Este documento define conceptos clave de la bioestadística y la estadística en general. Explica que la bioestadística se refiere a la aplicación de herramientas estadísticas para datos biológicos y médicos. También define términos como población, muestra, variable, parámetro, estadístico, razón, proporción y tasa. Además, distingue entre estadística descriptiva e inferencial y sus usos para describir y analizar datos, hacer inferencias sobre poblaciones y pro
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
