Estadística y bioestadística.

INTRODUCCIÓN A LA ESTADISTICA

Estadística y bioestadística.

ESTADISTICA: Trata de la teoría y aplicación de técnicas adecuadas para coleccionar, organizar datos y hacer deducciones a partir de estos.

BIOESTADISTICA: Estadística aplicada a la solución de problemas biológicos.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: Se dedica a los métodos de descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos en estudio, con el fin de  describir apropiadamente las diversas características de  ese conjunto. EJEMPLO: La media y la desviación estándar.

Desarrollo histórico de la probabilidad y la estadística.

La estadística comenzó como una aritmética estatal para asistir al gobernante que necesitaban conocer la riqueza y el número de sus súbditos con el objetivo de recaudar impuestos o presupuestar la guerra.

Guillermo el conquistador ordeno un censo de las tierras de Inglaterra para fines de tribulación y de servicio militar “Domesday Book”. Varios siglos después del “Domesdya Book”, encontraron una aplicación de la probabilidad empírica.  Llego a ser la forma respetable de la estadística “seguros”.

El juego, en forma de azar dio origen a la teoría de probabilidades, desarrollada por Pascal y Fermat, en el siglo XVII.

La curva normal de errores es muy importante en el desarrollo de la estadística. La ecuación de dicha curva fue originalmente en 1733 por de Moivre.

R.A. Fisher (1890-1962), recibió influencias de Karl Person y de Student e hizo numerosas e importantes contribuciones a la estadística. Uso de los procedimientos estadísticos fueron principalmente en la agricultura, biología y genética.

J. Neyman (1894), y E.S. Person (1895), presentaron una teoría de la verificación o prueba de hipótesis estadística en 1936 y 1938. La teoría fomento en forma considerable la investigación.

Durante los últimos cuatro siglos en que se han desarrollado la mayoría de los métodos estadísticos y bioestadísticas. Prácticamente todos los conceptos y métodos se mantienen vigentes.

Población y muestra.

POBLACIÓN: Es la totalidad de las observaciones de los individuos u objetos que queremos analizar.

MUESTRA: Es un subconjunto de observaciones extraídas de la población de interés.

UNIDADES EXPERIMENTALES: A los objetos sobre los cuales se hacen mediciones.

Datos, variables y parámetros.

Los datos se obtienen a través de un proceso llamado medición (proceso por el cual asignamos una categoría o valor a una característica o variable). Los datos de se pueden clasificar en:

DATOS CUALITATIVOS: Son los que expresan cualidades no mesurables y se dividen en:

• Cualitativos nominales: Sin secuencia lógica.
• Cualitativos ordinales: Con secuencia lógica.

DATOS CUANTITATIVOS: Expresan magnitudes o cantidades, que son el resultado de mediciones de algún instrumento, conteos de eventos o de operaciones matemáticas simples.  Estos se pueden dividir en:

• Discretos: Toma su valor en puntos aislados, es decir dados dos valores consecutivos.

• Expresables en números enteros.          

• Continuos: Su comportamiento depende del azar y es impredecible

Variable aleatoria

Características de interés de los miembros de la población (edad, sexo, peso, número de cigarrillos fumados por día, historia familiar, etc.)

VARIABLES: Cambian de valor de unidad experimental a unidad experimental dentro de la población.

ALEATORIAS: Su comportamiento depende del azar y es impredecible

VARIABLE ALEATORIA DISCRETA: Toma su valor en puntos aislados, es decir dados dos valores consecutivos Expresables en números enteros.  

NOTACION: Las variables aleatorias generalmente se indican con letras mayúsculas y sus valores numéricos en minúsculas.  

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