Este documento introduce los conceptos básicos de la bioestadística. Explica que la bioestadística aplica métodos estadísticos a problemas biológicos. Define términos clave como población, muestra, variable, parámetro, estadístico y variable aleatoria. También distingue entre estadística descriptiva e inferencial y diferentes tipos de variables. El objetivo final es aplicar estos conceptos para analizar datos y resolver problemas en investigaciones científicas.
Como escoger el tipo de prueba estadística, determinando si las variables con cuantitativas o cualitativas, presentando el Caso: Orientación vocacional y gestión del conocimiento en estudiantes de Doctorado en la Universidad Nacional San Luis Gonzaga de Ica.
Como escoger el tipo de prueba estadística, determinando si las variables con cuantitativas o cualitativas, presentando el Caso: Orientación vocacional y gestión del conocimiento en estudiantes de Doctorado en la Universidad Nacional San Luis Gonzaga de Ica.
La estadística descriptiva es una gran parte de la estadística que se dedica a analizar y representar los datos. Este análisis es muy básico. Aunque hay tendencia a generalizar a toda la población, las primeras conclusiones obtenidas tras un análisis descriptivo, es un estudio calculando una serie de medidas de tendencia central, para ver en qué medida los datos se agrupan o dispersan en torno a un valor central. esto es lo que podria ser un concepto aproximado.
La presente investigación se refiere al tema de la Estadística, que se puede definir es la ciencia cuyo objetivo es reunir una información para facilitar al hombre el estudio de datos masivos de individuos, grupos, series de hechos, etc. y deducir de ello gracias al análisis de estos datos unos significados precisos o unas previsiones para el futuro.
Definición, Tipos y Ejemplo de Variable.
Definición y Ejemplo de Población y Muestra.
Definición y Ejemplo de Parámetros Estadísticos.
Definición, Tipos y Ejemplo de Escalas de Medición.
Definición y Ejemplo de Sumatoria Razón, Proporción, Tasa y Frecuencia.
Indique a través de un ejemplo general, cada uno de estos conceptos.
Objetivos de Aprendizaje
Saber que significa la estadística y sus aplicaciones.
Explicar el significado de la estadística descriptiva y estadística inferencial.
Distinguir entre niveles de medición nominal, ordinal, de intervalo y de razón.
Organizar datos en una distribución de frecuencias.
Representar la distribución de frecuencias en un histograma, un polígono de frecuencias.
Desarrollar una representación de “tallo y hoja”
Representar datos utilizando líneas, de barras y de sectores (circulares).
La mycoplasmosis aviar es una enfermedad contagiosa de las aves causada por bacterias del género Mycoplasma. Esencialmente, afecta a aves como pollos, pavos y otras aves de corral, causando importantes pérdidas económicas en la industria avícola debido a la disminución en la producción de huevos y carne, así como a la mortalidad.
2. Estadística
La estadística se define como el estudio científico de datos numéricos
basados en fenómenos naturales (Sokal & Rohlf, 2008).
Estadística
1) la recopilación, organización y
resumen de los datos.
2) la obtención de inferencias acerca de
un conjunto de datos cuando sólo se
observa una parte de ellos.
3. Objeto de estudio de la estadística
El objetivo de la estadística es investigar y evaluar
la naturaleza y el significado de la información
contenida en los datos.
Ronald Aylmer Fisher (1890-1962)
4. Bioestadística
La bioestadística se define como
la aplicación de métodos
estadísticos a la solución de
problemas biológicos. También se
le llama estadística biológica o
biometría (Sokal & Rohlf, 2008).
5. La Estadística puede ser dividida en:
• La Estadística Descriptiva. Parte de la estadística que se ocupa de la
clasificación, descripción, simplificación y presentación de los datos.
Comprende el uso de tablas de frecuencias, gráficos y el cálculo de
medidas estadísticas.
• La Estadística Inferencial. Parte de la estadística que se ocupa de la
estimación y prueba de hipótesis de los parámetros de una población,
a partir de una muestra aleatoria extraída de dicha población.
6. Estadística descriptiva y estadística inferencial
Estadística
Descriptiva
Clasificación
Descripción
Simplificación
Presentación
de los datos
Inferencial
Estimación
Prueba de
hipótesis
Organizar y resumir los datos.
Tomar decisiones cuando se
tiene una gran cantidad de
datos, examinando sólo una
pequeña parte de ellos.
7. Figura: Esquema que muestra la relación entre poblaciones y muestras, parámetros y
estadísticos, y la estadística descriptiva e inferencial.
8. Conceptos básicos
1. Población
2. Muestra
3. Unidad elemental
4. Variable
5. Observación
6. Parámetro
7. Valor estadístico o Estadígrafo
9. Población
• Es el conjunto de unidades elementales con características similares.
• El estudio de toda la población constituye un censo.
10. Población
• Las poblaciones se determinan o definen con base en el campo de interés.
• Las poblaciones pueden ser finitas o infinitas.
Una población de valores se puede definir como el mayor
grupo de valores de una variable aleatoria por los cuales se
tiene un cierto interés en un momento dado.
Una población de elementos se define como el mayor grupo
de elementos por los cuales se tiene un cierto interés en un
momento dado.
Al medir una
variable
11. Población
Ejemplo
1. El conjunto de todos los estudiantes de una institución educativa.
2. El conjunto de todos los meses de venta en una casa comercial entre
el 2007- 2011.
3. El conjunto de personas que viven en el Distrito de Ayacucho.
13. Muestra
Suponga que una población se compone de los pesos de todos los
niños inscritos en el sistema de educación primaria del estado, y se
escoge para el análisis sólo una fracción de los niños; entonces se tiene
únicamente una parte de la población, es decir, se tiene una muestra.
Ejemplo.
• 120 estudiantes de la institución educativa.
• 45 meses de venta en una casa comercial entre el 2007-2011.
• 80 personas que viven en el Distrito de Ayacucho.
15. Unidad elemental
Ejemplo
• Un estudiante de la Institución educativa.
• Cada mes de venta en una casa comercial entre el 2007-2011.
• Cada persona que viven en el Distrito de Ayacucho.
16. Variable
Son las características que toman diferentes valores cuando son
evaluadas en las unidades elementales de una población o muestra. Se
representan por las últimas letras mayúsculas del alfabeto, por
ejemplo: X, Y, Z, W, P, T, X1, X2, Y1, etc.
18. Variable
Variable Cualitativa
Son aquellas que permiten que una
unidad elemental pueda ser
clasificada como poseedora o no
de cierta cualidad, propiedad o
atributo. No tiene sentido realizar
operaciones matemáticas con ellas.
Son aquellas cuyos valores posibles
son atributos o categorías.
Variable Cuantitativa
Son aquellas que se expresan en
forma numérica y tiene sentido
realizar operaciones matemáticas
con ellas.
19. Variable Cualitativa
Variable Cualitativa Nominal
Son aquellas cuyos valores (cualidades,
propiedades o atributos) no son factibles de ser
clasificados a través de un criterio de orden o
jerarquía. Sus valores posibles no tienen un
orden de importancia.
Ejemplo
1. Sexo de los estudiantes (Masculino o
Femenino)
2. Estado civil de una persona (Soltero, Casado,
Divorciado, Viudo o Conviviente)
3. Marca de una computadora (A, B, C o D)
4. Marca de Automóvil (Toyota, Chevrolet,
Mercedes Benz, etc...)
Variable Cualitativa Jerárquica u
Ordinal
Son aquellas donde sí se puede establecer un
criterio de orden o jerarquía entre sus
atributos de la variable.
Ejemplo
1. Nivel de instrucción (Sin instrucción,
Primaria, Secundaria o Superior)
2. Nivel socioeconómico de una persona (Alto,
Medio o Bajo)
3. Calificación de un servicio (Bueno, Regular o
Malo)
4. Rango Militar (Cabo, Sargento, Coronel)
20. Variables Cuantitativas
Variable Cuantitativa Continua
Son aquellas que pueden tomar cualquier valor
numérico dentro de un intervalo continuo. Se
utiliza un instrumento de medición para generar
sus valores: balanza, termómetros, test, escalas,
cronómetros, winchas, etc.
Ejemplo
1. Peso del langostino de río (en gr)
2. Tiempo para encontrar estacionamiento en un
centro comercial (minutos)
3. Gasto mensual familiar en atención médica
(nuevos soles)
Variable Cuantitativa Discreta
Son aquellas que cumplen con la condición de que
entre un valor cualesquiera y su consecutivo no es
posible que existan valores intermedios.
Generalmente son representados por el conjunto
de números enteros. Las observaciones
cuantitativas discretas se registran por conteo.
Ejemplo
1. Número de artículos defectuosos en un lote de
20
2. Número de clientes atendidos cada 20 minutos
en una ventanilla
3. Número de predios que posee un agricultor de un
valle
21. Variable aleatoria
Variable
aleatoria
Cuando los valores se
originan como
resultado de factores
aleatorios (al azar), que
no pueden predecirse
con exactitud y
anticipación, la variable
se llama variable
aleatoria.
Un ejemplo de
variable aleatoria es
la estatura de los
adultos; cuando
nacen los niños no es
posible predecir con
exactitud la estatura
que tendrán en su
edad adulta; la
estatura que alcanza
un adulto es el
resultado de muchos
factores genéticos y
ambientales.
23. Observación
Es el valor posible que toma una variable. A las observaciones se les
suele representar con las letras minúsculas subindicadas, como por
ejemplo x¡, y¡, zi
24. Observación
Ejemplo
• X = Peso del langostino de río (en gr). Observaciones:
x1= 2.5, x2 = 3.0,.., x10 = 3.2
• Y = Calificación de un servicio. Observaciones:
y1 = Bueno, y2 = Regular, y3 = Malo
25. Parámetro
Es una medida estadística para describir el comportamiento de una
variable en la población. Son calculadas con los datos de toda la
población. Es un valor constante. Se representan con letras griegas.
26. Parámetro
Ejemplo
• Suponga que el número promedio de cocinas vendidas en todos los
meses de venta es 15.4 (μ = 15.4).
• El Censo Nacional 2007: XI de Población y VI de Vivienda indica que
en el grupo edad de 20 a 29 años, el 1.4% de los hombres no sabe
leer y escribir mientras que el 3.1% de las mujeres no sabe leer y
escribir (P1 = 0.014 y P2 = 0.031).
27. Valor estadístico o estadígrafo
Es una medida para describir el comportamiento de una variable en la
muestra. Se calculan con los datos obtenidos de una muestra. Son
valores variables (varían de muestra a muestra). Los estadísticos sirven
para estimar a los parámetros. Se representan con letras latinas.
28. Valor estadístico o estadígrafo
Ejemplo
• En una muestra de 30 meses de venta se encontró que el número
promedio de cocinas vendidas fue de 14.9 ( ҧ
𝑥 = 14.9).
• En la encuesta nacional de hogares (ENAHO) indica que el 1.1% de los
hombres no sabe leer y ni escribir (p = 0.011).
29. Notación de los principales parámetros y
estadísticos
Medidas estadísticas En una población
(parámetro)
En una muestra
(estadístico)
Media µ
Mediana ME me
Moda MO mo
Proporción π, P p
Variancia o varianza 𝜎2
s2
Desviación estándar 𝜎 s
Coeficiente de
variabilidad
CV cv
X
30. Importancia de la Estadística
Análisis de muestras
Descripción de datos
Contraste de hipótesis
Medición de relaciones
Predicción
31. La bioestadística en la investigación científica
Definir la pregunta o problema a resolver
Obtener información y recursos
Formular hipótesis, acerca de los resultados de nuestro experimento
Realizar el experimento y obtener las medidas
Analizar los datos
Interpretar los datos y extraer conclusiones que sirvan como punto de partida
para nuevas hipótesis
Publicar los resultados
