GENERALIDADES DE BIOESTADÍSTICA

-VARIABLES

Diana García LozadaOptómetra

Docente Fundación Universitaria del Área Andina

Estadística

Rama de la matemática que utiliza grandes conjuntos de datos numéricos para obtener inferencias basadas en el cálculo de probabilidades.

Pura o matemática: Conocimiento para generar conocimiento. Desarrolla métodos y procedimientos nuevos que luego podrán utilizarse para resolver problemas en los distintos campos del saber.

Aplicada: Cómo y cuando utilizar cada procedimiento y cómo interpretar los resultados que se obtienen.

Estadística

Recopila, organiza, procesa, interpreta y presenta datos numéricos.

Utilidad: Toma de decisiones en otras ciencias como economía, psicometría, biología, salud pública, medicina….

BIOESTADÍSTICA

Rama de la estadística aplicada que estudia la utilización de métodos estadísticos en problemas médicos y biológicos (Martín Andrés y Luna, 1994)

Aplicación de las herramientas estadísticas a las ciencias biológicas y de la salud.

Puede ser: Descriptiva Analítica o inferencial

Bioestadística

Descriptiva: Sintetiza información contenida en unos datos; recoge,

clasifica, representa y resume datos tomados a una muestra. Calcula índices estadísticos (números) y representa mediante tablas y gráficos (sectores, barras, histogramas, etc.)

Analítica o inferencial: Pretende demostrar asociaciones o relaciones entre

las características observadas. Intenta probar hipótesis y estima intervalos de confianza. Pretende concluirpara la población.

POBLACIÓN Completa colección de objetos, entidades o sujetos de

estudio.

Conjunto de todos los individuos o elementos que cumplen ciertas características.

Totalidad de individuos en los que pueden presentarse determinadas características susceptibles de estudiarse

Ej: personas, instituciones, HC,…

MUESTRA Parte de la población, representativa de la misma. Subconjunto de una población de mayor tamaño. En general, la población es inaccesible desde el punto de

vista práctico, por lo que se estudia solo una muestra. Muestreo: Proceso de extracción de la muestra a partir de

la población.

Proceso de muestreo e inferencia

Población

Muestra

Muestreo

PARÁMETRO

Medida calculada a partir de la población (puede ser descriptiva o haber sido inferida).

Se expresa en letras griegas: μ, δ, δ2

ESTIMADOR

Medida calculada a partir de la muestra.

Se expresa en letras romanas: x, s, s2, etc.

Medir

Según el diccionario de la Real Academia Española:

Comparar una cantidad con su respectiva unidad, con el fin de averiguar cuántas veces la segunda está contenida en la primera.

Tener determinada dimensión, ser de determinada altura, longitud, superficie, volumen, etc.

Medir

Componente esencial en la investigación científica (cuantitativa).

Es la obtención de datos.

Proceso por el cual asignamos una categoría o valor a una variable para determinada unidad de análisis.

OptoMETRÍA

CONFIABILIDAD - PRECISIÓN

Los datos de diferentes mediciones dan resultados similares aunque sean tomados por diferentes observadores y en diferentes lugares.

Repetibilidad: la medición arroja resultados idénticos en el mismo sujeto o en las mismas condiciones.

VALIDEZ - EXACTITUD

Es cuando lo que se mide corresponde al verdadero estado del fenómeno.

Si la medición mide realmente lo que se quiere medir.

Verdad

Ni es preciso ni es exacto

XXXX

Preciso pero no exacto (sesgo)

X

X

XX

Ni es preciso ni es exacto (error)

Error versus Sesgo

Cuando las desviaciones acerca del valor real ocurren en forma desorganizada, no sistemática

Error

Si la desviación tiene una tendencia sistemática, es un error sistemático Sesgo

Los sesgos pueden invalidar los resultados de un estudio y por eso se deben controlar con el diseño del mismo o con el análisis estadístico

VARIABLES

Es lo que está siendo observado.

Características que varían de un individuo, una población o de un objeto a otro.

Aspectos o propiedades diferentes entre dos individuos del estudio.

VARIABLES

Importancia de la clasificación:

Mejor comprensión del problema

Ayuda a definir el diseño del estudio

Manejo estadístico adecuado

VARIABLES

Formas de clasificación:2. Según su naturaleza3. Según la relación con otras variables4. Según la escala de medición5. Variables epidemiológicas

Clasificación de Variables

Según su naturaleza:

Cualitativas o categóricas: Miden atributos o propiedades no numéricas. Se

describen como % y se representan como gráfico de barras o torta (pie).

Cuantitativas o numéricas: Determinan cantidades. Permiten hacer conteos,

ordenamiento o agrupaciones. Pueden ser: Discretas (números enteros). Ej: Nº. de hijos Continuas (permite decimales). Ej: Peso

Clasificación de Variables

2. Según la relación entre las variables:

Dependiente e independiente: La independiente produce un cambio en la dependiente.

Causa Efecto

Reversibles e irreversibles A ↔ B A B

Relación secuencial (en el tiempo): precedente o subsecuente

Determinante o probabilística

Clasificación de Variables

3. Según la escala de medición:

Cualitativas:• 1. Nominal: Fumar Si o no• 2. Ordinal: Estadíos de cáncer I a IV,

Apgar, IQ

Cuantitativas• 3. Interval: Grados centígrados.• 4. De razón o proporcional: Glicemia

1

2

34

Escala de Medición

1. Nominal: Cualitativa Categorías a las que se les asigna un nombre

sin que exista un orden Presencia o ausencia de un atributo o

característica Eventos mutuamente excluyentes y

colectivamente exhaustivos Pueden ser dicotómicas (sexo) o politómicas

(religión).

Escala nominal

Mutuamente excluyente: Un sujeto no puede pertenecer a varias categorías.

Ej: grupo sanguíneo

Colectivamente exhaustivo: Cada categoría debe incluir todos los valores posibles.

Escala de Medición

2. Ordinal: Cualitativa Eventos mutuamente excluyentes

y colectivamente exhaustivos Valores jerarquizados y con un

orden (secuencia lógica que mide la intensidad del atributo): peor a mejor, menor a mayor

Escala ordinal

A veces se les asigna valor numérico a las categorías. Ej: estrato socioeconómico, Apgar

El tamaño entre los valores no puede ser especificado.

Ej: estado leve, moderado y grave de una enfermedad, escala de dolor de 1 a 10.

Escala de Medición

3. Intervalo: Cuantitativa Categorías con límites inferior y

superior arbitrarios Distancias iguales entre

intervalos El punto cero es arbitrario y no

indica ausencia del evento

Escala de Medición

4. De razón o proporcional Cuantitativa El límite superior se confunde

con el inferior de la siguiente El punto cero es real y no

arbitrario Números racionales (+) y (-) Permite sumar, restar, multiplicar

o dividir.

Ejemplo

Variable: Hábito de fumar

Nivel de razón

Nivel ordinal

Nivel nominal

Nivel de medición de las variablesNivel de medición de las variables

NominalNominal

OrdinalOrdinal

IntervalInterval

RazónRazón

CualitativasCualitativas

CuantitativasCuantitativas

Variables Epidemiológicas

Persona. Ej: Edad, sexo, raza, estado civil, estrato socioeconómico, religión, etc.

Lugar: Zona de residencia: urbana o rural, pais de residencia, departamento, municipio, lugar de trabajo, sector de la vivienda, etc.

Tiempo: Hora, día, semana, mes o año de ocurrencia. Ej: Año de inicio de la sintomatología, años en tratamiento, tiempo de consumo de un medicamento, duración del síntoma, meses desde la última recaída…

Investigación Epidemiológica

En los estudios siempre debemos hacer un listado de variables que incluya:

A todas Su clasificación Manejo estadístico con cada una

Manejo de variables

Idealmente debemos manejar las variables en su escala más alta

Una variable puede ser reducida de escala

Manejada en escala inferior no puede regresarse a una superior

Cifras o Frecuencias

Absolutas: Recuento de los datos. No sirven para compararse entre sí.

Relativas: Provienen de relacionar cifras absolutas entre si. Ej: razones, proporciones, tasas, etc.

RAZÓN

Relación entre cantidades de naturaleza diferente

Razón = a / b

Inglés

Ej: hombre/mujer = índice de masculinidad

PROPORCIÓN

Frecuencia con la cual se presenta cierto evento con respecto al total de unidades observadas

Proporción = a / a + b

Permiten comparar dos grupos de tamaño diferente

Ej: Porcentajes

TASA Frecuencia con que se presenta un determinado

evento en el tiempo

Tasa = a / a + b x base

La base es un multiplicador para mejor comprensión. Ej: 1 x 1000 habitantes

Concepto dinámico de comportamiento: deben indicar área geográfica y período de tiempo.

Permite hacer comparaciones

Inglés

Medidas de Tendencia Central

Las más utilizadas son:

Media o promedio (x o μ) Mediana Moda

Media

Única para una serie Se usa para datos cuantitativos Fácil de calcular Se deja afectar por los extremos Se debe acompañar de la desviación

estándar

Mediana

Valor que deja la mitad de los datos por debajo de él y la otra mitad por encima

Se calcula de variables ordinales para arriba

Para calcularla se ordenan los datos: si la serie es impar la mediana es el dato de la mitad. Si la serie es par, es el promedio de los datos de la mitad

Mediana

Única para una serie de datos Sencilla de obtener Los valores extremos no la afectan

Moda

Dato o categoría que ocurre con mayor frecuencia

Se puede calcular para cualquier tipo de variable

La serie puede ser unimodal, bimodal o multimodal

Medidas de Dispersión

Aunque son varias, las más importantes son:

Rango Varianza Desviación estándar

Rango

Amplitud o recorrido Diferencia entre el valor más grande y el

más pequeño Fácil de calcular Muy susceptible con extremos Poco útil

Varianza - s2 - σ2

Establece la dispersión de los datos alrededor de la media

Suma de las diferencias de cada dato con la media elevadas al cuadrado y divididas entre n-1

Representa unidades al cuadrado

Desviación estándar - s - σ

Representa las unidades originales Raíz cuadrada de la varianza Se utiliza con el promedio

Curvas de distribución

normal