Bioestadística Básica Conceptos y Métodos: para describir y analizar datos es necesario aplicar l...

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Bioestadística Básica Conceptos y Métodos: para describir y analizar datos es necesario aplicar los conceptos y métodos por Mind Map: Bioestadística Básica Conceptos y Métodos: para describir y analizar datos es necesario aplicar los conceptos y métodos

1. Método para resumir y presentar los datos: Variables numéricas (Ej. recuentos) y Variables categóricas (Ej. clasificarse en categorias) Estadística descriptiva: media, mediana, DS, error estándar y Varianza. Cuadros y Gráficas

2. Diagrama de sectores circulares y diagramas de componentes en barras, sirven para mostrar la división de un todo en partes.

3. Los mapas de casos y mapas de tasas muestran la distribución geográfica de los casos y tasas.

4. Diagrama de barras: gráficos más adecuados para valores absolutos o porcentajes, que comparan dos o mas categorias de datos

5. Diagrama de Lineas: más adecuado para mostrar la variación de un variable continua en el eje vertical

6. Frecuencia e histograma: es un diagrama de barras que estan ordenadas sin espacios intermedios o mediante un polígono de frecuencias. la curva en forma de campana de la distribución normal es un típico ejemplo

7. Distribución Normal: aproximadamente 2/3 partes de las observaciones siguen la distribución normal difieren en una desviación estandar de la media y cerca del 95% estan a menos de dos desviaciones estándar.

8. Estadística descriptivas: promedios o medidas de tendencia central o centralización (media, mediana y moda).

9. Medidas de dispersión: Varianza, Desviación estándar y el Error estándar

10. Estadísticas descriptivas de una población: (u= media, sigma = desviación estándar y beta= coeficiente de regresión)

11. Muestras aleatorias: proceso de selección de una muestra de una población.

12. Intervalos de confianza: Instrumentos mas útiles en epidemiología, utiliza conceptos recien explicados para definir limites razonables de la media poblacional.

13. Grados de libertad: el valor 2.26 deriva de la distribución t para n-1 grados de libertad.

14. Pruebas de hipótesis, valor P, potencia estadistica: el valor P esta asociado a la prueba y la potencia estadística de la prueba para detectar una diferencia de magnitud determinada.

15. Valor P: es el nivel de significancia más pequeño que conduce al rechazo de la hipotesis nula.

16. Error tipo I o alfa: rechazar una hipótesis verdadera. Error tipo II o beta: aceptar una hipotesis falsa.

17. Métodos estadísticos básicos utilizados en epidemiologia: prueba t compara dos muestras de poblaciones (estadístico que suponiendo que la hipótesis nula sea cierta), prueba X2 (ji cuadrado) sirve para clasificar una muestra según dos o más factores o variables, correlación (indica el grado de covariación de dos variables) y regresión (lineal, logisitica y regresion de Cox o modelo de riesgo instantáneo proporcional).

17.1. Regresión lineal: se utiliza para tratar una amplia serie de cuestiones, Analisis de varianza (ANOVA) hasta una regresión lineal simple.

17.2. Regresión logistica: se considera como un instrumento analítico potente y flexible.

17.3. Regresión de Cox: la variable de interes es el tiempo transcurrido hasta que ocurre un fenómeno.

18. Curvas de supervivencia de Kaplan y Meier: se emplean para datos de supervivencia. Poporciones que varían entre 1, al comienzo, y 0 si todos los miembros del grupo mueren durante el periodo de seguimiento.

19. Tamaño muestral: importante determinar el tamaño de la muestra que sería necesario. factores importantes a considerar en el diseño de estudio (prevalencia, error aceptable, diferencia detectable, prueba t y prueba de comparación de proporciones

20. Prueba t para dos muestras: nivel de significancia de alfa = 0.05

21. Metanálisis: síntesis estadística de los datos de estudios independientes, pero similares (comparables), que permite una descripción cuantitativa de los resultados combinados que determinan la tendencia general.