2. Contenido
• I. La estadistica descriptiva
• Utilidad de la bioestadística
• Tipo de analisis estadísticos
• Variables y tipo de variables
• Análisis de las variables
• Presentación de los datos
• Ejercicios
• Medidas de Tendencia central
• Media,
• Mediana,
• Moda
• Medidas de dispersión
• Rango,
• Varianza y
• Desviación típica o Estándar
3. Clasificación de las bioestadística
•Estadística descriptiva: Describe, analiza y
representa un grupo de datos utilizando métodos
numéricos y gráficos que resumen y presentan la
información contenida en ellos.
•
Estadística inferencial: Apoyándose en el cálculo de
probabilidades y a partir de datos muestrales, efectúa
estimaciones, decisiones, predicciones u otras
generalizaciones sobre un conjunto mayor de datos.
4. I. La estadística descriptiva
• Ciencia que analiza series de
datos y trata de extraer
conclusiones sobre el
comportamiento de estos
(variables).
Por ejemplo,
• Edad de una población.
• Altura de los estudiantes de
este curso.
• Temperatura en los meses de
verano.
• Causas de mortalidad
5. Estudio básico de una población
1. Selección de las variables
2. Encuesta para obtención de datos de los
individuos.
3. Tablas de frecuencia de los resultados
4. Gráficos de los resultados
5. Obtención de Parámetros o estadísticos
6. Utilidad de la Bioestadística
•Permite entender los términos estadísticos y
epidemiológicos que invaden la literatura
médica.
•Provee capacidad critica para detectar errores y
falacias.
•Permite conclusiones correctas sobre
procedimientos diagnósticos y del resultado de
las pruebas.
•Mejora la calidad de los análisis.
7. Tipo de análisis
según el número de variables
•Análisis univariado: Cuando se estudia sólo una
característica (por ejemplo: edad de los alumnos de una
clase).
•Análisis bivariado: Se estudian dos características de la
población (por ejemplo: relación entre edad y altura de
los alumnos de una clase).
•Análisis multivariado: Se estudian tres o más
características (por ejemplo: edad, altura y peso de los
alumnos de una clase).
8. Clasificación de las Variables
TIPO SUBTIPO EJEMPLO
CUANTITATIVA DISCRETA # DE HIJOS
CONTINUA ALTURA
CUALITATIVA NOMINAL PROCEDENCIA
ORDINAL ESCOLARIDAD
DEPENDIENTE PESO
INDEPENDIENTE EDAD
DICOTOMICAS SI - NO HABITO DE FUMAR
9. Variable Dicotómica:
Sólo puede tomar dos valores (sí – no, 0 – 1, hombre –
mujer, bueno – malo, encendido – apagado).
En la variable CUANTITATIVA se pueden
distinguir dos tipos: continua y discreta.
10. • Variable Continua:
Si la variable puede tomar cualquier número real entre
dos valores dados (decimal o entero).
Ej. El peso de un individuo.
Variable Discreta:
Si la variable sólo puede tomar
números enteros.
Ej. El número de hijos de un individuo.
11. Tipos de variables
•Algunos conjuntos de datos consisten en números
(como la temperatura entre 37 y 40); mientras que otros
son no numéricos (como los colores). Los términos
datos cuantitativos y datos cualitativos suelen utilizarse
para distinguir entre ambos tipos.
Los datos cuantitativos consisten en números que
representan conteos o mediciones.
•Los datos cualitativos (o categóricos o de atributos), se
dividen en diferentes categorías que se distinguen por
algunas características no numéricas.
12. • Datos Cuantitativos (números):
Valores obtenidos al medir peso, estatura,
temperatura, número de hijos.
Datos Cualitativos
(categorías):
Se obtienen al calificar la
característica en cuestión como
el sexo, estado civil, grado
máximo de estudios.
13. Tipos de variables
•Cuando se trabaja con datos cuantitativos, es
importante utilizar las unidades de medida apropiadas,
como unidades, decenas, centenas etc. Debemos ser
especialmente cuidadosos para observar aquellas
referencias como “todas las cantidades están por 10,000
MEF”. Ignorar unidades de medidas como estas nos
llevaría a conclusiones erróneas.
14. Tipos de variables
Variables cualitativas :
No se pueden medir
numéricamente
(por ejemplo):
•Nacionalidad,
•Color de la piel,
•Sexo.
Variables cuantitativas:
Tienen valor numérico
(por ejemplo):
•Edad
•Precio de la consulta.
•ingresos anuales.
15. Variables cuantitativas
•Discretas: Sólo
pueden tomar valores
enteros.
•Por ejemplo:
número de hermanos
(puede ser 1, 2, 3....,etc.
pero, nunca podrá ser 3,5
hermano).
•Continuas: Pueden
tomar cualquier valor real
dentro de un intervalo.
• Por ejemplo, Peso:
45.6 Kg.
16. Variables cualitativas o categóricas
Ordinales
Utilizan escalas con cierto orden
jerárquico:
• .- Grados de disnea,
• .- Escolaridad
Nominales
Los datos e ajustan por categoría
pero sin orden jerárquico:
• .- Color de los ojos
• .- Sexo
• .- Ocupación
• .- Presencia de riesgo
• .- Tipo de sangre
17. Análisis descriptivo
• Para variables cualitativas
• Para variables cuantitativas
(numéricas)
•Porcentajes
•Tablas de Frecuencia
simples y acumuladas
•Media, Mediana, Moda
•Rango, Varianza
•Desviación típica
18. Ejercicio no calificado
No de
orden
EDAD en años TALLA
en Cms
PESO
en libras
Dominio
del Inglés
Afición a
la lectura
Consumo
de alcohol
Consumo
de tabaco
Si No Si No Si No Si No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
TABLA #1 Construya la Tabla1 con la información brindada por los estudiantes del curso.
19. PRESENTACION DE LOS DATOS
Género Frec.
Hombre 4
Mujer 6
0
1
2
3
4
5
6
7
Hombre Mujer
• Las tablas de frecuencias y las representaciones gráficas son
dos maneras equivalentes de presentar la información.
• Las dos exponen ordenadamente la información recogida en
una muestra.
20. Componentes de las tablas
a) Título: Qué, Dónde,
Cuándo?
b) Cuerpo: Columnas y
filas
a) Fuente: De dónde?
• Distribución por sexo de alumnos
• ODONTOLOGÍA 2016-2021. Agosto 2016
• Fuente: Registro de Matriculas UNICA
Sexo número %
Hombres 10 33.5
Mujeres 35 66.5
Todos 45 100.0
21. Tabla de Frecuencia de Datos
•Una vez que se tenga ordenados los datos, se
acomodan en la “Tabla de distribución de
frecuencias o tabla de frecuencias”.
•La tabla es básicamente una tabla de valores
x-y, dónde “x” representa el dato y “y”
representa la frecuencia.
22. •La frecuencia es el número de veces que aparece
cada dato.
•Hay dos clases de tablas de frecuencias:
•Para datos NO agrupados.
•Para datos agrupados.
23. Frecuencia
• Numero de veces que se repite un
dato
•Frecuencia absoluta
• Números
•Frecuencia relativa
• Porcentajes Tasas
24. Tabla de frecuencias para
datos NO agrupados
•Está formada por dos columnas: una para la variable
“xi” y la otra para su frecuencia “f”, a esta frecuencia
se le llama frecuencia absoluta o frecuencia
observada.
25. Ejemplo
• Tabla de frecuencias de los pesos en kg de 25 alumnos.
Peso de 25 estudiantes (en kg)
40 42 43 44 44
45 48 49 50 50
51 51 52 52 55
55 5656 57 58
59 62 63 63 66
xi f
40
42
43
44
45
48
49
50
51
xi f
52
55
56
57
58
59
62
63
66
Total
1
1
1
2
1
1
1
2
2
2
2
2
1
1
1
1
2
1
25
26. Frecuencia relativa y acumulada
•Por lo regular, se agregan dos columnas: la de la frecuencia
relativa “fr” y la de la frecuencia acumulada “fa”.
•La frecuencia relativa se obtiene mediante el cociente de la
frecuencia y el número total de datos, esto es fr = f/n.
•La frecuencia acumulada se obtiene sumando las frecuencias
anteriores a las frecuencias de un dato dado.
27. Ejemplo
xi f fr fa
40 1
42 1
43 1
44 2
45 1
48 1
49 1
50 2
51 2
xi f fr fa
52 2
55 2
56 2
57 1
58 1
59 1
62 1
63 2
66 1
Tota
l
25
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.04
0.08
0.08
0.08
0.08
0.08
0.08
0.08
1/25
2/25
1
2
3
5
6
7
8
10
12
14
16
18
19
20
21
22
24
25
1
Siempre
es el
número
total
Siempre es 1
28. Construcción de una Tabla de Frecuencias
Simple y Acumulada
ACUMULADA
Peso
(Kg)
Frecuencia Frecuencia
Acumulada
% %
Acumu lado
10
14
20
25
4
24
44
8
4
28
72
80
5
30
55
10
5
35
90
100
Todos 80 100
SIMPLE
Peso
(Kg)
Frecuencia %
10
14
20
25
4
24
44
12
5
30
50
15
Todos 80 100
29. Tabla de distribución de frecuencias para
datos agrupados
• Se elabora con los intervalos de clase, sus puntos medios y las frecuencias
correspondientes para cada uno de los intervalos.
xi f
40 1
42 1
43 1
44 2
45 1
48 1
49 1
50 2
51 2
52 2
55 2
56 2
57 1
58 1
59 1
62 1
63 2
66 1
Total 25
Datossinagrupar
Intervalo
de clase
Punto medio
“xi”
f
38 – 42 40
43 – 47 45
48 – 52 50
53 – 57 55
58 – 62 60
63 - 67 65
Total
Datos agrupados
2
4
8
5
3
3
25
30. • Se agregan las columnas de frecuencia relativa “fr” y frecuencia
acumulada “fa”:
Intervalo
de clase
Punto
medio “xi”
f fr Fa
38 – 42 40 2
43 – 47 45 4
48 – 52 50 8
53 – 57 55 5
58 – 62 60 3
63- 68 65 3
Total 25
0.08
0.16
0.32
0.20
0.12
0.12
1
2
6
14
19
22
25
2/25
4/25
8/25
31. •Por último se agregan las columnas:
•Frecuencia porcentual, “f%” ó “%f”, se obtiene
multiplicando la frecuencia relativa “fr” x 100.
•Frecuencia relativa acumulada “fra”, se obtiene
sumando las frecuencias relativas anteriores a un
dato dado.
•Frecuencia porcentual acumulada, “f%a”, se
obtiene sumando las frecuencias porcentuales
acumuladas a un dato dado.
32. Tablas de frecuencias absoluta, relativa y
acumulada
Intervalo
de clase
Punto
medio “xi”
f fr f% fa fra f%a
38 – 42 40 2 0.08 2
43 – 47 45 4 0.16 6
48 – 52 50 8 0.32 14
53 – 57 55 5 0.20 19
58 – 62 60 3 0.12 22
63- 68 65 3 0.12 25
Total 25 1
8
16
32
20
12
12
100
0.08
0.24
0.56
0.76
0.88
1
8
24
56
76
88
100
0.08 x
100
2/25
0.08 x
100
33. Componentes de un grafico
• Título
• Cuerpo
• Fuente
• Comportamiento del embarazo según IVSA en el
Departamento de Jinotega. 2004
• Fuente: Informe SILAIS Jinotega 2005
0
10
20
30
40
50
60
12 14 16 18
IVSA
Gestante
34. Gráfica de Datos
•Existen dos tipos de gráficas mas usuales:
•Polígono de Frecuencias
•Histograma
•Otros gráficos:
•Gráfica de barras
•Pictograma
•Gráfico Circular o de pastel.
35. El plano cartesiano
•Los ejes de coordenadas
• Las Abscisas (Horizontales)
• Las Ordenadas (Verticales)
El origen (0)
El punto en el espacio
P(x , y)
• Como localizar un punto en el
espacio?
• Abcisa (X): Distancia del origen a
la proyección del punto en el
eje de las X
• Ordenada (Y): Distancia entre el
Origen y la proyección del
punto en el eje Y.
36. Los gráficos
• Deben ir numerados.
• Tener un título.
• El tamaño no debe exceder una página.
• Debe incluirse la fuente (derechos de autor).
• Ubicarse lo mas cerca posible del párrafo.
37. Gráficos según tipo de variables
•Histogramas Cuantitativas contínuas.
•Barras Cualitativas ordinales y nominales
•Sectores Cualitativas nominales y
• Cuantitativas discretas
38. Gráficos para variables cualitativas
• Diagramas de barras
• Alturas proporcionales a las frecuencias
(absolutas o relativas)
• Se pueden aplicar también a variables
continuas discretas
• Diagramas de sectores
• No usarlo con variables ordinales.
• El área de cada sector es proporcional a su
frecuencia (absolutas o relativas.)
• Pictogramas
• Fáciles de entender.
• El área de cada modalidad debe ser
proporcional a la frecuencia. ¿De los dos,
cuál es incorrecto?.
39. Gráficos para variables cuantitativas o numéricas
•Son diferentes en función de que las
variables sean discretas o continuas.
• Barras para variables discretas
• Se deja un hueco entre barras para indicar los
valores que no son posibles
• Histogramas para v. continuas
• El área que hay bajo el histograma entre dos
puntos cualesquiera indica la cantidad
(porcentaje o frecuencia) de individuos en el
intervalo.
0 1 2 3 4 5 6 7 Ocho o más
Número de hijos
100
200
300
400
Recuento
419
255
375
215
127
54
24 23 17
20 40 60 80
Edad del encuestado
50
100
150
200
250
Recuento
40. Polígono de Frecuencias
•Es la representación mediante un gráfico de
línea. En él se muestra la distribución de
frecuencias y está formado por segmentos de
línea que unen los puntos correspondientes a
la frecuencia de cada una de las clases.
•El eje “x” representa el dato “xi”
y el eje “y” las frecuencias.
0
10
2 0
3 0
4 0
50
6 0
44. Histograma
•Es la representación gráfica de
los datos mediante una sucesión
de rectángulos.
•Está formado por rectángulos cuya anchura
representa a cada uno de los intervalos y la
altura corresponde a la frecuencia.
•En el eje “x” estarán los límites verdaderos, los
puntos medios y en el eje “y” las frecuencias.
0,95 2,95 4,95
0
2
4
6
8
10
12
14