La estadística recopila,
organiza, procesa, interpreta y presenta datos numéricos.
Su utilidad: Toma de decisiones
en otras ciencias como economía, psicometría, biología,salud pública,
medicina….
Bioestadística:
-Rama de la estadística aplicada
que estudia la utilización de métodos estadísticos en problemas médicos y
biológicos (Martín Andrés y Luna, 1994)
-Aplicación de las herramientas
estadísticas a las ciencias biológicas y de la salud.
Puede ser:
Ø Descriptiva
Ø Analítica
o inferencial
-Descriptiva:
Sintetiza
información contenida en unos datos; recoge, clasifica, representa y resume
datos tomados a una muestra. Calcula índices estadísticos (números) y
representa mediante tablas y gráficos (sectores, barras, histogramas, etc.)
-Analítica o inferencial:
Pretende demostrar
asociaciones o relaciones entre las características observadas. Intenta probar
hipótesis y estima intervalos de confianza. Pretende concluir para la
población.
A continuacion
A continuacion
Población:
-Completa colección de objetos, entidades o sujetos de
estudio.
-Conjunto de todos los individuos o elementos que cumplen
ciertas características.
-Totalidad de individuos en los que pueden presentarse
determinadas características susceptibles de estudiarse
Ej: personas, instituciones, HC,…
Muestra
-Parte de la población, representativa de la misma.
-Subconjunto de una población de mayor tamaño.
-En general, la población es inaccesible desde el punto de
vista práctico, por lo que se estudia solo una muestra.
-Muestreo: Proceso de extracción de la muestra a partir de
la población.
Parámetro
-Medida calculada a partir de la población (puede ser
descriptiva o haber sido inferida).
-Se expresa en letras griegas: μ, δ, δ2
Estimador
-Medida calculada a partir de la muestra.
-Se expresa en letras romanas: x, s, s2, etc.
Medir
-Según el diccionario de la Real Academia Española:
-Comparar una cantidad con su respectiva unidad, con el fin
de averiguar cuántas veces la segunda está contenida en la primera.
-Tener determinada dimensión, ser de determinada altura,
longitud, superficie, volumen, etc.
-Componente esencial en la investigación científica
(cuantitativa).
-Es la obtención de datos.
-Proceso por el cual asignamos una categoría o valor a una
variable para determinada unidad de análisis.
Confiabilidad-Precisión
-Los datos de diferentes mediciones dan resultados similares
aunque sean tomados por diferentes observadores y en diferentes lugares.
-Repetibilidad: la medición arroja resultados idénticos en
el mismo sujeto o en las mismas condiciones.
Validez-Exactitud
-Es cuando lo que se mide corresponde al verdadero estado
del fenómeno.
-Si la medición mide realmente lo que se quiere medir.
-Verdad
Error v/s Sesgo
Cuando las desviaciones acerca del valor real ocurren en
forma desorganizada, no sistemática
(error)
-Si la desviación tiene una tendencia sistemática, es un error
sistemático (Sesgo)
-Los sesgos pueden invalidar los resultados de un estudio y
por eso se deben controlar con el diseño del mismo o con el análisis
estadístico
Variables
-Es lo que está siendo observado.
- Características que varían de un individuo, una población
o de un objeto a otro.
-Aspectos o propiedades diferentes entre dos individuos del
estudio.
Importancia de la clasificación:
-Mejor comprensión del problema
-Ayuda a definir el diseño del estudio
-Manejo estadístico adecuado
Formas de clasificación:
- Según su naturaleza
- Según la relación con otras variables
- Según la escala de medición
- Variables epidemiológicas
Clasificación de variables :
1. Según
su naturaleza:
-Cualitativas o categóricas:
Miden atributos o
propiedades no numéricas. Se describen como % y se representan como gráfico de
barras o torta (pie).
-Cuantitativas o
numéricas:
Determinan
cantidades. Permiten hacer
conteos, ordenamiento o agrupaciones. Pueden ser:
¨ Discretas
(números enteros). Ej: Nº. de hijos
¨ Continuas
(permite decimales). Ej: Peso
2. Según la relación entre las
variables:
-Dependiente e independiente: La independiente produce un
cambio en la dependiente.
Causa
à Efecto
-Reversibles e irreversibles
A ↔ B A à
B
-Relación secuencial (en el
tiempo): Precedente o subsecuente
-Determinante o probabilística
3. Según la escala de medición:
Cualitativas:
•
1. Nominal: Fumar Si o no
•
2. Ordinal: Estadíos de cáncer I a IV, Apgar, IQ
Cuantitativas
•
3. Interval: Grados centígrados.
•
4. De razón o proporcional: Glicemia
Escala de medición
1. Nominal:
-Cualitativa
-Categorías a las que se les asigna un nombre sin que exista
un orden
-Presencia o ausencia de un atributo o característica
-Eventos mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivos
-Pueden ser dicotómicas (sexo) o politómicas (religión).
1. Escala nominal
-Mutuamente excluyente: Un sujeto no puede pertenecer a
varias categorías.
Ej: grupo
sanguíneo
-Colectivamente exhaustivo: Cada categoría debe incluir
todos los valores posibles.
2. Escala ordinal
-Cualitativa
-Eventos mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivos
-Valores jerarquizados y con un orden (secuencia lógica que
mide la intensidad del atributo): peor a mejor, menor a mayor
3 .Intervalo:
-Cuantitativa
-Categorías con límites inferior y superior arbitrarios
-Distancias iguales entre intervalos
-El punto cero es arbitrario y no indica ausencia del evento
4. De razón o proporcional
-Cuantitativa
-El límite superior se confunde con el inferior de la
siguiente
-El punto cero es real y no arbitrario
-Números racionales (+) y (-)
-Permite sumar, restar, multiplicar o dividir.
5.Manejo de variables
-Idealmente debemos manejar las variables en su escala más
alta
-Una variable puede ser reducida de escala
-Manejada en escala inferior no puede regresarse a una
superior
Razón
-Relación
entre cantidades de naturaleza diferente
-Razón = a / b
-Inglés
-Ej: hombre/mujer = índice de masculinidad
Proporción
-Frecuencia
con la cual se presenta cierto evento con respecto al total de unidades
observadas
-Proporción = a / a + b
-Permiten comparar dos grupos de tamaño diferente Ej: Porcentajes
Tasa
-Frecuencia
con la cual se presenta cierto evento con respecto al total de unidades
observadas
-Proporción = a / a + b
-Permiten comparar dos grupos de tamaño diferente
-Ej: Porcentajes
Medidas de tendencia central
Las más utilizadas son:
-Media o promedio (x o μ)
-Mediana
-Moda
Media
-Única para una serie
-Se usa para datos cuantitativos
-Fácil de calcular
-Se deja afectar por los extremos
-Se debe acompañar de la desviación estándar
Mediana
-Valor que deja la mitad de los datos por debajo de él y la
otra mitad por encima
-Se calcula de variables ordinales para arriba
-Para calcularla se ordenan los datos: si la serie es impar
la mediana es el dato de la mitad. Si la serie es par, es el promedio de los
datos de la mitad
-Única para una serie de datos
-Sencilla de obtener
-Los valores extremos no la afectan
Moda
-Dato o categoría que ocurre con mayor frecuencia
-Se puede calcular para cualquier tipo de variable
-La serie puede ser unimodal, bimodal o multimodal
Video acerca de medidas de tendencia central:
Video acerca de medidas de tendencia central:
Medidas de dispersión
Aunque son varias, las más importantes son:
-Rango
-Varianza
-Desviación estándar
Rango
-Amplitud o recorrido
-Diferencia entre el valor más grande y el más pequeño
-Fácil de calcular
-Muy susceptible con extremos
-Poco útil
Varianza
-Establece la dispersión de los datos alrededor de la media
-Suma de las diferencias de cada dato con la media elevadas
al cuadrado y divididas entre n-1
-Representa unidades al cuadrado
Desviación estándar
-Representa las unidades originales
-Raíz cuadrada de la varianza
-Se utiliza con el promedio
En el caso de que los conceptos anteriormente nombrados no hayan quedado claro, o se quiere complementar el estudio he adjuntado un documento del "DEMRE " que nos proporcionará información acerca de tablas de frecuencia (solo debes hacer click en el texto)
En el siguiente vidéo accederán a un tutorial acerca de como calcular moda, media y mediana, pero con Excel y gráficas.
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