Bioestadística Demográfica

Presentación del tema: "Bioestadística Demográfica"— Transcripción de la presentación:

1 Bioestadística Demográfica
Tema I. Introducción a la Bioestadística 6hr

2 I.1. Concepto de bioestadística.-
¿Qué es y para que sirve? I.1. Concepto de bioestadística.- Empecemos diciendo que es la “Estadística”…. Disciplina que trata de los métodos y procedimientos para: Recoger, clasificar, resumir y analizar los datos, con la finalidad de ayudar a la toma de decisiones y en su caso formular predicciones Bioestadística.-Se usa este término cuando los datos estadísticos que se utilizan proceden de las ciencias biológicas o medicas.

3 I. 2. Conceptos de: Error, precisión y exactitud
I.2. Conceptos de: Error, precisión y exactitud. Poblaciones y muestras Error.- se refiere a las fuentes de variabilidad. Precisión y Exactitud. Medida de la precisión de una medición o del valor de una cantidad. Si se mide una magnitud patrón n veces, con un instrumento adecuado, se obtienen n valores que difieren entre sí. La dispersión de estos valores tiene diferentes causas y cuanto menor sea, mayor será la precisión del instrumento de medición. Por su parte, cuanto más cercano esté el promedio de los valores al valor del patrón, mayor exactitud

4 En el caso A, se puede ver que los impactos están muy cercanos entre sí pero muy lejos del centro, y por eso se dice que hay mucha precisión, pero poca exactitud. En el caso B, se ve que los impactos están muy dispersos pero rodeando sistemáticamente al centro, o sea que su promedio resultará muy cercano al mismo. A este caso se lo califica como de poca precisión y mucha exactitud. en el caso C, el ideal, se tiene un grupo muy compacto de disparos en el centro del blanco, hay mucha exactitud y mucha precisión.

5 Haciendo la analogía entre la serie de disparos y una serie de mediciones, se pueden captar mejor las ideas de precisión y exactitud. Cuanto más cercanos entre sí estén los datos, mayor será la precisión. Cuanto más cerca esté el promedio del centro, o valor verdadero de la magnitud, mejor será la exactitud.

6 Población es la colección o conjunto de individuos, objetos o eventos cuyas propiedades serán analizadas. Definir en cada caso. Las poblaciones pueden ser finitas o infinitas. Muestra.- Es una parte de una población

7 I.3. Criterios de inclusión, exclusión y eliminación.-
Criterios de Inclusión: individuos que serán susceptibles de participar en la investigación. Criterios de Exclusión: Son condiciones que pueden hacer que un sujeto que cumple con los criterios de inclusión no pueda (o no deba) participar. Criterios de Eliminación: debe preverse aquellos motivos por los cuales se retirará de la investigación a un determinado individuo previamente seleccionado.

8 Intervención del investigador
I.4. Tipos de estudios Intervención del investigador Experimental.- Siempre son prospectivos (siempre planeados), longitudinales (siendo que tienen intervención se debe de realiza una medición antes y después de la misma), analíticos (su función es relacionar variables) y de nivel investigativo “explicativo” (tratan de relacionar dos variables en función de una causa – efecto); además de ser “controlados”. Observacional.- No existe intervención del investigador; los datos reflejan la evolución de la enfermedad ajena a la voluntad del investigador.

9 Según la planificación de la toma de datos.
Prospectivos: Datos necesarios para el estudio son recogidos a propósito de la investigación (primarios) Por lo que, se controla el sesgo de medición. Retrospectivos: los datos se recogen de los registros donde el investigador no tuvo participación (secundarios). No podemos dar fe de la exactitud de las mediciones

10 Según el numero de ocasiones en que se miden las variables del estudio
Transversal: Todas las variables son medidas en una sola ocasión; por ello se realizan alguna comparación, se trata de muestras independientes. Longitudinales: La variable de estudio es medida en dos o más ocasiones; por ello, las comparaciones (antes – después) (cuando es solo un grupo se compara antes y después de la medida) son entre muestras relacionadas. (Solo una muestra pero hay dos medidas)

11 Según el número de muestras a estudiar.
Descriptivo: El análisis, es univariado porque solo describe, o estima parámetros (propósito estadístico) en la población de estudio a partir de una muestra. Analítico: El análisis estadístico por lo menos bivariado; por que intenta explicar las variaciones de una variable en función de otras(s); o establece la asociación entre factores (propósito estadístico)

12 Nota: Descriptivo no es sinónimo de observacional.
Un estudio observacional puede ser analítico. Ejem. El estudio de los casos y controles… estudio sin intervención que es observacional pero no es descriptivo es analítico porque de lo que se trata es de comparar lo que pasa en los casos respecto a los controles.