Segundo Parcial Flashcards
(45 cards)
BIOESTADÍSTICA
Son la materia prima de la estadística, estos pueden ser números.
Dos tipos:
- el que se obtiene de MEDICIONES (de estudios)
- el que se obtiene de CONTEOS (de pacientes)
DATOS
los datos rutinariamente están rutinariamente disponibles en diferentes fuentes
Fuentes de datos
Registros de pacientes en hospitales, registros administrativos o bien financieros.
(En cajas, archivos)
Registros rutinarios
Son registros de información dirigida que se puede obtener por ejemplo de los pacientes que acuden a los servicios.
Encuestas
Características de los objetos de estudio que tienen valores que pueden medirse o clasificar
- Variable cualitativa
- Variable cuantitativa
VARIABLES
Mutuamente excluyentes. No asignan un orden o jerarquía. Ej: - Religion - Grupo sanguíneo: A, B y O. - Sexo: hombre y mujer. - Raza: blanco, negro y latino.
VARIABLE NOMINAL
Establecen un orden, puede ser creciente o decreciente.
No existe un intervalo número entre las categorías.
Ej:
- escolaridad: primaria, secundaria, bachillerato, etc.
- riesgo del caídas alto, medio y bajo
VARIABLE ORDINAL
Es aquella que toma valores aislados, es decir, no admite valores intermedios entre dos valores específicos.
Ej: el número de hermanos de 5 amigos: 2, 1, 0, 1, 3.
- Edad
VARIABLE CUANTITATIVA DISCRETA
Es aquella que puede tomar valores comprendidos a entre dos números.
Ej: la altura entre los 5 amigos.
1.73, 1.82,
- Variable cuantitativa Continúa de razón: temperatura ambiental.
- Variable Cuantitativa continua de intervalo: temperatura corporal (porque no se toma en cuenta el 0).
VARIABLE CUANTITATIVA CONTINUA
Es una colección de entidades, por lo general son personas. Se puede definir como la colección más grande de entidades de interés en un momento en particular.
Pueden ser de dos tipos:
- FINITAS: población con un número ….
POBLACIÓN
Se puede definir como una parte de la población.
Porcentaje adecuado para obtener una muestra: 30%.
Si es menor no es válido aplicarlo a todos.
MUESTRA
Es el valor que tendría los datos de una serie numérica si ellos fueran de igual valor.
Fórmulas x= sumatoria de X / n.
MEDIA
Es la raíz cuadrada de la varianza. A su vez, la varían a equivale al promedio de las desviaciones o diferencias cuadráticas de cada valor de una serie con respecto al promedio de dicha serie.
Fórmula: s= raíz de sumatoria (x-x)2 diferencias cuadráticas / n
Procedimiento:
1. Para obtener el promedio de la serie de valores. Si la serie es simple se debe ocupar la fórmula: x= sumatoria X / n.
- Calcular la diferencia o desviación de cada valor en relación con el promedio de la serie; es decir obtener una serie de valores (x-x).
Ej: Que tanto se alejan o dispersan los niños con respecto a la media.
VARIANZA: La sumatoria entre las diferencias cuadráticas sobre n.
Desviación estándar: sacar raíz cuadrada a la varianza.
DESVIACIÓN ESTÁNDAR
CV= S/X
Coeficiente de variabilidad
La interpretación esta condicionada a la suposición de
que los valores tienen una distribución semejante a la curva normal
Interpretación:
Ejemplo de interpretación:
Se sabe que el 68.27 % de los valores de una serie que se distribuye
como la curva normal están agrupados alrededor del promedio si a éste
se le resta una vez y también se le suma una vez al valor calculado para
la desviación estándar.
Por lo tanto se puede decir que el 68.27 % de los niños tuvieron pesos
que fluctuaron desde 8.807 kgrs (9.285 menos 0.478 kgrs) hasta 9.763
kgrs (es decir: 9.285 más 0.478 kgrs).
Medidas de resumen para variables cuantitativas
en series agrupadas :
Moda y Amplitud,
Mediana,
Media ó Promedio y
Desviación Estándar
Medidas de resumen para variables cuantitativas
en series agrupadas :
Para agrupar un conjunto de observaciones se debe
seleccionar un conjunto de intervalos continuos que no se traslapen, para que cada valor en el conjunto de
observaciones pueda ser puesto en uno y sólo uno de los intervalos. Estos intervalos normalmente se identifican como
“intervalos de clase”
¿En Cuántos intervalos se deben incluir los datos?
Los expertos recomiendan no menos de 6 y no mas de 15 por que se pierden datos o bien no fueron resumidos
adecuadamente.
Se utiliza la fórmula de Sturges la cual se considera como una guía ya que no es definitiva.
Se enuncia así:
k = 1 + 3.322 (log10n)
Suponga que una muestra tiene 275 observaciones para
agrupar, si se aplica la formula entonces:
k = 1+ 3.322 (log de 275)
k = 1+ 3.322 (2.4393)= 9
Por lo que se utilizaran 9 intervalos de clase
Se enuncia así:
k = 1 + 3.322 (log10 n)
Suponga que una muestra tiene 275 observaciones para agrupar, si se aplica la formula entonces:
k = 1+ 3.322 (log de 275)
k = 1+ 3.322 (2.4393)= 9
Por lo que se utilizaran 9 intervalos de clase
Otra pregunta que se debe de responder se refiere a la amplitud del intervalo de clase. Los intervalos de clase generalmente deben ser de la misma amplitud, aunque algunas de las veces esto es imposible. La amplitud se determina dividiendo el rango R( el rango es la diferencia entre la observación más pequeña y la más grande dentro de un conjunto de datos), entre el intervalo k que es el número de intervalo de clase.
Se utiliza la siguiente formula:
w=R / k
Ejemplo: k = 1 + 3.322 (log10 n) Suponga que una muestra tiene 169 observaciones para agrupar, si se aplica la formula entonces: k = 1+ 3.322 (log de 169) k = 1+ 3.322 (2.27886705)= 8
Se utiliza la siguiente formula:
w=R k
w= R / k = 65 -18 / 8= 47 / 8 = 5.875 = 6
Es el valor que en una serie agrupada que se repite con mayor frecuencia.
Procedimiento: Se identifica la clase o intervalo con mayor frecuencia (Clase Modal) y en segundo lugar utilizar la siguiente formula:
MODA
Es la diferencia entre el mayor centro de clase y valor menor centro de clase de una serie agrupada.
Amplitud
