Estadstica descriptiva e inferencial Estadstica descriptiva e inferencial

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Estadística descriptiva e inferencial

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Estadística descriptiva e inferencial ¿Qué es bioestadística? Es el conjunto de herramientas de la

Estadística descriptiva e inferencial ¿Qué es bioestadística? Es el conjunto de herramientas de la estadística que utilizan en aplicaciones especificas de las ciencias biológicas y medicas. Entonces, la estadística es…. . la disciplina que se ocupa de la recolección, organización, resumen y análisis de datos; y la obtención de inferencias a partir de un volumen de datos cuando se examina solo una parte de éstos; a fin de interpretar y comunicar los resultados en términos sencillos para el receptor.

Estadística descriptiva e inferencial La bioestadística permite generar información (de interés) a partir de

Estadística descriptiva e inferencial La bioestadística permite generar información (de interés) a partir de datos. Datos Procesos Información Conocimiento

Estadística descriptiva e inferencial Contrastes de Hipótesis Análisis de Muestras Descripción de Datos Medición

Estadística descriptiva e inferencial Contrastes de Hipótesis Análisis de Muestras Descripción de Datos Medición de Relaciones ¿Qué aporta la estadística? Predicciones

Estadística descriptiva e inferencial Glosario de Términos • Datos • Información • Elementos (unidades)

Estadística descriptiva e inferencial Glosario de Términos • Datos • Información • Elementos (unidades) • Variables • Variable cuantitativa • Variable cualitativa • Población (Universo) • Muestra • Parámetros • Medición

Estadística descriptiva e inferencial Tipos de Variables cualitativas Proporcionan datos nominales (se sabe o

Estadística descriptiva e inferencial Tipos de Variables cualitativas Proporcionan datos nominales (se sabe o no, la característica de interés) y datos ordinales (la característica es graduable). Variables nominales Su característica se define por un nombre. Variables ordinales Sus características pueden recibir algún orden subjetivo o natural. Al ser clasificadas bajo algún orden, se asume que alguna es mas o menos que otras. no implica ser más o menos que la que está definida por un nombre diferente. Siendo independiente que tanto mas o que tanto menos.

Estadística descriptiva e inferencial Variable nominal • El estado civil de una persona •

Estadística descriptiva e inferencial Variable nominal • El estado civil de una persona • Soltero, Casado, Divorciado o Viudo. • Ningún estado implica ser más o menos que otro. • Estar soltero, no es más o menos que estar casado, divorciado o viudo. • Ocupación o profesión • Ser ama de casa no significa ser más o menos que plomero, eléctrico, abogado.

Estadística descriptiva e inferencial Variable ordinal El tono de un colorante • Al preguntar

Estadística descriptiva e inferencial Variable ordinal El tono de un colorante • Al preguntar por el tono del color azul: o Una persona puede indicarlo como oscuro o claro. o El receptor puede asumir que oscuro significa más que claro. o Sin embargo, no sabe qué tanto más claro o qué tanto más oscuro, o la distancia que existe entre claro y oscuro. El dolor de un paciente • Al preguntar a un paciente, cuanto dolor siente: o Éste puede responder como: casi nada, poquito, poco, mas o menos, mucho, ya no aguanto, un *@#%$!, entre otros. o Quien lo interroga asume con seguridad, que "casi nada" es menor que "ya no aguanto“. o Sin embargo, no conoce cual es la escala de diferencia entre ambos.

Estadística Descriptiva e Inferencial Variables cualitativas Indican las diferencias entre datos (unidades) a partir

Estadística Descriptiva e Inferencial Variables cualitativas Indican las diferencias entre datos (unidades) a partir de valores numéricos, y señalan la distancia o diferencias entre los datos. Variables Discretas Cuando las observaciones son valores individuales en números enteros se dice que son datos discretos. Variables Continuas Cuando es posible un numero infinito de fracciones entre dos puntos de una escala se dice que son datos continuos.

Estadística descriptiva e inferencial Variable discreta Son aquellas en que sus valores en la

Estadística descriptiva e inferencial Variable discreta Son aquellas en que sus valores en la escala están separados entre si por una cantidad determinada y son representadas por números enteros. El numero de pacientes de un odontólogo por día • Se puede saber la distancia entre cuatro y seis consultas, y que esa distancia es la misma que entre ocho y diez consultas. • Se sabe que diez consultas son mas que cuatro o seis. o La variable (pacientes) no puede fraccionarse. o Pierde sentido (o su naturaleza). Al fraccionar un paciente no se convierte en dos pacientes, sino en dos mitades de un cadáver.

Estadística Descriptiva e Inferencial Variable continua Son aquellas en que su escala de medición

Estadística Descriptiva e Inferencial Variable continua Son aquellas en que su escala de medición se puede dividir en una cantidad infinita de valores, entre dos puntos cualesquiera que estos sean. La distancia entre 0 y 1 cm • Existe un numero infinito de valores. • Confieren una característica a la unidad de estudio. • Se sabe que la distancia entre dos puntos se mantiene a lo largo de la escala. 0 1

Estadística Descriptiva e Inferencial Variables cualitativas También se pueden clasificar de acuerdo a su

Estadística Descriptiva e Inferencial Variables cualitativas También se pueden clasificar de acuerdo a su escala. De intervalo En donde el cero tiene una posición arbitraria, ya que no se tiene un cero absoluto. De razón Donde el cero tiene una posición determinada, si tiene cero absoluto. En la temperatura, la posición del cero depende de la escala, ya sea °C o °F, el cero cada escala no tiene la misma posición que en la otra. No es un valor absoluto, pues existen valores por debajo de la temperatura indicada como 0°. Por ejemplo la edad, numero de hijos, ingresos económicos, en donde en todos los casos se tiene un cero absoluto.

Estadística Descriptiva e Inferencial El numero de moléculas de glucosa variable discreta La concentración

Estadística Descriptiva e Inferencial El numero de moléculas de glucosa variable discreta La concentración de glucosa en la sangre variable continua Ambas son de razón: No se puede tener una cantidad negativa de glucosa, es decir, al dividir la glucosa no se obtienen dos glucosas. No se puede tener una concentración negativa de glucosa en la sangre, en este caso se entiende que no habría glucosa en la sangre si la concentración es de 0.

Estadística descriptiva e inferencial Estadística descriptiva • Es el conjunto de métodos estadísticos dirigidos

Estadística descriptiva e inferencial Estadística descriptiva • Es el conjunto de métodos estadísticos dirigidos a la recolección, procesamiento y análisis primario de los datos. Permite resumir, mostrar y analizar la información obtenida de una población. Estadística inferencial • Comprende el conjunto de procedimientos y técnicas estadísticas (basados en la probabilidad) para generalizar u obtener conclusiones en base a los datos de una o varias muestras.

Estadística descriptiva e inferencial Medidas de tendencia central Medidas de la tendencia central Son

Estadística descriptiva e inferencial Medidas de tendencia central Medidas de la tendencia central Son valores que indican la posición que tiene un dato o conjunto de datos. Media Aritmética (media) Media Aritmética ponderada Media Geometrica Media Armónica Mediana Moda Cuartiles

Estadística descriptiva e inferencial Media Es el promedio común de los datos Ej. Obtenga

Estadística descriptiva e inferencial Media Es el promedio común de los datos Ej. Obtenga la media de las siguientes temperaturas: 37°C 36°C 38°C 40°C 36°C 35°C 39°C 36°C 37°C

Estadística descriptiva e inferencial Mediana Es el valor que se encuentra en el centro

Estadística descriptiva e inferencial Mediana Es el valor que se encuentra en el centro de un grupo ordenado de datos, se denota con la letra M. Partiendo con el ordenamiento de los datos, se sesga su calculo sólo a variables cuantitativas o cualitativas ordinales. Si el resultado de la ecuación es un numero fraccionado, la mediana se calcula con el promedio de los datos mas cercanos a entero. Ej. Del conjunto de temperaturas del ejercicio anterior, obtenga la mediana 35°C 36°C 37°C por lo tanto 37°C 38°C 39°C 40°C

Estadística descriptiva e inferencial Moda Dentro de un conjunto de datos, es el valor

Estadística descriptiva e inferencial Moda Dentro de un conjunto de datos, es el valor que ocurre con mas frecuencia (que se repite mas veces) y se denota como M 0. La moda se puede indicar a datos cuantitativos o cualitativos, y no es necesariamente un valor único. Si en el conjunto de datos ninguno se repite, se dice que no tienen moda. Ej. Con base en el ejemplo anterior, indique la moda del conjunto de datos: 35°C 36°C 37°C 38°C 39°C 40°C De las temperaturas anteriores se obtiene dos modas: 36°C y 37°C.

Estadística descriptiva e inferencial Los conjuntos de datos pueden tener un mismo centro, pero

Estadística descriptiva e inferencial Los conjuntos de datos pueden tener un mismo centro, pero de acuerdo a la forma en que los números se dispersan desde el centro, pueden tomar aspectos diferentes. Por lo que la variabilidad o dispersión es una característica muy importante de los datos, y las medidas de la misma permiten comprender la forma en la que los datos están acomodados (cerca o lejos) con respecto a la media. Medidas de dispersión Rango intercuartílico Varianza Desviacion estandar Coeficiente de variacion

Estadística descriptiva e inferencial Rango Es el valor máximo menos el valor mínimo y

Estadística descriptiva e inferencial Rango Es el valor máximo menos el valor mínimo y se denota con la letra R. El rango indica la longitud del intervalo donde se encuentran distribuidos los datos. • Si el rango es pequeño, los datos son poco variables • Si el rango es grande, los datos puede estar dispersos. Ej. Indique el rango 35°C 36°C 37°C 38°C 39°C 40°C

Estadística descriptiva e inferencial Varianza • Si todos los datos son iguales, la varianza

Estadística descriptiva e inferencial Varianza • Si todos los datos son iguales, la varianza es igual a cero. • Si la dispersión de los datos aumenta el valor de la varianza también se incrementa. Para una población Para una muestra

Estadística descriptiva e inferencial Ejemplo 1. Obtenga la varianza de lo siguientes datos: 5,

Estadística descriptiva e inferencial Ejemplo 1. Obtenga la varianza de lo siguientes datos: 5, 5, 5 En este ejemplo, todos los datos son iguales, por lo que no existe una variación entre ellos.

Estadística descriptiva e inferencial Ejemplo 2. Obtenga la varianza de lo siguientes datos: 35°C

Estadística descriptiva e inferencial Ejemplo 2. Obtenga la varianza de lo siguientes datos: 35°C 36°C 37°C 38°C 39°C 40°C

Estadística descriptiva e inferencial Desviación estándar Es la raíz cuadrada de la varianza. •

Estadística descriptiva e inferencial Desviación estándar Es la raíz cuadrada de la varianza. • Al calcular la varianza de los datos se introdujo el termino al cuadrado para que cada dato fuera positivo. • Sin embargo, el hecho anterior distorsiona los datos, al cambiar las unidades. • Para regresar a las unidades originales, calcular la raíz cuadrada de la varianza.

Estadística descriptiva e inferencial Ejemplo 3. Obtenga la desviación estándar de lo siguientes datos:

Estadística descriptiva e inferencial Ejemplo 3. Obtenga la desviación estándar de lo siguientes datos: 35°C 36°C 37°C 38°C 39°C 40°C

Estadística descriptiva e inferencial +1. 52°C Temperatura (°C) -1. 52°C Pacientes

Estadística descriptiva e inferencial +1. 52°C Temperatura (°C) -1. 52°C Pacientes

Referencias • Borda, P. M. (2013). Métodos cuantitativos: herramientas para la investigación en salud

Referencias • Borda, P. M. (2013). Métodos cuantitativos: herramientas para la investigación en salud (4 a. ed. ). Bogotá, CO: Universidad del Norte. • Celis, D. L. R. A. D. (2014). Bioestadística (3 a. ed. ). México, D. F. , MX: Editorial El Manual Moderno. • Daniel, Wayne W. (2006). Bioestadística: base para el análisis de las ciencias de la salud (4 a. ed. ). Editorial Limusa. • Díaz, N. V. P. (2009). Metodología de la investigación científica y bioestadística: para médicos, odontólogos y estudiantes de ciencias de la salud. Santiago, CHILE: RIL editores. • Milton, J. S. (2007). Estadística para biología y ciencias de la salud (3 a. ed. ). Distrito Federal, MÉXICO: Mc. Graw-Hill Interamericana. • Peña, D. (2014). Fundamentos de estadística. Madrid, ES: Larousse - Alianza Editorial. • Quevedo, U. H. A. , & Pérez, S. B. R. (2014). Estadística para ingeniería y ciencias. México, D. F. , MX: Larousse - Grupo Editorial Patria.