-introducción.


Bioestadística en enfermería.

¿Para qué estudiar bioestadística en enfermería?



La primera razón es que la información numérica está en todas partes. Por ejemplo en los periódicos, revistas de noticias o de interés general, revistas de enfermería y de ciencias de la salud en general, informes de investigación en salud, noticias de televisión, radio, etc., se encuentra gran información numérica. Para ser consumidores educados en esta información, es necesario poder leer las tablas y gráficas, así como entender el análisis de la información numérica.
Una segunda razón es que las técnicas estadísticas se utilizan para tomar decisiones que afectan nuestra vida y nuestro ejercicio profesional.

Una tercera razón es que el conocimiento de los métodos estadísticos ayuda a entender cómo se toman las decisiones y a comprender de qué manera nos afectan a nivel personal, profesional, institucional y social.

En cualquier línea del trabajo enfermero es preciso tomar decisiones en las que el entendimiento del análisis de datos es de mucha utilidad.



La estadística nos va a ayudar a seleccionar las conclusiones generales más adecuadas a partir de datos parciales y representativos.


Conceptos básicos. :D

¿Qué es estadística?

Es la rama de las Matemáticas que se va a encargar de Recopilar, Organizar, y Procesar datos con el fin de inferir las características de la población objetivo.

¿Qué es bioestadística?

La bioestadística es una ciencia que se dedica principalmente a lo que es la investigacion de bases principalmentes cuantitativas permitiendote tener unas proyecciones mas globales de un tema o una investigación que estes iniciando, es una base de analisis para la investigacion relacionada sobre todo a las ciencias de la salud que te permite en muchos casos tener una abse para la epidemiologia teneiendo en cuenta la frecuencia de enfermedades y los grupos de riesgo basandote sobre todo en probabilidades y datos.

¿ Cuáles son los tipos de estadística?



  • Descriptiva: Es la técnica que se va a encargar de la recopilación, presentación, tratamiento y análisis de los datos, con el objeto de resumir, describir las características de un conjunto de datos y por lo general toman forma de tablas y gráficas. 

  • Inferencia Estadística: Técnica mediante la cual se sacan conclusiones o generalizaciones acerca de parámetros de una población basándose en el estadígrafo o estadígrafos de una muestra de población. 


Otros conceptos importantes.

POBLACIÓN: Es el conjunto de todos los posibles elementos que intervienen en un experimento o en un estudio.

CENSO: Al estudio completo de la población.

TIPOS DE POBLACIÓN: 
POBLACIÓN FINITA: Es aquella que indica que es posible alcanzarse o sobrepasarse al contar.

Es aquella que posee o incluye un número limitado de medidas y observaciones.

POBLACIÓN INFINITA: Es infinita si se incluye un gran conjunto de medidas y observaciones que no pueden alcanzarse en el conteo.
Son poblaciones infinitas porque hipotéticamente no existe límite en cuanto al número de observaciones que cada uno de ellos puede generar.

MUESTRA: Un conjunto de medidas u observaciones tomadas a partir de una población dada. Es un subconjunto de la población.

MUESTRA REPRESENTATIVA: Un subconjunto representativo seleccionado de una población de la cual se obtuvo.

MUESTREO: Al estudio de la muestra representativa.

PARÁMETRO: Son las características medibles en una población completa. Se le asigna un símbolo representado por una letra griega.

ESTADÍSTICO O ESTADÍGRAFO: Es la medida de una característica relativa a una muestra. La mayoría de los estadísticos muestrales se encuentran por medio de una fórmula y suelen asignárseles nombres simbólicos que son letras latinas.

DATOS ESTADÍSTICOS (VARIABLES): Los datos son agrupaciones de cualquier número de observaciones relacionadas.

Para que se considere un dato estadístico debe tener 2 características:

a) Que sean comparables entre sí.
b) Que tengan alguna relación.

VARIABLE: Una característica que asume valores.
CLASES DE DATOS:
VARIABLE CUANTITATIVA O ESCALAR: Será una variable cuando pueda asumir sus resultados en medidas numéricas.
VARIABLE CUANTITATIVA DISCRETA : Es aquella que puede asumir sólo ciertos valores, números enteros.

Ejemplo: El número de estudiantes (1,2,3,4)

VARIABLE CUANTITATIVA CONTINUA: Es aquella que teóricamente puede tomar cualquier valor en una escala de medidas, ya sea entero o fraccionario.

Ejemplo : Estatura : 1.90 m

VARIABLES CUALITATIVAS O NOMINALES: Cuando no es posible hacer medidas numéricas, son susceptibles de clasificación.

Ejemplo: Tipos de enfermedad, color de piel en un recién nacido.

EXPERIMENTO: Es una actividad planificada, cuyos resultados producen un conjunto de datos.

Es el proceso mediante el cual una observación o medición es registrada. 

Tallo y hojas.

¿Qué es el diagrama de tallo y hojas?



El Diagrama de Tallo y Hoja, a pesar de no ser un gráfico definitivo para la presentación de datos, es fácil y rápido para realizar a mano, con el se puede dar una mirada no pulida de los datos.



¿Qué podemos concluir al ver este gráfico?


  1. El valor característico de la distribución (Promedio, moda, etc)
  1. La forma general de la distribución (simetría, asimetría a la derecha, asimetría a la izquierda)

  1. Grado de dispersión respecto del valor característico
  1. Outlier (Observaciones individuales que se escapan del patrón general de los datos)

  1. Huecos(hoyos) en los datos

  1. Cantidad de peaks



¿Como construirlo?



En un gráfico de tallo y hoja cada valor de datos es partido en "un tallo" "y una hoja". "La hoja" es por lo general el último dígito del número y los otros dígitos a la izquierda "de la hoja" forman "el tallo". Por ejemplo, el número 136 sería partido como:TALLO: 13HOJA: 6

  1. Puede ordenar los datos de menor a mayor, esto ayudara a la organización de los datos (Opcional)
  1. Separe cada número en un tallo y una hoja.

  1. Agrupe los números con los mismos tallos. Ponga los tallos en una lista en orden creciente.
Veamos un Ejemplo con los siguientes 15 datos:
35, 36, 38, 40, 42, 42, 44, 45, 45, 47, 48, 49, 50, 50, 50



Tablas de distribución de frecuencias.

Se le llama distribución de frecuencias a la agrupación de datos en categorías mutuamente excluyentes que indican el número de observaciones en cada categoría. Esto proporciona un valor añadido a la agrupación de datos. La distribución de frecuencias presenta las observaciones clasificadas de modo que se pueda ver el número existente en cada clase. Estas agrupaciones de datos suelen estar agrupadas en forma de tablas.

Tipos de frecuencia.

Frecuencia absoluta

La frecuencia absoluta es el número de veces que aparece un determinado valor en un estudio estadístico. Se representa por ni. La suma de las frecuencias absolutas es igual al número total de datos, que se representa por N. Para indicar resumidamente estas sumas se utiliza la letra griega Σ (sigma mayúscula) que se lee suma o sumatoria.

Frecuencia relativa

La frecuencia relativa es el cociente entre la frecuencia absoluta de un determinado valor y el número total de datos. Se puede expresar en tantos por ciento y se representa por fi. La suma de las frecuencias relativas es igual a 1.

Frecuencia acumulada

La frecuencia acumulada es la suma de las frecuencias absolutas de todos los valores inferiores o iguales al valor considerado.

Frecuencia relativa acumulada

La frecuencia relativa acumulada es el cociente entre la frecuencia acumulada de un determinado valor y el número total de datos. Se puede expresar en tantos por ciento. Ejemplo:
Durante la primer semana del mes de  julio, en el área de pediatría se han registrado las siguientes temperaturas en niños ingresados al hospital.
36.5, 35, 37, 37.5, 36.5, 36, 38, 39.5, 36, 36, 37, 36.5, 37, 38.5, 36, 36.5, 36.8, 37, 36.9, 38, 36.5, 36.5.
En la primera columna de la tabla colocamos la variable ordenada de menor a mayor, en la segunda hacemos el recuento y en la tercera anotamos la frecuencia absoluta.

* HISTOGRAMA

es una representación gráfica de una variable en forma de barras, donde la superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados. En el eje vertical se representan las frecuencias, y en el eje horizontal los valores de las variables, normalmente señalando las marcas de clase, es decir, la mitad del intervalo en el que están agrupados los datos.

Se utiliza cuando se estudia una variable continua, como franjas de edades o altura de la muestra, y, por comodidad, sus valores se agrupan en clases, es decir, valores continuos. 

 *Polígono de frecuencias

Es un gráfico de líneas que se usa para presentar las frecuencias absolutas de los valores de una distribución en el cual la altura del punto asociado a un valor de las variables es proporcional a la frecuencia de dicho valor. 






1 comentario:

  1. :D Buena información.
    Pasen por nuestro blog
    http://bioestadisticafen.blogspot.mx

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