TEMA 7: INTRODUCCIÓN A LA BIOESTADÍSTICA.

ESTADÍSTICA
Cuerpo de conocimientos para aprender de la experiencia, frecuentemente en forma de números provenientes de medias que muestran variaciones entre los diferentes individuos.
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.
Para las diferentes naturalezas de las variables existen diferentes métodos de medición.


Ejemplo: Presencia de dolor se puede medir como “si” o “no”, sin embargo la glucemia basal se tendrá que medir por mg de glucosa por dl de sangre, con valores que pueden ir de O a 1000 mg/dl, por ejemplo. Son variables de diferente naturaleza.
 
ESCALAS DE MEDIDA
Para medir variables se utilizan diferentes escalas.
 
v  ESCALA NOMINAL
Es el nivel inferior de medida. En una característica o variable solo se puede comprobar si son iguales o diferentes.
 
Ejemplos:
Raza
Genero
Profesión
Blanco, amarillo, negro.
Hombre, mujer.
Médico, enfermero, abogado..
 
Los números se utilizan como meros nombres, podrían ser sustituidos por símbolos, letras.
-          Estos números no gozan de ninguna de las propiedades aritméticas.
Ej.: 1+2=3           1<2
-          Las categorías deben ser exhaustivas y mutuamente excluyentes (un sujeto no puede estar en dos valores de la escala a la vez).
 
v  ESCALA ORDINARIA.
En la mediación ordinal dadas dos o más modalidad de una variable. Es posible:
·         Establecer si son iguales o diferentes.
·         Si son distintas, determinar cuál de ellas es mayor.
Por tanto los números expresan relaciones de: igualdad, desigualdad y orden.
 
Ejemplo: Grado de mejoría tras el tratamiento: 1.       Nula, 2.Leve, 3.Media, 4. Máxima.
Otro ejemplo puede ser el grado de satisfacción de un paciente con el personal sanitario.

Características:
-          No podemos establecer la cantidad de mejoría diferencial que un nivel, categoría o número  representa en relación a cualquier otro.

-          Carecemos de suficiente información para determinar si entre los niveles 3 y 4 existe el mismo grado de mejoría que entre el grado 3 y 2 ó 1 y 2.

-          No se puede afirmar que la categoría 4 sea la doble que la 2.

-          Solo podemos establecer un orden, una jerarquía 4>3>2>1. Información de igualdad o desigualdad.


v  ESCALA DE INTERVALO.
Presenta las características propias de las dos escalas anteriores. Desigualdad e igualdad.

-          Identidad y orden.

-          El requerimiento de que las distancias o intervalos iguales representan distancias equivalentes. Ejemplos: Temperaturaà 36º,37º,38º. El cambio de temperatura entre 36º y 37º = Al cambio de temperatura entre 40º y 41º, es decir, 1ºC.

-          El 0 no representa ausencia de propiedad, es un valor arbitrario u absoluto.

-          No puede sacar razones o proporciones. No podemos afirmar que 20ºC es el doble de 10ºC aunque numéricamente si lo sea, pero no es el doble de Tª.

-          Escala cuantitativa y en ella se puede aplicar las estadísticas como mediana, desviaciones y correlación.

v  ESCALA DE RAZÓN.
Nivel más alto de mediación. Características propias de las tres escalas anteriores porque permite obtener la misma información que las escalas anteriores.

-          Igualdad, desigualdad à Identidad
 
-          Orden.

-          Distancias equivalentes entre los intervalos.

-          La ventaja adicional de poseer el 0 absoluto. En la que él 0 representa nulidad o ausencia de lo que se estudia.

Entre dos números atribuidos a las modalidades admitiremos como validas:

-          Las relaciones de identidad + orden + la existencia de intervalos equivalentes y cuantas veces una modalidad es superior a otra.

-          Por tanto, en 2 números atribuidos a dos modalidades se admitirán como validas las relaciones de:

Identidad; Orden; Las operaciones de suma, resta, multiplicación y división.

Ejemplos: edad, peso, talla, número de alumnos, volumen, etc.


TIPOS DE VARIABLES.
v  CUALITATIVAS
Se refieren a propiedades que no pueden ser medidas.

Nominales porque se miden con escalas nominales. No hay diferencia de importancia.
-          Dicotómicas: porque tiene 2 niveles o categorías (eje: hombre, mujer). Todo lo que se responda con sí o no es dicotómico. Por ejemplo: ¿está usted enfermo?
-          Policotómicas: Mas de 2 categorías. (ejemplo: soltero, viuda, casado, separado).
 
Ordinales: Establecen una orden, una jerarquía.
Ej.: Satisfacción en el trabajo:
Muy satisfecho.
Satisfecho.
Poco satisfecho.
Nada satisfecho.
Si hay diferencia de importancia y valor.

Las categorías deben construirse con dos criterios: Exhaustividad (que todos los sujetos pueden ser clasificado en algún punto de la escala) y exclusividad (solo pueden estar incluidos en una categoría)

v  CUANTITATIVAS
Son las que se pueden medir en términos numéricos. Son las que se utilizan en escalas de intervalo y de razón.

-          Discretas: Sólo pueden tomar un número finito de valores.

Ejemplo: Nº de hijos: 1,2,3, 4,… o más.

-          Continuas: Las que pueden valer cualquier número dentro de un rango.

Ejemplo: TA (tensión arterial), talla, puede ser dividida en cms, mms,…


VARIABLES: REPRESENTACIÓN DE DATOS.

Tablas de frecuencia: Son la imagen de los datos que muestran las frecuencias en columnas y  las categorías de las variables en las filas.

Presentan información repetitiva de forma visible y compresible.

Requisitos:

-          Son auto-explicativas.

-          Son sencillas y de fácil comprensión.

-          Tienen título, breve y claro.

-          Indican lugar, fecha y fuente de información.

-          Incluye las unidades de medida en cada cabecera.

-          Indican la base de las medidas relativas.

-          Hacen explicitas las abreviaturas.

VARIABLES CONTINUAS: REPRESENTACIÓN DE DATOS.
-          Definición de intervalos.

-          Definición de extremos de los intervalos. Procurando que esos extremos sean exhaustivos (lo que pasa con la edad en el apartado anterior)

-          Definición de amplitud o distancia entre los extremos. (Distancia entre los intervalos)

-          Cálculos de la marca de clase de cada intervalo. Media entre los dos valores extremos del intervalo.

Ejemplo

Pesos En Kg De Niños Atendidos En La Consulta De Niño Sano. N = 40

3,9          4,7          3,7          5,6          4,3          4,9          5,0          6,1          5,1          4,5

5,3          3,9          4.3          5.0          6.0          4.7          5.1          4.2          4.4          5.8

3.3          4.3          4.1          5.8          4.4          4.8          6.1          4.3          5.3          4.5

4.0          5.4          3.9          4.7          3.3          4.5          4.7          4.2          4.5          4.8

El que más pesa: 6.1 = xn. El que menos pesa: 3.3 = x1

La manera de hacerlo sería la siguiente:

-          Primero calculamos el recorrido

Re = xn –x1= 6.1 – 3.3 = 2.8

-          Para calcular el intervalo: Cuando no se nos dice nada del nº de intervalos, se obtienen calculando la raíz cuadrado del nº de datos observado. Veremos que la raíz cuadrada de 40 es igual a 6.32. Por lo tanto tomaremos 6 intervalos, es decir, el número de filas que se le pone a la tabla.

-          Como el recorrido es 2.8, si lo dividimos por el nº de intervalos, tendremos la amplitud de cada uno de los intervalos y así: 2.8 / 6 = 0.46





 
REPRESENTACIÓN GRÁFICAS
·         Forma rápida de comunicar información numérica (frecuencias)

·         Son las imágenes de las ideas (barras, histogramas, sectores…).

·         Aumentan la información escrita, ofrecen orientación visual.

·         No reemplazan al texto.

·         Normas básicas:
    o   Visualmente claros
    o   Claramente descritos en pie de figura y en texto.
    o   Representar gráficamente las conclusiones del estudio.
           o   Evitar gráficos confusos, no sobrecargados.
 

v  REACCIONES LOCALES MÁS FRECUENTES.
Diagrama de barra que se utiliza para medir una variable cualitativa, nominales y sobre todo las policotómicas.

Estudios sobre las reacciones locales tras 1 vacunación: expresamos en eje X los valores de las variables y en el eje Y las frecuencias.



v  HISTOGRAMAS Y POLÍGONOS DE FRECUENCIA
Histograma: Igual que el anterior en cuanto al tipo de frecuencia que se pueden utilizar. La diferencia: es para variables continuas. En el eje X se representan los intervalos en los que categorizamos esa variable y en el Y la frecuencia.

Pesos en Kg de niños atendidos en la consulta de niño sano N=40

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

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


GRAFICOS
v  GRAFICO DE TRONCO Y HOJAS.

Formas de expresar variables cuantitativas, continuas particularmente.

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

 

105         110         141         120         112         119         117         123

142         138         99           121         113         128         112         128

109         133         133         126         112         125         113         127

105         120         108         118         117         127         119         120

122         114         115         122         110         100         123         129

117         111         107         113         104         118         104         121

118         120         117         135         106         119         123         122

119         107         121         139         121         122         127         128

129         108         120         119         118         128         117         106

 

v  GRAFICO DE SECTORES.
Distribución de sexos de pacientes atendidos en consulta de enfermería.

·         Gráficos de sectores. Se utilizan para trabajar con variables cualitativas.  Preferentemente para variables con pocas categorías como por ejemplo las dicotómicas.
             
                                  

 
v  GRAFICO PARA DATOS BIDIMENSIONALES. Son variables cuantitativas.

Año
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
Trasplantes
183
144
144
124
153
161
206
187

 

 


 

 

 

No hay comentarios:

Publicar un comentario