Gui resumen boiestadistica 1

Solo disponible en BuenasTareas
  • Páginas : 16 (3813 palabras )
  • Descarga(s) : 0
  • Publicado : 23 de agosto de 2012
Leer documento completo
Vista previa del texto
Guía Resumen de Bioestadística. Población: conjunto de individuos o elementos que cumplen ciertas propiedades comunes. Muestra: subconjunto representativo de una población."Es el subconjunto que es realmente observado". Parámetro: función definida sobre los valores numéricos de características medibles de una población. Estadístico: función definida sobre los valores numéricos de una muestra.Variables estadísticas. Variables cualitativas son aquellas que clasifican las unidades en categorías. Las categorías pueden tener un orden natural (ordinales) o no (nominales). Con estas variables podemos contar número de casos, comparar entre categorías, pero no podemos realizar operaciones numéricas. Variables cuantitativas tienen valores numéricos que representan medidas (largo, peso, etc.) ofrecuencias (número de). Tiene sentido realizar operaciones numéricas con estas variables.

Variables cualitativas, cuando las modalidades posibles son de tipo nominal. Por ejemplo, el grupo sanguíneo tiene por modalidades: Grupos Sanguíneos posibles: A, B, AB, O Variables cuasicuantitativas u ordinales son las que, aunque sus modalidades son de tipo nominal, es posible establecer un orden entreellas. Por ejemplo, si estudiamos el grado de recuperación de un paciente al aplicarle un tratamiento, podemos tener como modalidades: Grado de recuperación: Nada, Poco, Moderado, Bueno, Muy Bueno. A veces se representan este tipo de variables en escalas numéricas, por ejemplo, puntuar el dolor en una escala de 1 a 5. Debemos evitar sin embargo realizar operaciones algebraicas con estascantidades. ¡Un dolor de intensidad 4 no duele el doble que otro de intensidad 2!

Variables cuantitativas: Tienen cantidades numéricas con las que podemos hacer operaciones aritméticas. Dentro de este tipo de variables podemos distinguir dos grupos: Discretas: cuando no admiten siempre una modalidad intermedia entre dos cualesquiera de sus modalidades. Continuas: cuando admiten una modalidadintermedia entre dos cualesquiera de sus modalidades. Ejemplos. Nominal: está asociada a nombres. Ejemplo: Marca de auto, Sexo, Religión. Ordinal: tiene asociado un orden. Ejemplo: Nivel educacional, Estado nutricional, Nivel Socioeconómico. Discreta: sólo puede tomar un número finito (o contable) de posible valores. Ejemplo: El número de respuestas correctas en una prueba de 5 preguntas de V o F. 0 1 23 4 5 Continua: puede tomar cualquier valor en un intervalo(s). Ejemplo: Cantidad de proteínas en una muestra orina.

Distribución de frecuencias. Definición: La distribución de una variable nos da los valores posibles de la variable y cuantas veces ocurren. La distribución de una variable nos muestra la forma en que varía la variable. Tablas de distribución de frecuencias. Lo primero quehacemos al querer describir variables cualitativas es contar cuántas unidades caen en cada categoría de la variable. Esto lo presentamos en una tabla de distribución de frecuencias que contiene las siguientes frecuencias. Frecuencia absoluta de la clase es el número de observaciones que presentan una modalidad perteneciente a esa clase. Frecuencia relativa de la clase es el cociente entre lasfrecuencias absolutas de dicha clase y el número total de observaciones. Multiplicado por 100% representa el porcentaje de la población que comprende esa clase. Es decir: F.rel = (f. absoluta / n) *100

Ejemplo. Distribución de la variable sexo en un curso de 36 alumnos.

Llamaremos distribución de frecuencias al conjunto de clases junto a las frecuencias correspondientes a cada una de ellas. Unatabla estadística sirve para presentar de forma ordenada las distribuciones de frecuencias. MEDIDAS DE POSICIÓN Las medidas de posición tienen como objetivo resumir en un solo valor las mediciones obtenidas de una variable. Ubican e identifican el punto alrededor del cual se centran los datos. Las medidas de tendencia central nos indican hacia donde se inclinan o se agrupan más los datos. Las más...
tracking img