Estadística paramétrica
Estadística no paramétrica
Correlación
Diferencias
Variables
100

Una investigación mide la edad, el peso y la presión arterial de un grupo de pacientes. Los datos son numéricos y tienen distribución normal. ¿Qué tipo de estadística podría utilizarse?

Estadística paramétrica.

100

Los datos de una investigación no tienen distribución normal. ¿Qué tipo de pruebas deberían considerarse?

Pruebas no paramétricas.

100

Un investigador quiere saber si dos variables se relacionan entre sí, no si una causa a la otra. ¿Qué tipo de análisis necesita?

Correlación

100

Un investigador quiere saber si dos grupos tienen resultados diferentes en una variable. ¿Qué tipo de análisis necesita?

Prueba de diferencias.

100

La glucosa en sangre, la edad y el peso se expresan con números. ¿Qué tipo de variables son?

Variables cuantitativas.

200

Un estudio compara el promedio de ansiedad entre estudiantes de medicina y estudiantes de enfermería. La ansiedad se midió con una escala numérica y tuvo distribución normal. ¿Qué prueba usarías?

t de Student para muestras independientes.

200

Se compara el nivel de estrés entre estudiantes que trabajan y estudiantes que no trabajan. El estrés se clasificó como bajo, medio y alto. ¿Qué prueba usarías?

U de Mann-Whitney.

200

Se analiza la relación entre edad y presión arterial. Ambas variables son cuantitativas, normales y con igualdad de varianzas. ¿Qué correlación usarías?

Correlación de Pearson.

200

Se compara el promedio de calificación final entre hombres y mujeres. La calificación es cuantitativa normal y los grupos son independientes. ¿Qué prueba usarías?

t de Student para muestras independientes.

200

El sexo, el estado civil y la carrera universitaria clasifican a las personas en categorías sin orden. ¿Qué tipo de variables son?

Variables cualitativas nominales.

300

Se mide la presión arterial de los mismos pacientes antes y después de un programa de ejercicio. La variable es cuantitativa y normal. ¿Qué prueba usarías?

t de Student para muestras relacionadas.

300

Se mide el dolor antes y después de una técnica de relajación en el mismo grupo. El dolor no tiene distribución normal. ¿Qué prueba usarías?

Wilcoxon

300

Se analiza la relación entre insomnio y depresión. Ambas variables son numéricas, pero no tienen distribución normal. ¿Qué correlación usarías?

Correlación de Spearman.

300

Se compara el nivel de depresión entre tres tratamientos: psicológico, farmacológico y combinado. La variable no tiene distribución normal. ¿Qué prueba usarías?

Kruskal-Wallis.

300

El dolor clasificado como leve, moderado y severo tiene categorías con orden. ¿Qué tipo de variable es?

Variable cualitativa ordinal.

400

Se compara el promedio de glucosa entre tres grupos: dieta habitual, dieta supervisada y dieta supervisada más ejercicio. La glucosa tuvo distribución normal. ¿Qué prueba usarías?

ANOVA de una vía.

400

Se compara la satisfacción con la atención médica entre tres clínicas diferentes. La satisfacción se clasificó como mala, regular, buena y excelente. ¿Qué prueba usarías?

Kruskal-Wallis.

400

En un estudio se obtiene r = -0.58, p = 0.004 al relacionar ansiedad y calidad de vida. ¿Cómo se interpreta?

Relación negativa, moderada y estadísticamente significativa.

400

Una investigación compara ansiedad antes y después de una intervención. El resultado fue p = 0.073 con α = 0.05. ¿La diferencia es significativa?

No, porque p es mayor que 0.05.

400

En un estudio se analiza si el ejercicio modifica la presión arterial. ¿Cuál es la variable independiente?

El ejercicio.

500

Se analiza la relación entre horas de sueño y rendimiento académico. Ambas variables son cuantitativas, normales y se reporta r = 0.64, p = 0.003. ¿Qué prueba se usó y cómo se interpreta?

Correlación de Pearson. Hay relación positiva moderada/alta y estadísticamente significativa.

500

Se analiza la relación entre nivel socioeconómico y adherencia al tratamiento. Ambas variables son ordinales. Se obtiene ρ = 0.48, p = 0.011. ¿Qué prueba se usó y cómo se interpreta?

Correlación de Spearman. Relación positiva moderada y estadísticamente significativa.

500

Se analiza la relación entre tener diagnóstico de diabetes, sí/no, y nivel de glucosa en sangre. Se obtiene rpb = 0.41, p = 0.021. ¿Qué prueba se usó y cómo se interpreta?

Correlación biserial puntual. Relación positiva y estadísticamente significativa.

500

Se compara la proporción de estudiantes vacunados y no vacunados entre medicina y enfermería. Se obtiene X² = 8.92, p = 0.003. ¿Qué prueba se usó y cómo se interpreta?

Chi cuadrada. Existe asociación estadísticamente significativa.

500

En un estudio se analiza si el tipo de tratamiento influye en el puntaje de depresión. Hay tres tratamientos y la depresión no tiene distribución normal. ¿Qué tipo de variables hay y qué prueba usarías?

Variable independiente cualitativa politómica; variable dependiente cuantitativa no normal; prueba Kruskal-Wallis.