1. Una Breve Introducción a la Epidemiología - III (Estadística básica y medidas epidemiológicas comunes) Betty C. Jung RN, MPH, CHES
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Notas del editor
¿Quién es Betty C. Jung? Revise mis sitios Web en: http://www.geocities.com/bettycjung/index.htm http://publichealthusa.homestead.com Hay una página Web totalmente dedicada a la Epidemiología y a Bioestadística en: http://www.geocities.com/bettycjung/Episites.htm Si está interesado en un tema de Salud Pública en particular revise http://www.geocities.com/bettycjung/Phsitea.htm o algo más general busque los índices de búsqueda: http://www.geocities.com/bettycjung/Sesites.htm Traducción al Español por Dr. Nicolás Padilla, Facultad de Enfermería y Obstetricia de Celaya, Universidad de Guanajuato, México
Los libros de texto usados para preparar esta conferencia pueden ser encontrados en la siguiente bibliografía anotada en mis páginas Web: http://www.geocities.com/bettycjung/Biostats.htm http://www.geocities.com/bettycjung/Epi.htm La principal fuente de información es: D.F. Stroup & S.M. Teutsch’s Statistics in Public Health: Quantitative Approaches to Public Health Problems - Chapter 2 " Basic Concepts of Statistics" (1998).
Epidemiología es la ciencia básica de la práctica de la salud pública (debo mencionar que hay controversia acerca de esto). Los epidemiólogos tienden a hablar en números, como muchos científicos lo hacen. Cuando ellos cimparan un grupo con otro, en estudios epidemiológicos, ellos quieren resumir que va con con la medida resumida. Han desarrollado estas medidas basados en los principios matemáticos de Estadística. Esta conferencia cubre los principales principios estadísticos fundamentales que han sido adoptados por los epidemiólogos, las principales medidas usadas para describir el proceso de enfermedad identificadas por los epidemiólogos y otros procedimientos matemáticos adoptados para uso epidemiológico.
En la conferencia anterior, aprendimos como la enfermedad fue vista por las personas a través de los siglos. Fue desde el castigo por los dioses hasta una visión más científica con el descubrimiento del microscopio. Los postulados de Koch, mantuvieron la verdad con el descubrimiento del proceso de enfermedad basados en microbios. Con el desarrollo de los antibióticos, la humanidad tuvo oportunidad con enfermedades que diezmaron culturas y poblaciones.
Hoy, tenemos que tratar con enfermedades virales (VIH), los cuales no son susceptibles a antibióticos así como “Super bichos” que no responden a nuestro arsenal de antibióticos. Además, estamos viviendo en ambientes que son una mezcla de químicos y toxinas desconocidos, con interacciones desconocidas sin investigación. Ahora, en el siglo XXI, estamos menos seguros de los que funciona que hace 100 años, lo cual es la razón de que nos hempos vuelto dependientesde las estadísticas para tratar con esta incertidumbre.
En salud pública estamos interesados en qué está pasando en las poblaciones. Esto es principalmente la prevención de la diseminación de la enfermedad. Idealmente, si quieres aprender acerca de poblaciones, deberías estudiar a todos en la población. Desafortunadamente, en relaidad, es virualmente imposible casi siempre. En tal caso, tenemos que tomar una muestra de la población de interés y esperar que lo que suceda en la muestra sea represntativo de lo que suceda en la población, de donde se extrajo la muestra. Si lo hacemos bien tomando una muestra aleatoria en la cual todos en la población que estamos interesados, tienen igual oportunidad de ser incluídos, entonces podemos usar las matemáticas para inferir que puede ser verdad para la población de interés.
Los datos necesitan ser organizados en alguna forma para tener sentido y ser útiles. Los datos por sí mismos no tienen significado sin la interpretación que cambia a los datos en información. Con las computadoras personales y programas estadísticos accesibles, es posible crear trazos visuales muy fácilmente. Un paquete estadístico muy simple que puede hacerlo es EpiInfo de la OMS y CDC. Es un programa gratuito. Su versión más reciente, 6.04 se puede obtener de Andrew Dean y sus colegas, que están trabajando en la versión basada en windows (2000), que actualmente está siendo probada.
Necesitamos entender cómo los datos están distribuidos para pensar si vienen o no de la misma población. Cómo los datos están distribuidos puede tener impacto en qué tipo de procedimientos estadísticos podemos usar para probar hipótesis. Ya que muchos procedimientos estadísticos están basados en propiedades de la curva de la distribución Normal (Curva de campana), los datos que no cumplen las suposición de una distribución Normal, deberán ser transformados antes de que puedan usados. Si realmente quieres saber más de esto, revise algunos de los libros de texto que he listado en mi Bibliografía de Bioestadística
Una mediana es más apropiada, por decir, ingreso “promedio” reportado por una compañía debido a que es probable que haya gran disparidad entre lo que gana el Presidente de la Compañía y lo que gana el portero. Podrás una media, por decir, el ingreso “promedio” de un grupo ocupacional dentro de la compañía ya que el rango de ingreso entre un grupo en particular de trabajadores o profesionales no variará demasiado.
N es usada para representar el total de una población n es usada para representar el total de una muestra de la población
Tipo de tabla de contingencia. Tablas de contingencia son muy usadas en bioestadística. Si quiere aprender más, revise la bibliografía de bioestadística.