Introducción a la Bioestadística elementos básicos
- 2. ¿Qué estudia la bioestadística? (Campo de estudio) • La bioestadística es una rama de la estadística que se enfoca en el diseño y ejecución de los experimentos científicos que son llevados a cabo en seres vivos, • Ayuda en la adquisición y análisis de los datos obtenidos mediante dichos experimentos, y en la posterior interpretación y presentación de los resultados provenientes de los análisis.
- 3. Aplicaciones de la bioestadística Ensayos clínicos: • diseño, análisis e interpretación de estudios que evalúan la eficacia y la seguridad de nuevos tratamientos médicos. Epidemiología: • investigación epidemiológica para analizar patrones de enfermedades en poblaciones y determinar factores de riesgo. Genética: • examinar datos de estudios genéticos, identificar genes asociados con enfermedades y comprender la heredabilidad de rasgos específicos.
- 4. Aplicaciones de la bioestadística Investigación en salud pública: • evalúan la eficacia de intervenciones de salud pública, como por ejemplo programas de vacunación, campañas de prevención y control de enfermedades. Análisis de supervivencia: • en oncología y otras áreas, se utiliza para analizar la supervivencia de los pacientes, calcular tasas de supervivencia y evaluar la eficacia de los tratamientos. Evaluación de riesgos ambientales: • evaluar los riesgos ambientales para la salud, como la exposición a sustancias químicas y la contaminación del aire y del agua.
- 5. ¿Para qué sirve la Bioestadística? se ocupa en general de fenómenos observables se desarrolla observando hechos, formulando leyes que los explican y realizando experimentos para validar o rechazar dichas leyes.
- 6. ¿Para qué sirve la Bioestadística? 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 variabilidad no es la excepción si no laregla”. Carrasco de laPeña (1982)
- 7. Ciencia de la: Descriptiva • Sistematización, recogida, ordenación y presentación de los datos referentes aun fenómeno que presenta variabilidad o incertidumbre para su estudio metódico, con Probabilidad • deducir las leyes que rigen esos fenómenos, Inferencia • y poder de esa forma hacer previsiones sobre los mismos, tomar decisiones u obtener conclusiones.
- 8. Ayuda a: • Los fumadores tienen “más bajas” laborales que los no fumadores • ¿En qué sentido? ¿Mayor número? ¿Tiempo medio? Plantear hipótesis sobre una población • 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 • ¿Sexo? ¿Sector laboral? ¿Otros factores? Decidir qué datos recoger (diseño de experimentos)
- 9. Ayuda a: • ¿Estratificado? ¿Sistemáticamente? Recoger los datos (muestreo) • tiempo medio de baja en fumadores y no (estadísticos) • % de bajas por fumadores y sexo (frecuencias), gráficos,... Describir (resumir) los datos obtenidos • Los Fumadores están de baja al menos 10 días/año más de media que los no fumadores. Realizar una inferencia sobre la población • Nivel de confianza del 95% Cuantificar la confianza en la inferencia
- 12. CONCEPTOS BÁSICOS Observar: Es medir. Lo observado es lo medido. Las observaciones son las mediciones que se realizan en las unidades muestrales. Unidad de análisis o unidad muestral: Es el objeto con la característica de interés que será observado o que será medido, pueden ser personas, cortes histológicos, crecimiento de colonias, entre otros Atributo: Es la característica de la unidad de análisis que se va a observar. Variable: Es cualquier característica que tome dos o más valores en una población. Variable aleatoria: Son aquellos atributos que han sido medidos en un conjunto de individuos de la población que conforman una muestra aleatoria y que no se puede anticipar el resultado
- 14. Pasos en un proyecto de investigación Planificación/diseño de estudio Recogida de datos Análisis de datos Presentación Interpretación
- 15. Métodos de la bioestadística • Muestreo estadístico • Pruebas de hipótesis • Diseño experimental • Análisis de regresión • Análisis de la varianza • Gráficos estadísticos • Tablas de frecuencias • Correlación estadística
- 16. Muestreo estadístico • Es un proceso en el que se selecciona la muestra de una población. • Método por el que se selecciona un grupo de individuos para llevar a cabo un estudio estadístico. • Permite estudiar solamente una proporción de la población objetivo y luego extrapolar las conclusiones obtenidas al analizar la muestra a toda la población mediante la inferencia estadística. • Esto es una gran ventaja pues reduce el tiempo y los costes de la investigación.
- 17. Marco de muestreo • En estadística, el marco de muestreo (o marco de muestral) es una lista de todos los elementos de una población que pueden ser escogidos en un muestreo. • Es decir, el marco muestral es un listado con todos los elementos del universo del cual se pretende hacer un estudio estadístico. • Por ejemplo, si se quiere llevar a cabo una investigación estadística sobre los ciudadanos de una ciudad, el marco muestral de este estudio es el padrón de dicha ciudad, ya que es una lista que contiene todas las personas que viven en esa ciudad.
- 18. Tipos de muestreo en estadística Existen diferentes criterios de clasificación de los diferentes tipos de muestreo, aunque en general pueden dividirse en dos grandes grupos: métodos de muestreo probabilísticos y métodos de muestreo no probabilísticos.
- 19. Puntos clave Permite obtener conclusiones precisas sobre una población a partir de un subconjunto. La representatividad es crucial para que los resultados reflejen correctamente a la población. Hay varios tipos de muestreo, como probabilístico y no probabilístico.
- 20. ¿Qué es el muestreo? • El muestreo es un método de seleccionar un grupo de observaciones dentro de una población, con el propósito de llevar a cabo un análisis estadístico. • El objetivo del muestreo es que el grupo seleccionado represente a la población total.
- 22. Muestreo probabilístico • Las observaciones son seleccionadas en base a la aleatoriedad, es decir, al azar.
- 23. Muestreo aleatorio simple • Todos los individuos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos como parte de la muestra • es fácil de llevar a cabo a través de sistemas informáticos Ventajas: • si la muestra es muy pequeña, la selección podría no ser representativa. Desventajas:
- 24. Sistemático: • En el muestreo sistemático primero se selecciona un elemento aleatoriamente, y el resto de elementos de la muestra se seleccionan utilizando un intervalo fijo.
- 25. Muestreo Estratificado • Es un procedimiento de muestreo en el que el objetivo de la población se separa en segmentos exclusivos, homogéneos (estratos), y luego una muestra aleatoria simple se selecciona de cada segmento (estrato).
- 26. Muestreo probabilístico por conglomerados • Consiste en crear grupos más pequeños que la población, los cuales reflejen o compartan todas las características de esta. Luego, elegimos alguno de los conglomerados como muestra y lo analizamos de forma detallada. • Se utiliza el muestreo por conglomerados cuando los grupos son muy heterogéneos y no existen muchas diferencias entre conglomerados.
- 27. Muestreo no probabilístico • La selección de la muestra no depende de la probabilidad, sino de la decisión de los investigadores. • Es una técnica de muestreo en la cual el investigador selecciona muestras basadas en un juicio subjetivo en lugar de hacer la selección al azar.
- 28. MUESTREO POR CONVENIENCIA • Consiste en seleccionar a los individuos que convienen al investigador para la muestra. • El investigador elige a los miembros solo por su proximidad y no considera si realmente estos representan muestra representativa de toda la población o no. • s la técnica de muestreo no probabilística más común, debido a su velocidad, costo-efectividad y
- 29. Muestreo por cuotas • Primero se establecen grupos (o estratos) de individuos que comparten como mínimo una característica y luego se selecciona una cuota de cada grupo, formando así la muestra del estudio. • Además, el rasgo de los individuos que se utiliza para dividir la población en grupos también lo decide el investigador, por lo tanto, la persona encargada de realizar la investigación tiene una gran
- 30. Muestreo intencional o por juicio • las muestras se seleccionan basándose únicamente en el conocimiento y la credibilidad del investigador. • Eligen solo a aquellos que estos creen que son los adecuados (con respecto a los atributos y la representación de una población) para participar en un estudio de investigación.
- 31. Muestreo de bola de nieve • Una vez que los investigadores encuentran sujetos adecuados, se les pide a estos ayuda para buscar a sujetos similares y así poder formar una muestra de buen tamaño.
- 32. Tamaño de la muestra Una encuesta es realmente valiosa cuando es confiable y representativa.
- 33. ¿Qué es el tamaño de la muestra? • Es una porción significativa de la población que cumple con las características de la investigación reduciendo los costos y el tiempo. • Nos ayuda a evitar el sesgo en la interpretación de los resultados obtenidos. • Una muestra demasiado grande dará lugar a la pérdida de valiosos recursos como tiempo y dinero, mientras que una muestra pequeña puede no proporcionar información confiable.
- 37. Gráfico estadístico Es una representación gráfica de un conjunto de datos estadísticos. Es decir, un gráfico estadístico permite resumir una muestra de datos de manera visual.
- 40. Diagrama de barras • se utiliza para representar gráficamente variables discretas. • En un diagrama de barras se representa en el eje X cada valor de la variable de estudio, y para cada uno se dibuja una barra rectangular con una altura proporcional a su frecuencia
- 41. Histograma • Es tipo de diagrama estadístico en el que se representa un conjunto de datos estadísticos mediante barras rectangulares, de manera que cada barra del histograma es proporcional a su frecuencia correspondiente. • Sirven para representar gráficamente variables continuas, como por ejemplo la altura de una muestra estadística. Además, un histograma permite visualizar
- 42. Polígono de frecuencias • Es un tipo de gráfica estadística en la que se representa un conjunto de datos mediante puntos y se unen con líneas. • Se usa para representar una serie temporal, ya que este tipo de diagramas son muy útiles para analizar la evolución de los datos.
- 43. Diagrama de dispersión • Es un tipo de gráfico estadístico en el que se representa gráficamente un conjunto de datos de dos variables en dos ejes de coordenadas cartesianas. • Sirven para analizar la relación entre dos variables estadísticas
- 44. Grafico Circular • Se utilizan ampliamente en varios campos para representar la proporción de diferentes clasificaciones y para comparar varias clasificaciones por arco. • Representan los porcentajes de un total.