Análisis Multivariante de los Indicadores de Desarrollo de 91 países. Análisis Univariante, bivariante y análisis de componentes principales de variables cuantitativas. Enero 2010, Técnicas de Investigación. Profesora: Isabel Molina Peralta.
Este documento presenta orientaciones sobre estadística aplicada a la investigación. Explica conceptos básicos como variables, muestreo, análisis univariante, bivariante y multivariante. Detalla procedimientos como pruebas t, chi-cuadrado, ANOVA y regresión. Además, cubre temas como interpretación de resultados, presentación de información y recursos como el software SPSS. El objetivo es proveer una introducción general a los métodos estadísticos utilizados comúnmente en investigación.
El documento presenta las distribuciones binomial, de Poisson y normal, que son distribuciones de probabilidad importantes en estadística. Explica que la binomial modela experimentos dicotómicos con probabilidad fija, la de Poisson eventos discretos con probabilidad constante, y la normal aproxima muchos fenómenos naturales. Proporciona ejemplos y fórmulas clave de cada distribución.
Este documento ofrece una introducción a la estadística, definiendo el campo, sus ramas principales (descriptiva e inferencial) y conceptos clave como población, muestra, variables estadísticas (cualitativas y cuantitativas) y métodos de recolección y presentación de datos (tablas de distribución de frecuencias y gráficos como diagramas de barras). Explica los pasos para realizar un estudio estadístico y analizar sus resultados de manera organizada y comprensible.
Estadística aplicada a la comunicación 1era clasejoseramon4225
Este documento presenta conceptos básicos de estadística aplicada a la comunicación, incluyendo definiciones de estadística, ramas de la estadística, ejemplos de aplicaciones, conceptos de población y muestra, métodos de recolección de datos, tipos de variables, y representación gráfica y tabular de información.
UVM Campus Sur Ciudad de México Sede Coyoacán
Licenciatura en Nutrición
Licenciatura en Fisioterapia
Licenciatura en Terapia de Audición y del Lenguaje
Metodología de la Investigación
Sesión 13 Bioestadística
Este documento presenta un resumen del curso "Bioestadística Con Herramientas De Excel" impartido por Fabrizio Marcillo Morla. El curso introduce conceptos básicos de estadística como variables, poblaciones, muestras, distribuciones de frecuencias e historias. También explica la teoría de probabilidad y diferentes tipos de variables y sus aplicaciones en biología. El objetivo del curso es enseñar herramientas estadísticas básicas usando Excel para resolver problemas comunes en ciencias biológicas
Este documento proporciona información sobre los métodos de detección de aneuploidías, incluyendo la historia y factores de riesgo del Síndrome de Down, así como los marcadores utilizados en el cribado de la primera mitad del embarazo, como la edad materna, biomarcadores bioquímicos y la medición de la translucencia nucal. Explica los requisitos y técnicas para medir correctamente la translucencia nucal y evaluar otros posibles marcadores como el hueso nasal y el flujo en el
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UNIVERSIDAD DE SAN MARTÍN DE PORRES
FACULTAD DE MEDICINA HUMANA
ASIGNATURA DE EPIDEMIOLOGÍA
SEMINARIO 3
MEDICIONES EPIDEMIOLOGICAS
ALUMNO RICARDO BENZA BEDOYA
FECHA 28/III/2017
PROFESOR DR GUILLERMO GOMEZ GUIZADO
TURNO MARTES 4:40 6:10
AULA 8 PABELLÓN A
Este documento presenta un resumen del curso "Bioestadística Con Herramientas De Excel" impartido por Fabrizio Marcillo Morla. El curso introduce conceptos básicos de estadística como variables, poblaciones, muestras, distribuciones de frecuencias e historias. También cubre temas como tipos de variables, objetivos de muestreo, teoría de probabilidades y el espacio muestral. El curso utiliza Excel para aplicar estos conceptos a datos biológicos reales.
Este documento resume los dos tipos de conclusiones que puede dar una revisión sistemática: 1) conclusiones descriptivas cuando no hay suficientes datos, y 2) conclusiones cuantitativas cuando se presenta un resumen estadístico de los datos más relevantes de los estudios incluidos en forma de meta-análisis. El documento se enfoca en explicar este segundo tipo de conclusiones cuantitativas.
Este documento describe diferentes medidas para datos nominales utilizadas en estadística descriptiva y epidemiología. Explica la razón, proporción y tasas y cómo se calculan. Define la razón como la comparación de dos números por división, la proporción como la comparación entre un subconjunto y el conjunto total, y las tasas como la relación entre dos magnitudes ocurridas en un tiempo y lugar divididas por una población de referencia. Proporciona ejemplos del cálculo de cada medida y su interpretación.
Este documento explica conceptos básicos de estadística. Define estadística como la ciencia que recolecta, organiza e interpreta datos, y estadísticas como los datos que describen o resumen algo. Explica que una población es el conjunto completo a estudiar, los parámetros son características de la población, y una muestra es un subconjunto de la población del cual se obtienen datos. Finalmente, resume los pasos básicos de una investigación estadística.
El documento describe diferentes medidas para cuantificar la frecuencia de eventos epidemiológicos como la enfermedad. Explica conceptos como prevalencia, que mide los casos existentes en un momento dado, e incidencia, que mide los nuevos casos. También define tasas absolutas y relativas, proporciones e intervalos de confianza para estimar estas medidas de forma precisa.
2 Bioestadistica: Formas de presentar la información, tablas de frecuenciaclases_UTA
Este documento presenta diferentes formas de presentar información estadística, incluyendo tablas de frecuencia y diagramas estadísticos. Explica cómo construir tablas de frecuencia para variables cualitativas y cuantitativas, y los tipos de frecuencias que se pueden incluir. También cubre conceptos como límites de intervalos y cómo tabular variables cuantitativas continuas agrupándolas en intervalos. El objetivo es clasificar y presentar los datos de una manera que facilite la comprensión.
Formas de presentar la información estadística: tablas de frecuenciaclases_UTA
Se señala las diferentes formas de presentar la información estadística, en esta primera parte las tablas de frecuencia, se indica además algunos datos de frecuencia en epidemiología
Indicadores para el diagnóstico de saludyuliethayala
Este documento describe los diferentes indicadores utilizados para realizar un diagnóstico de salud de una comunidad, incluyendo indicadores de mortalidad, morbilidad, factores socioeconómicos y recursos de salud. Explica cómo medir la frecuencia de eventos de salud como tasas, proporciones y ratios. Además, proporciona ejemplos prácticos de cómo calcular diferentes indicadores a partir de datos de población y de salud.
Este documento describe diferentes medidas para datos nominales utilizadas en estadística descriptiva, incluyendo razón, proporción y tasas epidemiológicas. La razón compara dos números dividiéndolos, la proporción compara un subconjunto con el conjunto total, y las tasas epidemiológicas relacionan eventos de salud con la población expuesta durante un período para permitir comparaciones.
Este documento presenta los resultados de una evaluación antropométrica y de hemoglobina realizada en niños menores de cinco años en el distrito de Ventanilla en noviembre de 2008. Se evaluó a 166 niños y se encontró que el 13.9% presentaban desnutrición crónica y el 33.3% anemia, siendo las prevalencias más altas en las zonas Este y Oeste del distrito. Los indicadores sugieren la necesidad de intervenciones para mejorar la nutrición y reducir la desnutrición y anemia en la primera infancia.
Este documento proporciona una introducción a la estadística, definiendo el campo y explicando conceptos clave como poblaciones, muestras, variables, tipos de variables, recopilación y presentación de datos, y gráficos comunes. Explica que la estadística se utiliza para sistematizar y analizar datos sobre fenómenos variables o inciertos.
Este documento describe diferentes tipos y clasificaciones de variables, medidas de riesgo y asociación, y conceptos clave en epidemiología. Define variables cualitativas y cuantitativas, así como sus diferentes escalas de medición. Explica factores de riesgo, exposición, y diferentes medidas para cuantificar la asociación entre una exposición y un resultado, como razón de productos cruzados, riesgo relativo, y años potenciales de vida perdidos. También resume el enfoque de riesgo en epidemiología.
Este documento presenta información sobre conceptos estadísticos como población, muestra, variables cualitativas y cuantitativas, y fórmulas para calcular el tamaño de la muestra. Explica que los datos estadísticos son importantes para evaluar tendencias futuras y dar recomendaciones de salud pública. También provee ejemplos de cómo aplicar estos conceptos en la práctica.
Este documento define y proporciona ejemplos de razones, proporciones, tasas y tasa de letalidad. Define una razón como una medida de resumen para variables cualitativas que compara dos conjuntos mediante división. Explica que las proporciones expresan la frecuencia de un evento en relación con la población total. Indica que las tasas comparan el número de eventos que ocurren en una población en un lugar y tiempo determinados. Por último, define la tasa de letalidad como la proporción de personas que mueren por una enfermedad
El documento define indicadores y índices, y describe medidas comunes de resumen como razones, proporciones, tasas, medidas de tendencia central y dispersión. Explica que un indicador refleja un aspecto de una población, mientras un índice es una expresión matemática elaborada a partir de varios indicadores. Además, detalla el cálculo y significado de tasas brutas, específicas y ajustadas, así como prevalencia e incidencia.
Este documento describe diferentes tipos de indicadores de salud, incluyendo su definición, fórmulas y usos. Los indicadores miden conceptos como impacto, cobertura, eficiencia y calidad en el sector salud. Se explican indicadores específicos relacionados con vacunación infantil, como el porcentaje de niños menores de un año vacunados contra enfermedades como la tuberculosis o sarampión.
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14. Análisis Multivariante Análisis Multivariante - ACP Como p-valor<0,05 rechazamos H 0 Variables correlacionadas ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES Prueba de Bartlett contrasta: Variables incorreladas Variables correladas * Como las variables tienen distintas unidades de medida basamos el ACP en la matriz de correlaciones.
15.
16.
17.
Notas del editor
Vamos a hacer una breve presentación que incluye los siguientes puntos del trabajo: tal y tal
Los datos que hemos elegido son: 91 paises para los que estudiamos 6 variables que son indicadores del nivel de desarrollo de un país. Las variables son: Tasa natalidad, tasa de mortalidad, mortalidad infantil, esperanza de vida en hombres, en mujeres y PNB per cápita.
Para la parte de análisis univariante hemos obtenido los estadísticos descriptivos de cada variable, su histograma y su diagrama de caja para ver su distribución. De la variable tasa de natalidad podemos concluir que la media es de : 29, 46 nacimientos por cada 1000 habitantes.. Que el país con menor tasa de natalidad es Italia, que el que tiene mayor natalidad es Uganda. Con los coeficiente de asimetría y de apuntamiento y el histograma podemos observar la forma de la distribución. Como el coeficiente de asimetría es próximo a cero, la distribución es simétrica. Como el c.apuntamiento es menor que cero, la distribución es menos apuntada que la normal. En el histograma podemos observar ambas características. Hemos representado en los histogramas la curva de la distribución Normal, para poder comparar. Con el diagrama de caja y los percentiles 25 y 75 podemos observar que el 50% de los datos se encuentran entre los valores 14,5 y 42,6. También podemos observar la simetría de la distribución en el diagrama de caja.
Para los demás valores hemos obtenido los mismos datos. En este caso, la media es de 10, 73 defunciones por cada 1000 habitantes. El país donde menos defunciones hay por cada 1000 habitantes es Kuwait, y el de mayor número es Malawi. La distribución es asimétrica a la derecha.
En este caso, para la variable Tasa de Mortalidad, con el diagrama de caja observamos que la variable presenta datos atípicos. Spss nos da los 5 mayores valores atípicos. Estos se corresponden con Malawi, Sierra Leona, México, Gambia y Etiopía. Hay otros dos valores atípicos que corresponden a los casos 69 y 4 que se corresponden con Somalia y Angola.
Para las siguientes variables igual, la media, valores máximos, mínimos, etc. En este caso: tal tal…
Idem que anterior
Idem que anterior
Para la variable PNB, al igual que tasa de mortalidad, entontramos datos atípicos. En este caso hay 11 datos atípicos que corresponen a los paises que se indican en la dispositiva. En este caso hay un dato atípico extremo, en el caso 76, que corresponde a Suiza. Este dato atípico tan extremo se representa con un asterisco ya que se sale de las medidas de…..
En la parte de análisis bivariante observamos la matriz de correlaciones entre las variables. Como podemos observar, la mayoria de las variables están altamente correladas.
En la matriz de dispersión podemos observar esta correlacion. En turquesa están las variables muy correladas y en lila las que están correladas pero en menor medida, es decir, que el R no es tan alto. En la matriz de dispersion podemos observar que hay algunas variables que parecen no tener una relacion lineal, y en otras observamos los datos atipicos. En el caso de ESPER.VIDA.HOM Y ESPER.VIDA.MUJ observamos la correlacion mas alta de todas, que en este caso es lineal directa. En el caso de MORTALIDAD INFANTIL Y ESPER.VIDA MUJ podemos observar una clara correlacion negativa. También podemos observar los datos atípicos que se encuentran en las variables Tasa mortalidad y PNB…
Para la parte de análisis multivariante, como nuestras variables son todas cuantitativas, realizaremos un ACP. Para ver si las variables están correladas, aparte de observar la matriz de correlaciones podemos realizar la Prueba de Bartlett. En este caso como el p-valor<0,05, rechazamos Ho a un nivel de significacion del 95%. Esto significa que nuestras variables estan correladas, por lo que itene sentido hacer ACP. *Como están en distintas unidades- usamos la matriz de correlaciones- datos tipificados – sumatorio autovalores = p, por lo que la media de autovalores = 1, por lo que no se eligen autovalores menores que uno.
SPSS extrae una componente principal. En primer lugar, porke el % de variabilidad explicada por esta componente supera el 75%, y en segundo lugar, porque selecciona los autovalores mayores que la media de autovalores. Como basamos nuestro analisis en matriz de correlaciones, la media de nuestras variables es igual a 1, y como podemos ver en el grafico de sedimentacion selecciona la que tiene autovalor mayor de uno.
En la tabla COMUNALIDADES observamos que : El % de variabilidad explicada por la 1ª CP de las variables: es muy alto exceptuando para Tasa. Mortalidad y PNB. Con la matriz de componentes observamos la relación entre la componente y la variable original. A mayor nivel de C1, MENORES tasas de natalidad, mortalidad y mortalidad infantil. Y, MAYOR esperanza de vida en hombres y mujeres y PNB. En países más desarrollados Tasa de Natalidad, Mortalidad y Mort. Infantil son menores, y la esperanza de vida en hombres y mujeres y el PNB son mayores. Con lo que C₁= Nivel de desarrollo: A menores tasas de natalidad, mortalidad y mortalidad infantil, MÁS nivel de desarrollo. A mayores esperanzas de vida, y PNB, más nivel de desarrollo también, y viceversa.
Con nuestro análisis, hemos observado que las variables están casi todas correladas, por lo que tiene sentido hacer ACP. Se ha extraido UNA CP que explica el 78% de la VT. Tasa.Nat, Mort, y Mort.Infantil están relacionadas negativamente con la 1ª CP y Esperanzas de vida y PNB posivitamente, con lo que concluimos que C1 mide el nivel de desarrollo. Las limitaciones de nuestro análisis son: que para ciertas variables, como vimos en la tabla de comunalidades, la variablidad explicada por la CP no es tan alta, con lo que si pudieramos extraer más CP tal vez podríamos explicar mejor todas las variables. En la parte de Análisis Bivariante, en la matriz de dispersión veíamos que algunas relaciones entre las variables no son lineales. Si pudiéaremos realizar el análisis con transformaciones de las variables tal vez sería más preciso.