Valor - p. VARIABLES NUMÉRICAS No. vasos con agua f% 12 28 315 425 525 615 78 82 TOTAL100.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
DISEÑO DE EXPERIMENTOS EXPERIMENTOS DE COMPARACIÓN SIMPLE
Advertisements

DSITRIBUCION T DE STUDENT.
El razonamiento clínico toma de decisiones
Monitoreo y detección temprana. Parte I Bases epidemiológicas para el control de la enfermedad – Otoño 2001 Joel L. Weissfeld, M.D. M.P.H.
Objetivo El conocimiento de la distribución de una determinada variable en la población de personas sanas y en la población de personas afectadas por una.
Diagnostico. Es un proceso a través del cual el clínico determina el estado de salud del paciente. Comprende: Historia clínica.
Lic. Cristian R. Arroyo López
ESTADISTICAS DE ENFOQUE PREDICTIVO Y DE RIESGO DE OCURRENCIA DE DAÑOS
PRUEBA DE HIPOTESIS Denominada también prueba de significación, tiene como objetivo principal evaluar suposiciones o afirmaciones acerca de los valores.
Capítulo 4: Medidas de dispersión
DISTRIBUCION NORMAL.
Bioestadística Distribución Normal
Distribución Normal
Dra. Sandra Gutiérrez Complementos en Investigación de Operaciones
Medidas de tendencia central y de variabilidad
Asimetría – Curtosis – Jarque Bera
Medidas de dispersión y variabilidad
Desviación Estándar en relación con siete puntajes:
MUESTREO DE ACEPTACIÓN DE LOTES POR VARIABLES
CURSO DE EPIDEMIOLOGÍA BÁSICA
Control estadístico de Proceso
25. Distribución normal y pruebas de normalidad
Distribución Normal.
DISCRIMINACIÓN DIAGNÓSTICA DE LAS PRUEBAS Iván Darío Camacho Tatiana Huetio María Fernanda Montero Yeritza Molina.
Distribución Normal Distribución Normal
Valor que toma la variable aleatoria
Datos: Estadística.
Hipótesis de trabajo La utilización de la ecografía como método complementario a la mamografía puede mejorar la detección precoz y estadificación de lesiones.
MEDIDAS RESUMEN. Distribución de calificaciones de alumnos de primer año en una prueba de Matemática.
MUESTREO Enseñar no garantiza el "aprender"....
Ejemplo de prueba diagnósticas: Diabetes
MEDIDAS DE DISPERSIÓN. La dispersión es la variación en un conjunto de datos que proporciona información adicional y permite juzgar la confiabilidad de.
INFERENCIA ESTADISTICA
Antonio Guerrero Espejo
ANÁLISIS DE DATOS PROBABILIDAD Aplicación : Prueba diagnóstica Deseamos estudiar una prueba o test para diagnosticar una enfermedad (ej. Elisa): Sea los.
Diagnóstico Ejemplos con datos inventados. Tipo de pruebas Valoración del criador BAER test.
Departamento de Salud Pública Dra. Laura Moreno Altamirano
Normalidad Preparado por: Dr. Juan José García García.
Describir una variable numérica
Tema 3 Los atributos, especificidad de la Cartografía Temática
LA DISTRIBUCIÓN NORMAL
SESION 5: MEDIDAS DE FORMA. Hasta el momento nos hemos enfocado en el análisis de datos a partir de los valores centrales y la variabilidad de las observaciones.
TRABAJO DE INVESTIGACION
MEDIDAS DE APUNTAMIENTO ESTADÍSTICA APLICADA A LA INGENIERÍA
RELACIÓN ENTRE LA MEDIA, MEDIANA Y MODA
UNIVERSIDAD AUTONOMA SAN FRANCISCO
Unidades de medida de tendencia central Media: media aritmética, se define por sigma de F de los elementos de la muestra entre numero de datos de la muestra.
Ejercicios Dado un conjunto de datos, aplicar el Criterio de Fourier para desechar los posibles valores atípicos.
Prueba de Hipótesis Una hipótesis estadística es un supuesto que se establece sobre las características de una distribución poblacional El estudio se plantea.
Diferencias individuales y correlaciones
Pruebas diagnosticas. Tamizaje
Unidad de Medicina Fetal Instituto Materno Perinatal Dr. José Huamán Elera.
Medidas de tendencia central
INFERENCIA ESTADISTICA Dr. Porfirio Gutiérrez González
20. Comparación de promedios entre grupos Módulo IV: Análisis de datos numéricos Análisis de Datos Aplicado a la Investigación Científica

INTERPRETACION DE LAS PRUEBAS DE TAMIZAJE
DEFINICIÓN DE NORMALIDAD MEDIDAS DE DESCRIPCIÓN DE DATOS
MEDIDAS DE DISTRIBUCIÓN: ASIMETRIAS Y CURTOSIS
10. Estimación puntual e intervalos de confianza Módulo II: Análisis descriptivo univariado Análisis de Datos Aplicado a la Investigación Científica
11. Los percentiles y los valores de normalidad Módulo II: Análisis descriptivo univariado Análisis de Datos Aplicado a la Investigación Científica
PUNTUACIÓN DE PRUEBAS PSICOLÓGICAS
19. Prueba de hipótesis para promedios Módulo IV: Análisis de datos numéricos Análisis de Datos Aplicado a la Investigación Científica
DIPLOMADO DE POSTGRADO
Estadística descriptiva
DISTRIBUCIÓN “t” DE STUDENT
Medidas de posición y dispersión IV medio
Estadística y probabilidad aplicada a los negocios
 Es el concepto necesario para poder entender la distribución t student.  Son el numero de valores elegidos libremente dentro de una muestra calculados.
Presentado por : Diana Marcela Oviedo Pardo Diana Marcela Oviedo Pardo.
Transcripción de la presentación:

valor - p

VARIABLES NUMÉRICAS No. vasos con agua f% TOTAL100

VARIABLES NUMÉRICAS 95% Promedio aritmético ± desviación standard   ±   x ± s Percentiles P 1 P 99 Medidas de la Tendencia Central y Variabilidad

DISTRIBUCION NORMAL   +  -  50% 0.50

DISTRIBUCION NORMAL   +  -  50%     %

DISTRIBUCIÓN NORMAL ESTÁNDAR  = 0  = 1 Z = 0Z = 1 Valores de z EJE Z PROB ( 0  Z  1 ) = PROB ( - 1  Z  1 ) = Z = -1

DISTRIBUCIÓN NORMAL ESTÁNDAR  = 0  = 1 Z = 0Z = 1.96 Valores de z EJE Z PROB ( 0  Z  1.96 ) = PROB (  Z  1.96 ) = x 2= 0.95 = 95% Z =

DISTRIBUCIÓN NORMAL ESTÁNDAR  = 0  = 1 Z = 0Z = 1.96 Valores de z EJE Z PROB ( 0  Z  1.96 ) = PROB (Z  1.96 ) = =

DISTRIBUCIÓN NORMAL ESTÁNDAR  = 0  = 1 Valores de z EJE Z Z = 0 PROB ( 0  Z  1.96 ) = PROB (Z  1.96 ) = = Z = 1.96 PROB (Z  1.96 ) = ? 0.5

DISTRIBUCIÓN NORMAL ESTÁNDAR  = 0  = 1 0 Valores de z EJE Z PROB ( 0  Z  1.45 ) = PROB ( 0  Z  0.87 ) = PROB ( 0.87  Z  1.45 ) = – =

CALCULO DE PROBABILIDADES Log TGPS  = 1.25  = 0.12 ( sin Hepatitis )  = 1.25 x i = p( x i  ) = ? Z = X i -   = 1.69 EJE X Z = 0Z = EJE Z p( Z  1.69 ) = ? 1.69 CURVA NORMAL ESTANDAR  = 0  = 1 O.4545 Concepto de valor-p

CALCULO DE PROBABILIDADES Log TGPS  = 1.25  = 0.12 ( sin Hepatitis )  = EJE X O.4545 F + = 4.55% NORMA RECHAZAR ESPECIFICIDAD %

CALCULO DE PROBABILIDADES Log TGPS  = 1.55  = 0.13 ( con Hepatitis )  = EJE X F - =22.66% NORMA SENSIBILIDAD % RECHAZAR SANGRE NO RECHAZAR

SIN HEPATITIS ( - )  s = 1.25  S = 0.12 Pruebas Diagnosticas 1) Variable separadora 2) Criterio de Positividad   E = 1.55  E = 0.13 CON HEPATITIS ( + ) Norma F + = 4.55% ESPECIFICIDAD F - = 22.66% SENSIBILIDAD α β TEST POSITIVOTEST NEGATIVO

Calcular falsos positivos Especificidad, falsos negativos y sensibilidad para cada NORMA NORMA :

VALORES PREDICTIVOS DE UN TEST VALORES PREDICTIVO DEL TEST POSITIVO E S T + T - T + T - Prev. Sens. Espec Prev. 1 - Prev. Sensib. F-F- Especif. F+F % 22.66% 4.55% % 88% V P T +

VALORES PREDICTIVOS DE UN TEST VALORES PREDICTIVO DEL TEST POSITIVO E S T + T - T + T - Prev. Sens. Espec Prev. 1 - Prev. Sensib. F-F- Especif. F+F % 22.66% 4.55% % 88% V P T -

V P T + V P T - SANOS ( - ) ENFERMOS ( + ) Norma ESPECIFICIDAD SENSIBILIDAD α β TEST POSITIVOTEST NEGATIVO