Bioestadistica MAPAS, Esquemas y mapas conceptuales de Bioestadística

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• Mapa conceptuales de Fundamentos

de Estadística y Método Descriptivo

Jordan Alexander López Avilez

Grupo: MED-S-CO- 3 - 3

Docente: Ing. Falconi San Lucas Sara Del Rocio

Estadística La estadística se ocupa de los métodos científicos que se utilizan para recolectar, organizar, resumir, presentar y analizar datos así como para obtener conclusiones válidas y tomar decisiones razonables con base en este análisis. El término estadística también se usa para denotar los datos o los números que se obtienen de esos datos; por ejemplo, los promedios. Así, se habla de estadísticas de empleo, estadísticas de accidentes, etcétera.

Una variable es un símbolo; por ejemplo, X , Y , H , x o B , que puede tomar cualquiera de los valores de determinado conjunto al que se le conoce como dominio de la variable. A una variable que sólo puede tomar un valor se le llama constante

Una variable que

puede tomar

cualquiera de los

valores entre dos

números dados es una

variable continua ; de lo

contrario es una

variable discreta.

Variables

Los datos descritos

mediante una variable

discreta son datos

discretos y los datos

descritos mediante una

variable continua son

datos continuos.

Un ejemplo de datos

discretos es la cantidad

de hijos que tiene cada

una de 1 000 familias, en

tanto que un ejemplo de

datos continuos son las

estaturas de 100

estudiantes

universitarios. En

general, una medición

proporciona datos

continuos; en cambio,

una enumeración o un

conteo proporciona datos

discretos.

Algunos conjuntos de datos consisten en

números (como estaturas de 66 y 72

pulgadas), mientras que otros son no

numéricos (como los colores de ojos

verde y café).

Cuantitativo y Cualitativo Ejemplos

1. Datos cuantitativos:

Los pesos de las

supermodelos.

2. Datos cualitativos: El

género (hombre/mujer) de

atletas profesionales.

Cuando se trabaja con datos cuantitativos, es importante utilizar las unidades de medida apropiadas, tales como dólares, horas, pies, metros y otras. Debemos ser especialmente cuidadosos para observar aquellas referencias como “todas las cantidades están en miles de dólares ” o “todos los tiempos están eIgnorar unidades de medida como éstas podría llevar a conclusiones incorrectas. n centésimas de segundo ” o “las unidades están en kilogramos ”.

Cuantitativo y Cualitativo

Datos cuantitativos

Consisten en números que

representan conteos o

mediciones.

Datos cualitativos

(o categóricos o de atributo ) se

dividen en diferentes categorías

que se distinguen por alguna

característica no numérica

Niveles de medición

• Nivel de medición nominal son los datos consistentes exclusivamente en nombres, etiquetas o categorías que no pueden acomodarse según un esquema de orden (por ejemplo, de bajo a alto). - Los datos están en el nivel de medición ordinal cuando pueden acomodarse en algún orden, aunque no es posible determinar diferencias entre los valores de los datos o tales diferencias carecen de significado. 1. Sí/no/indeciso: Respuestas de sí, no e indeciso en una encuesta. 2. Colores: Los colores de automóviles conducidos por estudiantes universitarios (rojo, negro, azul, blanco y otros).

El nivel de medición de intervalo se parece al nivel ordinal, pero con la propiedad adicional de que la diferencia entre dos valores de datos cualesquiera tiene un significado. Sin embargo, los datos en este nivel no tienen un punto de partida inherente ( natural) desde cero (donde nada de la cantidad esté presente).

El nivel de medición de razón se parece al nivel de intervalo,

aunque tiene la propiedad adicional de que sí tiene un punto

de partida o cero inherente (donde cero indica que nada de la

cantidad está presente). Para valores en este nivel, tanto las

diferencias como las proporciones tienen significado.

1. Temperaturas: Las temperaturas corporales de 98. 2 °F y

98. 6 °F son ejemplos de datos en este nivel de medición. Tales

valores están ordenados,

y podemos determinar su diferencia de 0. 4 °F. Sin embargo, no

existe un punto de partida natural.

El valor de 0°F quizá parezca un punto de partida, pero es

arbitrario y no representa la ausencia total de calor. Como 0°F

no es un punto de partida desde cero natural, es erróneo decir

que 50°F es dos veces más caliente que 25°F.

1. Pesos: Los pesos (en quilates) de anillos

engastados con diamante ( 0 efectivamente

representa ausencia de peso y 4 quilates es dos

veces el peso de 2 quilates).

2. Precios: Los precios de los libros de texto

universitarios ($ 0 efectivamente representa

ningún costo y un libro de $ 90 es tres veces

más costoso que un libro de $ 30 )

Población Las poblaciones pueden ser finitas o infinitas. Por ejemplo, la población que consta de todos los pernos producidos determinado día en una fábrica es finita, en tanto que la población que consta de todos los resultados (cara o cruz) que se pueden obtener lanzando una y otra vez una moneda es infinita. Población Si^ la^ muestra^ es^ representativa^ de^ la población, el análisis de la muestra permite inferir conclusiones válidas acerca de la población. A la parte de la estadística que se ocupa de las condiciones bajo la cuales tales inferencias son válidas se le llama estadística inductiva o inferencial. Como estas inferencias no pueden ser absolutamente ciertas, para presentar estas conclusiones se emplea el lenguaje de la probabilidad. Población es la colección completa de todos los elementos (puntuaciones, personas, mediciones, etcétera) a estudiar. Se dice que la colección es completa, pues incluye a todos los sujetos que se estudiarán.

Moda La moda de un conjunto de números es el valor que se presenta con más frecuencia; es decir, es el valor más frecuente. Puede no haber moda y cuando la hay, puede no ser única.

Moda (de un conjunto de datos, que suele

denotarse como M ): valor que ocurre con mayor

frecuencia.

● Cuando dos valores ocurren con la misma

frecuencia y ésta es la más alta, ambos valores son

modas, por lo que el conjunto de datos es bimodal.

● Cuando más de dos valores ocurren con la

misma frecuencia y ésta es la más alta, todos los

valores son modas, por lo que el conjunto de datos

es multimodal.

● Cuando ningún valor se repite, se dice que no

hay moda.

EJEMPLO Calcule las modas de los siguientes conjuntos de

datos.

a. 5.40 1.10 0.42 0.73 0.48 1.

b. 27 27 27 55 55 55 88 88 99

c. 1 2 3 6 7 8 9 10

SOLUCIÓN

a. El número 1.10 es la moda, ya que es el valor que ocurre

con mayor frecuencia.

b. Los números 27 y 55 son modas, ya que ambos ocurren

con la frecuencia más alta. Este conjunto de datos es

bimodal, porque tiene dos modas.

c. No hay moda, ya que ningún valor se repite.

Muestreo

Teoría del muestreo

La teoría del muestreo es el estudio de la relación que existe

entre una población y las muestras que se obtienen de esa

población. La teoría del muestreo se emplea en muchos

contextos. Por ejemplo, en la estimación de cantidades

poblacionales desconocidas (como la media y la varianza

poblacionales), a las que se les conoce como parámetros

poblacionales o simplemente parámetros , a partir de las

correspondientes cantidades muéstrales (como la media y

la varianza muéstrales), a menudo conocidas como

estadísticos muéstrales o simplemente estadísticos.