Presentación

1. Introducción a la
bioestadística
García Acevedo Ángel
Eduardo
Hernández López Monserrat
Paulina
UNIVERSIDAD
DE
GUANAJUATO
11/08/2022
CRUZ JIMENEZ
GUSTAVO

2. 1. ¿Qué es
la
estadística?
• Es la ciencia que se ocupa
de los métodos y
procedimientos para
recoger, clasificar, resumir,
hallar regularidades y
analizar los datos, con la
finalidad de ayudar a la
toma de decisiones y en su
caso formular predicciones.
• Describe, analiza y

3. 2. ¿Qué es la
bioestadística?
• Es la aplicación de técnicas
estadísticas a las ciencias naturales.
• Es una rama de la estadística
aplicada que tiene como objeto de
estudio las ciencias de la vida. Se
encarga de cuestiones que tienen
que ver con la recogida de datos y
con su correcto almacenamiento.

4. 3. Importancia de la
estadística en la Biología
• Gracias a ella se han realizado grandes
avances en el campo de la genética. Aplicada
al estudio de los seres vivos, esta rama de las
matemáticas permite calcular parámetros y
medidas que pueden llegar a importantes
conclusiones. Por ejemplo, cuál es el ratio de
personas que nacen con Síndrome de Down.
A partir de esos datos se puede empezar a
investigar qué factores están detrás de los
fenómenos detectados.
• La bioestadística tiene un papel fundamental
en el avance de las ciencias relacionadas con

5. 4. Aplicaciones de la
estadística en campo y
laboratorio de Biología
• El diseño de experimentos es la forma
más eficaz de hacer pruebas. Consiste
en determinar que prueba se debe
realizar y de qué manera, para obtener
datos que, al ser analizados
estadísticamente, proporciones
evidencias objetivas.
• Un ejemplo de la aplicación de
estadística en biología es
• Salud pública: La estadística permite
analizar situaciones en las que los

6. 5. Limitaciones de
la estadística
• Pueden tomarse mal los datos, el
tamaño de la muestra puede ser
insuficiente, los objetivos de la
investigación están sesgados en su
definición, las conclusiones no
tienen sentido alguno, etc...

7. 6. ¿Qué es una muestra?
La muestra estadística es la
porción que se extrae de una
población estadística para
realizar un determinado
estudio, con el fin de
representar, conocer y
determinar los aspectos de
dicha población. La muestra
estadística se emplea en
situaciones en las cuales la
población es muy extensa o

8. 7. Tipos de muestreo que pueden aplicarse a
la Biología
• Muestreo aleatorio simple
En este tipo de muestreo las variables relevantes de la muestra
tienen la misma función de probabilidad y son independientes
entre ellas. La población tiene que ser infinita o bien finita con
reposición de elementos. El muestreo aleatorio simple es el
que más se utiliza en la estadística inferencial, pero es menos
eficaz en muestras muy grandes.
• Estratificado
El muestreo aleatorio estratificado consiste en dividir la población
en estratos; un ejemplo de esto sería estudiar la relación entre el

9. • De conglomerados
• En estadística inferencial los conglomerados son
conjuntos de elementos poblacionales, como
pueden ser las escuelas o los centros hospitalarios
públicos de un municipio. Al llevar a cabo este tipo
de muestreo se divide la población (en los ejemplos,
una localidad concreta) en varios conglomerados y
se elige de forma aleatoria algunos de ellos para
estudiarlos.
• Sistemático
• En este caso se empieza dividiendo el número
total de sujetos u observaciones que conforman la
población entre el que se quiere utilizar para la
muestra. Posteriormente se escoge un número al
azar de entre los primeros y se va sumando de
forma constante este mismo valor; los elementos
seleccionados pasarán a formar parte de la muestra.
• Intencional, opinático o de conveniencia
• En el muestreo intencional el investigador escoge

10. • Muestreo de bola de nieve o en cadena
• En este tipo de muestreo los investigadores establecen contacto con
sujetos determinados; a continuación estos consiguen a nuevos
participantes para la muestra hasta completarla. El muestreo de bola
de nieve se usa generalmente cuando se trabaja con poblaciones de
difícil acceso, como en el caso de adictos a sustancias o de miembros
de culturas minoritarias.
• Muestreo por cuotas o accidental
• Hablamos de muestreo por cuotas cuando los investigadores
escogen un número concreto de sujetos que cumplan unas

11. 8. Diferencia entre un
estadístico y un paramétrico
• Una estadística y un parámetro son bastante
similares. Ambos están describiendo cualquiera
de los grupos particulares, como » el 50% de
los propietarios prefieren los desarrolladores de
casas de la marca Y. »La diferencia entre una
estadística y un parámetro es que las
estadísticas describen una muestra. Un
parámetro describe una población completa.
• El parámetro implica una descripción resumida
de las características de la población objetivo.
• Lla estadística es un valor de resumen de un

12. No. Parámetro Estadística
1
Cualquier función de los valores
de la población se denomina
parámetro.
cualquier función de la
observación de la muestra se
llama estadística.
2
El parámetro es una incógnita
constante.
la estadística no contiene
constante desconocida.
3
no se utilizan Parámetros para
estimar las características de la
población.
las estadísticas se utilizan para
estimar las características de la
población (como los
parámetros).,
4
Parámetros están libres de
muestreo y otros errores.
las estadísticas están sujetas a
errores de muestreo y no
muestreo.
5
no Hay distribución de los
parámetros.
las estadísticas tienen
distribución, que se llama
distribución de muestreo.
6
la media de la población μ,
varianza σ2
etc se llaman parámetro.
de La media muestral, la
varianza σ
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13. 9. Estadística paramétrica
y no paramétrica
• La estadística paramétrica trata de estimar
determinados parámetros de una población de
datos. Siempre basa sus cálculos suponiendo que
la distribución de la variable a estudiar es conocida
o normal para analizar los elementos de una
muestra. Generalmente, solo se aplican a variables
numéricas y para su análisis debe mantener una
población grande, ya que permite que el cálculo
sea más exacto.
• La estadística no paramétrica es encargada de
hacer deducciones en las pruebas y modelos
estadísticos cuya distribución subyacente no se
ajusta a los llamados criterios paramétricos. Se

14. 10. Diferencia
entre estadística
paramétrica y
no paramétrica

15. Bibliografía
• Estadistica en ciencias de la
salud.pdf
• Guia_Practica_Bioestadistica.pdf
• https://es.gadget-
info.com/difference-between-
statistic#:~:text=La%20estad%C3%
ADstica%20es%20una%20variable