Importancia de la estadística: Unidad I

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Importancia de la estadística: Unidad I

  1. 1. Unidad I:Importancia de la Estadística Mtr. Luis Fernando Aguas B.
  2. 2. ¿Qué significa “ESTADÍSTICA”? La palabra “estadística” tiene varios significados: 1. Es usada frecuentemente al referirnos a datos registrados 2. Estadística también denota características calculadas para un grupo de datos, por ejemplo, media de la muestra 3. Estadística también se refiere a metodología estadística, técnicas y procedimientos tratando con el diseño de experimentos, colección, organización, análisis de la infromación contenida en un grupo de datos para hacer inferencias acerca de los parámetros de la población.
  3. 3. ¿Qué hacen los estadísticos? 1. Guiar el diseño de un experimento o encuesta antes de la colección de datos. 2. Analizar datos usando los procedimientos y técnicas estadísticos adecuados 3. Presentar e interpretar resultados a los investigadores y otros tomadores de decisiones incluyendo al gobierno y a la industria
  4. 4. ¿Por qué estudiar estadística? 1. Conocimiento de estadística es esencial para personas que hacen investigación, manejo de estudios 2. Entendimiento básico de estadística es útil para conducir investigaciones y una presentación efectiva 3. Entendimiento de estadística puede ayudar a discriminar entre hechos y suposiciones en la vida diaria 4. Un curso de estadística deberá ayudar a saber cuando un estadístico deberá ser consultado.
  5. 5. Definición de población y muestra Una población es un grupo de medidas de interés para un investigador. Ejemplos: 1. Ingreso de familias viviendo en Karachi 2. Número de niños en familias viviendo en Pakistán 3. Status de salud de adultos en una comunidad Un subgrupo de la población es llamado muestra. Una muestra es usualmente seleccionada de tal forma que es representativa de la población.
  6. 6. Estadística descriptiva e inferencial 1. Estadística descriptiva trata con la enumeración, organización y representación gráfica de los datos 2. Estadística inferencial está interesada en llegar a conclusiones de información incompleta, o sea, generalizado desde la muestra Un ejemplo de estadística inferencial incluye el uso de información disponible acerca del status de salud de las personas en una muestra para extraer inferencias acerca de la población de la cual se obtuvo la muestra
  7. 7. Estadística inferencial El objetivo de la estadística inferencial es hacer inferencias acerca de los parámetros de la población basada en la información obtenida de la muestra. 1. Estimación (e.g., estimando la prevalencia de hipertensión entre adultos viviendo en Karachi) 2. Probando hipótesis (e.g., probando la efectividad de un nuevo medicamento para reducir los niveles de colesterol)
  8. 8. Fuentes de datos Los datos pueden obtenerse de diferentes fuentes: 1. Sistemas de vigilancia (e.g., NIH) 2. Encuestas planeadas (Gobierno, universidades, ONG) 3. Experimentos (Compañías farmacéuticas) 4. Organizaciones de salud (Grupo de datos administrativos) 5. Sector privado (Bancos, compañías, etc) 6. Gobierno (Todas las agencias gubernamentales) Aquí, nos enfocaremos en encuestas y experimentos ¿Cuál es la diferencia entre una encuesta y un experimento?
  9. 9. Diferencia entre encuestas y experimentos Datos de una encuesta representan observaciones de eventos o fenómenos sobre los cuales pocos o ningún, control se impone. (e.g., evaluando la asociación entre diferentes estilos de vida y enfermedad cardiaca) En un experimento diseñamos una investigación planeada a propósito para imponer controles sobre la cantidad de exposición (tratamiento) a una medicamento. (e.g., estudios clínicos)
  10. 10. Métodos de muestreo 1. Muestreo aleatorio (Simple) 2. Muestreo sistemático 3. Muestreo estratificado 4. Muestreo agrupado 5. Muestreo por conveniencia 6. Muestreo más complejo
  11. 11. Algunos estudios epidemiológicos Estudios retrospectivos: Reúnen datos del pasado de casos y controles seleccionados para determinar diferencias, si las hay, en la exposición a un factor de sospecha. Comúnmente son llamados estudios de caso- control Estudios prospectivos: Generalmente son estudios cohorte en los cuales enrolamos a un grupo de personas sanas y las seguimos durante un cierto periodo de tiempo para determinar la frecuencia con la cual se presenta una enfermedad.
  12. 12. Variables cualitativas y cuantitativas Ejemplos de variables cualitativas son ocupación, sexo, estado civil, etc. Variables que producen observaciones que pueden medirse, se considera que son variables cuantitativas. Ejemplos de variables cuantitativas son peso, estatura, edad. Variables cuantitativas pueden clasificarse en discretas o continuas

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