ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: estudia variables que interesan en una muestra, como se puede evaluar a cada uno de los individuos,
todos los datos son verídicos no se tienen que extrapolar los resultados, por lo que no hay probabilidad de cometer errores.
ESTADÍSTICA INFERENCIAL: intenta extrapolar como serían los resultados de la población objetivo si fuéramos capaces de estudiar
a todos sus individuos. (Parte de los resultados en la muestra) así lo resultados tendrán probabilidad de error.
CONTRASTE DE HIPOTESIS: compara resultados de varias variables en una única población o resultado de una misma variable en
varias poblaciones. También hay probabilidad de error)
TÉCNICAS DE MUESTREO ESTADÍSTICO
El objetivo del muestreo es que la muestra escogida sea representativa de la población, para que resultados sean extrapolables
- La estratificación (división de población en varias categorías según variable mencionada) puede ayudar a controlar dicha variable
que no queremos que influya en los resultados*
TÉCNICAS DE MUESTREO PROBABILÍSTICO: Utiliza el AZAR para elegir la muestra Hace que existan más probabilidades de que
la muestra sea representativa, por lo que son MEJORES.
- Muestreo Aleatorio Simple: se asigna un número a cada individuo de la población y se escogen tantos números sean
necesarios para completar el tamaño muestral requerido. Puede ser sin o con reposición de elementos (elegidos pueden ser
elegidos nuevamente: garantiza las mismas probabilidades, suele usarse en poblaciones grandes).
- Muestreo Aleatorio Sistemático: se asigna un número a cada individuo de manera aleatoria, luego sólo se escoge uno y a
partir de él se obtiene el resto mediante una regla matemática. Si cumple azar inicial, es equivalente al muestreo al. Simple.
- Muestreo estratificado: tras estratificar determinada variable, se elige muestra al azar de cada una de las categorías.
- Muestreo por Conglomerados: grupos ya presentes naturalmente en la población y que encierran en sí mismos, toda la
variabilidad de la población diana. Son muestras perfectas, aunque a veces estudiarlos es muy costoso por el tamaño, por
lo que se puede dentro del mismo seleccionar un menor número (como se ha hecho dos técnicas de muestreo, este tipo se
llama muestre bietápico).
TÉCNICAS DE MUESTREO NO PROBABILÍSTICO: se seleccionan siguiendo criterios no aleatorios que define el investigador. Por lo
que alta probabilidad de muestra no significativa PEORES que las técnicas probabilísticas.
- Muestreo de casos consecutivos ** (la más usada): reclutar todos los individuos que cumplan criterios de selección
dentro de un intervalo de tiempo específico o hasta alcanzar un número.
- Muestreo de conveniencia o accidental: sencillo y económico, seleccionar sujetos accesibles. ↑prob. De sesgo
- Muestreo a criterio o intencional: investigador incluye grupos de individuos que juzga representativos de la población.
Suponiendo que los errores en selección se compensarán unos a otros.
VARIABLE
TIPOS:
- CUALITATIVAS (CATEGÓRICAS)*: características que NO se expresan en números. (ej. Porcentajes: Prevalencia EPOC es 10%,
la variable es tener o no tener EPOC, esto es, cualitativa).
o Nominales (no tienen orden): se nombran con palabras y no con números (color de pelo) (no dicotómica)
SÍ sólo puede tomar dos valores (femenino o masculino) se denomina dicotómica o binaria*
o Ordinales: números asignados NO cumplen propiedades matemáticas ej: escala dolor=tener dolor 2 ≠ el doble de 1
- CUANTITATIVAS: se expresan en variables númericos. Cumplen con propiedades matemáticas.
o Razón Intervalo
o Discretas: no pueden adquirir cualquier valor (sólo # enteros) (ej: atender 23 ptes, no posible 23.5)
o Continuas: pueden adquirir cualquier valor, incluyendo decimales. (ej: no pasa, pero sería 140,6 mm Hg)
Operacionalización de Cocientes
- Proporciones: numerador está contenido en denominador (X/X+Y) 10 niños con DNT/100 matriculados: 10/100= 0,1
- Razones (Ratio): numerador NO está contenido en denominador (X/Y) hombres/mujeres
- Tasa (Rate): denominador es compuesto, velocidad de cambio con la que se presenta un fenómeno (#casos/persona +
tiempo)
Medidas de análisis de los datos
Variables Cualitativas suele expresarse mediante porcentajes(indicante el % de observaciones que presenta cada categoría de la
variable) y no tienen medidas de dispersión.
- Las variables Cuantitativas se deben expresar mediante una medida de tendencia central y una medida de dispersión.
Medidas de tendencia central: informan sobre cómo se agrupan los distintos valores registrados, indicando dónde se encuentra
el centro de la distribución
, - MEDIA ARITMÉTICA: las más utilizada ppalmente en distribuciones simétricas. No debe usarse en distribuciones
asimétricas ya que los valores de los extremos influirán más que los centrales.
- MEDIANA*: valor de la variable que presenta el individuo que ocupa la posición central si se ordenan de menor a mayor.
Es la más indicada en distribuciones asimétricas. Coincide con la media si la distrib. es simétrica.
- MODA: es el valor más repetido. Puede ser único o varios. Útil para distribuciones con varios “picos” de frecuencia.
MEDIDAS DE DISPERSIÓN: indican que tan “cerca” o “lejos” se encuentran las observaciones del centro de la distribución.
Para las variables de distribución simétrica se utiliza la desviación típica y para las distrib. asimétrica el rango intercuartílico.
(Ej: la media de TA puede ser 130 entre dos poblaciones 129 y 131, pero también puede ser de dos poblaciones 90 y 140)
- DESVIACIÓN TÍPICA (ESTÁNDAR, ợ): ≠ entre cada observación individual y la media de la distribución. Se obtiene de la
raíz cuadrada de la varianza (ợ2), que es la medida al cuadrado de dichas diferencias.
- Rango (recorrido): ≠ entre valor máximo que toma la variable y el mínimo.
- RANGO INTERCUARTÍLICO: ≠ entre valor que ocupa el cuartil 3 (C3) de la distribución y el que ocupa el cuartil 1 (C1). Es
el “rango” entre los individuos que se sitúan en el 50% central de la distribución.
- COEFICIENTE DE VARIACIÓN: para comparar la dispersión de varias distribuciones, ya que no tiene unidades (es
adimensional). Indica que % respecto de la media supone la desviación típica de una distribución.
En variables cuantitativas de distribución simétrica, los resultados se expresan con la media y la desviación típica (estándar)
En variables cuantitativas de distribución asimétrica, los resultados se expresan con la mediana y el rango intercuartílico.
Medidas de POSICIÓN (Localización): ordenación de observaciones de menor a mayor y posterior división en grupos que
contienen el mismo # de observaciones. A cada grupo se le asigna un # que indica el # de grupos situados a su “izquierda”
(valores menores o iguales a él). A estos grupos se les llama “centiles” pero según el # de grupos que se utilicen:
- Cuartiles: se divide la distribución en 4 partes iguales Deciles: 10 partes iguales
- Percentiles: 100 partes iguales.
La Mediana también es una medida de localización (ocupa posición central). Por lo que equivale al Cuartil 2, decil 5 o Percentil 50
Medidas de Forma de una distribución: cuando 2 distribuciones coinciden en sus medidas de posición y dispersión, es difícil
compararlas, una manera de hacerlo es a través de la forma de distribución. Se utilizan las medidas de:
Grado de Asimetría: estudia la deformación horizontal de los valores en torno
al valor central, la media observando la concentración de la variable hacia uno
de sus extremos. Se mide con los coeficientes de asimetría (de Fisher)
Curva asimétrica a la izquierda o negativa, la mayoría de valores están a la
derecha de la media 8g1<0) y la media< mediana.
Curtosis o apuntamiento* mide el grado de agudeza o achatamiento de una
distribución (que tan puntiaguda es) en relación a la distribución normal. Se
mide con el coeficiente de curtosis de Fisher (g2).
- Mesocúrtica: apuntamiento= distribución normal (g2=0)
- Leptocúrtica: si es más puntiaguda (g2>0).
- Platicúrtica: si es más achantada (g2<0)
CUANDO una distribución de datos presenta coef. De asimetría g1=+/- 0,5 y coef. Curtosis g2= +/- 0,5 cumple criterios de
DISTRIBUCIÓN NORMAL
Principales distribuciones de probabilidad: la “distribución” es un modo de llamar la morfología que toma la representación
gráfica de los resultados de una variable.
- Las variables cuantitativas continuas se deben comprobar si se distribuyen de manera similar a la distribución normal (Gauss)
- Las variables cualitativas y cuantitativas discretas se pueden utilizar varias distribuciones, las más: binomial y la de Poisson.
DISTRIBUCIÓN NORMAL (de GAUSS): la mayoría de variables biológicas se distribuyen con este patrón. Se define por función de
probabilidad continua, cuyo rango va de – infinito a + infinito. LA MEDIA, MEDIANA Y MODA COINCIDEN*. Es simétrica,
unimodal, ára bajo la curva es igual a 1. Permite definir una serie de intervalos que encierran a un área bajo la curva conocida,
en estadística descriptiva esto implica que si hay distribución normal, se pueden establecer intervalos que indican entre qué
valores se encuentra un determinado porcentaje de las observaciones de nuestra muestra*
todos los datos son verídicos no se tienen que extrapolar los resultados, por lo que no hay probabilidad de cometer errores.
ESTADÍSTICA INFERENCIAL: intenta extrapolar como serían los resultados de la población objetivo si fuéramos capaces de estudiar
a todos sus individuos. (Parte de los resultados en la muestra) así lo resultados tendrán probabilidad de error.
CONTRASTE DE HIPOTESIS: compara resultados de varias variables en una única población o resultado de una misma variable en
varias poblaciones. También hay probabilidad de error)
TÉCNICAS DE MUESTREO ESTADÍSTICO
El objetivo del muestreo es que la muestra escogida sea representativa de la población, para que resultados sean extrapolables
- La estratificación (división de población en varias categorías según variable mencionada) puede ayudar a controlar dicha variable
que no queremos que influya en los resultados*
TÉCNICAS DE MUESTREO PROBABILÍSTICO: Utiliza el AZAR para elegir la muestra Hace que existan más probabilidades de que
la muestra sea representativa, por lo que son MEJORES.
- Muestreo Aleatorio Simple: se asigna un número a cada individuo de la población y se escogen tantos números sean
necesarios para completar el tamaño muestral requerido. Puede ser sin o con reposición de elementos (elegidos pueden ser
elegidos nuevamente: garantiza las mismas probabilidades, suele usarse en poblaciones grandes).
- Muestreo Aleatorio Sistemático: se asigna un número a cada individuo de manera aleatoria, luego sólo se escoge uno y a
partir de él se obtiene el resto mediante una regla matemática. Si cumple azar inicial, es equivalente al muestreo al. Simple.
- Muestreo estratificado: tras estratificar determinada variable, se elige muestra al azar de cada una de las categorías.
- Muestreo por Conglomerados: grupos ya presentes naturalmente en la población y que encierran en sí mismos, toda la
variabilidad de la población diana. Son muestras perfectas, aunque a veces estudiarlos es muy costoso por el tamaño, por
lo que se puede dentro del mismo seleccionar un menor número (como se ha hecho dos técnicas de muestreo, este tipo se
llama muestre bietápico).
TÉCNICAS DE MUESTREO NO PROBABILÍSTICO: se seleccionan siguiendo criterios no aleatorios que define el investigador. Por lo
que alta probabilidad de muestra no significativa PEORES que las técnicas probabilísticas.
- Muestreo de casos consecutivos ** (la más usada): reclutar todos los individuos que cumplan criterios de selección
dentro de un intervalo de tiempo específico o hasta alcanzar un número.
- Muestreo de conveniencia o accidental: sencillo y económico, seleccionar sujetos accesibles. ↑prob. De sesgo
- Muestreo a criterio o intencional: investigador incluye grupos de individuos que juzga representativos de la población.
Suponiendo que los errores en selección se compensarán unos a otros.
VARIABLE
TIPOS:
- CUALITATIVAS (CATEGÓRICAS)*: características que NO se expresan en números. (ej. Porcentajes: Prevalencia EPOC es 10%,
la variable es tener o no tener EPOC, esto es, cualitativa).
o Nominales (no tienen orden): se nombran con palabras y no con números (color de pelo) (no dicotómica)
SÍ sólo puede tomar dos valores (femenino o masculino) se denomina dicotómica o binaria*
o Ordinales: números asignados NO cumplen propiedades matemáticas ej: escala dolor=tener dolor 2 ≠ el doble de 1
- CUANTITATIVAS: se expresan en variables númericos. Cumplen con propiedades matemáticas.
o Razón Intervalo
o Discretas: no pueden adquirir cualquier valor (sólo # enteros) (ej: atender 23 ptes, no posible 23.5)
o Continuas: pueden adquirir cualquier valor, incluyendo decimales. (ej: no pasa, pero sería 140,6 mm Hg)
Operacionalización de Cocientes
- Proporciones: numerador está contenido en denominador (X/X+Y) 10 niños con DNT/100 matriculados: 10/100= 0,1
- Razones (Ratio): numerador NO está contenido en denominador (X/Y) hombres/mujeres
- Tasa (Rate): denominador es compuesto, velocidad de cambio con la que se presenta un fenómeno (#casos/persona +
tiempo)
Medidas de análisis de los datos
Variables Cualitativas suele expresarse mediante porcentajes(indicante el % de observaciones que presenta cada categoría de la
variable) y no tienen medidas de dispersión.
- Las variables Cuantitativas se deben expresar mediante una medida de tendencia central y una medida de dispersión.
Medidas de tendencia central: informan sobre cómo se agrupan los distintos valores registrados, indicando dónde se encuentra
el centro de la distribución
, - MEDIA ARITMÉTICA: las más utilizada ppalmente en distribuciones simétricas. No debe usarse en distribuciones
asimétricas ya que los valores de los extremos influirán más que los centrales.
- MEDIANA*: valor de la variable que presenta el individuo que ocupa la posición central si se ordenan de menor a mayor.
Es la más indicada en distribuciones asimétricas. Coincide con la media si la distrib. es simétrica.
- MODA: es el valor más repetido. Puede ser único o varios. Útil para distribuciones con varios “picos” de frecuencia.
MEDIDAS DE DISPERSIÓN: indican que tan “cerca” o “lejos” se encuentran las observaciones del centro de la distribución.
Para las variables de distribución simétrica se utiliza la desviación típica y para las distrib. asimétrica el rango intercuartílico.
(Ej: la media de TA puede ser 130 entre dos poblaciones 129 y 131, pero también puede ser de dos poblaciones 90 y 140)
- DESVIACIÓN TÍPICA (ESTÁNDAR, ợ): ≠ entre cada observación individual y la media de la distribución. Se obtiene de la
raíz cuadrada de la varianza (ợ2), que es la medida al cuadrado de dichas diferencias.
- Rango (recorrido): ≠ entre valor máximo que toma la variable y el mínimo.
- RANGO INTERCUARTÍLICO: ≠ entre valor que ocupa el cuartil 3 (C3) de la distribución y el que ocupa el cuartil 1 (C1). Es
el “rango” entre los individuos que se sitúan en el 50% central de la distribución.
- COEFICIENTE DE VARIACIÓN: para comparar la dispersión de varias distribuciones, ya que no tiene unidades (es
adimensional). Indica que % respecto de la media supone la desviación típica de una distribución.
En variables cuantitativas de distribución simétrica, los resultados se expresan con la media y la desviación típica (estándar)
En variables cuantitativas de distribución asimétrica, los resultados se expresan con la mediana y el rango intercuartílico.
Medidas de POSICIÓN (Localización): ordenación de observaciones de menor a mayor y posterior división en grupos que
contienen el mismo # de observaciones. A cada grupo se le asigna un # que indica el # de grupos situados a su “izquierda”
(valores menores o iguales a él). A estos grupos se les llama “centiles” pero según el # de grupos que se utilicen:
- Cuartiles: se divide la distribución en 4 partes iguales Deciles: 10 partes iguales
- Percentiles: 100 partes iguales.
La Mediana también es una medida de localización (ocupa posición central). Por lo que equivale al Cuartil 2, decil 5 o Percentil 50
Medidas de Forma de una distribución: cuando 2 distribuciones coinciden en sus medidas de posición y dispersión, es difícil
compararlas, una manera de hacerlo es a través de la forma de distribución. Se utilizan las medidas de:
Grado de Asimetría: estudia la deformación horizontal de los valores en torno
al valor central, la media observando la concentración de la variable hacia uno
de sus extremos. Se mide con los coeficientes de asimetría (de Fisher)
Curva asimétrica a la izquierda o negativa, la mayoría de valores están a la
derecha de la media 8g1<0) y la media< mediana.
Curtosis o apuntamiento* mide el grado de agudeza o achatamiento de una
distribución (que tan puntiaguda es) en relación a la distribución normal. Se
mide con el coeficiente de curtosis de Fisher (g2).
- Mesocúrtica: apuntamiento= distribución normal (g2=0)
- Leptocúrtica: si es más puntiaguda (g2>0).
- Platicúrtica: si es más achantada (g2<0)
CUANDO una distribución de datos presenta coef. De asimetría g1=+/- 0,5 y coef. Curtosis g2= +/- 0,5 cumple criterios de
DISTRIBUCIÓN NORMAL
Principales distribuciones de probabilidad: la “distribución” es un modo de llamar la morfología que toma la representación
gráfica de los resultados de una variable.
- Las variables cuantitativas continuas se deben comprobar si se distribuyen de manera similar a la distribución normal (Gauss)
- Las variables cualitativas y cuantitativas discretas se pueden utilizar varias distribuciones, las más: binomial y la de Poisson.
DISTRIBUCIÓN NORMAL (de GAUSS): la mayoría de variables biológicas se distribuyen con este patrón. Se define por función de
probabilidad continua, cuyo rango va de – infinito a + infinito. LA MEDIA, MEDIANA Y MODA COINCIDEN*. Es simétrica,
unimodal, ára bajo la curva es igual a 1. Permite definir una serie de intervalos que encierran a un área bajo la curva conocida,
en estadística descriptiva esto implica que si hay distribución normal, se pueden establecer intervalos que indican entre qué
valores se encuentra un determinado porcentaje de las observaciones de nuestra muestra*
