¿Marco muestral y universo es lo mismo?

1. ¿Marco muestral y universo es lo mismo?

1. Es lo mismo
2. No es lo mismo

1. ¿Marco muestral es lo mismo que población?

1. Es lo mismo
2. No es lo mismo

1. ¿Marco muestral es la muestra?

1. Sí, porque son lo mismo
2. No, porque es donde obtenemos la muestra

1. ¿Puede haber población con marco muestral y sin marco muestral?

1. Si
2. No

1. ¿Cómo podría justificar una muestra menor?

1. El hecho que no puedas analizar las unidades, ya es una justificación.
2. Cuando la muestra no es representativa, ejemplo la roca lunar de Neil Armstrong.
3. Ninguna de las anteriores
4. a y b son verdaderas

1. ¿Si es menor la muestra el análisis sigue siendo científico?

1. Sí, porque lo que estas encontrando es un resultado preliminar y que va en alcances y limitaciones
2. No, porque el análisis es complicado

1. ¿Si ese día no asisten a la encuesta 5 personas de la población estudiada se convierte ahora en una muestra?

1. Sigue siendo la población.
2. Se convierte en una muestra
3. Habrá sesgo en las mediciones
4. a y c son verdaderas

1. Calcular la muestra para conocer la prevalencia de diabetes para los diferentes tamaños de población de personas registradas en un hospital:

Calcular   N:80         alfa:5%    p:10%    d:1%    n: ……

¿Tiene sentido tomar una muestra con N: 80?

……………………………………………………

Calcular   N:800       alfa:5%    p:10%    d:5%    n: ……

Calcular   N:8000     alfa:5%    p:10%    d:5%    n: ……

Calcular   N:80000   alfa:5%    p:10%    d:5%    n: ……

Calcular   N: 8000000   alfa:5%    p:10%    d:5%    n: ……

Calcula la muestra para conocer la prevalencia de diabetes para los diferentes tamaños de población de personas que viven en la localidad de lima:

Calcular      alfa:5%    p:10%    d:5%    n: ……

Compara las dos últimas muestras y ¿De qué ahora depende el tamaño de la muestra?

……………………………………………………

1. ¿Cuándo es necesario tomar una muestra?

1. Cuando la población es inaccesible, inalcanzable
2. Cuando necesitamos hacer inferencia
3. Cuando tenemos pocas unidades de estudio

1. ¿Si tienes un grupo de estudio de 30 ratitas albinas y otro grupo de control de 30 ratitas albinas?

1. En experimentos es muestreo según criterio
2. Muestreo probabilístico
3. Muestreo no probabilístico
4. A y c son correctos

1. ¿Cuándo es muestreo probabilístico y no probabilístico?

1. Probabilístico cuando queremos un resultado concluyente.
2. Probabilístico en estudios de prevalencia para estimar es necesario, ya que, en estudios observacionales, son sin intervención y no hay limitación del número de evaluaciones
3. Todas las anteriores

1. ¿Cuál es el mínimo para muestrear?

1. un caso clínico
2. dos
3. 5

1. ¿Si el propósito del estudio es saber de la prevalencia quienes están enfermos y quienes no tenemos una variable?

1. Categórica dicotómica
2. Numérica
3. Categórica ordinal

1. ¿El promedio de índice de masa corporal, el promedio de hemoglobina en las embarazadas es una variable?

1. Categórica
2. Numérica

1. ¿Qué diferencias hay entre al formula numérica y categórica?

1. Que la variabilidad se expresa en pq para las categóricas y S2 para las numéricas
2. Que no tienen N

1. ¿Cómo encontramos la desviación estándar?

1. Antecedentes, muestra piloto, calculándola.
2. Del internet

1. ¿En la fórmula de la muestra para variables numéricas la precisión se expresa igual que en la categórica?

1. No, se expresa en las mismas unidades de la variable que desea estudiar
2. Si, en porcentajes.

1. ¿Cuándo no se tiene la precisión cuanto será?

1. será el 10% de la desviación estándar
2. no se hace

1. ¿Cuándo no tienes la prevalencia cuanto se pone en la formula?

1. Se asume que es el 50% para maximizar el tamaño de la muestra
2. 100%

1. Si se cuenta con 72 agencias distribuidas a nivel nacional y se nos pide estimar la satisfacción del cliente en le proceso crediticio ¿cómo podíamos calcular el tamaño de la muestra?

1. Identificar la unidad de estudio, Conglomerado agencia, Aleatorio simple
2. Hacer una muestra de las 72 agencias

1. ¿De qué depende la precisión?

1. Depende de la necesidad del investigador estudio piloto no es importante, pero prevalencia necesitas un Intervalo de Confianza bien reducido

1. ¿Si el habito de fumar es un factor de riesgo de cáncer de pulmón y se entrevista a personas que tiene diagnóstico de cáncer de pulmón y se le pregunta si fuman para comparar con lo que no tienen cáncer?,¿En qué nivel estamos?

1. En el nivel Descriptivo para conocer la frecuencia o la prevalencia
2. En el nivel Relacional para comparar dos grupos frecuente en diseños de caso y controles

1. En que consiste el error aleatorio

1. En la precisión del tamaño de muestra mientras más pequeña más error, más grande menos error, toda la población no hay error
2. En el sesgo en las mediciones.

1. En un estudio de correlación ambas variables son:

1. numéricas y aleatorias

1. En un estudio de asociación de casos y controles las variables son:

1. una categórica que es fija y la otra aleatoria que puede ser categórica o numérica

1. En qué se diferencian la variable aleatoria y fija

1. La variable fija es la que conozco antes del estudio que son las personas con y sin cáncer
2. La variable aleatoria será quienes fuman porque me enterare cuando mida

1. ¿En un estudio Correlacional en que variable se calcula la muestra?    

1. En la variable supervisión o de estudio y con la fórmula de descriptivo

1. ¿Para muestras pequeñas se emplea t student?

1. no cuando no conoce los parámetros de la población, si lo conocen utilizas la distribución Z es un mito corte de 30 porque es un limite

1. El error tipo 1 en qué nivel, un ejemplo y como redondea la muestra

1. En el tamaño de la muestra para nivel descriptivo es mejor si tienes más pero no menos el tope es hacia abajo es como cuando el inocente entra a prisión

1. El error tipo 1 en qué nivel, un ejemplo y como redondea la muestra

1. En el tamaño de la muestra para nivel relacional no es mejor si tienes más el tope es hacia arriba es como cuando el culpable sale libre

1. Estos errores como se cuantifican en el informe final

1. Es una cadena de errores, el de precisión ocurre al muestrear y el de probabilidad de error ocurre con el p valor al inferir

1. Un dentista consiguió 35 piezas dentarias que le costó más de un año conseguirlas le pide calcular la muestra y le sale 80 y le comenta que es muy difícil conseguir 45 piezas más ¿debe abandonar su estudio?,¿qué le aconsejaría?

1. Debería hacer un muestreo no probabilístico según criterio

1. cuál es el valor convencional de la precisión

1. si variable aleatoria es categórica 5% y si la variable es numérica 10% de la desviación estándar.

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