estadistica para principiantes

1. Estadística sesión 1BIEOESTADÍSTICA DANIEL .2005
La Estadística y conceptos
básicos.
Dra. Bernarda Sánchez Flores
03 Marzo 2015

2. Conceptos básicos en bioestadística para el
estudiante de medicina
1.1. Planeación y
diseño
1.2 Métodos gráficos
y cuantitativos
1. Conceptos
básicos y análisis
exploratorio
2. Elementos de
inferencia
estadística

3. Propósito
Proveer a los estudiantes con el
conocimiento básico que les permita
entender los procedimientos
estadísticos y la discusión
correspondiente que aparecen en los
artículos especializados
Se discutirán los elementos y
procedimientos básicos para la
identificación, el resumen y la
descripción de la información
cuantitativa que es generada en
investigaciones médicas

4. 1. Conceptos básicos y análisis exploratorio
1.1. Conceptos
estadísticos ligados a
la definición,
planeación y diseño de
los estudios
Población y
muestra;
Censo y
encuesta;
Parámetros y
estimadores;
Variables
aleatorias y
escalas de
medición.
1.2
procedimientos
básicos (gráficos
y numéricos).
1.2.1. Parte
gráfica:
diagrama de
pastel,
histograma,
diagrama de
caja y bigotes y
diagrama de
dispersión
1.2.2. Parte
numérica:
medidas de
localización
(media,
mediana y
moda),
medidas de
dispersión:
rango, rango
intercuartil,
varianza y
desviación
estándar y
medidas de
forma
(curtosis, sesgo
y percentiles)
Salud Pública. Teoría y practica. Manual Moderno.2013

5. CONCEPTOS BÁSICOS
Habitualmente al buscar respuesta a preguntas de interés en el ámbito
médico (Tx. alternativos, utilización de instalaciones), se requiere de la
estadística y la materia prima son los datos.
Fuente de datos
1. Registros rutinarios (Primera opción). Operación diaria de
actividades; expedientes clínicos, registros contables.
2. Encuestas. Cuando los datos no se encuentran en los registros
rutinarios. (entrevista o cuestionario)

6. CONCEPTOS BÁSICOS
3. Experimentación. Pudiera ser la prueba de diferentes
estrategias para motivar el cumplimiento del Tx en distintos
pacientes, el resultado capacita al personal de salud para decidir
cuál es la más efectiva.
4. Fuentes externas. Los datos necesarios para dar respuesta,
pueden ya existir como informes publicados, bancos de datos o en
la literatura de investigación. Alguien antes que nosotros planteo la
misma pregunta y su resultado es aplicable a la situación presente.

7. Dar respuesta a los objetivos
Dar respuesta a las preguntas de investigación,
derivadas de los mismos
Se requiere llevar a cabo procedimientos de
análisis de la información recabada que permita
su entendimiento y ubique los puntos críticos
para las respuestas.
Análisis estadístico: Realización de procedimientos gráficos
y cuantitativos, de tal forma que permitan de manera
conjunta, entender la estructura interna d la información y
con ello, responder a las preguntas de investigación.
a) ¿Cuáles son los mejores procedimientos?
b) ¿Cuál es la mejor manera de presentarlos en los
informes?
Se requiere:
Identificar con claridad algunos conceptos estadísticos que
aparecen en el proceso de planeación y diseño del estudio.
Lenguaje propio de esta área.

8. Población y muestra
Población de estudio o población objetivo. Toda la población
residente en la Republica Mexicana en el 2006, que no se
encuentra institucionalizada y que habita en una vivienda.
Por lo tanto, se requiere ubicar al conjunto de individuos que
tienen una o más características en común y de interés; y
que para el conjunto se cumplan todas las conclusiones y
resultados del estudio, que sean validas para todos y cada
uno de los elementos o miembros de dicho conjunto
LA POBLACIÓN ES EL
CONJUNTO DE TODOS LOS INDIVIDUOS
QUE COMPARTEN UNA CARACTERÍSTICA
QUE SE DESEA ANALIZAR O ESTUDIAR.

9. MUESTRA: Es una parte o subconjunto de
la población de estudio, en donde para cada
uno de sus miembros se miden o determinan
las características importante
El obtener la información de toda la
población requiere de una gran cantidad
de Recursos financieros, humanos o de
tiempo.
En ocasiones esta actividad es impráctica o
muy costosa. Se prefiere realizar el estudio
solo en una muestra representativa de dicha
población.

10. Muestra
Dependiendo del proceso por el cual se identifican o seleccionan
los miembros de la población que forman una muestra en
particular, se puede evaluar la calidad, la utilidad y la capacidad de
la misma y de la información que se genera para contestar las
preguntas de investigación con alto grado de credibilidad y
confianza.
Procesos estructurados de selección ligados a procesos
probabilísticos = muestras representativas que permite obtener
conclusiones generalizables a toda la población.
Las características de las muestras representativas es que reflejan
de manera no sesgada las principales características que presenta la
población objeto ya que se recuperan los mismos patrones.

11. Censo y encuesta
Cuando se obtiene información cuantitativa sobre una
o varias características objetivas o subjetivas (peso,
estatura, estado nutricio, entre otros) en todos y cada
uno de los elementos de la población de estudio, se
dirá que se ha realizado un censo de dicha población.
Cuando la información se capta solo en una fracción o
subconjunto de los miembros de una muestra, se dirá
que se tiene una muestra o encuesta.

12. Encuesta por muestreo
Se selecciona la muestra de tal forma que sea
representativa de la población total, es decir, el diseño
muestral es de tipo probabilístico, lo que significa que
todo elemento o unidad tiene una determinada
probabilidad de integrar la muestra y esa probabilidad es
posible de ser calculada de forma matemática.
La ENSANUT 2006, es una encuesta por muestreo
probabilístico. Consideradas como el ideal desde un punto
de vista estadístico, permite la extrapolación directa de os
resultados del análisis con información de la muestra
hacia los resultados esperados en la población de estudio.

13. Encuesta no probabilísticas
Algunas tienen muy poca capacidad para reflejar patrones
o comportamientos claves que se presentan en la
población objeto lo que representa una fuerte desventaja
con respecto a las encuestas probabilísticas, sin en cambio
otras en donde se define su realización tiene una
estructura que permite, con algunas restricciones,
justificar cierto nivel de extrapolación de resultados.

14. Encuesta no probabilísticas
Ejemplos:
1. Encuestas de un punto de reunión (hospital, tienda,
plaza, etc.) en donde se invita a los asistentes para
solicitarles su participación en el estudio; encuestas
por Internet, cuestionario en una página Web;
encuestas televisivas-telefónicas, que consisten en
plantear una pregunta a los televidentes, solicitando su
respuesta vía telefónica.

15. Encuesta no probabilísticas
Principales características de estas encuestas es que no es
posible estimar la incertidumbre con las que se realizan
las estimaciones ya que no se tiene información sobre las
probabilidades de selección d los participantes.

16. Estadística
La mayoría de las personas relacionan el término
estadística con una cantidad enorme de números, tablas y
gráficas, promedios y medidas resumen.
Esto se refuerza con la información de los medios de
comunicación sobre: precios de bonos y acciones,
rendimientos de algunas empresas, resultados deportivos,
futuros de tipos de cambio y mercancías, índices de
desempleo e inflación.
Por eso se relaciona la estadística con la recolección y
presentación de números. Esta es la estadística descriptiva.
Bioestadística.- Cuando los datos que se analizan proceden
de las ciencias biológicas o médicas.

17. Estadística descriptiva
• La rama de la estadística descriptiva se enfoca 1) la
recolección , organización, resumen y análisis eficaz
de datos, con la ayuda de tablas (distribución de
frecuencias), gráficas o medidas de resumen.
• No hace listas simples de gran cantidad de datos sin
elaborar, logra por sí sola que la información sea
comprensible y pone al descubierto modelos que de
otra forma quedarían ocultos.

18. Estadística Inferencial
• La principal preocupación de la estadística inferencial es
descubrir o inferir algo de la población a partir de una muestra
tomada de ella. Ej., una encuesta reciente demostró que sólo
46% de los alumnos de último año de secundaria pueden
solucionar problemas que incluyen fracciones, decimales y
porcentajes.
• Sólo 77% de los alumnos de último año de secundaria sumó
correctamente el costo de una sopa, una hamburguesa, papas
fritas y un refresco de cola en el menú de un restaurante.
• Sólo el 20% de los estudiantes de medicina presentan sobrepeso
al concluir su 4° semestre.
• Como estas son inferencias acerca de una población(todos los
alumnos de último año de secundaria) a partir de una muestra,
se les llama estadísticas inferenciales.

19. Parámetros y estimadores
Lenguaje preciso del análisis estadístico para describir
las características de la población “N” , se les conoce
como parámetros y diferenciarlas de las
características de la muestra “n” .
Las características de la población que son relevantes
para dar respuesta a las preguntas de investigación, se
conocen como parámetros poblacionales (valores o
condiciones desconocidas), mientras que las
correspondientes características reflejadas en la
muestra se conocen como estimadores muestrales
(valores o condiciones que pueden calcularse u
obtener con la información de la muestra).

20. Ejercicio 1
Se quiere estudiar el uso de servicios y de programas de
salud, se pregunta a los participantes sobre el tipo de
derechohabiencia que tienen. Las opciones de respuesta
de esta pregunta son IMSS, ISSSTE, Defensa o Marina,
Seguro Popular, Seguro Privado, otro tipo de seguro
médico y sin servicio médico, se decide asignar los
números 1, 2, 3, 4, 5, 6, y 7 de manera respectiva a
cada respuesta para su registro. ¿Qué significado tendría
el valor del promedio de los números resultantes?

21. Escalas de medición.
El análisis estadístico
de una característica
depende de los
objetivos del estudio,
pero también de su
escala de medición.
Cuando se planea una encuesta, se tiene
como parte de esta planeación la
definición, construcción o ubicación de
un instrumento de medición que permita
indagar las características de interés en
los individuos de la muestra.
El tipo de característica a medir y el grado
de precisión con que dicha característica
es medida, determina lo que se conoce
como escala de medición de dicha
característica.
La escala de medición determina además la forma en
que la información correspondiente se analizará y
será informada.
NOMINAL; ORDINAL Y NUMERICA

22. Datos categóricos

23. Escalas
ordinal
Los valores tienen un orden
inherente o natural de acuerdo con
su definición (nivel de obesidad de
un individuo por: bajo peso, normal,
sobrepeso, obesidad, obesidad
mórbida.
Lesiones que
se pueden
clasificar según
el nivel .de
gravedad
presentado
como lesión
mortal, grave,
moderada y
leve.
Es posible la
comparación a nivel
individual en
términos de
identificar, por
ejemplo, cuáles
individuos tienen
mediciones
mayores a otras.

24. Escalas ordinales
En este tipo de datos se puede decir que hay
observaciones que “están por encima” o “tienen más” o
“son mayores” que otras observaciones, aunque no es
posible saber o decir por cuánto. Se suelen numerar en
función del orden que representan 1, 2, 3 o 3, 2, 1 sin
ser reflejo de una magnitud o concentración especifica,
por lo que cualquier operación aritmética entre ellos no
tiene sentido, ni tampoco interpretación válida. El
análisis estadístico es similar a las nominales pero
mantienen el orden natural de la variable.

25. Datos numéricos

26. Escalas
numérica
Cuando el proceso de medición de
una característica genera cantidades
numéricas con un significado claro
sobre magnitud, concentración,
grado, intensidad, entre otros.
El nivel más alto de
medición es una
escala numérica, ya
que acepta
comparación
individual junto con
una medición de la
diferencia entre dos
valores dados
(acepta la aplicación
de operaciones
aritméticas)
Variables de conteo o discretas.
Reflejan conteo sobre el
número de veces que ocurre o
se presenta una condición en
cada individuo de la población,
(número de visitas al médico en
un año, que con fines de control
diabético realiza un paciente
con diabétes; número de hijos
vivos que tiene una mujer
mexicana en edad reproductiva.

27. Escalas de conteo o discretas

28. Escalas cuantitativas continuas

29. Ejercicio con la tabla 1.4.1 y tabla A
Bioestadística de Daniel