generalidades de bioestadística
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Clase de bioestadística básica para estudiantes de IV semestre de optometríaTRANSCRIPT
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 concluir para 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:
1. Según su naturaleza
2. Según la relación con otras variables
3. Según la escala de medición
4. Variables epidemiológicas
Clasificación de Variables
1. 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