SEMINARIO 4

En este seminario repasamos algunos conceptos, problemas y terminamos de aprender a usar Epi info.

1. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

1.1. MEDIDAS DESCRIPTIVAS

• Posición
• Dividen un conjunto ordenado de datos en grupos con la misma cantidad de individuos (cuantiles, percentiles, cuartiles, deciles...)
• Centalización
• Indican valores con respecto a los que los datos parecen agruparse (media, mediana y moda)
• Dispersión
• Indican la mayor o menor concentración de los datos con respecto a las medidas de centralización (varianza, rango, desviación típica, coeficiente de variación)
• Forma
• Asimetría
• Apuntamiento o curtosis

1.2. MEDIDAS POSICIÓN

• Percentiles
• Son 99 valores que dividen en cien partes iguales el conjunto de datos ordenados.

1.3. MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN

• Media
• Promedio aritmético de las observaciones, es decir, el cociente entre la suma de todos los datos y el número de ellos.

• Mediana (Me):
• Valor que separa por la mitad las observaciones ordenadas de menor a mayor, de tal forma que el 50% de estas son menores que la mediana  y el otro 50% son mayores. Si el número de datos es impar la mediana será el valor central, si es par tomaremos como mediana la media aritmética de los dos valores centrales.

• Moda (Mo)
• Valor de la variable que más veces se repite. No tiene porque ser única

1.4. MEDIDAS DE DISPERSIÓN

• Varianza
• Promedio del cuadrado de las distancias entre cada observación y la media aritmética del conjunto de observaciones.
• Desviación típica:
• Se define como la raíz cuadrada positiva de la varianza
• Recorrido o rango muestral
• Es la diferencia entre el valor de las observaciones mayor y el menor

1.5. MEDIDAS DE FORMA

• Asimetría (coeficiente de asimetría de Fischer)
• Simétrica (coeficiente de asimetría=0)
• Asimétrica (coeficiente de asimetría distinto de 0)
• Asimetría positiva (coeficiente de asimetría>0)
• Asimetría negativa (coeficiente de asimetría<0)
• Curtosis o apuntamiento (coeficiente de curtosis de Fisher)
• Mesocórtica (=0)
• Platicúrtica (<0)
• Leptocurtica (>0)

2. ESTADÍSTICA INFERENCIAL

• Apoyándose en el cálculo de probabilidades y a partir de datos de una muestra, efectúa estimaciones, decisiones, predicciones...
• Permite generalizar los datos obtenidos a partir de una muestra a la población de la que proceden. Se basa en la teoría de las probabilidades y trabaja con los datos que le proporciona la estadística descriptiva.

2.1. TIPOS DE ERROR AL TOMAR UNA DECISIÓN

• Hipótesis nula: No existen diferencias significativas en la eficacia clínica de dos fármacos (A=B)
• Hipótesis alternativa: Existen diferencias en la eficacia clínica de dos fármacos
• Error tipo I (alfa): Se rechaza la Ho siendo esta la verdadera
• Error tipo II (beta): No se rechaza la Ho siendo esta falsa

2.2. CHI CUADRADO

2.3. T DE STUDENT

2.4. REGRESIÓN SIMPLE