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BIOESTADÍSTICA

Mg. Roger Grande Martínez

La investigación biológica se basa en la observación y en la

realización de experimentos con el objetivo de poner a prueba las

hipótesis científicas que intentan explicar las propiedades o el

funcionamiento de los seres vivos.

http://www.flickr.com/photos/ciat/4526589942/ http://www.bafrenz.com/birds/RTHuWeigh.htm La estadística es clave en todas las etapas de la investigación biológica: diseño de la investigación, obtención y procesamiento de datos y elaboración de conclusiones. La observación científica requiere siempre la medición cuidadosa de variables y el registro sistemático de datos.

¿Cuál es el efecto de X sobre Y? Por ejemplo: ¿Cuál es el efecto de la temperatura sobre la velocidad del movimiento de los cloroplastos en Elodea? La variable independiente es X (la temperatura) y la variable dependiente es Y (la velocidad del movimiento) Ciclosis en células de Elodea. Observa el vídeo: hAp://www.microscopy-u‐u k.org.uk/mag/ imgnocycloa3i.aviv00/ Elodea canadienses, una planta acuá - ca muy u- lizada en acuarios_._ hAp://www.flickr.com/photos/40964293@N07/ ▪ (^) Un experimento es cuando modificamos intencionadamente un factor (variable X)y buscamos el efecto que tiene sobre otro (variable Y). En los experimentos podemos identificar cuatro tipos de variables:

• (^) La variable independiente (que es la variable X).
• (^) La variable dependiente (que es la variable Y).
• (^) Otras variables que podemos controlar.
• (^) Otras variables que no podemos controlar. ▪ (^) inEnvestigación: todo experimento hay siempre una pregunta de
• (^) La variable independiente es la que se supone que causa el fenómeno estudiado.
• (^) La variable dependiente es el efecto que se observa y que podría estar causada por la variable 1) Experimentos

¿Cuál es el efecto de X sobre Y? Ejemplo de experimento: ¿Cuál es el efecto de la temperatura (VI) sobre la velocidad del movimiento de los cloroplastos en Elodea (VD)? Se busca una posible relación causa-‐u efecto. Para ello ambas variables han de ser medidas muy cuidadosamente.

• (^) ¿Cómo medirías la temperatura (VI)?
• (^) ¿Cómo podemos medir la velocidad de los cloroplastos (VD)? ¿Cuántas temperaturas diferentes (o rango) vas a probar? ¿Cómo medir la temperatura? ¿En qué unidades? ¿Con cuánta precisión? ¿Cómo conseguirlo? ¿Cómo medimos la velocidad de los cloroplastos y en qué unidades? Y además ¿cuántas veces debemos repetir el experimento para que los datos sean fiables?

▪ (^) Las investigaciones biológicas también pueden ser correlaciones entre conjuntos de datos. Una correlación es cuando tenemos series de datos de dos o más variables y las comparamos para ver si hay semejanzas o diferencias importantes entre ellas. No se busca una relación causa-‐u efecto, sino únicamente si hay alguna relación o correlación entre ellas. ▪ (^) Por ejemplo: ¿Existen diferencias significa - vas entre el tamaño de las hojas de un árbol cuando crece en zonas con poca intensidad de luz que cuando crece en zonas con mucha intensidad de luz? Elegimos dos zonas con dis- nta intensidades de luz (por ejemplo, una solana y una umbría) y medimos la longitud de las hojas en una muestra de árboles en ambos sitios 2) Correlaciones Haya ( Fagus sylva 1 ca ) y detalle de sus hojas y frutos hAp://es.wikipedia.org/wiki/ Archivo:BroadbilledHummingbird.jpg hAp://es.wikipedia.org/wiki/ Archivo:Rubythroathummer65.j pg ▪ (^) Otro ejemplo: ¿Existen diferencias significativas en el tamaño del pico o la masa del cuerpo de dos especies de colibríes?

TERMINOLOGÍA ESTADÍSTICA POBLACIÓN : Es el conjunto mayor de objetos (Universo) que poseen al menos una característica en común, cuyo estudio nos interesa de los cuales se desea información. Los elementos de este conjunto se denominan Unidades Estadísticas Muestra : Se define así a cualquier subconjunto de la población Datos Estadísticos : Es el valor obtenido como resultado de las observaciones de una variable. Los datos son expresados mediante una característica o atributo cuando la variable es cualitativa, y mediante un número cuando la variable es cuantitativa

• (^) La unidad de análisis (o caso) se refiere al qué o

quién objeto de investigación. Los indicadores

sociales se refieren, por lo general, a individuos,

hogares o viviendas.

• (^) Se relacionan con el planteamiento inicial de la

investigación

• (^) Para la selección de una muestra, lo primero que

debemos hacer es definir nuestra unidad de análisis

• (^) Una vez definidas, delimitamos la población Prof. Carlos Aguirre Macavilca

Las unidades de análisis pueden corresponder a las siguientes categorías o entidades:  (^) Personas.  (^) Grupos humanos.  (^) Poblaciones completas.  (^) Unidades geográficas determinadas.  (^) Eventos o interacciones sociales.  (^) Entidades intangibles, susceptibles de medir Prof. Carlos Aguirre Macavilca

Los datos brutos se procesan ya sea de forma numérica o gráfica. A lo largo de la presentación veremos ejemplos y cómo se calculan los estadísticos más frecuente:

• ‐u Media: es el valor característico de una serie de datos cuantitativos y se obtiene a partir de la suma de todos sus valores dividida entre el número de sumandos.
• ‐u Mediana: el valor central en un conjunto de datos ordenados.
• ‐u Moda: es el valor que se repite con una mayor frecuencia en una serie de datos.
• ‐u Diferencia %: Comparar datos expresando su diferencia en tanto por ciento. Sin embargo, en una distribución normal de datos, tan frecuente en Biología, la media, la moda y la mediana - en el mismo valor. El procesamiento estadístico se completa con:
• ‐u Desviación estándar
• ‐u Coeficiente de correlación
• ‐u Distribución normal

Procesamiento de los datos brutos: datos calculados

Según el - po de valores de las variables se utilizan más unas gráficas que otras:

Representación gráfica de los datos

Gráfico de barras (^) Se suele utilizar cuando no hay relación directa entre las barras consecutivas. Se deja un espacio entre las barras. Gráfico 1. Número de abejas que visitan cada color en un periodo de dos horas Ejemplos extraidos de IB Biology Student Guide for Un estudiante había leído acerca de experimentos sobre abejas y quería inves- gar las preferencias de color de la abeja. Colocó platos de cristal transparentes que contenían agua y azúcar pero con diferentes fondos de color y contó el número de abejas que visitan cada color durante un período de 2 horas al mediodía.

Un estudiante midió la longitud de 24 hojas de dos arbustos de laurel, uno que crece en un ambiente soleado y el otro en la sombra, y organizó los datos en intervalos como se muestra en la siguiente tabla. Histograma Tabla. Frecuencia de las longitudes de las hojas de laurel al sol y a la sombra Ejemplos extraidos de IB Biology Student Guide for Internal Assessment. OSC,

Representación gráfica de los datos

Gráfico lineal Se^ suele^ utilizar^ para^ visualizar^ los^ datos^ de^ un^ experimento con una variable independiente (VI) y otra dependiente (VD). Por ejemplo para ver cómo cambia una variable a lo largo del tiempo. Ejemplos extraidos de IB Biology Student Guide for Internal Assessment. OSC, En un ensayo clínico (experimento) se estudia el efecto de un medicamento (VI) sobre la evolución de la enfermedad de un paciente. Para ello medimos dos variables dependientes, su masa y sus pulsaciones durante un periodo de 26 días.

Representación gráfica de los datos

Gráfico de dispersión Se suelen utilizar para ver si hay alguna correlación entre dos series de datos que deseamos comparar. A los puntos se les suele agregar una línea de tendencia o de ajuste que facilita la comprensión. Ejemplos extraidos de IB Biology Student Guide for Internal Assessment. OSC, 2008.

Gráfico de sectores o circular Este tipo de gráfico es útil para mostrar distintas proporciones sobre un total. Tabla. Número de personas con diferentes grupos sanguíneos en Inglaterra y en Noruega