Bioestadística: Definición y Tipos

Bioestadística: Definición y Aplicación

• La bioestadística es una rama de la estadística que se aplica en el ámbito de la salud.
• Su principal objetivo es proporcionar herramientas para el diseño de estudios, análisis de resultados y la toma de decisões basadas en evidencia científica.
• La bioestadística juega un papel fundamental en la medicina, ya que facilita la recopilación, el resumen y el análisis de datos, así como la evaluación de la evidencia de otras investigaciones.

Tipos de Bioestadística

• Bioestadística descriptiva: se enfoca en la descripción, organización y presentación de datos a través de estadísticas, gráficas y tablas.
  • Medidas de tendencia central: resumen el valor central de un conjunto de datos.
    • Media: el promedio de todos los valores.
    • Mediana: el valor que divide los datos ordenados en dos mitades iguales.
    • Moda: el valor que aparece con mayor frecuencia.
  • Medidas de dispersión: miden la variabilidad de los datos.
    • Rango: la diferencia entre el valor máximo y mínimo.
    • Varianza: la dispersión promedio de los datos respecto a la media.
    • Desviación estándar: la raíz cuadrada de la varianza.
  • Medidas de posición: cuartiles y percentiles, que dividen los datos en partes iguales y miden el porcentaje de datos por debajo de un valor determinado.
  • Tablas y gráficos: tablas de frecuencia, histogramas, gráficos de barras y diagramas de caja, presentan datos de forma visual.
• Bioestadística inferencial: se focaliza en hacer inferencias sobre una población con base en una muestra representativa.
  • Estimación de parámetros poblacionales: se utilizan los datos de la muestra para estimar las características de la población completa.
  • Pruebas de hipótesis: permiten aceptar o rechazar hipótesis sobre la población con base en los datos de la muestra.
  • Intervalos de confianza: un rango estimado que contiene el valor verdadero del parámetro poblacional con un determinado nivel de confianza.
  • Errores tipo I y II: se consideran los tipos de errores que pueden cometerse al realizar inferencias estadísticas. Error tipo I: rechazar una hipótesis verdadera. Error tipo II: no rechazar una hipótesis falsa.

Población y Muestras

• Población: conjunto de individuos o elementos que comparten una característica específica.
  • Población finita: con un número limitado de elementos (ej. pacientes de un hospital).
  • Población infinita: teóricamente ilimitada (ej. casos de una enfermedad).
• Muestra: una porción representativa de la población, utilizada para hacer inferencias sobre la población total.

Tipos de Observación

• Observación directa: contacto directo con el fenómeno estudiado.
• Observación indirecta: se utilizan datos existentes.
• Periodicidad: se refiere a la frecuencia de la observación:
  • Continua: observación permanente.
  • Periódica: observación a intervalos predeterminados.
  • Circunstancial: observación en ocasiones específicas.

Muestreo

• Proceso de selección de una muestra representativa de una población.
• Tipos de muestreo:
  • Aleatorio simple: todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados.
  • Sistemático: selección de elementos a intervalos regulares.
  • Estratificado: la población se divide en subgrupos homogéneos, y se selecciona una muestra de cada grupo.
  • Conglomerado: se seleccionan grupos enteros al azar, y se estudian todos sus elementos.
  • Conveniencia: selección basada en la accesibilidad.
  • Bola de nieve: los primeros sujetos reclutan a otros.
  • Intencional o de juicio: selección basada en el criterio del investigador.

Variables

• Variables cualitativas: representan cualidades que no se pueden medir numéricamente.
  • Nominales: categorías sin orden (ej. sexo).
  • Ordinales: categorías con orden (ej. escala de dolor).
• Variables cuantitativas: representan magnitudes que se pueden medir numéricamente.
  • Discretas: valores enteros (ej. número de hijos).
  • Continuas: valores dentro de un rango (ej. peso, altura).

Medidas de Resumen

• Utilizadas para describir las características más importantes de un conjunto de datos.
• Mediana: valor que divide los datos ordenados en dos partes iguales.
• Media: promedio de los datos.
• Moda: valor que aparece con mayor frecuencia.
• Rango: diferencia entre el valor máximo y mínimo.
• Razón: compara dos cantidades (ej. proporción de hombres y mujeres).