Guia de practica - Inferencia, causalidad y correlación

1.

1. Una medida de la relación lineal entre dos variables.

2. Una relación causal donde una variable afecta a la otra.

3. La probabilidad de que un evento ocurra.

4. La diferencia entre medias de grupos.

2.

1. Cuando dos variables están relacionadas estadísticamente.

2. Cuando un cambio en una variable produce un cambio en otra variable.

3. Cuando la correlación es alta y significativa.

4. Cuando no hay variables de confusión.

3.

Respuesta: ____________________________________________

4.

1. Fumar causa cáncer de pulmón.

2. La vacunación reduce la incidencia de enfermedades.

3. El consumo de helado y los ataques de ahogamiento están correlacionados.

4. El ejercicio físico mejora la salud cardiovascular.

5.

1. Las personas que llevan paraguas tienen más probabilidad de mojarse.

2. Los países con más pianistas tienen mayor PIB.

3. Las personas que ven más televisión tienen menor rendimiento académico.

4. Aumentar la dosis de un medicamento reduce los síntomas de la enfermedad.

6.

1. Beber vino tinto causa una reducción del riesgo cardíaco.

2. Existe una correlación entre beber vino tinto y menor riesgo cardíaco.

3. El vino tinto previene todas las enfermedades cardíacas.

4. Las personas con menor riesgo cardíaco prefieren beber vino tinto.

7.

Respuesta: ____________________________________________

8.

1. Estudio observacional retrospectivo.

2. Encuesta transversal.

3. Experimento aleatorizado controlado.

4. Estudio de caso único.

9.

1. Una correlación negativa fuerte.

2. Una correlación positiva fuerte.

3. No hay correlación.

4. Una correlación positiva débil.

10.

1. Sesgo de selección.

2. Sesgo de medición.

3. Sesgo de confusión.

4. Todos los anteriores.

11.

Respuesta: ____________________________________________

12.

1. Asumir que porque un evento sigue a otro, el primero causa el segundo.

2. Creer que una correlación estadística siempre indica causalidad.

3. Usar datos históricos para predecir el futuro.

4. Confundir causa y efecto.

13.

1. Sí, porque controla múltiples variables.

2. Depende del tamaño de la muestra.

3. No, porque solo establece asociaciones estadísticas.

4. Solo si los coeficientes son significativos.

14.

1. Afecta tanto a la variable independiente como a la dependiente.

2. Se mide incorrectamente.

3. Es el resultado del estudio.

4. Se manipula en el experimento.

15.

Respuesta: ____________________________________________

16.

1. Replicación.

2. P-hacking.

3. Meta-análisis.

4. Aleatorización.

17.

1. Que el hallazgo es clínicamente importante.

2. Que la asociación es fuerte y relevante.

3. Que la asociación es débil y puede no ser práctica.

18.

1. La capacidad de obtener resultados similares al repetir el estudio.

2. La generalización de los resultados a otras poblaciones.

3. La validez interna del diseño.

4. La ética en la investigación.

19.

1. Un estudio cualitativo que summarizes hallazgos.

2. Un experimento con gran tamaño muestral.

3. Un método para generar hipótesis.

4. Una técnica estadística que combina resultados de múltiples estudios.

20.

Respuesta: ____________________________________________