martes, 21 de abril de 2020
lunes, 20 de abril de 2020
domingo, 19 de abril de 2020
TEMA 4: INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
COMPARACIÓN ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL.
REPRESENTACIÓN DE LOS DATOS.
Se representan mediante tablas de frecuencia, con filas y columnas.
Requisitos:
✓Son autoexplicativas.
✓Son sencillas y fácil de comprensión.
✓Indican lugar, fecha y fuente de información.
✓ Tienen título, breve y claro.
✓ Incluye las unidades de medida en cada cabecera,
✓ Indican frecuencias absolutas.
Componentes:
-Frecuencia absoluta (ni) de un valor Xi: es el número de veces que el valor está en el conjunto (X1, X2, … , XN).
-Frecuencia relativa (fi): frecuencia absoluta dividida por el número total de elementos N.
-Frecuencia absoluta acumulada (Ni ) de un valor Xi del conjunto (X1, X2, ... , XN): suma de las frecuencias absolutas de los valores menores o iguales a Xi
Se representan mediante tablas de frecuencia, con filas y columnas.
Requisitos:
✓Son autoexplicativas.
✓Son sencillas y fácil de comprensión.
✓Indican lugar, fecha y fuente de información.
✓ Tienen título, breve y claro.
✓ Incluye las unidades de medida en cada cabecera,
✓ Indican frecuencias absolutas.
Componentes:
-Frecuencia absoluta (ni) de un valor Xi: es el número de veces que el valor está en el conjunto (X1, X2, … , XN).
-Frecuencia relativa (fi): frecuencia absoluta dividida por el número total de elementos N.
-Frecuencia absoluta acumulada (Ni ) de un valor Xi del conjunto (X1, X2, ... , XN): suma de las frecuencias absolutas de los valores menores o iguales a Xi
-Frecuencia relativa acumulada (Fi) : frecuencia absoluta acumulada dividida por el número de sujetos N.
EJEMPLO:
INDICADORES: usados en el análisis descriptivo.
Es la medida de frecuencia de un determinado suceso en una población, que se expresa como un número que puede ser:
·Proporción. ·Tasa. ·Razón. ·Odas.
MEDIDAS MÁS EMPLEADAS EN ESTADÍSTICA SANITARIA.
Relación entre prevalencia e incidencia:
RAZONES.
ODDS
viernes, 10 de abril de 2020
TEMA 3: DE LOS CONCEPTOS A LAS VARIABLES
POBLACIÓN, MUESTRA, PARÁMETROS Y ESTADÍSTICOS. VARIABLES Y ESCALAS DE MEDIDA.
ESTADÍSTICA.
Ciencia cuyo objetivo es dar métodos para el tratamiento de los datos provenientes de observaciones; donde intervienen un gran número de factores de variación.
BIOESTADÍSTICA.
Aplicación de la bioestadística en la interpretación de los fenómenos de la vida donde la variabilidad supone el carácter esencial.
-Bioestadística descriptiva o deductiva: se ocupa del tratamiento, resumen y presentación de los datos observados de una manera gráfica y científica.
-Bioestadística inferencial o analítica: su objetivo es establecer conclusiones sobre una población a partir de los resultados obtenidos de una muestra, con un determinado nivel de seguridad o intervalo de confianza.
PROCEDIMIENTO MUESTRAL.
Muestreo: método tal que al escoger un grupo pequeño de población podamos tener un grado de probabilidad de que ese pequeño grupo posea características de la población que estamos estudiando.
PROCESO DE LA INFERENCIA ESTADÍSTICA
PARÁMETROS Y ESTADÍSTICOS.
-Parámetro: cantidad numérica calculada sobre una población cuyo tamaño se expresa con "N". Parámetros:
-Media (μ)
-Desviación típica (σ)
-Proporción (π)
-Estadístico: cantidad numérica calculada sobre una muestra extraída de la población, cuyo tamaño se expresa con "n".
Parámetros:
-Media (x)
-Desviación típica (s)
-Proporción (p)
POBLACIÓN DE ESTUDIO.
Conjunto infinito o finito de elementos definidos por una o más características de las que gozan todos los elementos que la componen y solo ellos. Ej: estudiantes de medicina.
Niveles de población.
-Población diana: conjunto de individuos que presenta la característica a estudiar.
-Población de estudio: subconjunto de individuos que cumplen criterios de inclusión.
-Muestra: parte de la población de estudio con la que se trabaja o investiga.
-Participantes: los individuos reales que han participado.
Representatividad de la población.
-Tamaño: suficientemente grande para ser representativa y pequeña para facilitar el análisis de los datos.
-Comparable: GI/GC comparables.
TIPOS DE MUESTREO.
-Muestreo probabilístico: todas las unidades que componen la población tienen una probabilidad de ser elegidas y se puede calcular de antemano.
Tipos:
·Aleatorio: simple (selecciona al azar la muestra. Usado en poblaciones pequeñas, es el más representativo) o sistemático (selecciona individuos según una regla o un proceso).
·Estratificado: se usa cuando la característica objeto de estudio no se distribuye de forma homogénea en la población, pero existen grupo o estrato donde si se presenta de manera homogénea.
Ejemplo: nivel de burnout en enfermeros y enfermeras: 1000 individuos / 300 enfermeros / 700 enfermeras.
·Conglomerado: se obtiene de grupos o conglomerados ya establecidos cuando no hay listado de la población. Poblaciones muy dispersas.
Ejemplo: nivel de satisfacción laboral de una unidad de un hospital. Escogemos al azar un hospital (m.aleatorio) y después de la unidad (m.conglomerados).
-Muestreo no probabilístico: las unidades que componen la población tienen diferente probabilidad de ser elegidas ya que no solo interviene el azar sino también otras condiciones. No se puede calcular la probabilidad de antemano y no todos los elementos tienen alguna posibilidad de ser incluidos. Tipos:
·Consecutivo: el más usado. Se recluta a todos los individuos de una población que son accesibles y que cumplen los criterios de inclusión durante un periodo de reclutamiento fijado.
Ejemplo: horas de sueño RN. Se toma información de todos los RN que acudan al centro sanitario en un tiempo concreto.
·De conveniencia: se recluta a los individuos que son más accesibles para el equipo investigador o que se presentan voluntariamente. Es el menos costoso y más fácil.
Ejemplo: paramos por la calle a la gente que pasa por allí.
·A criterio o internacional: el investigador selecciona a los individuos al considerarlos los más apropiados.
Ejemplo: método Delphi o consenso de expertos.
·Bola de nieve: el investigador elige a un participante que cumpla los criterios de inclusión y al mismo tiempo se le pide que identifique a nuestros individuos con sus mismas características para invitarles a participar y así sucesivamente hasta que se tenga recogida la muestra. Usado en estudios cualitativos.
·Teórico:la selección de la muestra se hace de forma gradual debido a que el propósito del estudio es la generación de una teoría o porque la integración de la muestra se va diciendo sobre la marcha.
MEDICIONES DIRECTAS.
Buscan exactitud en la medición.
Ejemplo: edad.
MEDICIONES INDIRECTAS.
Medir ideas abstractas mediante mediciones, indicadores o atributos indirectos.
Ejemplo: nivel de estrés.
MEDICIONES DE SIGNOS Y SÍNTOMAS.
La naturaleza de la variable hace que tengamos distintos métodos de medición.
Ejemplo: presencia de dolor se mide como "si" o "no". Glucemia básalo se mide por mg de glucosa por dl de sangre.
ESCALAS DE MEDICIÓN DE VARIABLES.
-Escalas nominales: nivel más bajo de medición. Los datos se ajustan por categorías que no mantienen una relación de orden entre sí.
Ejemplo: color de ojos, profesión.
-Escalas ordinales: apunta información referente a la equivalencia y existe un cierto orden o jerarquía entre las categorías.
Ejemplo: estudiare de un tumor.
-Escala de intervalo: los datos tienen que ser numéricos y poseen las propiedades de la escala ordinal.
Ejemplo: temperatura.
-Escala de proporción: supone el nivel más alto de medición. Se usa cuando una escala tiene todas las características de una escala de intervalo, y además tiene un punto cero real en su origen.
Ejemplo: peso en gramos.
TIPOS DE VARIABLES.
ESTADÍSTICA.
Ciencia cuyo objetivo es dar métodos para el tratamiento de los datos provenientes de observaciones; donde intervienen un gran número de factores de variación.
BIOESTADÍSTICA.
Aplicación de la bioestadística en la interpretación de los fenómenos de la vida donde la variabilidad supone el carácter esencial.
-Bioestadística descriptiva o deductiva: se ocupa del tratamiento, resumen y presentación de los datos observados de una manera gráfica y científica.
-Bioestadística inferencial o analítica: su objetivo es establecer conclusiones sobre una población a partir de los resultados obtenidos de una muestra, con un determinado nivel de seguridad o intervalo de confianza.
PROCEDIMIENTO MUESTRAL.
Muestreo: método tal que al escoger un grupo pequeño de población podamos tener un grado de probabilidad de que ese pequeño grupo posea características de la población que estamos estudiando.
PROCESO DE LA INFERENCIA ESTADÍSTICA
PARÁMETROS Y ESTADÍSTICOS.
-Parámetro: cantidad numérica calculada sobre una población cuyo tamaño se expresa con "N". Parámetros:
-Media (μ)
-Desviación típica (σ)
-Proporción (π)
-Estadístico: cantidad numérica calculada sobre una muestra extraída de la población, cuyo tamaño se expresa con "n".
Parámetros:
-Media (x)
-Desviación típica (s)
-Proporción (p)
POBLACIÓN DE ESTUDIO.
Conjunto infinito o finito de elementos definidos por una o más características de las que gozan todos los elementos que la componen y solo ellos. Ej: estudiantes de medicina.
Niveles de población.
-Población diana: conjunto de individuos que presenta la característica a estudiar.
-Población de estudio: subconjunto de individuos que cumplen criterios de inclusión.
-Muestra: parte de la población de estudio con la que se trabaja o investiga.
-Participantes: los individuos reales que han participado.
Representatividad de la población.
-Tamaño: suficientemente grande para ser representativa y pequeña para facilitar el análisis de los datos.
-Comparable: GI/GC comparables.
TIPOS DE MUESTREO.
-Muestreo probabilístico: todas las unidades que componen la población tienen una probabilidad de ser elegidas y se puede calcular de antemano.
Tipos:
·Aleatorio: simple (selecciona al azar la muestra. Usado en poblaciones pequeñas, es el más representativo) o sistemático (selecciona individuos según una regla o un proceso).
·Estratificado: se usa cuando la característica objeto de estudio no se distribuye de forma homogénea en la población, pero existen grupo o estrato donde si se presenta de manera homogénea.
Ejemplo: nivel de burnout en enfermeros y enfermeras: 1000 individuos / 300 enfermeros / 700 enfermeras.
·Conglomerado: se obtiene de grupos o conglomerados ya establecidos cuando no hay listado de la población. Poblaciones muy dispersas.
Ejemplo: nivel de satisfacción laboral de una unidad de un hospital. Escogemos al azar un hospital (m.aleatorio) y después de la unidad (m.conglomerados).
-Muestreo no probabilístico: las unidades que componen la población tienen diferente probabilidad de ser elegidas ya que no solo interviene el azar sino también otras condiciones. No se puede calcular la probabilidad de antemano y no todos los elementos tienen alguna posibilidad de ser incluidos. Tipos:
·Consecutivo: el más usado. Se recluta a todos los individuos de una población que son accesibles y que cumplen los criterios de inclusión durante un periodo de reclutamiento fijado.
Ejemplo: horas de sueño RN. Se toma información de todos los RN que acudan al centro sanitario en un tiempo concreto.
·De conveniencia: se recluta a los individuos que son más accesibles para el equipo investigador o que se presentan voluntariamente. Es el menos costoso y más fácil.
Ejemplo: paramos por la calle a la gente que pasa por allí.
·A criterio o internacional: el investigador selecciona a los individuos al considerarlos los más apropiados.
Ejemplo: método Delphi o consenso de expertos.
·Bola de nieve: el investigador elige a un participante que cumpla los criterios de inclusión y al mismo tiempo se le pide que identifique a nuestros individuos con sus mismas características para invitarles a participar y así sucesivamente hasta que se tenga recogida la muestra. Usado en estudios cualitativos.
·Teórico:la selección de la muestra se hace de forma gradual debido a que el propósito del estudio es la generación de una teoría o porque la integración de la muestra se va diciendo sobre la marcha.
MEDICIONES DIRECTAS.
Buscan exactitud en la medición.
Ejemplo: edad.
MEDICIONES INDIRECTAS.
Medir ideas abstractas mediante mediciones, indicadores o atributos indirectos.
Ejemplo: nivel de estrés.
MEDICIONES DE SIGNOS Y SÍNTOMAS.
La naturaleza de la variable hace que tengamos distintos métodos de medición.
Ejemplo: presencia de dolor se mide como "si" o "no". Glucemia básalo se mide por mg de glucosa por dl de sangre.
ESCALAS DE MEDICIÓN DE VARIABLES.
-Escalas nominales: nivel más bajo de medición. Los datos se ajustan por categorías que no mantienen una relación de orden entre sí.
Ejemplo: color de ojos, profesión.
-Escalas ordinales: apunta información referente a la equivalencia y existe un cierto orden o jerarquía entre las categorías.
Ejemplo: estudiare de un tumor.
-Escala de intervalo: los datos tienen que ser numéricos y poseen las propiedades de la escala ordinal.
Ejemplo: temperatura.
-Escala de proporción: supone el nivel más alto de medición. Se usa cuando una escala tiene todas las características de una escala de intervalo, y además tiene un punto cero real en su origen.
Ejemplo: peso en gramos.
TIPOS DE VARIABLES.
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