Temario Bioestadística 1-2 Parcial PDF

ESTADÍSTICA: Es la ciencia que intenta tomar decisiones u obtener conclusiones a partir de observaciones que se hace en el estudio, a través de la sistematización, recogida, ordenación y presentación de datos. **CLASIFICACION DE ESTADISTICA** - ESTADISTICA DESCRIPTIVA: Tiene como finalidad la si...

ESTADÍSTICA: Es la ciencia que intenta tomar decisiones u obtener conclusiones a partir de observaciones que se hace en el estudio, a través de la sistematización, recogida, ordenación y presentación de datos. **CLASIFICACION DE ESTADISTICA** - ESTADISTICA DESCRIPTIVA: Tiene como finalidad la sistematización, recogida, ordenación y presentación de los datos referentes a un fenómeno que presenta variabilidad para el estudio metódico. Consiste en una serie de técnicas destinadas a describir un fenómeno, a través de tabulares, gráficas y numéricas. - ESTADISTICA INFERENCIAL: Buscar hacer previsiones sobres los mismos datos, para tomar decisiones u obtener conclusiones a través de su interpretación. - **MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL** MEDIA ARITMETICA O PROMEDIO: Valor promedio obtenido sumando todos los datos y dividiendo por el número total de observaciones MEDIANA: Valor de la variable que ocupa la posición central, es decir cuando los datos se ordenan de menor a mayor MODA: Valor que más se repite en un conjunto de datos - **MEDIDAS DE DISPERCION** INTERVALO: Tener en cuenta la amplitud total de las observaciones (valor mínimo al máximo) \[ o \] Valor situado junto a el pertenece al intervalo ( o ) el valor situado junto a el no pertenece al intervalo CALCULO DEL RANGO: Diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo de un conjunto de datos PERCENTIL DE ORDEN K: Es el valor de la variable que deja por debajo de él, el K% de las observaciones   MEDICION DE LA VARIANZA: La media de los cuadrados de las desviaciones respecto a la media aritmética DESV. TIPICA: Es la raíz cuadrada de la varianza, con el se corrige el tomar cuadrado de separación en el cálculo de la varianza RELACION ENTRE DESV. TIPICA Y VARIANZA: La desv. Típica es la raíz cuadrada de la varianza COEFICIENTE DE VARIACION: Para medir la representatividad de la media y comparar la dispersión entre diferentes conjuntos de datos. Permite comparar la dispersión de dos series estadísticas. - **MEDIDAS DE FRECUENCIA** FRECUENCIA ABSOLUTA: Número de veces que aparece un valor en un conjunto de datos. Si los datos están agrupados en intervalos, es el numero de observaciones en dicho intervalo. FRECUENCIA ABSOLUTA ACUMULADA (R): Numero de observaciones menores o iguales de dicho valor FRECUENCIA RELATIVA: La frecuencia absoluta dividida por el total de observaciones (N) PORCENTAJE O PROPORCION: Frecuencia relativa multiplicada por 100 (se expresa en %) RAZON: Es el resultado que se obtiene al dividir una cantidad con otra (R= a/b) TASAS: Magnitud del cambio de una variable (enfermedad o muerte) por unidad de cambio de otra (usualmente el tiempo) en relación con el tamaño de la población CALCULO DE TASA: Se divide el total de eventos ocurridos en un periodo (suma de periodos individuales libres de enfermedad). Se expresan multiplicando el resultado por una potencia de 10. TASA DE MORTALIDAD GENERAL: Es el volumen de muertes ocurridas por todas las causas de enfermedades, CALCULO: Número de muertes t dividido por la población total, multiplicado por 10n. TASA DE MORTALIDAD ESPECÍFICA: Total de muertes en un grupo de edad o sexo específicos de una población en un periodo dividido en la población total estimada del mismo grupo, multiplicado por 10n LETATIDAD: Proporción de casos de una enfermedad que resultan mortales con respecto al total de casos en un periodo especifico. PREVALENCIA (p): Proporción que indica la frecuencia de un enveto. Se calcula: Número de enfermos dividido por la población total, multiplicado por 100 o 1 000 INCIDENCIA: Proporción de casos nuevos en una población en riesgo durante un periodo especifico dividido en la suma de todos los periodos libres de la enfermedad durante un periodo definido. DIFERENCIA ENTRE PREVALENCIA E INCIDENCIA: La prevalencia mide casos existentes en un momento dado, mientras que la incidencia mide casos nuevos en un periodo. **ESTUDIOS OBSERVACIONALES DESCRIPTIVOS:** No intervienen en le fenómenos, solo describen los fenómenos de objeto de estudio - REPORTE DE CASOS: Consiste en el resumen y discusión a la luz de casos clínico raros o especiales, muchas veces general hipótesis para futuros estudios. Este estudio no permite generalizaciones - SERIE DE CASOS: Descripción durante un periodo, de un grupo reducido y seleccionado, se generan preguntas e hipótesis, tiene un alto potencial a sesgo. - ESTUDIOS DE INCIDENCIA: Son los que cuantifican la ocurrencia de casos nuevos de una enfermedad en cierto periodo y población en riesgo. - ESTUDIOS DE PREVALENCIA: Son de corte transversal, cuantifican la proporción de individuos en una población, que presentan una enfermedad o condición en un momento especifico **ESTUDIOS OBSERVACIONALES ANALITICOS:** El investigador se interroga e investiga las causas del fenómeno en estudio. - ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES: Grupo de personas con un fenómeno dado y un grupo control que no lo tiene, e investigan la exposición a un supuesto factor, es un análisis comparativo y tiene naturaleza retrospectiva - ESTUDIOS DE COHORTE: Son prospectivos y van de la causa al efecto, describen un fenómeno luego de un periodo de seguimiento, siguen una lógica clínica (son clásicamente longitudinales y su medida en la tasa de incidencia) - EXPERIEMTOS NATURALES: Son excepcionales, en las que, por la ocurrencia de fenómenos naturales o por aplicación de medidas de salud pública, se generan condiciones experimentales en una población, se compara una con otra **ESTUDIOS EXPERIMENTALES: I**nvestigación que evalúan el impacto de una intervención con criterios de inclusión estrictos - ENSAYOS CLÍNICOS: Estudios experimentales planeados, evalúan el impacto de una intervención, para establecer y comparar la eficacia de tratamientos. **POBLACION:** Es el conjunto sobre el que se esta interesado en obtener conclusiones, normalmente es demasiado grande. **MUESTRA:** Es un subconjunto de la población al que se tiene acceso (miembros seleccionados) y sobre él se hacen observaciones (mediciones) **CALCULO DE LA MUESTRA** - **Probabilidad de que se realice el evento** (**p**) - **Probabilidad de que no se realice el evento** (**q**) - Grado de **error máximo aceptable** (variaciones del 1% al 6%) **FORMULA DE TAMAÑO DE [MUESTRA FINITA]:** Cuando se conoce cuantos elementos tiene la población.​   **FORMULA PARA [MUESTRAS INFINITAS:]** [ ] Cuando no se sabe el número exacto de unidades del que está compuesta la población.   **CALCULO DE MUESTRA EN ESTUDIOS TRANSVERSALES:** Los datos se obtiene en un solo momento en el tiempo     **CALCULO DE MUESTRA EN ESTUDIOS LONGITUDINALES:** Cuando los datos se obtienen a través del tiempo en dos o más momentos, en el cual el cálculo de la cohorte implicara una confianza del universo estadístico. **CALCULO DE MUESTRA EN ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES**   DISTRIBUCION NORMAL   **TECNICAS DE MUESTREO** **MUESTREO PROBABILISTICO:** Permiten conocer la probabilidad que cada individuo a estudio tiene de ser incluido en la muestra a través de una selección al azar. - **ALEATORIO SIMPLE:** Garantiza que todos los individuos que componen la población blanco tienen la misma oportunidad de ser incluidos en la muestra. - **ALEATORIO ESTRATIFICADO:** Se determina los estratos que conforman la población blanco para seleccionar y extraer de ellos la muestra (se define como estrato a los subgrupos de unidades de análisis que difieren en las características que van a ser analizadas). - **MUESTREO ALEATORIO SISTEMÁTICO:** Cuando el criterio de distribución de los sujetos a estudio en una serie es tal, que los más similares tienden a estar más cercanos. Se selecciona de forma sistemática cada hésimo caso de la población blanco (la población de forma más uniforme) - **MUESTREO POR CONGLOMERADOS:** Consiste en elegir de forma aleatoria ciertos barrios o conglomerados dentro de una región, ciudad, comuna, etc., para luego elegir unidades más pequeñas como cuadras, calles, etc. y finalmente otras más pequeñas, como escuelas, consultorios, hogares (una vez elegido esta unidad, se aplica el instrumento de medición a todos sus integrantes) **MUESTREO NO PROBABILISTICO:** la selección de los sujetos a estudio dependerá de ciertas características, criterios, etc. que él (los) investigador (es) considere (n) en ese momento; por lo que pueden ser poco válidos y confiables o reproducibles; debido a que este tipo de muestras no se ajustan a un fundamento probabilístico. - INTENCIONAL: Permite seleccionar casos característicos de una población limitando la muestra sólo a estos casos. Se utiliza en escenarios en las que la población es muy variable y consiguientemente la muestra es muy pequeña. - **POR CONVENIENCIA:** **Permite** seleccionar aquellos casos accesibles que acepten ser incluidos. Esto, fundamentado en la conveniente accesibilidad y proximidad de los sujetos para el investigador. - **POR CUOTAS:** Permite dividir la población en grupos o estratos que comparten características como el sexo, edad, estudios, etc., y de ellos se selecciona la muestra proporcional. - BOLA DE NIEVE: Busca ayudar a los investigadores a encontrar muestras cuando son difíciles de encontrar. Es útil si el tamaño de la muestra es pequeña y no está disponible fácilmente. **VARIABLE:** Son toda aquella característica observable que varía, esta se mide, o bien los datos que se recaban con la finalidad de responder preguntas de investigación - **VARIABLE DEPENDIENTE:** Es una variable de respuesta, es aquella que depende del valor de la variable independiente, es igual a la patología, el efecto de una enfermedad, o el resultado de causas para que ocurra una enfermedad - **VARIABLE INDEPENDIENTE:** Se deben considerar cuando se pretende determinar la relación entre al menos dos variables: la independiente y la dependiente, esta tiene sinónimo de variable predictora o que el investigador manipula. - **VARIABLE DE CONFUSION:** Existen factores o circunstancias del paciente que pueden modificar los resultados. - **VARIABLE DESCONCERTANTE:** Hace referencia a la causa posible del problema o enfermedad. **TIPOS DE VARIABLES** **CUALITATIVAS:** Sus valores (modalidades) no se pueden asociar naturalmente a un número, no se pueden hacer operaciones con ellas. **CUANTITATIVAS O NUMERICAS:** Sus valores son numéricos, por ende, se puede hacer operaciones **ESCALAS DE MEDICION** CUALITATIVAS - **ESCALA NOMINAL:** Es la identificación "etiquetas" con números, no es posible hacer operaciones, [no tienen un orden especifico] Ej. (sexo, estado civil, tipo de sangre, religión, nacionalidad, etc.) - **ESCALA ORDINAL:** Es el orden de relaciones por desigualdad, es decir [representan un orden], tampoco es posible hacer operaciones Ej. (Nivel educativo, clasificaciones, nivel socioeconómico, intensidad del dolor, etc.) CUANTITATIVAS - **ESCALA DE INTERVALO O DISCRETA:** Representan o tienen modalidad de cantidades numéricas, se pueden realizar operaciones se toman valores enteros, [aquí no existe un cero absoluto.] Ej. (temperatura, no. de hijos, etc.) - **ESCALA DE RAZON O CONTINUA**: Se emplea para medir variables cuantitativas, se pueden hacer operaciones, si existe un cero absoluto. Ej. (peso, altura, ingreso económico, edad, dosis de medicamento, etc.) **INSTRUMENTOS DE MEDICION** **CONFIABILIDAD:** Es la reproducibilidad de las mediciones, el grado en el que un instrumento produce resultados consistentes y coherentes. **VALIDEZ:** El instrumento mide lo que debe medir, grado en el que un instrumento en verdad mide la variable que busca medir.  **CICLO DEL METODO CIENTIFICO Y ESTADISTICO** - PLANTEAR HIPOTESIS sobre una población - DISEÑO DE EXPERMIENTOS decidir qué datos recoger (muestras y variables) - MUESTREO recoger los datos (estratificado o sistemáticamente) - DESCRIBIR Y OBTENER CONCLUSIONES resumir los datos obtenidos **HIPOTESIS:** Declaración sobre los estadísticos de una muestra **HIPOTESIS NULA (Ho):** Se establece la ausencia de diferencia, es la que se contrasta, los datos pueden refutarla a través de la prueba estadística NO DEBERIA SER RECHAZADA SIN UNA BUENA RAZON. **HIPOTESIS ALTERNA O DE TRABAJO (H~a~):** Esta niega la hipótesis nula, los datos pueden mostrar evidencia a favor, NO DEBERÍA SER ACEPTADA SIN GRAN EVIDENCIA A FAVOR a través de una prueba estadística. NIVEL DE SIGNIFICACION: Probabilidad de cometer un error de tipo I, conocido como α - Típicamente se elige un valor pequeño (5% o 1%) **SIGNIFICACION:** El valor calculado (p), es mas cercano a cero, se tiene mayor evidencia contra la hipótesis nula. **TIPOS DE ERROR** - **TIPO I (ERROR α):** Rechaza la hipótesis nula, siendo verdadera (concluir que hay diferencia cuando NO LAS HAY) - **TIPO II (ERROR β):** Acepta la hipótesis nula, cuando es falsa (concluir que no hay diferencias cuando SI LAS HAY) **ESTIMACIONES: INTERVALOS DE CONFIANZA Y DISTRIBUCIÓN *T*​** - **Usa** la misma **muestra** para **estimar µ y σ (sigma)**. ​ - A las características numéricas de una población, como la **media** y la **desviación estándar**, se les llama **parámetros**. ​ - El **principal propósito** de la **inferencia estadística** es **hacer estimaciones** y **pruebas de hipótesis** acerca de los​ **parámetros poblacionales**, usando la información que proporciona una **muestra**.​ - La distribución t es una familia de distribuciones de probabilidad similares; cada **distribución t** depende de un parámetro conocido como **grados de libertad**.​