TEMA 7: Introducción a la Bioestadística.

1. Estadística.

La estadística es el conocimiento utilizado para aprender de la experiencia, para ello, se suele utilizar números provenientes de medias que muestran variaciones entre los diferentes individuos.

La estadística tiene como base las diferentes variables que se pueden estudiar. A consecuencia de esto, la estadística es la ciencia que se encarga de la variabilidad, la medición de signos y síntomas.

Como consecuencia de que existen variables de diferentes naturalezas, tenemos presente diferentes métodos de medición.

2. Escalas de medición.

Se utilizan diferentes escalas para medir las distintas variables.

          ·         Escala Nominal.

La escala nominal es el nivel inferior de medida. Ante una variable solo se puede comprobar si son iguales o diferentes.

Ejemplo: Genero: Hombre o Mujer.

Los números se utilizan como meros nombres, se caracterizan por:

- No tienen ninguna de las propiedades aritméticas.

- Las categorías deben de ser exhaustivas y mutuamente excluyentes.

          

          ·        Escala Ordinaria.

Dados dos o más tipos de variables, podemos:

- Saber si son iguales o diferentes.

- Si son distintas, saber cuál es mayor.

Los números reflejan la relación de igualdad, desigualdad y orden. 

Ejemplo: El grado de mejoría de un paciente tras un tratamiento: Nula, leve, moderada, máxima.

Esto se debe a que no existe una escala cuantificada que permita decir el grado exacto de mejoría, por lo que no se pude realizar de forma matemática.

Características:

· No se puede establecer la cantidad de mejoría diferencial que un nivel.

· Se carece de información para determinar si entre unos niveles existe el mismo grado de mejoría que en otro.

· Solo podemos establecer un orden, el cual es una jerarquía. Información de igualdad o desigualdad.

            

              ·         Escala de intervalo.

Tiene las mismas características que las dos escalas anteriores.

Ejemplo: Temperatura: 36º, 37º, 38º.

El cambio de  temperatura que existe entre 36º y 37º es igual al que hay entre 40º y 41º, es decir 1ºC. En esta escala no se puede sacar razones o propiedades, ya que por ejemplo no se puede afianzar que 20ºC es el doble que 10ºC, ya que aunque numéricamente si lo sea, no lo es hablando de temperatura.

En esta escala se puede aplicar las estadísticas como: mediana, desviación y correlación.

·         Escala de razón.

Presenta las características de las tres escalas anteriores (misma información que las  tres escalas anteriores). Tiene el nivel más alto de mediación.

· Igualdad, desigualdad da lugar a identidad.

· La distancia es equivalente entre los intervalos.

· Tiene la ventaja adicional de poseer el 0 absoluto que es la ausencia de lo que se está estudiando.  

3. Tipos de variables.

- Cualitativas: estas le dan significado a propiedades que no pueden ser medidas. Estas variables son nominales ya que se miden con escalas nominales.

· Dicotómicas: tienen 2 niveles, todo lo que se responda con sí o no es considerado dicotómico.

            

            · Policotómicas: más de 2 categorías.

            

            · Ordinales: establecen un orden y jerarquía, dependiendo la diferencia de importancia y valor

    

            · Existen dos criterios: exhaustividad, en el cual puede ser clasificad en algún punto de la escala. Y exclusividad, en el que puede ser clasificado en un punto de la escala.

- Cuantitativas: son las que se utilizan para medir términos numéricos.

· Utiliza la escala intervalo/razón.

· Discretas: solo toman un número finito de valores. Son números enteros y aislados.

· Continuas: pueden valer cualquier número dentro de un rango. La unidad puede ser de forma infinita.

4. Variables: Representación de datos.

·         Tablas de frecuencia: son imágenes en las cuales se muestran los datos (columnas) y las categorías de las variables (filas).

·         Requisitos: ser autoexplicativa (fácil comprensión), título breve y claro, tienen que incluir las unidades de medida en cada cabecera y la base de las medidas relativas, indicar el lugar/fecha/fuente.

·         Frecuencia relativa: se divide la frecuencia absoluta entre el número total de la muestra          (0-1).

5. Variables continuas: representación de datos.

Se encarga de la definición de  intervalos y de los extremos de los intervalos (distancia entre los extremos).

Por otro lado realiza la media entre los dos valore extremos del intervalo.

6. Representación Gráfica.

Se caracteriza porque es una forma rápida de transmitir información numérica, son consideradas como las imágenes de las ideas (ya que representa gráficamente las conclusiones del estudio), facilita la comprensión escrita (orientación visual, sin reemplazar al texto). Como norma básica una gráfica tiene que ser visualmente clara.

• Reacciones locales más frecuentes:

Diagrama de barra: para medir una variable cualitativa, nominales y las policotómicas.           

Pictograma: para representar variables cualitativas.

Se expresan en el eje X las variables y en el eje Y las frecuencias.

• Histogramas y polígonos de frecuencia.

Histograma: es para variables continuas. En el eje X se representan los intervalos de las variables y en la Y la frecuencia.

Polígono de frecuencia: es el polígono que se forma al unir los distintos valores

Media: es el punto medio de cada intervalo. 

7. Gráfico.

• Gráfico de tronco y hojas: Formas de expresar variables cuantitativas, continúas particularmente.

• Gráfico de sectores: para trabajar con variables cualitativas. Ejemplo: dicotómicas.

• Gráfico para datos bidimensionales: para variables cuantitativas