Análisis estadístico, correlación y operaciones en R

24. Mediante la siguiente ecuación Y=a+b|X+E, y reemplazando los valores de los coeficientes que la .... usted puede afirmar correctamente que:

• III) Se podrá evaluar qué tan buena es la correlación entre la variable Y y la variable X
• IV) Dependiendo del signo y valor de la pendiente, se podrá indicar si la relación es positiva y qué relación hay entre ambas variables
• V) Los residuos (E) en el modelo representan las desviaciones de los valores Y observados con respecto a la recta

25. Si usted realizó un estudio que evaluó la pérdida de peso producto de la realización de 3 dietas diferentes (D01, D02 y D03) y para estimar si existen diferencias significativas en la eficiencia de cada uno obtiene el siguiente resultado estadístico (asuma que el ANOVA presentó diferencias significativas):

Tukey multiple comparisons of means
95% family-wise confidence level

Las 3 dietas presentan diferencias significativas en todas sus comparaciones.

20. En todo contraste de hipótesis interviene dos hipótesis H0 y H1. Con respecto a ellas, ¿cuál de las siguientes afirmaciones no es correcta?

• II) La decisión de rechazar la hipótesis nula, que en principio se considera falsa, está función de que sea o no compatible con la evidencia empírica contenida en la muestra
• III) El contraste clásico de hipótesis permite controlar a priori la probabilidad de cometer el error de rechazar la hipótesis nula siendo esta falsa; dicha probabilidad se llama nivel de significación de contraste (α) y suele fijarse en un valor determinado.

26. En un mazo de cartas, ¿con cuál de los siguientes comandos podría extraer únicamente las cartas de pinta diamante e incorporarlos en un vector D?

IV) D <- subset(cards(), suit == 'diamante')

27. Si usted dispone de 2 vectores (A y B), ¿cuáles serían los comandos en R de las siguientes 3 operaciones A intersección B, A + B, B elevado a 2?

I) intersect(B, A); B + A; B^2 respectivamente

28. Si los vectores de la pregunta anterior son los siguientes: vector A <- c(1,2,3,4) y vector B <- c(3,4,5,6), ¿cuáles serían los resultados de las siguientes 3 operaciones A intersección B, A + B, B elevado a 2?

II) (3,4); (4,6,8,10); (9,16,25,36)

30. Señale qué afirmación es correcta con respecto al coeficiente de determinación:

• I) Se calcula a través del diferencial de 1 menos los residuos de la pendiente estandarizados por la varianza
• IV) Se representa con la letra r2 y toma valores entre 0 a 1
• V) Es un índice de la bondad de ajuste del modelo que mide la potencia en predecir la respuesta desde una o varias independientes

32. Si usted desea determinar si existe una diferencia significativa entre las medias de más de dos muestras de análisis de varianza, ¿cuál de los siguientes comandos usted necesariamente debería utilizar?

• II) aov()
• V) wilcox.test()

19. A partir del resultado (obtenido en R) que se muestra abajo, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?

cor.test(var_X, var_Y, method = 'spearman', conf.level = 0.95)

III) Existe una fuerte correlación negativa entre las variables analizadas

20. Si usted dispone de una base de datos que contiene 50 mediciones de la frecuencia cardíaca de una persona en reposo (muestra_1) y también 50 mediciones de la frecuencia cardíaca de la misma persona realizando ...

III) t.test(muestra_1, muestra_2, var.equal = TRUE, paired = FALSE)

22. Mencione qué tipo de análisis estadístico somete a prueba las siguientes hipótesis:

• Ho: Las medias son iguales en todas las categorías del factor 1
• Ho: Las medias son iguales en todas las categorías del factor 2
• Ho: No hay interacción entre el factor 1 y el factor 2 (análisis de varianza de dos vías)

23. A partir del resultado (obtenido en R) que se muestra abajo, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?

cor.test(var_1, var_2, method = 'pearson', conf.level = 0.95)

I) Existe una fuerte correlación negativa entre las variables analizadas

IV) Rechazo H0

V) Las variables evaluadas son normales y homocedásticas

24. Supongamos que se desea determinar si en la base a la altura de los padres (en cm) se puede determinar la altura de los hijos (en cm):

a) Análisis de correlación, Ho: no hay relación entre las variables

27. Si usted realizó un estudio que evaluó la existencia de una relación entre el tamaño de un pez y el número de parásitos que contenía, se obtuvo el siguiente resultado estadístico:

modelo <- im(parasitos - peso_pez)
summary(modelo)

b) Todas las anteriores

28. Se han medido los cambios de presión arterial sistólica (mmHg) tras seis meses de seguimiento de regímenes terapéuticos (A, B y C). Donde finalmente los datos de cada tratamiento no mostraron. Entonces, se debería comparar los datos entre los tratamientos realizando un:

Test fr kruskal-wallis

30. Señale qué afirmación es correcta con respecto al coeficiente de determinación:

• IV) Se calcula a través del diferencial de 1 menos los residuos de la pendiente estandarizados por la varianza
• IV) Se representa con la letra r2, y toma valores entre 0 a 1
• V) Es un índice de la bondad de ajuste del modelo que mide la potencia en predecir la respuesta desde una o varias independientes

31. Para la realización de cualquier estadístico paramétrico se requiere que los datos a analizar cumplan los siguientes supuestos:

• I) Los datos de las muestras o tratamientos presenten una distribución normal
• III) Las muestras que se comparan estadísticamente muestren homocedasticidad de varianza
• IV) Los residuos estadísticos muestren distribución normal
• V) Los residuos estadísticos muestren homocedasticidad de varianza

32. Si usted desea determinar si existe una diferencia significativa entre las medias de más de dos muestras de análisis de varianza, ¿cuál de los siguientes comandos usted necesariamente debería utilizar?

• II) aov()
• V) wilcox.test()