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La prueba de la hipótesis y estadística inferencial en salud.

Test

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Sobre esta actividad

Cuestionario sobre hipótesis y estadística inferencial en Medicina.

Creada por

México

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La prueba de la hipótesis y estadística inferencial en salud.
 

La prueba de la hipótesis y estadística inferencial en salud.Versión en línea

Cuestionario sobre hipótesis y estadística inferencial en Medicina.

por Obed Baez Baez
1

Qué describe una hipótesis nula en pruebas de hipótesis?

2

¿Qué propone la inferencia estadística en la prueba de hipótesis?

3

Qué es un parámetro en este contexto?

4

Qué indica una diferencia significativa entre valores muestrales?

5

Qué es un estadístico de prueba?

6

Qué valida la distancia entre dos promedios usando t de Student?

7

Qué representa el nivel de significación, alfa (α)?

8

Qué se hace al elegir un valor alfa concreto?

9

Cuál es el procedimiento general de una prueba de hipótesis?

10

Qué implica rechazar la hipótesis nula?

11

Qué se debe hacer al final del análisis?

12

Qué gráfica ayuda a apoyar el proceso de análisis?

13

Qué establece la diferencia entre dos muestras (case b)?

14

Qué significa que una prueba sea bilateral por defecto?

15

Qué tipo de conclusión se debe elaborar tras la decisión?

16

Qué pasa si la probabilidad observada es menor a α/2?

17

Qué tipo de relaciones se evalúan principalmente en este artículo?

18

Qué distribución puede usarse para el estadístico de prueba?

19

Qué se necesita para tomar una buena decisión en la prueba?

20

Qué nota se hace sobre las pruebas bilaterales en este artículo?

21

Qué se recomienda para apoyar la comprensión del proceso?

22

Qué tipo de revisión tiene este artículo?

23

Qué debe plantear la hipótesis alternativa (HA)?

Explicación

La Hipótesis Nula plantea igualdad entre los valores comparados.

Se enuncian hipótesis y se contrastan con evidencia de datos.

Parámetro se refiere a una característica poblacional.

Significancia implica baja probabilidad de ocurrencia por azar.

El estadístico de prueba depende de los datos muestrales.

El t de Student se usa para comparar dos promedios muestrales.

α cuantifica la tolerancia al error tipo I.

En pruebas bilaterales, α se reparte en dos colas.

Se plantea H0 vs HA, se calcula y se compara con la tabla.

Rechazar H0 implica que la evidencia sugiere diferencia real.

Conclusión debe contextualizar la decisión tomada.

Gráfico orienta la decisión y comunica evidencia.

Case b evalúa diferencias entre muestras.

H0 puede ser rechazada por diferencias en cualquier dirección.

La conclusión debe contextualizar la decisión.

Si P ≤ α/2, se rechaza H0 en prueba bilateral.

Se enfoca en diferencias de medias y porcentajes.

La distribución depende del tipo de prueba y datos.

Decisiones deben basarse en evidencia y criterios.

Se menciona que es la forma más común.

Gráfico ayuda a comunicar evidencia y decisión.

El texto indica revisión sin pares.

HA propone diferencias entre universos.

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