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MSc. Andrés Canavero
BIOESTADÍSTICA I
Primer Ciclo, Módulo II
Licenciatura en Enfermería
INTRODUCCIÓN • El curso de Bioestadística I pertenece al segundo módulo del primer ciclo del plan de
estudios 93 de la carrera de Licenciatura en Enfermería. • Curso de 20 hs. • El curso se desarrollará a través de exposiciones teóricas y trabajos prácticos
(individuales y grupales). • La acreditación se realizará a través de un único parcial.
Responsable del Curso: MSc. Andrés Canavero
OBJETIVOS DEL CURSO • Proporcionar al estudiante de enfermería los conocimientos necesarios para permitirle leer
los métodos estadísticos y los comentarios que aparecen en las publicaciones biomédicas. • Proporcionar a los estudiantes los medios para realizar ellos mismos análisis sencillos.
UNIDADES TEMÁTICAS
1. Introducción a la Bioestadística • Funciones de la bioestadística, objetivos, alcance, limitaciones. • Definición primaria: población o universo, muestra. • Estadística descriptiva y estadística inferencial o inductiva. Inferencia y predicción;
parámetros y estadísticas. • Método científico Hipotético-Deductivo (MHD). • Tipos de variables y escalas de medición.
2. Presentación de los datos • Datos simples. Datos agrupados. Tablas de frecuencias y distribución de frecuencias
(frecuencias absolutas, relativas, acumuladas, proporcionales). • Datos agrupados en clases e intervalos. • Representaciones gráficas. Diagramas de barras, histogramas, polígonos de frecuencias.
3. Medidas de tendencia central • Media aritmética, mediana, modo o moda. • Cálculo y comparación de todos ellos.
4. Medidas de dispersión • Amplitud, rango o recorrido. Desviación media. Varianza y desviación típica o estándar,
coeficiente de variabilidad o variación. • Cálculo y comparación de todos ellos.
1. Introducción a la Bioestadística
• Funciones de la bioestadística, objetivos, alcance, limitaciones.
Estadística: Es el campo del estudio relacionado con a) la recopilación, organización y resumen de los datos y b) la obtención de inferencias acerca de un conjunto de datos cuando sólo se observa una parte de ellos. Se trata del arte de la decisión frente a la incertidumbre.
Utilidad de la estadística en ciencias 1. La estadística nos permite describir variación asociada a atributos y datos biológicos, sociales, etc. 2. Nos permite realizar inferencias (e.g., determinar si existen o no diferencias entre dos o más condiciones).
Bioestadística Cuando los datos que se analizan se obtienen de las ciencias biológicas y de la medicina, se utiliza el término bioestadística.
... la población de estudio es definida por el observador y corresponde al conjunto completo de sujetos que pueden potencialmente aportar con mediciones, y sobre el cual nos interesa realizar inferencias.
POBLACIÓN
1. Introducción a la Bioestadística
• Definición primaria: población o universo, muestra.
Parámetros
Parámetros: • Propiedades o características fijas y únicas de una población estadística (e.g. media, varianza). • Los parámetros son inamovibles y describen una población.
Censo: medición de la variable bajo estudio en todas las unidades de la población.
Podríamos obtener conclusiones muy precisas por ejemplo si realizáramos un censo y pudiéramos calcular directamente los parámetros la población.
Una población estadística existe en un espacio y tiempo determinado y es una entidad real, pero sus límites pueden ser inconmensurables (ej. todo el universo). Sus límites quedan definidos por nuestro interés o propósito.
Una parte de la estadística, conocida como estadística descriptiva, proporciona estadígrafos asociados a las muestras.
1. Introducción a la Bioestadística
• Estadística descriptiva y estadística inferencial o inductiva. Inferencia y predicción; parámetros y estadísticas o estadígrafos.
Parámetros
POBLACIÓN
MUESTRA
Estadígrafos
Una muestra es un subconjunto de sujetos de la
población estudiada.
Una parte de la estadística, conocida como estadística descriptiva, proporciona estadígrafos asociados a las muestras.
1. Introducción a la Bioestadística
• Estadística descriptiva y estadística inferencial o inductiva. Inferencia y predicción; parámetros y estadísticas o estadígrafos.
Parámetros
POBLACIÓN
MUESTRA
Estadígrafos ¿Cuál es la importancia de tener buenos estadígrafos?
Si tenemos buenos estadígrafos entonces podemos realizar inferencias sobre los parámetros de la población, a partir de las muestras.
Estadística inferencial: Es el proceso de hacer enunciados o afirmaciones acerca de una población basados en los resultados obtenidos en las muestras de dicha población.
1. Introducción a la Bioestadística
• Estadística descriptiva y estadística inferencial o inductiva. Inferencia y predicción; parámetros y estadísticas o estadígrafos.
Parámetros
POBLACIÓN
MUESTRA
Estadígrafos
Hipótesis: proposición informativa sobre un fenómeno; explicación potencial de cómo una parte del mundo funciona. Predicción: consecuencia concreta derivada de las hipótesis.
1. Introducción a la Bioestadística
• Método científico Hipotético-Deductivo (MHD).
Método hipotético-deductivo: la ciencia se inicia con conceptos no derivados de la experiencia del mundo que está "ahí afuera", sino postulados en forma de hipótesis por el investigador, por medio de su intuición y conocimientos previos (Teoría). Las hipótesis o explicaciones nunca pueden ser probadas, aceptadas, en forma definitiva y siempre están expuestas a ser falsificadas.
FALSACIONISMO El conocimiento científico no avanza confirmando
nuevas leyes, sino descartando leyes que contradicen la experiencia.
1. Introducción a la Bioestadística
• Método científico Hipotético-Deductivo (MHD).
Observación de un fenómeno o patrón de interés
Hipótesis
Predicción
Observación, Experimento
Resultados inconsistentes con
predicciones
Resultados consistentes con
predicciones
Rechazo y elimino la hipótesis
NO Rechazo la hipótesis
TEORÍA
Razonamiento lógico Deductivo e Inductivo Intuición, modelos
Generación de datos relevantes:
diseño de muestreo
Análisis de datos,
interpretación de resultados
1. Introducción a la Bioestadística
• Tipos de variables y escalas de medición.
Naturaleza de los datos
Información registrada
Datos
Variables Propiedad medida en cada unidad mínima de muestreo es nuestra variable, carácter, o atributo.
Independientes (factores)
Dependientes (respuesta)
número
1. Introducción a la Bioestadística
• Tipos de variables y escalas de medición.
Número de variables
Cuando registramos solo una variable a cada sujeto experimental tenemos un conjunto de datos univariado
Cuando se registran dos variables a cada sujeto o condición experimental, se habla de un conjunto bivariado, y eventualmente, multivariado.