Este documento presenta la introducción a un curso de Bioestadística I para estudiantes de enfermería. El curso cubrirá temas como estadística descriptiva, medidas de tendencia central y dispersión, y tipos de variables. El objetivo es proporcionar a los estudiantes las herramientas estadísticas necesarias para comprender publicaciones biomédicas y realizar análisis sencillos. El curso se dictará a través de exposiciones teóricas y trabajos prácticos individuales y grupales, y la acredit

1. BIOESTADÍSTICA I
Primer Ciclo, Módulo II
Licenciatura en Enfermería
MSc. Andrés Canavero
acanavero@gmail.com

2. INTRODUCCIÓN
• El curso de Bioestadística I pertenece al segundo módulo del primer ciclo del plan de
estudios 93 de la carrera de Licenciatura en Enfermería.
• Curso de 20 hs.
• El curso se desarrollará a través de exposiciones teóricas y trabajos prácticos
(individuales y grupales).
• La acreditación se realizará a través de un único parcial.
Responsable del Curso: MSc. Andrés Canavero
OBJETIVOS DEL CURSO
• Proporcionar al estudiante de enfermería los conocimientos necesarios para permitirle leer
los métodos estadísticos y los comentarios que aparecen en las publicaciones biomédicas.
• Proporcionar a los estudiantes los medios para realizar ellos mismos análisis sencillos.

3. UNIDADES TEMÁTICAS
1. Introducción a la Bioestadística
• Funciones de la bioestadística, objetivos, alcance, limitaciones.
• Definición primaria: población o universo, muestra.
• Estadística descriptiva y estadística inferencial o inductiva. Inferencia y predicción;
parámetros y estadísticas.
• Método científico Hipotético-Deductivo (MHD).
• Tipos de variables y escalas de medición.
2. Presentación de los datos
• Datos simples. Datos agrupados. Tablas de frecuencias y distribución de frecuencias
(frecuencias absolutas, relativas, acumuladas, proporcionales).
• Datos agrupados en clases e intervalos.
• Representaciones gráficas. Diagramas de barras, histogramas, polígonos de frecuencias.
3. Medidas de tendencia central
• Media aritmética, mediana, modo o moda.
• Cálculo y comparación de todos ellos.
4. Medidas de dispersión
• Amplitud, rango o recorrido. Desviación media. Varianza y desviación típica o estándar,
coeficiente de variabilidad o variación.
• Cálculo y comparación de todos ellos.

4. 1. Introducción a la Bioestadística
• Funciones de la bioestadística, objetivos, alcance, limitaciones.
Estadística:
Es el campo del estudio relacionado con a) la recopilación, organización y resumen de
los datos y b) la obtención de inferencias acerca de un conjunto de datos cuando sólo
se observa una parte de ellos.
Se trata del arte de la decisión frente a la incertidumbre.
Utilidad de la estadística en ciencias
1. La estadística nos permite describir variación asociada a atributos y datos biológicos,
sociales, etc.
2. Nos permite realizar inferencias (e.g., determinar si existen o no diferencias entre dos o
más condiciones).
Bioestadística
Cuando los datos que se analizan se obtienen de las ciencias biológicas y de la medicina,
se utiliza el término bioestadística.

5. 1. Introducción a la Bioestadística
• Definición primaria: población o universo, muestra.
... la población de estudio es definida por el observador y corresponde al conjunto
completo de sujetos que pueden potencialmente aportar con mediciones, y sobre el cual
nos interesa realizar inferencias.
Una población estadística existe en un espacio y tiempo determinado y es una entidad real,
pero sus límites pueden ser inconmensurables (ej. todo el universo). Sus límites quedan
definidos por nuestro interés o propósito.
Podríamos obtener conclusiones muy precisas por ejemplo si realizáramos un censo y
pudiéramos calcular directamente los parámetros la población.
POBLACIÓN
Parámetros
Censo: medición de la variable bajo estudio
en todas las unidades de la población.
Parámetros:
• Propiedades o características fijas y únicas de una población estadística (e.g. media, varianza).
• Los parámetros son inamovibles y describen una población.

6. 1. Introducción a la Bioestadística
• Estadística descriptiva y estadística inferencial o inductiva. Inferencia y predicción;
parámetros y estadísticas o estadígrafos.
Una parte de la estadística, conocida como estadística descriptiva,
proporciona estadígrafos asociados a las muestras.
Parámetros
POBLACIÓN
MUESTRA
Estadígrafos
Una muestra es un
subconjunto de sujetos de la
población estudiada.

7. 1. Introducción a la Bioestadística
• Estadística descriptiva y estadística inferencial o inductiva. Inferencia y predicción;
parámetros y estadísticas o estadígrafos.
Una parte de la estadística, conocida como estadística descriptiva,
proporciona estadígrafos asociados a las muestras.
Parámetros
POBLACIÓN
MUESTRA
Estadígrafos ¿Cuál es la
importancia de tener
buenos estadígrafos?
Si tenemos buenos estadígrafos entonces podemos realizar inferencias sobre los
parámetros de la población, a partir de las muestras.

8. 1. Introducción a la Bioestadística
• Estadística descriptiva y estadística inferencial o inductiva. Inferencia y predicción;
parámetros y estadísticas o estadígrafos.
Estadística inferencial:
Es el proceso de hacer enunciados o afirmaciones acerca de una población basados
en los resultados obtenidos en las muestras de dicha población.
Parámetros
POBLACIÓN
MUESTRA
Estadígrafos

9. 1. Introducción a la Bioestadística
• Método científico Hipotético-Deductivo (MHD).
Método hipotético-deductivo: la ciencia se inicia con conceptos no derivados de la
experiencia del mundo que está "ahí afuera", sino postulados en forma de hipótesis
por el investigador, por medio de su intuición y conocimientos previos (Teoría).
Las hipótesis o explicaciones nunca pueden ser probadas, aceptadas, en forma
definitiva y siempre están expuestas a ser falsificadas.
Hipótesis: proposición informativa sobre un
fenómeno; explicación potencial de cómo una parte
del mundo funciona.
Predicción: consecuencia concreta derivada de las
hipótesis.
FALSACIONISMO
El conocimiento científico no avanza confirmando
nuevas leyes, sino descartando leyes que
contradicen la experiencia.

10. 1. Introducción a la Bioestadística
• Método científico Hipotético-Deductivo (MHD).
Observación de un fenómeno o
patrón de interés
Hipótesis
Predicción
Observación, Experimento
Resultados
inconsistentes con
predicciones
Resultados
consistentes con
predicciones
Rechazo y elimino
la hipótesis
NO Rechazo la
hipótesis
TEORÍA
Razonamiento lógico
Deductivo e Inductivo Intuición, modelos
Generación de
datos relevantes:
diseño de
muestreo
Análisis de
datos,
interpretación
de resultados

11. 1. Introducción a la Bioestadística
• Tipos de variables y escalas de medición.
Naturaleza de los datos
Información
registrada
Datos
Variables
Propiedad medida en cada unidad mínima de
muestreo es nuestra variable, carácter, o
atributo.
Independientes
(factores)
Dependientes
(respuesta)
número

12. 1. Introducción a la Bioestadística
• Tipos de variables y escalas de medición.
Número de variables
Cuando registramos solo una variable a cada sujeto experimental tenemos un
conjunto de datos univariado
Cuando se registran dos variables a cada sujeto o condición experimental, se
habla de un conjunto bivariado, y eventualmente, multivariado.