Este documento describe diferentes medidas para datos nominales utilizadas en estadística descriptiva, incluyendo razón, proporción y tasas epidemiológicas. La razón compara dos números dividiéndolos, la proporción compara un subconjunto con el conjunto total, y las tasas epidemiológicas relacionan eventos de salud con la población expuesta durante un período para permitir comparaciones.
Este documento describe diferentes medidas para datos nominales utilizadas en estadística descriptiva y epidemiología. Explica la razón, proporción y tasas y cómo se calculan. Define la razón como la comparación de dos números por división, la proporción como la comparación entre un subconjunto y el conjunto total, y las tasas como la relación entre dos magnitudes ocurridas en un tiempo y lugar divididas por una población de referencia. Proporciona ejemplos del cálculo de cada medida y su interpretación.
El documento describe diferentes tipos de indicadores demográficos y medidas estadísticas utilizadas para analizar y presentar datos demográficos. Explica conceptos como tasas, proporciones, razones e índices que permiten expresar y comparar fenómenos demográficos de manera relativa. También describe diferentes tipos de escalas y variables usadas para clasificar la información demográfica y cómo esta puede presentarse de forma tabular y gráfica.
Este documento describe diferentes tipos de cifras relativas que son útiles para resumir y comparar datos, incluyendo proporciones, razones, tasas e índices. Las cifras relativas relacionan cantidades mediante división para expresarlas en términos de otra cantidad de referencia, lo que facilita las comparaciones, especialmente cuando las cifras absolutas son grandes. Por ejemplo, una proporción mide la parte de un todo, una tasa relaciona eventos con la población expuesta, e índices muestran la evolución de variables a lo largo del
Este documento presenta información sobre la distribución binomial y cómo calcular probabilidades para sucesos dicotómicos usando esta distribución. Explica conceptos clave como el número de intentos, los resultados favorables, y la probabilidad de éxito de cada intento. Luego muestra un ejemplo numérico de cómo calcular la probabilidad de obtener un número específico de resultados favorables y la probabilidad acumulada de obtener al menos ese número, usando la fórmula de la distribución binomial.
Este documento explica conceptos clave sobre distribuciones muestrales. Explica que una estadística muestral de una muestra aleatoria simple tiene un patrón de comportamiento predecible en muestras repetidas llamado distribución muestral. También describe que la distribución muestral de una proporción muestral tiende a ser normal cuando el tamaño de la muestra es suficientemente grande, y que la proporción muestral es un estimador no sesgado del parámetro poblacional.
Este documento presenta conceptos básicos de inferencia estadística como población, muestra, muestra aleatoria, estadísticas de tendencia central y dispersión. Explica la distribución muestral de la media y el teorema del límite central. Finalmente, introduce el criterio del p-valor para realizar inferencias sobre parámetros poblacionales a partir de muestras.
Mediciones en salud cifras absolutas frecuencias relativasUNFV
Este documento define e introduce conceptos clave para el sistema de medición en salud, incluyendo indicadores, objetivos de los indicadores numéricos, cifras absolutas y frecuencias relativas como tasas, razones y proporciones. Explica cómo los indicadores cuantifican fenómenos complejos de manera indirecta y cómo las tasas, razones y proporciones facilitan la comparación entre grupos al normalizar los datos.
Las medidas de asociación en epidemiología estiman la magnitud de la relación entre dos fenómenos sin implicar necesariamente causalidad. Algunas medidas son el riesgo relativo, que compara la ocurrencia de un suceso entre expuestos y no expuestos; la razón de tasas, que compara las velocidades; y el odds ratio, que relaciona la probabilidad de exposición. Estas medidas pueden usarse para predecir, diagnosticar y prevenir enfermedades al identificar factores de riesgo y su eliminación. Se calculan usando tablas de
Este documento describe diferentes medidas para datos nominales utilizadas en estadística descriptiva y epidemiología. Explica la razón, proporción y tasas y cómo se calculan. Define la razón como la comparación de dos números por división, la proporción como la comparación entre un subconjunto y el conjunto total, y las tasas como la relación entre dos magnitudes ocurridas en un tiempo y lugar divididas por una población de referencia. Proporciona ejemplos del cálculo de cada medida y su interpretación.
El documento describe diferentes tipos de indicadores demográficos y medidas estadísticas utilizadas para analizar y presentar datos demográficos. Explica conceptos como tasas, proporciones, razones e índices que permiten expresar y comparar fenómenos demográficos de manera relativa. También describe diferentes tipos de escalas y variables usadas para clasificar la información demográfica y cómo esta puede presentarse de forma tabular y gráfica.
Este documento describe diferentes tipos de cifras relativas que son útiles para resumir y comparar datos, incluyendo proporciones, razones, tasas e índices. Las cifras relativas relacionan cantidades mediante división para expresarlas en términos de otra cantidad de referencia, lo que facilita las comparaciones, especialmente cuando las cifras absolutas son grandes. Por ejemplo, una proporción mide la parte de un todo, una tasa relaciona eventos con la población expuesta, e índices muestran la evolución de variables a lo largo del
Este documento presenta información sobre la distribución binomial y cómo calcular probabilidades para sucesos dicotómicos usando esta distribución. Explica conceptos clave como el número de intentos, los resultados favorables, y la probabilidad de éxito de cada intento. Luego muestra un ejemplo numérico de cómo calcular la probabilidad de obtener un número específico de resultados favorables y la probabilidad acumulada de obtener al menos ese número, usando la fórmula de la distribución binomial.
Este documento explica conceptos clave sobre distribuciones muestrales. Explica que una estadística muestral de una muestra aleatoria simple tiene un patrón de comportamiento predecible en muestras repetidas llamado distribución muestral. También describe que la distribución muestral de una proporción muestral tiende a ser normal cuando el tamaño de la muestra es suficientemente grande, y que la proporción muestral es un estimador no sesgado del parámetro poblacional.
Este documento presenta conceptos básicos de inferencia estadística como población, muestra, muestra aleatoria, estadísticas de tendencia central y dispersión. Explica la distribución muestral de la media y el teorema del límite central. Finalmente, introduce el criterio del p-valor para realizar inferencias sobre parámetros poblacionales a partir de muestras.
Mediciones en salud cifras absolutas frecuencias relativasUNFV
Este documento define e introduce conceptos clave para el sistema de medición en salud, incluyendo indicadores, objetivos de los indicadores numéricos, cifras absolutas y frecuencias relativas como tasas, razones y proporciones. Explica cómo los indicadores cuantifican fenómenos complejos de manera indirecta y cómo las tasas, razones y proporciones facilitan la comparación entre grupos al normalizar los datos.
Las medidas de asociación en epidemiología estiman la magnitud de la relación entre dos fenómenos sin implicar necesariamente causalidad. Algunas medidas son el riesgo relativo, que compara la ocurrencia de un suceso entre expuestos y no expuestos; la razón de tasas, que compara las velocidades; y el odds ratio, que relaciona la probabilidad de exposición. Estas medidas pueden usarse para predecir, diagnosticar y prevenir enfermedades al identificar factores de riesgo y su eliminación. Se calculan usando tablas de
Tipos de errores, riesgo relativo y odds ratioFela Berecochea
Tipos de errores del protocolo de investigación, contraste de hipotesis, error tipo 1, error tipo 2, comparación de grupos, riesgo atribuible, riesgo relativo, odds ratio.
El documento habla sobre medidas epidemiológicas de asociación como riesgo relativo, razón de momios y diferencia de riesgos. Explica cómo calcular estas medidas en estudios de cohorte y casos-controles, y cuándo la razón de momios es un buen estimado del riesgo relativo. También cubre conceptos como prevalencia, probabilidad condicional e incidencia acumulada.
Este documento describe diferentes tipos y clasificaciones de variables, medidas de riesgo y asociación, y conceptos clave en epidemiología. Define variables cualitativas y cuantitativas, así como sus diferentes escalas de medición. Explica factores de riesgo, exposición, y diferentes medidas para cuantificar la asociación entre una exposición y un resultado, como razón de productos cruzados, riesgo relativo, y años potenciales de vida perdidos. También resume el enfoque de riesgo en epidemiología.
Técnicas de Estadística Avanzada - Alexis Añez Alexis Añez
Este documento describe la distribución binomial, una distribución de probabilidad ampliamente utilizada para variables aleatorias discretas. Describe procesos con dos resultados posibles como éxito o fracaso. Explica las características, fórmulas y parámetros de la distribución binomial, y proporciona ejemplos de su uso para calcular probabilidades en situaciones de toma de decisiones administrativas.
Este documento presenta diferentes medidas de riesgo utilizadas en epidemiología, incluyendo el riesgo absoluto, riesgo relativo, razón de momios y riesgo atribuible. Define cada medida y ofrece fórmulas para su cálculo. Además, incluye ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo e interpretación de estas medidas de asociación entre factores de riesgo y resultados de salud.
Este documento explica la diferencia entre el riesgo relativo (RR) y las odds ratio (OR) en estudios epidemiológicos. El RR mide la asociación entre una exposición y un resultado en estudios de cohortes, mientras que la OR mide la asociación en estudios de casos y controles. Cuando el resultado es raro, el RR y la OR son similares, pero cuando el resultado es más común, la OR suele ser mayor que el RR.
Este documento presenta información sobre la prueba de chi cuadrado de Pearson. Explica cómo se utiliza para probar la independencia entre variables cualitativas y cuáles son sus condiciones de aplicación. Además, incluye ejemplos prácticos de cálculo de chi cuadrado y toma de decisiones sobre la hipótesis nula basada en los resultados obtenidos.
Este documento describe los conceptos de tasa y ajuste de tasas. Explica que una tasa mide el número de eventos de interés que ocurren en una población durante un período de tiempo. Cuando se comparan tasas entre poblaciones con diferentes estructuras demográficas, es necesario ajustar las tasas para controlar el efecto de estas diferencias y hacer comparaciones válidas. Se describen los métodos directo e indirecto para ajustar tasas, los cuales utilizan una población de referencia para estandarizar las tasas y hacerlas comparables.
El documento presenta información sobre un estudiante de bachillerato llamado Cristian López. El profesor Ramón Aray enseña una clase de estadística en el Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño, ubicado en la ciudad de Barcelona, estado Anzoátegui, Venezuela. Se incluye una breve bibliografía sobre estadística.
Este documento presenta un caso práctico de análisis estadístico de datos demográficos y socioeconómicos de las comunidades de España. Se analizan tres variables: cantidad de habitantes, tasa de desempleo y tasa de delitos. Se realiza un análisis descriptivo completo de cada variable, identificando valores atípicos y comparando la dispersión de las distribuciones. La variable más dispersa es la cantidad de habitantes, mientras que la tasa de delitos tiene la menor dispersión. Finalmente, se ajusta un modelo de regres
Este documento define conceptos estadísticos básicos como variables, población y muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable es una propiedad que puede variar y adoptar diferentes valores, y que la población es el conjunto total de elementos sobre los que se realiza un estudio mientras que la muestra es un subconjunto de casos. También describe medidas como la media, mediana y moda para resumir datos, así como medidas de dispersión para indicar la variabilidad.
El documento explica la distribución binomial, que modela el número de éxitos en una secuencia de n ensayos independientes con dos posibles resultados (éxito o fracaso) y una probabilidad constante p de éxito en cada ensayo. Incluye ejemplos numéricos que calculan la probabilidad de diferentes resultados usando la fórmula binomial.
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.
La distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran ciertos números de eventos en periodos de tiempo o espacio, basado en una tasa de ocurrencia promedio. El documento proporciona ejemplos de cómo calcular probabilidades usando la distribución de Poisson, como la probabilidad de atender menos de 3 pacientes en media hora o de identificar al menos 2 imperfecciones en 5 minutos basado en tasas de ocurrencia promedio dadas.
SEMINARIO 7 | EJERCICIOS SOBRE DISTRIBUCIÓN NORMALCarmen Barrera
Este documento presenta cuatro ejercicios sobre la distribución normal. El primer ejercicio calcula la probabilidad de que una mujer tenga una puntuación de autoestima menor o igual a 10.5. Los ejercicios 2 calculan diferentes proporciones de diabéticos basadas en sus niveles de glucemia basal, asumiendo una distribución normal. Finalmente, se calcula el primer cuartil de la distribución de glucemia basal.
¿Es clínicamente relevante además de estadísticamente significativo¿amateo2011
Este documento discute la importancia de considerar medidas como el riesgo absoluto y el número necesario a tratar, y no solo el riesgo relativo, a la hora de evaluar la relevancia clínica de una intervención. Explica diferentes medidas para cuantificar el efecto de un tratamiento como el riesgo absoluto, riesgo relativo, reducción relativa del riesgo y número necesario a tratar. Concluye que para tomar decisiones informadas es importante conocer estas medidas y sus intervalos de confianza.
El documento describe diferentes medidas estadísticas para evaluar el riesgo y la asociación entre variables, incluyendo el riesgo absoluto, riesgo relativo, reducción del riesgo relativo, riesgo atribuible, número necesario para tratar, y odds ratio. Estas medidas se utilizan comúnmente en estudios epidemiológicos y ensayos clínicos para cuantificar el impacto de una intervención o exposición sobre los resultados.
Estimación por intervalo y docimasia de hipòtesisZantus
Este documento presenta un estudio estadístico sobre la desnutrición crónica en niños menores de 5 años en Perú. Se aplica estimación paramétrica por intervalo para estimar la proporción de niños con desnutrición crónica en dos macro-regiones y la diferencia entre las proporciones. Se toma una muestra representativa, se estratifica por regiones y se calculan intervalos de confianza. Los resultados muestran que la proporción de niños con desnutrición crónica en la macro-región centro está entre 19.96%
This document contains a table listing chi-square distribution values for different degrees of freedom and probability levels. The table includes:
- Degrees of freedom (ν) ranging from 1 to 100+ in the left column.
- Various probability levels (p) from 0.001 to 0.5 across the top row.
- The body of the table provides the chi-square distribution critical values corresponding to each combination of degrees of freedom and probability level.
El documento describe los diferentes tipos de gráficos para datos categóricos y nominales que se utilizarán en la tarea 4, incluyendo gráficos circulares, de barras simples, tablas cruzadas, barras 3D, barras apiladas y áreas apiladas, todos los cuales se usarán para representar datos sobre el hábito tabáquico y el sexo.
Tipos de errores, riesgo relativo y odds ratioFela Berecochea
Tipos de errores del protocolo de investigación, contraste de hipotesis, error tipo 1, error tipo 2, comparación de grupos, riesgo atribuible, riesgo relativo, odds ratio.
El documento habla sobre medidas epidemiológicas de asociación como riesgo relativo, razón de momios y diferencia de riesgos. Explica cómo calcular estas medidas en estudios de cohorte y casos-controles, y cuándo la razón de momios es un buen estimado del riesgo relativo. También cubre conceptos como prevalencia, probabilidad condicional e incidencia acumulada.
Este documento describe diferentes tipos y clasificaciones de variables, medidas de riesgo y asociación, y conceptos clave en epidemiología. Define variables cualitativas y cuantitativas, así como sus diferentes escalas de medición. Explica factores de riesgo, exposición, y diferentes medidas para cuantificar la asociación entre una exposición y un resultado, como razón de productos cruzados, riesgo relativo, y años potenciales de vida perdidos. También resume el enfoque de riesgo en epidemiología.
Técnicas de Estadística Avanzada - Alexis Añez Alexis Añez
Este documento describe la distribución binomial, una distribución de probabilidad ampliamente utilizada para variables aleatorias discretas. Describe procesos con dos resultados posibles como éxito o fracaso. Explica las características, fórmulas y parámetros de la distribución binomial, y proporciona ejemplos de su uso para calcular probabilidades en situaciones de toma de decisiones administrativas.
Este documento presenta diferentes medidas de riesgo utilizadas en epidemiología, incluyendo el riesgo absoluto, riesgo relativo, razón de momios y riesgo atribuible. Define cada medida y ofrece fórmulas para su cálculo. Además, incluye ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo e interpretación de estas medidas de asociación entre factores de riesgo y resultados de salud.
Este documento explica la diferencia entre el riesgo relativo (RR) y las odds ratio (OR) en estudios epidemiológicos. El RR mide la asociación entre una exposición y un resultado en estudios de cohortes, mientras que la OR mide la asociación en estudios de casos y controles. Cuando el resultado es raro, el RR y la OR son similares, pero cuando el resultado es más común, la OR suele ser mayor que el RR.
Este documento presenta información sobre la prueba de chi cuadrado de Pearson. Explica cómo se utiliza para probar la independencia entre variables cualitativas y cuáles son sus condiciones de aplicación. Además, incluye ejemplos prácticos de cálculo de chi cuadrado y toma de decisiones sobre la hipótesis nula basada en los resultados obtenidos.
Este documento describe los conceptos de tasa y ajuste de tasas. Explica que una tasa mide el número de eventos de interés que ocurren en una población durante un período de tiempo. Cuando se comparan tasas entre poblaciones con diferentes estructuras demográficas, es necesario ajustar las tasas para controlar el efecto de estas diferencias y hacer comparaciones válidas. Se describen los métodos directo e indirecto para ajustar tasas, los cuales utilizan una población de referencia para estandarizar las tasas y hacerlas comparables.
El documento presenta información sobre un estudiante de bachillerato llamado Cristian López. El profesor Ramón Aray enseña una clase de estadística en el Instituto Universitario Politécnico Santiago Mariño, ubicado en la ciudad de Barcelona, estado Anzoátegui, Venezuela. Se incluye una breve bibliografía sobre estadística.
Este documento presenta un caso práctico de análisis estadístico de datos demográficos y socioeconómicos de las comunidades de España. Se analizan tres variables: cantidad de habitantes, tasa de desempleo y tasa de delitos. Se realiza un análisis descriptivo completo de cada variable, identificando valores atípicos y comparando la dispersión de las distribuciones. La variable más dispersa es la cantidad de habitantes, mientras que la tasa de delitos tiene la menor dispersión. Finalmente, se ajusta un modelo de regres
Este documento define conceptos estadísticos básicos como variables, población y muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición, razón, proporción, tasa y frecuencia. Explica que una variable es una propiedad que puede variar y adoptar diferentes valores, y que la población es el conjunto total de elementos sobre los que se realiza un estudio mientras que la muestra es un subconjunto de casos. También describe medidas como la media, mediana y moda para resumir datos, así como medidas de dispersión para indicar la variabilidad.
El documento explica la distribución binomial, que modela el número de éxitos en una secuencia de n ensayos independientes con dos posibles resultados (éxito o fracaso) y una probabilidad constante p de éxito en cada ensayo. Incluye ejemplos numéricos que calculan la probabilidad de diferentes resultados usando la fórmula binomial.
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.
La distribución de Poisson describe la probabilidad de que ocurran ciertos números de eventos en periodos de tiempo o espacio, basado en una tasa de ocurrencia promedio. El documento proporciona ejemplos de cómo calcular probabilidades usando la distribución de Poisson, como la probabilidad de atender menos de 3 pacientes en media hora o de identificar al menos 2 imperfecciones en 5 minutos basado en tasas de ocurrencia promedio dadas.
SEMINARIO 7 | EJERCICIOS SOBRE DISTRIBUCIÓN NORMALCarmen Barrera
Este documento presenta cuatro ejercicios sobre la distribución normal. El primer ejercicio calcula la probabilidad de que una mujer tenga una puntuación de autoestima menor o igual a 10.5. Los ejercicios 2 calculan diferentes proporciones de diabéticos basadas en sus niveles de glucemia basal, asumiendo una distribución normal. Finalmente, se calcula el primer cuartil de la distribución de glucemia basal.
¿Es clínicamente relevante además de estadísticamente significativo¿amateo2011
Este documento discute la importancia de considerar medidas como el riesgo absoluto y el número necesario a tratar, y no solo el riesgo relativo, a la hora de evaluar la relevancia clínica de una intervención. Explica diferentes medidas para cuantificar el efecto de un tratamiento como el riesgo absoluto, riesgo relativo, reducción relativa del riesgo y número necesario a tratar. Concluye que para tomar decisiones informadas es importante conocer estas medidas y sus intervalos de confianza.
El documento describe diferentes medidas estadísticas para evaluar el riesgo y la asociación entre variables, incluyendo el riesgo absoluto, riesgo relativo, reducción del riesgo relativo, riesgo atribuible, número necesario para tratar, y odds ratio. Estas medidas se utilizan comúnmente en estudios epidemiológicos y ensayos clínicos para cuantificar el impacto de una intervención o exposición sobre los resultados.
Estimación por intervalo y docimasia de hipòtesisZantus
Este documento presenta un estudio estadístico sobre la desnutrición crónica en niños menores de 5 años en Perú. Se aplica estimación paramétrica por intervalo para estimar la proporción de niños con desnutrición crónica en dos macro-regiones y la diferencia entre las proporciones. Se toma una muestra representativa, se estratifica por regiones y se calculan intervalos de confianza. Los resultados muestran que la proporción de niños con desnutrición crónica en la macro-región centro está entre 19.96%
This document contains a table listing chi-square distribution values for different degrees of freedom and probability levels. The table includes:
- Degrees of freedom (ν) ranging from 1 to 100+ in the left column.
- Various probability levels (p) from 0.001 to 0.5 across the top row.
- The body of the table provides the chi-square distribution critical values corresponding to each combination of degrees of freedom and probability level.
El documento describe los diferentes tipos de gráficos para datos categóricos y nominales que se utilizarán en la tarea 4, incluyendo gráficos circulares, de barras simples, tablas cruzadas, barras 3D, barras apiladas y áreas apiladas, todos los cuales se usarán para representar datos sobre el hábito tabáquico y el sexo.
El documento describe los diferentes tipos de gráficos para datos categóricos y nominales que se utilizarán en la tarea 4, incluyendo gráficos circulares, de barras simples, tablas cruzadas, barras 3D, barras apiladas y áreas apiladas, todos los cuales se usarán para representar datos sobre el hábito tabáquico y el sexo.
Los dispositivos de almacenamiento de datos leen y escriben datos en medios de almacenamiento como la memoria secundaria de una computadora. Algunos dispositivos comunes son discos duros, disqueteras, unidades de CD/DVD, memorias USB y tarjetas de memoria. Cada dispositivo tiene diferentes capacidades y velocidades de almacenamiento y transferencia de datos.
El documento describe diferentes tipos de dispositivos de almacenamiento de datos, incluyendo dispositivos magnéticos como cintas magnéticas, discos duros y disquetes, y dispositivos ópticos como CDs, DVDs y discos ZIP. También menciona dispositivos de estado sólido como tarjetas de memoria y memorias USB, así como otros tipos de almacenamiento como ROM y RAM.
Este documento describe los componentes básicos de un computador, incluyendo las unidades de entrada, almacenamiento, procesamiento y salida. Explica que los datos se introducen a través de dispositivos de entrada como el teclado y mouse, se almacenan en la memoria principal y secundaria, se procesan en la CPU, y los resultados se muestran a través de dispositivos de salida como monitores e impresoras. También clasifica los computadores por su capacidad de procesamiento de datos y tamaño.
Entendiendo el sistema de almacenamiento de datos y SQL ServerJoseph Lopez
Presentación de los fundamentos claves sobre los componentes que conforman el sistema de almacenamiento de datos en escenario de alto desempeño con MS SQL Server 2012.
Este documento describe los pasos para realizar una validación de datos y crear macros en Excel. Explica que la validación de datos permite controlar los valores que los usuarios pueden ingresar en una celda mediante listas desplegables. Luego detalla 6 pasos para crear una validación de datos y listar valores en una celda. También define lo que es un macro y explica 6 pasos para grabar acciones en Excel y automatizar tareas repetitivas mediante macros.
Este documento presenta el módulo educativo de un curso de métodos estadísticos. Explica que el módulo fue diseñado para cumplir con los objetivos del curso relacionados con las competencias, capacidades y actitudes que los estudiantes deben alcanzar. El contenido incluye 16 semanas que cubren temas como introducción a la estadística, organización y presentación de datos, métodos estadísticos de investigación, medidas de tendencia central y dispersión, probabilidad, variables aleatorias, inferencia estadística y
Este documento describe los diferentes tipos de variables cualitativas y cuantitativas que se usan en bioestadística y epidemiología, incluyendo variables nominales, ordinales, de intervalo y de razón. Explica cómo la clasificación de las variables en estas escalas ayuda a determinar qué estadísticas son apropiadas para resumir los diferentes tipos de datos, como la moda para datos nominales y la media para datos de razón.
La estadística descriptiva estudia procesos cuyo resultado no es predecible y cómo obtener conclusiones razonables a partir de observaciones. Existen variables cualitativas y cuantitativas. Las medidas de tendencia central como la media, mediana y moda resumen los datos, mientras que medidas de dispersión como el rango y desviación estándar miden su variabilidad. Herramientas como histogramas permiten visualizar y comparar distribuciones de datos.
Este documento resume los principales microorganismos patógenos transmitidos por los alimentos. Describe bacterias como Salmonella, E. coli, Campylobacter y Shigella que causan enfermedades como fiebre tifoidea, gastroenteritis y disentería. También cubre virus, hongos, protozoarios y helmintos que causan hepatitis A, criptosporidiosis y ascariasis. Resalta microorganismos emergentes como E. coli O157:H7 y recomienda medidas higiénicas como lavado de manos y cocción adecuada
El documento resume los conceptos básicos sobre los parásitos. Explica que los parásitos son organismos que viven a expensas de otros y pueden causar enfermedades como la parasitosis. Describe las clasificaciones de los parásitos, incluyendo su morfología (protozoos, helmintos y artrópodos), ubicación (endoparásitos y ectoparásitos) y ciclo de vida (monoxenos, polixenos, etc.). También explica conceptos como huésped, vector, mecanismos de transmisión
Organización y presentación de datos
-Cuadros y gráficos para variable cualitativa
-Cuadros y graficos para variable cuantitativa discreta
-Cuadros y graficos para variable cuantitativa continua
Este documento presenta conceptos básicos de estadística, incluyendo definiciones de población, muestra, variables, frecuencias, y diferentes tipos de gráficos estadísticos como diagramas de barras, gráficos de torta, pictogramas, histogramas y polígonos de frecuencia. Explica cómo organizar y analizar datos estadísticos para estudiar fenómenos y características de una población.
La prueba chi-cuadrado determina si dos variables están relacionadas. Se formula una hipótesis nula de independencia y una alternativa de dependencia. Se calculan frecuencias esperadas y el estadístico chi-cuadrado, y se compara con un valor crítico para aceptar o rechazar la hipótesis nula de independencia.
Este documento introduce los conceptos básicos del análisis de datos categóricos. Explica que los datos categóricos miden variables en grupos limitados en lugar de valores continuos. También define variables independientes y dependientes, y describe las escalas de medición nominal, ordinal y de conteo para variables categóricas. Además, introduce las distribuciones binomial y multinomial para modelar datos categóricos, y métodos estadísticos como estimación por máxima verosimilitud e intervalos de confianza.
El documento describe los conceptos de almacén, almacenaje, técnicas y métodos de almacenamiento. Explica que un almacén es una instalación para ubicar materiales y productos, y que existen tres tipos principales. Define almacenaje como la función logística de mantener los productos cerca en diferentes puntos. Además, detalla varias técnicas comunes de almacenamiento como estanterías, cajas, apilamientos y contenedores flexibles.
(1) El documento presenta ejercicios resueltos sobre estadística descriptiva univariante, incluyendo tablas y gráficos de distribución de frecuencias, medidas de tendencia central y dispersión. (2) Se calculan medidas como la media, mediana, moda, cuartiles y se construyen histogramas y polígonos de frecuencias a partir de datos sobre pesos de personas y temperaturas. (3) El documento muestra cálculos de varianza y desviación típica para datos agrupados.
Este documento describe diferentes medidas estadísticas utilizadas en epidemiología. Explica las proporciones, razones y tasas, y cómo se usan para medir la probabilidad de enfermedades en poblaciones. También define prevalencia como el número total de casos de una enfermedad, e incidencia como los nuevos casos. El objetivo es reconocer las herramientas para interpretar índices y determinar factores de riesgo de enfermedades.
Este documento presenta conceptos clave de estadística descriptiva y epidemiología, incluyendo medidas de posición central, dispersión, proporción, razón y tasas. Explica que la proporción mide la probabilidad individual de tener una enfermedad, la razón compara dos grupos, y las tasas relacionan eventos con el tiempo. También define prevalencia como el número total de casos de una enfermedad y incidencia como los casos nuevos.
El documento presenta información sobre tasas de morbilidad y medidas epidemiológicas de frecuencia. Explica conceptos como tasas de prevalencia, incidencia acumulada, ataque y mortalidad. Incluye ejemplos y cálculos de estas medidas usando datos de brotes y poblaciones animales.
El documento define indicadores y índices, y describe medidas comunes de resumen como razones, proporciones, tasas, medidas de tendencia central y dispersión. Explica que un indicador refleja un aspecto de una población, mientras un índice es una expresión matemática elaborada a partir de varios indicadores. Además, detalla el cálculo y significado de tasas brutas, específicas y ajustadas, así como prevalencia e incidencia.
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.
El documento habla sobre conceptos básicos de bioestadística y epidemiología. Explica que la bioestadística analiza e interpreta datos para generar modelos e inferencias, mientras que la epidemiología estudia problemas de salud mediante diseños de investigación. También define conceptos como normalidad, variables, medidas de ocurrencia, medición y diferentes tipos de números y tasas utilizados para medir fenómenos de salud.
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El documento describe diferentes métodos de medición utilizados en epidemiología, incluyendo escalas de medición, características de la medición, e indicadores epidemiológicos como tasas, razones y proporciones. Explica cómo las tasas relacionan eventos con la población expuesta para hacer comparaciones válidas. También cubre el uso de probabilidades en el diagnóstico médico, incluyendo sensibilidad, especificidad y valor predictivo de las pruebas.
Este documento trata sobre las medidas de frecuencia utilizadas en epidemiología. Explica conceptos como razón, proporción, tasas de morbilidad, mortalidad y natalidad. Describe medidas como prevalencia, incidencia acumulada, tasas de ataque y tasas de mortalidad. El objetivo es conocer la distribución y comportamiento de las enfermedades en la población para desarrollar programas de prevención y control.
Lic en Nutricion Univ Maimonides(Medidas De Frecuencia)jimenuska
El documento describe los principales usos de la investigación epidemiológica, como realizar diagnósticos de salud comunitarios, identificar causas de enfermedades, medir tasas de incidencia y prevalencia, y monitorear acciones. Explica conceptos como indicadores cualitativos y cuantitativos, y diferentes tipos de medidas como tasas absolutas, relativas, de incidencia, prevalencia y mortalidad que se usan para evaluar la salud de una población.
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 presenta conceptos y medidas epidemiológicas para evaluar riesgos de salud. Explica medidas de frecuencia como proporción, razón y tasa. Luego describe medidas de asociación como riesgo relativo, odds ratio y razón de prevalencias, así como medidas de impacto como riesgo atribuible y fracción etiológica. Finalmente, ilustra el cálculo e interpretación de estas medidas a través de ejemplos numéricos sobre riesgo de muerte infantil por rotavirus y obesidad.
1) El documento describe diferentes medidas utilizadas en epidemiología para medir eventos de salud como la morbilidad y mortalidad en poblaciones. 2) Explica conceptos como tasas, índices, prevalencia e incidencia y cómo se calculan. 3) También define variables, y distingue entre variables independientes y dependientes al medir asociaciones entre factores de riesgo y enfermedades.
El documento trata sobre las medidas de ocurrencia y asociación utilizadas en epidemiología. Explica conceptos como prevalencia, incidencia, razón de prevalencia, razón de tasas de incidencia, riesgo relativo y odds ratio. Define cada medida y describe sus características y cómo se interpretan.
Este documento presenta definiciones y fórmulas para calcular medidas de riesgo como el riesgo relativo, riesgo absoluto y riesgo atribuible. Explica que el riesgo relativo compara la frecuencia de un evento entre expuestos y no expuestos a un factor de riesgo. El riesgo absoluto mide la incidencia del evento en la población total, mientras que el riesgo atribuible es la diferencia entre la incidencia en expuestos y no expuestos atribuible a la exposición. Incluye
Este documento presenta información sobre diferentes tipos de análisis de datos estadísticos y medidas de riesgo como el riesgo relativo, riesgo absoluto y riesgo atribuible. Explica las definiciones, fórmulas y cómo calcular e interpretar estas medidas de riesgo utilizando ejemplos numéricos de estudios sobre factores de riesgo como la obesidad, consumo de azúcar y grasa, y exposición al humo de tabaco.
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.
UNIVERSIDAD DE SAN MARTÍN DE PORRES
FACULTAD DE MEDICINA HUMANA
ASIGNATURA DE EPIDEMIOLOGÍA
SEMINARIO 3
MEDICIONES EPIDEMIOLOGICAS
ALUMNO RICARDO BENZA BEDOYA
FECHA 28/III/2017
PROFESOR DR GUILLERMO GOMEZ GUIZADO
TURNO MARTES 4:40 6:10
AULA 8 PABELLÓN A
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.
Este documento describe los tipos de mediciones utilizadas en epidemiología para medir la ocurrencia de eventos y problemas de salud en una población. Explica que las mediciones incluyen medidas de tendencia central, frecuencia absoluta y relativa, coeficientes y proporciones. Se enfoca en las tasas, las cuales dividen la cantidad de casos de un evento entre la población expuesta durante un periodo de tiempo específico. Advierte que las tasas deben interpretarse con precaución para evitar falacias como la ecológica o asociaciones falsas
SEMIOLOGIA DE HEMORRAGIAS DIGESTIVAS.pptxOsiris Urbano
Evaluación de principales hallazgos de la Historia Clínica utiles en la orientación diagnóstica de Hemorragia Digestiva en el abordaje inicial del paciente.
ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARIS”. Esta actividad de aprendizaje propone el reto de descubrir el la secuencia números para abrir un candado, el cual destaca la percepción geométrica y conceptual. La intención de esta actividad de aprendizaje lúdico es, promover los pensamientos lógico (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia y viso-espacialidad. Didácticamente, ésta actividad de aprendizaje es transversal, y que integra áreas del conocimiento: matemático, Lenguaje, artístico y las neurociencias. Acertijo dedicado a los Juegos Olímpicos de París 2024.
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
RETROALIMENTACIÓN PARA EL EXAMEN ÚNICO AUXILIAR DE ENFERMERIA.docx
Medición datos nominales
1. Medidas de datos nominales
Dr. Ronald Mayhuasca Salgado
UNIVERSIDAD PERUANA LOS ANDES
ESCUELA ACADÉMICO PROFESIONAL DE ODONTOLOGÍA
ESTADÍSTICA 2014 - I
2. ¿Por qué medir este tipo de datos?
Por que necesitamos conocer el estado epidemiológico de las
enfermedades bucales y maxilofaciales que demandan atención
por parte de los sistemas de salud del país.
3. Estadística Descriptiva
• Organización de datos
• Representación de datos: Tablas y Gráficos
• Medidas de resumen
• Medición de datos numéricos
1. Medidas de posición
2. Medidas de dispersión
3. Medidas de forma
• Medición de datos nominales
1. Proporción
2. Razón
3. Medición epidemiológica
4. 1. Razón (R)
Es la comparación de dos números por cociente (división). Ninguno
de los elementos del numerador está incluido en el denominador.
R= a/b
Sean las siguientes razones:
Cociente entre el número de casos de
cáncer oral en varones y mujeres en el
Hospital Oncológico de Huancayo, año
2014.
Razón
135
53
= 2.55
V
M
Razón
𝑎
𝑏
Por cada caso de cáncer en una mujer
hay 2,55 casos de cáncer en varones
5. 1. Razón (R)
Ejemplo 02:
Número de camas hospitalarias y
número de enfermeras del hospital
D.A.C.- Huancayo
Razón
R=
380 𝑐𝑎𝑚𝑎𝑠
95 𝑒𝑛𝑓𝑒𝑟𝑚𝑒𝑟𝑎𝑠
= 4 camas/enfermera
Es un indicador de la magnitud de
trabajo de las enfermeras
6. 1. Razón (R)
Ejemplo 03:
Número de alumnos por docente, de dos aulas en una institución
universitaria, un aula posee 18 alumnos y el otro grupo 10.
Razón
R=
18 𝑎𝑙𝑢𝑚𝑛𝑜𝑠/𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒
10 𝑎𝑙𝑢𝑚𝑛𝑜𝑠/𝑑𝑜𝑐𝑒𝑛𝑡𝑒
= 1,8…… R= 180%
Esta razón compara dos razones y os indica que los docentes del
grupo 1 tienen 80% más de intensidad de trabajo que los
docentes del grupo 2, para esta interpretación hemos expresado
en unidades porcentuales del denominador
7. 2. Proporción
Es la comparación por cociente entre el número de elementos de un
subconjunto y el número de elementos del conjunto al que pertenece el
subconjunto. Se usa como estimación de la probabilidad de un evento. Su
valor varía entre 0 y 1.
Ejemplo:
Cociente entre el número de casos
ocurridos en varones y el total de
casos en el año 2012 en el Hospital
Oncológico
Proporción
𝑎
𝑎:𝑏
= p
El 72% del total de los casos reportados en el
2012 han ocurrido en varones.
Proporción
p=
135
188
= 0,72
V= 135 M=53 T
8. 3. Medición epidemiológica
Es la relación entre dos magnitudes ocurridos en un tiempo y lugar.
La tasa permite efectuar comparaciones, se expresa usualmente por
100 o por 1000(base).
La tasa es la expresión numérica del
riesgo al que estuvo sometida la
población.
TASA
𝑎
𝑎:𝑏
x base
• TASA
Los datos de una tasa ocurrieron en un periodo anterior al
actual y en cierto modo permiten ANTICIPAR numéricamente
la probabilidad de que exista ese riesgo para la población.
9. 3. Medición epidemiológica
Ejemplo:
Cociente entre el número de casos
de cáncer oral en varones durante el
año 2013 en el Hospital Oncológico
Huancayo y la población estimada
de varones en el año 2013.
TASA
135
516 329
=0,000261
• TASA
La tasa es de 26,1 casos de cáncer oral por cada 100 000
habitantes varones en un año (2013).
TASA
X base
Período de tiempo
10. 3. Medición epidemiológica
En Epidemiología, usualmente los eventos están constituidos por casos de
enfermedad o defunciones por diversas afecciones.
• TASA
Las tasas se constituyen de tres elementos:
1. El numerador: es el número de veces que ocurrió el evento o suceso de
estudio.
2. El denominador: es la población expuesta al riesgo de que le ocurra el
fenómeno.
3. Una constante (base) por la cual se multiplica el resultado del cociente.
Los resultados suelen ser menores a 1 por lo que se suele multiplicar
por 100, 1000, 100 000 para una mejor comprensión.
13. Ejemplo:
Casos de manifestación de síntomas neurológicos (MSN) por calcificación de
ligamento estilohioideo en dos poblaciones según grupo etario.
Edad (años)
Población A Población B
N° hab Casos N°hab Casos
20-30
30-40
40-50
50-60
60 a más
1531
1904
2599
4672
368
279
69
141
2
119
5438
4489
10351
36994
2384
462
117
802
37
665
TOTAL 11074 610 59656 2083
14. Con la información del cuadro tenemos: Edad (años)
Población A Población B
N° hab Casos N°hab Casos
20-30
30-40
40-50
50-60
60 a más
1531
1904
2599
4672
368
279
69
141
2
119
5438
4489
10351
36994
2384
462
117
802
37
665
TOTAL 11074 610 59656 2083
Tasa de A= 610/11074 x 1000 =
55,1 casos MSN/1000 hab.
Tasa de B= 2083/59656 x 1000 =
34,9 casos MSN/1000 hab.
R=
𝑇𝑎𝑠𝑎 𝑑𝑒 𝐴
𝑇𝑎𝑠𝑎 𝑑𝑒 𝐵
x 100= 55,1/34,9x 100= 158%
Al comparar por Razón:
Indica que los habitantes de la
población A tienen un riesgo 58%
mayor al de la población B para tener
manifestaciones de síntomas
neurológicos por calcificaciones de
ligamento estilohioideo.
15. 3. Medición epidemiológica
Cuando dos poblaciones poseen diferente estructura de población, no es
correcto comparar las tasas globales, pues en una de ellas puede haber
mayor riesgo que en otra.
• AJUSTE DE TASAS
El método directo de ajuste de tasas plantea:
1. Definir cuál población será sometida a las condiciones de la otra
(Usualmente a la población menor se le aplican las tasa específicas).
2. Con las tasas específicas de la población mayor se calculan los casos
esperados de la población menor y a partir de ellos se obtiene la
nueva tasa como sigue:
16. 3. Medición epidemiológica
• Del caso anterior
Edad (años)
Población A Población B
N° hab Casos N°hab Casos
20-30
30-40
40-50
50-60
60 a más
1531
1904
2599
4672
368
279
69
141
2
119
5438
4489
10351
36994
2384
462
117
802
37
665
TOTAL 11074 610 59656 2083
1. Hallamos las tasas
específicas de MSN por
calcificaciones de ligamento
estilohioideo
Edad (años)
Población A Población B
N° hab Casos Tasa N°hab Casos Tasa
20-30
30-40
40-50
50-60
60 a más
1531
1904
2599
4672
368
279
69
141
2
119
182,2
36,2
54,3
0,4
323,4
5438
4489
10351
36994
2384
462
117
802
37
665
85,0
26,1
77,5
1,0
278,9
TOTAL 11074 610 55,1 59656 2083 34,9
279/1531 x 1000= 182,2
17. 3. Medición epidemiológica
Casos esperados=
𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑚𝑒𝑛𝑜𝑟:𝐴 𝑥 𝑡𝑎𝑠𝑎(𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑚𝑎𝑦𝑜𝑟:𝐵)
𝐶𝑜𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡𝑒
Del ejemplo: Casos esperados=
1531 𝑥 85,0
1000
= 130
2. Ahora hallamos los casos
esperados , a partir de las
tasa de la población mayor
aplicada a la menor:
Edad (años)
Población A
habitantes
Tasas
específicas de B
Casos esperados en A bajo
condiciones (tasa) de B
20-30
30-40
40-50
50-60
60 a más
1531
1904
2599
4672
368
85,0
26,1
77,5
1,0
278,9
130
50
201
5
103
TOTAL 11074 489
Ahora sigue hallar las nuevas tasas :
18. Tasa ajustada=
𝑆𝑢𝑚𝑎 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑠𝑜𝑠 𝑒𝑠𝑝𝑒𝑟𝑎𝑑𝑜𝑠
𝑃𝑜𝑏𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛
𝑥 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑡𝑒
Del ejemplo: Tasa ajustada=
489
11074
𝑥 1000 = 44,2
Tasas iniciales
A B
55,1 34,9
Tasas corregidas
A (ajustada) B
44,2 34,9
La comparación inicial (55,1/34,9=1,58)
nos estaría indicando que la población A
tiene un riesgo 58% mayor al de la
población B para las MSN….
La comparación luego del ajuste (44,2/34,9= 1,3) nos
indica que si la población A estuviera sometida a las
mismas condiciones de calcificación de ligamentos
estilohioideos que posee B, el riesgo de tener MSN en A
sería 30% mayor a la de la población B.
…esto por la variación en la población A que manifiesta
mayor calcificación de ligamentos estilohioideos.
19. El riesgo relativo de una enfermedad (RR), es la razón de incidencia en
personas expuestas a un factor con respecto a la incidencia en las
personas no expuestas.
• RIESGO RELATIVO (RR)
El riesgo relativo se calcula a partir de un estudio de cohorte o prueba
clínica, en individuos expuestos y no expuestos a las que se evalúa por un
tiempo determinando quienes desarrollan la enfermedad.
Personas Expuestos No expuestos Total
Enfermos A1 A0 A
No enfermos N1-A N0-A0 N-A
Total N1 N0 N
20. • RIESGO RELATIVO (RR)
Personas Expuestos No expuestos Total
Enfermos A1 A0 A
No enfermos N1-A N0-A0 N-A
Total N1 N0 NRR=
𝐴1/𝑁1
𝐴0/𝑁0
=
𝑅.𝑒𝑥𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡
𝑅.𝑛𝑜 𝑒𝑥𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡
Para interpretar este coeficiente lo comparamos con la unidad, de manera que:
Si RR=1, nos indica que el factor de exposición no es un factor de riesgo para la
enfermedad, pues ambos grupos poseen la misma incidencia de la enfermedad.
Si RR>1, nos indica que el factor de exposición es de riesgo para la enfermedad, pues las
personas expuestas poseen mayor incidencia de la enfermedad que las no expuestas.
Si RR<1, nos indica que el factor de exposición es un factor de protección contra la
enfermedad, pues las personas expuestas poseen menor incidencia de enfermedad que las
no expuestas.
21. Para concluir con certeza que el factor considerado
es de riesgo para la enfermedad, el valor obtenido
de RR debe ser significativamente mayor que 1,
mediante la estimación interválica al 95% de
confianza para RR, cuyos límites se calculan
mediante:
• RIESGO RELATIVO (RR)
• Estimación interválica
L: límite de la estimación interválica
e : 2,7182 es el número neperiano
Ln (RR): logaritmo natural de RR
L= e ln(RR)±1,96
𝑁1
;
𝐴1
𝑁1
.
𝐴1 +
𝑁0
;
𝐴0
𝑁0
.
𝐴0
22. Si, el intervalo obtenido posee límite inferior mayor que 1,
entonces el factor considerado es un factor de riesgo para la
enfermedad.
• Estimación interválica
Ejemplo:
Asuma que de 100 individuos expuestos 20 desarrollaron la enfermedad.
En un grupo de 200 individuos no expuestos 25 desarrollaron la
enfermedad. Halle si el factor al que se expone n es de riesgo para la
aparición de la enfermedad.
Si, el intervalo obtenido posee límite inferior menor que 1,
entonces el factor considerado NO es concluyente que sea un
factor de riesgo para la enfermedad.
23. Es el cociente entre la razón de expuestos a no expuestos en los casos, y
la razón de expuestos y no expuestos en los controles.
• ODDS RATIO (OR): Razón de ventaja
En estudios caso control, en los que los investigadores determinan el
número de controles, no es apropiado estimar las tasas de incidencia,
pero se puede realizar un cálculo de riesgo relativo: Odds Ratio.
Personas Expuestos No expuestos Total
Enfermos a B N1
No enfermos c d N0
24. • ODDS RATIO (OR)
OR=
𝑎/𝑏
𝑐/𝑑
=
𝑎.𝑑
𝑏.𝑐
Para interpretar este coeficiente lo comparamos con la unidad, de manera que:
Si OR=1, nos indica que el factor de exposición no es un factor de riesgo para la
enfermedad, pues la relación de expuestos y no, es la misma para casos y controles.
Si RR>1, nos indica que el factor de exposición es de riesgo para la enfermedad, ya que la
proporción de casos expuestos es mayor que los controles expuestos.
Si RR<1, nos indica que el factor de exposición es un factor de protección contra la
enfermedad, pues la proporción de casos expuestos es menor que los controles de
expuestos.
Será correcto si el grupo control es representativo de
la población (misma distribución).
25. Para concluir con certeza que el factor considerado
es de riesgo para la enfermedad, el valor obtenido
de OR debe ser significativamente mayor que 1,
mediante la estimación interválica al 95% de
confianza para OR:
• ODDS RATIO (OR)
• Estimación interválica
L: límite de la estimación interválica
e : 2,7182 es el número neperiano
Ln (OR): logaritmo natural de OR
L= e ln(OR)±1,96√1/a+1/b+1/c+1/d
26. Si, el intervalo obtenido posee límite inferior mayor que 1,
entonces el factor considerado es un factor de riesgo para la
enfermedad.
• Estimación interválica
Ejemplo:
En un estudio de casos control de dieta con frituras y cáncer pancreático,
los siguientes datos fueron obtenidos: De 96 casos de cáncer, 53 tenían
dietas con frituras, de 138 controles (sin cáncer) 53 estaban expuestos a
frituras. Mencione si las frituras son un factor de riesgo para el
desarrollo de cáncer ppancreático.
Si, el intervalo obtenido posee límite inferior menor que 1,
entonces el factor considerado NO es concluyente que sea un
factor de riesgo para la enfermedad.
27. Tarea académica (TA)
• Recaude cifras del INEI (del último censo) u hospital que le permitan
hallar razones, proporciones y tasas de 02 fenómenos que afecten a
un distrito de Huancayo.
• Realice la práctica PY que se dejará en el blog, esta semana.
28.
29. Porcentaje
Un porcentaje es una proporción multiplicada por 100. Indica la parte en
unidades por ciento, esta medida es más fácil de asimilar y transmitir que
la proporción. Del ejemplo anterior:
El 72% de los casos de cáncer ocurrieron en varones.