Este documento presenta conceptos básicos de epidemiología clínica, incluyendo estimación de parámetros poblacionales, intervalos de confianza, e inferencia estadística. Explica cómo se usan las muestras para estimar características de la población general y cómo los intervalos de confianza permiten aproximarse a los valores reales con cierto grado de certeza. También cubre los pasos básicos para realizar pruebas de hipótesis estadísticas.
El documento habla sobre conceptos relacionados con la medición del riesgo en salud pública. Explica que el riesgo se puede medir comparando tasas de prevalencia e incidencia entre poblaciones para inferir asociaciones. También define conceptos como riesgo absoluto, riesgo relativo, razón de probabilidades y cómo se calculan y utilizan estas medidas para establecer la fuerza de la asociación entre un factor y un resultado de salud.
Este documento presenta una introducción a los diferentes tipos de estudios epidemiológicos. Explica brevemente los estudios descriptivos, observacionales y experimentales, así como los diseños transversales, de cohortes y de casos y controles. También define conceptos clave como la triada epidemiológica, las medidas de asociación y los posibles sesgos y errores en los estudios. El objetivo es proveer una visión general de los principales elementos de la epidemiología para el análisis de enfermedades.
El documento describe diferentes medidas de asociación epidemiológicas que evalúan la fuerza de la asociación entre una enfermedad y un factor. Explica el riesgo relativo, que compara las tasas de incidencia de la enfermedad entre expuestos vs no expuestos, y la razón de posibilidades, usada en estudios de casos y controles. También define el riesgo atribuible, que mide el impacto de eliminar un factor de riesgo, incluyendo el riesgo atribuible poblacional porcentual.
Este documento describe los conceptos de incidencia y prevalencia, que son medidas clave para comprender cómo se propagan los daños a la salud en una población. La incidencia mide la velocidad de propagación al contar los nuevos casos en un período de tiempo, mientras que la prevalencia mide la magnitud al contar todos los casos presentes. La prevalencia depende de la incidencia y la duración de la enfermedad. También se explica la necesidad de ajustar las tasas cuando se comparan poblaciones con estructuras diferentes.
Este documento explica los conceptos de incidencia, prevalencia, incidencia absoluta, incidencia relativa y prevalencia de punto. La incidencia se define como el número de casos nuevos de una enfermedad que ocurren durante un período de tiempo específico. La prevalencia incluye tanto los casos nuevos como los existentes. La incidencia absoluta es el número de eventos dividido por el tiempo de observación, mientras que la incidencia relativa relaciona los eventos con la población observada y el tiempo. La prevalencia de punto mide los casos exist
Este documento describe los estudios ecológicos en epidemiología. Estos estudios analizan la relación entre factores de riesgo y resultados de salud a nivel de poblaciones. El documento define los estudios ecológicos, discute sus ventajas y desventajas, y describe los tipos de diseños ecológicos, el muestreo, y los métodos de análisis estadístico como la regresión lineal para determinar la asociación entre variables.
Este documento describe la cadena epidemiológica de la rabia, sus objetivos, virus, clasificación de casos, transmisión, signos clínicos en humanos y perros, prevención, vigilancia y tratamiento. El resumen es: 1) La rabia se transmite a través de la saliva de animales infectados, 2) Los síntomas incluyen fiebre, hidrofobia y parálisis, 3) La prevención incluye vacunar animales y tratar a personas mordidas.
El documento habla sobre conceptos relacionados con la medición del riesgo en salud pública. Explica que el riesgo se puede medir comparando tasas de prevalencia e incidencia entre poblaciones para inferir asociaciones. También define conceptos como riesgo absoluto, riesgo relativo, razón de probabilidades y cómo se calculan y utilizan estas medidas para establecer la fuerza de la asociación entre un factor y un resultado de salud.
Este documento presenta una introducción a los diferentes tipos de estudios epidemiológicos. Explica brevemente los estudios descriptivos, observacionales y experimentales, así como los diseños transversales, de cohortes y de casos y controles. También define conceptos clave como la triada epidemiológica, las medidas de asociación y los posibles sesgos y errores en los estudios. El objetivo es proveer una visión general de los principales elementos de la epidemiología para el análisis de enfermedades.
El documento describe diferentes medidas de asociación epidemiológicas que evalúan la fuerza de la asociación entre una enfermedad y un factor. Explica el riesgo relativo, que compara las tasas de incidencia de la enfermedad entre expuestos vs no expuestos, y la razón de posibilidades, usada en estudios de casos y controles. También define el riesgo atribuible, que mide el impacto de eliminar un factor de riesgo, incluyendo el riesgo atribuible poblacional porcentual.
Este documento describe los conceptos de incidencia y prevalencia, que son medidas clave para comprender cómo se propagan los daños a la salud en una población. La incidencia mide la velocidad de propagación al contar los nuevos casos en un período de tiempo, mientras que la prevalencia mide la magnitud al contar todos los casos presentes. La prevalencia depende de la incidencia y la duración de la enfermedad. También se explica la necesidad de ajustar las tasas cuando se comparan poblaciones con estructuras diferentes.
Este documento explica los conceptos de incidencia, prevalencia, incidencia absoluta, incidencia relativa y prevalencia de punto. La incidencia se define como el número de casos nuevos de una enfermedad que ocurren durante un período de tiempo específico. La prevalencia incluye tanto los casos nuevos como los existentes. La incidencia absoluta es el número de eventos dividido por el tiempo de observación, mientras que la incidencia relativa relaciona los eventos con la población observada y el tiempo. La prevalencia de punto mide los casos exist
Este documento describe los estudios ecológicos en epidemiología. Estos estudios analizan la relación entre factores de riesgo y resultados de salud a nivel de poblaciones. El documento define los estudios ecológicos, discute sus ventajas y desventajas, y describe los tipos de diseños ecológicos, el muestreo, y los métodos de análisis estadístico como la regresión lineal para determinar la asociación entre variables.
Este documento describe la cadena epidemiológica de la rabia, sus objetivos, virus, clasificación de casos, transmisión, signos clínicos en humanos y perros, prevención, vigilancia y tratamiento. El resumen es: 1) La rabia se transmite a través de la saliva de animales infectados, 2) Los síntomas incluyen fiebre, hidrofobia y parálisis, 3) La prevención incluye vacunar animales y tratar a personas mordidas.
El documento discute los conceptos clave para determinar las causas y efectos en hatos ganaderos. Explica que es importante entender las redes de causalidad complejas que involucran factores a diferentes niveles, como también los tiempos entre la causa y el efecto. Resalta la necesidad de identificar los determinantes clave que se pueden modificar para controlar problemas, en vez de enfocarse solo en tratamientos.
Este documento describe los indicadores en salud. Explica que un indicador es una medida cuantitativa o cualitativa que proporciona información relevante sobre el estado de salud, factores asociados a la salud y desempeño del sistema de salud. Luego describe las características, tipos e importancia de los indicadores, así como fuentes de información comunes y mediciones utilizadas en epidemiología como frecuencias absolutas, relativas, tasas e índices.
Este documento describe los principales aspectos del método epidemiológico. Explica que la epidemiología es una ciencia compleja que se nutre de diversas áreas y que utiliza el método científico para estudiar problemas de salud de grupos humanos. Describe las dos fases del método epidemiológico - descriptiva y analítica - y los pasos que comprende un estudio epidemiológico como definir el problema, formular hipótesis, establecer objetivos, recolectar e interpretar datos, y comunicar conclusiones.
El documento explica diferentes tipos de tasas que se usan en epidemiología para medir y comparar la ocurrencia de eventos de salud, como tasas de mortalidad. Define tasas crudas y ajustadas/estandarizadas, y da ejemplos de tasas de mortalidad general, específicas por edad y causa, y de mortalidad infantil. Explica que las tasas ajustadas corrigen factores como la edad para hacer comparaciones más precisas entre poblaciones.
¿Cómo se mide la enfermedad? ¿Cuál es la diferencia entre incidencia y prevalencia? ¿que tipo de estudios sirven para medir la incidencia? ¿Qué relación existe entre incidencia y prevalencia?
La vigilancia epidemiológica es un proceso continuo de observación y evaluación de la situación de salud de la población que permite identificar cambios para tomar acciones oportunas. Recolecta, analiza e interpreta datos sistemáticamente de fuentes como notificaciones de casos, registros y rumores para mantener actualizado el conocimiento de enfermedades, establecer riesgos, formular medidas de control, y evaluar su efectividad.
Este documento describe conceptos básicos de epidemiología clínica. Explica que la epidemiología estudia la distribución y determinantes de problemas de salud en poblaciones. Define medidas de frecuencia como incidencia y prevalencia que indican cuán común es un problema de salud. También cubre medidas de asociación que evalúan la fuerza de la relación entre una exposición y resultado, y medidas de impacto que cuantifican el efecto de exposiciones sobre la salud de grupos.
Definicíon de prevalencia.
Definicíon y formula de prevalencia puntual con unos ejemplos.
Definicíon y formula de prevalencia de periodo con unos ejemplos.
Factores Que Inflyuen Sobre La Tasa De Prevalencia.
Definición de incidencia.
Definición y formula de incidencia acumulada con unos ejemplos.
Definición y formula de densidad de incidencia con unos ejemplos.
Este documento presenta conceptos fundamentales de epidemiología como epidemia, endemia, pandemia, epizootia, epifitia y zoonosis. Explica las características personales de interés para la epidemiología como factores demográficos, biológicos, sociales, hábitos y genéticos. También define términos como proporción, tasas, razón, mortalidad general y específica, letalidad, prevalencia puntual e incidencia. Por último, describe los elementos clave en la historia natural de una enfermedad
El documento presenta una introducción a la epidemiología, definiéndola como el estudio de la distribución y determinantes de las enfermedades en poblaciones humanas. Explica que la epidemiología describe el estado de salud de una población, identifica factores de riesgo, y predice la magnitud y distribución de enfermedades para controlarlas mediante medidas preventivas. También analiza las aplicaciones de la epidemiología en los campos etiológico, clínico y administrativo para investigar condiciones de salud, evaluar tratamientos, y administr
¿Cómo se mide la relación entre dos variables? ¿En cada estudio que medida de asociación se utiliza? ¿Cómo se evalúa el riesgo atribuible a una exposición? ¿Cómo se evalúa la reducción del riesgo?
Descripcion Y Mediciones EpidemiologicasPaola Torres
Este documento describe conceptos y medidas clave en epidemiología. La epidemiología estudia la distribución y determinantes de eventos relacionados con la salud en poblaciones. Se divide en ramas descriptiva, analítica, experimental y ecoepidemiología. Usa un método científico para describir fenómenos de salud y analizar su frecuencia, causas y factores de riesgo. Importantes medidas incluyen incidencia, prevalencia, riesgo relativo y odds ratio. La epidemiología se diferencia de la medicina clínica en su enfoque en grup
El documento define la epidemiología como el estudio de la distribución y los determinantes del estado de salud y enfermedad en poblaciones específicas y su aplicación al control de problemas de salud. Los objetivos de la epidemiología incluyen identificar causas y factores de riesgo de enfermedades, determinar su extensión, estudiar su historia natural y pronóstico, evaluar medidas preventivas y de tratamiento, y proveer una base para el desarrollo de políticas de salud. También se describen conceptos clave como tasas, razones, indicadores
La epidemiología estudia los procesos de salud y enfermedad que afectan a las poblaciones. Se interesa por conocer cómo se distribuyen y las causas de los fenómenos de salud y enfermedad en las poblaciones. Es una ciencia interdisciplinaria que utiliza métodos científicos como la observación, descripción, formulación de hipótesis y verificación para comprender los factores que influyen en la salud de las poblaciones.
Este documento trata sobre la causalidad en epidemiología. Explica diferentes modelos de causalidad como el determinista, multicasual, determinista modificado y probabilístico. También describe criterios de causalidad como fuerza de asociación, secuencia temporal y dosis-respuesta. El objetivo principal de la epidemiología es contribuir a la prevención de enfermedades mediante el descubrimiento de las causas y posibles métodos para alterarlas.
El documento presenta una introducción a los indicadores de salud. Explica que los indicadores intentan medir sucesos colectivos de forma cuantitativa o cualitativa para respaldar acciones políticas y evaluar logros. Se clasifican los indicadores de salud en epidemiológicos y operacionales. Finalmente, ofrece ejemplos de posibles indicadores que podrían usarse para evaluar programas de salud infantil como el estado nutricional, tasas de inmunización y mortalidad.
El documento describe diferentes medidas de asociación utilizadas en epidemiología para cuantificar la relación entre un factor de riesgo y un efecto. Explica los tipos de estudios epidemiológicos y las medidas aplicadas a cada uno, como el riesgo relativo en estudios de cohorte y la razón de ventajas en estudios caso-control. También define medidas como el riesgo atribuible y la fracción etiológica que indican el impacto de los factores de riesgo.
¿En qué debe consistir la investigación epidemiológica? ¿Qué fases debe seguir?
• ¿Qué tipos de estudios epidemiológicos existen? ¿cómo se clasifican?
• ¿En qué consistentes los estudios descriptivos observacionales? ¿Qué ventajas y limitaciones tienen?
• ¿Cuáles son los estudios propios de la epidemiología ambiental?
El documento resume la rabia como una zoonosis viral endémica en el Perú que causa una encefalitis aguda letal. Describe los ciclos de transmisión entre animales silvestres y domésticos como perros, y la transmisión a humanos principalmente por mordeduras. Explica la epidemiología, etiología, patogenia, signos clínicos y diagnóstico de laboratorio de la rabia. Se enfoca en la rabia urbana transmitida por perros y la rabia silvestre transmitida por murciélagos hematófagos
Este documento proporciona información sobre un curso de actualización en estadística aplicada a la salud. El objetivo del curso es brindar conocimientos actualizados en estadística para mejorar la calidad de los sistemas de información en salud. El documento también explica conceptos básicos de estadística descriptiva e inferencial y cómo se pueden usar las estadísticas en el campo de la salud.
05 Variables Epidemiologicas Tiempo Lugar PersonaAngel Montoya
El documento explica las variables epidemiológicas de tiempo, lugar y persona que se estudian para determinar a los individuos y poblaciones en riesgo, conocer la etiología de las enfermedades, predecir hipótesis sobre los agentes causales y establecer asociaciones causales entre enfermedades y factores ambientales o características personales.
El documento discute los conceptos clave para determinar las causas y efectos en hatos ganaderos. Explica que es importante entender las redes de causalidad complejas que involucran factores a diferentes niveles, como también los tiempos entre la causa y el efecto. Resalta la necesidad de identificar los determinantes clave que se pueden modificar para controlar problemas, en vez de enfocarse solo en tratamientos.
Este documento describe los indicadores en salud. Explica que un indicador es una medida cuantitativa o cualitativa que proporciona información relevante sobre el estado de salud, factores asociados a la salud y desempeño del sistema de salud. Luego describe las características, tipos e importancia de los indicadores, así como fuentes de información comunes y mediciones utilizadas en epidemiología como frecuencias absolutas, relativas, tasas e índices.
Este documento describe los principales aspectos del método epidemiológico. Explica que la epidemiología es una ciencia compleja que se nutre de diversas áreas y que utiliza el método científico para estudiar problemas de salud de grupos humanos. Describe las dos fases del método epidemiológico - descriptiva y analítica - y los pasos que comprende un estudio epidemiológico como definir el problema, formular hipótesis, establecer objetivos, recolectar e interpretar datos, y comunicar conclusiones.
El documento explica diferentes tipos de tasas que se usan en epidemiología para medir y comparar la ocurrencia de eventos de salud, como tasas de mortalidad. Define tasas crudas y ajustadas/estandarizadas, y da ejemplos de tasas de mortalidad general, específicas por edad y causa, y de mortalidad infantil. Explica que las tasas ajustadas corrigen factores como la edad para hacer comparaciones más precisas entre poblaciones.
¿Cómo se mide la enfermedad? ¿Cuál es la diferencia entre incidencia y prevalencia? ¿que tipo de estudios sirven para medir la incidencia? ¿Qué relación existe entre incidencia y prevalencia?
La vigilancia epidemiológica es un proceso continuo de observación y evaluación de la situación de salud de la población que permite identificar cambios para tomar acciones oportunas. Recolecta, analiza e interpreta datos sistemáticamente de fuentes como notificaciones de casos, registros y rumores para mantener actualizado el conocimiento de enfermedades, establecer riesgos, formular medidas de control, y evaluar su efectividad.
Este documento describe conceptos básicos de epidemiología clínica. Explica que la epidemiología estudia la distribución y determinantes de problemas de salud en poblaciones. Define medidas de frecuencia como incidencia y prevalencia que indican cuán común es un problema de salud. También cubre medidas de asociación que evalúan la fuerza de la relación entre una exposición y resultado, y medidas de impacto que cuantifican el efecto de exposiciones sobre la salud de grupos.
Definicíon de prevalencia.
Definicíon y formula de prevalencia puntual con unos ejemplos.
Definicíon y formula de prevalencia de periodo con unos ejemplos.
Factores Que Inflyuen Sobre La Tasa De Prevalencia.
Definición de incidencia.
Definición y formula de incidencia acumulada con unos ejemplos.
Definición y formula de densidad de incidencia con unos ejemplos.
Este documento presenta conceptos fundamentales de epidemiología como epidemia, endemia, pandemia, epizootia, epifitia y zoonosis. Explica las características personales de interés para la epidemiología como factores demográficos, biológicos, sociales, hábitos y genéticos. También define términos como proporción, tasas, razón, mortalidad general y específica, letalidad, prevalencia puntual e incidencia. Por último, describe los elementos clave en la historia natural de una enfermedad
El documento presenta una introducción a la epidemiología, definiéndola como el estudio de la distribución y determinantes de las enfermedades en poblaciones humanas. Explica que la epidemiología describe el estado de salud de una población, identifica factores de riesgo, y predice la magnitud y distribución de enfermedades para controlarlas mediante medidas preventivas. También analiza las aplicaciones de la epidemiología en los campos etiológico, clínico y administrativo para investigar condiciones de salud, evaluar tratamientos, y administr
¿Cómo se mide la relación entre dos variables? ¿En cada estudio que medida de asociación se utiliza? ¿Cómo se evalúa el riesgo atribuible a una exposición? ¿Cómo se evalúa la reducción del riesgo?
Descripcion Y Mediciones EpidemiologicasPaola Torres
Este documento describe conceptos y medidas clave en epidemiología. La epidemiología estudia la distribución y determinantes de eventos relacionados con la salud en poblaciones. Se divide en ramas descriptiva, analítica, experimental y ecoepidemiología. Usa un método científico para describir fenómenos de salud y analizar su frecuencia, causas y factores de riesgo. Importantes medidas incluyen incidencia, prevalencia, riesgo relativo y odds ratio. La epidemiología se diferencia de la medicina clínica en su enfoque en grup
El documento define la epidemiología como el estudio de la distribución y los determinantes del estado de salud y enfermedad en poblaciones específicas y su aplicación al control de problemas de salud. Los objetivos de la epidemiología incluyen identificar causas y factores de riesgo de enfermedades, determinar su extensión, estudiar su historia natural y pronóstico, evaluar medidas preventivas y de tratamiento, y proveer una base para el desarrollo de políticas de salud. También se describen conceptos clave como tasas, razones, indicadores
La epidemiología estudia los procesos de salud y enfermedad que afectan a las poblaciones. Se interesa por conocer cómo se distribuyen y las causas de los fenómenos de salud y enfermedad en las poblaciones. Es una ciencia interdisciplinaria que utiliza métodos científicos como la observación, descripción, formulación de hipótesis y verificación para comprender los factores que influyen en la salud de las poblaciones.
Este documento trata sobre la causalidad en epidemiología. Explica diferentes modelos de causalidad como el determinista, multicasual, determinista modificado y probabilístico. También describe criterios de causalidad como fuerza de asociación, secuencia temporal y dosis-respuesta. El objetivo principal de la epidemiología es contribuir a la prevención de enfermedades mediante el descubrimiento de las causas y posibles métodos para alterarlas.
El documento presenta una introducción a los indicadores de salud. Explica que los indicadores intentan medir sucesos colectivos de forma cuantitativa o cualitativa para respaldar acciones políticas y evaluar logros. Se clasifican los indicadores de salud en epidemiológicos y operacionales. Finalmente, ofrece ejemplos de posibles indicadores que podrían usarse para evaluar programas de salud infantil como el estado nutricional, tasas de inmunización y mortalidad.
El documento describe diferentes medidas de asociación utilizadas en epidemiología para cuantificar la relación entre un factor de riesgo y un efecto. Explica los tipos de estudios epidemiológicos y las medidas aplicadas a cada uno, como el riesgo relativo en estudios de cohorte y la razón de ventajas en estudios caso-control. También define medidas como el riesgo atribuible y la fracción etiológica que indican el impacto de los factores de riesgo.
¿En qué debe consistir la investigación epidemiológica? ¿Qué fases debe seguir?
• ¿Qué tipos de estudios epidemiológicos existen? ¿cómo se clasifican?
• ¿En qué consistentes los estudios descriptivos observacionales? ¿Qué ventajas y limitaciones tienen?
• ¿Cuáles son los estudios propios de la epidemiología ambiental?
El documento resume la rabia como una zoonosis viral endémica en el Perú que causa una encefalitis aguda letal. Describe los ciclos de transmisión entre animales silvestres y domésticos como perros, y la transmisión a humanos principalmente por mordeduras. Explica la epidemiología, etiología, patogenia, signos clínicos y diagnóstico de laboratorio de la rabia. Se enfoca en la rabia urbana transmitida por perros y la rabia silvestre transmitida por murciélagos hematófagos
Este documento proporciona información sobre un curso de actualización en estadística aplicada a la salud. El objetivo del curso es brindar conocimientos actualizados en estadística para mejorar la calidad de los sistemas de información en salud. El documento también explica conceptos básicos de estadística descriptiva e inferencial y cómo se pueden usar las estadísticas en el campo de la salud.
05 Variables Epidemiologicas Tiempo Lugar PersonaAngel Montoya
El documento explica las variables epidemiológicas de tiempo, lugar y persona que se estudian para determinar a los individuos y poblaciones en riesgo, conocer la etiología de las enfermedades, predecir hipótesis sobre los agentes causales y establecer asociaciones causales entre enfermedades y factores ambientales o características personales.
La distribución t de Student se utiliza cuando no se conoce la desviación estándar poblacional y la muestra es menor a 30. Es similar a la distribución normal pero tiene áreas mayores en los extremos. Fue descubierta por William Gosset en 1908 para realizar inferencias estadísticas cuando la desviación estándar es desconocida. Se basa en establecer intervalos de confianza y probar hipótesis utilizando los grados de libertad y un nivel de confianza. Es útil para reducir costos al permitir anális
El documento describe diferentes tipos de mediciones y diseños epidemiológicos. Explica las escalas de medición cualitativas y cuantitativas, y las mediciones de frecuencia, asociación e impacto utilizadas en epidemiología, como incidencia, prevalencia y razones de riesgo. También describe diseños observacionales como estudios transversales, longitudinales, de cohortes y casos y controles, así como sus ventajas y desventajas.
Este documento describe los conceptos de universo, muestra y técnicas de muestreo. Define un universo como el conjunto total de individuos de interés y una muestra como un subconjunto del universo. Explica dos tipos principales de muestreo: probabilístico, donde cada unidad tiene una probabilidad conocida de ser seleccionada, y no probabilístico, donde la selección depende del criterio del investigador. También describe varias técnicas de muestreo probabilístico como el muestreo aleatorio simple, estratificado y por conglomer
Este documento presenta conceptos básicos de estadística descriptiva como variables cualitativas y cuantitativas, frecuencias absolutas y relativas, medidas de tendencia central como la media, mediana y moda, y medidas de dispersión como rango, varianza y desviación estándar. Explica que la estadística descriptiva es útil para resumir y describir conjuntos de datos de una población o muestra.
E i. 2 3. fundamentos y evolución de la epidemiología. concepto de causalidad.Elizabeth_Gomez_Vega
El documento habla sobre la pasteurelosis, una enfermedad bacteriana producida por pasteurelas que viven normalmente en las vías respiratorias de los animales. Explica que el riesgo relativo es el cociente entre el riesgo en un grupo expuesto a un factor de riesgo y el riesgo en un grupo no expuesto. También define la odds ratio como la tercera medida del efecto relativo y corresponde al cociente de dos probabilidades en estudios de casos y controles donde la incidencia es desconocida.
Este documento describe los diferentes tipos de hipótesis según su naturaleza, estructura, forma lógico-lingüística, generalidad y función. Explica que las hipótesis son suposiciones teóricas que se crean para explicar y predecir problemas de investigación. Luego detalla los diferentes tipos de hipótesis según cinco categorías y provee ejemplos de cada tipo.
La epidemiología estudia la distribución y frecuencias de enfermedades en poblaciones. La cadena epidemiológica incluye la fuente de infección, mecanismos de transmisión y población susceptible. La prevención incluye controlar la fuente, mecanismos de transmisión y proteger a la población susceptible mediante vacunación e higiene.
La inversión extranjera directa en México incluye la colocación de capitales a largo plazo para crear empresas. Existen diferentes tipos como la inversión directa, de portafolios e indirecta. Los principales sectores de inversión son la industria manufacturera, el sector financiero y el comercio. Los principales inversionistas son Estados Unidos, la Unión Europea y Canadá, concentrados principalmente en el Distrito Federal. México ha firmado tratados comerciales para promover la inversión extranjera.
El documento habla sobre el Sistema Nacional de Inversión Pública (SNIP) en Perú. El SNIP establece que todos los Proyectos de Inversión Pública deben seguir el ciclo de proyecto que incluye las fases de preinversión, inversión y postinversión. Recientemente, el SNIP ha sido descentralizado y simplificado para agilizar la aprobación de proyectos y mejorar la calidad de la inversión pública.
Este documento describe los principales diseños de estudios epidemiológicos. Explica la clasificación de los estudios según si son descriptivos o analíticos, si usan unidades individuales o poblacionales, y si son experimentales u observacionales. También cubre conceptos clave como persona, lugar y tiempo, y define la población base, accesible y muestra. Finalmente, resume los estudios epidemiológicos más comunes como ensayos clínicos, de cohortes, casos y controles, transversales y ecológicos.
Tipos y modalidades de inversión extranjeraAlejo CDk
Hay dos tipos principales de inversión extranjera: inversión directa, que implica aportes al capital de una empresa constituida en el país, y puede tomar la forma de acciones, cuotas sociales o bonos; e inversiones de portafolio, que involucran la compra de valores como acciones y bonos convertibles registrados. Las modalidades de inversión incluyen la importación de maquinaria como aporte de capital, la importación de divisas para inversiones en moneda local, y aportes en especie como contribuciones tecnológicas o de mar
El documento presenta conceptos básicos sobre la inversión extranjera, incluyendo su definición como la transferencia de activos entre países para generar utilidades, con control total o parcial. Explica la diferencia entre inversión extranjera directa e indirecta, y cómo la inversión extranjera aporta financiamiento externo y está relacionada con el comercio. También describe los riesgos país y elementos de riesgo que pueden generar pérdidas para las empresas que invierten en el extranjero.
Este documento trata sobre la inversión extranjera directa en América Latina. Explica que la inversión extranjera directa implica la colocación de capitales a largo plazo en otro país para crear o adquirir empresas agrícolas, industriales o de servicios con el fin de internacionalizarse. También analiza los determinantes y clasificaciones de la inversión extranjera directa, así como su crecimiento en América Latina en las últimas décadas impulsado por factores como la búsqueda de nuevos merc
El documento define la epidemiología como el estudio de los procesos de salud y enfermedad que afectan a la población. Examina las características de los grupos afectados, cómo se distribuyen geográfica y temporalmente los eventos de salud y enfermedad, y sus causas. La epidemiología estudia el estado de salud de la población, las causas de enfermedades y cómo promover la salud y prevenir enfermedades.
El documento describe las similitudes entre el método clínico y el método epidemiológico. Ambos métodos se basan en la observación, formulación de hipótesis y verificación para estudiar problemas de salud, ya sea a nivel individual o de poblaciones. Sin embargo, el objetivo del método clínico es curar al paciente individual, mientras que el objetivo del método epidemiológico es proteger la salud de las comunidades. El documento también explica conceptos estadísticos como medidas cualitativas y cuantitativas que son útiles para
El documento describe diferentes diseños epidemiológicos, incluyendo estudios descriptivos, estudios de correlación, estudios de casos y series de casos, estudios transversales, estudios observacionales de cohorte y estudios de casos y controles, así como ensayos clínicos. Explica las características, ventajas y desventajas de cada diseño y proporciona ejemplos para ilustrarlos.
Este documento describe los conceptos básicos de la prueba de hipótesis. Explica cómo se pueden inferir parámetros poblacionales, relaciones entre variables y predicción de resultados a partir de una muestra seleccionada de una población. También cubre temas como estimación puntual, estimación por intervalos, nivel de significancia, hipótesis nula e hipótesis alterna.
Este documento describe conceptos básicos relacionados con el análisis de datos, incluyendo las definiciones de variables, tipos de variables cualitativas y cuantitativas, escalas de medición y matrices para clasificar variables. También explica conceptos como población, muestra, y cómo calcular el tamaño de muestra apropiado para estimar parámetros o comparar grupos.
Este documento trata sobre bioestadística. Define estadística descriptiva e inferencial, y explica que la bioestadística aplica métodos estadísticos a problemas de investigación en ciencias biológicas y de la salud. Describe conceptos como población, muestra, parámetro, estadístico y variables, y presenta fórmulas para calcular el tamaño de muestra para estimar parámetros y comparar grupos.
El documento presenta información sobre intervalos de confianza para parámetros poblacionales como la media, la diferencia entre medias y la varianza. Explica cómo calcular intervalos de confianza para la media poblacional basados en una muestra cuando los parámetros son conocidos o desconocidos. También cubre el cálculo de intervalos de confianza para la diferencia entre medias de dos poblaciones usando muestras independientes o emparejadas.
El primer documento discute que los resultados estadísticamente significativos de un estudio no siempre son clínicamente relevantes. El segundo documento describe un estudio que seleccionó una muestra aleatoria de 26 pacientes para detectar una diferencia del 20% en la proporción de sujetos curados entre dos grupos con un poder del 80% y un nivel de significación del 5%.
Este documento describe conceptos y medidas epidemiológicas fundamentales. Define variables, escalas de medición cualitativas y cuantitativas, y cómo se calculan proporciones, tasas y razones. También explica medidas de frecuencia como mortalidad, morbilidad, incidencia y prevalencia, y medidas de asociación como diferencias y razones para evaluar la fuerza de la asociación entre factores y enfermedades.
Este documento presenta conceptos fundamentales sobre cálculo de muestra y muestreo. Define términos como población, muestra, parámetro, estadístico, varianza poblacional e introduce diferentes tipos de muestreo como aleatorio simple, sistemático y estratificado. Explica fórmulas para calcular el tamaño de muestra para estimar medias, proporciones y correlaciones.
Medidas de Tendencia Central, Medidas de Dispersión, Histograma y la campana ...joseluissotovelasquez
Ver vídeo en Youtube: https://youtu.be/s89rVnP4_0c
Este vídeo se explica paso a paso los aspectos teóricos de las
Medidas de Tendencia Central (Media, Mediana y Moda), las Medidas de Dispersión (Rango, Desviación estándar, Varianza, Coeficiente de Variación, Error Estándar) e la gráfica de Histograma y la Campana de Gauss o distribución normal aplicado al control de calidad.
Este documento resume conceptos básicos sobre muestreo, estadísticos paramétricos e inferencia estadística. Explica la diferencia entre inferencia paramétrica y no paramétrica, tipos de muestras, estimación de parámetros a través de intervalos de confianza y pruebas de hipótesis, y proporciona ejemplos de su aplicación. También define conceptos como región crítica, nivel de significancia, pruebas paramétricas y no paramétricas, y métodos para comparar grupos usando variables cual
Este documento resume conceptos básicos de inferencia estadística como muestreo, estimación de parámetros, intervalos de confianza, prueba de hipótesis, pruebas paramétricas y no paramétricas. Explica la diferencia entre muestras independientes y pareadas y cómo aplicar pruebas estadísticas como chi cuadrado y Q de Cochran para comparar grupos en función del tipo y número de variables y muestras. El documento provee información fundamental sobre conceptos y métodos estadísticos comúnmente usados en investigación
Este documento explica las medidas de dispersión y sus usos. Resume que las medidas de dispersión como la desviación media, varianza y desviación estándar miden cuán dispersos están los valores de un conjunto de datos en torno a un valor central como la media. Estas medidas son útiles para comparar la variabilidad de conjuntos de datos y determinar qué tan confiable es la media como representación de los datos. El documento también presenta fórmulas para calcular estas medidas de dispersión para datos poblacionales y de muestra.
Introducción a la Bioestadística - Terminologíaabemen
Este documento define conceptos clave de la bioestadística y la estadística en general. Explica que la bioestadística se refiere a la aplicación de herramientas estadísticas para datos biológicos y médicos. También define términos como población, muestra, variable, parámetro, estadístico, razón, proporción y tasa. Además, distingue entre estadística descriptiva e inferencial y sus usos para describir y analizar datos, hacer inferencias sobre poblaciones y pro
Este documento resume los conceptos básicos de la estadística descriptiva e inferencial. Explica que la estadística descriptiva ayuda a organizar y presentar datos a través de tablas y gráficas, y genera estadísticas como promedios y desviaciones estándar. La estadística inferencial utiliza la probabilidad para estimar parámetros poblacionales a través de intervalos de confianza y probar hipótesis. También cubre temas como muestreo, normalidad, correlaciones y pruebas estadísticas
Este documento resume el uso de la prueba t de Student para comparar medias entre dos grupos. Explica que la prueba t se puede usar para comparar una variable cuantitativa entre dos categorías de una variable cualitativa, ya sea para muestras independientes o emparejadas. Proporciona un ejemplo sobre cómo usar la prueba t para evaluar si fumar afecta los niveles de agregación plaquetaria antes y después de fumar.
El documento proporciona información sobre conceptos estadísticos básicos como variables, muestras, parámetros, escalas de medición, razones, proporciones, frecuencias y tasas. Define cada concepto y proporciona ejemplos ilustrativos para explicarlos.
Este documento proporciona una introducción a los conceptos básicos de estadística descriptiva, incluidas las definiciones de población, muestra, variable, parámetro, estadístico y estimador. Explica cómo resumir datos cualitativos mediante frecuencias absolutas y relativas, y datos cuantitativos a través de medidas de tendencia central como la media, mediana y moda, así como medidas de dispersión como el rango, varianza y desviación estándar. También describe representaciones gráficas comunes como diagramas de barras e hist
El documento resume los conceptos clave del contraste de medias. Explica que este análisis responde a dos preguntas: 1) Si existe una diferencia estadísticamente significativa entre dos grupos, y 2) Cuál es la magnitud de dicha diferencia. Para responder a la primera pregunta se utiliza la prueba t de Student, mientras que para la segunda se calcula el tamaño del efecto d, el cual indica la diferencia en términos de desviaciones estándar.
Este informe presenta un análisis estadístico descriptivo de cuatro variables, dos cuantitativas y dos cualitativas, de una muestra de datos. Se calculan medidas de tendencia central, dispersión y posición para las variables cuantitativas, y se muestran las frecuencias de las variables cualitativas en tablas y gráficos. Los resultados muestran que la mayoría de los participantes reportan una comunicación familiar moderada y un nivel medio de medicalización, raramente consumen hachís, y usualmente usan preservativos
Estimacion puntual, propiedades de las estimaciones; estimacion por intervalo...Alexander Flores Valencia
Este documento presenta información sobre estimaciones puntuales y por intervalos para la media y la probabilidad de éxito binomial. Explica que una estimación puntual usa un solo valor de la muestra para estimar un parámetro poblacional, mientras que una estimación por intervalos provee un rango de valores que probablemente incluya al parámetro. También define intervalos de confianza y cómo se pueden calcular para la media cuando la desviación estándar poblacional es conocida o desconocida.
Este documento presenta conceptos básicos sobre cálculos muestrales como población, muestra, parámetro, estadístico, varianza poblacional, inferencia estadística, error muestral y nivel de confianza. Luego explica fórmulas para calcular el tamaño de muestra para estimar la media, proporción y correlación de una población, así como para estudios de casos y controles y cohortes. Finalmente incluye ejemplos numéricos de cálculos de tamaño muestral.
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1) El documento describe la epidemiología, aspectos clínicos, prevención y control del dengue en el Perú. 2) El dengue es transmitido principalmente por la picadura del mosquito Aedes aegypti y representa una amenaza importante para la salud pública en las Américas. 3) La enfermedad puede manifestarse de forma leve o grave e incluso mortal, y es importante reconocer los signos de alarma para brindar tratamiento oportuno.
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5. La estimación tiene como finalidad aproximarse
al conocimiento de ciertas características de la
población: los parámetros.
Un parámetro es un número que resume alguna
característica de la población, usualmente
designado con letras griegas: :media,
:desviación estándar, : proporción
Los parámetros se estiman a partir de las
muestras por medio de las estadísticas, éstas
son cálculos en base a los datos provenientes
de la muestra.
Cristian Díaz Vélez 5
6. La Función Normal estándar tiene
(media)=0 y (desviación estándar) =1
Esto significa que entre -1.96 y 1.96, se tiene al
95 % de la distribución normal estándar
Cristian Díaz Vélez 6
8. Es el procedimiento que permite llegar a
conclusiones acerca de una población a partir
de la información que se obtiene de una
muestra seleccionada de esa población.
Se puede inferir a cerca de :
Parámetros poblacionales
Relaciones entre variables
Predicción de resultados
Cristian Díaz Vélez 8
10. Estimación puntual: Es un solo valor numérico
utilizado para estimar el parámetro
correspondiente de la población.
Estimación por intervalos : Consta de dos valores
numéricos que definen un intervalo que, con
un grado específico de confianza, incluye al
parámetro por estimar.
Cristian Díaz Vélez 10
11. Se desea conocer los niveles de glicemia de los
habitantes de un pueblo
Se tomo una muestra de sangre de cada
habitante del pueblo
Se calcula el promedio y la desviación estándar
Cristian Díaz Vélez 11
12. Estimación puntual:
Nivel de glicemia
La glicemia promedio de
70 la población es 100 mg/dl
80
90
100 μ =100
110
75 Estimación de intervalo:
85
95
195
σ = 35.6 El IC es igual a μ ± Z(σ /√n)
100
El IC: 100 ± 1.96 (35.6/ √100)
: (93 , 107)
Con una confianza de 95% el verdadero
valor de la glicemia promedio de los
habitantes se halla entre 93 a 107 mg/dl.
Cristian Díaz Vélez 12
13. Es el intervalo que contiene con determinada
confianza al valor del parámetro poblacional,
que se desea estimar.
X - (Z(σ /√n) X X + (Z(σ /√n)
Cristian Díaz Vélez 13
16. Se sospecha que el Valor del Sodio sérico de los
pacientes con Tuberculosis Miliar es diferente de
la población general
Se sustenta esta suposición en la observación de
3 pacientes que tienen la concentración de sodio
sérico menos de 140 meq/l.
El valor promedio observado de los tres
pacientes fue 137.5 meq/l.
Cristian Díaz Vélez 16
17. Los pasos solo son referenciales
No absolutos
Cristian Díaz Vélez 17
18. 1.- Establecer la Hipótesis (H0 y H1)
2.- Elección de la prueba estadística
3.- Nivel de significación
4.- Aplicación de la prueba
5.- Valor P
6.- La decisión
Cristian Díaz Vélez 18
20. Las hipótesis estadísticas son expresadas como
relación entre variables
Tradicionalmente se denomina:
Hipótesis Nula (H0), aquella que expresa que
no hay diferencia
Hipótesis Alterna (H1), aquella que expresa
que hay diferencia o asociación entre variables
Cristian Díaz Vélez 20
21. Ante la sospecha que el Valor del Sodio sérico de
los pacientes con Tuberculosis Miliar es diferente
de la población general. La hipótesis a evaluar :
H0: El nivel del sodio sérico en pacientes con
tuberculosis miliar no difiere de la población
general.
H1: El nivel del sodio sérico en pacientes con
tuberculosis miliar difiere de la población
general.
Cristian Díaz Vélez 21
22. Eficacia y seguridad del Tramadol
subcutáneo vs
endovenoso en el manejo del dolor
agudo post operatorio
en pacientes traumatológicos
Cristian Díaz Vélez 22
23. Contraste Unilateral
La Eficacia y seguridad del Tramadol subcutáneo es igual al
endovenoso en el manejo del dolor agudo post operatorio
en pacientes traumatológicos
La Eficacia y seguridad del Tramadol subcutáneo es mayor al
endovenoso en el manejo del dolor agudo post operatorio
en pacientes traumatológicos
Contraste Bilateral
La Eficacia y seguridad del Tramadol subcutáneo es igual al
endovenoso en el manejo del dolor agudo post operatorio
en pacientes traumatológicos
La Eficacia y seguridad del Tramadol subcutáneo son diferentes
al endovenoso en el manejo del dolor agudo post operatorio
en pacientes traumatológicos
Nivel de significancia: 95%
Cristian Díaz Vélez 23
24. Supongamos que en estudio se obtuvo t = 0,03
Entonces es 3%, como se uso nivel de significancia 95% (p<0,05)
Vemos que el 3% (1,5% a cada lado de la cola) es menor de 5% y estaría
en el área sombreada
Conclusión: Se rechaza la hipótesis nula, por lo tanto se acepta la hipótesis alterna
Cristian Díaz Vélez 24
25. Cuanto más grande sea la diferencia entre las
dos variables, más fácil es demostrar que la
diferencia es significativa.
Cuanto más grande es el tamaño muestral más
fácil es detectar diferencias entre los grupos.
Cristian Díaz Vélez 25
27. Existen más de 300 pruebas estadísticas básicas.
Hay dos clases de pruebas estadísticas: Las
paramétricas y las no paramétricas.
Cristian Díaz Vélez 27
28. Los valores de la variable dependiente sigan la
distribución de la curva normal. La muestra en la que
se hizo la investigación.
Las varianzas de los grupos que se comparan en una
variable dependiente sean aproximadamente iguales
(homogeneidad de las varianzas).
La variable dependiente esté medida en una escala que
sea por lo menos de intervalo, aunque este último
requisito no es compartido por todos los estadísticos.
Cuando los datos cumplen con los requisitos indicados,
especialmente con los dos primeros, las pruebas
estadísticas paramétricas exhiben su máximo poder.
Cristian Díaz Vélez 28
29. Las pruebas estadísticas no paramétricas, en
cambio, no hacen a los datos ninguna de las
exigencias que les hacen las pruebas
estadísticas paramétricas; por eso se les
denomina "pruebas estadísticas libres de
distribución".
Todas estas pruebas poseen menos poder que
las pruebas paramétricas correspondientes,
pero han demostrado ser muy útiles como
alternativas cuando no se considera apropiado
el uso de pruebas paramétricas.
Cristian Díaz Vélez 29
33. Identificar una variable dependiente
Ninguna V. ind. Una V. ind. Más de una V. ind.
V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep.
Continua Ordinal Nominal Continua Ordinal Nominal Continua Ordinal Nominal
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Para fines estadísticos una variable nominal solo se refiere a dos categorías de una
Característica. Si la característica tiene K categorías, se necesitan K-1 variables.
Cristian Díaz Vélez 33
34. 1
V. Dependiente
Continua
Interés en la Interés en la
posición dispersión
Media Varianza, DS Coef. Variación
T student Chi2 T student
Cristian Díaz Vélez 34
35. 2
Var. Depend.
Ordinal
Interés en la Interés en la
posición dispersión
Mediana Amplitud
Prueba de Willcoxon intercuartilica
Cristian Díaz Vélez 35
36. 3
V. Dependiente
nominal
Interés en la
Si posición No
Proporción Tasa
Desenlace Desenlace Aprox. Normal
común raro Poisson
Binomial Poisson
Cristian Díaz Vélez 36
37. 4
V. Dependiente
Continua
No Interés en la Si
posición
Dif. Medias
T student
Var. Indep Var. Indep
intencionada aleatoria
Regresión lineal Análisis Correlación
T student T student
Prueba F Z de Fisher
Cristian Díaz Vélez 37
38. 5
Var. Depend.
Ordinal
Var. Indep. Var. Indep
Nominal Ordinal
Mediana Coef. Correlación
Mann-Whitney
Prueba Sperman
Cristian Díaz Vélez 38
39. 6
Var. Depend.
Nominal
Var. Indep. Var. Indep.
Nominal Ordinal o continua
Datos Datos Chi2 para
apareados Indep. tendencia
P. McNemar Dif. Medias
Chi2
Test Fisher
Cristian Díaz Vélez 39
40. 7
Var. Depend.
Ordinal
Var. Indep. Var. Indep. Var. Indep
Nominal continua Continua o nominal
Var. Indep Var. Indep Var. Indep Var. Indep
Datos Datos intencionada aleatoria intencionada aleatoria
apareados Indep.
ANOVA ANOVA Análisis Análisis Análisis Análisis
Factorial Medidas Regresión Correlación Covarianza Correlación
de una via repetidas múltiple múltiple (ANCOVA) múltiple
Prueba F Prueba F Prueba F Prueba F Prueba F Prueba F
Student Student F parcial F parcial F parcial F parcial
Cristian Díaz Vélez 40
41. 8
V. Dependiente
ordinal
Var. Indep
Nominal
Datos Datos
Indep. pareados
Prueba
Prueba
Friedman
Kruskal-Wallis
Cristian Díaz Vélez 41
42. 9
Var. Depend.
Nominal
Var. Indep. Var. Indep
Nominal Continua o nominal
Dependiente No dependiente
Del tiempo Del tiempo.
Dependiente No dependiente
Del tiempo Del tiempo.
Análisis de Análisis Regresión Regresión Análisis
Tablas de vida estratificado De Cox logística discriminante
Log-rank Mantel-Haenszel Razón de Razón de Razón de
chi2 Máxima Máxima Máxima
probabilidad probabilidad probabilidad
Cristian Díaz Vélez 42
45. Los valores críticos de los errores en los estudios
del área biomédica:
Alfa () menor al 5%
Beta () menor al 20%
La confianza en 95% o mas
La Potencia 80% o mas.
El tamaño de la muestra influye
Cristian Díaz Vélez 45
46. 2.5% 2.5%
No No
esperada esperada
Población Esperada
R. Rechazo Región de no rechazo R. Rechazo
Cristian Díaz Vélez 46
47. La confianza es de 95%, el error alfa se fija a lo
mas en 5%.
De modo similar se fija la potencia del estudio
en 80%, por tal el error beta es a lo mas 20%.
Cristian Díaz Vélez 47
48. La probabilidad de rechazar la hipótesis nula
cuando en realidad es verdadera y es la “p”,
por lo es un riesgo que asume el investigador
de equivocarse al rechazar la hipótesis nula,
cuando en realidad es cierta. Este riesgo se
establece normalmente en 0.05 ó 0.01
Por lo tanto “p” no es un indicador de fuerza
de la asociación ni de su importancia, sino
una probabilidad.
El error de tipo II consiste en aceptar la
hipótesis nula cuando es falsa y esto se
conoce como el error de tipo II o Beta (β ).
Cristian Díaz Vélez 48
49. Disponer de una teoría que guíe la investigación,
evitando el "salir de pesca" con el ordenador buscando
asociaciones entre variables.
Disminuir el número de test estadísticos llevados a
cabo en el estudio.
Depurar la base de datos para evitar errores de valores
extremos que puedan producir hallazgos significativos.
Utilizar valores de “p” más reducidos (0.01 ó 0.001).
Reproducir el estudio. Si al reproducir el estudio se
obtienen resultados similares, estaremos más seguros
de no estar cometiendo el error de tipo I.
Cristian Díaz Vélez 49
50. Incrementar el tamaño de la muestra.
Estimar el poder estadístico del estudio.
Incrementar el valor de “p”.
Utilizar test paramétricos (más potentes) en
lugar de test no paramétricos.
Cristian Díaz Vélez 50
53. El término "estadísticamente significativo"
invade la literatura médica y se percibe como
una etiqueta que indicase "garantía de calidad".
Los test de hipótesis son test de significación
estadística.
Cristian Díaz Vélez 53
54. La significancia estadística viene dada por el
nivel de Significancia (nivel de seguridad) que
nos trazamos inicialmente.
- Una seguridad del 95% lleva implícito una p
< de 0.05
- Y una seguridad del 99% lleva implícita una p
< 0.01.
En conclusión: cuanto más estadísticamente
significativo sea, es menos probable de cometer
el error tipo I.
Al el error tipo I el error tipo II
Cristian Díaz Vélez 54
56. Disponemos de 2 tratamientos (A y B). El
tratamiento A lo reciben 25 pacientes y el
tratamiento B otros 25 pacientes. 15 pacientes
responden favorablemente al tratamiento A y
20 al tratamiento B. ¿Existe diferencia
significativa entre ambos tratamientos?
Ho (hipótesis nula) = No hay diferencia entre
ambos tratamientos.
Ha (hipótesis alternativa) = Sí existe diferencia
entre ambos tratamientos.
Nivel de significancia: 95%
Cristian Díaz Vélez 56
57. t : 0,20
Si ahora la muestra es de 900 pacientes por grupo, se tiene que:
t : 0,043
Por lo tanto los valores de la "p“ o “t” deben ser considerados solo como una guía
y no como base de conclusiones definitivas e irrevocables.
Cristian Díaz Vélez 57
59. Poder estadístico o potencia estadística.
Es el complemento del error tipo II (1-β).
Es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula
cuando es realmente falsa.
Representa la capacidad de un test para
detectar como estadísticamente significativas
diferencias o asociaciones de una magnitud
determinada.
Cristian Díaz Vélez 59
60. El tamaño del efecto a detectar:
> tamaño del efecto relevancia clínica.
> probabilidad hallazgos significativos
> poder estadístico.
Variabilidad:
> variabilidad
< probabilidad obtener diferencias
< poder estadístico.
Cristian Díaz Vélez 60
61. El tamaño de la muestra:
> muestra
> potencia estadística.
El nivel de significación estadística.
valor α poder estadístico
Es decir, si disminuimos la probabilidad de cometer un error
de tipo I aumentamos simultáneamente la probabilidad de un
error de tipo II, por lo que se trata de encontrar un punto de
“equilibrio” entre ambas.
Generalmente, se suele trabajar con un poder en torno al 80%
o al 90%.
Cristian Díaz Vélez 61
65. Para EVALUAR las hipótesis establecidas se
debe realizar un estudio.
Se toma una muestra de 25 pacientes con
tuberculosis miliar y se realizará el dosaje de
Na+ sérico.
Entonces se comparará una muestra contra una
población con parámetros conocidos
Cristian Díaz Vélez 65
67. Con los valores obtenidos, se calcula el
estadístico de prueba
Se trata de evaluar cuanto se asemejan los
datos a lo que teóricamente sería la distribución
si la hipótesis nula es verdadera
Cristian Díaz Vélez 67
68. Si se tomó una muestra de 25 individuos
Se sabe que en la población el sodio tiene
una tipo Normal con = 140 meq/l, y =
2.5 meq/l.
¿ Como sería el cálculo de la prueba Z ?
Cristian Díaz Vélez 68
69. x
z
n El valor de la prueba
para este ejercicio es
138 - 140 Z = -4
Z = ---------------
2.5/ √25
Z =-4
Cristian Díaz Vélez 69
71. El valor p , es la probabilidad de que por azar
obtengamos un resultado como el tenemos en
frente o mas extremo, asumiendo que no hay
diferencia entre la población y la muestra
estudiada.
Cristian Díaz Vélez 71
74. Luego de obtener los resultados se puede
calcular el p, que es la probabilidad de un
resultado tanto o mas extremo que el que
hemos encontrado a base de nuestros datos.
Usualmente si cae en la región de rechazo o si p
es menor que se rechaza H0
Cristian Díaz Vélez 74
75. Se tomo una muestra de 25 individuos con
tuberculosis miliar
El promedio de Sodio de la muestra resultó en
138 meq/l
¿ 138 es diferente al de la población ?
Tenemos que establecer un criterio para
decidir si 138 es un valor esperado de la
población general o no.
¿ Cuales son los valores esperados ?
Cristian Díaz Vélez 75
77. Ocurrió que el valor de Z es -4, lo que
corresponde a un valor de p = 0.0001
Dado que ese valor es menor que el valor alfa
prefijado.
Se rechaza la hipótesis nula.
Cristian Díaz Vélez 77
79. La relevancia clínica de un fenómeno va más
allá de cálculos aritméticos y está determinada
por el juicio clínico.
La relevancia depende: magnitud de la
diferencia, la gravedad del problema a
investigar, morbimortalidad generada por el
mismo, su coste y por su frecuencia entre otros
elementos.
Cristian Díaz Vélez 79
80. Reducciones del riesgo relativo de 50% casi
siempre y de 25% con frecuencia, son
consideradas como clínicamente relevantes
independientemente de la significación
estadística.
Ideal: Sea relevante, estadísticamente
significativo y validez externa.
La práctica de la medicina basada en la
evidencia considera el ensayo clínico
aleatorizado como el estándar para valorar la
eficacia de las tecnologías sanitarias.
Sackett DL, Haynes RB , Guyatt GH, Tugwell P. Epidemiología clínica. medicina clínica, 2ª ed. Madrid:
Editorial Médica Panamericana; 1994.
Cristian Díaz Vélez 80
81. La forma recomendada de presentar los
resultados de un ensayo clínico aleatorizado y
otros tipos de estudio debe incluir :
La reducción relativa del riesgo (RRR)
La reducción absoluta del riesgo (RAR)
El número necesario de pacientes a tratar para
reducir un evento (una muerte, una
enfermedad, etc) (NNT).
Sackett DL, Richarson WS, Rosenberg W, Hynes RB. Evidence-based medicine: how to practice and
teach EBM. 2nd ed. London: Churchill-livingstone; 2000.
Cristian Díaz Vélez 81
82. El riesgo relativo, que es el cociente entre los
expuestos al nuevo tratamiento o actividad
preventiva y los no expuestos, es en este caso.
La RRR es el complemento del RR (1-RR)
La reducción absoluta del riesgo (RAR) es la
resta de las rptas. a los tratamientos.
Cristian Díaz Vélez 82