𝓜𝔂 𝓷𝓾𝓻𝓼𝓲𝓷𝓰 𝓭𝓻𝓮𝓪𝓶

La sociedad está cada vez más condicionada por el uso de las nuevas tecnología, aumentando progresivamente en la última década  Las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TICs), y muy especialmente Internet, se han introducido en la vida cotidiana de las personas, en el ámbito económico, social, cultural y en el campo de la salud.   La tecnología de la comunicación comprende los medios de comunicación tradicional: radio, televisión y telefonía.  La tecnología de la información comprende aquellas características por la digitalización de esa tecnología, es decir, la informática y la telemática.   El uso de las TICs genera ventajas sobre la sociedad como:  a) Desarrollo económico y social. b) Nuevos empleos.  c) Nuevos modos de atención de salud. d) Avance de las ciencias.  e) Oportunidades comerciales.  Desde el punto de vista de la salud, la aplicación de las TICs eleva la calidad de la asistenc...

Análisis bivariado variable cualitativa y cuantitativa . Test a aplicar en análisis bivariado variable cualitativa y cuantitativa:  •Paramétricos  –T de student para 1 o dos muestras (o categorías) (apareadas o independientes). –ANOVA (para más de dos muestras o categorías independientes)  •No paramétricos  –Prueba U de Mann-Whitney (muestras independientes)  –Test Wilconxon (muestras apareadas)  –Test Kruskal-Wallis (más de dos muestras o categorías) 1 muestra o 2 muestras apareadas: o Paramétrica: t-Student o No Paramétricos: Wilconson  • 2 muestras independientes: o Paramétrica: t-Student o No Paramétricos: U de Mann-Whitney  • K muestras independiente: o Paramétrica: Anova o No Paramétricos: Kruskal-Wallis La prueba de t de student. La prueba de t de student para datos apareados. Anova

Correlación paramétrica: Pearson.  EJEMPLO: Correlación no paramétrica: Spearman.   EJEMPLO: Cómo curiosidad...

RECORDAR…. H0 (Hipótesis nula): No hay diferencias, es decir establece igualdad entre los grupos a comparar. No establece relación entre las variables de estudio. H1 (Hipótesis alternativa): Hay diferencias, es decir, no hay igualdad entre los grupos a comparar. Establece relación entre las variables de estudio. T est de hipótesis Chi-cuadrado  • Para comparar dos variables cualitativas (dependiente e independiente) •Razonamiento a seguir: suponemos la hipótesis cierta, y estudiamos cómo es de probable que siendo iguales los dos grupos a comparar se obtengan resultados como los obtenidos o haber encontrado diferencias más grandes por grupos.

  Contrastes de hipótesis • Para controlar los errores aleatorios, además del cálculo de intervalos de confianza, contamos con una segunda herramienta en el proceso de inferencia estadística: los tests o contrastes de hipótesis • Con los intervalos nos hacemos una idea de un parámetro de una población dando un par de números entre los que confiamos que esté el valor desconocido. • Con los contrastes (tests) de hipótesis la estrategia es la siguiente: – Establecemos a priori una hipótesis acerca del valor del parámetro – Realizamos la recogida de datos – Analizamos la coherencia de entre la hipótesis previa y los datos obtenidos. ERRORES DE HIPOTESIS - Con una misma muestra podemos aceptar o rechazar la hipótesis nula, todo depende de un error al que llamamos alfa. - El error alfa es el error que se comete al rechazar la hipótesis nula - El error alfa más pequeño al que podemos rechazar H0 es el error p - Habitualmente rechazamos ...

La inferencia estadística es el conjunto de métodos y técnicas que permiten inducir, a partir de la información empírica proporcionada por una muestra, cual es el comportamiento de una determinada población con un riesgo de error medible en términos de probabilidad. Los métodos paramétricos de la inferencia estadística se pueden dividir, básicamente, en dos: métodos de estimación de parámetros y métodos de contraste de hipótesis. Ambos métodos se basan en el conocimiento teórico de la distribución de probabilidad del estadístico muestral que se utiliza como estimador de un parámetro. La estimación de parámetros consiste en asignar un valor concreto al parámetro o parámetros que caracterizan la distribución de probabilidad de la población. Cuando se estima un parámetro poblacional, aunque el estimador que se utiliza posea todas las propiedades deseables, se comete un error de estimación que es la diferencia entre la estimación y el verdadero valor del parámetro. ...

1. ESTIMACIÓN E INFERENCIA ESTADÍSTICA Al conjunto de procedimientos que permiten elegir muestras de tal forma que éstas reflejen las características de la población le llamamos técnicas de muestreo. Siempre que trabajamos con muestras (no estudiamos el problema en toda la población sino en una parte de ella (hay que asumir un cierto error) Si la muestra se elige por un procedimiento de azar, se puede evaluar ese error. La técnica de muestreo en ese caso se denomina muestreo probabilístico o aleatorio y el error asociado a esa muestra elegida al azar se llama error aleatorio. En los muestreos no probabilísticos (no usan el azar) no es posible evaluar el error. En los muestreos probabilísticos, el error aleatorio es inevitable, pero es evaluable. PROCESO DE INFERENCIA ESTADÍSTICA: Q uiero medir un parámetro en la población, no puedo medirlo en todos los sujetos y realizo una preselección preferiblemente aleatoria y a través de esa muestra obtengo el estimador que ...

¿ CUÁNTOS TIPOS DE PROBABILIDAD HAY? Frecuencial. Esta se determina acorde a la frecuencia de ocurrencia de un fenómeno, en un número determinado de eventos auto realizados, donde se procede a llevar la anotación de las mismas frecuencias. Por ejemplo, se toma una chapa y se lanza 20 veces al aire, se anota las veces que la misma ha caído con la cara hacia abajo y las veces que la misma ha caído con la cara hacia arriba. Matemática. Obedece a un conjunto de operaciones aritméticas que se lleva a cabo, las cuales ameritan que se calculen en cifras los eventos aleatorios que pueden suceder en un determinado campo. Utilizando el ejemplo anterior, se calcularían las veces en las cuales la chapa cae boca arriba o bien boca abajo. Binomial. En este caso, se calcula la posibilidad de éxito o de fracaso de un determinado acto, de modo tal, que el cálculo va a residir en la cualidad de ocurrencia o no del fenómeno. Objetiva. Se conocen de antemano las frecuencias, de ...

REPRESENTACIONES GRÁFICAS  Son la imagen de las ideas (barras, histogramas, sectores...) Complementan el análisis estadístico, aumentando la información y ofreciendo orientación visual No reemplaza a las medidas estadísticas que deben ser calculadas  Normas básicas:  Visualmente claros Claramente descritos en pie de figura y en texto Representar gráficamente las conclusiones del estudio  Evitar gráficos confusos, no sobrecargarlos

Tres grandes tipos de medidas estadísticas:  – Medidas de tendencia central: dan idea de los valores alrededor de los cuales el resto de los datos tienen tendencia a agruparse.  – Medidas de dispersión o variabilidad: dan información acerca de la heterogeneidad de nuestras observaciones.    – Medidas de posición: dividen un conjunto ordenado de datos en grupos con la misma cantidad de individuos.  Distribuciones normales  • En estadística se llama distribución normal, distribución de Gauss o distribución gaussiana, a una de las distribuciones de probabilidad de variable continua que con más frecuencia aparece en fenómenos reales.  • La gráfica de su función de densidad tiene una forma acampanada y es simétrica respecto de los valores posición central (media, mediana y moda, que coinciden en estas distribuciones)  • Esta curva se conoce como campana de Gauss.

                 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA:  - Sirve para describir y resumir datos.  - Se refiere al tipo de estadística que normalmente vemos en los medios de difusión.  ESTADÍSTICA INFERENCIAL:  - Utiliza muestras de datos para sacar conclusiones sobre poblaciones más grandes. De una población sacamos una muestra, a partir de los estimadores podemos aproximarnos a los parámetros.  - Este tipo de método se encuentra más frecuentemente en artículos publicados sobre investigación científica.  1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA  - Describe y analiza una determinada población o muestra sin pretender sacar conclusiones de tipo general.  - Describe, analiza y representa un grupo de datos utilizando métodos numéricos y gráficos que resumen y presentan la información contenida en ellos.   2. ESTADÍSTICA INFERENCIAL  - Induce o infiere leyes de comportamiento de una pob...

1.ESTADÍSTICA   Cuerpo de conocimiento para aprender de la experiencia, en forma de números provenientes de medidas que muestran variaciones entre los distintos individuos. - Parte del supuesto de que las características clínicas que se observan cambian de un paciente a otro. Por ejemplo: color de pelo, color de ojos, talla, ansiedad… - Por tanto: Estadística es la ciencia que estudia la variabilidad.  2. PROCEDIMIENTO MUESTRAL Un muestreo es un método tal que al escoger un grupo pequeño de una población podamos tener un grado de probabilidad de que ese pequeño grupo posea las características de la población que estamos estudiando. Tenemos una oblación, realizamos una selección aleatoria y a partir de la medición de esas variables en ese pequeño grupo, realizamos lo que llamamos, inferencia (por ejemplo, quiero saber el peso de una población, selecciono a 300 habitantes aleatoriamente y mido el peso de esos 300 habitantes, calculo la media y mediante uno...