Repaso Final De Bioestadística PDF

Repaso de Bioestadística Here is where Tema 1 al 7 your presentation begins  01 Probabilidad Probabilidad ¿Qué es? Es un valor que indica la certeza de que ocurra un evento de interés.  Distribuciones probabilísticas Describen la probabilidad de ocurrencia de diferentes even...

Repaso de Bioestadística Here is where Tema 1 al 7 your presentation begins  01 Probabilidad Probabilidad ¿Qué es? Es un valor que indica la certeza de que ocurra un evento de interés.  Distribuciones probabilísticas Describen la probabilidad de ocurrencia de diferentes eventos en un conjunto de datos. Continuas Discretas Describe variables que Describe variables que solo pueden tomar un número pueden tomar valores infinito de valores dentro de específicos. un rango. Distribución binomial Distribución normal Distribución de Poisson Distribución normal estándar Distribución hipergeométrica  02 Bioestadística Bioestadística Descriptiva: Es la recolección, organización y análisis de datos. Inferencial: Es la generación de conclusiones o inferencias a partir de los resultados de la bioestadística descriptiva. Parte de los siguientes conceptos… Datos Individuos Números o características Son los elementos que nos que resultan de la toma de otorgan los datos. mediciones. Muestra Población Está compuesta de los Conjunto a gran escala de individuos, y es un individuos que son de interés subconjunto de la población. en un momento particular. Finita Infinita Variable Característica particular a la que se le asignan valores numéricos o descriptivos. Discreta Cuantitativa Continua Variable Ordinales Cualitativa Dicotómica Nominal Politómica Muestreos probabilísticos Aleatorio simple Sistemático Cada individuo que Se emplea cuando hay un representa la muestra de orden. Se elige un punto una población presentó la de inicio en la población y misma probabilidad de luego se selecciona cada selección. cierta posición. Conglomerados Estratificado Se seleccionan los individuos Se seleccionan a los de la muestra por individuos de la muestra agrupaciones heterogéneas. separándolos por estratos homogéneos. Imagina que tienes un centro médico con 1000 pacientes registrados y quieres seleccionar una muestra de 200 pacientes para tu estudio sobre la eficacia de un nuevo medicamento para reducir la presión arterial. Aleatorio simple Supongamos que estás realizando un estudio clínico para evaluar la prevalencia de una enfermedad crónica, como la diabetes tipo 2, en una gran ciudad basándote en las colonias. Conglomerados Supongamos que estás llevando a cabo un estudio sobre la prevalencia de la obesidad en una población urbana. Quieres asegurarte de que tu muestra represente adecuadamente la diversidad demográfica de la ciudad en términos de edad (jóvenes, adultos, ancianos) y nivel socioeconómico (bajo, medio, alto). Estratificado Estás llevando a cabo un estudio sobre la calidad del aire en una ciudad para evaluar su impacto en la salud respiratoria de la población. Quieres seleccionar hogares para realizar pruebas de función pulmonar, pero deseas hacerlo de manera metódica cada 20 casas. Sistemático  Medidas descriptivas Medidas de tendencia Media, mediana y moda central Medidas de Desviación estándar, varianza, rango intercuartílico dispersión Medidas descriptivas Medidas de Cuartiles, deciles posición Medidas de Simétrica, asimétrica forma Estimación Es una aproximación sobre un parámetro que implica el cálculo de un estadístico. Estimación puntual Estimación por intervalos: se emplea un nivel de confianza (1-α)  03 y 04 Prueba de hipótesis – Prueba t de student  Hipótesis nula (H0) Hipótesis alternativa (HA) Es la proposición que tiene el Es la hipótesis que se prueba y se investigador, y se creerá cierta si se expresa para ser rechazada. rechaza la H0. Nivel de significancia (α) Es el error que se permite cometer en una prueba de hipótesis. Los valores empleados son 0.01, 0.05 y 0.10 Condición de la hipótesis nula Verdadera Falsa Aceptar H0 Acción correcta Error tipo II Acción posible Rechazar H0 Error tipo I Acción correcta Valor p Es una medida que nos da información contra la hipótesis nula. Si el valor p es menor que el nivel de significancia (p < α), se rechaza la hipótesis nula. Si el valor p es mayor o igual al nivel de significancia (p ≥ α), se acepta la hipótesis nula. Ejemplos Después de analizar los datos de un estudio que comparaba la efectividad de dos modalidades de terapia física en la recuperación de lesiones deportivas, se encontró un valor de p = 0.02 utilizando un nivel de significancia (α) de 0.01. En un estudio diseñado para evaluar el efecto de dos enfoques diferentes de intervención en la pérdida de peso en adultos, se encontró un valor de p = 0.08, utilizando un nivel de significancia (α) de 0.10. Pruebas Varianza Pruebas Muestra Función poblacional Comparar si la media es Z o normal Grande (≥ 30) Conocida diferente a otra media Comparar si la media es T de Student Pequeña (