conceptos basicos de bioestadistica javier ruiz garcia maestro en ciencias médicas nov del 2000
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CONCEPTOS BASICOS DE BIOESTADISTICA
JAVIER RUIZ GARCIA
Maestro en Ciencias Médicas Nov del 2000
BIOESTADISTICABIOESTADISTICA DISCIPLINA QUE SE OCUPA DE:
1) RECOLECCION, ORGANIZACIÓN Y
PROCESAMIENTO DE DATOS DE LAS CIENCIAS BIOLOGICAS O MEDICAS Y
2) LA OBTENCION DE INFERENCIAS
A PARTIR DE UN VOLUMEN DE DA-TOS, CUANDO SE OBSERVA SOLO
UNA PARTE.JRG
VARIABLESVARIABLES1) INDEPENDIENTE O EXPLICATORIA: FACTORES QUE CONTRIBUYEN AL PROBLEMA (CAUSA).
2) DEPENDIENTE O RESPUESTA:
FACTORES QUE DESCRIBEN EL PROBLE- MA (EFECTO). 3) CONFUSORA: ASOCIACION CON EL PROBLEMA Y CON UNA DE SUS CAUSAS
JRG
TIPOS DE ESCALASTIPOS DE ESCALAS(CLASIFICACION DE DATOS)(CLASIFICACION DE DATOS)
1) CUALITATIVAS (Presencia o ausencia de características o atributos):
a) Nominal: Categorías sin orden (sexo).
b) Ordinal: Categorías en orden para establecer relaciones comparativas (fumadores leves, mo- derados, graves).
JRG
TIPOS DE ESCALASTIPOS DE ESCALAS(CLASIFICACION DE DATOS)(CLASIFICACION DE DATOS)
2) CUANTITATIVAS (Establecen cuánto y en que cantidad se posee una característica):
a) Discretas: Se caracterizan por separaciones en la escala de valores, representan números enteros (No. de hijos, No. Gestas, No. Partos) b) Continuas: No poseen separaciones, miden atributos (peso, talla).
JRG
DISTRIBUCION DE FRECUENCIASDISTRIBUCION DE FRECUENCIAS
DESCRIPCION DE DATOS EN FORMA TABULAR, PARA SER MAS MANEJA-
BLES. PROPORCIONA EL NUMERO DE VECES QUE UN VALOR APARECE EN LOS DATOS.
JRG
DISTRIBUCION DE FRECUENCIASDISTRIBUCION DE FRECUENCIASVARIABLE DISCRETAVARIABLE DISCRETAFRECUENCIA ABSOLUTAFRECUENCIA ABSOLUTA
No. DE HIJOS No. de FAMILIAS
0 1
1 4
2 3
3 2
TOTAL 10
JRG
DISTRIBUCION DE FRECUENCIASDISTRIBUCION DE FRECUENCIASVARIABLE CONTINUAVARIABLE CONTINUA
CLASES Frecuencia Absoluta (No.)
31-34 1
35-38 2
39-42 4
43-46 6
47-50 5
51-54 2
TOTAL 20
JRG
PORCENTAJEPORCENTAJEFRECUENCIA RELATIVAFRECUENCIA RELATIVA
RELACION EXISTENTE ENTRE EL No. DE CASOS OBSERVADOS EN UN GRUPO DE INDIVIDUOS CON UNA CARACTERISTICA RESPECTO DEL TOTAL DE INDIVIDUOS EN LA MUESTRA MULTIPLICADO X 100
JRG
%2010010020
802020
100
xxbaa
PROPORCIONESPROPORCIONESRELACION EXISTENTE ENTRE EL No. CASOS OBSERVADOS EN UN GRUPO PARTICULAR DE INDIVIDUOS CON UNA CARACTERISTICA RESPECTO DEL TOTAL DE INDIVIDUOS (La de mortalidad es la mas usada).
JRG
%4040.052
5522
332222
baa
RAZONESRAZONESES EL COCIENTE DE DIVIDIR UN NUMERO ENTRE OTRO, NUMERADOR Y DENOMINADOR SE REFIEREN A HECHOS DIFERENTES, RELACIONA NUMERO DE INDIVIDUOS DE DIFERENTE CATEGORIA
5:252
5522
ba
5:252
5522
ba
vivosnacidosdeTotalmuertosnacidosdeTotal
mortalidaddeRazón...
.....
JRG
INDICESINDICES
RESULTADO DE LA MULTIPLICACION DE UNA RAZON POR 100
100xba
vivosNacidosdeTotalmuertosNacidosdeTotal
MortalidaddeIndice...
.....
JRG
TASASTASAS
RESULTA CUANDO UNA RAZON O UNA PROPORCION ES MULTIPLICADA POR UNA CONSTANTE DIFERENTE A 100, YA SEA 1,000, 10,000, 100,000.
RELACIONA UN HECHO VITAL EN UNA POBLACION EXPUESTA A LO LARGO DEL TIEMPO.
JRG
GRAFICOSGRAFICOS1. Datos categóricos y cuantitativos discretos:
1.a. Gráfico de barras
1.b. Gráfico de pastel
2. Datos numéricos:
2.a. Histogramas
2.b. Gráfico de líneas
2.c. Diagramas de dispersión
2.d. Gráfico de caja y líneaJRG
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRALMEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL1) MEDIA o promedio ( ), datos numéricos
y distribución simétrica (no sesgados).
2) MEDIANA es la observación central (Md), para datos ordinales o numéricos (sesgados).
3) MODA valor que se presenta con mayor frecuencia, para distribución bimodal.
x
JRG
nX
x
MEDIDAS DE DISPERSIONMEDIDAS DE DISPERSION(EXTENSION)(EXTENSION)
1) RANGO o amplitud. Para datos numéricos.
2) DESVIACION ESTANDAR, dispersión de datos alrededor de su media.
Se emplea con distribuciones simétricas (no sesgadas) de datos numéricos como la media.
Varianza: medición estadística que se obtiene antes de extraer la raíz cuadrada .
1
2
nXX
s
JRG
MEDIDAS DE DISPERSIONMEDIDAS DE DISPERSION(EXTENSION)(EXTENSION)
3) COEFICIENTE DE VARIACION, estandariza las escalas para hacer una comparación sensible.
Útil para comparar dos distribuciones numéricas medidas en escalas diferentes.
Es la desviación estándar dividida entre la media por 100 %. Produce una medida de la variación relativa con respecto a la media.
%)100(
xs
CVJRG
MEDIDAS DE DISPERSIONMEDIDAS DE DISPERSION(EXTENSION)(EXTENSION)
4) PERCENTIL, cifra que indica el porcentaje de una distribución que es igual o menor a esa cifra.
Usos: a) Con la mediana, esto es con datos ordinales, o datos numéricos sesgados.
b) Con la media, para comparar observaciones individuales con un conjunto de normas p.e. en tablas de crecimiento físico, de destreza e inteligencia. JRG
MEDIDAS DE DISPERSIONMEDIDAS DE DISPERSION(EXTENSION)(EXTENSION)
5) RANGO INTERCUARTILICO, medida de variación, es la diferencia entre los percentiles 25º y 75º, incluye el 50% central de las observaciones.
Uso: a) Descripción del 50% central de distribución , sin importar su forma.
b) Mismo uso que el percentil.JRG
PRUEBAS DE SIGNIFICANCIAPRUEBAS DE SIGNIFICANCIA
ESTIMA LA PROBABILIDAD DE QUE UN RESULTADO OBSERVADO EN UN ESTUDIO, p.e. UNA DIFERENCIA ENTRE DOS GRUPOS SE DEBA AL AZAR.
INDICA SI UN RESULTADO OBSERVADO EN UNA MUESTRA PUEDE CONSIDERAR- SE QUE EXISTA EN SU POBLACION .
JRG
HIPOTESIS NULAHIPOTESIS NULA
ESTADISTICAMENTE ES EL SUPUESTO DE QUE EN LA POBLACION TOTAL, NO EXISTE DIFERENCIA REAL ENTRE GRUPOS, O NO HAY ASOCIACION REAL ENTRE VARIABLES, p.e. No hay diferencia en la incidencia de sarampión entre niños vacunados y no vacunados.
JRG
PROBABILIDADPROBABILIDAD (valor “p”) (valor “p”)
*Probabilidad de observar un resultado por azar
* Se expresa como proporción:
5% = “p” de 0.05
p < 0.05 = diferencia o asociación significativa, indica que la hipótesis nula, es cierta, no hay diferencia entre dos grupos, solo hay diferencia en 5 o menos datos de cada 100 muestras examinadas.
JRG
PRUEBAS DE SIGNIFICANCIA PARA DETERMINAR PRUEBAS DE SIGNIFICANCIA PARA DETERMINAR DIFERENCIAS ENTRE GRUPOSDIFERENCIAS ENTRE GRUPOS
Observaciones no pareadas
Observaciones pareadas
Datos nominales: Muestra pequeña
Muestra grandeP Exacta Fisher
P Chi cuadrada
P de signos
P de McNemar
Datos Ordinales
Dos grupos
Más dos grupos
Wilcoxon 2 muestras
Kruscal-Wallis ANOVA de 1 vía
Rangos Wilcoxon
Friedman
ANOVA 2 vías
Datos numéricos
Dos grupos
Más de dos grupos
Prueba de t
Prueba de F
Prueba de t pareada
PRUEBAS DE SIGNIFICANCIA PARA MEDICION DE PRUEBAS DE SIGNIFICANCIA PARA MEDICION DE ASOCIACIONES ENTRE VARIABLESASOCIACIONES ENTRE VARIABLES
Datos Nominales
P Chi cuadrada
(con muestra suficiente)
Razón momios
Riesgo relativo
Ordinales o Numéricos con relación lineal
rho de Spearman o tau
de Kendall
Significancia
Con rho de Spearman o tau
de Kendall
Numéricos con relación lineal
Coeficiente de correlación de
Pearson
Significancia con C. Correla- ción Pearson (r)
UNA ASOCIACION ESTADISTICAMENTE UNA ASOCIACION ESTADISTICAMENTE SIGNIFICATIVA NO NECESARIAMENTE SIGNIFICATIVA NO NECESARIAMENTE IMPLICA LA EXISTENCIA DE UNA IMPLICA LA EXISTENCIA DE UNA RELACION CAUSAL.RELACION CAUSAL.INVITA A INVESTIGACION ADICIONAL INVITA A INVESTIGACION ADICIONAL PARA SABER SI ESTA RELACION PARA SABER SI ESTA RELACION CAUSAL EXISTE.CAUSAL EXISTE.
JRG