ESTADÍSTICA BÁSICA
Estadística en
ciencias de la
salud y tipos
de estadística
estadística
ciencia basada en
las matemáticas
definida
por
Schwartz
en 1981 como
método de
razonamiento
que
interpreta
datos
carácter
esencial
la variavilidad
tipos de
estadistica
descriptiva
presentación
de datos
le proporciona
datos
a la estadística
inferencial
organización
de datos
elementos
tablas
Diagramas
de barras
Gráficos
sectoriales
resumen
de datos
ejemplo
media
aritmética
inferencial
se basa
en
teoría de la
probabilidad
generaliza
datos en un
número mayor
de población
Población, muestra, individuo, variables y tipos de variables
Población
Es
Conjunto finito o infinito
Personas
Objetos
Muestra
Son
Características de una población
Estudian
Población especifica
Individuo
Es
Elemento de la población
Como
Persona
Automóvil
Casa
Variable
Son
Valores de cierta población
Tipos
Cuantitativa
Valor numérico
Edad
Peso
Talla
Cualitativa
Valor categórico
Sexo
Salud
Colores
Clasificación
Dependiente
depende de otros
Eje de Y
Independiente
No depende de otra
Eje de X
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA, PRESENTACIÓN DE LOS DATOS
Colocarlos
en una tabla
donde
Se muestran
las variables
Histograma
para
Variables
cuantitativas
continuas
Polígono de Frecuencias
se construye
uniendo los
puntos medios
de
Zona más alta
de los rectángulos
Método práctico
para
Determinar
percentiles
Diagrama
de barras
para
Variables
Cuantitativas
Variables
Cuantitativas
Discretas
Gráfico
sectorial
o pastel
para
Datos
Cualitativos
Círculo
representa
total
Síntesis de los Datos
Resume
en
Medidas
o números
Medidas
de
Centralización
Media
Sumar
Todos los
valores
observados
y
Dividiendo
por
Número de
Observaciones
de la muestra
Mediana
Observación
equidistante
de
Extremos
Moda
Valor
que
Se repite
más
Cuartiles,
Deciles,
Percentiles
Localizan
otros
puntos
de
una distribución
Cuartiles
Dividen
los datos
en
partes
iguales
Deciles
Dividen
los datos
en
partes
iguales
Percentiles
Dividen
los datos
en
partes
iguales
Distribuciones de probabilidad. La distribución normal
modelo teorico
función de densidad
tiene
dos puntos de flexion
localizado a una distancia
de la
media
distancia tipica
forma de camapana
aproxima el valor
variable alteroria (X)
Depende
media
Desviacion tipica
Puede tomar
cualquier numero
Estadistica inferencial
Hace deducciones
Infiere en propiedades
Tamaño de la muestra
Toda la poblacion
Caracteristicas:
Aleatoria
Cualquier sujeto
Independiente
la eleccion no influye
Identicamente distribuida
Misma distribuicion
Tecnicas de muestreo
Observaciones probabilisticas
Totalidad de la poblacion
Muestreo aleatorio
Poblaciones grandes
Simple
Estratificado
Conglomerado
Sistematico
Errores y sesgos
Error muestral
Variacion natural
Tomadas de
Misma poblacion
No sean identicas
Error no muestral
Es un sesgo
Tendencia sistematica
Pueden suprimirse o minimizarse
Mediante la aletorizacion
Estimaciones de un parametro
Mayores
Sesgo positivo
Menores
Sesgo negativo
Estimación de una población a partir de una muestra
estimador
formas
Por intervalos
se asigna al parámetro un conjunto de posibles valores
comprendidos en un intervalo asociado
a una cierta probabilidad de ocurrencia
Puntual
consiste en asumir
que el parámetro tiene
el mismo valor que el estadístico en la muestra.
valor que
puede calcularse
a partir de los
datos muestrales
proporciona
informacion sobre
el valor del parámetro
Pruebas de contraste de Hipotesis
ERRORES ALFA Y BETA
BETA
Sucede cuando se acepta una hipótesis nula que es falsa.
Solo puede darse si la Hipótesis 0 es incorrecta.
Beta = P(no rechazar la nula , H1 es correcta)
ALFA
representa la especificidad del test.
Error que se comete cuando se rechaza una hipótesis nula que es verdadera.
Este error se considera importante.
ALFA= P (rechazar la nula, Hipotesis 0 es correcta)
o prueba de significación
Es un procedimiento que se basa en datos muéstrales
Para
proporcionar información para la toma de decisiones
Sobre
la validez de una conjetura o hipótesis sobre una población X; típicamente el valor de un parámetro de la población 0.
Esta hipótesis a confrontar se conoce como la hipótesis nula (H0)
Se puede pensar en ella como:
la hipótesis considerada correcta antes de llevar a cabo el test.
y
• Será mantenida a menos que la muestra aporte suficiente evidencia contraria.
• Puede ser rechazada como resultado del contraste o no serlo.
Subtopic
Hipotesis alternativa H1
Si la hipótesis nula no es valida, alguna alternativa debe ser correcta.
para
realizar el contraste el investigador debe especificar una hipótesis alternativa frente a la que se contrasta la hipótesis nula.ic
Es la opuesta a la hipótesis nula.
Su formulación matematica no contiene los sombolos =,<,>
y
Puede ser soportada por los datos o no serlo y es la hipótesis por la que se inclina el investigador