Metodología Científica 1. Preguntas de parciales reales, no inventadas.
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La distribución normal, o campana de Gauss, es el modelo de probabilidad más usado para variables cuantitativas continuas que se agrupan simétricamente alrededor de un valor central.
Se necesitan solo dos valores poblacionales para describirla completamente: la media μ, que ubica el centro de la campana, y el desvío estándar σ, que determina qué tan ancha o angosta es la campana.
La curva normal es perfectamente simétrica respecto de su media μ, lo que significa que la mitad de la distribución queda a cada lado del centro.
Como consecuencia directa de esta simetría, la probabilidad de que la variable tome un valor mayor que la media es siempre 0.5, sin importar cuáles sean los valores concretos de μ y σ.
La elección entre el estadístico Z y el estadístico T para contrastar una media depende de si se conoce o no la desviación estándar poblacional (sigma).
Si sigma es conocida corresponde usar el estadístico Z; si sigma es desconocida y debe estimarse mediante la desviación estándar muestral (s), corresponde usar el estadístico T con n-1 grados de libertad.
Cuando se compara la media observada en una muestra contra un valor de referencia poblacional conocido, y además se conoce la desviación estándar poblacional, el contraste se resuelve con z = (x̄-μ0)/(σ/√n).
Por ejemplo, si el consumo medio poblacional de referencia es 2300 kcal con sigma=237 kcal, y una muestra de 50 mujeres jóvenes da una media de 2400 kcal, z = (2400-2300)/(237/√50) ≈ 100/33,52 ≈ 2,98.
El estudio de cohorte parte de la exposición: se definen grupos de expuestos y no expuestos, libres del evento de interés al inicio, y se los sigue hacia adelante en el tiempo para observar la aparición de casos nuevos.
Porque cuenta casos nuevos durante un seguimiento, el diseño de cohorte es el que permite calcular directamente la incidencia de una enfermedad.
El estudio caso-control parte del desenlace: se seleccionan por un lado personas con la enfermedad (casos) y por otro personas sin ella (controles), y luego se indaga retrospectivamente si estuvieron expuestas o no al factor de interés.
Como no se sigue a una cohorte en el tiempo, en el caso-control no puede calcularse directamente la incidencia ni el riesgo relativo; la medida de asociación adecuada es el odds ratio.
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