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Bioestadística. U. Málaga. Tema 1: Introdución 1
Bioestadística
Tema 1: Introducción a la
estadística

Tema 1: Introdución 2
Bioestadística. U. Málaga.
¿Para qué sirve la estadística?
 La Ciencia se ocupa en general de fenómenos observables
 La Ciencia se desarrolla observando hechos, formulando leyes que los
explican y realizando experimentos para validar o rechazar dichas leyes
 Los modelos que crea la ciencia son de tipo determinista o aleatorio
(estocástico)
 La Estadística se utiliza como tecnología al servicio de las ciencias
donde la variabilidad y la incertidumbre forman parte de su naturaleza
 “La Bioestadística [...] enseña y ayuda a investigar en todas las áreas de
las Ciencias de la Vida donde la variablidad no es la excepción sino la
regla”
Carrasco de la Peña (1982)

Definición
La Estadística es la Ciencia de la
• Sistematización, recogida, ordenación y
presentación de los datos referentes a un fenómeno
que presenta variabilidad o incertidumbre para su
estudio metódico, con objeto de
• deducir las leyes que rigen esos fenómenos,
• y poder de esa forma hacer previsiones sobre los
mismos, tomar decisiones u obtener conclusiones.

Pasos en un estudio estadístico
 Plantear hipótesis sobre una población
 Los fumadores tienen “más bajas” laborales que los no fumadores
 ¿En qué sentido? ¿Mayor número? ¿Tiempo medio?
 Decidir qué datos recoger (diseño de experimentos)
 Qué individuos pertenecerán al estudio (muestras)
 Fumadores y no fumadores en edad laboral.
 Criterios de exclusión ¿Cómo se eligen? ¿Descartamos los que padecen enfermedades
crónicas?
 Qué datos recoger de los mismos (variables)
 Número de bajas
 Tiempo de duración de cada baja
 ¿Sexo? ¿Sector laboral? ¿Otros factores?
 Recoger los datos (muestreo)
 ¿Estratificado? ¿Sistemáticamente?
 Describir (resumir) los datos obtenidos
 tiempo medio de baja en fumadores y no (estadísticos)
 % de bajas por fumadores y sexo (frecuencias), gráficos,...
 Realizar una inferencia sobre la población
 Los fumadores están de baja al menos 10 días/año más de media que los no fumadores.
 Cuantificar la confianza en la inferencia
 Nivel de confianza del 95%
 Significación del contraste: p=2%
No tenéis que
entenderlo (aún)

Plantear
hipótesis
Obtener
conclusiones
Recoger datos
y analizarlos
Diseñar
experimento
Método científico y estadística

Población y muestra
 Población (‘population’) es el conjunto sobre el que estamos
interesados en obtener conclusiones (hacer inferencia).
 Normalmente es demasiado grande para poder abarcarlo.
 Muestra (‘sample’) es un subconjunto suyo al que tenemos
acceso y sobre el que realmente hacemos las observaciones
(mediciones)
 Debería ser “representativo”
 Esta formado por miembros “seleccionados” de la población
(individuos, unidades experimentales).

Variables
 Una variable es una característica observable que varía entre los
diferentes individuos de una población. La información que disponemos
de cada individuo es resumida en variables.
 En los individuos de la población española, de uno
a otro es variable:
 El grupo sanguíneo
 {A, B, AB, O}  Var. Cualitativa
 Su nivel de felicidad “declarado”
 {Deprimido, Ni fu ni fa, Muy Feliz}  Var. Ordinal
 El número de hijos
 {0,1,2,3,...}  Var. Numérica discreta
 La altura
 {1’62 ; 1’74; ...}  Var. Numérica continua

 Cualitativas
Si sus valores (modalidades) no se pueden asociar naturalmente a un
número (no se pueden hacer operaciones algebraicas con ellos)
 Nominales: Si sus valores no se pueden ordenar
 Sexo, Grupo Sanguíneo, Religión, Nacionalidad, Fumar (Sí/No)
 Ordinales: Si sus valores se pueden ordenar
 Mejoría a un tratamiento, Grado de satisfacción, Intensidad del dolor
 Cuantitativas o Numéricas
Si sus valores son numéricos (tiene sentido hacer operaciones
algebraicas con ellos)
 Discretas: Si toma valores enteros
 Número de hijos, Número de cigarrillos, Num. de “cumpleaños”
 Continuas: Si entre dos valores, son posibles infinitos valores intermedios.
 Altura, Presión intraocular, Dosis de medicamento administrado, edad
Tipos de variables

 Es buena idea codificar las variables
como números para poder procesarlas
con facilidad en un ordenador.
 Es conveniente asignar “etiquetas” a
los valores de las variables para
recordar qué significan los códigos
numéricos.
 Sexo (Cualit: Códigos arbitrarios)
 1 = Hombre
 2 = Mujer
 Raza (Cualit: Códigos arbitrarios)
 1 = Blanca
 2 = Negra,...
 Felicidad Ordinal: Respetar un orden al
codificar.
 1 = Muy feliz
 2 = Bastante feliz
 3 = No demasiado feliz
 Se pueden asignar códigos a
respuestas especiales como
 0 = No sabe
 99 = No contesta...
 Estas situaciones deberán ser tenidas
en cuentas en el análisis. Datos
perdidos (‘missing data’)

 Aunque se codifiquen como números, debemos recordar siempre el
verdadero tipo de las variables y su significado cuando vayamos a
usar programas de cálculo estadístico.
 No todo está permitido con cualquier tipo de variable.

 Los posibles valores de una variable suelen denominarse modalidades.
 Las modalidades pueden agruparse en clases (intervalos)
 Edades:
 Menos de 20 años, de 20 a 50 años, más de 50 años
 Hijos:
 Menos de 3 hijos, De 3 a 5, 6 o más hijos
 Las modalidades/clases deben forman un sistema exhaustivo y
excluyente
 Exhaustivo: No podemos olvidar ningún posible valor de la variable
 Mal: ¿Cuál es su color del pelo: (Rubio, Moreno)?
 Bien: ¿Cuál es su grupo sanguíneo?
 Excluyente: Nadie puede presentar dos valores
simultáneos de la variable
 Estudio sobre el ocio
 Mal: De los siguientes, qué le gusta: (deporte, cine)
 Bien: Le gusta el deporte: (Sí, No)
 Bien: Le gusta el cine: (Sí, No)
 Mal: Cuántos hijos tiene: (Ninguno, Menos de 5, Más de 2)

Presentación ordenada de datos
0
1
2
3
4
5
6
7
Hombre Mujer
 Las tablas de frecuencias y las representaciones
gráficas son dos maneras equivalentes de presentar la
información. Las dos exponen ordenadamente la
información recogida en una muestra.
Género Frec.
Hombre 4
Mujer 6

Tablas de frecuencia
Nivel de felicidad
467 30,8 31,1 31,1
872 57,5 58,0 89,0
165 10,9 11,0 100,0
1504 99,1 100,0
13 ,9
1517 100,0
Muy feliz
Bastante feliz
No demasiado feliz
Total
Válidos
No contesta
Perdidos
Total
Frecuencia Porcentaje
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
Sexo del encuestado
636 41,9 41,9
881 58,1 58,1
1517 100,0 100,0
Hombre
Mujer
Total
Válidos
Porcentaje
válido
Número de hijos
419 27,6 27,8 27,8
255 16,8 16,9 44,7
375 24,7 24,9 69,5
215 14,2 14,2 83,8
127 8,4 8,4 92,2
54 3,6 3,6 95,8
24 1,6 1,6 97,3
23 1,5 1,5 98,9
17 1,1 1,1 100,0
1509 99,5 100,0
8 ,5
1517 100,0
0
1
2
3
4
5
6
7
Ocho o más
Total
Válidos
No contesta
Perdidos
Total
Porcentaje
válido
Porcentaje
acumulado
 Exponen la información recogida en la muestra, de forma que no se pierda nada de
información (o poca).
 Frecuencias absolutas: Contabilizan el número de individuos de cada modalidad
 Frecuencias relativas (porcentajes): Idem, pero dividido por el total
 Frecuencias acumuladas: Sólo tienen sentido para variables ordinales y numéricas
 Muy útiles para calcular cuantiles (ver más adelante)
 ¿Qué porcentaje de individuos tiene menos de 3 hijos? Sol: 83,8
 ¿Entre 4 y 6 hijos? Soluc 1ª: 8,4%+3,6%+1,6%= 13,6%. Soluc 2ª: 97,3% - 83,8% = 13,5%

Datos desordenados y ordenados en tablas
 Variable: Género
 Modalidades:
 H = Hombre
 M = Mujer
 Muestra:
M H H M M H M M M H
 equivale a
HHHH MMMMMM
Género Frec. Frec. relat.
porcentaje
Hombre 4 4/10=0,4=40%
Mujer 6 6/10=0,6=60%
10=tamaño
muestral

Número de hijos
419 27,8 27,8
255 16,9 44,7
375 24,9 69,5
215 14,2 83,8
127 8,4 92,2
54 3,6 95,8
24 1,6 97,3
23 1,5 98,9
17 1,1 100,0
1509 100,0
0
1
2
3
4
5
6
7
Ocho+
Total
Frec.
Porcent.
(válido)
Porcent.
acum.
Ejemplo
 ¿Cuántos individuos tienen
menos de 2 hijos?
 frec. indiv. sin hijos
+
frec. indiv. con 1 hijo
= 419 + 255
= 674 individuos
 ¿Qué porcentaje de individuos
tiene 6 hijos o menos?
 97,3%
 ¿Qué cantidad de hijos es tal
que al menos el 50% de la
población tiene una cantidad
inferior o igual?
 2 hijos
≥50%

Gráficos para v. cualitativas
 Diagramas de barras
 Alturas proporcionales a las frecuencias (abs. o
rel.)
 Se pueden aplicar también a variables discretas
 Diagramas de sectores (tartas, polares)
 No usarlo con variables ordinales.
 El área de cada sector es proporcional a su
frecuencia (abs. o rel.)
 Pictogramas
 Fáciles de entender.
 El área de cada modalidad debe ser proporcional a
la frecuencia. ¿De los dos, cuál es incorrecto?.

Gráficos diferenciales para variables numéricas
 Son diferentes en función de que las
variables sean discretas o continuas.
Valen con frec. absolutas o relativas.
 Diagramas barras para v. discretas
 Se deja un hueco entre barras para indicar
los valores que no son posibles
 Histogramas para v. continuas
 El área que hay bajo el histograma entre
dos puntos cualesquiera indica la cantidad
(porcentaje o frecuencia) de individuos en
el intervalo.
0 1 2 3 4 5 6 7 Ocho o más
Número de hijos
100
200
300
400
Recuen
to
419
255
375
215
127
54
24 23 17
20 40 60 80
Edad del encuestado
50
100
150
200
250
Recuen
to

Diagramas integrales
 Cada uno de los anteriores diagramas tiene su correspondiente diagrama integral. Se realizan
a partir de las frecuencias acumuladas. Indican, para cada valor de la variable, la cantidad
(frecuencia) de individuos que poseen un valor inferior o igual al mismo. No los construiremos
en clase. Se pasan de los diferenciales a los integrales por integración y a la inversa por
derivación (en un sentido más general del que visteis en bachillerato.)

¿Qué hemos visto?
 Definición de estadística
 Población
 Muestra
 Variables
 Cualitativas
 Numéricas
 Presentación ordenada de datos
 Tablas de frecuencias
 absolutas
 relativas
 acumuladas
 Representaciones gráficas
 Cualitativas
 Numéricas
 Diferenciales
 Integrales

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