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Bioestadistica tema1, Apuntes de Química

Asignatura: Química, Profesor: , Carrera: Veterinaria, Universidad: UMU

Tipo: Apuntes

2016/2017

Subido el 09/07/2017

escrapy
escrapy 🇪🇸

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RESUMEN TEMA 1 BIOESTADÍSTICA
Estadística descriptiva: Es el resumen de los datos y su representación grafica.
Estadística inferencial: Es la encargada de estimar ciertas cantidades de interés a partir de los
datos.
Datos: son todas aquellas unidades de información relevantes a la hora de hacer un estudio
estadístico, constituyen la materia prima de trabajo de la bioestadística-
Unidades experimentales (muestra): son todos aquellos individuos que albergan información
sobre el objeto de interés de nuestro estudio y que por ello son incluidos en éste.
Variables: son todas aquellas características que resultan de interés de las unidades
experimentales y que se incluyen en el estudio estadístico para su análisis.
Variables Aleatorias: no somos incapaces de predecir qué valores tomará en cada animal.
Variables cuantitativas: Responden a la pregunta ¿cuanto?, y pueden ser expresadas
numericamente.
continuas: Podrán tomar cualquier valor (entero o no) dentro de un rango
determinado de valores.
discretas: Solo podrán tomar ciertos valores concretos (habitualmente números
enteros).
Variables cualitativas o categóricas: Responden a la pregunta ¿de qué tipo?
Pueden tomar cualquier valor, numérico o de cualquier otro tipo. Cada uno de los posibles
valores que puede tomar estos tipos de variables de dicen Categoríıas-
ordinales: Admiten una ordenación lógica.
nominales: NO admiten ningún tipo de ordenación lógica.
Ejemplos:
Color de ojos; Cualitativo nominal.
Peso de un animal: Cuantitativa continua
Raza de un caballo: Cualitativa nominal.
Temperatura corporal de un animal: Cuantitativa continua.
Día de la semana en que se realiza una analítica: Cualitativa ordinal.
Número de crías en un parto: Cuantitativa discreta.
Marca del último pienso comprado: Cualitativa nominal.
Grado de satisfacción ante un nuevo tratamiento (mejor que el anterior, similar al
anterior, peor que el anterior): Cualitativa ordinal.
Número de fracturas anteriores: Cuantitativa discreta.
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RESUMEN TEMA 1 BIOESTADÍSTICA

Estadística descriptiva: Es el resumen de los datos y su representación grafica. Estadística inferencial: Es la encargada de estimar ciertas cantidades de interés a partir de los datos. Datos: son todas aquellas unidades de información relevantes a la hora de hacer un estudio estadístico, constituyen la materia prima de trabajo de la bioestadística- Unidades experimentales (muestra): son todos aquellos individuos que albergan información sobre el objeto de interés de nuestro estudio y que por ello son incluidos en éste. Variables: son todas aquellas características que resultan de interés de las unidades experimentales y que se incluyen en el estudio estadístico para su análisis. Variables Aleatorias: no somos incapaces de predecir qué valores tomará en cada animal. Variables cuantitativas: Responden a la pregunta ¿cuanto?, y pueden ser expresadas numericamente.

  • continuas: Podrán tomar cualquier valor (entero o no) dentro de un rango determinado de valores.
  • discretas: Solo podrán tomar ciertos valores concretos (habitualmente números enteros). Variables cualitativas o categóricas: Responden a la pregunta ¿de qué tipo? Pueden tomar cualquier valor, numérico o de cualquier otro tipo. Cada uno de los posibles valores que puede tomar estos tipos de variables de dicen Categoríıas-
  • ordinales: Admiten una ordenación lógica.
  • nominales: NO admiten ningún tipo de ordenación lógica. Ejemplos:
  • Color de ojos; Cualitativo nominal.
  • Peso de un animal: Cuantitativa continua
  • Raza de un caballo: Cualitativa nominal.
  • Temperatura corporal de un animal: Cuantitativa continua.
  • Día de la semana en que se realiza una analítica: Cualitativa ordinal.
  • Número de crías en un parto: Cuantitativa discreta.
  • Marca del último pienso comprado: Cualitativa nominal.
  • Grado de satisfacción ante un nuevo tratamiento (mejor que el anterior, similar al anterior, peor que el anterior): Cualitativa ordinal.
  • Número de fracturas anteriores: Cuantitativa discreta.
  • Frecuencias absolutas (fa): número de ocasiones en las que se ha dado cada una de las categorías de la variable que queramos resumir (las veces que se repite).
  • Frecuencias relativas (fr) la proporción de veces que se ha dado cada uno de las categorías de la variable. fr =fa / Número de unidades experimentales
  • Tabla de frecuencias MEDIDA DE CONCENTRACIÓN Moda; Valor que se repita un mayor número de veces. Media: Se suman todos los valores y se divide entre el número de valores que haya. Mediana. La mitad de los valores de la variable son inferiores a él y la otra mitad son superiores. Si el número de datos en la muestra es impar será el valor central de la muestra ordenada. Si el número de datos es par la mediana se define como la media de los dos valores centrales de la muestra ordenada. MEDIDAS DE ORDEN Mínimo: El menor valor. Máximo: El el valor mayor. Percentil al p%. El valor que cumple que el p% de las observaciones de la muestra son inferiores a él (y por tanto el resto son superiores a l). La posición la podemos calcular: Con el resultado se va a los valores ordenados y se coge el que está en esa posición. Si tiene decimales, se cogen los dos valores entre los que está, la parte decimal se multiplica por el valor que está mas cerca del resultado y el otro valor por lo que resta hasta 1 y se suman.

Representación gráfica Medidas de forma: Simétrica, asimetrica, unimodal, multimodal Estadística descriptiva bivariante:Relación entre dos variable.

  • Dos variables categóricas:Tabla de contingencia y gráfica de barras o diagrama de sectores para cada una de las categorías de una de las variables.
  • Una variable categórica y otra cuantitativa como si fuera una variable cuantitativa, para cada una de ellas.
  • Dos variables cuantitativas A partir de la obtención del coeficiente de covarianza y del coeficiente de correlación de Pearson. (nube de puntos representadas simultáneamente sobre un sistema de ejes cartesiano).