MEDIDAS

Medidas centrales.

Media Aritmética
La media aritmética de n observaciones de la variable X se denotará por el símbolo

y se define como la suma de ellas dividida por n. Simbólicamente:

Ejemplo: La media aritmética de los números 3, 9, 12, 5 y 6 es:

Si se grafican estos puntos se obtiene:

Mediana
La mediana (Me) de un conjunto de n números ordenados de menor a mayor, es el número central en el arreglo. Si n es un número impar (non), sólo hay un valor central en el arreglo. Si n es un número par, hay dos valores centrales y la mediana debe tomarse como la media aritmética de estos dos valores.

Ejemplo: Calcular la mediana de los números 3, 9 , 12, 5 y 6

• Primero hay que ordenar los números de menor a mayor:

3, 4, 6, 9, 12

• Después se debe verificar si el valor de n es par o impar (non), en caso de ser par se toman los dos valores que estén en el centro.

• Como en este caso n = 5 (número non), hay un solo valor central, el 6 y éste es el valor de la mediana, es decir:

Me = 6

 Moda

La moda (Mo) de un conjunto de datos es el valor (si existe) que ocurre con mayor frecuencia. Si es un valor único decimos que la distribución de frecuencias es unimodal, si tiene dos o más valores con la misma frecuencia máxima, decimos que la distribución es bimodal, trimodal, entre otras.

La moda es una medida de tendencia central que es poco usada por las siguientes razones:

a) Puede ocurrir que no exista.
b) A menudo no es un valor único.

Retomando el ejemplo de las edades tomadas de un grupo de 10 estudiantes del grupo del curso de Introducción a los Diseños Experimentales, el cálculo de la moda sería:

25, 27, 35, 28, 30, 24, 25, 29, 32, 37

La moda de este conjunto de datos es 25 puesto que tiene una frecuencia de 2, mientras los demás valores tienen una frecuencia de 1.

MEDIDAS DE POSICIÓN

• Percentiles. Divide la muestra en 100 partes, de modo que hay 100 percentiles. el p= 50 coincide con la mediana.
• Cuartiles. Divide la muestra en 4 partes. El c2 será igual al p 50 y a la mediana.
• Deciles. Divide la muestra en 10 partes. El d 5 será el que coincida con la mediana.

MEDIDAS DE DISPERSIÓN

Cubren las limitaciones que presentan las medidas de tendencia central, aportando algo más de información.

• Rango o recorrido. Es la diferencia entre el valor mayor y el menor de la muestra..
• Desviación típica. 
• Varianza. Desviación típica al cuadrado
• Recorrido intercuartílico. Q3 - Q1
• Coeficiente de variación. Cociente entre la desviación típica y la media.

Frecuencias!

FRECUENCIA ABSOLUTA (n) :

Para datos no agrupados en intervalos, es el número de veces que se presenta cada valor de la variable.
Si los datos se agrupan en intervalos, es el número de observaciones que pertenecen a dicho intervalo.

FRECUENCIA ABSOLUTA ACUMULADA (N) :
Para un cierto valor de la variable, la frecuencia absoluta acumulada nos da el número de observaciones
menores o iguales que dicho valor.

FRECUENCIA RELATIVA (r) :
Cociente entre la frecuencia absoluta y el número total de observaciones (N).

SEMINARIOS EPIINFO

En los tres seminarios que hemos tenido hemos profundizado en el uso del programa epiinfo, el cual ahora explicare paso a paso, por si existen dudas como utilizarlo. 

Ha sido muy útil aprender el usos de este programa estadístico para la realización de resultados de nuestro trabajo.

Me he querido referir a los más básico de como utilizarlos y usar solo tablas de frecuencias para analizar resultados.

Nuestro estudiooo.. del habito del tabaco.

Para nuestro trabajo que estamos haciendo sobre la prevalencia del tabaco en sanitarios seguimos estos procedimientos a seguir. 

PROCEDIMIENTO 

El proceso seguido en el estudio estadístico de una cierta característica o variable, puede subdividirse en tres

pasos sucesivos :

RECOGIDA DE DATOS :

Planteado el test o encuesta oportuno y recogidos los datos que correspondan, el primer análisis que

realizaremos es el del tipo de variable que pretendemos estudiar (Cualitativa o Cuantitativa ; Discreta o

Continua). Esto condicionará en gran medida su posterior tratamiento.

ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS :

Determinado el modo de agrupamiento de las observaciones, procedemos a su recuento,

construyendo la tabla de frecuencias. Posteriormente podremos visualizar tales frecuencias de forma

gráfica con el diagrama estadístico apropiado.

ANÁLISIS FINAL :

La obtención de muy diversas conclusiones respecto de la variable estudiada, se podrá realizar con

auxilio de los diferentes parámetros estadísticos (de centralización , posición , dispersión , etc.)

Medidas de frecuencias y sus posibles representaciones!

Las medidas de frecuencia, son según el tipo de estudio. Nos ayudan a aceptar o rechazar la hipótesis nula, de nuestro estudio.

• Prevalencia. Para estudios transversales. Si dividimos prevalencia en expuestos entre prevalencia en no expuestos obtendremos la RAZÓN DE PREVALENCIA.
• Incidencia. En este caso tienen que ser estudios longitudinales. Si dividimos incidencia en expuestos entre incidencia en no expuestos obtendremos el RIESGO RELATIVO.
• ODDS RATIO. Usado en los estudios de casos y controles.

Los gráficos que usamos para la representación de nuestras variables son:

Diagramas de barras

Para variables cualitativas o cuantitativas no agrupadas en intervalos. 

Histogramas

Representativo de las variables agrupadas en intervalos.

Diagramas de sectores

Utilizable en cualquier tipo de variable.

Pictogramas

Utilizable en todo tipo de variables, especialmente con las cualitativas.

Variables

La estadística descriptiva es la ciencia que analiza series de datos (por ejemplo, edad de una población, peso de los trabajadores de un determinado centro de trabajo, temperatura en los meses de verano, etc) y trata de extraer conclusiones sobre el comportamiento de estos elementos o variables.
Las variables que se observan y analizan pueden ser de dos tipos:

a) Variables cualitativas: no se pueden medir numéricamente, representan características (por ejemplo:
nacionalidad, sexo, religión).
b) Variables cuantitativas: tienen valor numérico (edad, altura, precio de un
producto, ingresos anuales).

Por su parte, las variables cuantitativas se pueden clasificar atendiendo
a los valores que pueden tomar en discretas y continuas:

Discretas: sólo pueden tomar valores enteros (1, 2, 8, -4,..). Por
ejemplo: número de hermanos (puede ser 1, 2, 3....,, pero, por
ejemplo, nunca podrá ser 3,45).

Continuas: pueden tomar cualquier valor real dentro de un intervalo. Por
ejemplo, la velocidad de un vehículo puede ser 80,3 km/h, 94,57 km

Objetivos principaLes

PARA HACER UN RESUMEN DE LOS TIPOS DE ESTUDIOS OS PRESENTO UNA TABLA LA CUAL RELACIONA TODOS AQUELLOS ESTUDIOS QUE NOSOTROS QUERAMOS HACER SEGÚN NUESTRAS PREFERENCIAS.
LO PRIMERO QUE DEBEMOS HACER ES CONCRETAR SI NUESTRO ESTUDIO ES ANALÍTICO O DESCRIPTIVO.