Bioestadistica parcial 1

Estadística

Conjunto de teorías y métodos que han sido desarrollados para tratar la recopilación, organización, presentación, análisis, interpretación y descripción de datos para obtener conclusiones útiles. Es la ciencia pura y aplicada, no exacta, que crea, desarrolla y aplica técnicas de modo que pueda evaluarse la incertidumbre.

Método científico

1. plantear hipótesis

2. diseñar experimento

3. Recoger datos y analizarlos

4. obtener conclusiones.

Etapas de un estudio esta dístico

1. plantear un problema (Defir el objetivo y precisar el universo' o población)

2. recoger información (recolectar datos)

3. análisis descriptivo (resumir datos)

4. inferencia estadística (suponer un modelo para la población partiendo de los datos analizados para obtener conclusiones generales)

5. Diagnóstico (Verificar la validez de los suuestos de modelo)

Muestra

Parte de una pobleción de objetos, personas, empresas o cosas, que es representativa del total de elemetos que conforman el universo.

Población

totalidad de las posibles observaciones o medidas que se estén considerando en alguna investigación, de cuyo conjunto se toma una muestra.

Parámetro

M

Estadígrafo

medida que describe alguna característica de la muestra.

Estadística descriptiva

Trata con la enumeración, organizaión y representaión gráfica de los datos.

Estadística inferencial

Interesada en llegar a conclusiones de información incompleta, o sea, generalizando desde la muestra.

Fuentes de datos

sistemas de vigilancia, encuestas planeadas, experimentos, organizaciones de salud, sector privado, gobierno.

Datos de una encuesta

Observaciones de eventos o fenómenos sobre los cuales pocos o ningún control se impone.

Datos de un experimento

Se diseña una investigación planeada a propósito para imponer controles sobre el tratamiento.

Datos

forma de evaluar un atributo de una unidad experimental. Pueden evaluarse numéricamente y someterse a procedimientos de análisis estadístico. Deben ser sensibles, confiables y validos.

Sensibilidad

Que se utilize los instrumentos adecuados en la medición

Confiabilidad

si se llegara a repretir la medición es la misma

Validez

el grado en que el dato valora al fenómeno.

Estudios retrospectivos

Reúnen datos del pasado de casos y controles seleccionados para determinar diferencias en la exposición a un factor de sospecha. Estudios de caso-control.

Estudios prospectivos

Estudios cohorte en los cuales enrolamos a un grupo de personas sanas y las seguimos duranrte un cierto periodo de tiempo para determinar la frecuencia con la cual se presenta una enfermedad

Variables

Características que presentan variación.

Tipos de variables

Cualitativas y cuantitativas

Variables cualitativas

Representan una cualidad o atributo que clasifica a cada individuo en varias categorias

Tipos de variables cualitativas

Binarias o policotómicas.

Variables binarias o dicotómicas

Tipo de variable cualitativa. Se clasifica a los individuos en dos grupos (ej. hombre/mujer, enfermo/sano, fumador/no fumador)

Variables polocotómicas

Tipo de variable cualitativa. Existen un mayor número de categorias. (Ej. color de ojos, grupo sanguíneo, profesión)

Variables cuantitativas

Aquellas que pueden medirse, cuantificarse o expresarse numéricamente.

Tipos de variables cuantitativas

Continuas y discretas

Vartiables continuas

Son aquellas que si admiten romar cualquier valor dentro de un rango numérico determinado, con uno o varios decimales. (Ej, peso, talla, edad)

Variables discretas

Aquellas que No admiten todos los valores intermedios en un rango. Suelen tomar solamente valores enteros. (Ej. número de hijos, abortos, partos, hermanos)

Variables nominales

Forma de obervar o medir en la que los datos se ajustan por categotías que no mantienen una relacuón de orden entre sí. Suelen ser cualitativas. (Ej. Sexo, grupo sanguíneo, presencia o ausencia de enfemedad)

Variables ordinales

Variables cualitativas en las que escalas son utilizadas para medirlas. existe un cierto orden, grado o herarquía ente las categorías (Ej. grado de dolor, intensidad del hábito tabáquico, tipo de fumador)

Variables independientes

Aquellas cuyo valor no depende de otra variable. Puede causar o contribuir a la variación de un evento,

Vatiables dependientes

Aquellas cuyo valor va a depender de otra variable. Evento o resultado cuya variación buscamos explicar o contabilizar.

Variabilidad

Se entiende que observaciones sucesivas de un sistema o fenómeno no producen exactamente el mismo resultado.

Nivel de medición

Datos se clasifican por niveles de medición. El nivel de medición de los datos rige los cálculos que se llevan a cabo con el fin de resumir y prsentar los datos. Determinan las pruebas estadísticas que se deben realizar.

¿Cuáles son los niveles de medición?

Nominal, ordinal, de intervalo y de razón.

Nivel nominal

Observaciones de una variable cualitativa solo se clasifican y se cuentan. (Ej. clacificación de los seis colores de las lunetas de los M&M)

Nivel ordinal

Segundo nivel de medición. Se utiliza con variables cualitativas ordinales. No se puede distinguir la magnitud de la diferencia entre los diferentes grupos. (Ej calificación de satisfacción de un profesor)

Nivel de intervalo

Tercer nivel de medición. Incluye las características del nivel ordinal, pero la diferencia entre los valores constituye una magnitud constante. (Ej. temperatura)

Nivel de razón

Todos los datos cuantitativos estan en el nivel de razón. Es el nivel más alto. Posee todas las características del nivel de intervalo y el punto 0 tien sentido, la razón entre dos números es significativa. (Ej. Salarios, peso, cambios de precio de acciones, distancia entre sucursales, altura)

Tabla de datos

Tabla con columans y filas, cuyas untesecciones de denominan celdas. Primera fila se usa para incluir la identificación de cada variable, filas siguientes se usan para registrar los datos.

Frecuencia absoluta (Fi)

Es el número de observaciones que caen en casa clase. Contabilizan el número de individuos en cada modalidad

Frecuencia relativa o porcentaje (Pi)

frecuencia absoluta entre el número total de observaciones. Pi= Fi/n. Ayuda a resumir datos en forma que ordena la información contenida en la muestra.

Codificar variables

Dar un número a una variable cualitativa. Si es solo cualitativa el código es arbitrario si es ordinal se respeta en orden. Se puede asignar códigos a respuestas especiales como 0= no sabe, 99= no contesta.

Modalidades

Posibles valores de una variable. Deben formar un sistema exhaustivo y excluyente. Pueden agruparse en clase (Ej. menos de 20 años, de 20 a 50 años, más de 50 años)

Exhaustivo

No podemos olvidar ningún posible valor de la variable.

Excluyente

Nadie puede presentar dos valores simultáneos de la variable.

Tablas de frecuencia

Exponen la información recogida en la muestra, de forma que no se pierda información.

Frecuencias acumuladas

Sólo tienen sentido para variables ordinales y numéricas

Gráficos para variables cualitativas

Diagrama de barras, diagrama de sectores (Tartas), pictogramas

Diagrama de barras

Altura es proporcional a frecuencia. se puede aplicar a variables discretas.

Diagramas de sectores

No usar con variables ordinales, el área de cada sector es proporcional a su frecuencia.

Pictogramas

Fáciles de entender, el área de cada modalidad debe ser proporcional a la frecuencia.

Gráficos para variables numérias

Son diferentes en función de que las variables sean discretas o continuas.

Diagramas de barras (Variables numéricas)

Se utiliza con variables discretas. Se deja hueco entre barras para indicar los valores que no son posibles.

Histogramas

Se utiliza con variables continuas. El área que hay bajo el histograma entre dos puntos cualesquiera indica la cantidad (porcentaje o frecuencia) de individuos en el intervalo.

Diagramas integrales

Se realizan a partir de las frecuencias acumuladas. Indican, para cada valor de la variable, la cantidad de individuos que poseen un valor inferior o igual.

Relación

ej^: •Se evalúan a 1200 individuos de los cuales hay 300 enfermos y 900 sanos. Relación entre ellos

R= 300/900= 1/3 Esto quiere decir que hay un enfermo por cada 3 sanos 

Proporción

Si se quiere calcular una proporción, esta se calcula con respecto al total, por tanto la proporción de enfermos es: P=300/1200= 0.25

Que para entenderla de mejor manera se suele   multiplicar por 100 y decir es el 25% y se dice que   hay 25 enfermos por cada 100 personas tratadas