Este documento define conceptos básicos de estadística como variables, población, muestra, recolección de datos y tipos de muestreo. Explica que la estadística se ocupa de recoger, clasificar, resumir y analizar datos para ayudar en la toma de decisiones. También describe los diferentes tipos de variables, escalas de medición y métodos de recolección de datos como el muestreo probabilístico y no probabilístico.

1. ROSA LILA PEREIRA TUPAZ
ZOOT, ESP, MAG.

2. CONCEPTO
● La estadística se ocupa de los métodos y procedimientos
para recoger, clasificar, resumir, y analizar los datos, así
como de realizar inferencias o predicciones a partir de
ellos, con la finalidad de ayudar a la toma de decisiones.
● Bioestadística o Biometria : Aplicación de la estadística
a los procesos biológicos, incluyendo los de salud.

3. QUE ES ESTADISTICA
La ciencia pura y aplicada (no exacta), que crea, desarrolla
y aplica técnicas de modo que pueda evaluarse la
incertidumbre.
 Ciencia: "un conjunto de conocimientos comprobados
y sistematizados".
 Pura: Por que estudia ciertos procesos teóricos.
 Aplicada: En cuanto se encarga de resolver problemas
específicos.
 No exacta: No podemos obtener un resultado único, si
no probabilidades de resultados esperados.

4. HISTORIA
 Origenes en juegos de azar y censos.
 Siglo XVIII desarrolló teoría de Probabilidades (Gauss,
Laplace, Bayes, etc).
 Muchas teorías, principalmente de carácter biológico
como las de Mendel o Darwin tuvieron bases
estadísticas
 Mayoría de métodos modernos se desarrollaron desde
mediados del siglo XIX y principios del XX,
principalmente para uso en biología, agricultura y
genética

5. APLICACIONES DE LA ESTADÍSTICA
 Recolección de datos.
 Organización y representación de datos.
 Análisis de datos.
 Obtención de conclusiones.

6. ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS
Estudios retrospectivos:
Reúnen datos del pasado de casos y controles seleccionados para determinar
diferencias, si las hay, en exposición a un factor de sospecha. Comúnmente son
llamados estudios de caso-control
Estudios prospectivos:
Generalmente son estudios en los cuales enrolamos a un grupo de individuos
sanos y las seguimos durante un cierto periodo de tiempo para determinar la
frecuencia con la cual se presenta una enfermedad.

7. Conceptos Básicos
● Parámetro: Es un valor, medida o indicador representativo de la
población que se selecciona para ser estudiado.
● Unidad de Análisis: Personas, u objetos que contienen cierta
información que se desea estudiar. Por ejemplo: un paciente, un
establecimiento de salud, un equipo etc.
● Población: conjunto finito o infinito de personas u objetos que
presentan características comunes.
● Muestra: es una pieza de la población a estudiar que sirve para
representarla.
● Inferencia: es la deducción de una cosa a partir de otra.

8. Clasificación
● Estadística descriptiva
La Estadística Descriptiva es aquella que presenta, Describe
y Resume datos obtenidos en una investigación utilizando métodos
númericos y gráficos y los resultados del análisis no pretenden ir
mas allá del conjunto de datos.
● Estadística inferencial
La Inferencia Estadística es aquella que apoyandose en el
calculo de probabilidades y a partir de datos muestrales efectua
estimaciones, desiciones predicciones y conclusiones de una
población en estudio, a partir de la información de la muestra.

9. ESTADÍSTICA
DESCRIPTIVA
INFERENCIA ESTADÍSTICA
POBLACIÓN
X : ”Característica”
MUESTRA
Nociones Básicas

10. DEFINICIÓN DE VARIABLE
● Es la característica, propiedad o atributo de personas o cosas y
que varían de un sujeto a otro y en un mismo sujeto en diferentes
momentos.
● Esta variación es susceptible de medirse.
● Ejemplos: Presión sanguínea (mmHg), frecuencia cardiaca (latidos
por minuto), colesterol (mg/dl), fumador (si, no), sexo, temperatura
(°C), peso, etc.

11. VARIABLES SEGÚN SU NATURALEZA Y
ESCALA DE MEDICION
ESCALA DE
MEDICION:
VARIABLES
CUALITATIVAS
Dicotómicas
Policotómicas
CUANTITATIVAS
●Discretas
● Continuas
NOMINAL
ORDINAL
INTERVALO
RAZON O
PROPORCION

12. TIPOS DE VARIABLES SEGUN SU
NATURALEZA
● VARIABLES CUALITATIVAS:
● Representan una cualidad o atributo, por ejemplo: ocupación,
sexo, estado civil, etc.
● Pueden ser de dos tipos:
● Dicotómicas o binarias: se clasifica en uno de dos grupos:
● Ejm. Macho/hembra, Enfermo/sano, castrado/no castrado.
● Policotómicas: se clasifica en un mayor numero de categorias:
● Ejm. Color de ojos, Grupo sanguineo, profesión, etc.

13. ESCALA DE VARIABLES
● VARIABLES CUALITATIVAS: pueden ser de tipo:
● Nominal: presenta modalidades no numericas que no admiten
criterio de orden.:
● Ejm. Estado civil, ubicación de residencia (norte – sur).
● Ordinal: presenta modalidades no númericas en las que existe
un orden.
● Ejm. Nota evaluacion: sobresaliente, Bueno, aprobado, no
aprobado, medallas: oro, plata, bronce.

14. TIPOS DE VARIABLES SEGUN SU
NATURALEZA
● VARIABLES CUANTITATIVAS:
● Son aquellas que pueden medirse, cuantificarse o expresarse
numericamente, por ejemplo: peso, talla, edad, etc.
● Pueden ser de dos tipos:
● Continuas: son aquellas que si admiten tomar cualquier valor
dentro de un rango númerico dedterminado, con uno o varios
decimales. Ejm. Peso, talla, edad.
● Discretas: son aquellas que NO admiten todos los valores
intermedios en un rango, toman valores enteros.
● Ejm. Número de hijos, hermanos, abortos, partos.

15. ESCALA DE VARIABLES
VARIABLES CUANTITATIVAS: pueden ser de tipo:
Intervalo: estos datos representan magnitudes y son medidos o
comparados en una escala de intervalo teniendo iguales
unidades. (temperatura: ya que la distancia entre 10 y 12
grados es igual ente 15 y 17).
Razón o Proporción: poseen las mismas características de las
variables de intervalo, con la diferencia que cuentan con un
cero absoluto ( 0 ), que representa la ausencia total de la
medida. (altura, peso, distancia, salario).

16. VARIABLES SEGÚN SU NATURALEZA Y
ESCALA DE MEDICION
ESCALA DE
MEDICION:
VARIABLES
CUALITATIVAS
Dicotómicas
Policotómicas
CUANTITATIVAS
●Discretas
● Continuas
NOMINAL
ORDINAL
INTERVALO
RAZON O
PROPORCION

17. VARIABLES DE ACUERDO A SU RELACION
• VARIABLE INDEPENDIENTE: (x)
• Aquellas cuyo valor no depende de otra variable.
La variable independiente no es influenciada por el evento
o el resultado, pero puede causarlo o contribuir a su
variación.

18. VARIABLE DEPENDIENTE
 Una variable cuyo valor depende de otra variables.
Un evento o un resultado cuya
variación buscamos explicar o
contabilizar por la influencia de
variables independientes
Dependiente de que?

19. VARIABLES INDEPENDIENTE Y DEPENDIENTE
Tiene hábitos Enfermedad coronaria
de fumar (VI X1) (VD Y )
Sexo (V. Interviniente X2)
Da un ejemplo en el area que te desempeñas…………..

23. Variables Definición
conceptual
Dimensiones Indicadores Unidad de
medida o
valores
Escala de
Medición
Accesibilidad
a los servicios
de salud
(Variable
Cualititativa)
Posibilidad de
recibir asistencia
médica
Accesibilidad
Geográfica
Accesibilidad
Económica
Accesibilidad Cultural
Tiempo medido en horas
y minutos que tarda la
persona en trasladarse
de su domicilio al SS
Cantidad de dinero que
gasta para recibir la
atención
Percepción del problema
de salud
Horas y minutos
Cantidad de
DINERO
Considera
problema
No considera
problema
Razón o
proproción
(Numerico y
cuenta el 0)
Razón o
proporción
Nominal
(no numerico sin
orden)
Nivel de
Glicemia
(variable
cuantitativa)
Nivel de glucosa en
sangre
cuantificado en
ayunas en la
mañana.
Hipoglicemia
Normoglicemia
Hiperglicemia
Nivel de glucosa baja
Nivel de glucosa normal
Nivel de glucosa alta
<70 mg/dl
70-110 mg/dl
>110 mg/dl
Razón o
proproción
(Numerico y
cuenta el 0)

24. VALORES, DATOS, OBSERVACIONES
Llamamos Valores, Datos u observaciones a cualquier valor numérico
o cualitativo que mida una variable.
Los valores experimentales que va a tomar una variable
determinada.
Variable: Peso
Valores: 125 lbs, 145 lbs, 180 lbs
Da tu ejemplo…..????

25. POBLACIÓN
Es el conjunto de individuos o elementos que cumplen ciertas
propiedades comunes.
Tamaño de población (número total de los individuos que la
conforman) se lo denota con la letra N.
Puede ser finita o infinita, dependiendo de su tamaño.

26. 20 camarones en una pecera.
Todos los camarones de una piscina.
Todos los camarones posibles a ser cultivados bajo cierto
tratamiento.
Todos los camarones del mundo.
Límites de población dependen de como la definamos nosotros acorde
con nuestras necesidades.
Antes de empezar cualquier proceso estadístico es necesario Definir
claramente la población o poblaciones bajo estudio.

27. Una muestra (n) es una parte o una porción de una
población.
Ya que al ser una población muy grande, resulta más conveniente
estudiar un subconjunto de ella (muestra) y decir que representa
mas o menos fielmente a la población total. (representativo)
Por ejemplo: ?????

28.  Obtener información sobre distribuciones de frecuencia de la
población (distribución de probabilidad) o más preciso: de los
parámetros poblacionales que describen dicha distribución de
probabilidad.

29. RECOLECCION DE DATOS
● Después de planeada la investigación, comienza la recolección de
los datos. Esta consiste en un conjunto de operaciones de toma de
datos que puede ser por observación, por encuesta o tomada de
publicaciones y/o fuentes confiables que han efectuado
investigaciones estadísticas. Para esto se selecciona el método de
recolección de la información acorde a las necesidades de la
investigación y según su cobertura.

30. RECOLECCION DE DATOS
Según la cobertura
Se trata de decidir si se va a estudiar a la población en su
totalidad o sólo una parte de ella. Si se hace una enumeración
parcial de las fuentes de información, se usa el muestreo.
El muestreo es el método más utilizado, puede ser de dos tipos:
muestreo probabilístico o al azar y muestreo no
probabilístico.

31. Rosa Lila Pereira Tupaz

32.  “El muestreo probabilístico es
una técnica de muestreo en virtud
de la cual las muestras son
recogidas en un proceso que
brinda a todos los individuos de la
población las mismas
oportunidades de ser
seleccionados”.
http://www.universoformulas.com/estadistica/inferencia/muestreo
-probabilistico/

33.  Se debe garantizar que cada individuo
tenga las mismas oportunidades de ser
seleccionado – Aleatorización
Ventaja
Ausencia de sesgos de muestreo y
sistemáticos
Selección aleatoria correcta – muestra
representativa de la población
https://sites.google.com/site/variabilidadenlosdatos/muestreo-
probabilistico

34.  Muestreo aleatorio Simple:
 Es la forma mas fácil de muestreo
probabilístico
 Todos lo miembros de la población debe ser
incluidos en la lista y luego seleccionar al
azar el numero deseado de sujetos
http://calidaddeairestadistica.bligoo.com.co/muestreo-y-tamano-de-
muestra#.WJ08UTvhCM8
• Calcular peso promedio
• Pool de muestras
• Prevalencia de enfermedades

35.  Muestreo aleatorio estratificado:
 Sujetos son agrupados en diferentes categorías*
 Investigador selecciona aleatoriamente la lista final de sujetos de
los distintos estratos (que no se superpongan)
 Investigadores lo utilizan para estudiar un determinado subgrupo
dentro de la población
http://slideplayer.es/slide/2839356/

36.  Muestreo aleatorio sistemático:
 Se puede comparar con una progresión
aritmética en donde la diferencia entre dos
números consecutivos es la misma*
 No existe una clara ventaja en la utilización de
esta técnica
http://calidaddeairestadistica.bligoo.com
.co/muestreo-y-tamano-de-
muestra#.WJ08UTvhCM8
http://slideplayer.es/slide/2839356/

37. Muestreo aleatorio por
conglomerados:
 Se realiza cuando es imposible
realizar el muestreo aleatorio
simple debido al tamaño de la
población
http://slideplayer.es/slide/2839356/

38. Muestreo aleatorio mixto/por etapas múltiples
 Implica una combinación de dos o más técnicas de muestreo enumeradas
anteriormente.
 En la mayoría de las investigaciones complejas realizadas en el campo, no es
adecuado utilizar un solo tipo de muestreo probabilístico.
http://www.mailxmail.com/video-estadistica-muestreo-
aleatorio
Se pretende determinar la prevalencia de una determinada infección en
una
comarca:
• Se dividen las explotaciones en tres grupos en función de su tamaño y se
realiza
un muestreo estratificado
• En las granjas que forman la muestra se realiza un
muestreo sistemático para elegir los individuos que se analizarán.

39. MUESTREO NO
PROBABILÍSTICO
Es una técnica de muestreo donde las muestras se
recogen en un proceso que no brinda a todos los
individuos de la población iguales oportunidades de
ser seleccionados.
Los sujetos en una muestra no probabilística
generalmente son seleccionados en función de su
accesibilidad o a criterio personal e intencional del
investigador.

40. MUESTREO POR CONVENIENCIA:
Las muestras son seleccionadas porque son accesibles
para el investigador. Los sujetos son elegidos
simplemente porque son fáciles de reclutar.
La principal virtud del muestreo por conveniencia…¡es
su conveniencia! Simple, económico, rápido.
El principal defecto, la falta de representatividad, la
imposibilidad de hacer aseveraciones estadísticas sobre
los resultados.

41. MUESTREO POR CUOTAS:
El investigador asegura una representación
equitativa y proporcionada de los sujetos, en
función de qué rasgo es considerado base de la
cuota. Ejm. Base la edad.

42. MUESTREO DE BOLA DE NIEVE:
El investigador le pide al primer sujeto que identifique
a otro sujeto potencial que también cumpla con los
criterios de la investigación.
La desventaja de usar una muestra de bola de nieve es
que difícilmente sea representativa de la población.

44. EJEMPLO PARA CLASE:
Se desea estudiar el porcentaje de equinos de la ciudad de Pasto
que son utilizados como animales de carga.

45. GRACIAS