Bioestadística. Definición y Aplicaciones (PDF)

**Definición de Bioestadística** - Es una rama de la estadística aplicada a la salud, cuyo objetivo es proporcionar herramientas para diseñar estudios, analizar resultados y tomar decisiones basadas en evidencia científica. - Su objetivo es proporcionar herramientas y métodos para dise...

**Definición de Bioestadística** - Es una rama de la estadística aplicada a la salud, cuyo objetivo es proporcionar herramientas para diseñar estudios, analizar resultados y tomar decisiones basadas en evidencia científica. - Su objetivo es proporcionar herramientas y métodos para diseñar estudios, analizar resultados y tomar decisiones basadas en evidencia científica **Aplicación en Medicina** - Ayuda en la selección de metodologías de estudio, diseño de experimentos, muestreo, control de calidad de datos, análisis y presentación de resultados. - Facilita la recopilación, resumen y análisis de datos, así como la evaluación de evidencias de otras investigaciones. **Rutas de la Bioestadística** 1. **Descriptiva**: - Describe, organiza y presenta datos de una muestra mediante estadísticas, gráficas o tablas. - Incluye medidas de tendencia central (media, mediana, moda) y de dispersión (rango, varianza, desviación estándar). - Utiliza tablas de frecuencia, gráficos de barras, histogramas y diagramas de caja para presentar datos. - **Medidas de tendencia central**: media (promedio de los datos), mediana (divide los datos en dos mitades), moda (valor más frecuente). - **Medidas de dispersión**: rango (diferencia entre máximo y mínimo), varianza (distribución de datos respecto a la media), desviación estándar (dispersión de los datos). - **Medidas de posición**: cuartiles y percentiles (dividen los datos en partes iguales y miden porcentajes de datos por debajo de un valor). - **Tablas y gráficos**: tablas de frecuencia, gráficos de barras, histogramas, diagramas de caja. 2. **Inferencial**: - Realiza inferencias sobre una población basándose en una muestra representativa. - Estima parámetros poblacionales y realiza pruebas de hipótesis, correlaciones, regresiones y modelamiento de datos. - Calcula intervalos de confianza y evalúa errores tipo I (rechazo de una hipótesis verdadera) y tipo II (no rechazo de una hipótesis falsa). - **Pruebas de hipótesis**: para aceptar o rechazar una hipótesis con base en los datos. - **Errores tipo I y II**: error tipo I (rechazar una hipótesis verdadera), error tipo II (no rechazar una hipótesis falsa). - **Intervalos de confianza**: rango estimado que contiene el valor verdadero del parámetro poblacional. **Población y Muestras** - **Población**: conjunto de individuos o elementos que comparten una característica específica y sobre los cuales se hacen inferencias. - Conjunto total de individuos o elementos estudiados para hacer inferencias. - Puede ser finita (número limitado, ej. pacientes de un hospital) o infinita (teóricamente ilimitada, ej. casos de una enfermedad). - **Finita**: número limitado de individuos (ej. pacientes de un hospital). - **Infinita**: teóricamente ilimitada (ej. casos de una enfermedad). **Tipos de Observación** - **Directa**: contacto directo con el fenómeno estudiado. - **Indirecta**: uso de datos ya conocidos. - **Periodicidad**: continua (permanente), periódica (predeterminada) o circunstancial (ocasional). **Muestreo** - Proceso de seleccionar una porción representativa de una población para hacer inferencias. - Tipos incluyen aleatorio simple, sistemático, estratificado, por conglomerados, de conveniencia, bola de nieve e intencional o de juicio. - **Tipos de muestreo**: - **Aleatorio simple**: todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser seleccionados. - **Sistemático**: selección a intervalos regulares. - **Estratificado**: la población se divide en subgrupos homogéneos y se selecciona una muestra de cada uno. - **Conglomerado**: se seleccionan grupos enteros al azar y se estudian todos sus elementos. - **Conveniencia**: selección basada en la accesibilidad. - **Bola de nieve**: primeros sujetos reclutan a otros. - **Intencional o de juicio**: selección basada en el criterio del investigador. **Variables** - **Cualitativas**: representan cualidades que no pueden medirse numéricamente. Se clasifican en: - **Nominales**: categorías sin orden (ej. sexo). - **Ordinales**: categorías con orden (ej. escala de dolor). - **Cuantitativas**: pueden medirse numéricamente. - **Discretas**: valores enteros (ej. número de hijos). - **Continuas**: cualquier valor dentro de un rango (ej. peso, altura). **Medidas de Resumen** - Herramientas que describen las características más importantes de un conjunto de datos. - **Mediana**: valor que separa los datos en dos partes iguales. - **Media**: promedio de los datos. - **Moda**: valor que ocurre con mayor frecuencia. - **Rango**: diferencia entre el valor máximo y mínimo. - **Razón**: compara dos cantidades (ej. número de pacientes con hipertensión respecto a los sin hipertensión).