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LOS CONCEPTOS ESTADISTICOS UTILIZADOS EN EL DISEÑO E INTERPRETACION DE…
LOS CONCEPTOS ESTADISTICOS UTILIZADOS EN EL DISEÑO E INTERPRETACION DE TRABAJOS DE INVESTIGACION
Los
principales objetivos de la Estadística
consisten en medir la aleatoriedad de los fenómenos, prever situaciones y conseguir una información cuantificada que permita la toma de decisiones.
Dos características importantes son que:
Y que la obtención de resultados se basa en el tratamiento de la información.
Cuantifica los resultados del azar con el uso del concepto de probabilidad.
Definir el concepto de población y muestra es importante, por eso:
Población es el conjunto de todos los elementos que cumplen ciertas condiciones.
Muestra es un subconjunto de esta población.
1.- Análisis de la información
: La información se estructura en forma de una base de datos, que es una colección de información organizada en columnas y filas.
La valoración de cualquier dato puede hacerse a través de la definición de una
variable
que en una primera aproximación debe ser
cualitativa o cuantitativa.
Las variables cualitativas o categorías hacen referencia a atributos, su valor es generalmente alfabético.
Las variables cuantitativas se caracterizan por tener un valor numérico y ser discretas o continuas.
2.- Distribución de frecuencias
: Se presenta en forma resumida la información que procede de una o varias variable mediante tablas o gráficos.
Requisito fundamental de las clases de frecuencia
: es que cualquier valor posible de una variable debe pertenecer a una de las clases previstas y solamente a una.
El estudio de frecuencias para muestras multidimensionales se resuelve con tablas cruzadas de las frecuencias de presentación de las variables y tiene una representación clara en dos dimensiones.
3.- Estudios descriptivos de variables cuantitativas:
Se explicara brevemente el significado de los estadísticos mas comunes asociados a una variable cuantitativa.
Las medidas de tendencia central
: tratan de resumir una variable cuantitativa por su "valor más representativo".
Las medidas de dispersión:
complementan el uso de medida de tendencia central con una medida de la desviación general de los datos respecto a la medida de centralización.
Medidas de asimetría
: su objetivo consiste en determinar la simetría de los datos respecto a una distribución normal.
Medida de curtosis
: se usa el coeficiente de curtosis que indica la forma de la distribución de los datos respecto a una distribución normal.
4.- Función de distribución normal
: es una función de distribución estadística muy importante por ser considerada como una distribución de referencia para variables cuantitativas.
La confirmación de la distribución normal y la determinación de sus dos parámetros (media y desviación típica) permiten controlar la información de la variable correspondiente a niveles de probabilidad.
5.- Estudio de una variable cuantitativa
: el análisis de una variable cuantitativa debe iniciarse comprobando si la distribución de la variable a estudiar sigue la distribución normal.
Una representación grafica de una variable cuantitativa es la denominada de "caja" o mas común box-plot.
Según el criterio de Tuckey, los valores de la distribución que este fuera del rango comprendido entre los valores adyacentes son observaciones extremas o outliers.
6.- Inferencia Estadística
: Constituye un procedimiento inductivo que va de lo particular a lo general y que permite obtener conclusiones de una población a través de la información proporcionada por una muestra.
Las técnicas a utilizar son fundamentalmente la estimación de parámetros y los contrastes de hipótesis.
7.- Estimación de parámetros
: Consiste en determinar el valor de los parámetros de la población a partir de los estadígrafos de la muestra.
8.-
Uso de algunos contrastes de significación estadística:
Se trata de contrastes cuya hipótesis nula considera que la muestra obtenida sigue una función de distribución conocida con unos parámetros determinados.
9.- Relación entre variables
: El estudio de la posible relación existente entre variables cuantitativas se resuelve con las técnicas estadísticas de correlación y regresión.
10.- Análisis de supervivencia
: procede de la importancia de su uso para determinar la probabilidad de muerte a lo largo del tiempo en pacientes con una enfermedad determinada.
