Bioestadistica clase1

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<ul><li><p>acanavero@gmail.com </p><p>MSc. Andrs Canavero </p><p> BIOESTADSTICA I </p><p> Primer Ciclo, Mdulo II </p><p> Licenciatura en Enfermera </p></li><li><p>INTRODUCCIN El curso de Bioestadstica I pertenece al segundo mdulo del primer ciclo del plan de </p><p>estudios 93 de la carrera de Licenciatura en Enfermera. Curso de 20 hs. El curso se desarrollar a travs de exposiciones tericas y trabajos prcticos </p><p>(individuales y grupales). La acreditacin se realizar a travs de un nico parcial. </p><p>Responsable del Curso: MSc. Andrs Canavero </p><p>OBJETIVOS DEL CURSO Proporcionar al estudiante de enfermera los conocimientos necesarios para permitirle leer </p><p>los mtodos estadsticos y los comentarios que aparecen en las publicaciones biomdicas. Proporcionar a los estudiantes los medios para realizar ellos mismos anlisis sencillos. </p></li><li><p>UNIDADES TEMTICAS </p><p>1. Introduccin a la Bioestadstica Funciones de la bioestadstica, objetivos, alcance, limitaciones. Definicin primaria: poblacin o universo, muestra. Estadstica descriptiva y estadstica inferencial o inductiva. Inferencia y prediccin; </p><p>parmetros y estadsticas. Mtodo cientfico Hipottico-Deductivo (MHD). Tipos de variables y escalas de medicin. </p><p>2. Presentacin de los datos Datos simples. Datos agrupados. Tablas de frecuencias y distribucin de frecuencias </p><p>(frecuencias absolutas, relativas, acumuladas, proporcionales). Datos agrupados en clases e intervalos. Representaciones grficas. Diagramas de barras, histogramas, polgonos de frecuencias. </p><p>3. Medidas de tendencia central Media aritmtica, mediana, modo o moda. Clculo y comparacin de todos ellos. </p><p>4. Medidas de dispersin Amplitud, rango o recorrido. Desviacin media. Varianza y desviacin tpica o estndar, </p><p>coeficiente de variabilidad o variacin. Clculo y comparacin de todos ellos. </p></li><li><p> 1. Introduccin a la Bioestadstica </p><p> Funciones de la bioestadstica, objetivos, alcance, limitaciones. </p><p>Estadstica: Es el campo del estudio relacionado con a) la recopilacin, organizacin y resumen de los datos y b) la obtencin de inferencias acerca de un conjunto de datos cuando slo se observa una parte de ellos. Se trata del arte de la decisin frente a la incertidumbre. </p><p>Utilidad de la estadstica en ciencias 1. La estadstica nos permite describir variacin asociada a atributos y datos biolgicos, sociales, etc. 2. Nos permite realizar inferencias (e.g., determinar si existen o no diferencias entre dos o ms condiciones). </p><p>Bioestadstica Cuando los datos que se analizan se obtienen de las ciencias biolgicas y de la medicina, se utiliza el trmino bioestadstica. </p></li><li><p>... la poblacin 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. </p><p>POBLACIN </p><p> 1. Introduccin a la Bioestadstica </p><p> Definicin primaria: poblacin o universo, muestra. </p><p>Parmetros </p><p>Parmetros: Propiedades o caractersticas fijas y nicas de una poblacin estadstica (e.g. media, varianza). Los parmetros son inamovibles y describen una poblacin. </p><p>Censo: medicin de la variable bajo estudio en todas las unidades de la poblacin. </p><p>Podramos obtener conclusiones muy precisas por ejemplo si realizramos un censo y pudiramos calcular directamente los parmetros la poblacin. </p><p>Una poblacin estadstica existe en un espacio y tiempo determinado y es una entidad real, pero sus lmites pueden ser inconmensurables (ej. todo el universo). Sus lmites quedan definidos por nuestro inters o propsito. </p></li><li><p>Una parte de la estadstica, conocida como estadstica descriptiva, proporciona estadgrafos asociados a las muestras. </p><p> 1. Introduccin a la Bioestadstica </p><p> Estadstica descriptiva y estadstica inferencial o inductiva. Inferencia y prediccin; parmetros y estadsticas o estadgrafos. </p><p>Parmetros </p><p>POBLACIN </p><p>MUESTRA </p><p>Estadgrafos </p><p>Una muestra es un subconjunto de sujetos de la </p><p>poblacin estudiada. </p></li><li><p>Una parte de la estadstica, conocida como estadstica descriptiva, proporciona estadgrafos asociados a las muestras. </p><p> 1. Introduccin a la Bioestadstica </p><p> Estadstica descriptiva y estadstica inferencial o inductiva. Inferencia y prediccin; parmetros y estadsticas o estadgrafos. </p><p>Parmetros </p><p>POBLACIN </p><p>MUESTRA </p><p>Estadgrafos Cul es la importancia de tener buenos estadgrafos? </p><p>Si tenemos buenos estadgrafos entonces podemos realizar inferencias sobre los parmetros de la poblacin, a partir de las muestras. </p></li><li><p>Estadstica inferencial: Es el proceso de hacer enunciados o afirmaciones acerca de una poblacin basados en los resultados obtenidos en las muestras de dicha poblacin. </p><p> 1. Introduccin a la Bioestadstica </p><p> Estadstica descriptiva y estadstica inferencial o inductiva. Inferencia y prediccin; parmetros y estadsticas o estadgrafos. </p><p>Parmetros </p><p>POBLACIN </p><p>MUESTRA </p><p>Estadgrafos </p></li><li><p>Hiptesis: proposicin informativa sobre un fenmeno; explicacin potencial de cmo una parte del mundo funciona. Prediccin: consecuencia concreta derivada de las hiptesis. </p><p> 1. Introduccin a la Bioestadstica </p><p> Mtodo cientfico Hipottico-Deductivo (MHD). </p><p>Mtodo hipottico-deductivo: la ciencia se inicia con conceptos no derivados de la experiencia del mundo que est "ah afuera", sino postulados en forma de hiptesis por el investigador, por medio de su intuicin y conocimientos previos (Teora). Las hiptesis o explicaciones nunca pueden ser probadas, aceptadas, en forma definitiva y siempre estn expuestas a ser falsificadas. </p><p>FALSACIONISMO El conocimiento cientfico no avanza confirmando </p><p>nuevas leyes, sino descartando leyes que contradicen la experiencia. </p></li><li><p> 1. Introduccin a la Bioestadstica </p><p> Mtodo cientfico Hipottico-Deductivo (MHD). </p><p>Observacin de un fenmeno o patrn de inters </p><p>Hiptesis </p><p>Prediccin </p><p>Observacin, Experimento </p><p>Resultados inconsistentes con </p><p>predicciones </p><p>Resultados consistentes con </p><p>predicciones </p><p>Rechazo y elimino la hiptesis </p><p>NO Rechazo la hiptesis </p><p>TEORA </p><p>Razonamiento lgico Deductivo e Inductivo Intuicin, modelos </p><p>Generacin de datos relevantes: </p><p>diseo de muestreo </p><p>Anlisis de datos, </p><p>interpretacin de resultados </p></li><li><p> 1. Introduccin a la Bioestadstica </p><p> Tipos de variables y escalas de medicin. </p><p>Naturaleza de los datos </p><p>Informacin registrada </p><p>Datos </p><p>Variables Propiedad medida en cada unidad mnima de muestreo es nuestra variable, carcter, o atributo. </p><p>Independientes (factores) </p><p>Dependientes (respuesta) </p><p>nmero </p></li><li><p> 1. Introduccin a la Bioestadstica </p><p> Tipos de variables y escalas de medicin. </p><p>Nmero de variables </p><p>Cuando registramos solo una variable a cada sujeto experimental tenemos un conjunto de datos univariado </p><p>Cuando se registran dos variables a cada sujeto o condicin experimental, se habla de un conjunto bivariado, y eventualmente, multivariado. </p></li></ul>