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BIOESTADÍSTICA I 
Primer Ciclo, Módulo II 
Licenciatura en Enfermería 
MSc. Andrés Canavero 
acanavero@gmail.com
INTRODUCCIÓN 
• El curso de Bioestadística I pertenece al segundo módulo del primer ciclo del plan de 
estudios 93 de la carrera de Licenciatura en Enfermería. 
• Curso de 20 hs. 
• El curso se desarrollará a través de exposiciones teóricas y trabajos prácticos 
(individuales y grupales). 
• La acreditación se realizará a través de un único parcial. 
Responsable del Curso: MSc. Andrés Canavero 
OBJETIVOS DEL CURSO 
• Proporcionar al estudiante de enfermería los conocimientos necesarios para permitirle leer 
los métodos estadísticos y los comentarios que aparecen en las publicaciones biomédicas. 
• Proporcionar a los estudiantes los medios para realizar ellos mismos análisis sencillos.
UNIDADES TEMÁTICAS 
1. Introducción a la Bioestadística 
• Funciones de la bioestadística, objetivos, alcance, limitaciones. 
• Definición primaria: población o universo, muestra. 
• Estadística descriptiva y estadística inferencial o inductiva. Inferencia y predicción; 
parámetros y estadísticas. 
• Método científico Hipotético-Deductivo (MHD). 
• Tipos de variables y escalas de medición. 
2. Presentación de los datos 
• Datos simples. Datos agrupados. Tablas de frecuencias y distribución de frecuencias 
(frecuencias absolutas, relativas, acumuladas, proporcionales). 
• Datos agrupados en clases e intervalos. 
• Representaciones gráficas. Diagramas de barras, histogramas, polígonos de frecuencias. 
3. Medidas de tendencia central 
• Media aritmética, mediana, modo o moda. 
• Cálculo y comparación de todos ellos. 
4. Medidas de dispersión 
• Amplitud, rango o recorrido. Desviación media. Varianza y desviación típica o estándar, 
coeficiente de variabilidad o variación. 
• Cálculo y comparación de todos ellos.
1. Introducción a la Bioestadística 
• Funciones de la bioestadística, objetivos, alcance, limitaciones. 
Estadística: 
Es el campo del estudio relacionado con a) la recopilación, organización y resumen de 
los datos y b) la obtención de inferencias acerca de un conjunto de datos cuando sólo 
se observa una parte de ellos. 
Se trata del arte de la decisión frente a la incertidumbre. 
Utilidad de la estadística en ciencias 
1. La estadística nos permite describir variación asociada a atributos y datos biológicos, 
sociales, etc. 
2. Nos permite realizar inferencias (e.g., determinar si existen o no diferencias entre dos o 
más condiciones). 
Bioestadística 
Cuando los datos que se analizan se obtienen de las ciencias biológicas y de la medicina, 
se utiliza el término bioestadística.
1. Introducción a la Bioestadística 
• Definición primaria: población o universo, muestra. 
... la población de estudio es definida por el observador y corresponde al conjunto 
completo de sujetos que pueden potencialmente aportar con mediciones, y sobre el cual 
nos interesa realizar inferencias. 
Una población estadística existe en un espacio y tiempo determinado y es una entidad real, 
pero sus límites pueden ser inconmensurables (ej. todo el universo). Sus límites quedan 
definidos por nuestro interés o propósito. 
Podríamos obtener conclusiones muy precisas por ejemplo si realizáramos un censo y 
pudiéramos calcular directamente los parámetros la población. 
POBLACIÓN 
Parámetros 
Censo: medición de la variable bajo estudio 
en todas las unidades de la población. 
Parámetros: 
• Propiedades o características fijas y únicas de una población estadística (e.g. media, varianza). 
• Los parámetros son inamovibles y describen una población.
1. Introducción a la Bioestadística 
• Estadística descriptiva y estadística inferencial o inductiva. Inferencia y predicción; 
parámetros y estadísticas o estadígrafos. 
Una parte de la estadística, conocida como estadística descriptiva, 
proporciona estadígrafos asociados a las muestras. 
Parámetros 
POBLACIÓN 
MUESTRA 
Estadígrafos 
Una muestra es un 
subconjunto de sujetos de la 
población estudiada.
1. Introducción a la Bioestadística 
• Estadística descriptiva y estadística inferencial o inductiva. Inferencia y predicción; 
parámetros y estadísticas o estadígrafos. 
Una parte de la estadística, conocida como estadística descriptiva, 
proporciona estadígrafos asociados a las muestras. 
Parámetros 
POBLACIÓN 
MUESTRA 
Estadígrafos ¿Cuál es la 
importancia de tener 
buenos estadígrafos? 
Si tenemos buenos estadígrafos entonces podemos realizar inferencias sobre los 
parámetros de la población, a partir de las muestras.
1. Introducción a la Bioestadística 
• Estadística descriptiva y estadística inferencial o inductiva. Inferencia y predicción; 
parámetros y estadísticas o estadígrafos. 
Estadística inferencial: 
Es el proceso de hacer enunciados o afirmaciones acerca de una población basados 
en los resultados obtenidos en las muestras de dicha población. 
Parámetros 
POBLACIÓN 
MUESTRA 
Estadígrafos
1. Introducción a la Bioestadística 
• Método científico Hipotético-Deductivo (MHD). 
Método hipotético-deductivo: la ciencia se inicia con conceptos no derivados de la 
experiencia del mundo que está "ahí afuera", sino postulados en forma de hipótesis 
por el investigador, por medio de su intuición y conocimientos previos (Teoría). 
Las hipótesis o explicaciones nunca pueden ser probadas, aceptadas, en forma 
definitiva y siempre están expuestas a ser falsificadas. 
Hipótesis: proposición informativa sobre un 
fenómeno; explicación potencial de cómo una parte 
del mundo funciona. 
Predicción: consecuencia concreta derivada de las 
hipótesis. 
FALSACIONISMO 
El conocimiento científico no avanza confirmando 
nuevas leyes, sino descartando leyes que 
contradicen la experiencia.
1. Introducción a la Bioestadística 
• Método científico Hipotético-Deductivo (MHD). 
Observación de un fenómeno o 
patrón de interés 
Hipótesis 
Predicción 
Observación, Experimento 
Resultados 
inconsistentes con 
predicciones 
Resultados 
consistentes con 
predicciones 
Rechazo y elimino 
la hipótesis 
NO Rechazo la 
hipótesis 
TEORÍA 
Razonamiento lógico 
Deductivo e Inductivo Intuición, modelos 
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1. Introducción a la Bioestadística 
• Tipos de variables y escalas de medición. 
Naturaleza de los datos 
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registrada 
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1. Introducción a la Bioestadística 
• Tipos de variables y escalas de medición. 
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Cuando registramos solo una variable a cada sujeto experimental tenemos un 
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Bioestadistica clase1

  • 1. BIOESTADÍSTICA I Primer Ciclo, Módulo II Licenciatura en Enfermería MSc. Andrés Canavero acanavero@gmail.com
  • 2. INTRODUCCIÓN • El curso de Bioestadística I pertenece al segundo módulo del primer ciclo del plan de estudios 93 de la carrera de Licenciatura en Enfermería. • Curso de 20 hs. • El curso se desarrollará a través de exposiciones teóricas y trabajos prácticos (individuales y grupales). • La acreditación se realizará a través de un único parcial. Responsable del Curso: MSc. Andrés Canavero OBJETIVOS DEL CURSO • Proporcionar al estudiante de enfermería los conocimientos necesarios para permitirle leer los métodos estadísticos y los comentarios que aparecen en las publicaciones biomédicas. • Proporcionar a los estudiantes los medios para realizar ellos mismos análisis sencillos.
  • 3. UNIDADES TEMÁTICAS 1. Introducción a la Bioestadística • Funciones de la bioestadística, objetivos, alcance, limitaciones. • Definición primaria: población o universo, muestra. • Estadística descriptiva y estadística inferencial o inductiva. Inferencia y predicción; parámetros y estadísticas. • Método científico Hipotético-Deductivo (MHD). • Tipos de variables y escalas de medición. 2. Presentación de los datos • Datos simples. Datos agrupados. Tablas de frecuencias y distribución de frecuencias (frecuencias absolutas, relativas, acumuladas, proporcionales). • Datos agrupados en clases e intervalos. • Representaciones gráficas. Diagramas de barras, histogramas, polígonos de frecuencias. 3. Medidas de tendencia central • Media aritmética, mediana, modo o moda. • Cálculo y comparación de todos ellos. 4. Medidas de dispersión • Amplitud, rango o recorrido. Desviación media. Varianza y desviación típica o estándar, coeficiente de variabilidad o variación. • Cálculo y comparación de todos ellos.
  • 4. 1. Introducción a la Bioestadística • Funciones de la bioestadística, objetivos, alcance, limitaciones. Estadística: Es el campo del estudio relacionado con a) la recopilación, organización y resumen de los datos y b) la obtención de inferencias acerca de un conjunto de datos cuando sólo se observa una parte de ellos. Se trata del arte de la decisión frente a la incertidumbre. Utilidad de la estadística en ciencias 1. La estadística nos permite describir variación asociada a atributos y datos biológicos, sociales, etc. 2. Nos permite realizar inferencias (e.g., determinar si existen o no diferencias entre dos o más condiciones). Bioestadística Cuando los datos que se analizan se obtienen de las ciencias biológicas y de la medicina, se utiliza el término bioestadística.
  • 5. 1. Introducción a la Bioestadística • Definición primaria: población o universo, muestra. ... la población de estudio es definida por el observador y corresponde al conjunto completo de sujetos que pueden potencialmente aportar con mediciones, y sobre el cual nos interesa realizar inferencias. Una población estadística existe en un espacio y tiempo determinado y es una entidad real, pero sus límites pueden ser inconmensurables (ej. todo el universo). Sus límites quedan definidos por nuestro interés o propósito. Podríamos obtener conclusiones muy precisas por ejemplo si realizáramos un censo y pudiéramos calcular directamente los parámetros la población. POBLACIÓN Parámetros Censo: medición de la variable bajo estudio en todas las unidades de la población. Parámetros: • Propiedades o características fijas y únicas de una población estadística (e.g. media, varianza). • Los parámetros son inamovibles y describen una población.
  • 6. 1. Introducción a la Bioestadística • Estadística descriptiva y estadística inferencial o inductiva. Inferencia y predicción; parámetros y estadísticas o estadígrafos. Una parte de la estadística, conocida como estadística descriptiva, proporciona estadígrafos asociados a las muestras. Parámetros POBLACIÓN MUESTRA Estadígrafos Una muestra es un subconjunto de sujetos de la población estudiada.
  • 7. 1. Introducción a la Bioestadística • Estadística descriptiva y estadística inferencial o inductiva. Inferencia y predicción; parámetros y estadísticas o estadígrafos. Una parte de la estadística, conocida como estadística descriptiva, proporciona estadígrafos asociados a las muestras. Parámetros POBLACIÓN MUESTRA Estadígrafos ¿Cuál es la importancia de tener buenos estadígrafos? Si tenemos buenos estadígrafos entonces podemos realizar inferencias sobre los parámetros de la población, a partir de las muestras.
  • 8. 1. Introducción a la Bioestadística • Estadística descriptiva y estadística inferencial o inductiva. Inferencia y predicción; parámetros y estadísticas o estadígrafos. Estadística inferencial: Es el proceso de hacer enunciados o afirmaciones acerca de una población basados en los resultados obtenidos en las muestras de dicha población. Parámetros POBLACIÓN MUESTRA Estadígrafos
  • 9. 1. Introducción a la Bioestadística • Método científico Hipotético-Deductivo (MHD). Método hipotético-deductivo: la ciencia se inicia con conceptos no derivados de la experiencia del mundo que está "ahí afuera", sino postulados en forma de hipótesis por el investigador, por medio de su intuición y conocimientos previos (Teoría). Las hipótesis o explicaciones nunca pueden ser probadas, aceptadas, en forma definitiva y siempre están expuestas a ser falsificadas. Hipótesis: proposición informativa sobre un fenómeno; explicación potencial de cómo una parte del mundo funciona. Predicción: consecuencia concreta derivada de las hipótesis. FALSACIONISMO El conocimiento científico no avanza confirmando nuevas leyes, sino descartando leyes que contradicen la experiencia.
  • 10. 1. Introducción a la Bioestadística • Método científico Hipotético-Deductivo (MHD). Observación de un fenómeno o patrón de interés Hipótesis Predicción Observación, Experimento Resultados inconsistentes con predicciones Resultados consistentes con predicciones Rechazo y elimino la hipótesis NO Rechazo la hipótesis TEORÍA Razonamiento lógico Deductivo e Inductivo Intuición, modelos Generación de datos relevantes: diseño de muestreo Análisis de datos, interpretación de resultados
  • 11. 1. Introducción a la Bioestadística • Tipos de variables y escalas de medición. Naturaleza de los datos Información registrada Datos Variables Propiedad medida en cada unidad mínima de muestreo es nuestra variable, carácter, o atributo. Independientes (factores) Dependientes (respuesta) número
  • 12. 1. Introducción a la Bioestadística • Tipos de variables y escalas de medición. Número de variables Cuando registramos solo una variable a cada sujeto experimental tenemos un conjunto de datos univariado Cuando se registran dos variables a cada sujeto o condición experimental, se habla de un conjunto bivariado, y eventualmente, multivariado.