TEMA 6: REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE LA INFORMACIÓN

1. REPRESENTACIONES GRÁFICAS

• Forma rápida de comunicar información numérica (frecuencias)
• Son la imagen de las ideas (barras, histogramas, sectores...)
• Complementan el análisis estadístico, aumentando la información y ofreciendo orientación visual
• No reemplaza a las medidas estadísticas que deben ser calculadas
• Normas básicas:
• Visualmente claros
• Claramente descritos en pie de figura y en texto
• Representar gráficamente las conclusiones del estudio
• Evitar gráficos confusos, no sobrecargarlos

2. REPRESENTACIONES GRÁFICAS MÁS EMPLEADAS

• VARIABLES CUALITATIVAS:
• Gráfico de sectores (dicotómicas o policotómicas con pocas categorías)

• Gráfico de barras (policotómicas)

• Pictogramas (policotómicas)

• VARIABLES CUANTITATIVAS:
• Gráfico de barras (sólo para variables discretas con bajo rango de valores)
• Histogramas (variables continuas)

• Polígonos de frecuencia (variables continuas)

• Gráfico de tronco y hojas (variables continuas)

• DATOS BIDIMENSIONALES Y MULTIDIMENSIONALES:
• Tendencias temporales

• Nubes de puntos (scatter plot)

• Otros gráficos multidimensionales (diagramas de estrellas…)

SEMINARIO 3

En este seminario nos enseñaron a usar la herramienta Epi info; mediante la cual realizaremos parte de nuestro trabajo final de la asignatura.

Aprendimos a crear formularios y a grabar datos en la aplicación, y practicamos con un caso.

Por último, decidimos sobre que íbamos a hacer el trabajo final de la asignatura: una comparación en profesionales sanitarios del sindrome de burnout en el ámbito prehospitalario y hospitalario

TEMA 5: ESTADÍSTICOS UNIVARIABLES: MEDIDAS RESUMEN PARA VARIABLES CUANTITATIVAS

1. RESUMEN NUMÉRICO DE UNA SERIE ESTADÍSTICA

• Además de las tablas podemos resumir una serie de observaciones mediante “estadísticos”: “Función de los datos observados”
• Tres grandes tipos de medidas estadísticas:
• Medidas de tendencia central: dan idea de los valores alrededor de los cuales el resto de los datos tienen tendencia a agruparse.
• Medidas de dispersión o variabilidad: dan información acerca de la heterogeneidad de nuestras observaciones
• Medidas de posición: dividen un conjunto ordenado de datos en grupos con la misma cantidad de individuos

2. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

• Media aritmética o media:
• Se calcula para variables cuantitativas y se trata del centro geométrico o de gravedad de nuestros datos. Es la suma de todos valores de la variable observada entre el total de observaciones. 
• Cuando los datos son agrupados, para calcular la media utilizamos como valor de referencia de cada intervalo su marca de clase.
• Mediana:
• Es el valor de la observación tal que un 50% de los datos es menor y otro 50% es mayor.
• Si el número de observaciones es impar el valor de la observación será justamente la observación que ocupa la posición (n/2)+1
• Si el número de observaciones es par, el valor de la mediana corresponde a la media entre los dos valores centrales, es decir, la media entre la observación n/2 y la observación (n/2)+1
• Propiedad: robustez. Sólo tiene en cuenta la posición de los valores en la muestra y por tanto tiene mucho mejor comportamiento que la media cuando hay observaciones extremas
• Moda:
• Es el valor con mayor frecuencia (que más veces se repite)
• Si hay más de una se dice que la muestra es bimodal (dos modas) o multimodal (más de dos)
• Se puede calcular para cualquier tipo de variable
• Si los datos están agrupados, se habla de clase modal y corresponde al intervalo en el que el cociente entre la frecuencia relativa y la amplitud es mayor

3. MEDIDAS DE POSICIÓN

• Cuantiles:
• Se calculan para variables cuantitativas y, al igual que la mediana, sólo tienen en cuenta la posición de los valores en la muestra.
• Los cuantiles más usuales son los percentiles, los deciles y los cuartiles, según dividan la muestra ordenada en 100, 10 ó 4 partes, respectivamente

• Percentiles:
• Dividen la muestra ordenada en 100 partes
• Deciles:
• Dividen la muestra ordenada en 10 partes
• Cuartiles:
• Dividen la muestra ordenada en 4 partes
• El primer cuartil indica el valor que ocupa una posición en la seria numérica de forma que el 25% de las observaciones son menores y que el 75% son mayores.
• El segundo cuartil indica el valor que ocupa una posición en la seria numérica de forma que el 50% de las observaciones son menores y que el 50% son mayores.
• El Q3 , tercer cuartil indica el valor que ocupa una posición en la seria numérica de forma que el 75% de las observaciones son menores y que el 25% son mayores.
• El Q4 , cuarto cuartil indica el valor mayor que se alcanza en la seria numérica

4. MEDIDAS DE DISPERSIÓN

• La información aportada por las medidas de tendencia central es limitada
• Rango o recorrido: Diferencia entre el mayor y el menor valor de la muestra
• Desviación media: media aritmética de las distancias de cada observación con respecto a la media de la muestra
• Desviación típica: cuantifica el error que cometemos si representamos una muestra únicamente por su media
• Varianza: expresa la misma información en valores cuadráticos
• Recorrido intercuartílico: Diferencia entre el tercer y el primer cuartil
• Coeficiente de variación: es una medida de dispersión relativa (adimensional) ya que todas las demás se expresan en la unidad de medida de la variable. Nos sirve para comparar la heterogeneidad de dos series numéricas con independencia de las unidades de medidas

5. DISTRIBUCIONES NORMALES

• En estadística se llama distribución normal, distribución de Gauss o distribución gaussiana, a una de las distribuciones de probabilidad de variable continua que con más frecuencia aparece en fenómenos reales.
• La gráfica de su función de densidad tiene una forma acampanada y es simétrica respecto de los valores posición central (media, mediana y moda, que coinciden en estas distribuciones)
• Esta curva se conoce como campana de Gauss.

6. ASIMETRÍAS

• Coeficiente de asimetría de una variable: Grado de asimetría de la distribución de sus datos en torno a su media.
• Es adimensional y adopta valores entre -1 y 1.

• Los resultados pueden ser los siguientes:
• g 1 = 0 (distribución simétrica; existe la misma concentración de valores a la derecha y a la izquierda de la media

• g1 > 0 (distribución asimétrica positiva; existe mayor concentración de valores a la derecha de la media que a su izquierda)
  
• g1 < 0 (distribución asimétrica negativa; existe mayor concentración de valores a la izquierda de la media que a su derecha)

7. CURTOSIS

• Coeficiente de apuntamiento o curtosis de una variable, sirve para medir el grado de concentración de los valores que toma en torno a su media.
• Se elige como referencia una variable con distribución normal, de modo que para ella el coeficiente de curtosis es 0.
• Adopta también valores entre -1 y 1

• Los resultados pueden ser los siguientes:
• g 2 = 0 (distribución mesocúrtica) . Presenta un grado de concentración medio alrededor de los valores centrales de la variable (el mismo que presenta una distribución normal).

• g2 > 0 (distribución leptocúrtica ). Presenta un elevado grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable.

• g2 < 0 (distribución platicúrtica) . Presenta un reducido grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable

TEMA 4: INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

• Sirve para describir y resumir datos.
• Se refiere al tipo de estadística que normalmente vemos en los medios de difusión.
• Describe y analiza una determinada población o muestra sin pretender sacar conclusiones de tipo general.
• Describe, analiza y representa un grupo de datos utilizando métodos numéricos y gráficos que resumen y presentan la información contenida en ellos.
• Organiza de manera clara y fácil de analizar
• Resume los datos
•  Explora las relaciones entre variables
• Es preliminar antes de la inferencia

2. ESTADÍSTICA INFERENCIAL

• Utiliza muestras de datos para sacar conclusiones sobre poblaciones más grandes.
• Este tipo de método se encuentra más frecuentemente en artículos publicados sobre investigación científica. 
• Infiere o “induce” leyes de comportamiento de una población, a partir del estudio del análisis de una muestra.
• Apoyándose en el cálculo de probabilidad y a partir de datos muestrales, efectúa:
• Estimaciones
• Decisiones
• Predicciones
• Generalizaciones sobre un conjunto mayor de datos

3. VARIABLES: PRESENTACIÓN DE DATOS

• TABLAS DE FRECUENCIA:
• Datos que muestran FRECUENCIAS en columnas y las CATEGORÍA de las variables en las filas
• Presentan información repetitiva de forma visible y comprensible
• Requisitos:
• Son autoexplicativas
• 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 frecuencias absolutas y relativa

4. VARIABLES CONTINUAS

• Definición de intervalos
• Definición de extremos de los intervalos
• Definición de amplitud o distancia entre los extremos
• Cálculo de la marca de clase de cada intervalo

• Frecuencias absolutas (𝒇𝒊):
• Número de individuos que presentan una modalidad, o que están incluidos en un intervalo
• Frecuencias relativas (𝒉𝒊):
• Proporción de individuos referidos al total que presentan una modalidad o que están incluidos en un intervalo
• Frecuencias acumuladas
• Número de individuos menores o iguales que la modalidad o el intervalo que estamos estudiando

5. INDICADORES/CONCEPTO DE INDICADOR:

• En el análisis descriptivo se usan en gran medida los números relativos, que son la expresión de la relación de dos o más cantidades.
• La frecuencia absoluta no puede ser un indicador pues le falta un denominador que la relacione con el tamaño de la muestra o población, y/o el periodo en el que se presentaron los eventos.
• Se define indicador como la medida de la frecuencia de un determinado suceso en una población, expresado como un número que puede ser:
• Proporción
• Tasa
• Razón
• Odds
• Los indicadores siempre están formados por un numerador y un denominador, es decir, es el resultado del cociente entre dos magnitudes.

 6. PROPORCIONES

• Se define como una medida resumen para variables cualitativas, que consiste en la comparación, a través de un cociente (división) entre un subconjunto y el conjunto al que pertenece.
• El numerador siempre está incluido en el denominador.
• Adopta valores reales entre 0 y 1, expresando la frecuencia relativa del suceso que medimos.
• Se suele multiplicar por 100, para una mejor comprensión, expresando los porcentajes correspondientes.
• Si el suceso que medimos es muy poco frecuente, podemos multiplicar por 1.000, por 10.000, etc.

7. TASAS (RATE):

• Es una medida que expresa el riesgo de ocurrencia del evento (enfermedad) estudiado.
• En realidad, es una proporción, pero con relación espacial y temporal. El denominador incluye una unidad de tiempo.
• Consiste en la comparación, a través de una división, entre el número de veces que ocurre un cierto tipo de evento y la población en la que puede ocurrir dicho evento en un tiempo determinado.
• Usualmente el resultado de tal división consiste en una cifra fraccionaria menor a 1, por lo que el resultado suele ser multiplicado por alguna constante que sea múltiplo de 10 (100, 1.000, 10.000, etc.)

8. RAZONES O RATIOS

• Es una medida de resumen para variables cualitativas que consiste en la comparación, a través de una división entre dos conjuntos.
• Los dos conjuntos son distintos, es decir, uno no incluye al otro.
• El numerador del cociente, por tanto, no está incluido en el denominador, como sí sucedía en las proporciones.

9. ODDS O VENTAJAS

• El cociente entre la proporción o probabilidad de ocurrencia de un evento y la proporción o probabilidad (complementaria) de no ocurrencia, se denomina con el término inglés “odds”, empleado en el lenguaje de apuestas.
• No hay un término exacto en español, ni consenso en su traducción. El más aceptado es “ventaja” u “oportunidad”.
• La odds representa la frecuencia de un aspecto relativa a los sujetos que no presentan dicho aspecto, por lo que es un tipo especial de razón.
• Sus valores van desde 0 (eventos que nunca ocurren) hasta el infinito (eventos que ocurren siempre)

TEMA 3: DE LOS CONCEPTOS A LAS VARIABLES

1.     ESTADÍSTICA

Cuerpo de conocimientos para aprender de la experiencia, en forma de números provenientes de medidas que muestran variaciones entre los distintos individuos; parte del supuesto de que las características clínicas que se observan cambian de un paciente a otro (variable). Por tanto, la estadística es la ciencia que estudia la variabilidad.

2.     PROCEDIMIENTO MUESTRAL

Un muestreo es un método tal que al escoger un grupo pequeño de una población podamos tener un grado de probabilidad de que ese pequeño grupo posea las características de la población que estamos estudiando.

3.     PROCESO DE LA INFERENCIA ESTADÍSTICA

En este proceso del tamaño de una población (N) mediante selección aleatoria se reduce el número de personas a las que se van a estudiar, a las que se les denomina muestra; el tamaño de la muestra (n) es menor que el de la población.

Sobre la muestra se obtiene el estimador, que mediante inferencia da lugar al parámetro, el cual referencia a la población total.

4.     PARÁMETROS Y ESTADÍSTICOS

-       Parámetro:

o   Es una cantidad numérica calculada sobre una población o universo cuyo tamaño se expresa con N

o   La idea es resumir toda la información que hay en la población en unos pocos números (parámetros)

o   Los parámetros se expresan con letras griegas: σ (desviación típica), π (proporción), µ (media), etc.

-       Estadístico:

o   Es una cantidad numérica calculada sobre una muestra extraída de la población o universo cuyo tamaño se expresa con n

o   La idea es resumir toda la información que hay en la población en unos pocos números (estimadores)

o   Los parámetros se expresan con letras latinas en minúsculas: s (desviación típica), p (proporción)…

5.     MEDICIONES DIRECTAS:

Son las realizadas a elementos concretos.

6.     MEDICIONES INDIRECTAS:

En investigación enfermera, muy a menudo la característica que el investigador tiene que medir es una idea abstracta o subjetiva.

7.     MEDICIÓN DE SIGNOS Y SÍNTOMAS

Diferentes naturalezas de las variables, diferentes métodos de medición. Para medir variables se utilizan diferentes escalas de medición.

7.1.         ESCALAS DE MEDIDA

8.     TIPOS DE VARIABLES

8.1.         CUALITATIVAS

o   Se refieren a propiedades

o   No pueden ser medidas

8.1.1.    NOMINALES

o   Dicotómicas (2 niveles o categorías)

o   Policotómicas (+de 2 categorías)

8.1.2.    ORDINALES

o   Establecen un orden

8.2.         CUANTITATIVAS

o   Pueden medirse en términos numéricos

8.2.1.    DISCRETAS

o   Discretas: solo pueden tomar un nº finito de valores. La unidad de medición no puede ser fraccionada son nºs aislados

8.2.2.    CONTINUAS

Las que pueden valer cualquier nº dentro de un rango. La unidad de medida pueda ser subdividida en forma infinita.

9.     OPERATIVIZACIÓN DE LAS VARIABLES

Es el proceso que transforma una variable subjetiva o abstracta en otras variables indirectas que tengan el mismo significado y que sean susceptibles de medición. Consiste en:

-       LAS VARIABLES PRINCIPALES se descomponen en otras más Especificas llamadas DIMENSIONES

-       A su vez es necesario traducir las DIMENSIONES en INDICADORES que permitan la observación directa