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Bioestadística
Terminología
MGTR. ABELARDO MÉNDEZ
Estadística
Disciplina
que se
encarga
de:
Recopilación
Organización y resumen de datos
Procesamiento y análisis de los datos para
describir situaciones.
Realizar inferencias.
Comprobar hipótesis.
Bioestadística
Aplicación específica de las herramientas estadísticas para
el manejo de los datos que proceden de las ciencias
biológicas o médicas.
Población
Colección de entidades de interés para una investigación o un fin
específico.
Poblaciones
populares
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Poblaciones
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Quetzaltenango
Población
Es útil realizar la distinción en tamaño  método de tratamiento puede
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Ejemplo: en un ensayo clínico se
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con hipercolesterolemia.
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Conceptos y definiciones
Dato: Registro de
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diferente valor.
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no varía.
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Parámetro: Medida descriptiva calculada a partir de la población.
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Suele representarse con letras griegas. Ejemplo: media
aritmética ( µ ); desviación estándar (  )
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estadístico:
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Suele representarse con el alfabeto romano. Ejemplo:
media aritmética ( 𝑥 ); desviación estándar ( s )
División de la estadística
Descriptiva:
Técnicas utilizadas para resumir la
información contenida en un conjunto de
datos.
Se ocupa de la descripción de datos.
Inferencial:
Técnicas utilizadas para proveer información
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Basados en observaciones hechas sobre los
valores de los estadísticos.
División de la estadística
𝑥 = 2000
(Estadístico)
Muestra
µ = ?
(Parámetro)
Población
Estadística
Inferencial
Estadística
Descriptiva
Inferir
Concepto:
• Generalizar los hallazgos en una muestra  población
general.
• Permite tomar decisiones a partir de una pequeña
porción de ella.
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Inferir
Estimación: Proceso por medio del cual se calcula, a
partir de datos de una muestra, valores
estadísticos que se aproximan al parámetro
correspondiente de la población.
Prueba de
hipótesis:
Consiste en demostrar una proposición
acerca de una o más poblaciones.
Conceptos y definiciones
Observaciones
y mediciones: Son valores resultantes de los procedimientos
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Es cuando los datos obtenidos corresponden
al verdadero estado del fenómeno que está
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mediciones de un fenómeno estable dan
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Razón
Relación entre dos cantidades.
Es el número de observaciones de un grupo con
determinada característica, dividido por el número de grupo
sin esa característica.
Razón =
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Ejemplo: en una población hay 30 mujeres y 15 hombres
◦ ¿Cuál es la razón Hombre:Mujer? (H:M)
◦ ¿Cuál es la razón Mujer:Hombre? (M:H)
Razón
Ejemplo (Continuación…): 30 mujeres; 15 hombres
¿Cuál es la razón Hombre:Mujer? (H:M)
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Razón
Ejemplo (Continuación…): 30 mujeres; 15 hombres
¿Cuál es la razón Mujer:Hombre? (M:H)
◦ Razón (M:H)  a = 30, b = 15
◦ 𝑅𝑎𝑧ó𝑛 𝐻: 𝑀 = 30: 15 =
30
15
= 2
◦ También puede expresarse como M:H = 2:1
◦ Lo que significa que hay “Dos mujeres por cada hombre”
Proporción
Es una razón, el numerador está incluido en el
denominador
Es el número de observaciones específicas de un grupo,
dividido por el total de observaciones del grupo, donde
los datos del numerador están incluidos en el
denominador.
Proporción =
𝑎
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙
Total = 𝑎 + 𝑏 + 𝑐 + ⋯
Proporción
Ejemplo: en una población hay 30 mujeres y 15 hombres
Total = 30 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 + 15 ℎ𝑜𝑚𝑏𝑟𝑒𝑠 = 45 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑜𝑛𝑎𝑠
𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 ℎ𝑜𝑚𝑏𝑟𝑒𝑠 =
15
45
=
1
3
= 0.33
𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 =
30
45
=
2
3
= 0.67
Para mejor comprensión se puede expresar como un valor porcentual %
◦ 33% de las personas son hombres
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Nota: la suma de todas las proporciones siempre es la unidad (1) lo que
equivale al 100%
Proporción
Ejemplo: En un grupo de 20000 pacientes con
tuberculosis(TB), 5000 son mujeres y 15000 son hombres la
proporción de mujeres con TB es:
𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 𝑐𝑜𝑛 𝑇𝐵 =
5000
20000
=
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= 0.25
Interpretación
◦ Forma # 1: el 25 % de los pacientes con TB son mujeres
◦ Forma # 2: un cuarto de la población con TB es mujer
Tasa
◦ Es una proporción poblacional multiplicada por un factor
de base diez: 1000, 10000 o 100000, etc.
◦ Medida más común
◦ Tasa verdadera, un cambio por unidad de tiempo
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Tasa × cada 10 𝑛 =
𝑎
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙
∗ 10 𝑛
Total = 𝑎 + 𝑏 + 𝑐 + ⋯
Tasa
Tasa de
ataque:
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Tasa de ataque × cada 10 𝑛
=
𝐸𝑛𝑓𝑒𝑟𝑚𝑜𝑠
𝐸𝑥𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑜𝑠
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mortalidad
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población.
Tasa de mortalidad 𝑔𝑒𝑛𝑒𝑟𝑎𝑙 × cada 10 𝑛 =
𝑀𝑢𝑒𝑟𝑡𝑜𝑠
𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛
∗ 10 𝑛
Tasa
Tasa de
mortalidad
particular:
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Tasa de mortalidad 𝑝𝑎𝑟𝑡𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟 × cada 10 𝑛
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letalidad:
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afectados por la misma en un periodo y área determinados.
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𝑀𝑢𝑒𝑟𝑡𝑜𝑠
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Tasa
Ejemplo: en un estudio sobre consumo de ASA e IAM en un grupo de
11037 personas, 139 sufrieron IAM en el año de observación. La tasa
anual por cada 10000 pacientes que tomaba ASA fue:
Tasa de IAM
× cada 10000 pacientes que consumen ASA =
139
11037
∗ 10000
Tasa de IAM
× cada 10000 pacientes que consumen ASA = 0.01259 ∗ 10000
Tasa de IAM
× cada 10000 pacientes que consumen ASA = 126
Interpretación
◦ La Tasa de IAM es de 126 por cada 10000 pacientes que consumen ASA
Tasa
Ejemplo (Continuación…): de los 139 que sufrieron IAM, 20 murieron.
Tasa de mortalidad por IAM
× cada 10000 pacientes que consumen ASA =
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Tasa de mortalidad por IAM
× cada 10000 pacientes que consumen ASA = 0.0018 ∗ 10000
Tasa de mortalidad por IAM
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Interpretación
◦ La Tasa de mortalidad por IAM es de 18 por cada 10000 pacientes que
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Ejemplo (Continuación…): de los 139 que sufrieron IAM, 20 murieron.
Tasa de letalidad por IAM
× cada 10000 pacientes que consumen ASA =
20
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Tasa de letalidad por IAM
× cada 10000 pacientes que consumen ASA = 0.14388 ∗ 10000
Tasa de letalidad por IAM
× cada 10000 pacientes que consumen ASA = 1439
Interpretación
◦ La Tasa de letalidad por IAM es de 1439 por cada 10000 pacientes que
consumen ASA
Ejercicio
Se desea verificar la afección de desnutrición en menores de 1 año para 3
localidades, los datos obtenidos son los siguientes:
Fuente: Memoria de labores 2016 (Ministerio de Salud Pública y Asistencia Social)
Determine la razón masculino – femenino de cada localidad
Calcule la proporción de desnutrición por sexo sobre el total de casos de
cada localidad
Para tasas por cada 10000 nacidos vivos, responda las siguientes preguntas:
◦ ¿Qué población es la más afectada por desnutrición?
Quetzaltenango
14942 nacidos vivos
Frecuencia masculino 447
Frecuencia femenino 341
Totonicapán
9925 nacidos vivos
Frecuencia masculino 128
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Huehuetenango
36913 nacidos vivos
Frecuencia masculino 524
Frecuencia femenino 567
Gracias por su
atención!!!

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Introducción a la Bioestadística - Terminología

  • 2. Estadística Disciplina que se encarga de: Recopilación Organización y resumen de datos Procesamiento y análisis de los datos para describir situaciones. Realizar inferencias. Comprobar hipótesis.
  • 3. Bioestadística Aplicación específica de las herramientas estadísticas para el manejo de los datos que proceden de las ciencias biológicas o médicas.
  • 4. Población Colección de entidades de interés para una investigación o un fin específico. Poblaciones populares Formadas por personas o cosas Ej.: población de personas diabéticas de Quetzaltenango. Poblaciones estadísticas Formadas por características de personas o cosas independientemente de si se ha medido o no. Ej.: IMC de la población de personas diabéticas de Quetzaltenango
  • 5. Población Es útil realizar la distinción en tamaño  método de tratamiento puede diferir. La distinción es arbitraria. Población infinita Puede pensarse en ellas como “grandes”. Población finita Pueden pensarse en ellas como “más pequeñas”
  • 6. Muestra Es un subconjunto de la población. Debe ser representativa Ejemplo: en un ensayo clínico se quiere medir la efectividad de un fármaco para reducir los niveles de colesterol en pacientes adultos con hipercolesterolemia. ◦ Universo: pacientes adultos ◦ Población: pacientes adultos con hipercolesterolemia ◦ Muestra: 40 pacientes adultos que seguirán el protocolo de estudio. Universo Población Muestra Sujeto / Objeto
  • 7. Conceptos y definiciones Dato: Registro de mediciones hechas sobre características. Variable: Características que toman diferente valor. Constante Característica que no varía.
  • 8. Conceptos y definiciones Parámetro: Medida descriptiva calculada a partir de la población. Generalmente no disponibles para el investigador. Suele representarse con letras griegas. Ejemplo: media aritmética ( µ ); desviación estándar (  ) Valor estadístico: Medida descriptiva calculada a partir de una muestra. Fácilmente localizables. Suele representarse con el alfabeto romano. Ejemplo: media aritmética ( 𝑥 ); desviación estándar ( s )
  • 9. División de la estadística Descriptiva: Técnicas utilizadas para resumir la información contenida en un conjunto de datos. Se ocupa de la descripción de datos. Inferencial: Técnicas utilizadas para proveer información acerca de los valores de los parámetros. Basados en observaciones hechas sobre los valores de los estadísticos.
  • 10. División de la estadística 𝑥 = 2000 (Estadístico) Muestra µ = ? (Parámetro) Población Estadística Inferencial Estadística Descriptiva
  • 11. Inferir Concepto: • Generalizar los hallazgos en una muestra  población general. • Permite tomar decisiones a partir de una pequeña porción de ella. • Tiene dos áreas: • Estimación • Prueba de hipótesis
  • 12. Inferir Estimación: Proceso por medio del cual se calcula, a partir de datos de una muestra, valores estadísticos que se aproximan al parámetro correspondiente de la población. Prueba de hipótesis: Consiste en demostrar una proposición acerca de una o más poblaciones.
  • 13. Conceptos y definiciones Observaciones y mediciones: Son valores resultantes de los procedimientos de medida de las variables. Validez: Es cuando los datos obtenidos corresponden al verdadero estado del fenómeno que está siendo medido. Confiabilidad: Es cuando los datos obtenidos de repetidas mediciones de un fenómeno estable dan resultados similares.
  • 14. Razón Relación entre dos cantidades. Es el número de observaciones de un grupo con determinada característica, dividido por el número de grupo sin esa característica. Razón = 𝑎 𝑏 Ejemplo: en una población hay 30 mujeres y 15 hombres ◦ ¿Cuál es la razón Hombre:Mujer? (H:M) ◦ ¿Cuál es la razón Mujer:Hombre? (M:H)
  • 15. Razón Ejemplo (Continuación…): 30 mujeres; 15 hombres ¿Cuál es la razón Hombre:Mujer? (H:M) ◦ Razón (H:M)  a = 15, b = 30 ◦ 𝑅𝑎𝑧ó𝑛 𝐻: 𝑀 = 15: 30 = 15 30 = 0.5 ◦ También puede expresarse como H:M = 1:2 ◦ Lo que significa que hay “Un hombre por cada dos mujeres”
  • 16. Razón Ejemplo (Continuación…): 30 mujeres; 15 hombres ¿Cuál es la razón Mujer:Hombre? (M:H) ◦ Razón (M:H)  a = 30, b = 15 ◦ 𝑅𝑎𝑧ó𝑛 𝐻: 𝑀 = 30: 15 = 30 15 = 2 ◦ También puede expresarse como M:H = 2:1 ◦ Lo que significa que hay “Dos mujeres por cada hombre”
  • 17. Proporción Es una razón, el numerador está incluido en el denominador Es el número de observaciones específicas de un grupo, dividido por el total de observaciones del grupo, donde los datos del numerador están incluidos en el denominador. Proporción = 𝑎 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 Total = 𝑎 + 𝑏 + 𝑐 + ⋯
  • 18. Proporción Ejemplo: en una población hay 30 mujeres y 15 hombres Total = 30 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 + 15 ℎ𝑜𝑚𝑏𝑟𝑒𝑠 = 45 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑜𝑛𝑎𝑠 𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 ℎ𝑜𝑚𝑏𝑟𝑒𝑠 = 15 45 = 1 3 = 0.33 𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 = 30 45 = 2 3 = 0.67 Para mejor comprensión se puede expresar como un valor porcentual % ◦ 33% de las personas son hombres ◦ 67% de las personas son mujeres Nota: la suma de todas las proporciones siempre es la unidad (1) lo que equivale al 100%
  • 19. Proporción Ejemplo: En un grupo de 20000 pacientes con tuberculosis(TB), 5000 son mujeres y 15000 son hombres la proporción de mujeres con TB es: 𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑚𝑢𝑗𝑒𝑟𝑒𝑠 𝑐𝑜𝑛 𝑇𝐵 = 5000 20000 = 1 4 = 0.25 Interpretación ◦ Forma # 1: el 25 % de los pacientes con TB son mujeres ◦ Forma # 2: un cuarto de la población con TB es mujer
  • 20. Tasa ◦ Es una proporción poblacional multiplicada por un factor de base diez: 1000, 10000 o 100000, etc. ◦ Medida más común ◦ Tasa verdadera, un cambio por unidad de tiempo ◦ Algunas tasas utilizadas en epidemiología no son verdaderas tasas, sino proporciones. Tasa × cada 10 𝑛 = 𝑎 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 ∗ 10 𝑛 Total = 𝑎 + 𝑏 + 𝑐 + ⋯
  • 21. Tasa Tasa de ataque: Proporción de la población que se enferma después de una exposición específica. Tasa de ataque × cada 10 𝑛 = 𝐸𝑛𝑓𝑒𝑟𝑚𝑜𝑠 𝐸𝑥𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑜𝑠 ∗ 10 𝑛 Tasa de mortalidad general: Proporción de personas que fallecen respecto al total de la población. Tasa de mortalidad 𝑔𝑒𝑛𝑒𝑟𝑎𝑙 × cada 10 𝑛 = 𝑀𝑢𝑒𝑟𝑡𝑜𝑠 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 ∗ 10 𝑛
  • 22. Tasa Tasa de mortalidad particular: Proporción de personas con una característica particular que mueren respecto al total de personas que tienen esa característica. Tasa de mortalidad 𝑝𝑎𝑟𝑡𝑖𝑐𝑢𝑙𝑎𝑟 × cada 10 𝑛 = 𝑀𝑢𝑒𝑟𝑡𝑜𝑠 𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑒𝑠𝑝𝑒𝑐í𝑓𝑖𝑐𝑎 ∗ 10 𝑛 Tasa de letalidad: Proporción de personas que mueren por una enfermedad entre los afectados por la misma en un periodo y área determinados. Tasa de letalidad × cada 10 𝑛 = 𝑀𝑢𝑒𝑟𝑡𝑜𝑠 𝐸𝑛𝑓𝑒𝑟𝑚𝑜𝑠 ∗ 10 𝑛
  • 23. Tasa Ejemplo: en un estudio sobre consumo de ASA e IAM en un grupo de 11037 personas, 139 sufrieron IAM en el año de observación. La tasa anual por cada 10000 pacientes que tomaba ASA fue: Tasa de IAM × cada 10000 pacientes que consumen ASA = 139 11037 ∗ 10000 Tasa de IAM × cada 10000 pacientes que consumen ASA = 0.01259 ∗ 10000 Tasa de IAM × cada 10000 pacientes que consumen ASA = 126 Interpretación ◦ La Tasa de IAM es de 126 por cada 10000 pacientes que consumen ASA
  • 24. Tasa Ejemplo (Continuación…): de los 139 que sufrieron IAM, 20 murieron. Tasa de mortalidad por IAM × cada 10000 pacientes que consumen ASA = 20 11037 ∗ 10000 Tasa de mortalidad por IAM × cada 10000 pacientes que consumen ASA = 0.0018 ∗ 10000 Tasa de mortalidad por IAM × cada 10000 pacientes que consumen ASA = 18 Interpretación ◦ La Tasa de mortalidad por IAM es de 18 por cada 10000 pacientes que consumen ASA
  • 25. Tasa Ejemplo (Continuación…): de los 139 que sufrieron IAM, 20 murieron. Tasa de letalidad por IAM × cada 10000 pacientes que consumen ASA = 20 139 ∗ 10000 Tasa de letalidad por IAM × cada 10000 pacientes que consumen ASA = 0.14388 ∗ 10000 Tasa de letalidad por IAM × cada 10000 pacientes que consumen ASA = 1439 Interpretación ◦ La Tasa de letalidad por IAM es de 1439 por cada 10000 pacientes que consumen ASA
  • 26. Ejercicio Se desea verificar la afección de desnutrición en menores de 1 año para 3 localidades, los datos obtenidos son los siguientes: Fuente: Memoria de labores 2016 (Ministerio de Salud Pública y Asistencia Social) Determine la razón masculino – femenino de cada localidad Calcule la proporción de desnutrición por sexo sobre el total de casos de cada localidad Para tasas por cada 10000 nacidos vivos, responda las siguientes preguntas: ◦ ¿Qué población es la más afectada por desnutrición? Quetzaltenango 14942 nacidos vivos Frecuencia masculino 447 Frecuencia femenino 341 Totonicapán 9925 nacidos vivos Frecuencia masculino 128 Frecuencia femenino 192 Huehuetenango 36913 nacidos vivos Frecuencia masculino 524 Frecuencia femenino 567