SEMINARIO Y ESTADÍSTICA TIC : SEMANA 4

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA E INFERENCIAL

Este seminario estuvo dedicado al repaso de los puntos más importantes del la asignatura de Estadística que habíamos visto en clase teóricamente. Además aprendimos a comprender los resultados de los datos que introducimos en el programa EPIINFO, para la interpretación a la hora de realizar nuestro trabajo de investigación final.

MEDIDAS DESCRIPTIVAS

Las medidas descriptivas son valores numéricos calculados a partir de la muestra y que nos resumen la información conocida en ella. Existen diferentes tipos:

1. Posición: dividen un conjunto ordenado de datos agrupados con la misma cantidad de individuos:

- Cuartiles: Divide a la población en 4 grupos con el mismo número de inidviduos.

- Percentiles: Son 99 valores que dividen en cien partes iguales el conjunto de datos ordenados.

- Deciles: Divide a la población en diez grupos con el mismo número de individuos.

2. Centralización: Indican valores con respecto a los que los datos parecen agruparse:

- Media: es el promedio aritmético de las observaciones. Es el coeficiente entre la suma de los datos y el número total de ellos.

- Mediana: Es el valor que separa por la mitad las observaciones de menor a mayor, de tal forma que el 50% de éstas son menores que la mediana y el otro 50% son mayores. Si el número total de los datos es impar, la mediana será el valor central, se es par tenemos como mediana la media aritmética de los valores centrales.

-Moda: es el valor de la variable que más veces se repite, aquel cuya frecuencia absoluta es mayor. No tiene por qué ser única.

Si hay dos datos modales, se denomina bimodal. Si son mas de dos: multimodal.

3. Dispersión: Indican la mayor o menos concentración de los datos con respecto a las medidas de centralización:

- Varianza: es el primedio del cuadrado de las distancias entre cada observación y la media aritmética del conjunto de observaciones.

- Desviación Típica

- Coeficiente de variación

- Rango: es la diferencia entre el valor de las observaciones mayor y el menor.

4. Forma; asimetría o apuntamiento o curtosis.

La distribución es simétrica cuando su mediana, moda y su media aritmética coinciden

La distribución es asimétrica a la derecha si las frecuencias (absolutas o relativas) descienden más lenta,ente por la derecha que por la izquierda.

Curtosis: miden la mayor o cantidad de datos que se agrupan en torno a la moda. Hay tres tipos de de distribuciones según su grado de curtosis:

- Dis. Mesocúrtica: presentan un grado de concentración medio alrededor de los valores centrales de la variable, es decir, el mismo que presenta una distribución normal.

- Dis. Leptocúrtica: presentan un elevado grado de concentración alrededor  de los valores centrales de la variable.

-Dis. Platicúrtica: presenta un reducido grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable.

ESTADÍSTICA INFERENCIAL

TEORÍA

Hipótesis nula: No existen relación significativa entre las dos variables.

Hipótesis alternativa: Existen relación significativa entre las dos variables.

Error tipo alfa:Error que el investigador comete cunado rechaza la hipótesis nula cuando esta es verdadera.

Error tipo beta: Error que el investigador comete cuando no rechaza la hipótesis nula siendo esta falsa

¿CUÁL ES LA PROBABILIDAD DE QUE LA DIFERENCIA OBSERVADA EN EL ESTUDIO SE DEBA AL AZAR?

La utilidad de la p es una medida de la influencia del azar en la posible asociación entre las

variables analizadas, este azar debe ser siempre contemplado, evaluado y cuantificado

mediante el valor de la p. 

Una p < 0,05 indica que en menos de 5 veces de cada 100 que repitiéramos el mismo  estudio, nuestro resultado se debería al AZAR.

 Cuanto mayor sea la p (p > 0,1) más fuerte y segura será la evidencia a favor de la hipótesis nula (igualdad).

El valor de la p no es un indicador de fuerza de asociación, ni tampoco de su importancia clínica.

PRUEBAS DE ESTUDIO SEGÚN LAS VARIABLES

CHI CUADRADO