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ESTADÍSTICA
La Estadística en 37 preguntas
Curso 2012
58. Al analizar los valores de colesterolemia de un grupo de 500
pacientes, se observa que esta variable sigue una distribución normal.
¿Cuál de las siguientes afirmaciones es FALSA?:
1) Los valores de colesterolemia se distribuyen de forma simétrica.
2) La media de la distribución y su mediana coinciden.
3) La media de la distribución y su moda no necesariamente coinciden.
4) La media deja la mitad de la distribución por encima de su valor.
5) La mediana deja la mitad de la distribución por debajo de su valor.
62. Un estudio realizado sobre una muestra de 200 sujetos informa que
su edad media es de 45 años, con una desviación estándar de 8 años.
¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?:
1) La mayoría de sujetos tienen entre 37 y 53 años.
2) Aproximadamente, el 95% de los sujetos tienen entre 29 y 61 años.
3) Las edades de los sujetos de la muestra oscilan entre 29 y 61 años.
4) Se tiene un 95% de confianza de que la verdadera edad media se sitúe
entre 29 y 61 años.
5) Se tiene un 95% de confianza de que la verdadera edad media se sitúe
entre 37 y 53 años.
44. En una muestra de 100 pacientes se ha observado un tiempo medio
de supervivencia de 36 meses, con un error estándar de la media de 4
meses. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?:
1) El 95% de los sujetos sobrevivieron entre 32 y 40 meses.
2) El 95% de los sujetos sobrevivieron entre 28 y 44 meses.
3) Se tiene un 95% de confianza de que el verdadero tiempo medio de
supervivencia se sitúe entre 32 y 40 meses.
4) Se tiene un 95% de confianza de que el verdadero tiempo medio de
supervivencia se sitúe entre 28 y 44 meses.
5) El tamaño de la muestra es insuficiente para estimar el tiempo medio de
supervivencia.
48. Se compara la colesterolemia de una muestra de sujetos, antes y
después de una intervención terapéutica. Se observa un descenso medio
de 25 mg/100 ml, con una desviación estándar de 5 mg/100 ml. ¿Cuál de
las siguientes afirmaciones es correcta?:
1) La colesterolemia ha disminuido entre 15 y 35 mg/ 100ml en
aproximadamente el 95% de los sujetos.
2) La colesterolemia ha disminuido entre 20 y 30 mg/ 100ml en
aproximadamente el 95% de los sujetos.
3) Existe un 95% de confianza de que el verdadero descenso medio de la
colesterolemia se sitúa entre 15 y 35 mg/ 100ml.
4) Todos los sujetos han disminuido la colesterolemia entre 15 y 35
mg/100 ml.
5) Todos los sujetos han disminuido la colesterolemia entre 20 y 30 mg /
100 ml.
52. En una comunidad determinada, la estimación de la prevalencia de
hipertensión arterial (HTA), a partir de una muestra representativa de 500
sujetos, es del 20%, con un intervalo de confianza del 95%, cuyos límites
son 18% y 22%. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta?:
1) Existe un 95% de confianza de que la prevalencia de HTA en dicha
comunidad es del 20%.
2) Es imposible que la prevalencia de HTA en dicha comunidad sea
inferior al 18% o superior al 22%.
3) El intervalo de confianza ha sido mal calculado, ya que no puede ser
simétrico alrededor del 20%.
4) Si se hubiera estudiado una muestra de mayor tamaño, se habría
obtenido un intervalo de confianza más amplio.
5) Existe un 95% de confianza de que el intervalo 18% - 22% incluya el
verdadero valor de la prevalencia de HTA en dicha comunidad.
82. En un estudio transversal sobre una muestra de sujetos
representativos de una comunidad, se ha observado una prevalencia de
hipertensión arterial (HTA) del 20% (intervalo de confianza del 95%: 15% 25%). ¿Cual de las siguientes afirmaciones es cierta?:
1) Se tiene un 95% de confianza de que entre un 15% y un 25% de los
sujetos de la muestra son hipertensos.
2) La prevalencia de HTA en la comunidad es del 20%.
3) Se tiene un 95% de confianza de que el intervalo 15-25% incluye el
verdadero valor de la prevalencia de HTA en dicha comunidad.
4) El número de sujetos estudiados es insuficiente para estimar la
prevalencia de HTA en dicha comunidad.
5) La prevalencia real de HTA en la comunidad se sitúa entre el 15% y el
25%.
116. Un artículo de una revista científica informa que el intervalo de
confianza al 95% del nivel medio de colesterolemia en los adultos
atendidos en un Centro de Salud es 192-208. Se aceptó que la variable
tenía una distribución normal y el número de pacientes estudiados fue
100. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es FALSA?:
1) La probabilidad de que el nivel medio poblacional esté comprendido
entre 192 y 208 es 0.95.
2) Si se repitiera el estudio muchas veces, en un 95% de ellas se
obtendría una media muestral comprendida entre 192 y 208.
3) El 95% de los adultos de la población tiene un nivel de colesterolemia
comprendido entre 192-208.
4) La media muestral encontrada en el estudio es de 200.
5) La desviación típica muestral encontrada en el estudio es
aproximadamente 40.
83. Para calcular el número mínimo de sujetos que es necesario incluir
en un estudio sobre la prevalencia de un problema de salud se han de
realizar las siguientes asunciones, EXCEPTO:
1) Proporción de sujetos que se espera encontrar con el problema de
salud.
2) El error tipo alfa.
3) El número de no respuestas esperado.
4) El error tipo beta.
5) La precisión con que se quiere dar el resultado.
108.- Un investigador desea determinar la prevalencia de tabaquismo en
niños de 12 años en una zona urbana mediante un estudio descriptivo.
Para calcular el tamaño muestral que necesita para su estudio ya posee
los siguientes datos: tamaño de la población de 12 años, porcentaje de
pérdidas, la precisión con la que desea dar la prevalencia que obtendrá
(por ejemplo 5%) y ha seleccionado un nivel de confianza (por ejemplo
95%). ¿Qué otro dato le falta?:
1) Estimar el error beta.
2) Estimar la proporción esperada de tabaquismo.
3) Estimar la desviación estándar del tabaquismo.
4) Estimar el error alfa.
5) Estimar la media esperada del tabaquismo.
81. En un estudio que compara la eficacia de dos fármacos no se
observa una diferencia estadísticamente significativa entre ellos. Si en
realidad ambos tratamientos fueran diferentes, todos los siguientes
factores podrían explicar por qué se ha obtenido un resultado "falso
negativo", EXCEPTO uno. Señálelo:
1) Error tipo alfa.
2) Error tipo beta.
3) Potencia estadística insuficiente.
4) Número de sujetos estudiados insuficiente.
5) Existencia de un sesgo en la comparación.
98. ¿Qué es el error de tipo II (error beta) en un estudio clínico?:
1) Un error sistemático debido a la falta de validez de los procedimientos
del estudio.
2) Un error aleatorio consistente en rechazar la hipótesis nula cuando es
cierta.
3) Un error aleatorio consistente en no rechazar la hipótesis nula cuando
es falsa.
4) Un error sistemático consistente en rechazar la hipótesis nula cuando
es cierta.
5) Un error sistemático consistente en no rechazar la hipótesis nula
cuando es falsa.
100. ¿Qué es el error de tipo I en un estudio clínico?:
1) Un error sistemático debido a la falta de validez de los procedimientos
del estudio.
2) Un error aleatorio consistente en rechazar la hipótesis nula cuando es
cierta.
3) Un error aleatorio consistente en no rechazar la hipótesis nula cuando
es falsa.
4) Un error sistemático consistente en rechazar la hipótesis nula cuando
es cierta.
5) Un error sistemático consistente en no rechazar la hipótesis nula
cuando es falsa.
45. Al comparar los porcentajes de buen control en dos muestras de 50
diabéticos de 2 centros de salud, no se encuentran diferencias
estadísticamente significativas (p >0'05). La potencia estadística es del
75%. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?:
1) El estudio solo podía detectar diferencias superiores al 75%.
2) El número de sujetos estudiados es suficiente, ya que es superior a 30
en cada muestra.
3) El porcentaje de buen control es el mismo en ambos centros de salud.
4) Si el porcentaje de buen control fuera diferente, la probabilidad de
detectarlo era del 75%.
5) La diferencia en el porcentaje de buen control es, como máximo, del
5%.
69. En un articulo que presenta los resultados de un ensayo clínico, se
informa que no se han observado diferencias estadísticamente
significativas entre un tratamiento y un placebo. Los autores comentan
que la potencia estadística del estudio era del 30% ¿Cuál de las
siguientes afirmaciones es correcta?:
1) El nivel de significación estadística del estudio era de 0'30.
2) Si el tratamiento fuera más eficaz que el placebo, el ensayo tenia un
70% de probabilidades de detectarlo.
3) Si el tratamiento no fuera más eficaz que el placebo, la probabilidad de
obtener un resultado como el observado en el estudio es del 30%.
4) La mínima diferencia que el estudio era capaz de detectar es del 30%.
5) El ensayo tenia un tamaño insuficiente para tener una alta probabilidad
de detectar una diferencia, si existe.
101. En un ensayo clínico sobre la erradicación de Helicobacter Pylori se
compararon dos tratamientos administrados cada uno de ellos en unos
50 pacientes. Los porcentajes de erradicación fueron del 73 % con un
tratamiento y del 72 % con el otro. Las diferencias no fueron
estadísticamente significativas. Se calculó que el poder o potencia
estadística, con un contraste unilateral y para diferencias de hasta el
12% era del 53 % ¿Cuál es la interpretación correcta de este estudio?:
1) Que ambos tratamientos son iguales.
2) Que quedan razonablemente descartadas diferencias de porcentajes
de erradicación que sean superiores al 6%.
3) Que no es improbable que el estudio haya pasado por alto diferencias
de hasta el 12 % en los porcentajes de erradicación.
4) Que la diferencia de eficacia entre tratamientos es tan pequeña, que la
decisión sobre cuál usara deberá basarse sobre otros aspectos, como
diferencias de precio, de toxicidad, etc.
5) La probabilidad de un error de tipo II(no encontrar diferencias, aunque
existan) es del 53%.
57. En un ensayo clínico que compara un nuevo tratamiento con placebo,
no se observan diferencias estadísticas significativas (p >0'05) ¿Cuál de
las siguientes afirmaciones es cierta?:
1) El nuevo tratamiento no es eficaz.
2) El nuevo tratamiento no es más eficaz que el placebo.
3) El estudio no tenía la potencia estadística necesaria.
4) El número de sujetos estudiados era insuficiente.
5) No se dispone de la suficiente evidencia para decir que el nuevo
tratamiento sea más eficaz que el placebo.
59. En un estudio, se evalúa la disminución del peso en un grupo de 100
obesos tras una intervención educativa. Se observa un descenso
promedio de 8 Kg con un error estándar de 5 Kg. El grado de
significación estadística es de 0'08. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones
es cierta?:
1) Ya que 0'08 es superior a 0'05, puede decirse que el descenso de peso
observado es debido al azar.
2) Sólo un 8% de los sujetos estudiados han presentado una disminución
significativa de su peso.
3) El 95% de los sujetos estudiados han disminuido entre 3 y 13 Kg de
peso.
4) Si la intervención no fuera eficaz, sólo existiría un 8% de probabilidad
de observar este resultado.
5) El resultado es estadísticamente no significativo, por lo que puede
asegurarse que la intervención no es eficaz.
65. En un ensayo clínico se observa que el grupo de sujetos que ha
recibido un nuevo tratamiento ha presentado mejores resultados que el
grupo que ha recibido placebo, con una p=0'02. ¿Cuál de las siguientes
afirmaciones es cierta?:
1) Si el nuevo tratamiento no fuera más eficaz que el placebo, sólo existe
un 2% de probabilidades de encontrar el resultado observado.
2) Solo existe un 2% de probabilidades de que el placebo sea mejor que el
nuevo tratamiento.
3) Si el placebo fuera más eficaz que el nuevo tratamiento, solo existe un
2% de probabilidades de encontrar el resultado obtenido.
4) Existe una diferencia estadísticamente significativa, pero no se sabe
cuál de las dos intervenciones será más eficaz.
5) Si el nuevo tratamiento no fuera más eficaz que el placebo, existe un
98% de probabilidades de encontrar el resultado observado.
73. Tras un ensayo clínico aleatorio, se informa que la mortalidad en un
grupo de pacientes con cáncer de colon que han recibido un nuevo
tratamiento ha sido la mitad que la observada en el grupo de pacientes
que han recibido el tratamiento de referencia, aunque esta diferencia no
ha sido estadísticamente significativa. Podemos concluir que:
1) El nuevo tratamiento no es más eficaz que el de referencia.
2) Debe recomendarse el nuevo tratamiento, ya que la diferencia
observada es muy importante.
3) Debe descartarse el nuevo tratamiento, ya que no se ha observado una
diferencia estadísticamente significativa.
4) La diferencia observada carece de relevancia clínica, ya que no es
estadísticamente significativa.
5) Seria necesario un estudio de mayor tamaño.
99. Suponga que en la fase de diseño se calcula que para tener
suficiente poder estadístico en el estudio de cierta intervención
terapéutica mediante un ensayo clínico es necesario incluir 100 sujetos.
Si embargo el ensayo se realiza con solo 50 pacientes y el resultado es
estadísticamente significativo (P<0,001). Suponga que en todo lo demás
el estudio parece correcto. En vista del pequeño número de pacientes
incluidos, ¿son creíbles los resultados?
1) No, ya que en los ensayos demasiado pequeños los errores
sistemáticos son inevitables.
2) No, ya que hay muchas posibilidades de que las diferencias
encontradas sean un resultado falso positivo.
3) Si, ya que una vez alcanzado un resultado concluyente no importa lo
probable o improbable que fuese el llegar a él antes de hacer el estudio.
4) No, ya que la probabilidad de encontrar diferencias, se éstas existen,
es baja cuando es estudio es pequeño.
5) Si, siempre y cuando estos resultados se utilicen exclusivamente para
unirlos a los de otros estudios pequeños sobre la misma cuestión y hacer
un metaanálisis o una revisión.
96. Se trató con un suplemento dietético más dieta a 15 insuficientes
renales y solamente con dieta a 16. Se compararon entre ambos grupos
unas 100 variables y en 6 de tales comparaciones se encontraron
diferencias significativas, al nivel nominal del 5%, a favor del
suplemento. ¿Cómo interpretaría estos resultados?:
1) El estudio parece no concluyente, ya que con tantas comparaciones es
esperable que unas pocas resulten significativas, al nivel nominal del 5%,
aunque no haya diferencia en los tratamientos.
2) El suplemento dietético es moderadamente eficaz.
3) Este estudio no demuestra nada, ya que no es doble ciego.
4) Aunque el número de pacientes es pequeño, lo inocuo del tratamiento y
la consistencia de los resultados aconsejan prescribir el suplemento en la
insuficiencia renal.
5) Este estudio no demuestra nada, ya que hay más variables que
pacientes.
102. Un estudio observacional estudia la probabilidad de haber alcanzado
una respuesta clínicamente significativa después de dos años de
tratamiento con un fármaco A o con un fármaco B en la artritis reumatoide.
Se realizó un análisis de regresión logística utilizando como variable
dependiente la existencia de respuesta clínicamente significativa a los dos
años y como variables independientes el grupo de tratamiento (fármaco A
o fármaco B), la edad, el sexo y el tiempo de evolución de la enfermedad.
Los resultados arrojan una Odds Ratio de 3,5 y un intervalo de confianza
del 95% de 1,7-4,2 a favor del tratamiento A(P = 0;0001). ¿Cuál de las
respuestas es FALSA?:
1) Las diferencias a favor del tratamiento A dependen de las otras variables
incluidas en el análisis.
2) La posibilidad de obtener una respuesta clínica significativa es 3,5 veces
superior para fármaco A que para el fármaco B.
3) Aunque edad, sexo y tiempo de evolución de la enfermedad también
podrían influir en la consecución de una respuesta significativa, los
resultados referidos al fármaco son independientes de estas tres variables.
4) Al tratarse de un estudio no aleatorizado no se puede descartar el efecto
de otras variables no consideradas en el análisis.
5) Aunque el efecto del tipo de tratamiento influya significativamente sobre
la probabilidad de alcanzar una respuesta clínica, cualquiera de las otras
tres variables podría alcanzar también la significación estadística.
95 Está usted leyendo un estudio de cohortes en el que se evalúa el efecto
del consumo de antinflamatorios no esteroideos (AINE) sobre la
descompensación de la insuficiencia cardíaca (IC). La Odds Ratio que
presentan es de 1.25 y su intervalo de confianza al 95% oscila de 0.7 a 2.2.
Considerando estos datos, ¿ Cuál de las siguientes afirmaciones es
correcta?:
1) El consumo de AINE causa la descompensación de la IC ya que el
intervalo de confianza de la Odds Ratio, no alcanza valor 0.
2) La relación entre el consumo de AINE y la IC no parece explicarse por la
casualidad, pero antes de afirmar que la relación es causal debe evaluarse
cuidadosamente si en el estudio pueden existir sesgos y factores de
confusión.
3) Los estudios de cohortes no permiten establecer relaciones causales
entre variables.
4) No podemos descartar que la casualidad sea la responsable de la
relación existente entre las dos variables, ya que el intervalo de confianza
de la Odds Ratio incluye el valor 1.
5) Sin conocer el tamaño muestral del estudio no podemos realizar ninguna
afirmación sobre el tipo de relación existente entre el consumo de AINE y la
descompensación de la IC.
118. Se ha realizado un estudio de distribución aleatoria (ensayo clínico)
sin enmascaramiento de los tratamientos del estudio en más de 1000
pacientes con hepatitis C en el que se comparó la administración de
interferón y ribavirina frente a 1 interferón pegilado y ribavirina. En el
primer grupo la proporción de respuesta virológica sostenida (variable
principal del estudio) fue de 40% y en el segundo del 45%; los límites del
intervalo de confianza al 95% de la reducción absoluta del riesgo
oscilaron entre -12% y -3%. ¿Cuál es la interpretación del resultado?:
1) El estudio sugiere que ambos tratamientos son similares.
2) Dada la ausencia de enmascaramiento los resultados no se pueden
interpretar.
3) La ausencia de un valor de p inferior a 0.05 impide valorar los
resultados del estudio con la información disponible.
4) El estudio no es capaz de determinar la superioridad de uno de los dos
tratamientos.
5) El estudio demuestra que la diferencia observada es estadísticamente
significativa con un nivel de confianza del 95%.
114. En un estudio sobre la prevención secundaria de accidentes
cerebrovasculares con ácido acetil salicílico se encontró que la proporción
de eventos en el grupo control fue 0,07 y en el grupo que recibió el
antiagregante fue 0,09, lo que supuso una reducción de -29% del riesgo
relativo. Los límites del intervalo de confianza al 95% de dicha reducción
fueron -100% y +43%. ¿Cuál es la interpretación de este resultado?
1) Es igualmente probable que el fármaco doble el riesgo, que lo aumente
en un 29% o que lo reduzca en un 43%, por lo que el estudio no aclara si el
fármaco es eficaz.
2) Se puede concluir que los pacientes que recibiesen el fármaco tendrían
un riesgo de un 29% mayor.
3) El 95% de los estudios iguales a éste mostraría una reducción del riesgo
relativo de -100% a +43%, aunque serían más frecuentes los valores más
próximos a -29% que los más próximos a -100% o a +43%. Por tanto, el
estudio no ha sido concluyente.
4) Para poder interpretar estos resultados es imprescindible conocer el
número de pacientes que se incluyeron en el estudio.
5) Dada la gran amplitud del intervalo de confianza, lo más probable es que
en este estudio se haya cometido un error de tipo I.
122. Un ensayo clínico sobre 3.000 pacientes compara un nuevo fárnaco
antihipertensivo con placebo (1.500 pacientes por rama de tratamiento).
Para cada grupo, se obtiene un valor medio de tensión arterial. Para
comprobar si existen diferencias estadísticamente significativas, se debe
realizar la siguiente prueba:
1) La X elevada al cuadrado de Pearson.
2) La t de student.
3) La F de Snedecor.
4) La U de Mann-Whitney.
5) Hazard Ratio.
119. En un estudio clínico, a una serie de pacientes se les trata con un
nuevo fármaco para estudiar, si en un periodo de tiempo después de la
administración de dicho fármaco, el nivel de bilirrubina ha disminuido.
Se acepta que la distribución de la bilirrubina es normal, para este
diseño. ¿Cuál es la prueba estadística de elección?:
1) T de Student para datos apareados.
2) T de Student para datos independientes.
3) Ji-cuadrado.
4) Mann-Whitney.
5) Prueba exacta de Fisher.
110.- En un ensayo clínico se comparan 3 tratamientos (p.e. placebo,
tratamiento establecido y un tratamiento nuevo). La variable respuesta
es contínua (p.e. nivel de glucosa en sangre). Aceptando que la variable
tiene una distribución normal, el test correcto para comparar la
respuesta es:
1) La t de Student.
2) El test de Wilcoxon.
3) Análisis de la varianza.
4) El test de kruskal-Wallis.
5) El test ji-cuadrado.
90. Un ensayo clínico evalúa dos pautas terapéuticas en pacientes
hipertensos. Para comparar los porcentajes de pacientes controlados
observados en cada grupo a los 6 meses de tratamiento, ¿qué prueba
estadística le parece más adecuada?:
1) t de Student para datos independientes.
2) Análisis de la varianza de medidas repetidas.
3) Chi-cuadrado.
4) t de Student para datos apareados.
5) Análisis de la varianza.
74. Dos radiólogos evalúan una muestra de 200 mamografías,
clasificando el resultado como normal o patológico. ¿Cuál de los
siguientes índices utilizará para estimar la concordancia entre los dos
radiólogos?:
1) Estadístico kappa.
2) Especificidad.
3) Coeficiente de correlación.
4) Valor predictivo.
5) Sensibilidad.
112. En un ensayo clínico se comparan 3 tratamientos (p.e. placebo,
tratamiento establecido y un tratamiento nuevo). La variable respuesta
es continua (p.e. nivel de glucosa en sangre). ¿Si la variable no tiene una
distribución normal, el test correcto para comparar la respuesta es?:
1) La t de Student.
2) El test de Wilcoxon.
3) Análisis de la varianza.
4) El test de Krusal-Wallis.
5) El test ii-cuadrado.
124. En un ensayo clínico para comparar dos fármacos, se incluyen 75
pacientes en cada rama, la variable de interés es tiempo hasta que
desaparecen los síntomas y el periodo de seguimiento es de 30 días. Al
final de ese periodo hay pacientes a los que no les han desaparecido los
síntomas. El análisis de los datos:
1) Se puede hacer con la prueba T de Student.
2) Se debe hacer con la prueba ji-cuadrado.
3) Se debe hacer con las técnicas de análisis de supervivencia.
4) Se debe hacer con la prueba de Mann-Withney.
5) Se puede hacer con la prueba de Mann-Withney, o con las técnicas de
análisis de supervivencia.
107.- Un investigador está interesado en determinar si existe una
asociación entre las cifras de tensión arterial diastólica (medida en mm
de Hg) y los niveles de colesterol (medidos en mgr/ml). Para ello, ha
realizado estas mediciones a 230 voluntarios. ¿Qué prueba estadística es
la más apropiada para examinar esta asociación?:
1) Regresión logística.
2) Prueba de la t.
3) Prueba de chi cuadrado.
4) Correlación de Pearson.
5) Prueba de Fisher.
84. En un estudio transversal de correlación entre las cifras de colesterol
ligado a lipoproteínas de baja densidad y la reducción del diámetro de
las arterias coronarias se ha observado una r de 0,34, con p<0.01. Debe
interpretarse que:
1) Existe una fuerte correlación entre ambas variables.
2) Existe una correlación débil entre ambas variables.
3) La correlación entre ambas variables es inversa.
4) No existe correlación entre ambas variables.
5) El aumento de las cifras de colesterol ligado a proteínas de baja
densidad reduce el diámetro de las arterias coronarias.
67. Un estudio analiza la relación entre la presión arterial sistólica (PAS)
y la edad en una muestra de mujeres adultas. Los autores presentan los
resultados como la siguiente ecuación de regresión lineal: PAS=81'5+1'2
x Edad ¿Cuál de las siguientes afirmaciones acerca de este análisis es
falsa?:
1) La edad se ha utilizado como variable independiente.
2) La pendiente de la recta es 1'2 mmHg/año de edad.
3) El valor 81'5 corresponde a la media de PAS en la muestra de mujeres.
4) Por cada año más de edad de las mujeres de la muestra, su PAS se
incrementa en 1'2 mmHg de promedio.
5) Se ha asumido que la relación entre la edad y la PAS es lineal.
121. Supongamos un modelo de regresión lineal simple que relaciona los
niveles medios de Proteína C Reactiva (PCR) medida en mmol/L como
variable dependiente con el número de articulaciones dolorosas o
hipersensibles de un paciente con artritis idiopática (variable
independiente). El modelo ajustado en una muestra de 100 pacientes es
el siguientes: u = 0,47 + 0,08x En el modelo. ¿Cómo se interpreta el
coeficiente de 0,08?:
1) Dado que es superior a 0,05, quiere decir que no existe asociación
entre las variables dependiente e independiente.
2) Es el cambio obtenido en la media de PCR como consecuencia de
pasar a tener una articulación adicional inflamada.
3) Es el valor medio de PCR para los sujetos con una sola articulación
afecta.
4) Su cuadrado se interpreta como el porcentaje de varianza de la variable
dependiente explicado por el modelo lineal.
5) Es el valor medio basal de PCR para los individuos sanos (sin
articulaciones afectas).
88. La prevalencia de una enfermedad no transmisible en una población
suficientemente extensa es 0.01. La probabilidad de que elegidos 3
individuos distintos al azar, los 3 estén enfermos es:
1) 0,01.
2) 0,03.
3) 0,003.
4) 0,000001.
5) 0,000003.