Tema 7. Introducción a la Bioestadística.

Ya comenzamos a meternos en lo más bonito y entretenido, para mí, de la asignatura, la estadística. En este tema definiremos que es la estadística y veremos los tipos de variables que hay, incluyendo las escalas para medirlas y como representar los datos.

La estadística es el cuerpo de conocimientos para aprender de la experiencia, frecuentemente en forma de números provenientes de medias que muestran variaciones entre los diferentes individuo, es decir, es la ciencia que estudia la variabilidad, mediante la medición de signos y síntomas (las variables), utilizando diferentes métodos de medición.

Escalas de medida

             1.      Escala nominal

·         Es el nivel de inferior medida

·         En una variable solo se puede comprobar si son iguales o diferentes

·         Las categorías deben ser exhaustivas y mutuamente excluyentes

·         Ejemplo. Género: a) hombre, b) mujer. Raza: a) blanco, b) amarillo, c) negro…

             2.      Escala ordinaria

·         Se dan 2 o más modalidades de una variable

·         Se puede determinar si son iguales o diferentes, y si se da este último caso se puede diferenciar cual es mayor y cual menor según el número

·         Pero solo podemos poner un orden, una jerarquía 4>3>2>1…

·         Ejemplo. Grado de mejoría: 1. Nula, 2. Leve, 3. Media, 4. Máxima

            3.      Escala de intervalo

·         Presenta identidad y orden, y además, requiere que se representen distancias equivalentes entre los intervalos

·         Ejemplo. Temperatura: 36º, 37º, 38º, 39º…

 

            4.      Escala de razón

·         Es el nivel más alto de medición

·         Presenta igualdad, identidad, orden y distancias equivalentes entre los intervalos, y además, posee el 0 absoluto que representa la nulidad o ausencia

·         Ejemplo. Edad, peso, talla, nº de alumnos…

Aquí dejo una tabla que lo resume muy bien, además de añadir que estadísticas se pueden aplicar en cada una.

Tipos de variables

En este esquema queda muy claro los tipos de variables:

 

Solo aclarar que en las nominales hay dos tipos: dicotómicas (solo tiene 2 niveles o categorías) y policotómicas (tienen más de 2 categorías). En el siguiente esquema vemos que tipo de variable se presenta en cada escala:

Hasta aquí todo fácil, ahora comienza la representación de datos, en la cual hay que cuidado y saber calcular bien los intervalos. También hay que tener cuidado al elaborar las tablas de frecuencia porque al mínimo despiste (como tuve yo) puede hacer que tengas mal el ejercicio.

Representación de datos

Las tablas de frecuencia son la imagen de los datos que muestran frecuencias en columnas las categorías de las variables en las filas y presentan información repetitiva de forma visible y comprensible. Para explicarlo mejor que teoría lo haré mientras realizo un ejercicio:

En un centro de salud se pretende realizar un estudio sobre cifras de la tensión arterial diastólica en un grupo de 30 pacientes que acude a consulta de enfermería en los programas de atención al paciente cardiovascular. Los enfermeros del programa midieron la tensión arterial diastólica de los 30 pacientes obteniendo las siguientes cifras en mm de mercurio:

45        45        45        60        60        60

65        71        74        78        80        80

80        85        85        87        87        87       

87        87        87        95        95        95       

95        100      100      106      109      120

Realizar tabla de frecuencia

 

Para realizar la tabla de frecuencia primero hay que calcular el recorrido con la siguiente fórmula:

 

 

X_n: el dato más alto

X₁: el dato menos alto

En este caso sería: Re = 120 – 45 = 75

Luego se calcula el nº de intervalos: Nº de intervalos = √30 = 5,47 (se tiene que redondear así que serían 5)

Al tener calculados estos 2 datos, ya podemos calcular la amplitud entre cada intervalo: Amplitud = 75/5 = 15

Ya podemos construir la tabla de frecuencia:

  

f_i: se obtiene contando cada dato que está en ese intervalo

F_i: se obtiene sumando progresivamente los datos de f_i

h_i: se calcula dividiendo  f_i entre N. h_i = f_i/N  

H_i: se calcula al igual que F_i pero con los datos de h_i

Mc: es la marca de clase y se calcula haciendo la media de los valores del intervalo, es decir: Mc = (45+60)/2 = 52’5

Hay que tener en cuenta como colocar los () y []. Los () se colocan cuando ese dato no entra en el intervalo y los [] se colocan cuando el dato sí entra en el intervalo.

En este caso solo se coloca un [ porque hay datos que son 45, y de los demás no hay.

Aquí dejo un video donde se explica bastante bien:

Representación de gráficas

Por último, vemos que tipos de gráficas son las que se utilizan para representar los datos de tablas como la anterior:

Diagrama de barras

Preferiblemente para variables cualitativas.

Histogramas y polígonos de frecuencia

Preferiblemente para variables continuas, y el grosor de la columna dependerá del amplitud del intervalo.

Gráficos de tronco y hojas

Gráfico de sectores

 

  

Gráficos para datos bidimensionales 

Gráficos para datos multidimensionales: diagramas de estrellas

Aquí dejo el video que sigue al anterior, donde realiza 2 de las gráficas: 

De este tema todo está claro, la única dificultad es identificar el tipo de variable porque eso conlleva tanto la manera de realizar las tablas de frecuencia como el tipo de gráfica que hay que hacer. El único problema es que se pierde demasiado tiempo en explicar cosas muy sencillas y para lo más “complicado” no dará tiempo a verlo todo (lo mismo que al llevar casi todo el cuatrimestre dando teoría).