Medicina Basada en la Evidencia

– 760 – Estadística básica 6.10. Correlación. Modelos de regresión… explorando relaciones entre variables 6.11. Pruebas no paramétricas… cuando la normalidad no se supone 6.12. Regresión lineal simple… modelando relaciones directas entre variables 1. La respuesta correcta es la c. La regresión permite predecir los valores de una variable dependiente cono- ciendo el valor o valores de la o las variables independientes. 2. La respuesta correcta es la c. Cuanto mayor sea el valor absoluto del coeficiente, mayor será la intensidad de la asociación entre las variables. 3. La respuesta correcta es la b. Para poder utilizar correctamente el coeficiente de correlación de Pearson am- bas variables deben estar relacionadas de forma lineal, estar distribuidas de forma normal en la población y mantener una varianza homogénea de la variable dependiente para todos los valores de la variable indepen- diente (homocedasticidad). 1. La respuesta correcta es la b. A diferencia de las pruebas paramétricas que precisan una distribución de da- tos, conocida de antemano, como la normal o la t de Student, un tamaño de muestra suficientemente grande y datos que no presenten una asimetría exagerada, las pruebas no paramétricas tienen pocas restricciones en cuanto a la distribución y se pueden utilizar con muestras pequeñas. Entre sus desventajas se encuentra que existe una pérdida de información al trabajar con rangos y no con toda la muestra, tanto si se cumplen como si no se cumplen los supuestos de normalidad. 2. La respuesta correcta es la c. La prueba de suma de rangos de Wilcoxon se utiliza para la comparación de dos muestras independientes y su equivalente paramétrica es la t de Student. La prueba de rangos con signo de Wilcoxon permite la comparación de 2 muestras emparejadas o la tendencia central poblacional de una muestra respecto a una población de referencia. 3. La respuesta correcta es la a. La prueba de Kruskal Wallis permite comparar más de dos grupos independien- tes (en nuestro caso los tres grupos de gravedad del asma) a diferencia de las pruebas U de Mann-Whitney, suma de rangos de Wilcoxon y Mann-Whitney-Wilcoxon, todas ellas equivalentes, cuya variable independiente debe ser dicotómica. 1. La respuesta correcta es la b. El método de los mínimos cuadrados permite calcular, de entre todas las posi- bles rectas de regresión, aquella para la cual es mínimo el valor de la suma de los cuadrados de los residuos. El parámetro que permite estimar el porcentaje de variabilidad explicado por el modelo es el coeficiente de determinación o R 2 . 2. La respuesta correcta es la c. Para que pueda aplicarse un modelo de regresión lineal, además de ser esta- dísticamente significativo, deben cumplirse los supuestos de linealidad, normalidad de los residuos, homo- cedasticidad e independencia. El coeficiente de determinación estima la bondad de ajuste del modelo, su capacidad para explicar la variabilidad de la variable dependiente. Su mayor o menor valor no imposibilita la aplicación del modelo. 3. La respuesta correcta es la c. La prueba de Durbin-Watson permite comprobar que los residuos son indepen- dientes entre sí y que no existe ningún de tipo de correlación entre ellos. La prueba de Kolmogorov-Smirnov y el gráfico de comparación de cuantiles sirven para comprobar el supuesto de normalidad. La prueba RESET de Ramsey permite comprobar que existe una relación lineal entre las variables dependiente e independiente.