BIOESTADISTICA

1

BIOESTADISTICA

TEMA 1: NECESIDAD DEL CONOCIMIENTO DE LA ESTADISTICA POR EL PROFESIONAL DE LAS CIENCIAS DE LA SALUD.

Las ciencias de la salud es una ciencia experimental, es decir, aquella que utiliza el método inductivo (de lo particular a lo general). Este es el único método que asegura que lo que estamos realizando posee valor. El método deductivo obtiene deducciones de lo general a lo particular. Con el método deductivo puedes cometer más errores.

La estadística se hace necesaria en esta ciencia debido a:

 Variabilidad de los sujetos estudiados (ejemplo cada uno puede reaccionar de una forma a un medicamento).

 La naturaleza pide más cuantificación.

El método científico está compuesto por tres fases: diseño, recopilación de datos y análisis de los resultados. La estadística se encarga de que las tres fases sean correctas. Tenemos que tener en cuenta que el trabajo clínico requiere de un rigor científico. Y la estadística es necesaria por tanto también a nivel comunitario (ejemplo para gestionar el dinero del ministerio de la salud).

La estadística proporciona métodos para:

a) La recopilación, organización y análisis (de datos de un grupo de individuos).>>>>Estadística descriptiva: la cual se realiza sobre la muestra. Es la ciencia que se dedica a describir las regularidades o características existentes en un conjunto de datos.

b) Decidir: aceptación o rechazo de la hipótesis.>>>Estadística inferencia: trata de obtener conclusiones de la población a través del conocimiento de las características de la muestra.

La estadística va a estudiar los fenómenos que ocurren en torno a un conjunto de sujetos, denominados población (conjunto de todos los individuos que poseen alguna característica observable y en los que se desea estudiar un determinado fenómeno). Mientras que la muestra es la parte de la población sobra la cual se efectúa el estudio del fenómeno detectado en una población determinada.

El índice que mide la media, incorporada a la población, de una característica es el parámetro (μ). Por su parte la media de una muestra es la denominada media estadística(X). LA ESTADISTICA DESCRIPTIVA:

 Recopilación >>>muestra:

o Tipo de muestreo.

o Tamaño de la muestra.

 Organización de los datos:

2

o Cuadros de distribución de frecuencias.

o Representación grafica.

 Análisis de los datos:

o Medidas de tendencia central.

o Medidas de dispersión.

o Medidas de posición.

Modalidades: son las distintas categorías que tiene una variable (toda característica empírica que es objeto del proceso de estudio). Las variables son:

 Cualitativas: aquellas cuyos valores se presentan como cualidades o atributos. (por ejemplo: las profesiones).

 Cuasi cuantitativas: aquellas cuyos valores se presentan como cualidades que son susceptibles de ser ordenadas de menor a mayor. (por ejemplo: una película).

 Cuantitativas: aquellas cuyos valores pueden ser contados y medidos numéricamente.

o Discreta: no existe valores intermedios entre otros dos valores consecutivos de la variable. (ejemplo el número de hijos).

o Continua: existen infinitos valores intermedios entre dos valores de la variable.

Las modalidades tienen que ser:

 Exhaustivas: todas las posibilidades que hay en la población de una variable deben de estar introducidas en dicha modalidad.

 Excluyentes: un determinado individuo, únicamente puede ser introducido en una única modalidad.

La cantidad de sujetos que dependen en una determinada modalidad es lo denominado frecuencia absoluta. El tamaño de la muestra o cantidad de sujetos de estudio es el N. y la proporción o frecuencia relativa es pi.

Para la Representación de variables cualitativas:

 Diagramas de barras: es una representación sobre un eje de coordenadas. En el eje de las abscisas (horizontal) colocamos las variables y en el eje de las ordenadas, se representan las frecuencias. Tenemos que tener en cuenta la escala (1/1 o 1/2, el dos a favor de la abscisa).

 Diagrama de sectores o quesitos: 360º______100% X_______Ejempl%

 Pictogramas.

3

Representación de variables cauasicuantitativas.

X

Grado de escara

ni

pi

Pi

na

pa

Pa

Mínimo

134

0’216

21’6 %

622

1

100%

Moderado

212

0’341

34’1%

488

0’784

78%

Leve

129

0’207

20’7%

276

0’443

44’3%

Nulo

147

0’236

23’6%

147

0’236

23’6%

Total

622

...