Bioestadística: Repaso

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Cuestionario breve de bioestadística.

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Van Ulloa

Mexico

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#	Jeux	Précision	temps
1	Johana 19 Septembre 2025	% 76	04:42
2	ana jasmin rincon hernandez 19 Septembre 2025	% 72	18:27
3	Hans Sanchez Cordova 19 Septembre 2025	% 68	01:58
4	Montserrat Apodaca Chávez 19 Septembre 2025	% 68	12:36
5	ALEXIA HERNÁNDEZ FUENTES 19 Septembre 2025	% 68	17:06
6	Claudia 19 Septembre 2025	% 52	14:22
7	María Teresa moreno gutierrez 19 Septembre 2025	% 48	13:02
8	Mena 19 Septembre 2025	% 40	11:02
9	Diana Bautista 19 Septembre 2025	% 32	06:26

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Bioestadística: Repaso


Bioestadística: RepasoVersion en ligne Cuestionario breve de bioestadística. par Van Ulloa 1 La bioestadística se define como: a La rama de la biología que estudia el crecimiento poblacional. b El conjunto de métodos estadísticos aplicados a los fenómenos biológicos y de salud. c El estudio de los números en general. 2 ¿Qué diferencia a la estadística descriptiva de la inferencial? a La descriptiva se aplica a muestras, la inferencial a poblaciones. b La descriptiva resume datos observados; la inferencial permite hacer generalizaciones. c La descriptiva solo usa gráficos; la inferencial solo fórmulas. 3 El proceso estadístico en investigación en salud inicia con: a El cálculo de la media y mediana. b La construcción de histogramas. c La definición del problema y recolección de datos. 4 Una variable cualitativa nominal es: a Índice de masa corporal b Estado civil c Presión arterial d Nivel de glucosa en sangre 5 La frecuencia relativa se obtiene: a Sumando todas las frecuencias absolutas. b Dividiendo la frecuencia absoluta entre el tamaño de la muestra. c Multiplicando la frecuencia absoluta por 1000. 6 La mediana es: a El valor que más se repite. b El valor que divide el conjunto en dos partes iguales. c La suma de todos los valores dividida entre el total de datos. 7 El coeficiente de variación mide: a La simetría de la distribución. b La concentración de frecuencias en un solo valor. c La dispersión relativa respecto a la media. 8 Un histograma se utiliza principalmente para: a Representar la distribución de frecuencias de datos continuos. b Comparar proporciones entre categorías. c Representar datos cualitativos nominales. 9 Un fenómeno aleatorio se caracteriza por: a Resultados que dependen de la voluntad del investigador. b Resultados perfectamente predecibles. c Resultados que pueden variar aunque el experimento se repita en las mismas condiciones. 10 En un dado justo, la probabilidad de obtener un número par es: a 1/6 b 1/3 c 2/3 d 1/2 11 Si un evento A tiene probabilidad de 0.25, ¿cuál es la probabilidad de su complemento? a 0.25 b 1.25 c 0.50 d 0.75 12 La probabilidad condicionada P(A\|B) se interpreta como: a La probabilidad de que ocurra A dado que ocurrió B. b La probabilidad de que ocurra B dado que ocurrió A. c La probabilidad de que ocurra A sin importar B. 13 La distribución binomial es adecuada cuando: a Se mide la glucosa en sangre de una población. b Se cuenta el número de éxitos en n ensayos independientes con dos posibles resultados. c Se calculan promedios de datos continuos. 14 La distribución de Poisson se aplica principalmente a: a Eventos continuos en un rango infinito. b Número de ocurrencias de un evento raro en un intervalo de tiempo o espacio. c Datos normalmente distribuidos con varianza conocida. 15 En la distribución normal, aproximadamente el 95% de los datos se encuentran dentro de: a ±2 desviaciones estándar de la media. b ±3 desviaciones estándar de la media. c ±1 desviación estándar de la media. d El rango intercuartílico. 16 La distribución t de Student se utiliza cuando: a Se conoce la varianza poblacional. b Se trata de variables cualitativas. c La muestra es pequeña y la varianza poblacional es desconocida. d Se trabaja con proporciones en grandes muestras. 17 Una estimación puntual de la media es: a El rango entre el valor mínimo y máximo. b Un único valor obtenido de la muestra como aproximación a la media poblacional. c Un intervalo que contiene el valor de la media poblacional. 18 Un intervalo de confianza del 95% significa: a Que hay un 95% de probabilidad de que la muestra caiga dentro del intervalo. b Que el 95% de los datos caen dentro del intervalo. c Que hay un 95% de probabilidad de que el parámetro poblacional esté dentro del intervalo calculado. 19 En un contraste de hipótesis, el error tipo I se comete cuando: a Se rechaza la hipótesis nula siendo verdadera. b Se acepta la hipótesis nula siendo falsa. c Se aumenta el tamaño de la muestra. d Se acepta la hipótesis alternativa siendo falsa. 20 La determinación del tamaño de muestra depende principalmente de: a El nivel de confianza, la precisión deseada y la variabilidad. b El número de gráficos a elaborar. c El número de variables cualitativas. d El software estadístico usado. 21 En un modelo de regresión lineal simple, la variable independiente es: a La media poblacional. b Siempre una variable cualitativa. c La variable que predice o explica los cambios en la dependiente. d La variable explicada o de respuesta. 22 El método de mínimos cuadrados busca: a Minimizar la suma de los residuos al cuadrado. b Minimizar la suma de las frecuencias absolutas. c Maximizar la dispersión de los datos. d Maximizar la pendiente de la recta. 23 El coeficiente de determinación (R^2) mide: a La probabilidad de error tipo I. b El error estándar de la media. c La proporción de variabilidad de la variable dependiente explicada por el modelo. d La fuerza y dirección de la correlación. 24 En un contraste de hipótesis para la pendiente de un modelo de regresión, se prueba: a H0: μ = 0 vs. H1: μ ≠ 0 b H0: R^2 = 1 vs. H1: R^2 ≠ 1 c H0: σ^2 = 0 vs. H1: σ^2 ≠ 0 d H0: β1 = 0 vs. H1: β1 ≠ 0 25 En el contexto de la salud, un modelo de regresión lineal simple puede aplicarse para: a Predecir la presión arterial en función del índice de masa corporal. b Estimar la probabilidad de complicaciones posquirúrgicas. c Comparar medias entre dos grupos independientes. d Evaluar la homogeneidad de varianzas entre muestras.

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La bioestadística se define como:

¿Qué diferencia a la estadística descriptiva de la inferencial?

El proceso estadístico en investigación en salud inicia con:

Una variable cualitativa nominal es:

La frecuencia relativa se obtiene:

La mediana es:

El coeficiente de variación mide:

Un histograma se utiliza principalmente para:

Un fenómeno aleatorio se caracteriza por:

En un dado justo, la probabilidad de obtener un número par es:

Si un evento A tiene probabilidad de 0.25, ¿cuál es la probabilidad de su complemento?

La probabilidad condicionada P(A|B) se interpreta como:

La distribución binomial es adecuada cuando:

La distribución de Poisson se aplica principalmente a:

En la distribución normal, aproximadamente el 95% de los datos se encuentran dentro de:

La distribución t de Student se utiliza cuando:

Una estimación puntual de la media es:

Un intervalo de confianza del 95% significa:

En un contraste de hipótesis, el error tipo I se comete cuando:

La determinación del tamaño de muestra depende principalmente de:

En un modelo de regresión lineal simple, la variable independiente es:

El método de mínimos cuadrados busca:

El coeficiente de determinación (R^2) mide:

En un contraste de hipótesis para la pendiente de un modelo de regresión, se prueba:

En el contexto de la salud, un modelo de regresión lineal simple puede aplicarse para: