Consideraciones generales de Bioestadística

1. Universidad de Los Andes
Escuela de Medicina
Dpto. de Medicina Preventiva y Social
Unidad de Bioestadística
CONSIDERACIONES GENERALES
Prof. Joan Fernando Chipia Lobo

2. INTRODUCCIÓN A LA
BIOESTADÍSTICA

3. ESTADÍSTICA (I)
Deriva su nombre del hecho de haber sido
aplicada primeramente a la recolección de
datos que permitieran la administración de
los estados, con propósitos militares e
impositivos, preocupación fundamental de
los Imperios, debido a que los gobernantes
necesitaban conocer información referente al
número y riquezas de sus súbditos.

4. ESTADÍSTICA (II)
Es una ciencia que estudia la recolección,
presentación, análisis e interpretación de
datos, con el objeto de tomar decisiones ante
situaciones de incertidumbre.
Una interpretación pragmática de la Estadística
nos dice que es el vehículo que permite
llevar a cabo el proceso relacionado con la
investigación científica.

5. ESTADÍSTICA (III)
Es una ciencia transversal aplicada a una
amplia variedad de disciplinas, desde la
Física hasta las Ciencias Sociales, desde
las Ciencias de la Salud hasta el control de
calidad. Se usa para la toma de decisiones
en áreas de negocios o instituciones
gubernamentales.

6. BIOESTADÍSTICA (I)
Es una rama de la estadística aplicada a la
Ciencias de la vida, la cual ha sido clave en el
desarrollo de nuevos fármacos, en el
entendimiento de enfermedades crónicas; la
estrecha relación de la Estadística con el
método científico hace de la Bioestadística una
disciplina imprescindible en la mayoría de los
proyectos de biológicos y de salud.

7. El pensamiento estadístico aplicado a las
ciencias de la salud ayuda a establecer una
metodología de estudio, para dar respuesta a
hipótesis, organizar el “sistema” que involucra la
investigación desde el diseño general de
experimentos en el área específica, diseño de
muestreo, control de calidad de la información,
análisis y presentación de resultados.
BIOESTADÍSTICA (II)

8. RELACIONES DE
BIOESTADÍSTICA CON….

9. MÉTODO CIENTÍFICO
Según Bertrand Russell el Método Científico
puede resumirse en los siguientes 3 pasos:
1. Exacta observación del fenómeno que se
estudia.
2. Formulación de una hipótesis, mediante la
cual pueda explicarse los hechos observados.
3. Verificación de la hipótesis mediante nuevas
observaciones.

10. EJEMPLO DEL MÉTODO
CIENTÍFICO EN MEDICINA
KOCH observó ciertas formas bacilares en los
esputos de pacientes tuberculosos (PASO 1).
Como hipótesis de trabajo atribuyó a ellas la
causa de la enfermedad (PASO 2).
Comprobó que el bacilo se encontraba en los
esputos de individuos tuberculosos y nunca de
los procedentes sin la enfermedad (PASO 3).

11. BIOESTADÍSTICA Y MÉTODO
CIENTÍFICO (I)
La Estadística interviene en el primer paso de la
investigación científica ayudando a que las
observaciones sean fidedignas y exactas.
En el paso 2, para formular hipótesis
adecuadas, empleando un lenguaje
matemático.
En el paso 3, para comprobar las hipótesis a
través de métodos estadísticos.

12. BIOESTADÍSTICA Y MEDICINA
La Estadística es de gran utilidad médica, debido a que le
permite al investigador:
Decidir sobre el número de usuarios que debe estudiar
para que sus conclusiones tengan validez.
Recoger adecuadamente los datos.
Resumir y analizar los datos recogidos.
Evaluar más objetivamente la evidencia de otras
investigaciones, comprendiendo su alcance y sus
limitaciones.

13. USOS DE BIOESTADÍSTICA
EN MEDICINA COLECTIVA (I)
En el campo de la Salud Pública, mediante
procedimientos estadísticos se podrá determinar la
composición, las principales características y cambios de
la población, los riesgos a que está sometida y las
necesidades que presenta.
La planificación de las actividades de Salud Pública, el
control de los programas que se están desarrollando y la
evaluación final de sus rendimientos, eficiencia, eficacia
y efectividad podrá llevarse a cabo mediante
procedimientos estadísticos.

14. RELACIÓN DE BIOESTADÍSTICA
EN MEDICINA COLECTIVA (II)
Se aplica en Demografía porque estudia
estadísticamente la estructura y la dinámica de las
poblaciones, así como indicadores de fecundidad,
mortalidad y migración, emigración e inmigración.
Con Epidemiología porque estudia distribuciones de
frecuencias, determinantes, predictores y el control de
los factores relacionados con la salud y las distintas
enfermedades existentes en poblaciones humanas o
veterinarias específicas, los cuales se basan en
procedimientos descriptivos e inferenciales para su
toma de decisiones.

15. ESTADÍSTICA
BIOESTADÍSTICA
Descriptiva Inferencial

16. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
De fenómenos o problemas de estudio.
Los datos pueden ser resumidos numérica por
medio de estadísticos, también se muestran
resultados tabulares y/o gráficamente.
COMO SU NOMBRE LO INDICA
DESCRIBE DATOS DE LA MUESTRA

17. DESCRIBIR
Medidas de
resumen
Medidas de Tendencia
Central y No central
Medidas de
Variabilidad: Absoluta y
Relativa
Presentación
Distribución de
frecuencias
Gráficos

18. ESTADÍSTICA INFERENCIAL
Se dedica a:
MUESTREO, DISEÑOS
EXPERIMENTALES, INFERENCIAS Y
PREDICCIONES DE UNA POBLACIÓN
Para hacer
Pruebas de hipótesis.
Estimaciones
Correlaciones.
Regresiones.
Modelamiento de datos.

19. POBLACIÓN (N)
En términos sencillos la población es a QUIÉN le
vamos a indagar un tema, las cuales tienen
propiedades comunes.
De manera formal, POBLACIÓN (N): es el
conjunto de elementos que cumplen ciertas
propiedades comunes.
Las poblaciones se definen de acuerdo al campo
de interés.

20. Población
(N)
Finita
Un número fijo
de valores
Infinita
Un número
indeterminable
de valores

21. EJEMPLOS
POBLACIÓN FINITA:
El conjunto de neonatos según el sexo en el Hospital
Universitario de Los Andes, durante el último año.
POBLACIÓN INFINITA:
El conjunto de neonatos según el sexo en
Venezuela, durante el último año.

22. MUESTREO
Es el proceso seguido para la extracción de una
muestra. El objetivo del muestreo es considerar
el mayor número de unidades con el menor
costo posible.

23. SE REALIZAUN MUESTREO
Cuando la Población es:
Desconocida.
Inaccesible.
Inalcanzable
O también porque:
- No existen los suficientes recursos
económicos y humanos.
- La población suele destruirse.
- No hay suficiente tiempo.

24. TIPOS DE
MUESTREO
NO
PROBABILÍSTICOS
PROBABILÍSTICOS

25. TIPOS DE MUESTREO
No probabilístico
A juicio
Por
conveniencia
Voluntariado
Probabilístico
Aleatorio Simple
Sistemático
Estratificado
Por
conglomerados

26. LAS CONDICIONES DE UN
MUESTREO PROBABILÍSTICO
- Diseño estadístico específico (aleatorio
simple, sistemático, estratificado, por
conglomerados).
- Selección de los elementos al azar.
- Error muestral, es decir la diferencia entre el
resultado obtenido mediante la muestra y el
obtenido mediante la población total.
(Martínez, 2008).

27. MUESTRA (n)
Es un subconjunto de elementos de la población
que cumplen ciertas propiedades comunes.
En otras palabras, es parte de la población.
Ejemplo: 100 neonatos según el sexo en el
Hospital Universitario de Los Andes, durante el
último año.

28. DATO (xi)
Son cada uno de los elementos,
individuos, cosas o entes abstractos que
integran una muestra determinada.
UNIDAD ESTADÍSTICA
Son cada uno de los elementos,
individuos, cosas o entes abstractos que
integran una población determinada.

29. ESTADÍSTICO
Función definida sobre los valores numéricos de una
muestra.
Valor numérico que describe una característica o
variable de la muestra y se obtiene mediante la
manipulación de los datos.
Ejemplo: Suponga que se tomó una muestra
representativa de estudiantes de la Escuela de
Medicina (ULA, Mérida). Para esta se calculó edad
promedio y porcentaje de estudiantes que fuman.

30. PARÁMETRO
Función definida sobre los valores numéricos de una
población.
Valor numérico describe una característica o variable
de la población. Los parámetros se obtienen a partir de
la información aportada por la muestra de una
población.
Ejemplo: Si se considera la edad promedio y
porcentaje de estudiantes que fuman, para el conjunto
de estudiantes de la Escuela de Medicina (ULA,
Mérida).

31. Un profesor de la Escuela de Medicina de la Universidad de Los
Andes (Mérida, Venezuela) durante el presente año, quiere
indagar si la edad (en años cumplidos) , la clase social (alta,
media, baja) y el sexo (femenino, masculino), tienen influencia en
las calificaciones (puntos) de los estudiantes de primer año de la
carrera de Medicina, para ello toma al azar una sección
conformada por 43 estudiantes (dichos datos los recopila a
través de la Oficina de Registros Estudiantiles). Se obtuvo que
60% de los 43 estudiantes son de sexo femenino y que
aproximadamente 20 años es la edad promedio de los
estudiantes de la Escuela de Medicina.
EJERCICIO GUIADO

32. ACTIVIDAD
Considerando el problema determine:
Tipo de Población.
Población.
Muestra.
Dato.
Unidad Estadística.
Estadístico.
Parámetro.

33. VARIABLES Y ESCALAS
DE MEDICIÓN

34. VARIABLE
Es una característica o propiedad que varía. En otras
palabras, es una propiedad que puede fluctuar y
cuya variación es susceptible de medirse u
observarse.
Ejemplos:
• Presión sanguínea diastólica.
• Masa de niños en edad preescolar.
• Frecuencia cardiaca.
• Estatura de varones adultos.
• Edad de los pacientes de un médico

35. VARIABLES
ESTADÍSTICAS
CUALITATIVAS
NOMINAL
ORDINAL
CUANTITATIVAS
DISCRETAS
CONTINUAS

36. VARIABLES CUALITATIVAS
Son aquellas variables estadísticas que
clasifican el conjunto de elementos de la
muestra o población en categorías.
Por ejemplo: estado civil, nacionalidad,
religión, nivel educativo, grupo étnico, etc.

37. V. CUALITATIVAS
NOMINAL
Categorías No
ordenadas.
ORDINAL
Categorías
ordenadas.

38. VARIABLES
CUANTITATIVAS
Son aquellas variables estadísticas que
miden de manera numérica y cuantificable el
conjunto de observaciones de la muestra o
población.
Ejemplos:
Estatura de varones adultos.
Número de pupitres en un salón de clases.

39. V. CUANTITATIVAS
DISCRETAS
No existen valores
intermedios entre dos
valores consecutivos
de la variable.
CONTINUAS
Existen valores
intermedios entre dos
valores consecutivos
de la variable.

40. ESCALA DE
MEDICIÓN

41. ESCALA DE MEDICIÓN
Son consecuencia de la medición, puede llevarse
según diferentes conjuntos de reglas (Daniel,
2010).
A continuación se discutirán las principales, así
como las implicaciones en Bioestadística,
dentro de ellas tenemos:
Escala Nominal.
Escala Ordinal.
Escala de Intervalo.
Escala de Razón.

42. ESCALA NOMINAL
Daniel (2010), es categórica, consiste en
designar o nombrar las observaciones. Las
categorías son mutuamentes excluyentes y
colectivamente exhaustivas. No es posible
ordenar las categorías.
Son dicotómicas o politómicas (no ordenables):
sano o enfermo, si o no.

43. ESCALA ORDINAL
Es categórica. Cuando las observaciones no sólo
difieran de categoría a categoría, sino que además
pueden clasificarse por grados de acuerdo con algún
criterio de orden (Glass y Stanley, 1986).
Ejemplos:
Niveles de una enfermedad.
Rango académico.
Edad (menor igual a 18 años; mayor a 18 años y menor
a 40 años; mayor igual a 40 años).

44. ESCALA DE INTERVALO
Es cuantitativa.
Se considera unidad de medida (escalas de grados en
temperatura, metros, pie, puntajes).
Cero arbitrario, es decir, el valor cero no indica
ausencia de la característica, en otras palabras, la
característica está presente y vale cero algunos
ejemplos son la temperatura, pruebas de coeficiente
intelectual, académicas, altura sobre el nivel del mar
(Armas, 1988).

45. ESCALA DE RAZÓN
Es cuantitativa.
Cero absoluto, es decir, el valor cero
representa ausencia de la característica o
atributo (Armas, 1988).
Claros ejemplos de esta escala son la
distancia, altura, masa, peso, estatura, entre
otros.

46. RELACIÓN ENTRE
ESCALAS Y VARIABLES
ESCALA NOMINAL VARIABLE CUALITATIVA NOMINAL
ESCALA ORDINAL VARIABLE CUALITATIVA ORDINAL
ESCALA DE INTERVALO
ESCALA DE RAZÓN
VARIABLE CUANTITATIVA
DISCRETA
CONTINUA

47. VARIABLES CATEGÓRICAS VARIABLES NUMÉRICAS
CUALITATIVAS CUANTITATIVAS
NOMINAL
Diferencia
ORDINAL
Diferencia
INTERVALO
Diferencia
RAZÓN
Diferencia
Orden Distancia Origen Orden Distancia Origen Orden Distancia Origen Orden Distancia Origen
Posee categorías que no
se pueden ordenar por
alguna jerarquía
Posee categorías que se
pueden ordenar por
alguna jerarquía, pero no
se puede medir la
distancia entre ellas
Son variables numéricas
cuyos valores
representan magnitudes
y la distancia entre los
números de su escala es
igual
Las variables de razón
poseen las mismas
características de las
variables de intervalo, con
la diferencia que cuentan
con un cero absoluto; es
decir, el valor cero (0)
representa la ausencia
total de medida
Sexo Estado Civil Instrucción Intensidad Temperatura MSNM Peso Hijos
Masculino Soltero Primaria Leve -10º C -3 m 00 Kg 0
Femenino Casado Secundaria Moderado 0º C 0 m 25 Kg 3
Divorciado Universitaria Severo 15º C 1500 m 40 Kg 5
Dicotómicas: tiene solo dos categorías
Continuas : proviene de medir con números enteros o
fraccionaros, entre dos valores siempre existe
números intermedios
Politómicas: tienen más de dos categorías
Discretas: provienen de contar, sólo admite valores
enteros

48. Tipo de variable Tipo de gráfico Tabla de Distribución
de Frecuencias
Estadístico
Variable Cualitativa
Nominal
• Gráfico de
Sectores
• Gráfico de Barras
simples
• Frecuencia absoluta (ni)
• Frecuencia relativa
simple o Proporción (fi)
• Porcentaje (%)
Moda
Variable Cualitativa
Ordinal
• ni, fi, %
• Frecuencia acumulada
(Ni)
• Frecuencia relativa
acumulada (Fi)
• Porcentaje Acumulado
(%a)
Moda
Mediana
Percentiles
Deciles
Cuartiles
Variable
Cuantitativa
Discreta
Moda
Mediana
Media Aritmética
Percentiles
Deciles
Cuartiles
Rango
Varianza
Desviación Típica
Error Típico de la
Media
Coeficiente de
Variación
Variable
Cuantitativa
Continua
• Histograma
• Polígono de
frecuencias
• Ojiva Porcentual

49. MÉTODO ESTADÍSTICO
1. Tema de interés o problema.
2. Planificación.
3. Objetivos.
4. Hipótesis de investigación.
5. Determina la población y muestra.
6. Recolección y codificación de datos.
7. Análisis e interpretación de datos.
8. Presentación de los resultados.
9. Elaboración del reporte de investigación.

50. Halle los conceptos básicos de población, muestra,
dato, unidad estadística, estadístico, parámetro
Se realizó un estudio para conocer la opinión de una
comunidad rural de 4500 habitantes, respecto a sí
aceptar o no un programa de salud. Entre los 250
encuestados, 208 manifiestan estar de acuerdo con
dicho programa. El 60% de los habitantes de la
comunidad rural son mujeres. Además el 80%
manifiesta que este programa deberá ser sabatino.
EJERCICIO
INDEPENDIENTE N°1

51. Analizar cada una de las siguientes variables de acuerdo al
tipo y la escala:
• Temperatura del salón de clases.
• Número de goles anotados por un jugador de fútbol.
• Altura sobre el nivel del mar de una ciudad.
• Puntuación que obtuvo un estudiante en la primera Prueba de
Anatomía Humana de la Escuela de Medicina, Universidad de
Los Andes.
• Los resultados de una enfermedad a través de un resultado de
laboratorio (presente o ausente)
• El tiempo transcurrido desde la iniciación de un tratamiento
hasta la desaparición del síntoma.
• Etapas de evolución de un cáncer como 1, 2 o 3.
EJERCICIO
INDEPENDIENTE N°2

52. “La medicina es la ciencia de la
incertidumbre y el arte de la
probabilidad”
William Osler
FINALMENTE, LOS INVITO A LA PÁGINA WEB DE
BIOESTADÍSTICA:
URL http://www.webdelprofesor.ula.ve/ciencias/joanfchipia/

53. REFERENCIAS
Armas, T. (1988). Estadística Sencilla Descriptiva. Mérida:
Consejo de Publicaciones de la Universidad de Los Andes
Daniel, W. (2010). Bioestadística: Base para el análisis de
las ciencias de la salud (4a. Ed.). México: Limusa
Wiley.
Glass, G. y Stanley J. (1986). Métodos Estadísticos Aplicados
a las Ciencias Sociales. México: Prentice Hall.
Martínez, C. (2008). Estadística y Muetreo (12a. Ed.). Bogotá:
ECOE Ediciones