1. ESTADISTICA DE SALUD
1.1. se pueden agrupar
1.2. Son datos numéricos debidamente capturados, validados, elaborados analizados e interpretados que se requieren para las acciones de salud
1.3. Estadística de poblaciones: estadísticas demográficas.
1.4. 2. De hechos biológicos que tiene trascendencia sanitaria
1.5. 3. De la enfermedad, que se intenta prevenir y tratar: estadísticas de morbilidad.
1.6. 4. De los medios tanto específicos como inespecíficos
1.7. 5.De recursos básicos para la evaluación: estadísticas de servicios.
2. CONCEPTOS BÁSICOS
2.1. definiciones básicas más usadas
2.1.1. Unidad de análisis o unidad muestral: Es el objeto con la característica de interés que será observado o que será medido, pueden ser personas, cortes histológicos, crecimiento de colonias, entre otros.
2.1.2. Variable aleatoria: Son aquellos atributos que han sido medidos en un conjunto de individuos de la población
2.1.3. Unidad de análisis o unidad muestral: Es el objeto con la característica de interés que será observado o que será medido,
2.1.4. Variable: Es cualquier característica que tome dos o más valores en una población.
2.1.5. Estadísticos: Es cualquier número resumen de una muestra.
2.1.6. Parámetro: Es cualquier número resumen de los elementos
2.2. se aplican más frecuentemente en la investigación clínica
3. PLANIFICACIÓN ESTADÍSTICA
3.1. escribe un proyecto de investigación se escribe un proyecto de investigación
3.2. Debe estar enfocada en cumplir cada uno de los objetivos específicos y el objetivo general y con ello responder la pregunta de investigación
4. PLAN DE TABULACIÓN DE LA BASE DE DATOS, DESCRIPCIÓN Y ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN RECOLECTADA
4.1. PLAN DE TABULACIÓN DE LA BASE DE DATOS Una base de datos es una estructura en la cual se almacenan, con un orden definido, un grupo de descripciones sobre determinado sujetos o unidades de análisis ya medidas (variables)
4.2. Descripción de los datos La estadística descriptiva tiene el objetivo de describir cuantitativamente un conjunto de datos. Para ello se utilizan diferentes recursos estadísticos, tales como los estadígrafos de orden, centralización y variabilidad, que son números resúmenes de los datos recolectados, que pueden porvenir de estudios poblacionales o muestrales
4.3. Estadígrafos de orden, centralización y variabilidad La estadística llama estadígrafos o estadísticos, a números resúmenes, que permiten extraer conclusiones a cerca de la estructura de una muestra o una colección de datos
4.3.1. 1. Estadígrafos de orden 2. Estadígrafos de tendencia central 3. Estadígrafos de variabilidad.
4.4. Estadígrafos de centralización o de tendencia central
4.4.1. Estadígrafos de tendencia central, son
4.4.1.1. Mediana (P50): Es el punto que divide a la muestra en dos partes iguales. Es apropiada para describir datos medidos en escala: • Ordinal • Discreta o continua • Es un estadígrafo de posición y de centralización
4.4.1.2. Media o promedio Es el punto donde se ubica el centro de masas de la muestra. Se interpreta como el valor al cual se pueden asimilar todos y cada uno de los datos.
4.4.1.3. Moda: Es el dato de mayor frecuencia de aparición. Apropiada para describir datos medidos en escala categórica o nominal, por ejemplo, sexo y variable en escala ordina
4.5. Análisis de los datos
4.5.1. La estadística analítica tiene por objetivo comprobar hipótesis o establecer relaciones de causalidad en un determinado fenómeno. Es también llamada estadística inferencial.
4.5.1.1. el análisis estadístico se podría ordenar en tres etapas:
4.5.1.1.1. 1° Comparación del efecto entre grupos que están y no están expuestos a la variable independiente
4.5.1.1.2. 2° La determinación de la correlación entre la variable independiente y el efecto, con el coeficiente de correlación
4.5.1.1.3. 3° La determinación de la asociación entre la variable independiente y el efecto, con la regresión
4.6. Medidas de Asociación
4.6.1. Son aquellas medidas que reporta la magnitud de asociación entre la variable explicadora X y la variable dependiente Y. Te dice la fuerza con que se asocian ambas variables
4.6.1.1. Las medidas, más frecuentemente utilizadas en los estudios
4.6.1.1.1. Riesgo relativo RR. Se puede estimar solo en los estudios prospectivos.
4.6.1.1.2. Odds ratio: solo se calcula en estudios con respuesta dicotómica, sale de una regresión logística
4.6.1.1.3. - Hazard ratio (HR). Se puede calcular en estudios prospectivos y es el resultado de la regresión de riesgos proporcionales de Cox.
4.7. SÍNTESIS
4.7.1. La estadística es una herramienta que no es posible soslayar en la investigación científica, porque es lo que permite probar matemáticamente una hipótesis y extraer conclusiones válidas
5. 1. Clifford R, Taylor R. Fundamentos de bioestadística. Bioestadística. Ed.Prentice Hall , 2008 Cap.1, 1-8. 2. Martínez MA, Sánchez-Villegas A, Irala J.Introducción a los métodos de la epidemiología y la bioestadística- Bioestadística amigable.3° edición Elsevier. 2014 Cap.1, 1-11. 3. Croxton HE, Cowden DJ. Estadística general aplicada sanitaria. OMS, Ginebra,1987. 4. Díaz A. Capítulo1 Introducción. Estadística aplicada a la administración y economía Editorial Mc Graw Hill 2013;1-10. 5. Mainland,D. Estadística Médica. Editorial Interamericana última edición 2006 6. Cobo E, Muñoz P, González JA. Bioestadística para no estadísticos. Bases para interpretar artículos científicos. Prefacio Editorial Elsevier Doyma 2007. XIII 7. De la Loza A. Capítulo 11 Estadística médica y de la salud. Álvarez R, Kuri-Morales P. Salud pública y medicina preventiva 4°edición Editorial Manual Moderno 2012;101-46. 8. Villarroel LA. Estadística descriptiva. Parámetros y estimadores. Métodos estadísticos. Ediciones UC 2°edición 2018. 22.
6. permiten que los datos se conviertan en información útil4. Ambos componentes son fundamentales y uno necesita del otro para que los resultados sean útiles para responder la pregunta de investigación.
7. ESTADISTICA
7.1. Es la disciplina interesada en la organización y resumen de datos, para obtener conclusiones de un conjunto de personas u objetos
7.2. De esto se desprenden dos componentes principales
7.2.1. DATOS
7.2.1.1. son la materia prima de la estadística. Los datos salen de las mediciones o también llamadas observaciones. datos son la materia prima de la estadística. Los datos salen de las mediciones o también llamadas observaciones.
7.2.2. ANALISIS
8. BIOESTADISTICA
8.1. es el método objetivo, racional y matemático a través del cual una hipótesis científica puede ser comprobada.
9. DEFINIR Y DISEÑAR EL MÉTODO DE SELECCIÓN DE LA MUESTRA, ESTO SE LLAMA DISEÑO MUESTRAL
9.1. DEFINIR EL NÚMERO DE ELEMENTOS QUE CONFORMARÁ LA MUESTRA, CÁLCULO DE TAMAÑO MUESTRAL
9.1.1. 1 Estimar un parámetro10,11 El objetivo del Ctmu, es obtener la estimación de un parámetro, o sea obtener un estadígrafo representativo de la población de estudio
9.1.2. Precisión de la estimación del “parámetro” Es la amplitud del intervalo de confianza. Cuanto más precisa sea la estimación, más estrecho deberá ser el intervalo y más sujetos deberán ser estudiados.
9.1.3. Magnitud de diferencia: La magnitud de la diferencia que se postula encontrar tiene una gran influencia en el tamaño de la muestra.
9.2. Diseño muestral
9.2.1. Muestreo probabilístico
9.2.1.1. Aleatorio Simple: Se asume que la población es homogénea y que todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de elegidos en la muestra.
9.2.1.2. Muestreo Sistemático: Se usa cuando los elementos de la población están ordenados
9.2.1.3. Muestreo por Conglomerado: Se usa cuando el muestreo aleatorio simple es demasiado caro, por la gran magnitud de población y tampoco se tiene un listado de los individuos que la componen
9.2.1.4. Muestreo Estratificado: Este diseño muestral tiene por objetivo evitar que, por azar, algún grupo esté menos representado que otro
9.2.2. Muestreo no probabilístico
9.2.2.1. No probabilístico o sin asignación aleatoria: Método de muestreo que no se basa en probabilidades, es un muestreo por conveniencia o de cuotas.
9.2.2.2. De asignación aleatoria: A pesar de que la muestra no tuvo selección aleatoria, la asignación de la intervención es a través de métodos aleatorios.
9.3. La selección de la muestra aleatoria es indispensable que para la obtención de resultados válidos
9.4. Representativa de la población de estudio o población blanco:
9.4.1. Selección aleatoria: Significa que los sujetos de la población blanco deben ser escogidos al azar
9.4.2. los resultados del estudio tengan validez interna y externa, la muestra debe ser representativa de la población blanco.
9.4.3. Tamaño mínimo adecuado: Es el número de individuos necesarios y seleccionados aleatoria mente, que debe contener la muestra, para obtener estimaciones que representen los valores reales del parámetro de la población de estudio
9.5. La población así también llamada universo de estudio, es el conjunto total de personas u objetos que tienen una característica en común de interés para un estudio
9.5.1. se debe estudiar en una muestra.
9.5.1.1. Muestra: Es un subconjunto de individuos o elementos de una población definida que cumple con ciertas propiedades comunes.
10. DEFINICIÓN DE LAS VARIABLES: TIPO VARIABLES, LA ESCALA DE MEDICIÓN Y LA UNIDAD DE MEDIDA
10.1. Según la escala de medición existen diferentes tipos de variables:
10.1.1. Las que miden una cualidad (nominal o categóricas y las ordinal), se llaman cualitativas. Las que miden cantidad, se llaman cuantitativas, que pueden ser discretas o continuas
10.1.1.1. CUALITATIVAS
10.1.1.1.1. 1.1 Nominal o categóricas: Son aquellas que se clasifican en categorías, etiquetas
10.1.1.1.2. Ordinal Tiene un sentido de orden, que está implícito, sin que sea una magnitud o cantidad.
10.1.2. .CUANTITATIVAS
10.2. Distribución Normal, Paramétrica o Gaussiana ≈N
10.2.1. Fue reconocida por primera vez por el francés Abraham de Moivre (1667-1754). Posteriormente, Carl Friedrich Gauss (1777-1855) formuló la ecuación de la curva de normalidad “la campana de Gauss".
10.2.1.1. Son variables que son una cantidad, se refleja una magnitud,
10.2.1.1.1. Existen dos tipos de variables cuantitativas