BIOESTADÍSTICA Y ESTADÍSTICA BÁSICA CHILLÁN, SEGUNDO SEMESTRE 2010. PROF. SOC. M© KEVIN VILLEGAS.

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1 BIOESTADÍSTICA Y ESTADÍSTICA BÁSICA CHILLÁN, SEGUNDO SEMESTRE 2010. PROF. SOC. M© KEVIN VILLEGAS

2 PRESENTACIÓN DE DATOS

3 PROPORCIONES SUJETOSCHILLANCONCEPCIÓN PACIENTES SERVICIO PÚBLICO 101140 PACIENTES CONSULTA PRIVADA 4811146 5821286

4 PROPORCIONES SUJETOSCHILLANCONCEPCIÓN PACIENTES SERVICIO PÚBLICO 0,1730,108 PACIENTES CONSULTA PRIVADA 0,8270,891 1,000

5 PORCENTAJES SUJETOSCHILLANCONCEPCIÓN PACIENTES SERVICIO PÚBLICO 17,3%10,8% PACIENTES CONSULTA PRIVADA 82,7%89,1% 1,000

6 PORCENTAJES RESPUESTAS N% MUY AGRADABLE 1040 AGRADABLE 728 INDIFERENTE 28 DESAGRADABLE 416 MUY DESAGRADABLE 28 25100

7 PORCENTAJE EDUCACIÓNN% BASICA60068,18 MEDIA20022,73 UNIVERSITARIA809,09 880100,00

8 PORCENTAJES Y PROPORCIONES DOS REGLAS DE BASE: 1. SIEMPRE DEBE INFORMARSE EL NÚMERO DE CASOS SOBRE EL CUÁL SE CALCULA EL PORCENTAJE O PROPORCIÓN 2. NO DEBEN CALCULARSE PORCENTAJES SI EL NÚMERO DE CASOS ES INFERIOR A 50

9 RAZONES (COCIENTE A/B) TIPO DE PACIENTEN FONASA365 ISAPRE420 PARTICULAR130 915

10 LA RAZÓN PUEDE TENER UN VALOR MAYOR A LA UNIDAD A DIFERENCIA QUE LA PROPORCIÓN

11 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

12 ESTADÍSTICO O ESTADÍGRAFO Número resultante de la manipulación de ciertos datos iniciales de acuerdo con determinados procedimientos estadísticos.

13 ☼ Distribución de frecuencias ☼ Distribución de frecuencias agrupada (intervalos de clase) ☼ Frecuencias acumuladas ☼ Distribuciones porcentuales acumulativas

14 Las descripciones numéricas de datos suelen ser importantes. Dado un conjunto de n observaciones La estadística descriptiva nos puede ayudar mediante resúmenes numéricos, que son medidas de tendencia central, o también llamadas de posición y medidas de dispersión

15 Las medidas descriptivas más comunes de tendencia central o localización son: la media aritmética y la mediana (existen otras medidas de tendencia central que en ocasiones pueden resultar de interés: la moda, los cuartiles, los deciles, los percentiles.)

16 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

17 La media aritmética o simplemente promedio (también llamada media muestral ya que generalmente se calcula en relación a una muestra) se calcula de la siguiente forma: si las observaciones de una muestra de tamaño n son x 1, x 2,…,x n entonces

18 Característica de la Media Es intuitiva y fácil de calcular. Su valor puede que no coincida con ninguno de los valores de la muestra La suma de las diferencias de cada valor de la muestra con la media su resultado es cero, es decir,

19 La mediana se suele definir como el valor “más intermedio” una vez que los datos han sido ordenados en forma creciente. Se suele denotar por Me. La forma más general de calcular la mediana es la siguiente:

20 La mediana es aquel valor que deja el cincuenta por ciento de los datos por debajo y otro cincuenta por encima. Cabe destacar que es preferible el uso de la mediana como medida descriptiva del centro cuando se quiere reducir o eliminar el efecto de valores extremos en un conjunto de datos (muy grandes o muy pequeños).

21 Moda: Es una medida de tendencia central que se puede utilizar sea cual sea el tipo de variable a estudiar. La moda de un conjunto de observaciones es el valor que más se repite, aquel cuya frecuencia absoluta es máxima. Puede ser única, que haya más de una, o que no exista.

22 MEDIDAS DE DISPERSIÓN

23 Las medidas descriptivas más comunes de dispersión son: el rango, la varianza, la desviación estándar y el rango intercuartílico.

24 El rango de la muestra es la medida de variabilidad más sencilla entre todas las mencionadas; y se define como la diferencia entre la observación más grande y la más pequeña :

25 Aunque es una medida muy fácil de calcular, ignora toda la información de la muestra entre las observaciones más grande y más pequeña. Sin embargo, vale la pena resaltar que el rango se utiliza mucho en aplicaciones estadísticas al control de calidad, donde lo común es emplear muestras con tamaños n = 4 o n = 5 ya que en estos casos la pérdida de información no se considera relevante.

26 En general, se desea una medida de variabilidad que dependa de todas las observaciones y no sólo de unas pocas; así que parece razonable medir la variación en términos de las desviaciones relativas a alguna medida de localización (generalmente esta medida es la media)

27 Para el conjunto de datos x 1, x 2, ….,x n Las diferencias Determinan las desviaciones de la media. Dado que la suma de estas desviaciones es cero, se utiliza como medida de variabilidad el promedio de los cuadrados de tales desviaciones.

28 Sin embargo, como sólo hay n-1 desviaciones independiente se conviene en dividir entre n-1, es decir,

29 Esta última será la fórmula que emplearemos.

30 Esta medida de variabilidad se denomina varianza. Como S 2 no tiene las mismas unidades que los datos, se define la desviación estándar como la raíz cuadrada (positiva) de la varianza a fin de tener una medida en las mismas unidades de los datos; la desviación estándar es útil para comparar dispersión entre dos poblaciones, pero también lo es para calcular el porcentaje de la población que pueden localizarse a menos de una distancia específica de la media.

31 REPRESENTACIONES GRÁFICAS

32 ◙ escalas de variables nominales ◙ escalas de variables ordinales TÉCNICAS DE REPRESENTACIÓN GRÁFICA

33 ◙ escalas de variables de intervalos y de cocientes TÉCNICAS DE REPRESENTACIÓN GRÁFICA

34 formas de distribución normales TÉCNICAS DE REPRESENTACIÓN GRÁFICA leptocúrticamesocúrticaplaticúrtica

35 Diagramas circulares (de pastel) TÉCNICAS DE REPRESENTACIÓN GRÁFICA