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marianabril siento no poder aydarte porque yo me estudiado la definicion tal cual... odio bioestadistica.

chicos una duda !

tengo claro los conceptos escala de intervalo y escala de razon


en la escala de intervalo el 0 adquiere valor así por ejemplo : 0ºC tiene valor, sacar un 0 en un examen tiene valor, estar en el kilometro 0... y asi mas ejemplos

en la escala de razon el 0 no tiene valor: me he gastado 0 euros es decir es nulo...

pero ya no se me ocurren mas ejemplos de la escala de valor, he encontrado por intenet por ejemplo nivel de glucosa en sangre 0 como dentro de la escala de razon pero ahi entonces me lio porque si es 0 tiene valor no?

alguien me puede poner alguun ejemplo de la escala de razon que la entienda mejor ??

Hola a tod@s...

en la escala de intervalo el 0 adquiere valor así por ejemplo : 0ºC tiene valor, sacar un 0 en un examen tiene valor, estar en el kilometro 0... y asi mas ejemplos...el MAS CLARO lo tienes como tu bien has dicho en la escala de temeratura a 0º C SI HAY temperatura, vamos que hace un frio que pela y el km 0 esta en madrid...

en la escala de razon el 0 no tiene valor: me he gastado 0 euros es decir es nulo en ingresos... siguiendo con esto tengo 0 años de antiguedad de trabajo... y cambiando, tambien he consumido 0 litros de agua al dia, la sangre puede tener cero cantidad de glucosa y tb serian ejemplos validos, la longitud y el peso que podrian ser realmente cero...y la velocidad de un coche que al estar a 0 km/h estaria parado...

espero haberte al menos intentado ayudar...

En relacion a la VARIANZA os dejo esta pagina web donde lo explica bastante bien creo yo y pone el ejemplo grafico con unos perritos muy monos...

http://www.disfrutalasmatematicas.com/da...andar.html

Me ha quedado muy claro Mclau, muchas gracias.

Planteo otra duda...me hago la picha un lio con el tema de los Valores predictivos. A ver si me podéis echar un cable.

El valor predictivo negativo de una prueba de cribaje mediante la citología de papanicolau es del 95 %, ¿qué le podemos explicar a la mujer en la que el resultado fue negativo?

a. Que cada 100 mujeres con resultado negativo, 95 tienen la enfermedad.
b. Que la probabilidad de no tener la enfermedad es del 95%.
c. Que la probabilidad de no tener la enfermedad si hubiera sido positivo sería 5 %.
d. Que el 95% de las mujeres con resultado negativo son falsos negativos.
e. Que el 5% de las mujeres restantes tienen con seguridad la enfermedad.

RC: 2.

Vale, lo entiendo, si te hacen una prueba con valor predictivo negativo del 95%, quiere decir que en el 95% de los casos que la prueba da negativo, este negativo es cierto.
Pero...es que la respuesta c también me parece cierta...si la prueba hubiera dado positivo...no pertenecería al 5% restante y por tanto estaríamos ante un resultado positivo de enfermedad?¿

A ver si consigo entenderlo...

buuuuuuafff yo lo entiendo como tuuuuu !!!

a ver si puedo q no soy muy buena con esto:

los valores predictivo miden la eficacia de las pruebas diagnósticas y utilizan una formulita para calcularlo.

En este caso:

si el valor predictivo negativo es del 95%...y la prueba da negativa, 95 % de posibilidades q sea un verdadero negativo (VN)
5% de q sea un falso negativo (FN) (q tenga la enfermedad)

Valor predictivo negativo=VN/VN+FN

SI el resultado hubiera sido positivo la probabilidad de no tener la enfermedad, seria un falso positivo (FP=5) y en este caso la probabilidad de estar realmente enferma , ser un VP (verdadero positivo) yo creo q seria de 0,95.

xq

Valor predictivo positivo = VP/FP+VP así tenemos q 95/5+95= 95/100 0,95 y esa es la probabilidad de ser un VP.

Vale, a ver si me queda claro...

Valor predictivo negativo (VPN) : Probabilidad de que ante un resultado negativo, el individuo esté sano verdaderamente. En nuestro caso, el VPN es del 95%, por tanto la probabilidad de estar sano es del 95%.

Valor predictivo positivo (VPP): Probabilidad de que ante un resultado positivo el individuo tenga la enfermedad. En nuestro caso...no tenemos el VPP...por tanto creo que no podemos afirmar cual el el porcentaje de verdaderos positivos.

Lo único q podemos decir es que hay un 5% de falsos positivos...que no es lo mismo que decir que la probabilidad de no tener la enfermedad si hubiera sido positivo sería del 5%. Por eso la 3 es falsa. Pero creo que no es posible afirmar que el valor predictivo positivo es 95% sin tener el dato, vamos que no entiendo como podemos sacar el VPP a partir del VPN...al menos yo no lo veo igual...pero no sé como explicarme....

podemos intuirlo, q no afirmarlo, porq hablamos en porcentaje, asi q la muestra son 100 sujetos y solo caben dos posibilidades dentro del VPP q sea un VP o q sea UN FP. Así si el numero de FP es del 5% el 95% restantes serán VP.

igual estoy equivocada....

Oook! Muchas gracias Frijolina!

esto es chino ! jaja

Cuál de los siguientes valores del "Coeficiente de Correlación de Pearson" indica una correlación más fuerte entre dos variables:
Seleccione una:
a. 0,50.
b. -0,50.
c. 0,30.
d. -0,85. Correcta
e. 0,70.

correcta: -0,85. y dan como explicación q es el valor más cercano a 1, que indica una correlación perfecta.
odio a pearson!!!

para mi -0,85 es el valor más lejano de 1, no el más cercano...no entiendo nada.
se q en algun momento lo han explicado y muy bien, pero no lo encuentro :s


2. Suponiendo que los niveles de glucosa en un grupo de diabéticos se distribuyeron aproximadamente en forma de curva normal, con una media de 105 mg/ 100ml y una desviación típica de 9 mg/ 100 ml. ¿Cuál es la probabilidad de que un diabético tenga un valor menor de 87 mg/ 100 ml?:
Seleccione una:
a. 1%.
b. 5%.
c. 4%.
d. 2,5%.
e. 10%.
rc. : 2,5%.

un alma caritativa q haga la explicación de la curva y las desviaciones plissss