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martes, 25 de abril de 2017

SEMINARIO 4: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, POSICIÓN Y DISPERSIÓN. ESTADÍSTICA INFERENCIAL: MUESTREO Y ESTIMACIÓN. HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS. TEST DE HIPÓTESIS.

En el seminario 4, el profesor nos adelantó el contenido de las sesiones teóricas, correspondientes a los temas 8, 9 y 10 e hicimos algunos ejercicios de repaso de temas anteriores y nuevos, como por ejemplo, los test de hipótesis. Explicó el procedimiento del test de Chi cuadrado de Pearson.

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miércoles, 19 de abril de 2017

SESIONES TEÓRICAS DE ESTDÍSTICA Y TIC’s: TEMA 7: INTRODUCCIÓN A LA BIOESTADÍSTICA

1. ESTADÍSTICA


Ciencia que utiliza conjuntos de datos numéricos para obtener, a partir de ellos, inferencias basadas en el cálculo de probabilidades., es decir, es el conjunto de conocimientos que sirven para aprender en base a estudios realizados previamente.
Existen diferentes tipos de métodos de medición para los diferentes tipos de variables.

2. ESCALAS DE MEDIDA

  • ESCALA NOMINAL: Sirve para comprobar si dos variables son iguales o diferentes. 
  • ESCALA ORDINARIA: Sirve para comprobar si dos variables son iguales o diferentes, y en el caso de ser diferentes, averiguar cuál de las dos es mayor. 
  • ESCALA DE INTERVALO: Tiene las características de las dos escalas anteriores y además expresa el intervalo en el que se encuentra la variable. 
  • ESCALA DE RAZÓN: Es el nivel más alto de medición. Es la que permite obtener más información de las tres. Además de las características de las escalas anteriores, posee el cero absoluto, es decir, la ausencia de lo que se estudia. 3. TIPOS DE VARIABLES
3. TIPOS DE VARIABLES
  • CUALITATIVAS: Se refieren a propiedades que no pueden ser medidas. 
    • Nominales: se miden con escalas nominales 
      • Dicotómicas: hay dos niveles, por ejemplo, puede responderse con un si o un no. 
      • Policotómicas: tiene más de dos niveles, por ejemplo, el estado civil: soltero, casado, viudo, divorciado… 
    • Ordinales: establecen un orden o jerarquía, por ejemplo: muy bien, bien, regular, mal o muy mal. 
  • CUANTITATIVAS: Hacen referencia a variables que pueden medirse. 
    • Discreta: toma valores de números enteros. 1, 2, 3… 
    • Continua: puede tomar valores numéricos dentro de un intervalo, es decir, 1,2, 1,4, 5,6… (números decimales) 
4. VARIABLES: REPRESENTACIÓN DE DATOS
  • Tablas de frecuencia: son tablas que representan los datos de frecuencia y las categorías de las variables en filas y columnas. 
  • Frecuencia relativa: es la frecuencia absoluta entre el número total de la muestra. Toma valores entre 0 y 1. 5. VARIABLES CONTINUAS: REPRESENTACIÓN DE DATOS
5. VARIABLES CONTINUAS: REPRESENTACIÓN DE DATOS
  • Definir los intervalos y sus extremos 
  • Definir la amplitud o la distancia entre los extremos de los intervalos 
  • Calcular la marca de clase de cada intervalo 
  • Calcular el recorrido: diferencia entre el valor más alto y el más bajo 
  • Calcular el intervalo: raíz cuadrada del número de datos observado. 
  • Calcular la amplitud: dividir el recorrido entre el número de intervalos 6. 
6. REPRESENTACIONES GRÁFICAS

Son imágenes de las ideas, transmiten al receptor los datos de manera rápida y fácil, pero no reemplazan al texto.
Deben ser visualmente claros, representar gráficamente las conclusiones del estudio y no ser confusos ni estar sobrecargado de datos.
  • REACCIONES LOCALES MÁS FRECUENTES 
    • Diagrama de barras (pictogramas): para variables cualitativas, nominales y policotómicas. 
  • HISTOGRAMAS Y POLÍGONOS DE FRECUENCIA 
    • Histograma: sirve para representar variables continuas. 
      • Las marcas de clase: es el punto medio de cada intervalo 
      • El polígono de frecuencia: es el polígono que se forma al unir las marcas de clase 

7. GRÁFICOS 
  • GRÁFICO DE TRONCO Y HOJAS: Sirve para expresar variables cuantitativas y continuas
  • GRÁFICO DE SECTORES: Se utiliza para variables dicotómicas y cualitativas

  • GRÁFICO PARA DATOS BIDIMENSIONALES: sirve para representar variables cuantitativas 
  • GRÁFICO PARA DATOS MULTIDIMENSIONALES: diagrama de estrellas

martes, 18 de abril de 2017

SESIONES TEÓRICAS DE ESTADÍSTICA Y TIC’s: TEMA 6: LA ETAPA EMPÍRICA DE LA INVESTIGACIÓN. EL DISEÑO, MATERIAL Y MÉTODOS.

1. MATERIAL Y MÉTODOS
  • Es necesario seguir los siguientes pasos: 
  • Planificar la recogida de datos 
  • Registrar y procesar los datos 
  • Ejecutar la recogida de datos 
  • Analizar los datos 
2. ASIGNACIÓN DEL DISEÑO EN FUNCIÓN DE LA PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN
  • Analíticos 
  • Experimentales 
  • Casi experimentales 
3. MEDIDAS DE FRECUENCIA EN ESTUDIOS DESCRIPTIVOS
  • Debemos tener claro que es lo que queremos medir, la medida de prevalencia. 
  • Saber qué es lo que está pasando en una medida de tiempo, la incidencia. 
  • Describir la frecuencia de aparición de nuevos casos 
  • Incidencia acumulada: calcula la proporción de incidencia, es decir, el riesgo de que se produzca un fenómeno. 

    • PREVALENCIA = Nº DE INDIVIDUOS CON LA ENFERMEDAD EN UN TIEMPO ESPECÍFICO / Nº DE INDIVIDUOS EN LA POBLACIÓN EN UN PUNTO EN EL TIEMPO 
La prevalencia no puede ser menor que cero ni mayor que uno. Es adimensional y adopta valores entre cero y uno.
    • INCIDENCIA = Nº DE NUEVOS CASOS DETECTADOS DURANTE EL SEGUIMIENTO QUE DESARROLLAN LA ENFERMEDAD / Nº DE SUJETOS LIBRES DE ENFERMEDAD AL COMIENZO DEL SEGUIMIENTO 
    • INCIDENCIA ACUMULADA = Nº TOTAL DE CASOS NUEVOS EN UN TIEMPO DETERMINADO / POBLACIÓN A RIESGO EN EL MOMENTO INICIAL
4. TASA DE INCIDENCIA O DENSIDAD DE INCIDENCIA
  • Hace referencia a la velocidad con la que aparecen nuevos casos.
  • Se calcula de la siguiente manera:
    • TASA DE INCIDENCIA = Nº DE CASOS NUEVOS / PERSONAS - TIEMPO A RIESGO 
5. ESTUDIOS DE RIESGO Y EXPERIMENTALES
  • MEDIDAS DE ASOCIACIÓN 
    • INCIDENCIA EN NO EXPUESTOS = Nº DE CASOS NUEVOS ENTRE LOS NO EXPUESTOS / Nº TOTAL DE INDIVIDUOS NO EXPUESTOS 
    • INCIDENCIA EN EXPUESTOS = Nº DE CASOS NUEVOS ENTRE EXPUESTOS / Nº TOTAL DE INDIVIDUOS EXPUESTOS 
  • RIESGO RELATIVO 
Es la razón entre el riesgo de los expuestos y el de los no expuestos. Si el valor del riesgo relativo es 1, quiere decir que la incidencia en expuestos y no expuestos es la misma, por lo que aceptamos la hipótesis nula.

6. ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES. ESTIMACIÓN DE LA MAGNITUD DE ASOCIACIÓN.

En este tipo de estudios se realiza una comparación entre un grupo que presenta la variable independiente y otro que no.
Es necesario calcular la ODDS RATIO, que se calcula dividiendo la ODDS casos entre la ODDS controles.
  • Si es igual a 1, se acepta la hipótesis nula 
  • Si es mayor que 1, los casos tienen mayor riesgo de exposición al factor 
  • Si es menor que 1 los controles tienen mayor riesgo de exposición al factor

lunes, 3 de abril de 2017

SEMINARIO 3: APRENDIENDO A USAR EPIINFO 7

En el tercer seminario, se nos pidió que trajéramos nuestros portátiles para poder utilizar el programa de estadística que previamente tuvimos que descargar.
Con ayuda del profesor elaboramos un cuestionario en base a un ejemplo sobre un caso de toxiinfección alimentaria en una boda. Este será el mismo programa que luego utilizaremos para nuestro proyecto de investigación. Para terminar, hicimos un par de tablas y gráficas y al final de la clase el profesor se sentó unos minutos con cada grupo para orientarnos un poco sobre cómo realizar nuestros cuestionarios para el trabajo final.