Sesión teórica tema 7: Introducción a la Bioestadística

La estadística se define como "Ciencia que utiliza conjuntos de datos numéricos para obtener, a partir de ellos, inferencias basadas en el cálculo de probabilidades"

Parte del supuesto de que, las características clínicas que se observan cambian de un paciente a otro: variable. Por tanto, estadística es la ciencia que estudia la variabilidad, la medición de signos y síntomas.

A partir de ahora veremos temas más dinámicos, por lo que utilizaré vídeos explicativos para que sean más sencillos de comprender.

En este tema veremos las distintas escalas de medida y los tipos de variables que existen en estadística. Para ello lo haremos de forma más dinámica mediante vídeos explicativos.

En este vídeo se muestran los 4 tipos de escalas de medición existentes:

En este segundo vídeo, se explican los tipos de variables:

También veremos la representación de datos.

En este vídeo enseñaremos como funcionan las tablas de frecuencia, y se explicaran algunos conceptos como la frecuencia relativa y absoluta, mediante ejemplos explicativos:

A continuación muestro otro ejemplo de lo explicado anteriormente:

 Otras representación gráficas

• Diagrama de barras: se utiliza para medir una variable cualitativa, nominal y sobre todo policotómicas.

• Histograma y polígonos de frecuencia: La diferencia respecto a los anteriores es que estos son para variables continuas. 

En el eje X se representan los intervalos en los que categorizamos esa variable y en el Y la frecuencia. 

Las marcas de clase es el punto medio de cada intervalo, es decir, la media. Es la media entre los dos intervalos. (En la gráfica anterior está representada con la línea roja)

El polígono de frecuencia es el polígono que forman las marcas de clase al unirlas. 

• Gráficos de tronco y hojas: Formas de expresar variables cuantitativas, continuas particularmente.

Ejemplo: Estudio sobre Tensión arterial sistólica en 80 pacientes adultos en mmHg.

• Gráfico de sectores: Se utilizan para trabajar con variables cualitativas. Preferentemente para variables con pocas categorías como por ejemplo las dicotómicas.