Bioestadísca.

Presentación del tema: "Bioestadísca."— Transcripción de la presentación:

1 Bioestadísca

2 BUENAS NOCHES BIENVENIDOS
¿PARA QUE ESTADISTICA? ¿POR QUE USTED DEBE ESTUDIAR ESTADISTICA? ¿QUE SABE DE LA BIOESTADISTICA?

3 PEDRO GODOY GOMEZ CORREO PAGINA WEB PGMAT.WEBNODE.CL

4 Bioestadistica Pedro godoy gomez

5 ¿Qué es la bioestadística?
Se entiende como bioestadística la aplicación de técnicas estadísticas a las ciencias de la naturaleza, entre las que se encuentran todas las ciencias de la salud. Para que esta definición tenga sentido habremos de entender plenamente qué es la estadística.

6 ¿Para que sirve la estadística en el ámbito de la salud?
La estadística es de gran ayuda para el resto de asignaturas La estadística será una herramienta en el futuro ejercicio de vuestra profesión. La estadística abre la puerta a la literatura científica Supone una herramienta para el análisis de situaciones con componente aleatoria.

7 ejercicio Se desea realizar un estudio sobre hipertensión arterial en una población de la tercera edad. Queremos estudiar este problema y qué características de los pacientes pueden tener relación o no con él. Identifica las unidades experimentales del estudio y las variables de interés.

8

9 ¿Qué es la Estadística? La Estadística es una ciencia que estudia las características de un conjunto de casos para hallar en ellos regularidades en el comportamiento, que sirven para describir el conjunto y para efectuar predicciones. La Estadística tiene por objeto recolectar, organizar, resumir, presentar y analizar datos relativos a un conjunto de objetos, personas, procesos, etc. A través de la cuantificación y el ordenamiento de los datos intenta explicar los fenómenos observados, por lo que resulta una herramienta de suma utilidad para la toma de decisiones.

10

11

12

13 Conceptos básicos En cualquier trabajo en el que se aplique, la estadística debe hacer referencia a un conjunto de entidades, conocido como población. Población o Universo: es el total del conjunto de elementos u objetos de los cuales se quiere obtener información.

14 Al definir una población, se debe cuidar que el conjunto de elementos que la integran quede perfectamente delimitado. El tamaño de una población viene dado por la cantidad de elementos que la componen. Unidad de análisis: es el objeto del cual se desea obtener información. Muestra: es un subconjunto de unidades de análisis de una población dada, destinado a suministrar información sobre la población

15 Variable: es la cualidad o cantidad medible que se estudia de las unidades de análisis y que varían de una unidad a otra Nivel de medición: las variables pueden ser medidas con mayor o menor grado de precisión según la escala de medida utilizada para su observación. Podemos distinguir los siguientes niveles de medición de una variable: Nominal: sólo permite clasificar a las unidades de análisis en categorías. Por ejemplo: sexo –varón y mujer -. Ordinal: además de clasificar a los elementos en distintas categorías, permite establecer una relación de orden de las mismas. Por ejemplo: clase social –baja, media y alta-. Intervalar: permite clasificar, ordenar y medir la distancia entre las diferentes categorías. Por ejemplo: edad.

16 Las variables se clasifican en dos grupos de acuerdo al nivel de medición utilizado para su observación: Variables cualitativas: son las variables medidas en escala nominal u ordinal, ya que la característica que miden de la unidad de análisis es una cualidad. Variables cuantitativas: son las variables medidas en escala intervalar, puesto que lo que miden es una cantidad.

17 Variables Cualitativas Atributos Discretas No acepta decimales
Cuantitativas Continuas Acepta decimales

18 3. Métodos de recolección de datos
Censo Es un método de recolección de datos mediante el cual la información se obtiene relevando la totalidad de los elementos que componen la población o universo bajo estudio. Encuesta Es un método de recolección mediante el cual la información se obtiene relevando sólo un subconjunto o muestra de elementos del universo en estudio, que permite obtener información sobre el mismo.

19 Para que la información obtenida con la encuesta sea generalizable a la población, la muestra utilizada debe ser representativa de la población de la que proviene. 4. Agrupamiento de datos Existen métodos para resumir los datos medidos u observados.

20 Cuando se trata de variables cualitativas donde las categorías están determinadas, lo único que hay que hacer es contabilizar el número de casos pertenecientes a cada categoría y normalizar en relación al número total de casos, calculando una proporción, un porcentaje o una razón. En cambio, cuando se trata de variables cuantitativas, el resumen de los datos consiste en organizar tablas que sintetizan los datos originales y se denominan distribuciones de frecuencia.

21 Tabulación: generalidades
La tabulación consiste básicamente en presentar los datos estadísticos en forma tablas o cuadros, en columnas y filas. Es una etapa previa pero crucial para el análisis de los resultados de la investigación. Supone un proceso de categorización y codificación previo.

22 Categorización: generalidades
La categorización está dada por la definición de la(s) variable(s) estudiada(s). Es decir, al definir una variable se deben tener presentes las categorías que puedan caer dentro de ella. Para que una categoría sea adecuada debe: Ser excluyentes entre sí. Cada observación de la variable debe caer sólo sobre una categoría. Ej: Variable “afinidad política partidaria en Chile”. Categorías: UDI, RN, PRI, DC, PPD, PR, PS, PC.

23 Categorización: generalidades
La categorización de respuestas abiertas además debe cumplir con que: Las categorías deben ser exhaustivas: deben existir categorías para todos los casos significativos y categorías generales para aquellos casos que no quepan en las categorías particulares. Deben ser claras y precisas, para evitar la “interpretación”. No deben ser muy generales, para que así no se traslapen unas con otras. Sólo alrededor del 5% de las respuestas debería caer en la categoría general (“otros”).

24 Codificación: generalidades
La codificación es el proceso mediante el cual se le asigna un símbolo, por lo general numérico, a una categoría. Se utiliza para hacer más eficiente el proceso de tabulación y posterior análisis de información. En el caso de respuestas preestablecidas (cerradas), la codificación está previamente realizada. En el caso de respuestas abiertas, la codificación se realiza con posterioridad a la obtención de los datos.

25 Tabulación y niveles de medición
Se debe tener en cuenta que la tabulación de datos (su categorización y codificación inclusive), se encuentra en estrecha relación con el nivel de medición que se aplicará a la variable. De acuerdo al nivel de medición también es posible definir formas más adecuadas de graficación y análisis de información.

26 Tabulación y niveles de medición
Como repaso tenemos que hay tres niveles de medición para las variables: Nivel nominal: la variable es medida por categorías que no poseen una jerarquía entre sí, por ejemplo: filiación política, estado civil, etc. Nivel ordinal: la variable es medida por categorías que poseen un orden y jerarquía, por ejemplo: nivel de estudios, estrato socioeconómico, etc. Nivel intervalar: agrega a lo anterior la posibilidad de establecer la magnitud en que una categoría es mayor o menor respecto de otra (da información respecto a la distancia entre las categorías). La diferencia entre las distintas magnitudes es constante. El valor cero en este nivel de medición es arbitrario. Por ejemplo: los resultados de las evaluaciones escolares, etc.

27 Confección de una tabla
Una tabla bien construida debe tener: Un título: preciso y completo, es decir, que de cuenta en términos generales de toda la información que se está presentando. Ejemplo: “Frecuencia de alumnos que reprobaron matemáticas” (error); “frecuencia de alumnos que reprobaron matemáticas en cuarto básico en el colegio X” (correcto). El contenido de la tabla con: Fila de títulos de las columnas. Columna matriz, donde se presentan las categorías y/o niveles de medición de la variable. Columnas de datos. Fuentes de datos y abreviaturas (de ser necesario).

28 Tabla de frecuencias Es un resumen de un conjunto de datos que muestra la frecuencia de hechos o cosas, clasificados en categorías. La construcción de la tabla depende de si la(s) variable(s) tabulada(s) es cualitativa o cuantitativa. Por lo general (no como regla) las variables cualitativas suelen medirse de manera nominal u ordinal, mientras que las cuantitativas pueden medirse además de manera intervalar y de razón.

29 Tabla de frecuencias Para el caso de las variables cualitativas la tabla debe contener: Frecuencia absoluta (f): total de veces en que un objeto de una categoría se presenta. La frecuencia total de todas las categorías se representa como N. Frecuencia relativa (fr): proporción f/N; fr oscila entre 0 y 1; la suma total de las fr debe dar 1 o aproximado a 1. Frecuencia porcentual o porcentaje (%): se obtiene multiplicando: fr*100; la suma total debe dar 100 o aproximado a 100. Frecuencia acumulada (Sf): es el valor menor o igual a un determinado valor de la variable; se obtiene sumando consecutivamente las frecuencias de cada categoría; la primera Sf es igual a la primera f; la última Sf debe ser igual a N. Frecuencia relativa acumulada (Sfr) y Porcentaje acumulado (S%): se obtienen de la misma forma que Sf.

30 Tabla de frecuencias Estos son todos los valores que una tabla debería tener, pero por lo general basta con f y %. Para el caso de las variables nominales no importa el orden que tengan las categorías en la tabla; pero para el caso de las variables ordinales, debe seguir la lógica de la categoría. Tabla: Frecuencia de comuna de procedencia de los alumnos de la ULARE sede Rancagua Comuna f fr % Sf Sfr S% Rancagua 680 0,557 55,7 Graneros 120 0,098 9,8 800 0,655 65,5 Machalí 289 0,237 23,7 1089 0,892 89,2 Otros 130 0,106 10,6 1219 1 100 Total

31 Para el caso de las variables cuantitativas hay dos opciones:
Tabla de frecuencias Para el caso de las variables cuantitativas hay dos opciones: 1° en caso que los valores a tabular no sean muchos (no más de 30), entonces se procede de la misma forma que con las variables cualitativas; 2° en caso que sean muchos, entonces los valores se agrupan en intervalos (análogos a las categorías de la medición nominal y ordinal).

32 Tabla de frecuencias Para calcular estos intervalos es útil el siguiente procedimiento: 1° Calcular el RANGO (R) de los datos tabulados: (Valor tabulado máximo – Valor tabulado mínimo) . 2° Calcular el número de clases o intervalos (NC): no hay reglas fijas, pero por lo general entre 4 y 20. Se puede calcular: NC = 1 + 3,32 * log N. 3° Calcular la amplitud de los intervalos (i): i = R/NC. Si i no es entero, entonces se redondea al entero superior, para que se cumpla que: NC*i ≥ R, y así queden todos los valores incluidos en los intervalos. No olvidar que todas las clases deben tener la misma amplitud.

33 Tabla de frecuencias Tabla: Frecuencia de salas en relación con la cantidad de alumnos en ellas, en la RM. Alumnos por sala f fr % 9 – 16 120 0,019 1,9 17 – 24 318 0,050 5,0 25 – 32 842 0,134 13,4 33 – 40 2356 0,377 37,7 2606 0,417 41,7 Total 6242 1 100

34 Las calificaciones finales en matemática de 80 estudiantes figuran en la siguientes tabla
68 84 75 82 90 62 88 76 93 73 79 60 71 59 85 61 65 87 74 95 78 63 72 66 94 77 69 96 89 83 67 97 80 57 53 86 81

35 Construir una tabla de frecuencias
Intervalos Marca de clase Frecuencia absoluta Frec relativa porcentual Frec absoluta acumulada Frec relativa acumulada Li-1 - Li xi fi fr% Fac Fac%

36 Thank You !