jueves, 18 de abril de 2013

HE VUELTO !
Entre apuntes he hecho un hueco para subir el último tema que nos entra en este parcial. Aquí os dejo mi resumen, hasta pronto!


TEMA  7: Introducción a la bioestadística.

En primer lugar, en este tema, hicimos una introducción a la estadística, para continuar posteriormente explicando las diferentes escalas de medición; la nominal, la ordinaria, de intervalo y la escala de razón.
En segundo lugar, pasamos a explicar los diferentes tipos de variables, que son dos: cualitativas y cuantitativas. Las cualitativas se subdividen a su vez en nominales (que pueden ser dicotómicas o policotómicas, según el número de categorías estudiadas) y ordinales. Las cuantitativas también se subdividen a su vez en discretas o continuas. Este apartado puede ser importante.

A continuación pasamos a la operatización de variables, siguiendo una determinada serie de pasos: variables, definición conceptual, variables contenidas en la definición conceptual (dimensiones) e indicadores.
Posteriormente, pasamos a una parte un poco más complicada que la anterior, que es la representación de dichas variables en tablas de frecuencia. Para ello se realizaron diferentes ejemplos acerca de cómo realizar estas tablas, dándonos cuenta  que no era tan complicado como se pensaba. Fue entonces cuando comenzamos a introducir una serie de fórmulas para calcular los sumatorios, las frecuencias relativas y absolutas, el recorrido, calcular el número de intervalos para incluir en la tabla, etc.

Por último, finalizamos el tema con representaciones gráficas de dichas tablas de frecuencia, y para ello utilizamos diferentes métodos de representación: diagrama de barras, histogramas y polígonos de frecuencia, gráfico de tronco y hoja, gráfico para datos bidimensionales y gráficos para datos multidimensionales o diagrama de estrella.

En conclusión, he de decir que este tema no se me hizo muy complicado, aunque a la hora de saber representar gráficas lo más cómodo son los diagramas de barras e histogramas, ya que hacer un diagrama de estrellas no es nada fácil.



lunes, 8 de abril de 2013

Hola! En clase estamos dando el tema 7, ahora en estos días nos está explicando de manera impecable nuestro profesor Sergio las gráficas. Este tema es el último que nos entra en este primer parcial, cuando lo finalicemos en clase os cuento de que trata y lo que he aprendido! Un saludo y hasta pronto!

jueves, 4 de abril de 2013

Buenas! No me he olvidado de mi blog, pero ahora mismo no puedo subir tantas entradas porque tengo los exámenes en dos semanas! Y por supuesto tengo que dejar tiempo para estudiar Estadística y practicar los problemas! Espero que vayan bien!
Un saludo y hasta pronto! :)

martes, 2 de abril de 2013


El escritor norteamericano John E. Hanke en su obra denominada "Estadística para negocios", al describir el propósito de la estadística sostiene lo siguiente:

      En muchas profesiones es importante la captación y el estudio de datos; por eso los conocimientos de estadística son valiosos para una gran variedad de carreras.
 Las oficinas de estadística del gobierno publican cada mes nueva información numérica sobre la inflación y el desempleo.
Con el fin de ofrecer un tratamiento adecuado a sus pacientes, los dentistas, los médicos y el personal del hospital deben entender las estadísticas de las investigaciones que se publican en las revistas médicas.
Con el avance de la informática y la vinculación de esta a la Estadística se ha conseguido manejar de manera rápida, fiable y relativamente sencilla grandes volúmenes de información, y obtener conclusiones que el político o el profesional interpreta para la toma de decisiones en su diario quehacer.
En conclusión el análisis estadístico es usado para manipular, resumir e investigar datos con el fin de obtener información útil en la toma de decisiones.


lunes, 1 de abril de 2013

No existe la suerte. Sólo hay preparación adecuada o inadecuada para hacer frente a una estadística.

          Robert Heinlein


TEMA 6: La etapa empírica de la investigación: diseño, material y métodos.

Este tema se centra en el material y métodos del proceso de investigación, describiéndolos y ejemplificando cada uno de ellos. He de decir que las clases dadas de este tema han sido bastante prácticas, ya que el profesor nos decía problemas tipo examen y los alumnos lo hacíamos en clase. Esta forma no ha podido ser más adecuada, ya que cada vez que surgen dudas el profesor las aclara a cada alumno por separado.

La recogida de datos precisa de una serie de requisitos: observación directa, basada en fuentes documentales, debe ser fiable y precisa, además deberá realizarse un pilotaje previo y contendrá una hoja de recogida de datos. Este proceso contará con un análisis que incluye la revisión de la información, al comparación de grupos y el control de las variables confundentes entre otros.
La segunda parte del temario se centra en los diseños, entre los que destacamos:
-          - Diseños descriptivos: son estudios que miden frecuencias. Son observacionales y los menos fiables.
-         -  Diseños analíticos: trata de medir la fuerza de asociación entre dos variables. Dentro de estos podemos destacar:
-         -  Estudio de cohortes o de seguimiento: observacionales, sin introducción de variables y permite medir en el tiempo. Son más fiables. Dentro de éstos podemos encontrar los estudios prospectivos, que clasifican la cohorte en función de la exposición a la variable y se realizan en el presente. Y los retrospectivos, donde la cohorte no es actual, sino antigua.
-         -  Estudio de casos y controles: partimos del efecto y a partir de aquí buscamos el factor de exposición en el pasado. Es observacional y en estos estudios se deben incluir grupos de control.
-         -  Diseños experimentales: sirve para medir la asociación entre dos variables, pero en este caso es el investigador el que introduce la variable independiente. Son prospectivos. No es experimental del todo, hay que pedir consentimiento informado. Se suelen incluir elementos de ceguera, cuanta mayor ceguera mayor fiabilidad.

Posteriormente pasamos a estudiar la asignación del diseño en función de la pregunta de investigación.
Si queremos medir el problema y observar diferencias entre grupos utilizaríamos diseños descriptivos, que podemos dividirlos en ecológicos o transversales. Utilizamos diseños analíticos si queremos medir la asociación o riesgo (casos y controles) o seguimiento (observacionales). Y por otro lado usamos diseños experimentales para medir la eficacia.

A continuación pasamos al análisis de las medidas de frecuencia en estudios descriptivos.
·         - Prevalencia: mide el estado de una variable en un momento determinado. Valores del 0 al 1. Depende de la velocidad de aparición de la enfermedad (incidencia) y su duración. Es adimensional. Sería el nº de sujetos que presentan la enfermedad en un momento determinado/ Total de la población.
·        -  Incidencia: mide la aparición de nuevos casos de una enfermedad en un periodo de tiempo. Hay dos formas de medirla:
- Incidencia acumulada: es una proporción. Valores de 0 a 1. Es la más utilizada y es adimensional. Nº de casos nuevos que suceden en un periodo de tiempo/ total de la población es riesgo de padecer la enfermedad del seguimiento.
- Densidad de incidencia: no es una proporción, sino una tasa. Valores de 0 a infinito. Se mide en número de casos/ unidad de tiempo. Sería el nº de casos nuevos que suceden en un periodo de tiempo/ suma de los tiempos en los que cada sujeto de estudio permanece en riesgo de padecer la enfermedad.
Ahora pasamos a las medidas de asociación en estudios transversales, donde pasaremos a analizar:
·         - Prevalencia en No Expuestos (P.ne) = cociente de los casos de expuestos entre el nº total de individuos no expuestos.
·       -   Prevalencia en Expuestos (P.e) = cociente de los casos de expuestos entre el nº total del expuestos
La magnitud de asociación entre las dos variables es la Razón de Prevalencia R.p= P.e/ P.ne
Si R.p es 1, no hay asociación, por lo que se acepta la hipótesis nula. Si es mayor que 1 hay mayor prevalencia entre los expuestos, por lo que la hipótesis sería cierta. Si es menor que 1 y mayor que 0 hay más prevalencia entre los no expuestos, por lo que la hipótesis cierta sería la contraria.
Luego pasamos a los estudios de seguimiento y experimentales donde compararemos incidencias entre los expuestos y no expuestos, utilizando siempre las incidencias acumuladas. Analizamos:
- Incidencia en No Expuestos (I.ne) =  cociente de los casos de  no expuestos entre el nº total de individuos no expuestos
- Incidencia en Expuestos (I.e) = cociente de casos de los expuestos entre el nº total de individuos expuestos.
La relación entre ambos es el riesgo relativo, la magnitud de asociación es R.R= I.e/ I.ne
Si R.R es 1 hay una incidencia igualitaria. Si es mayor de 1 hay una mayor incidencia en los expuestos por lo que aceptamos nuestra hipótesis. Si es menor de 1 y mayor de 0 hay mayor incidencia entre los no expuestos, por lo tanto sería la hipótesis contraria.

Por último pasamos a los estudios de casos y controles, donde se trata de relacionar las ODDS o ventajas de los casos con las ODDS o ventajas de los controles. La relación entre ambas sería  la ODDS RATIO, O.R=
Presencia del factor entre los controles / Ausencia del factor entre los controles
Presencia del factor entre los casos / Ausencia del factor entre los casos.

En conclusión, este tema ha sido desde mi punto de vista el tema más complejo y largo de los estudiados, pero a la vez el más práctico y el que introduce más estadística en sí. Es un tema muy útil que podremos utilizar en nuestro proyecto de la asignatura y a partir de aquí podremos sacar las conclusiones necesarias para el estudio.