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Aprendiendo bioestadistica, es el blog de ruben y susana, donde se abordaran temas de importancia hacerca de la bioestadistica.

TE INVITAMOS A...

Interesarte en la materia,  ya que es parte de nuestra vida, pues dia con dia nos vemos involucrados con la bioestadisca, asi mismo esperamos que con las actividades que te proporcionaremos obtengas una mejor comprension, te sirvan de repaso y sobre todo que aprendas mas.

¿QUÉ ES LA BIOESTADISTICA?

• Es la disciplina que se ocupa de la recolección, organización, resumen, y análisis de datos y la obtención de inferencias a partir de un volumen de datos.
• La bioestadística es la aplicación de las estadísticas en las ciencias biológicas o medicas
• La bioestadística es una rama de la estadística que se ocupa de problemas plantados dentro de las ciencias.

¿CUALES SON LOS TIPOS DE ESTADISTICAS?

• Estadística descriptiva:

Es la rama de las Matemáticas que recolecta, presenta y caracteriza un conjunto de datos (por ejemplo, edad de una población, altura de los estudiantes de una escuela, temperatura en los meses de verano, etc.) con el fin de describir apropiadamente las diversas características de ese conjunto.

• Estadística inferencial:

Es una parte de la estadística que comprende los métodos y procedimientos para deducir propiedades de una población estadística, a partir de una pequeña parte de la misma. La estadística inferencial comprende como aspectos importantes:

• La toma de muestras o muestreo.
• La estimación de parámetros o variables estadísticas.
• El contraste de hipótesis.

¿QUE ES UNA VARIABLE?

Una característica se clasifica como variable si, tal como se observa, se encuentra que toma diferentes valores en diferentes personas, lugares o cosas.

 

TIPOS DE VARIABLES:

• Variable cuantitativa.

Es la que se expresa mediante un número, por tanto se pueden realizar operaciones aritméticas con ella.

• Ejemplo: el peso de un paciente

 

• Variable cualitativa.

Se refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números.

• Ejemplo: cuando se determina el grupo étnico de alguien

Podemos distinguir dos tipos:

• Variable cualitativa nominal. Una variable cualitativa nominal presenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden.

• Por ejemplo:

El estado civil, con las siguientes modalidades: soltero, casado, separado, divorciado y viudo.

• Variable cualitativa ordinal o variable cuantitativa. Una variable cualitativa ordinal presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden.

• Por ejemplo:

La nota en un examen: suspenso, aprobado, notable, sobresaliente.

Puesto conseguido en una prueba deportiva: 1º, 2º, 3º, Medallas de una prueba deportiva: oro, plata, bronce.

• Variable aleatoria directa:

Se caracteriza por separaciones o interrupciones en la escala de valores que puede tomar. Estas separaciones o interrupciones indican la ausencia de valores entre los valores específicos que pueden asumir la variable.

• Ejemplo: el numero de admisiones diarias en un hospital general es una variable aleatoria discreta, puesto que el numero de admisiones por día debe representarse con números enteros.
• Variable aleatoria continua: no posee separaciones o interrupciones de una variable aleatoria discreta. Una variable aleatoria continua puede tomar cualquier valor dentro un intervalo especificado o de valores asumidos por la variable.
• Ejemplo: mediciones en individuos como estatura, peso, diámetro craneano.

DIFERENCIA ENTRE VARIABLE

1. Cualitativa y cuantitativa:

La cuantitativa puede medirse de forma usual y las cualitativas no.

2. Discreta y continua:

La variable discreta se emplea en números enteros siempre y la continua se puede usar fracciones de número

POBLACION:

Colección de entidades, por lo general personas, sin embargo puede estar compuesta de animales, maquinas, plantas o células.

MUESTRA:

Una parte de una población.

• ejemplo: Un riñón compuesto de células y la muestra es la biopsia.

TIPOS DE HIPOTESIS:

• La hipótesis nula consiste en una afirmación acerca de la población de origen de la muestra. Usualmente, es más simple (menor número de parámetros, por ejemplo) que su antagonista. Se designa a la hipótesis nula con el símbolo H₀.
• La hipótesis alternativa es igualmente una afirmación acerca de la población de origen. Muchas veces, aunque no siempre, consiste simplemente en  negar la afirmación de H₀. La hipótesis alternativa se designa con el símbolo H₁.
• En estadística, un resultado se denomina estadísticamente significativo cuando no es probable que haya sido debido al azar. Una "diferencia estadísticamente significativa" solamente significa que hay evidencias estadísticas de que hay una diferencia; no significa que la diferencia sea grande, importante, o significativa en el sentido estricto de la palabra.

El nivel de significación de un test es un concepto estadístico asociado a la verificación de una hipótesis. En pocas palabras, se define como la probabilidad de tomar la decisión de rechazar la hipótesis nula cuando ésta es verdadera (decisión conocida como error de tipo I, o "falso positivo"). La decisión se toma a menudo utilizando el valor P (o p-valor): si el valor P es inferior al nivel de significación, entonces la hipótesis nula es rechazada. Cuanto menor sea el valor P, más significativo será el resultado.

En otros términos, el nivel de significación de un contraste de hipótesis es una probabilidad P tal que la probabilidad de tomar la decisión de rechazar la hipótesis nula - cuando ésta es verdadera - no es mayor que P

Tipos de errores

Definición de…

• El error absoluto de una medida es la diferencia entre el valor de la medida y el valor real de una magnitud (valor tomado como exacto).
• Error relativo: Es la relación que existe entre el error absoluto y la magnitud medida, es adimensional, y suele expresarse en porcentaje.
• Error de escala: Todo instrumento de medida tiene un límite de sensibilidad. El error de escala corresponde al mínimo valor que puede discriminar el instrumento de medida.
• Error sistemático: Se caracteriza por su reproducibilidad cuando la medición se realiza bajo condiciones iguales, es decir siempre actúa en el mismo sentido y tiene el mismo valor. El error sistemático se puede eliminar si se conoce su causa.
• Error aleatorio: Se caracteriza por ser de carácter variable, es decir que al repetir un experimento en condiciones idénticas, los resultados obtenidos no son iguales en todos los casos. Las diferencias en los resultados de las mediciones no siguen ningún patrón definido y son producto de la acción conjunta de una serie de factores que no siempre están identificados. Este tipo de error se trabaja estadísticamente. El error accidental se puede minimizar aumentando el número de mediciones.
• Error total: El error total es igual a la suma de estos tres tipos de errores. Aun cuando el error total se pueda minimizar, es imposible eliminarlo del todo debido a que el error de escala siempre está presente. Por lo tanto, el error total no tiende a cero sino a cierto valor constante.
• Error por redondeo: Es aquel tipo de error en donde el número significativo de dígitos después del punto decimal se ajusta a un número específico provocando con ello un ajuste en el último dígito que se toma en cuenta.

 

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