Estadistica

El Desvío Standard la estudiamos como una medida de distribución; para nosotros, legos, una expresión de la dispersión de las localizaciones, de la manera en que se ubican con respecto a la línea de referencia los valores de la variable. En nuestras humildes analogías, entendíamos al Desvío como el "domicilio" del valor de la variable. En esa idea, el Desvío Standard (DS) o Desvío Promedio, comovalor agregado a la medida de tendencia central (media y/o mediana) informa con la expresión ± DS si las localizaciones en general están más o menos alejadas de la línea de referencia, del "Km 0" para nuestra traducción al lenguaje cotidiano.
Una muestra con gran DS, con mucha dispersión de las localizaciones, con amplia distribución si se prefiere, será más difícil asumirla como representaciónhomogénea (sin error de representación) de una población, más aún si las inclusiones son azarosas.
Se comprende que para calcular el Error Standard de muestreo, el DS es directamente proporcional al ES ; DS y ES tienen relación directa ( mayor DS , mayor ES ).
Así se llega a la expresión matemática, en la que "n" es el tamaño de la muestra.
 
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Las razones matemáticas para utilizar comodenominador la raíz cuadrada del tamaño de la muestra escapan a la finalidad de este ensayo, nos basta con entender que tal artilugio aritmético no cambia la esencia de las ideas que hemos discutido.
Para trabajar matemáticamente con variables cualitativas, la estadística apela al recurso simple de contar las apariciones (frecuencia de aparición) de cada opción de la variable, ya que contamoscualidades y no valores cuantitativos.
Obtenidas las frecuencias de aparición en la muestra, la Estadística relaciona estas frecuencias entre sí de diversas maneras para trabajar con ellas (Riesgo, Odds , etc.)
Estas relaciones o proporciones resultan de referir un número a otro. Ese otro número es el utilizado como referencia.
Si de Riesgo o Prevalencia se trata, la relación o proporción seconstruye colocando en el numerador el número de Eventos contados y en el denominador el número total de referencia, el tamaño de la muestra . De esta manera se expresa, por ejemplo, que el Riesgo de muerte durante la internación por Infarto de miocardio (IAM) es de 0.1 o lo que es lo mismo 10% ó 10 / 100 . Con ello se dice que de cada 100 pacientes internados por IAM se mueren 10 pacientes. En realidadla muestra de estudio fue de 1040 pacientes y la cantidad de pacientes fallecidos fue de 104. El cálculo de 104/1040 arroja como resultado 0.1 o sus expresiones porcentuales.
En estos tratamientos matemáticos se capta rápidamente que cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, cuanto más cercano el tamaño de la muestra al total de la población, mayor será la probabilidad de que la relación halladasea verdadera, se percibe que el Error de muestreo, el error por "reclutamiento" azaroso sea menor.
Se ratifica la idea previa, a mayor tamaño de la muestra, menor error.
Estas relaciones proporcionales o, simplemente proporciones, aritméticamente, se calculan utilizando al tamaño de la muestra como denominador, como referente; luego la proporción hallada tiene relación inversa con el tamaño dela muestra. En un sentido aritmético estricto, se podría decir que a mayor tamaño de muestra, menor proporción; "Riesgo" si fuese esa la proporción estudiada. Esto carece de sentido porque es evidente que a mayor tamaño de la muestra, mayor número de eventos, mayor numerador; el resultado neto es una proporción más cercana a la verdadera.
En la expresión Riesgo, es mejor como idea interpretarque a mayor tamaño de muestra, menor Error en la estimación del Riesgo.
Por la construcción matemática del Riesgo, surge que el Error del Riesgo está en relación directa al valor calculado . En realidad se sigue vinculando al Error con el tamaño de la muestra y de manera inversa; mayor tamaño de muestra, menor error.
Si "P " es la proporción hallada en la muestra, la ecuación para calcular el...