Profesora Elisa Mendoza

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1 Profesora Elisa Mendoza
Sesión I Bioestadística Profesora Elisa Mendoza Prof. Elisa Mendoza G.

2 Introducción a la Estadística
Estadística y Estadísticas. Estadísticas se emplea para designar gráficos, cuadros o tablas que ofrecen información, mediante datos acerca de un determinado fenómeno o actividad. Estadística es la ciencia que tiene por objeto el estudio de un conjunto de datos de cierto fenómeno, para de él generar conclusiones y toma de decisiones en forma científica. 1. Texto Tomado del Libro: “Lecciones de Estadística Descriptiva” del autor: Fernándo Avilés García, Ediciones Centro de Estudios Financieros, España, 1995 Prof. Elisa Mendoza G.

3 Introducción a la Estadística
Según Castañeda (1995), “La estadística es el arte y la ciencia de recoger datos o reunir observaciones cuantificables (medibles o numéricas) y clasificables; es decir, susceptibles de ser estudiadas, tabuladas e interpretadas”. Castañeda, agrega: “Cuando las observaciones se refieren a los seres vivos o a los fenómenos biológicos, la estadística recibe el nombre de Bioestadística”. Pagano (2001), señala que: “Estadística implica la recopilación, organización, análisis e interpretación de datos numéricos”. Agrega, “... cuando nos referimos a las ciencias biológicas y de la salud, utilizamos el término Bioestadística”. Prof. Elisa Mendoza G.

4 Introducción a la Estadística
Otro concepto de Bioestadística, es el de Wayne, Daniel (2008), quien expresa los siguiente: “Las herramientas de la estadística se utilizan en muchos campos: negocios, enseñanza, agricultura y economía, por mencionar algunos cuantos. Cuando los datos que se analizan proceden de las ciencias biológicas o médicas, se utiliza el término bioestadística para diferenciar esta aplicación particular de las herramientas y conceptos de la estadística general”. Prof. Elisa Mendoza G.

5 El concepto de Estadística, implica lo siguiente:
Recolección de datos * Tomar Decisiones * Solucionar Problemas Organización Para Ordenamiento y Procesamiento Obtención de conclusiones (inferencias) Prof. Elisa Mendoza G.

6 Parámetro y Estimación
MEDICIÓN U OBSERVACIÓN DE “TODAS” LAS UNIDADES DE INTERÉS MEDICIÓN U OBSERVACIÓN DE SÓLO UNA “PARTE” DE LAS UNIDADES DE INTERÉS CENSO MUESTREO “Estudio de todas Las unidades de La Población” “Estudio de Una muestra” Se obtienen ESTIMACIONES Se obtienen PARÁMETROS Prof. Elisa Mendoza G.

7 Conceptos básicos Población (o universo): Colección completa de todas las observaciones de interés (objetivos, mediciones, sujetos, etc.) Parámetro: Estadísticas resultante del análisis de todos los datos (o población). Muestra: Es un subconjunto de la población Estimación: Estadísticas resultante de la muestra. Estimador: Función matemática de los datos muestrales. Censo: Estudio de todas las unidades de la población. Muestreo: Estudio de un subconjunto de la población. Prof. Elisa Mendoza G.

8 Estadística e Investigación
La Estadística interviene en la investigación y/o el método científico, a través de la experimentación y observación. Esto es, las observaciones experimentales y conocimientos son partes integrantes del método científico y esos métodos invariablemente conducen al empleo de técnicas de la Estadística. Ya que la Estadística, cuando se usa adecuadamente, hace más eficientes las investigaciones, es aconsejable que los investigadores se familiaricen con las técnicas y conceptos básicos de esta ciencia tan útil.2 2. María José Marques de Cantú, “Probabilidad y Estadística. Para Ciencias Químico-Biológicas” Edit. McGraw-Hill. México. 1990, pag.5 Prof. Elisa Mendoza G.

9 Estadística y el Método Científico
El método científico puede definirse como el proceso de investigación sistemático que tiene su base en la: OBSERVACIÓN EXPERIMENTACIÓN CONTROLADA ANÁLISIS para brindar conclusiones que respondan a las interrogantes planteadas. Ayuda al desarrollo del conocimiento científico Para desarrollar el método científico es importante cumplir con las etapas de este método. Obviar alguna de ellas puede invalidar sus resultados. Prof. Elisa Mendoza G.

10 Estadística y el Método Científico
Si se observa bien, el concepto de método científico, se encontrará que sus tres etapas básicas se relacionan íntimamente con el concepto de estadística. La estadística en sí es una herramienta que sirve al método científico, desde el momento en que se plantea una investigación. La recolección de los datos, la experimentación y la comprobación de hipótesis, son campos de la estadística, y éstos a su vez se constituyen en principales etapas del método científico. Es por lo anterior, que algunos autores definen a la estadística como la “ciencia”, que se encarga de la recolección de los datos, organización, presentación y análisis de los datos para la obtención de conclusiones y toma de decisiones. Prof. Elisa Mendoza G.

11 Estadística y el Método Científico
Steel / Torrie (1988). Señala que “Es el campo de investigación, no el instrumento, el que debe proporcionar los “porqué” del problema de investigación. ... La Estadística, sin embargo, ayuda a los investigadores a diseñar experimentos y a evaluar objetivamente los datos numéricos resultantes. La aplicación particular de la estadística en el método científico está en el diseño experimental, desde el plan inicial para la recolección de los datos, y en el análisis de los resultados a partir de los datos resumidos, hasta la evaluación de la incertidumbre de toda la inferencia extraída de ellos. Prof. Elisa Mendoza G.

12 Clasificación de la Estadística
Estadística Descriptiva: Recolecta, resume, presenta y describe el comportamiento de los datos en forma sencilla y rápida. Estadística Inferencial: Obtiene conclusiones, a través de técnicas basadas en probabilidades que sirven a la toma de decisiones. (A partir de una muestra). Prof. Elisa Mendoza G.

13 Estadística Descriptiva
Presenta los datos en forma resumida para describir comportamiento, características, rasgos o principales factores. Gráficas Cuadros La estadística proporciona los procedimientos para la organización de los datos en diferentes formas. Resumen numérico Prof. Elisa Mendoza G.

14 Organización de los datos
Dato y datos: El dato es el producto del registro de una respuesta. Datos es el conjunto de hechos conocidos. Datos estadísticos: Medidas numéricas resultantes del análisis de los datos recolectados. Variable: Característica o propiedad de un objeto o acontecimiento que contenga dos o más categorías posibles en las cuales se puedan clasificar. Medición: proceso de asignar números a objetos y eventos de acuerdo a ciertas reglas. (Ferrando, 2000) Las clasificaciones de las categorías o mediciones deben ser: Exhaustivas. Ejemplo: Sexo: hombre, mujer Mutuamente excluyentes. Ejemplo: Edad: Menos de 25 y de 25 ó más Prof. Elisa Mendoza G.

15 Unidades de análisis y datos
Ejemplo Datos: Medición u observación de: Semblante Color de ojos Temperatura Presión Etnia Religión Síntomas Otros Unidad de análisis: paciente En todo estudio en los cuales se recopilan datos “registro de una medición u observación”, las unidades de análisis o elementos de estudio corresponderán a la fuente de donde se toma el dato. Prof. Elisa Mendoza G.

16 Clasificación de datos y variables
Cuantitativas: Datos expresados numéricamente. Discreta: Enteros. Producto del proceso de conteo. Ejemplo: Número de hijos Continua: Fraccionarios. Producto del proceso de medición. Ejemplo: Peso Cualitativa: No numérica. Atributo. Ejemplo: Sexo Representación gráfica Prof. Elisa Mendoza G.

17 Niveles de Mediciones Nominal
Variables categóricas – “Nombres”. Permite el cálculo de la Moda y algunas pruebas No paramétricas. Por ejemplo: Sexo, Etnia, Religión. Cualitativas Ordinal Variables de clasificación que establecen orden: “Excelente”, “Bueno”, “Regular”, Ejemplos: Estatura: “Alto”, “Normal”, “Bajo” Preferencias o Gustos: Muy Agradable, Agradable o Poco Agradable Prof. Elisa Mendoza G.

18 Niveles de Mediciones Intervalos: Razón: Cuantitativas
Variables Numéricas con “cero” arbitrario. Ejemplos: Temperatura: Comparación entre “Farenthait” y “Celcius”. Ejemplo clásico de “cero” arbitrario, ya que decir cero grados no quiere decir que no haya temperatura. * Diferencia entre dos estaturas. Cantidad de aumento salarial. Cuantitativas Razón: Valor numérico con “cero” absoluto. Ejemplos: Peso, Salario, Presión arterial, Prof. Elisa Mendoza G.

19 Serie simple de datos Los datos observados o medidos de los elementos de análisis sin agrupar, simplemente listados ya sea en forma ordenada o no, se conoce como serie simple. Prof. Elisa Mendoza G.

20 Organización de datos: Diagrama de tallo y hoja
El Diagrama de Tallo y Hoja: El diagrama de tallo y hoja es una forma alternativa de mostrar datos cuantitativos. Su representación gráfica se compone de dos secciones. La primera columna (tallo), agrupa los primeros dígitos de un conjunto de valores, en orden ascendente; y la segunda columna en adelante (hojas) son los dígitos restantes de cada valor de la serie de datos. El diagrama de tallo y hojas es muy parecido al Histograma, además tiene el mismo propósito de presentar la distribución de los datos. Prof. Elisa Mendoza G.

21 Organización de una serie de datos simples en un Diagrama de Tallo y Hoja
Sean las siguientes mediciones, las edades (en años cumplidos) de 50 funcionarios de una institución (serie simple).  El tallo lo constituye el primer dígito y el último dígito de cada valor serán las hojas. Tallo Hojas 1 9 2 3 4 5 6 0 0 5 Primero debe ordenar los datos y escribir los números en orden ascedente en el tallo, luego complete las hojas con el último dígito. Prof. Elisa Mendoza G.

22 Práctica OBSERVAR Y ORGANIZAR LOS DATOS EN UN DIAGRAMA DE TALLO HOJAS
1. El Jonhson Laboot, distribuidor farmacéutico, ha registrado el número de unidades de un cierto fámarco vendidos al día durante varios meses. Las ventas diarias por mes siguen un mismo patrón, por ello se decidió analizar sólo un mes. A continuación se presentan el número de unidades vendidas diarias durante el mes pasado. 56 89 64 23 45 65 21 78 67 59 85 63 54 46 86 91 34 37 38 79 Indique: Valor mínimo. Valor máximo Número que más se repitió Qué valor se ubica en la mitad de los datos ordenados. Prof. Elisa Mendoza G.