Bioestadistica Descriptiva UNIDAD 1 - TEMA 1 UNEFM

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Prof. Ingº MSc. Carmen Lugo Delgado
UNEFM. CIENCIAS VETERINARIAS
I UNIDAD: ESTADISTICA DESCRIPTIVA
BIOESTADÍSTICA
TEMA 1: CONCEPTOS GENERALES

2. Autor: Ingº MSc Prof. Ingº MSc. Carmen Lugo Delgado
ESTADISTICA DESCRIPTIVA
OBJETIVO: Aplicar las técnicas de la estadística descriptiva en la recolección,
clasificación, tabulación, graficación y análisis de datos cualitativos y
cuantitativos.
TEMARIO GENERAL
1. Introducción a la Bioestadística.
● Importancia de la Bioestadística en las Ciencias Veterinarias.
● Definiciones generales: Estadística, Bioestadística, Población, Muestra,
Parámetro, Estadístico, Variables Aleatorias.
● Escalas de medidas
2. Distribuciones de Frecuencias:
● Arreglo de datos.
● Representaciones tabulares y gráficas.
3. Medidas Tendencia Central y de Dispersión:
● Medidas de Tendencia Central:
Media, Moda, Mediana, Cuantiles.
● Medidas de Dispersión:
Amplitud de Variación, Desviación Media, Varianza, Desviación Típica o Estándar,
Coeficiente de Variación.
4. Medidas de Asimetría y Curtosis:
● Distribuciones Asimétricas
Coeficientes de Asimetría y Curtosis.

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1. Introducción a la Bioestadística:
La Bioestadística se presenta como una herramienta fundamental de amplio uso y
aplicación en las Ciencias Veterinarias, pues contribuye a un mejor conocimiento del
dinámico proceso agropecuario, al permitir explicar el comportamiento de variables
muy ligadas a este campo, a la vez que orienta en la toma de las decisiones mas
acertadas.
Su uso en las Ciencias Veterinarias son innumerables dada su gran versatilidad, sin
embargo pueden mencionarse como ilustración algunos de ellos:
En la determinación y caracterización de poblaciones formadas por personas,
animales, plantas, fincas y otras, ya sea por enumeración total de la población
o por una parte representativa de esta.
En la investigación experimental empírica o no que permita el desarrollo de
múltiples experimentos.
En la producción y mejora genética de los rebaños.
Reproducción animal.
En la determinación de las patologías animales de mayor incidencia y en el
establecimiento de programas para su control.
En el análisis de alimentos destinados al uso humano o animal.
En el control de calidad de productos de origen agropecuario.
En el establecimiento y evaluación de programas de producción y salud animal.
En la caracterización de los sistemas de producción existentes.
En el mejoramiento de pastos y forrajes.
En la determinación de dietas óptimas y en cualquier proceso de optimización
industrial y/o comercial.
Definiciones Generales:
 Estadística:
Habitualmente el término Estadística ha sido empleado como sinónimo de dato
numérico, Es común hablar, oír o leer sobre aspectos cotidianos tratados como
información estadística, así por ejemplo se presenta información sobre salarios,
desempleo, incidencia de enfermedades, accidentes de tránsito, costos de productos,
resultados de la temporada de béisbol, etc. Generalmente la información es
recopilada y presentada mediante cuadros y gráficos a partir de los cuales se
obtienen algunas conclusiones muchas de ellas evidentes. Sin embargo el
conocimiento y la aplicación adecuada de la Estadística permiten una mejor
comprensión de la situación planteada.

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La Estadística puede ser definida como una disciplina que proporciona los métodos y
procedimientos para recoger, clasificar, resumir, hallar regularidades y analizar los
datos, siempre y cuando la variabilidad e incertidumbre sea una causa intrínseca de
los mismos; así como de realizar inferencias a partir de ellos, con la finalidad de
ayudar a la toma de decisiones y en su caso formular predicciones.
La estadística es una disciplina que se ocupa de la:
a) Recolección, organización, resumen y análisis de datos.
b) Obtención de inferencias a partir de un volumen de datos cuando se examina solo
una parte de estos.
La Estadística también podría ser definida como:
Conjunto de métodos científicos relacionados con la toma, organización,
recopilación, presentación y análisis de datos siempre que la variabilidad e
incertidumbre sea una característica propia de los mismos.
Disciplina que se encarga de: 1) la organización y resumen de los datos y 2) la
extracción de inferencias acerca de un grupo de datos cuando solo se
observan una parte de ellos.
La estadística proporciona principios y métodos que permiten actuar de manera
racional ante la incertidumbre. Los métodos y procedimientos proporcionados por la
estadística son un instrumento valioso en la investigación, sirven para describir datos,
establecer las relaciones causales y deducir las implicaciones de las mismas. Así
mismo permiten establecer diferencias y similitudes entre individuos o grupos, analizar
y describir sus relaciones.
La Estadística pone a disposición métodos apropiados para establecer:
Como planificar la obtención de datos, de tal manera que de ellos se obtengan
conclusiones confiables.
Como analizar los datos obtenidos.
Las conclusiones que de ellos pueden ser extraídas.
La confianza que se puede tener en esas conclusiones.
La Estadística puede se clasificada en:
Estadística descriptiva: Parte de la Estadística que se encarga de la aplicación de
métodos para la recolección, representación y análisis un conjunto de datos con la
finalidad de resumir y describir los aspectos más resaltantes de los mismos.

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Estadística inductiva o inferencial: Se encarga de la aplicación de métodos para la
estimación de las características de la población o universo a través de la revisión o
estudio de solo una parte representativa (muestra) extraída de la población.
La estadística inferencial basándose en el cálculo de probabilidades y a partir de
datos muestrales, efectúa estimaciones, toma decisiones, realiza predicciones u otras
generalizaciones sobre la población de la cual fue extraída la muestra.
 Bioestadística:
Aplicación de las herramientas de la estadística a los datos obtenidos en las
Ciencias Biológicas y en la Medicina.
Rama de la estadística aplicada a las Ciencias Biológicas.
La Bioestadística por lo tanto se ocupa de la recolección, organización, presentación,
análisis e interpretación de la información biológica que puede ser expresada
numéricamente.
 Individuo:
Es la unidad mínima que se estudia en una población.
Unidades de la población que se observan y sobre las cuales se realizan las
mediciones.
 Población:
Conjunto de individuos, objetos u observaciones que poseen en común alguna
característica observable o medible de interés al momento de realizar un
estudio.
Conjunto de elementos de la misma especie que se pretende estudiar en una
investigación científica y de la cual se obtiene una muestra.
Cualquier colección de unidades que manifiestan las características o hechos
que interesa observar, medir o estudiar y sobre la cual se aplicaran las
conclusiones del estudio.

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Una población o colección de elementos puede consistir de personas, animales,
valores, maquinas, vegetales, fincas, etc. Es el conjunto sobre el cual interesa obtener
conclusiones (hacer inferencia). Normalmente es demasiado grande para poder
estudiarla totalmente. Las poblaciones se encuentran presentes en un espacio y
tiempo determinado.
Las poblaciones pueden ser finitas o infinitas. Las poblaciones finitas consisten en
un número fijo de valores, mientras que las poblaciones infinitas están formadas de
una sucesión sin fin de valores.
 Muestra:
Es un subconjunto representativo de la población el cual debe ser seleccionado
de acuerdo a ciertos principios probabilísticas, sobre el que realmente se
efectúan las observaciones (mediciones). Esta formado por miembros
“seleccionados” de la población (individuos, unidades experimentales).
Es la porción de la población que se selecciona para su análisis.
La Muestra es el conjunto de individuos u observaciones que se estudiará, debe ser
elegida al azar (Aleatorio) y ser representativa de la población a la cual pertenece. En
general la muestra es toda parte representativa de un conjunto, población o universo,
cuyas características debe reproducir en pequeño lo más exacto posible. A partir del
análisis de la muestra, obtenida correctamente y al azar, se pueden hallar
conclusiones que sean extrapolables a la población de origen. Para elegir la muestra
debe apelarse a un determinado método de muestreo. Existen varios métodos de
muestreo de acuerdo al objetivo que se quiera llegar con la muestra. El método
habitual es el de muestreo al azar o aleatorio, pero también puede hacerse en
determinados casos un muestreo controlado para evitar la incorporación de factores
no deseables en la muestra.
 Censo:
Observación o estudio exhaustivo de cada uno de los individuos que
conforman la población.
 Muestreo:
Observación o estudio de cada uno de los individuos que conforman la muestra

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 Parámetro:
Es una medida de resumen que se calcula para describir una característica de
toda una población.
Característica descriptiva numérica que resume los valores presentes en una
población.
Los parámetros se identifican con letras griegas (µ, ², , ).
Son cantidades que no varían dentro de una misma población, al menos que la
población sea modificada.
 Estadístico o Estadística:
Es una medida que se calcula para describir una característica de una sola
muestra de la población.
Se representan con letra latinas ( ,x s2
, s, p)
Es una cantidad que varia de muestra a muestra.
Los estadísticos se utilizan principalmente:
Realizar estimaciones acerca de ciertos parámetros poblacionales,
Probar hipótesis.
Tomar decisiones óptimas en un contexto de incertidumbre.
 Carácter:
Propiedad, cualidad o rasgo inherente a cada individuo que conforma la
población.
Pueden dividirse en cualitativos y cuantitativos.
 Modalidad:
Variación o forma como se puede presentar el carácter. Las modalidades
deben ser a la vez exhaustivas y mutuamente excluyentes --cada elemento
posee una y sólo una de las modalidades posibles.
 Clases:
Conjunto de una o más modalidades en el que se verifica que cada modalidad
pertenece a una y sólo una de las clases

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 Datos:
Todo lo que se recoge o mide de una variable, fenómeno, evento, etc. Son el
resultado de la observación de la realidad.
Los datos siempre hacen referencia a la dimensión de la variable observada
(ej: cm. para la altura, kgs para peso, años para edad, grados para la
temperatura, kms para distancias, etc.)
Los datos es la información numérica necesaria para tomar una decisión en bases a
una situación particular. Los datos pueden ser obtenidos mediante la consulta de
fuentes gubernamentales, industriales y/o individuales. También pueden ser obtenidos
como resultados de un experimento o por la conducción de un estudio donde se
observe el comportamiento, actitudes u opiniones de individuos seleccionados.
Generalmente se hace distinción entre el recolector original de los datos y la
organización o individuos que los procesan. El recolector de datos se considera la
fuente primaria y el procesador de los datos, la fuente secundaria.
 Tipos de Datos:
Los datos estadísticos son variables, su resultado varía de una medición a otra. Por
esta razón a los datos estadísticos se les llama variables.
Existen básicamente dos tipos de Variables que producen dos tipos de datos:
categóricas y numéricas.
 Variables:
Variable es una característica, propiedad o atributo observable que varía entre los
diferentes individuos que conforman una población. Puede ser medible o no. Esta
propiedad hace que los individuos de un grupo puedan diferir de las de otro grupo en
la muestra o población de estudio.
 Tipos de Variables:
Cualitativas: Son variables que representan cualidades de la muestra. Sus
modalidades son de tipo nominal es decir no pueden ser expresadas
numéricamente (con estas variables no se puede realizar ningún tipo de
operaciones algebraicas). Estas variables también son llamadas categóricas o
discretas, por dividirse en categorías. Ej. sexo, color de ojos, grupo sanguíneo,
religión, etc.

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o Variables Categóricas Dicotómicas: son las que presentan dos
valores fijos y excluyentes entre si como presencia o ausencia de una
enfermedad, sexo, etc.
o Variables Categóricas Nominales: son variables cualitativas que no
permiten establecer un orden, por ejemplo la raza, grupos sanguíneos,
Nacionalidad, etc. También son excluyentes entre si, o sea que cada
individuo pertenece a una u otra categoría pero no a dos al mismo
tiempo.
o Variables Categóricas Ordinales (Cuasicuantitativas): Permiten
establecer un orden lógico entre la ubicación de los individuos, ej. grado
de instrucción los individuos, grado de satisfacción, intensidad del
dolor, etc. También son excluyentes entre sí.
Cuantitativas o Numéricas: Son aquellas cuyas modalidades se expresan
numéricamente (Se pueden efectuar operaciones algebraicas con ellas). Por
ejemplo la edad, hematocrito, altura, peso, dosis de un medicamento,
producción de leche, etc.
o Variable Cuantitativa Discreta, es aquella variable que no admite
modalidades intermedias entre dos modalidades cualesquiera. Solo
puede asumir un conjunto finito de valores. Son producto del conteo de
individuos. Ej. Número de lechones por camada, pulsaciones por min.
etc.
o Variables Cuantitativas Continuas, cuando la variable admite una
modalidad intermedia entre dos cualesquiera de sus modalidades,
puede asumir cualquier valor entre un conjunto infinito de valores ej. el
peso de lechones al nacimiento, litros de leche/ordeño, etc. En este
caso los valores de las variables son números reales.
Las variables también pueden ser clasificadas: en dependientes, independientes y
asociadas.
 Variable Dependiente: es la variable de interés al conducir un estudio. Sus
valores están afectados por otras variables. También se la llama variable de
respuesta. Por ejemplo ganancia de peso, producción de leche, etc.
 Variable Independiente: es la variable que modifica de una u otra forma a la
variable dependiente.
 Variable Asociada: se denomina así a la variable independiente que por si
misma no modifica a la variable dependiente, pero que al combinarse con otra
variable, si influye en su comportamiento.

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 Escalas de Medición:
Existen cuatro tipos de escalas de medición en las cuales pueden ser clasificadas las
variables:
Escala Nominal: Es el nivel de medición mas bajo, los valores sólo se pueden ser
clasificados en clases (o categorías) no numéricas, mutuamente excluyentes. En
esta escala no se puede establecer un orden de relación entre los individuos, es
decir no se puede ordenar de pequeño a grande o de menor a mayor. En ella solo
se puede establecer distinción entre los individuos. Ej: sexo, estado civil, raza,
religión, etc.
Escala Ordinal: Sus valores se pueden ser clasificados en categorías mutuamente
excluyentes las cuales pueden ser ordenadas en jerarquías considerando la
característica evaluada. La función de la escala ordinal es la de ordenar las
observaciones desde la más baja hasta la más alta. Los individuos ubicados en una
misma categoría se consideran iguales. Esta escala permite establecer relaciones
de orden del tipo mayor, menor o igual. Ej: Grado de instrucción, nivel
socioeconómico, posición en la clase, etc.
Escala de intervalo: Es una escala más especializada que las anteriores, con esta
escala no solo es posible ordenar las mediciones, sino cuantificar la diferencia
existente entre dos valores de intervalo. Una variable de intervalo puede ser
discreta cuando sólo puede tomar un valor entero, ej. número de lechones por
camada) o continua cuando puede asumir cualquier valor en un intervalo (por
ejemplo peso, talla, etc).
Escala de Proporción o Razón: Es la escala más especializada de medición, ella
asume todas las escalas anteriores, es decir clasifica, ordena, establece intervalos
y posee un verdadero punto de origen: el cero. Este representa la ausencia de la
característica que se evalúa.

11. Autor: Ingº MSc Prof. Ingº MSc. Carmen Lugo Delgado
Bibliografía
DANIEL, W. Base para el Análisis de las Ciencias de la Salud. Editorial Limusa,
México. 2002.
DI RIENZO, J. et al. Estadística para las Ciencias Agropecuarias. Cuarta Edición.
Argentina. 2001.
QUESADA, V., ISIDORO, A., y LOPEZ, L. Curso y Ejercicios de Estadística. Aplicación
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Madrid. 2002.
STEEL, R. y TORRIE, J. Bioestadística: Principios y Procedimientos. McGraw Hill.
Colombia. 1985.
VISAUTA VINACUA, B,. Análisis Estadístico con SPSS para Windows. Estadística
Básica. Mc Graw Hill. Madrid. 1997.
http://www.bioestadistica.uma.es/libro/
http://www.aulafacil.com/CursoEstadistica/CursoEstadistica.htm