Summary

Este documento introduce la estadística como la ciencia que estudia la variabilidad de los datos numéricos para obtener inferencias. Se detallan conceptos descriptivos e inferenciales, incluyendo medidas de tendencia central y dispersión. Se presenta una introducción a las variables, incluyendo ejemplos de variables cualitativas y cuantitativas.

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Introducción a la estadistica Ciencia estudia la variabilidad de los datos numéricos que para...

Introducción a la estadistica Ciencia estudia la variabilidad de los datos numéricos que para - obtener a partir de ellos , inferencias F - - muenca Descriptiva ① Describir a I 5% 3 Salud Recort o · P10 05. se minima - d Distribución normal /C-intervalo de confian No hay inferencias - Medidas de dispersion No hay conclusiones ~ Varianza Desulación estandar ↓ ~ o Rango estadístico ~ Medidas de ↑ coeficiente de variacion tendencia Central · Formular hipotesis Media - promedio · comprobar Moda * - + serepite [frecuencia) porcentajes · Tomar decisiones Mediana Y Medida Central Probabilidad y estadistica ↓ a - d proponemodelos ↓ Ofrece metodos ~ Datos cualitativos - Histograma para los fenómenos aleatorios y tecnicas ~ pocos datos ~ Datos cuantitativos - tabla s población -> Muestra -unidad muestral > - variables > - observaciones A 219 Por Edad M peso 19 Talla runiverso ↓ población - conjunto completo de elementos ~ Muestra (n) tamaño de muestra · Muestreo : Reglas para seleccionar muestras representativas - Muestra obtenida aleatoriamente = resultados validos - I No probabilistico Probabilistico I I ~ Aleatorio simple ~ No probabilístico o sin asignación aleatoria ~ Estratificado ~ De asignación aleatoria ~ Sistematico ~ por conglomerado Muestra-pueda representar a toda la población Transversal - solo se hizo una vez en un periodo de tiempo Frecuencia-variables cualitativas & Tienes caries ? Si/NO · variables 2708 24. Datos , característicos en una población de estudio Que se puedan observar , medir y que cambien Clasificación de variables I I medición Barraen Naturaleza interrelación Nivel de 1- (posición ) en la invest. L cualitativa cuantitativa - Nominal De razón ISIONO) ↑- Dependiente I independiente I (caracteristical luna sola cantidad ( ↓ Continua Discreta Responden ↓ Responde Frecuencia d sen quien ? Entero ¿ Que ? Ordinal De intervalo porcentaje Decimales Enfoque mas a ↓ orden o jerarquial Irango , dos datos ( importante cualitativas cuantitativas interviniente I d pueden intervenir media histogramas pero no está en el título e E Mediana igual intervienen variable Interrelación moda (frecuencia) medias Id. e 1 desviación estandar) - Naturaleza mediana Nivel de medicion de población) Parametrica percentiles (distribución - Unidad de medición 2015 % / prueba estadistica [No parametrico/parametrica] frecuencia 30 + 30 - media = d e cualitativas ( porcentajes Mediana y rangos. Irangos( cuantitativa Dicotomizar- > Nominal a Variables cualitativas cuantitativas & - 17 continua Discreta en de Nominal Ordinal Enteros ↓ ↓ orden siono ↓ Jerarquia - Devaron intervalo Frecuencia ↓ porcentaje ↓ una sola Rango de d datos Cantidad Caracteristica 03/09/24 Pasos para elegir la prueba estadistica Asociación estadistica se debe saberlo siguiente :. Numero 9 de grupos. Tipo de variable b independiente C. Numero de mediciones VD (Quel medicas durante la practica profesional de Urgencias los docentes de estomatologia VI (Quien) A Número de grupos : ~ Un grupo Univariados /descriptivos y pareados , : de acuerdo a a las mediciones ↓ comparar Dos grupos:Bivariadosa ultivariados la muestra poner de a dos B) Tipo de medición : Identificar el nivel de medición de la variable. Razon 1 o numerical peso , edad talla , Ordinal de etc l. 2 puntaje (Glasgow , Apgar ,. Nominal 3 /sexo , raza, algunos sintomas o signos clínicos 9. De intervalo (cuantitativa , se mide la diferencia de dos variables : escalas de depresión, edad, temperatura medida por celcius o farenheit) 6) Número de mediciones. Transversal 1 : una medicion 2. Longuitudinal : Dos o mas mediciones Distribucion : porcentajes NP mediana Rango P media Desviación estandar NB P variable - depende la respuesta an 11 = 95 % e moda - de la linea media · para metrica - normal = Razón. Acerca promedio intervalo no normal = parametrica dispersa - No · > - Mas Mediana ~ Estadistica descriptiva sintetizar y representar : organizar , datos numéricos ~ Estadistica inferencial : Hacer inferencias y conclusiones A sociación y correlación de variables Estudios correlacionales > - correlación de pearson y spearman Ordinales de puntaje Estadistica & analitica descriptiva leraordinalespersa) o inferencial Correlación : medida estadística que permite conocer el grado de asociación lineal entre dos variables cuantitativas u ordinales entre mas se acerque al 1 el coeficiente de relación Directamente proporcional/correlación positiva *** -1 Inversamente proporcional/correlación negativa [prueba de correlación) correlación de pearson =D Medida primaria de correlación lineal - Diagrama de dispersión · Medias/de razon [rdepearson] p = probabilidad de error - 0 05. Significancia estadistica Erno de spearman] Correlación de spearmand Medida de correlación para dos variables dos medianas) por lo de es ordinal de puntaje (comparar · menos una ellas rango de - cuando tenemos una escala discreta el valores es estrecho y comportamiento normal - > parametrica -s pearson menos 30 > - No parametrica p Spearman - A mayor dosis de corticoesteroides, mayor adiponectina ↑a directamente proporcional I ~ Descriptivo - descripción (no hay valor de pl estadistica (no hay prueba Inferencial (p) - prueba inferencial · 2-no parametrica (datos desproporcionados) mawitney (Mediana ot-parametrica (datos estables) > - Media - t de Student I promedio · A de Student e prueba estadística para cualvar sidos grupos independientes y pequeñas diferentes con distribucion normal y homogeneidad entre sus varianzas · comparación entre medias · hipotesis - inferencial (pruebas de correlacion) E VDOs grupos Significancia vcuantitativas de razon estadistica ~ varianzas iguales /hipotesis) ↓ n mayor a 30 (normal o parametrical - Nos Si no es menor compara diferencia de varianzas diferencia no hay entre estos grupos (variables) si es menor ANOVA-Razon(normal o parametrical hay diferencia Diferencia entre las medias de tres o mas grupos correlación - cuantitativa circulares - Cualitativas Descriptiva inferencial porcentajes chi cuadrada Cualitativa nominal - · Frecuencia - intervalo · cuantitativa no parametrica-mediana-ude Mann Whitney Rango · cuantitativa parametrica media -de student Razón DE - I Pruebas de asociación [casualidad) causa : se define como la condición o acompañada · que sola enfermedad produce una * Estar seguros de que por eso pasó Coriterios de causalidad] > Fuerza de - asociación Número de: veces que se puede enfermar Si se expone a un factor-riesgo > Efecto - dosis -respuesta : Relación entre factor de riesgo y enfermedad > - Secuencia temporal : El factor de riesgo precede a la enfermedad > - coherencia externa : Que los resultados sean semejantes con Otros. Ausencia de sesgo o errores. Ausencia de explicaciones alternativas o hipotesis , · Riesgo : Probabilidad de desarrollar una enfermedad por estar expuesto a determinados factores Factores de · riesgo Variables o conjunto de factores físicos : químicos , biológicos , psicológicos y sociales , que precedeny Se asocian a la enfermedad o incrementan la probabilidad de enfermar. que hablamos de factor Siempre de enfermedad * riesgo NO hay aun (preceden a la enfermedad E variable dependiente fenomeno de estudio - variable independiente > Factor de Riesgo - Mediciones de riesgo > - Riesgo relativo IRRI > - Riesgo atribuible (RA) > - Fracción atribuible (FA) > - Razón de momios v Odds ratio (OR) Los diseños analíticos determinan o evaluan el impacto o la probabilidad de los factores de riesgo causen una que enfermedad. Tipo de estudio Medida de asociación Estudio de conorte Riesgo relativo (RR) · 1 Todavía no sabemos cuantos se van a enfermar Estudio de casos Razón de momios y controles · 1 sabemos porque ya hay u Odds Ratio (Orl ya enfermedad) Tabla de contingencia de 2x2 prevalencia de la enfermedad Si No Total - A D a+b Individuos expresios individuos no d c +d expuestos C total a +C b+ d a + b + c +d #venemos en sanos Total indirecto 200 o 150 225 125 En un ensayo clínico (estudio de cohorte) : ↑ ormulas de asociación : * Frecuencia-cualquier cosa Número de individuos * prevalencia que presentan esa - enfermedad en un tiempo determinado (transversales ( * Incidencia - Número de casos nuevos de una enfermedad incidencia (I) entre los individuos expuestos : le = a/a +b 1 % de individuos que desarrollan la enfermedad incidencia (1) entre los no expuestos : Ine = c/c + d 1%o de individuos sin el factor de riesgo que se enfermaron) Riesgo relativo (RR) : ① conorte (aun no sabemos le/Ine [a/la + bl]/ [c (ctal] @ Conquitudinal = El resultado indica el no. de veces que incrementa la posibilidad de presentar 19 enfermedad Riesgo atribuible (RA) : Determina la diferencia de la incidencia entre los expuestos y no expuestos le-Ine (Es el no, de veces que incrementa el riesgo de contraer una enfermedad ( ↑ racción atribuible (FA) : porcentaje de individuos que mejorarian O evitarían la enfermedad si se retirara el factor de riesgo o para factor de conocer los individuos que se enferman con el riesgo. ((le-Ine)/le) x 100 Razón de momios u odds Ratio IOR) : Indica el numero de veces que incrementa la posibilidad de enfermar or = ① casos y controles (ya sabemos Transversal -e una sola medición >No se puede encontrar RESço Longuitudinal > varias mediciones (cohorte , casos y controles ↑ si se puede estudiar causalidad ~ FAy Or : uno tiene probabilidad y el otro no ~ Lo que habla de riesgo no se pone en porcentaje -

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