BIOESTADÍSTICA TEMA 2.
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.
Variables cuantitativas.
1. ¿Qué medidas de centralización y dispersión emplearías para una distribución simétrica?
1. La media y la desviación típica.
2. ¿Y para una distribución asimétrica?
2. La mediana y el rango (la media y la desviación típica son muy sensibles a observaciones atípicas o extremas).
3. ¿Qué ventajas ofrece el coeficiente de variación respecto a otras medidas de dispersión?
3. Al tratarse de una medida de dispersión adimensional, permite comparar la dispersión entre las distintas distribuciones, aunque sus variables se encuentren expresadas en diferentes unidades.
4. En la serie de datos siguiente: 2, 15, 21, 3, 2, 8, 12, 21, 10, 4, referidos a las edades de pacientes, hallar las medidas de centralización y de dispersión.
4. Media: 9,8. Mediana: 9 (recuerda que cuando el nº de datos (n) es par, la mediana corresponde a la media aritmética de los valores centrales de los datos ordenados). Moda: 2 y 21 (bimodal). Rango: 19. Desviación media: 6. Varianza: 48,76. Desviación estándar: 6,98.
5. En relación a las medidas de forma, cuando el valor del sesgo (o falta de simetría) toma el valor cero, ¿qué tipo de distribución tendremos?
5. Simétrica. Recuerda, las distribuciones pueden ser simétricas (media, moda y mediana coinciden), con sesgo igual a cero (no existe falta de simetría), asimétricas positivas (agrupación en los valores más bajos), con coeficiente de asimetría > 0, y asimétricas negativas (agrupación en valores altos), con coeficiente de asimetría <
ULTRARRESUMEN- CTO ENFERMERÍA
Variables cualitativas.
1
BIOESTADÍSTICA TEMA 5.
ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
ULTRARRESUMEN- CTO ENFERMERÍA
Contraste de hipótesis.
2
BIOESTADÍSTICA 1. La capacidad que tiene un test de aceptar la hipótesis alternativa cuando las diferencias existen realmente se denomina ...
1. ... potencia del test (1-b).
2. ¿Cuál es la condición de aplicación de la prueba de Ji cuadrado?
2. Que en cualquier casilla de la tabla de contingencia las frecuencias esperadas sean mayor o igual a 5.
3. En los estudios con tamaños muestrales <30 en los que las poblaciones no puedan considerarse normales, debemos recurrir a pruebas no paramétricas. En ese caso, ¿sabes cuál es la alternativas a las siguientes pruebas paramétricas? 1) t de Student 2) ANOVA 3) Correlación y regresión
3. a) Kruskal-Wallis. b) U de Mann-Whitney. c) Rho Spearman.
Respuesta: 1-b, 2-a, 3c
Respuesta: b. 5. Dados los siguientes pares de variables, decir que tipo de test estadístico utilizarías para establecer una asociación entre las mismas: 1) Portador/no portador VIH y linfocitos TCD4+ 2) Puerperas de distintos niveles socioeconómicos y su predisposición a la lactancia 3) Tensión arterial y edad 4) Nivel socioeconómico y nivel de inteligencia 5) Cáncer de mama y sexo 6) Peso y talla 7) Raza y talla
4. a) 0.40. b) - 0.95. c) - 0.10. d) 0.90. e) 0.80 5. a) t de Student. b) Chi cuadrado. c) Regresión-correlación. d) ANOVA.
Respuesta: 1-a, 2-b, 3-c, 4-d, 5-b, 6-c, 7-d
Estimación de parámetros.
TEMA 1.
GENERALIDADES.
Tipos de variables. 1. ¿Cómo se denominan las representaciones gráficas de los datos?
1. Pictogramas.
2. ¿Cómo suelen representarse gráficamente las variables cualitativas?
2. Mediante diagramas de barras o diagramas de sectores.
3. ¿Y las variables cuantitativas?
3. Mediante histogramas, diagramas de caja y polígonos de frecuencia.
ULTRARRESUMEN- CTO ENFERMERÍA
4. De los siguientes valores del "coeficiente de correlación de Pearson", el que indica una correlación más fuerte entre dos variables.
3
ULTRARRESUMEN- CTO ENFERMERÍA
BIOESTADÍSTICA
1. Trata de identificar los siguientes tipos de variables: 1) Tensión arterial sistólica. 2) Número de camas hospitalarias. 3) Nacionalidad. 4) Sexo.
1. a) Variable cuantitativa discreta. b) Variable cualitativa. c) Variable cuantitativa contínua. d) Variable cualitativa dicotómica.
Respuesta: 1-c, 2-a, 3-b, 4-d.
ESCALAS
DEFINICIÓN
EJEMPLOS
Cualitativa: • Nominal • Ordinal
• Nominal: categorías o grupos de una variable son ex cluyentes entre si • Ordinal: ex iste un orden
Cuantitativa: • De intervalo • De razón o proporción
• De intervalo: ex iste un orden numérico y la diferencia entre dos valores es siempre igual. No • De intervalo: la temperatura en ºC inicio en cero absoluto • De razón: peso, talla • De razón: existe un orden numérico y la diferencia entre dos valores es siempre igual. Hay valor real cero
TEMA 4.
• Nominal: sex o • Ordinal: nivel socioeconómico
DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD.
Distribución normal o de Gauss. La mayoría de las variables biológicas siguen este tipo de distribución. Procura prestar especial atención al porcentaje de observaciones que se encuentran en los diferentes intervalos, pues con ello podrás responder fácilmente a bastantes preguntas EIR. 68%
Forma de campana (obvio) Área bajo curva la UNIDAD (bajo la curva está el 100% de la población, que en frecuencia relativa es la UNIDAD) De - ∞ a +∞ (recuerda que las curvas asintóticas no cortan nunca su eje, y que van de - ∞ a +∞ ) Es simétrica (recuerda lo que eso implica en cuanto a medidas de tendencia central: MEDIA, MODA y MEDIANA COINCIDEN). La probabilidad de un valor concreto es cero 3s
2s
1s
X 95% 99,75%
4
1s
2s
3s
BIOESTADÍSTICA PROBABILIDAD.
P(A ∪ B) = P( A ) + P( B )
Mutuamente Excluyentes (Probabilidad de sacar el as de picas o el as de corazones en una baraja de 52 cartas)
P(
∪
LEY DE LA ADICIÓN
) = P(
)=
1 52
+
1 52
P(A ∪ B) = P( A ) + P( B ) - P(A ∩ B) NO Mutuamente Excluyentes (Probabilidad de sacar el as de corazones o una carta de corazones cualquiera)
∪
P(
) = P( 4
+
52
LEY DE LA MULTIPLICACIÓN
TEMA 6.
) + P(
Sucesos Independientes
P(A ∩ B) = P( A ) + P( B )
Sucesos Dependientes
P(A ∩ B) = P( A ) + P( B/A )
) + P( 13
-
52
) - P(
)
1 52
TÉCNICAS DE MUESTREO. Muestreo aleatorio simple
Muestreo de los componentes al azar
Muestreo sistemático
Selección siguiendo algún tipo de regla o proceso periódico
Muestreo estratificado
Se divide la población según ciertas características y luego se selecciona una muestra aleatoria simple de cada estrato
Muestreo en etapas múltiples (conglomerados)
Muestra aleatoria simple a partir de agrupaciones naturales
Muestreo consecutivo
R eclutar, p.e., a todos los individuos que acuden a consulta durante un determinado período de tiempo
Muestreo de conveniencia
Individuos de más fácil acceso
Muestreo a criterio
Los que el investigador considere "más apropiados"
MUESTR EO PR OB AB ILÍSTICO
MUESTR EO NO PR OB AB ILÍSTICO
CÁLCULO DEL TAMAÑO MUESTRAL. EJEMPLO: Se desea estimar el peso promedio de los niños de 2 meses de edad que acuden a la consulta de pediatría de un centro de salud, sabiendo que el peso delos niños es una variable aleatoria con distribución normal y que se supone la desviación estándar (o típica) del peso es de 0,5Kg. ¿Cuál es el tamaño de la muestra necesario para determinarlo con una probabilidad del 95% de que el peso estimado y el parámetro se diferencien en menos de 0,1 Kg.
Fórmula del tamaño muestral: (z . desviación estándar) n=
2
2 Precisión
Precisión= 0,1 Desviación estándar: 0,5 z= 1,96
2 (1,96 . 0,5) Luego: n=
2 0,1
= 96,4
97 niños será el tamaño muestral necesario
ULTRARRESUMEN- CTO ENFERMERÍA
TEMA 3.
5
