Bioestadistica clase1

[email protected]

MSc. Andrés Canavero

BIOESTADÍSTICA I

Primer Ciclo, Módulo II

Licenciatura en Enfermería

INTRODUCCIÓN •  El curso de Bioestadística I pertenece al segundo módulo del primer ciclo del plan de

estudios 93 de la carrera de Licenciatura en Enfermería. •  Curso de 20 hs. •  El curso se desarrollará a través de exposiciones teóricas y trabajos prácticos

(individuales y grupales). •  La acreditación se realizará a través de un único parcial.

Responsable del Curso: MSc. Andrés Canavero

OBJETIVOS DEL CURSO •  Proporcionar al estudiante de enfermería los conocimientos necesarios para permitirle leer

los métodos estadísticos y los comentarios que aparecen en las publicaciones biomédicas. •  Proporcionar a los estudiantes los medios para realizar ellos mismos análisis sencillos.

UNIDADES TEMÁTICAS

1.  Introducción a la Bioestadística •  Funciones de la bioestadística, objetivos, alcance, limitaciones. •  Definición primaria: población o universo, muestra. •  Estadística descriptiva y estadística inferencial o inductiva. Inferencia y predicción;

parámetros y estadísticas. •  Método científico Hipotético-Deductivo (MHD). •  Tipos de variables y escalas de medición.

2.  Presentación de los datos •  Datos simples. Datos agrupados. Tablas de frecuencias y distribución de frecuencias

(frecuencias absolutas, relativas, acumuladas, proporcionales). •  Datos agrupados en clases e intervalos. •  Representaciones gráficas. Diagramas de barras, histogramas, polígonos de frecuencias.

3.  Medidas de tendencia central •  Media aritmética, mediana, modo o moda. •  Cálculo y comparación de todos ellos.

4.  Medidas de dispersión •  Amplitud, rango o recorrido. Desviación media. Varianza y desviación típica o estándar,

coeficiente de variabilidad o variación. •  Cálculo y comparación de todos ellos.

1.  Introducción a la Bioestadística

•  Funciones de la bioestadística, objetivos, alcance, limitaciones.

Estadística: Es el campo del estudio relacionado con a) la recopilación, organización y resumen de los datos y b) la obtención de inferencias acerca de un conjunto de datos cuando sólo se observa una parte de ellos. Se trata del arte de la decisión frente a la incertidumbre.

Utilidad de la estadística en ciencias 1. La estadística nos permite describir variación asociada a atributos y datos biológicos, sociales, etc. 2. Nos permite realizar inferencias (e.g., determinar si existen o no diferencias entre dos o más condiciones).

Bioestadística Cuando los datos que se analizan se obtienen de las ciencias biológicas y de la medicina, se utiliza el término bioestadística.

... la población de estudio es definida por el observador y corresponde al conjunto completo de sujetos que pueden potencialmente aportar con mediciones, y sobre el cual nos interesa realizar inferencias.

POBLACIÓN


•  Definición primaria: población o universo, muestra.

Parámetros

Parámetros: •  Propiedades o características fijas y únicas de una población estadística (e.g. media, varianza). •  Los parámetros son inamovibles y describen una población.

Censo: medición de la variable bajo estudio en todas las unidades de la población.

Podríamos obtener conclusiones muy precisas por ejemplo si realizáramos un censo y pudiéramos calcular directamente los parámetros la población.

Una población estadística existe en un espacio y tiempo determinado y es una entidad real, pero sus límites pueden ser inconmensurables (ej. todo el universo). Sus límites quedan definidos por nuestro interés o propósito.

Una parte de la estadística, conocida como estadística descriptiva, proporciona estadígrafos asociados a las muestras.


•  Estadística descriptiva y estadística inferencial o inductiva. Inferencia y predicción; parámetros y estadísticas o estadígrafos.

Parámetros

POBLACIÓN

MUESTRA

Estadígrafos

Una muestra es un subconjunto de sujetos de la

población estudiada.

Una parte de la estadística, conocida como estadística descriptiva, proporciona estadígrafos asociados a las muestras.



Parámetros

POBLACIÓN

MUESTRA

Estadígrafos ¿Cuál es la importancia de tener buenos estadígrafos?

Si tenemos buenos estadígrafos entonces podemos realizar inferencias sobre los parámetros de la población, a partir de las muestras.

Estadística inferencial: Es el proceso de hacer enunciados o afirmaciones acerca de una población basados en los resultados obtenidos en las muestras de dicha población.



Parámetros

POBLACIÓN

MUESTRA

Estadígrafos

Hipótesis: proposición informativa sobre un fenómeno; explicación potencial de cómo una parte del mundo funciona. Predicción: consecuencia concreta derivada de las hipótesis.


•  Método científico Hipotético-Deductivo (MHD).

Método hipotético-deductivo: la ciencia se inicia con conceptos no derivados de la experiencia del mundo que está "ahí afuera", sino postulados en forma de hipótesis por el investigador, por medio de su intuición y conocimientos previos (Teoría). Las hipótesis o explicaciones nunca pueden ser probadas, aceptadas, en forma definitiva y siempre están expuestas a ser falsificadas.

FALSACIONISMO El conocimiento científico no avanza confirmando

nuevas leyes, sino descartando leyes que contradicen la experiencia.


•  Método científico Hipotético-Deductivo (MHD).

Observación de un fenómeno o patrón de interés

Hipótesis

Predicción

Observación, Experimento

Resultados inconsistentes con

predicciones

Resultados consistentes con

predicciones

Rechazo y elimino la hipótesis

NO Rechazo la hipótesis

TEORÍA

Razonamiento lógico Deductivo e Inductivo Intuición, modelos

Generación de datos relevantes:

diseño de muestreo

Análisis de datos,

interpretación de resultados


•  Tipos de variables y escalas de medición.

Naturaleza de los datos

Información registrada

Datos

Variables Propiedad medida en cada unidad mínima de muestreo es nuestra variable, carácter, o atributo.

Independientes (factores)

Dependientes (respuesta)

número


•  Tipos de variables y escalas de medición.

Número de variables

Cuando registramos solo una variable a cada sujeto experimental tenemos un conjunto de datos univariado

Cuando se registran dos variables a cada sujeto o condición experimental, se habla de un conjunto bivariado, y eventualmente, multivariado.

Bioestadistica clase1

Education

Transcript of Bioestadistica clase1