Epidemiologia. Experimento de Bernoulli

UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SINALOA[pic 1][pic 2]

FACULTAD DE CIENCIAS QUIMICO BIOLOGICAS

SALUD PUBLICA Y EPIDEMIOLOGIA

JOEL CHAVEZ AGUILAR

EPIDEMIOLOGIA

GRADO:

4°

GRUPO:

3

JESUS ERASMO VAZQUEZ AYON

JUNIO 2020

Experimento de Bernoulli

Se realiza un experimento de Bernoulli cuando tenemos un experimento en el cual solamente es posible 2 resultados un éxito o un fracaso, X= 1 (éxito con probabilidad p) X=0 (fracaso con probabilidad q=1p). El ejemplo más común es el lanzar una moneda al aire y ver cual cara cae, al lanzar la moneda al aire y queremos que salga cara tenemos probabilidad de 1/2  o P= 1/2 , Si nosotros elegimos a una persona de la población y esta  está enferma supongamos que  P= 1/200 será igual a la prevalencia de la enfermedad ; Si aplicamos un tratamiento a un enfermo y que este tratamiento sea uno efectivo la probabilidad de que el individuo se cure, es este caso P= 95%, estos datos son todos de experimentos de Bernoulli es decir donde solo puede haber un fracaso o un éxito.

Un ejemplo de experimento de Bernoulli según la encuesta en Endes 2010 la prevalencia de enfermedad diarreica aguda en niños menores de 5 años es de 15 por cada 100 niños describa el experimento usando conceptos de variable aleatoria.

Estadística inferencial

Esta extrapola los datos de la muestra a la población para así obtener los parámetros, ya que es de interés conocer la probabilidad de que los resultados de la muestra sea la misma si se tomara la población total.
Hay 2 tipos básicos de estadística inferencial:

• Estadística paramétrica: Para poder utilizar la estadística paramétrica se necesitan 3 condiciones. - 1) la distribución de la variable tiene que ser una distribución normal en la población 2) la selección de la muestra tiene que ser aleatoria 3) los datos tienen que ser datos cuantitativos (de intervalo o razón).
• Estadística no paramétrica. - La utilizamos como alternativa para la paramétrica cuando no la podemos usar, en esta no hay requisitos para la muestra, esto quiere decir que la distribución puede ser normal o asimétrica, las variables pueden ser cuantitativas o cualitativas y la selección de la muestra puede ser aleatoria o por conveniencia, no es de interés; En cualquier tipo de datos (nominal u ordinal) podemos utilizar la estadística no paramétrica.

Términos estadísticos

Nivel de confianza: También es llamado intervalo de confianza, es la probabilidad de que nuestro resultado sea correcto. Probabilidad= 1-α ó 95 %

Nivel de significación: es el máximo error que estamos dispuestos a aceptar como válida nuestra hipótesis, este máximo error por concesión se ha establecido que máximo debe ser de un 5%. Es el error tipo I o α. Probabilidad 5%. Este se plantea cuando estamos haciendo el protocolo.

P valor: significancia estadística, es la cuantificación probabilística del error de tipo I. Este p valor sale después del procesamiento de los datos, esta es la diferencia con el nivel de significación.

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