La estadística es importante en las ciencias de la salud porque proporciona un conjunto de métodos científicos para organizar, recopilar, presentar y analizar datos biomédicos, lo que permite llegar a conclusiones que ayudan a tomar decisiones razonables. Se diferencia la estadística descriptiva, que resume y presenta datos, de la estadística inferencial, que realiza estimaciones y predicciones a partir de muestras. El capítulo introduce conceptos como población, muestra, variables cualitativas y cuantitativas, discret

1. Capítulo uno: INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA
UNO
Explica claramente la importancia de la estadística su concepto y
aplicación en el campo de la salud, diferencia entre estadística
descriptiva y estadística inferencial.
DOS
Domina conceptos generales de Población, muestra, parámetro,
población, variables, dato, información, conocimiento
TRES
Diferenciar entre una variable cualitativa y una variable cuantitativa.
CUATRO
Distinguir entre una variable discreta y una variable continua.
Competencias: Al terminar este capítulo el estudiante
podrá:

2. ¿CUAL ES LA IMPORTANCIA
DEL ESTUDIO DE LA
BIOESTADÍSTICA EN LAS
CIENCIAS DE LA SALUD?

3. La
Bioestadística
Es una de las áreas de la estadística, con base matemática que se
fundamenta en la ló gica y el razonamiento, referente a la recolecció n,
presentació n, análisis e interpretació n de datos, que trata
principalmente con las ciencias bioló gicas y las disciplinas
relacionadas con la medicina y la salud.
Es transversal a una amplia variedad de disciplinas, desde la física
hasta las ciencias sociales, desde las ciencias de la salud hasta el
control de calidad y justifica las decisiones que tomamos con nuestros
pacientes y nos conduce a esforzarnos por alcanzar la imparcialidad
en el desarrollo de políticas sanitarias.
INTRODUCCIÓN

4. ¿Qué trata?
¿Cuál es el objetivo?
¿Que es?
Conjunto de métodos científicos
De la organización, recopilación,
presentación y análisis de datos de
hechos vitales o fenómenos
biomédicos
Llegar a conclusiones que nos sirva
para tomar decisiones razonables de
acuerdo con tales análisis.

5. IMPORTANCIA DE
LA
BIOESTADÍSTICA

6. ¿Para Qué nos sirve la estadística?
1) Enseñar al estudiante a organizar y resumir
datos
2) Enseñarle cómo tomar decisiones respecto a
un gran volumen de datos al examinar sólo
una pequeña parte de ellos.
• Los conceptos y métodos necesarios para
logar el primer objetivo se presentan bajo el
título de estadística descriptiva, y el segundo
objetivo se logra mediante el estudio de lo que
se conoce como estadística inferencial.
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7. ¿QUIÉN USA ESTADÍSTICA?
• Las técnicas estadísticas se usan ampliamente
por personas en áreas de la Medicina, Biología,
Psicología, ...etc. por tanto la Estadística no
sólo es algo más, sino que se convierte en la
única herramienta que, hoy por hoy, permite
dar luz y obtener resultados, beneficios,
justifica las decisiones que tomamos con
nuestros pacientes y nos conduce a esforzarnos
por alcanzar la imparcialidad en el desarrollo de
políticas sanitarias.
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8. CLASIFICACIÓN
Se encarga de resumir, analizar,
describir y presentar los datos
utilizando métodos numéricos y
gráficos
Aquella que a partir de datos muestrales
y a través del cálculo de probabilidades,
efectúa estimaciones, predicciones
conclusiones u otras generalizaciones
sobre un conjunto de datos.

9. La estadística descriptiva, Se encarga de resumir, analizar,
describir y presentar los datos utilizando métodos numéricos y
gráficos
É sta incluye la:
• Distribución de frecuencias
• Medidas de tendencia central
• Medidas de variabilidad
•Medidas de posición
• Gráficas
• Puntuaciones Z.
Estadística
descriptiva

10. Estadística inferencial
La estadística inferencial, Se utiliza para probar hipó tesis y estimar parámetros, es aquella que a
partir de datos muestrales y a través del cálculo de probabilidades, efectúa estimaciones, predicciones
conclusiones sobre un conjunto de datos en base a una informació n obtenida a partir de una muestra.
Estadística
Inferencial

11. POBLACIÓN Y MUESTRA
• Una población es un conjunto de elementos con
alguna característica en común, se denota en su
nomenclatura como (N) y tenemos población Finita y
población Infinita.
• Una muestra es una porción, o parte, de la población
de interés. Y se denota como (n)
• Parámetro: característica numérica de la población
• Estadístico: característica numérica de la muestra.
• Variable: es una característica que puede tomar
diferentes valores ej. Género, edad, altura, color T,
PA, FR, FC etc.
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12. TIPOS DE VARIABLES
• Variable cualitativa o de atributos: se refiere a
propiedades de los objetos en estudio, no
puede ser medidas en términos de la
cantidad, se determina la presencia o
ausencia de ella, ej. Estado civil, género
lugar de nacimiento, profesión diagnóstico
color de los ojos etc.
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13. – NOMINAL: los datos sólo se puede clasificar en
categorías, no se pueden ordenar.
• EJEMPLO: color , sexo, afiliación religiosa
– NIVEL ORDINAL: involucra datos que se pueden
ordenar, pero no es posible determinar las
diferencias entre los valores de los datos o no
tienen significado.
• EJEMPLO: Medallas en una competencia olímpica
• Condición socioeconómica: alta media baja.

14. TIPOS DE VARIABLES
• Variable cuantitativa: son aquellas cuya
magnitud puede ser medida en términos
numéricos los valores de los fenómenos se
encuentran distribuidos a lo largo de una
escala. Ej. Peso, talla, ingresos
• Las variables cuantitativas se pueden clasificar como
discretas o continuas:
• VARIABLES DISCRETAS: son aquellas que pueden tomar
solamente un número finito de valores , debido a que la unidad
de medida no puede ser fraccionada. Ej. No de hijos. No de
consultas
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15. VARIABLES CONTINUAS: son aquellas cuya unidad
de medición utilizada en la escala puede ser
subdividida en forma infinita. Ej. Talla temperatura,
peso tiempo en ser atendido etc.
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16. Resumen de tipos de variables
C u a lit a t iv o s o d e a t r ib u t o s
( G r u p o s a n g u í n e o )
d is c r e t o s
( n ú m e r o d e h ijo s )
c o n tin u o s
( p e s o , t a lla )
C u a n t it a t iv o s o n u m é r ic o s
D A T O S
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OrdinalNominal
Dicotómicas
Politómicas

17. Dato: es el resultado de observar, contar o medir una
característica especifica de interés.
Información: Conjunto de datos que tienen
Significado. El procesamiento de los datos
finaliza con la información. Un ejemplo de
información es e informe de radiodiagnóstico
o un indicador con su estándar y criterio.

18. CONOCIMIENTO
• Formalización de relaciones entre los elementos de
los datos y de la información.
• Por ejemplo, en función de datos e información se
realiza un diagnóstico.
• Esto permite hacer un pronóstico.
• Los datos y la información son la base para modificar
el pronóstico mediante intervenciones.
• Es evidente, de lo anterior, que el conocimiento más
útil es el científico que sirve para predecir en función
de los datos e información obtenida.
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19. Fuentes de datos estadísticos
• Los problemas de investigación suelen requerir
datos publicados. Se pueden encontrar
estadísticas relacionadas en artículos
publicados, revistas y periódicos.
• No todos los temas disponen de datos
publicados. En esos casos, la información
deberá recolectarse y analizarse.
• Una manera de recolectar datos es mediante
encuestas.
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20. NIVELES DE MEDICIÓN
DE LOS DATOS
– MUTUAMENTE EXCLUYENTE: cuando una
persona, objeto o medición se ha de incluir en tan
sólo una categoría.
– MUTUAMENTE INCLUYENTE: cuando una persona,
objeto o medición se ha de incluir en dos
categorías.
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21. GRACIAS PORGRACIAS POR
SUSU