Fundamentos de Bioestadística<br />Estadística: Recopila, organiza y procesa datos con el fin de inferir características d...
<ul><li>Calculo de la muestra: Cuando no se conoce el tamaño de la población: </li></ul>Cuando se conoce el tamaño de la p...
Métodos descriptivos <br />Escalas de medición: <br />	Categóricas: Nominal:Clasificación de personas o cosas. Las medicio...
Notación de sumatoria<br />				n= numero con el que termina la sumatoria<br />		Notación básica: 		i = numero con el que i...
R=Limite superior (xs) – Limite inferior (xi)<br />Graficas:<br />	Barras: Se utilizan con frecuencia para describir datos...
Moda:Es la puntuación que ocurre con mayor frecuencia en un conjunto de datos. Si todos los puntos en un conjunto ocurren ...
	Desviación estándar: Es la raiz cuadrada de la varianza<br />			     Parámetro		 Estadístico<br />	Datos sin agrupar:<br ...
Medidas de la forma de una distribución<br />	Sesgo: Se define generalmente como el grado de asimetría de una distribución...
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1. fundamentos de bioestadistica

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1. fundamentos de bioestadistica

  1. 1. Fundamentos de Bioestadística<br />Estadística: Recopila, organiza y procesa datos con el fin de inferir características de un conjunto de personas o cosas.<br />Importancia: recolección de información para experimentos clínicos<br />Áreas de Estudio: - Epidemiologia <br />-Política Sanitaria<br />- Salud Comunitaria y Familiar<br />- Salud Ambiental y Ocupacional<br />Población y muestras: <br />Población: Conjunto de personas o cosas con una característica observable en común. <br />Formas de observar la población: <br />Según la Fuente: Directa: contacto directo con el fenómeno que se pretende investigar.<br /> Indirecta: Uso de datos ya conocidos.<br />Según la Periodicidad: Continua: Se lo lleva de forma permanente<br />Periódica: Se lo lleva cada trimestre, semestre, anual, etc.<br />Circunstancial: Se lo lleva de forma ocasional o esporádica.<br />Fuentes de información: Primaria: Se recolecta directamente los datos.<br /> Secundaria: Se recolecta de datos preexistentes. <br />Muestra: Es un subconjunto de la población que se lo puede elegir de acuerdo a ciertas características, por ejemplo: las presiones sanguíneas de determinados estudiantes de la universidad.<br />
  2. 2. <ul><li>Calculo de la muestra: Cuando no se conoce el tamaño de la población: </li></ul>Cuando se conoce el tamaño de la población:<br />n= tamaño de la muestra <br />Z= es el nivel de confianza <br />p= probabilidad de ocurrencia<br />q= probabilidad de no ocurrencia<br />E= error<br />N= tamaño de la población <br />Parámetro y Estadístico <br /> Parámetro: resumen de los elementos de una población.<br /> Estadístico o estadígrafo: resumen de los elementos de una muestra.<br />Para obtener el valor de un parámetro o un estadístico se deben medir u observar los elementos de la población correspondiente, registrar estas medidas y registrarlas en forma de datos.<br />Estadística Descriptiva e Inferencial<br />Descriptiva: Describir los datos obtenidos en un estudio determinado<br />Inferencial: Con la informacion recopilada se intenta aplicar a toda la poblacion<br />
  3. 3. Métodos descriptivos <br />Escalas de medición: <br /> Categóricas: Nominal:Clasificación de personas o cosas. Las mediciones a nivel nominal son en base a similar o distinto .<br /> Ordinal (Secuencial): Se clasifica de acuerdo a mayor que – menor que.<br />Escala: Intervalo: agrega los atributos de cuanto mas y cuanto menos a aquellos de la escala ordinal, es decir permite cuantificar las diferencias, no solo indica mayor que o menor que; sino que indica la magnitud de la diferencia.<br />Razón: Es similar a la escala de intervalo.<br />Variables continuas y discretas: <br />V. Continuas: puede tomar cualquier valor en un rango especifico<br />V. Discretas: puede tomar valores enteros. (Dicotómicas: Hombre-Mujer)<br />
  4. 4. Notación de sumatoria<br /> n= numero con el que termina la sumatoria<br /> Notación básica: i = numero con el que inicia la sumatoria<br />Reglas de la sumatoria:1.- <br />2.- <br />3.- <br /> 4.- <br />Distribuciones<br />D. de frecuencias: es el numero de respuestas de cada tipo.<br />D. de frecuencias relativas: es la proporción (%) de respuestas de cada tipo.<br />D. de frecuencias acumulativas: es la suma de respuestas de una categoría dada<br />D. de frecuencias relativas acumulativas: se calcula dividiendo las frecuencias acumuladas para el numero de encuestados.<br />Distribuciones Agrupadas: Es aconsejable agrupar la información recolectada, creando intervalos, pero al realizar esto, existe perdida de información. <br />Para la creación de intervalos existen reglas generales que hay que considerar: <br /> 1.- No debe de existir menos de 6 intervalos ni mas de 15.<br /> 2.- La anchura de intervalos de clase debe ser de 5 o múltiplos de 5<br />
  5. 5. R=Limite superior (xs) – Limite inferior (xi)<br />Graficas:<br /> Barras: Se utilizan con frecuencia para describir datos discretos<br /> Histogramas: Se utiliza para describir datos continuos<br /> Polígonos: Se utiliza para describir cualquier tipo de distribución<br /> Tallo y Hojas: conserva los valores<br />es efectiva con un conjunto pequeño de datos<br />no se utiliza para difundir mensajes<br />Métodos numéricos.<br /> Medidas de tendencia central: muestran valores típicos o promedios de un conjunto de datos.<br /> Media Aritmética (promedio): -Sintetiza la información.<br /> -Es muy sensible a las puntuaciones extremas. Cálculo <br /> Datos sin agrupar Datos agrupados<br /> Mediana: la mediana divide a un conjunto de datos en dos partes iguales. Es insensible a puntua. extremas<br />n (impar) n (par) cálculo en forma de percentiles<br />
  6. 6. Moda:Es la puntuación que ocurre con mayor frecuencia en un conjunto de datos. Si todos los puntos en un conjunto ocurren con la misma frecuencia, no hay moda y si ocurre en mas de una vez se dice que hay mas de una moda.<br />Observación: La media es muy importante en la estadística inferencial, mientras que la mediana juega un papel insignificante y la moda ninguno.<br />Mediciones de Variabilidad o de Dispersión <br /> Rango: El rango esta en función de las puntuaciones mas grandes o mas pequeñas de un conjunto de datos.<br /> Rango (exclusivo)=X superior – X inferior<br /> Rango (inclusivo)= limite real superior – limite real inferior<br /> Desviación media: Toma en cuenta todos los datos para el calculo de la variabilidad. Un problema del uso de esta medición es que la sumatoria de es cero, por lo tanto se consideran los valores absolutos <br /> Datos sin agrupar Datos agrupados<br /> Varianza: Es mas útil que el rango y la desviación media en la estadística inferencial.<br /> Parámetro Estadístico<br /> Datos sin agrupar:<br /> Datos agrupados: <br />
  7. 7. Desviación estándar: Es la raiz cuadrada de la varianza<br /> Parámetro Estadístico<br /> Datos sin agrupar:<br /> Datos agrupados:<br /> Coeficiente de variación: permite comparar las dispersiones de dos distribuciones distintas, siempre que sus medias sean positivas.<br />Puntuaciones Típicas: Se utiliza para comparar las puntuaciones obtenidas en distintas distribuciones.<br />Medidas de posición relativa: <br /> Percentiles: Es un punto en la escala de medición debajo del cual se localiza un porcentaje especifico de las observaciones. Existen algunas designaciones como Decil (10, 20…..90), Quintil (20, 40, 60, 80), Cuartil (25, 50, 75) <br />
  8. 8. Medidas de la forma de una distribución<br /> Sesgo: Se define generalmente como el grado de asimetría de una distribución.<br /> Curtosis: Se refiere al pico de una distribución con respecto a la longitud y el tamaño de sus colas. Los valores grandes de curtosis reflejan formas mas puntiagudas que los valores pequeños. <br />

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