Introducción a la Bioestadística e Investigación en Salud

Bioestadística y su Importancia

• Definición de Estadística: Ciencia encargada de recopilar, organizar, analizar e interpretar datos para la toma de decisiones.

• Bioestadística: Herramienta esencial en la investigación de salud para el diseño de estudios, análisis de información de pacientes y evaluación de tratamientos.

• Aplicaciones principales: Toma de decisiones clínicas, investigación epidemiológica y planificación de investigaciones confiables en nutrición y medicina.

Tipos de Investigación

• HISTÓRICA: Análisis de eventos pasados.

• CORRELACIONAL: Relación entre variables sin causalidad.

• SECCIONAL: Datos recolectados en un solo punto temporal.

• DOCUMENTAL: Análisis de documentos sobre un tema.

• EXPLICATIVA: Identifica causas y efectos subyacentes.

• LINGITUDINAL: Estudio de cambios y evoluciones a través del tiempo.

• DESCRIPTIVA: Describe características sin modificar el fenómeno.

• ESTUDIO DE CASO: Análisis profundo de casos específicos.

• EXPERIMENTAL: Manipulación de variables para determinar causa y efecto.

Etapas del Método Estadístico

1. Planteamiento del problema: Definición del objeto de estudio (ej. relación entre refrescos y obesidad).

2. Recopilación de datos: Mediante encuestas, experimentos o registros.

3. Organización de datos: Uso de tablas, gráficas y bases de datos.

4. Análisis exploratorio: Búsqueda de patrones y tendencias.

5. Construcción de un modelo estadístico: Creación de un modelo matemático.

6. Depuración de datos: Eliminación de errores. Se considera estadísticamente significativo un valor de $p < 0.05$.

7. Interpretación de resultados: Validación de la hipótesis.

8. Presentación de resultados: Informe mediante texto, tablas y gráficas.

La Investigación Científica

• Concepto: Proceso sistemático, organizado y crítico para generar o ampliar conocimiento.

• Características: Sistemática, objetiva (basada en hechos), verificable, metódica (método científico), analítica y crítica.

• Impacto en Nutrición: Permite diseñar tratamientos basados en evidencia, prevenir enfermedades y mejorar la salud pública.

Clasificación de Variables

• Variables cualitativas (Cualidades):

  • Nominales: Sin orden (ej. $Sexo$, $Estado civil$, $Tipo de sangre$).

  • Ordinales: Con jerarquía (ej. $Dolor$: leve, moderado, severo; $Nivel socioeconómico$; $Estadio del cáncer$).

• Variables cuantitativas (Números):

  • Discretas: Por conteo (ej. $Número de hijos$, $Número de consultas$).

  • Continuas: Por medición (ej. $Peso$, $Estatura$, $Glucosa$, $Presión arterial$).

Estadística Descriptiva y Frecuencias

• Función: Organizar y resumir datos mediante frecuencias y medidas de tendencia central.

• Frecuencia absoluta ($f$): Veces que aparece un valor (ej. si los datos son $10, 10, 15, 20, 20$, la $f$ de $10$ es $2$).

• Frecuencia relativa ($Fr$): $Fr = \frac{f}{n}$.

• Porcentaje ($\%$): $\% = Fr \times 100$.

• Frecuencia acumulada ($F$): Suma progresiva de frecuencias.

• Herramientas gráficas: Histogramas (distribución y valores extremos) y Polígonos de frecuencia (líneas que unen frecuencias).

Medidas de Tendencia Central

• Media (Promedio): $\bar{x} = \frac{\sum x}{n}$. Es sensible a valores extremos. Ejemplo con $5, 6, 7, 8, 9$: $\frac{35}{5} = 7$.

• Moda: Valor con mayor repetición. Puede ser unimodal, bimodal o multimodal. Ejemplo con $5, 6, 6, 7, 8$, la moda es $6$.

• Mediana: Valor central de datos ordenados.

  • Si el número de datos es impar (ej. $3, 5, 7, 9, 11$), la mediana es $7$.

  • Si es par (ej. $2, 4, 6, 8$), se promedian los centrales: $\frac{4 + 6}{2} = 5$.