Clase 1 introdución a la bioestadística dirigida a los profesionales de la enfermera

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Introducción a La Estadística

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¿Qué es la estadística?¿Qué es la estadística?
Estadística es la ciencia de:
– Recolectar
– Describir
– Organizar
– Interpretar
datos para transformarlos en información, para
la toma mas eficiente de decisiones.
Datos

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Objetivo Fundamental
• Es hacer inferencias a cerca de una población
basado en información contenida en una muestra
en situación de incertidumbre.

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Tipos de EstadísticaTipos de Estadística
• ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA:ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: Método de
recolectar, organizar, resumir, analizar e interpretar
los datos.
 Ejemplo 1: Los datos del Censo de población.
 Ejemplo 2: La cantidad de robos ocurridos el
último mes en en la capital.
 Ejemplo 3: La cantidad de pacientes atendidos
en el Hospital municipal el último año.
 Mencionamos algunos procedimientos:
 Tablas de distribuciones de frecuencia
 Gráficos de distribución de frecuencias
 Estadísticos de dispersión

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¿Quienes usan la estadística?¿Quienes usan la estadística?
• Organismos oficiales.
• Diarios y revistas.
• Políticos.
• Deportes.
• Marketing.
• Control de calidad.
• Administradores.
• Investigadores científicos.
• Médicos
• etc.

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Estadística Descriptiva
• Abarca la agrupación, resumen y presentación de
los datos para permitir su interpretación y poder
tomar decisiones basadas en dicha interpretación.
• La estadística descriptiva utiliza
– Técnicas gráficas
– Medidas de descripción numéricas

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• Estadística inferencial: Métodos usados para determinar algo acerca de la
población, basado en una muestra.
• Población(1)
es la colección, o conjunto, de individuos, objetos o eventos
cuyas propiedades serán analizadas.
• Muestra es un subconjunto de la población de interés.
• (1) Algunos autores utilizan Universo como sinónimo
 La estadística inferencial comprende dos áreas importantes:
 Estimación puntual y por intervalos.
 Prueba de hipótesis estadística
Tipos de EstadísticaTipos de Estadística

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• Ejemplo 1: Una encuesta desarrollada en marzo 2006, dice
que el rating de radio en la capital está encabezado por FM
XYZ con un 10.5% seguido por FM ABC con 9.18%
• Ejemplo 2: De acuerdo con una encuesta desarrollada por
Apoyo sobre telefonía residencial en el 2005, el gasto
mensual promedio por cliente es de Q. 190.30. a nivel
nacional.
• Ejemplo 3: Una encuesta del mes de mayo de 2006 reportó
que la tasa de desempleo ascendió al 24.3% a nivel nacional
Tipos de EstadísticaTipos de Estadística
(ejemplos de estadística inferencial)

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Ejemplo
A continuación aparecen las tasas de retorno de
dos fondos de inversión durante los últimos 10
años.
1. ¿Cuál es más riesgoso?
2. ¿En cuál invertiría y por qué?
• Fondo A: 8.3, -6.2, 20.9, -2.7, 33.6, 42.9, 24.4,
5.2, 3.1, 30.05
• Fondo B: 12.1, -2.8, 6.4, 12.2, 27.8, 25.3, 18.2,
10.7, -1.3, 11.4

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• Variable: Característica de interés sobre cada
elemento individual de una población o muestra.
• Dato: Valor de la variable asociada a un
elemento de la población o muestra. Este valor
puede ser un número, una palabra o un símbolo.
• Ejemplo: La familia González tiene “4” miembros, sus
ingresos mensuales son de “US$ 685.00”, “2” son de sexo
femenino y “2” masculino.
VariableVariable

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Variable (cont.)Variable (cont.)
• Datos: Conjunto de valores recolectados para la
variable de cada uno de los elementos que
pertenecen a la población o muestra.
• Ejemplo1: El conjunto de 54 “cantidad de miembros”
recolectados de 54 familias residentes en la capital.
• Ejemplo2: El conjunto de las “calificaciones” de los 43
estudiantes de estadística de la carrera de Sistemas.

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Definiciones
• Una variable categórica indica a qué grupo o a
qué categoría pertenece una observación. Todo
lo que podemos hacer es calcular la proporción
de datos que entra en cada categoría.
• Una variable cuantitativa toma valores
numéricos sobre los cuales podemos realizar
operaciones aritméticas. Las variables
cuantitativas pueden ser discretas o contínuas.

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• Cualitativa o de Atributos Clasifica o describe
un elemento de la población. Los valores que
puede asumir no constituyen un espacio
métrico, por lo tanto las operaciones aritméticas,
como sumar y obtener promedios, no son
significativas.
• Ejemplos: Sexo, Nacionalidad, Marcas de auto, Grado
de Satisfacción con la Universidad, etc..
1-7
Tipos de VariablesTipos de Variables

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Tipos de Variables (cont.)Tipos de Variables (cont.)
• Cuantitativa o Numérica Cuantifica un elemento
de la población. Los valores que puede asumir
constituyen un espacio métrico, por lo tanto las
operaciones aritméticas, como sumar y obtener
promedios,son significativas.
• Ejemplos: Cantidad de Habitaciones, Número de hijos,
Kilómetros recorridos, Tiempo de vuelo, Ingreso, etc..

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• Las variables cuantitativas se pueden clasificar a
su vez en discretas o continuas.
• Cuantitativas Discretas: solo pueden asumir
ciertos valores y normalmente hay huecos entre
ellos. Son conteos normalmente.
• Ejemplo1: cantidad de materias aprobadas.(1, 2,3 ......)
• Ejemplo2: cantidad de hijos (1, 2, 3,4...)
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Tipos de Variables (cont.)Tipos de Variables (cont.)

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• Las variables cuantitativas se pueden clasificar a
su vez en discretas o continuas.
• Cuantitativas Continuas: puede asumir cualquier
valor dentro del rango de medición.
Normalmente se miden magnitudes como ser
longitud, superficie, volumen, peso, tiempo,
dinero
• Ejemplo 1: Peso al nacer.
• Ejemplo 2: Salario de un empleado
• Ejemplo 3: Tiempo de viaje en bus hacia un departamento.
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Tipos de Variables (cont.)Tipos de Variables (cont.)

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Una variable es discreta si toma solo un número contable
de valores. Una variable es contínua si la misma toma un
número incontable de valores.
0 11/21/41/16
Variable continua
Por lo tanto, el número de
valores es contable
Variable discreta
Por lo tanto, el número de
valores es incontable
0 1 2 3 ...
Variables discretas y continuas

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Datos cuantitativos
Edad - ingreso
55 75000
42 68000
. .
. .
Edad - ingreso
55 75000
42 68000
. .
. .Aumento de peso
+10
+5
.
.
Aumento de peso
+10
+5
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Datos cualitativos
Persona Casado/no casado
1 si
2 no
3 no
. .
. .
Persona Casado/no casado
1 si
2 no
3 no
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. .Profesor Rango
1 Visitante
2 Full Time
3 Asistente
. .
. .
Profesor Rango
1 Visitante
2 Full Time
3 Asistente
. .
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Ejemplos

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Población y MuestraPoblación y Muestra
Población
Muestra