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UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL
DE LOS LLANOS CENTRALES RÓMULO GALLEGOS
ÁREA DE CIENCIAS DE LA SALUD
PROGRAMA NACIONAL DE FORMACIÓN-HISTOCITOTECNOLOGÍA
SAN JUAN DE LOS MORROS. - EDO. GUÁRICO
POLÍTICA DE SALUD BIOESTADÍSTICA
SECCIÓN 2 – TRAYECTO I.
BIOESTADÍSTICA
Facilitador: Integrantes: Alejandra Ceballos Viki Zambrano CI: 31946567 Nairovis Pérez CI: 30276571 Madelin Nuñez CI: 31910501 Celianys Morales CI: 31187463 Oriana Medina CI: 27238104 Carla Torrealba CI: 33214120
Abril, 2025
1. Bioestadística: Es una de las ramas del extenso campo de la estadística. La estadística es la disciplina interesada en la organización y el resumen de datos, y la obtención de conclusiones acerca de las características de algún conjunto de personas o cosas, cuando sólo una porción de estas características está disponible para su estudio. Bioestadística, por lo tanto, es una de las áreas de la estadística que trata principalmente con las ciencias biológicas y las disciplinas relacionadas con la medicina y la salud. 2. Tipos de bioestadística: ● Estadística descriptiva e inferencial: Las disciplinas de estadística y la bioestadística están conformadas por dos componentes. El primer componente se refiere a la estadística descriptiva, mientras que el segundo se llama estadística inferencial. La estadística descriptiva está formada por varias técnicas utilizadas para resumir la información contenida en un conjunto de datos. Ejemplo; se realiza un estudio para determinar los niveles séricos de plomo de 150 niños que viven en las casas más viejas de un vecindario urbano en particular. Si se investigara los hallazgos de este estudio, obtendría una lista de los resultados de las pruebas individuales. De tal forma, se reportaría que el primer resultado mostró un nivel de 20 mcg/dl (microgramos por decilitro, también designados como g/dl o como ug/dl), mientras que el segundo arrojó un nivel de 25 mcg/dl, y así sucesivamente. Después de incluir en la lista los 150 resultados de la prueba, es probable que el investigador alcanzara a comprender un poco de la información obtenida. Tal información no resumida abrumaba la habilidad del oyente para llegar a una conclusión significativa. Una respuesta más útil podría ser: “El promedio de los niveles séricos de plomo encontrados en los niños incluidos en el estudio fue de 30 mcg/dl.” Otros resúmenes podrían incluir los valores más altos y los más bajos, así como varias representaciones gráficas de los datos. La estadística descriptiva se ocupa exactamente de lo que implica el término: descripción de datos. Los investigadores podrán obtener fácilmente los resúmenes de los datos relacionados con los elementos de una muestra (estadísticos), a diferencia de lo que sucede con los datos relacionados con la población (parámetros). En contraste con la estadística descriptiva, la estadística inferencial está conformada por varias técnicas utilizadas para proveer información acerca de los valores de los parámetros basados en observaciones hechas sobre los valores de los estadísticos. Los sondeos de opinión son un ejemplo común de esta forma de inferencia. En un sondeo de opinión, una muestra de opiniones obtenidas de un grupo de personas relativamente pequeño es utilizada para arrojar conclusiones sobre las opiniones de alguna población. Por ejemplo, se podría preguntar a 1,000 personas si favorecen o no un determinado plan de salud que se administra a nivel federal. Si el 65% de los sondeos de opinión fueran favorables, entonces el encuestador intentaría utilizar esta información para obtener conclusiones sobre la proporción de opiniones favorables en todo el país. 3. Conceptualizaciones: La bioestadística es una rama de la estadística que se ocupa de problemas planteados dentro de las ciencias biológicas. Incluye no sólo el análisis estadístico de datos biológicos sino también el uso de numerosos procedimientos o algoritmos de cálculo y computación para el análisis de
El concepto de población es a menudo mucho más abstracto de lo que implica la discusión anterior. Por ejemplo, en un ensayo clínico la población podría estar constituida por las presiones sanguíneas de todos los varones con más de 65 años de edad, quienes alguna vez tomarán un nuevo medicamento contra la hipertensión. En estas circunstancias sería imposible enumerar la población, debido a que nadie conoce con exactitud quién tomará el nuevo medicamento y quién no. Por el contrario, la muestra casi siempre se define mejor. En un estudio sobre la eficacia del fármaco, el medicamento podría administrarse a 50 hombres con más de 65 años, quienes seguirán el protocolo del estudio. En este caso, la muestra se define con facilidad, ya que es posible identificar a las personas que están o no en la muestra. En un entorno típico para este estudio, los investigadores medirían u observarán las características que conforman la muestra y tendrían que registrarlas como datos. Sin embargo, no sucedería lo mismo con la población. En el caso de una universidad grande, sería impráctico medir las presiones sanguíneas del cuerpo estudiantil entero, pero es absolutamente factible tomar medidas de una muestra de 50 presiones sanguíneas. Los conceptos de parámetros y estadísticos están relacionados de manera muy estrecha con los de poblaciones y muestras. Un parámetro se define como cualquier resumen de los elementos de una población, mientras que el resumen de los elementos de una muestra se conoce como estadístico. (No hay que confundir la palabra “estadístico” cuando se emplea en este sentido, con “estadística”, que se utiliza para referirse a la disciplina de estudio. De nuevo, el contexto generalmente aclara el significado. De acuerdo con estas definiciones, entonces, el promedio de las presiones sanguíneas de todos los estudiantes de la universidad mencionada sería un parámetro, mientras que el promedio de las presiones sanguíneas de los estudiantes de un grupo en particular de esa universidad sería un estadístico. Asimismo, la mediana de las presiones sanguíneas de todos los hombres por arriba de 65 años de edad, que alguna vez tomarán el medicamento contra la hipertensión, sería un parámetro; mientras que la mediana de las presiones sanguíneas de los 50 hombres que participaron en el estudio sería un estadístico. Para obtener el valor de un parámetro o de un estadístico, se deben medir u observar los elementos de la población o muestra correspondiente, registrar estas medidas y observaciones en forma de datos, después realizar el resumen de tales datos. Un punto importante que se deduce de lo mencionado arriba es que los valores de los parámetros generalmente no están disponibles para el investigador, mientras que los valores de los estadísticos son fácilmente localizables. La distinción entre parámetros y estadísticos es tan fundamental para el pensamiento estadístico, que generalmente se utilizan dos convenciones diferentes para su representación. Los parámetros se representan con letras griegas, mientras que los estadísticos se representan con el alfabeto romano o algunos de sus caracteres. Por ejemplo, el promedio (o media) de una población a menudo se designa con la letra griega m (pronunciada “mu”) mientras que el mismo resumen de datos de una muestra se representa mediante x – (“x barra”). Una segunda con denominación representa los parámetros con letras mayúsculas del alfabeto romano y coloca un carácter, llamado “sombrero”, sobre la(s) misma(s) letra(s) para representar estadística. Un ejemplo de esta convención es el uso de R R para representar el parámetro de la razón de riesgo, que se lee “RR sombrero”, para representar el estadístico.
5. Métodos: Los métodos de bioestadística son un conjunto de herramientas estadísticas aplicadas al análisis de datos biológicos, médicos y de salud. Se dividen en 5 métodos fundamentales.
● Métodos descriptivos: Los métodos descriptivos en bioestadística son técnicas utilizadas para resumir, organizar y presentar datos de manera clara y significativa, con el objetivo de describir las características principales de un conjunto de información relacionada con estudios biológicos, médicos o de salud. Estos métodos no realizan inferencias ni pruebas de hipótesis, sino que se centran en proporcionar una visión general de los datos mediante medidas numéricas (como promedios, dispersión y posición) y representaciones gráficas (como histogramas, diagramas de caja y gráficos de barras). Su función es facilitar la comprensión de la distribución, variabilidad y tendencias de las variables analizadas, permitiendo identificar patrones, valores atípicos o posibles errores en los datos antes de aplicar técnicas estadísticas más avanzadas. En esencia, los métodos descriptivos son el primer paso en el análisis de datos, ya que transforman información cruda en un formato interpretable para investigadores y profesionales de la salud.
● Métodos Inferenciales: Son técnicas estadísticas que permiten generalizar conclusiones desde una muestra hacia una población más amplia, utilizando principios probabilísticos y modelos matemáticos para estimar parámetros, evaluar hipótesis y tomar decisiones con un nivel de confianza determinado. Estos métodos superan la simple descripción de datos al incorporar la variabilidad aleatoria y cuantificar la incertidumbre en los resultados, siendo esenciales en investigación médica y en salud pública. Entre sus principales aplicaciones destacan: la comparación de tratamientos en ensayos clínicos mediante pruebas como la t de Student o ANOVA, la identificación de factores de riesgo a través de modelos de regresión, la evaluación de pruebas diagnósticas calculando su sensibilidad y especificidad, y la predicción de desenlaces clínicos usando técnicas de análisis de supervivencia. Además, permiten establecer asociaciones causales en estudios epidemiológicos y optimizar intervenciones sanitarias mediante el cálculo de intervalos de confianza para parámetros clave. Su correcta aplicación garantiza el rigor científico en la interpretación de datos biomédicos, transformando la evidencia empírica en conocimiento aplicable para la toma de decisiones clínicas y de salud pública, siempre considerando los límites de la inferencia estadística y los supuestos metodológicos requeridos.
● Métodos de probabilidad: Son herramientas matemáticas que cuantifican la incertidumbre asociada a fenómenos aleatorios en el ámbito de la salud, permitiendo modelar el comportamiento de variables biológicas y médicas mediante distribuciones teóricas (como la normal, binomial o Poisson) que describen sus patrones de ocurrencia. En bioestadística, estos métodos sustentan tanto el análisis descriptivo como inferencial, proporcionando el marco teórico para calcular la verosimilitud de eventos clínicos, evaluar riesgos epidemiológicos y tomar decisiones bajo condiciones de incertidumbre.
Referencias bibliográficas
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