valores de la variable dependiente (respuesta) pueden ser explicadas a partir de valores de las variables independientes
Concepto de regresión - método que permite determinar y medir el grado de asociación que existe entre dos variables cualitativas; - método que permite determinar y medir el grado de asociación que existe entre dos variables cuantitativas; - método estadístico que permite encontrar la función que relaciona una variable independiente con una dependiente.	método estadístico que permite encontrar la función que relaciona una variable independiente con una dependiente
Si dos variables numéricas no están asociadas - la covarianza entre x e y es nula; - la nube de puntos no presenta aspecto creciente ni decreciente - el coeficiente es próximo a cero; - todas las afirmaciones son ciertas.	Todas son correctas
La pendiente (beta) de una recta de una función de regresión lineal Y= a + bx - representa el incremento de Y por cada unidad de incremento de X - Tiene el mismo signo que la covarianza - Todas las anteriores son correctas - Es el valor de la variable Y cuando X=0	Por la formula; la pendiente tiene el mismo signo que la covarianza.
De las siguientes parejas de variables, en cuales crees que puede ser útil un análisis de regresión lineal - el género y la edad - el peso y el factor RH - El grupo sanguíneo y el factor RH - La presión sanguínea y el grupo sanguíneo - El nivel de colesterol y la concentración de bilirrubina	- El grupo sanguíneo y el factor RH
La recta de regresión de Y sobre X se muestra como un buen modelo para explicar la relación entre dos variables numéricas. Entonces: - Y se puede calcular como una función matemática de X - La covarianza de X e Y es nula - Y es independiente de X - Todas las afirmaciones son correctas - en la recta de regresión la media de x no coincide con la media de Y	Y se puede calcular como una funcion matematica de X
• Que valores puede tomar la correlación: - puede tomar cualquier valor - puede tomar valores entre 0 y 1 - puede tomar valores entre -1 y 1	puede tomar valores entre -1 y 1

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