3ra clase de biostedistaica donde encontraremos la escala cualitativa, entnederla, aplicarla y medirla

1. Bioestadística
II. Escala cualitativa

2.  Los datos recabados durante las
investigaciones estadísticas proviene
de observaciones individuales, y casi
siempre han de ser resumidas de
alguna manera antes de que las
podamos utilizar.
 Para resumir datos cualitativos solo
tenemos que contar el número de
observaciones según cada
característica o combinación de estas, y
representarlas como proporciones o
razones.

3.  Proporciones.
P = a  (a+b)
donde P representa la proporción, a el
número de elementos con la
característica de interés y b el número
de elementos sin la característica de
interés. Hay que notar que a + b es el
total del universo (N).
 Se acostumbra multiplicarlas por 100
para expresarlas como porcentaje, y se
especifican mediante el símbolo "%".

4. Sano Enfermo
Evento
(Incidencia)
Estado
(Prevalencia)
Sano

5.  Prevalencia
P =
Proporción de individuos en la
población que tienen algún estado de
enfermedad. Se acostumbra multiplicar
el resultado por una constante (100,
1,000, 10,000 u otra cantidad)
número de enfermos en un momento
total en la población en el mismo momento

6. Prevalencia
Número de sujetos con el estado (condición)
Número de sujetos estudiados
Ejemplo
Sujetos en el auditorio que usan lentes = 50
Total de sujetos en el auditorio = 100
Prevalencia de uso de lentes = 50/100 = 0.50

7.  Incidencia acumulada
IA=
Proporción de personas que adquieren
la enfermedad durante un período
específico de tiempo. El período de
observación es arbitrario. El resultado
se puede multiplicar por una constante
(100, 1,000, 10,000 u otra cantidad)
número de casos nuevos en un período
total en la población en riesgo al inicio

8. ¿Quién no se encuentra
en riesgo cuando?
 La persona tiene la enfermedad.
 La persona ha adquirido inmunidad: por
enfermedad o inmunización
 La persona nunca podrá desarrollar la
enfermedad: CaCx, Ca de próstata.
 Inmunidad quirúrgica: histerectomía.

9. Incidencia Acumulada
# de eventos durante el período estudiado
# de sujetos en riesgo al inicio del estudio
Ejemplo
Casos nuevos de DM en 2 años de observación = 10
Total de sujetos en riesgo al inicio = 10,000
Incidencia de DM en dos años = 10/10,000 = 0.001

10. 1
3
5
7
9
11
13
0 1 2 3 4 5
sujeto sano en observación
inicia la enfermedad
sujeto enfermo en observación
defunción
Tiempo de observación del grupo
Sujeto ( )
i

11.  Razones.
R = a  b
donde R representa a la razón, a
representa el número de elementos con
la característica de interés y b el
número de elementos con una
característica diferente. Hay que notar
que a + b no necesariamente es el total
del universo.

12.  Densidad de incidencia
DI =
Número de eventos que se presentan
en una unidad de tiempo.
número de casos nuevos en un período
total tiempo-persona en riesgo observado

13. Un problema
1 2 3 4 5
1
3
5
7
9
11
Persona (i)
Tiempo en años
Inico de la enfermedad (evento)
Muerte por cualquier causa

14. Densidad de Incidencia
# de eventos observados
Total del tiempo persona aportado por
los sujetos en riesgo durante el estudio
Ejemplo
Casos nuevos de DM en 2 años de observación = 10
Total de tiempo persona acumulado por los sujetos
estudiados = Total de sujetos estudiados X tiempo
promedio de observación = 10,000 x 2 años = 20,000
Densidad de Incidencia de DM = 10/20,000 = 0.0005

15.  Cambio porcentual
donde xA representa el valor en el
período anterior y xP el valor en el
período posterior.
100
1
100 










A
P
A
A
P
x
x
x
x
x

16. Año Casos
reportados
Cambio Porcentual
1994 16,918
1995 7,083 (7,083-16,918)/16,918*100 =-58.13%
1996 14,181 (14,181-7,083)/ 7,083*100 = 100.21%
1997 26,824 (26,824-14,181)/ 14,181*100 = 89.15%
Casos de hepatitis viral notificadas en México, 1994-1997.
Fuente: Epidemiología, 1996;13(2):3. Epidemiología, 1997;14(2):4.
Epidemiología, 1998;15(2):4.

17.  Arreglo ordenado: lista de valores
agrupados de una colección .
– Para agrupar un conjunto de
observaciones se selecciona un conjunto
de intervalos contiguos, que no se
traslapen, tales que cada valor en el
conjunto de observaciones pueda
colocarse en uno, y sólo uno, de los
intervalos (intervalos de clase).

18.  Número de intervalos de clase a utilizar.
– Utilizar los intervalos de clase ya se hayan
determinado con anterioridad.
– k = 1+3.322(logn), donde k representa el
número de intervalos de clase y n es el
número de valores en el conjunto de datos
bajo consideración. El número de
intervalos que se obtenga no es una guía y
ha de aumentarse o disminuirse según
convenga en beneficio de una
presentación clara.

19. Distribución de tallas de un grupo de 100 niños
Intervalo de clase
Limite inferior Limite superior Frecuencia Porcentaje
107 112 2 2.0
113 118 7 7.0
119 124 21 21.0
125 130 22 22.0
131 136 22 22.0
137 142 14 14.0
143 148 9 9.0
149 154 2 2.0
155 160 1 1.0
100 100.0