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Clases Bioestadística, Apuntes de Bioestadística

Universidade de Santiago de Compostela (USC)Bioestadística

Tema 1 - Estadística Descriptiva

Tipo: Apuntes

2018/2019

Subido el 28/09/2019

guillermo-castro-leal
guillermo-castro-leal 🇪🇸

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CLASE I: Introducción e inicio Tema 1: Estadística
Descriptiva
Prof. Maribel Borrajo García: [email protected]
Objetivos:
• Conocer conceptos básicos de Bioestadística aplicación a la ciencia médica.
• Diseñar y realizar estudios estadísticos sencillos usando programas informáticos.
• Entender e interpretar datos estadísticos.
• Tomar decisiones a partir de una muestra de datos.
• Usar tecnologías de la información y comunicación.
• Conocer, valorar y utilizar tecnologías y fuentes de información clínica y biomédica.
Sesiones:
• Expositivas (grupo grande): clase magistral.
• Interactiva (grupos reducidos): participación seminarios y prácticas. Se puede ir 2
veces a los seminarios (mañana y tarde).
• Tutorías: despacho o correo.
Clases:
• Clases magistrales: 36 h.
• Prácticas de ordenador: 8 h.
▲Comienzo: 11/11; sesiones de 2 h.
▲Práctica 1: Introducción a R y estadística descriptiva.
▲Práctica 2: Estimación puntual e intervalos de confianza.
▲Práctica 3: Contrastes de hipótesis.
▲Práctica 4: Regresión.
• Prácticas de encerado: 12 h.
Bloques:
• I: Estadística Descriptiva.
• II: Fundamentos de Probabilidad.
• III: Inferencia Estadística.
Evaluación:
• Evaluación continua (25%):
▲Resolución y entrega de problemas.
▲Resolución de ejercicios con R.
• Examen final (75%):
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¡Descarga Clases Bioestadística y más Apuntes en PDF de Bioestadística solo en Docsity!

CLASE I: Introducción e inicio Tema 1: Estadística

Descriptiva

Prof. Maribel Borrajo García: [email protected] Objetivos:

  • Conocer conceptos básicos de Bioestadística aplicación a la ciencia médica.
  • Diseñar y realizar estudios estadísticos sencillos usando programas informáticos.
  • Entender e interpretar datos estadísticos.
  • Tomar decisiones a partir de una muestra de datos.
  • Usar tecnologías de la información y comunicación.
  • Conocer, valorar y utilizar tecnologías y fuentes de información clínica y biomédica. Sesiones:
  • Expositivas (grupo grande): clase magistral.
  • Interactiva (grupos reducidos): participación seminarios y prácticas. Se puede ir 2 veces a los seminarios (mañana y tarde).
  • Tutorías: despacho o correo. Clases :
  • Clases magistrales: 36 h.
  • Prácticas de ordenador: 8 h. ▲ Comienzo: 11/11; sesiones de 2 h. ▲ Práctica 1: Introducción a R y estadística descriptiva. ▲ Práctica 2: Estimación puntual e intervalos de confianza. ▲ Práctica 3: Contrastes de hipótesis. ▲ Práctica 4: Regresión.
  • Prácticas de encerado: 12 h. Bloques :
  • I: Estadística Descriptiva.
  • II: Fundamentos de Probabilidad.
  • III: Inferencia Estadística. Evaluación:
  • Evaluación continua (25%): ▲ Resolución y entrega de problemas. ▲ Resolución de ejercicios con R.
  • Examen final (75%):

▲ Resolución de cuestiones teórico-prácticas sobre el contenido de la materia. NOTA: descargar R-cran.

Tema 1:

Estadística:

Estudio de los datos cuantitativos de la población, recursos naturales e industriales, del tráfico o cualquier otra manifestación de las sociedades humanas. Rama de las matemáticas que usa un gran número de datos. Ciencia con base matemática referente a la recolección, análisis e interpretación de datos, que busca explicar condiciones regulares en fenómenos. *¿Para qué sirve?: ▲ Formular preguntas con rigor científico y que puedan ser resolubles. ▲ Saber cómo recoger datos. ▲ Saber elaborar una BBDD adecuada al estudio que queremos realizar. ▲ Conocer las técnicas estadísticas que se emplean en cada situación. ▲ (^) Establecer conclusiones con respaldo científico. ▲ Pensamiento crítico: discernir si las conclusiones publicadas de un análisis son o no verídicas. *Ramas: ▲ Descriptiva: recoge, clasifica y resume la información de la muestra. ▲ Probabilidades: parte de matemática teórica que estudia las leyes que rigen todos los mecanismos aleatorios. ▲ Inferencia: extraer datos a partir de la inferencia.

Bioestadística:

*Introducción a la Bioestadística: Ciencia que mide la incertidumbre en el campo de la medicina y salud. *Conceptos: Población: universo de individuos al cual se refiere el estudio que se pretende realizar. Variable: rasgo o característica de los elementos de la población que se pretende analizar. ▲ Cualitativas: no aparecen en forma numérica (categorías o atributos). ✓ Nominal: no hay una relación de orden… color de ojos. ✓ (^) Ordinal: hay una relación de orden… nivel de estudios. ▲ Cuantitativas: valores numéricos porque son frecuentemente el resultado de medición. ✓ Discretas: toman un número discreto de valores (naturales), no hay algo en medio…número de llamadas.

Sirven para aportar información concreta sobre el conjunto de datos. Como son medidas solo trabajamos con variables cuantitativas.

  • Medidas de posición: nos indican la posición que ocupa la muestra. ✓ Media aritmética: suma de los valores divididos entre el tamaño muestral. ✓ Mediana: es el valor que deja tanto a la izquierda como a la derecha el mismo número de valores. ✓ Moda: valor que se presenta con más frecuencia. ✓ Cuantiles: siendo p ∉ (0,1), se define el cuantil como el número que deja a su iz-quierda una frecuencia relativa p. ■ Cuartiles: cuantiles 0.25, 0.5, 0.75 (Q1, Q2, Q3). ■ Centiles: cuantiles 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9. ■ Percentiles: cuantiles j/100 , siendo j = 1,2…99.
  • Medidas de dispersión: describen la variabilidad o esparcimiento de los datos ✓ Recorrido o rango: diferencia entre el máximo valor y el mínimo (R = máx (^) xi - mín (^) xi ). ✓ Recorrido intercuartílico: diferencia entre el cuartil tercero y el cuartil primero (RI = Q3 - Q1). ✓ Varianza: esperanza del cuadrado de la desviación de la variable respecto a su media. ✓ Desviación típica: raíz cuadrada de la varianza. ✓ Coeficiente de variación: cociente de la desviación típica y la media.
  • Medidas de forma: miden el grado de simetría y apuntamiento de los datos. ✓ Coeficiente de asimetría de Fisher. ✓ Coeficiente de apuntamiento de Fisher.
  • Diagrama de caja/Boxplot: visualmente nos da información sobre cómo están distribui- dos los datos. La caja está formada por: ✓ Límites que corresponden a los cuartiles Q1 y Q3. ✓ Dentro de la caja hay una línea que representa la mediana. ✓ (^) Los bigotes se extienden hacia los puntos LI y LS. ■ LI: el menor valor mayor o igual que Q1 - 1,5RI. ■ LS: el mayor valor menor o igual que Q3 + 1,5RI. ✓ Los datos que caen fuera de la caja son los atípicos, y pueden ser: ■ Moderados: se representan “*”. ■ Extremos: se representan “o”.