LA HISTORIA DE LA ESTADÍSTICA

Como trabajos estadísticos más estructurados se conocen dos censos: el primero contiene de la población de Israel y el segundo describe el bienestar material de las diversas tribus judías. "Censo de las tribus: El día primero del segundo año después de la salida de Egipto.

libro del Pentateuco

LA HISTORIA DE LA ESTADÍSTICA

En China existían registros numéricos similares con anterioridad al año 2000 A.C.

Confucio, en uno de sus clásicos "Shu-King" escrito hacia el año 550 a.C., nos narra cómo el Rey Yao en el año 2238 mandó hacer una estadística agrícola, industrial y comercial.

LA HISTORIA DE LA ESTADÍSTICA

Los griegos clásicos realizaban censos cuya información se utilizaba hacia el año 594 A.C. para cobrar impuestos y pagar servicio militar.

En Roma, con su perfecta organización; favoreció para le desarrollo de la Estadística Una muestra es el Censo que se realizaba cada 5 años y que tenía por objeto no sólo saber el número de habitantes, sino también su cantidad de bienes.

LA HISTORIA DE LA ESTADÍSTICA

Pipino el Breve y Carlomagno ordenaron hacer estudios minuciosos de las propiedades de la Iglesia en los años 758 y 762 respectivamente

El registro de nacimientos y defunciones comenzó en Inglaterra a principios del siglo XVI, y en 1662 apareció el primer estudio estadístico notable de población, titulado Comentarios sobre las partidas de defunción en Londres.

LA HISTORIA DE LA ESTADÍSTICA

Un estudio similar sobre la tasa de mortalidad en la ciudad de Breslau, en Alemania, realizado en 1691, fue utilizado por el astrónomo inglés Edmund Halley como base para la primera tabla de mortalidad

LA HISTORIA DE LA ESTADÍSTICA

siglo XVII,

A German Conring se le atribuye

como fundador de la Estadística.

La palabra que etimológicamente

deriva de la palabra "status", que

significa estado o situación.

ESTADISTICA

John Graunt, Adolfo Quetelet y A. Cournot fueron los primeros en buscar las leyes cuantitativas que rigen la sociedad, (la Estadística Investigadora).

1.Tendencia Enciclopédico Matemática: Usó la matemática y el cálculo de probabilidades con aplicación práctica en todas las ciencias. Francia

Quetelet, considerado el fundador de la estadística moderna, hizo innumerables aportes; el más importante fue el de la metodología estadística, sirviéndose del método sentado por él mismo, haciéndola así totalmente científica. Cournot hizo un valioso aporte a la teoría de las probabilidades.

2. Tendencia Demográfica: Se desarrolló en Alemania y su máximo representante fue Juan Pedro Süssmilc; él hace el primer tratado que verifica el movimiento de la población. Usa los postulados de Graunt aplicándolos a los fenómenos que se refieren a la población y así nació la Demografía y fue Guillard quien le dio el nombre.

ESTADISTICAS VITALES

1831: William Whewell: Primera persona que utilizó el término: “Biometría”.

Antes de 1850, la palabra estadística representó información relacionada con información necesaria para el estado

William Farr: utilizó los records vitales en los estudios epidémicos y demostró la correlación entre la mortalidad por cólera y aguas contaminadas

Spiegel (1992)"estudia los métodos científicos para recoger, organizar, resumir y analizar datos, así como para sacar conclusiones válidas y tomar decisiones razonables basadas en tal análisis"

Ligia Moya (1989)"la rama del saber que trata del desarrollo y aplicación de métodos eficientes de recolección, elaboración, presentación, análisis e interpretación de datos numéricos

ESTADÍSTICA MODERNA

Daniel (2002)"es un campo del estudio relacionado con la recopilación, organización y resumen de datos y la obtención de inferencias acerca de un conjunto de datos cuando sólo se observa una parte de ellos“

En la práctica, al margen de su definición, la estadística suele variar su nombre, particularmente debiéndose al campo o área de aplicación

Estadística: estudia los métodos científicos para recoger, organizar, resumir y analizar datos, así como para sacar conclusiones válidas y tomar decisiones razonables basadas con tal análisis.

.

Bio

esta

díst

ica

La Bioestadística es la aplicación de la estadística en el campo de la vida

La Ciencia se ocupa en general de fenómenos observablesLa Ciencia se desarrolla observando hechos, formulando leyes que los explican y realizando experimentos para validar o rechazar dichas leyesLos modelos que crea la ciencia son de tipo determinista o aleatorio (estocástico)La Estadística se utiliza como tecnología al servicio de las ciencias donde la variabilidad y la incertidumbre forman parte de su naturaleza“La Bioestadística enseña y ayuda a investigar en todas las áreas de las Ciencias de la Vida donde la variablidad no es la excepción sino la regla”

Carrasco de la Peña (1982)

¿Para qué sirve la estadística?

Usos de la bioestadística en el sector salud

1. Determinar estado de salud de una población y de esta forma implementar programas de salud publica

2. Para la investigación y por ende el desarrollo científico.

3. Para la aplicación de la practica clínica.4. Para el análisis critico de la literatura

médica.5. Para interpretar los resultados de

diversos estudios.6. Para tener información básica y

comprender los programas estadísticos.

7. Determinación de la dosis de una droga.

8. Caracterización de la demanda por el servicio de urgencias hospitalarias

DefiniciónLa Estadística es la Ciencia de la

• Sistematización, recogida, ordenación y presentación de los datos referentes a un fenómeno que presenta variabilidad o incertidumbre para su estudio metódico, con objeto de

• deducir las leyes que rigen esos fenómenos,

• y poder de esa forma hacer previsiones sobre los mismos, tomar decisiones u obtener conclusiones.

Descrip

tiva

Probabili

dad

Infe

rencia

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

La estadística descriptiva permite procesar los datos de una muestra y obtener información que puede ser usada con fines exploratorios, para plantear hipótesis o como materia prima de la etapa de inferencia estadística.

Población y muestra

Población: es el conjunto sobre el que estamos interesados en obtener conclusiones (hacer inferencia).

Normalmente es demasiado grande para poder abarcarlo.

Muestra: es un subconjunto suyo al que tenemos acceso y sobre el que realmente hacemos las observaciones (mediciones)

Debería ser “representativo” Esta formado por miembros

“seleccionados” de la población (individuos, unidades experimentales).

Población:Población: grupo de personas que grupo de personas que tienen algo en común.tienen algo en común.

• Un censo:Un censo: obtener mediciones obtener mediciones sobre todos los elementos de la sobre todos los elementos de la poblaciónpoblación

• Muestra:Muestra: un grupo de elementos un grupo de elementos elegidos de la población.elegidos de la población.

Población

Muestra

Conjunto de elementos acerca de los cuales se desea hacer alguna inferencia • Población Finita• Población Infinita

La muestra es un subconjunto de elemenetos de una población.

Muestreo: Procedimiento estadistico mediante el cual es posible conocer las caracteristicas de una población.

Definición Colección de elementos considerados

Parte o porción de la población seleccionada para su estudio

Caracterís-ticas

Parámetros Estadísticas

Símbolos Tamaño/población:NMedia población: Desviación estándar:

Tamaño de la muestra: nMedia de la muestra: xDesviación estándar: s

MUESTRA POBLACIÓN

LA MUESTRA DEBE REPRESENTAR LA POBLACIÓN SOBRE LA QUE RECAERAN LAS CONCLUSIONES DEL ESTUDIO.

MUESTRAPOBLACION

PARAMETROS ESTIMADORES

x

p

N n

a.Validez: indica la capacidad de la escala para medir las cualidades para las cuales ha sido construida y no otras parecidas. Una escala confusa no puede tener validez, lo mismo que en una escala que esté midiendo, a la vez e indiscriminadamente, distintas variables superpuestas. se refiere al grado en que un instrumento realmente mide la variable que pretende medir

Ejemplo: se crea un instrumento para medir la inteligencia

VALIDEZ

EXACTITUD Y PRECISIÓN

La exactitud: es la capacidad de identificar el valor verdadero

La precisión de una prueba se refiere a su reproducibilidad

DatoDatoDatoDato Cada elemento de la informaciónCada elemento de la información

Unidad de análisis

Variables

Unidad de análisis

Variables

ValorValor

Componentes

del dato

Componentes

del dato

Características de la realidad que pueden asumir valores diferentes en cada unidad de análisis

Características de la realidad que pueden asumir valores diferentes en cada unidad de análisis

Rasgos

Cualidades

Propiedades

Características

Atributos

VARIABLE

•TIEMPO

• LUGAR

•PERSONA

Una variable es una característica observable que varía entre los diferentes individuos de una población. La información que disponemos de cada individuo es resumida en variables.

GeneroGeneroGeneroGeneroTallaTallaTallaTalla

Nivel Socio EconómicoNivel Socio EconómicoNivel Socio EconómicoNivel Socio Económico

•Ayudan a comprender la situación real y adoptar medidas correctivas apropiadas.

•Permiten control de una variable e indican las desviaciones con relación a una norma de calidad o de diseño.

• Regulan un proceso, prescribiendo medidas para aumentar o disminuir el nivel de una característica operacional, para mantenerla en un nivel requerido.

IMPORTANCIA DE LOS DATOS

•

•Llevan a la aceptación o el rechazo de un producto durante el muestreo de los productos en la inspección de calidad.

•Llevan a las causas que generan variación en una variable.

• Permiten la toma de decisiones basadas en hechos.

IMPORTANCIA DE LOS DATOS

TIPOS DE DATOS

NOMINALES

CUALITATIVOS ORDINALES

DISCRETOS

CUANTITATIVOS

CONTINUOS

NIVELES DE MEDICION

NOMINAL

ORDINAL

NUMERICO

VARIABLES CUALITATIVAS O

CATEGORICAS

VARIABLES CUANTITATIVAS O

NUMERICAS

• CualitativasSi sus valores no se pueden asociar naturalmente a un número (no se pueden hacer operaciones algebraicas con ellos)

– Nominales: Si sus valores no se pueden ordenar• Sexo, Religión, Nacionalidad, Fumar

(Sí/No)– Ordinales: Si sus valores se pueden ordenar

• Mejoría a un tratamiento, Grado de satisfacción, Intensidad del dolor

• Cuantitativas o NuméricasSi sus valores son numéricos (tiene sentido hacer operaciones algebraicas con ellos)

– Discretas: Si toma valores enteros• Número de hijos, Número de cigarrillos

– Continuas: Si entre dos valores, son posibles infinitos valores intermedios.• Altura, Presión intraocular, edad

Tip

os d

e va

riab

les

Fuentes de DatosFuentes de Datos

E xp erim en tos O b servac ió n

P rim arias

C en sos E n cu es tas

S ecu n d arias

F u en tes d e D atos

Tipos de Datos

Ordinales Nominales

Categóricos Cuantitativos

Datos

Discretas Continuas

NIVELES DE MEDICION

NOMINAL

ORDINAL

NUMERICO

VARIABLES CUALITATIVAS O

CATEGORICAS

VARIABLES CUANTITATIVAS O

NUMERICAS

Definiciones

Una variable categórica indica a qué grupo o a qué categoría pertenece una observación. Todo lo que podemos hacer es calcular la proporción de datos que entra en cada categoría.

Una variable cuantitativa toma valores numéricos sobre los cuales podemos realizar operaciones aritméticas. Las variables cuantitativas pueden ser discretas o contínuas.

Una variable es discreta si toma solo un número entero y contable de valores.Una variable es continúa si la misma toma todos los valores de la recta.

0 11/21/41/16

Variable continua

El número de valores es contable

Variable discreta

El número de valores es incontable

0 1 2 3 ...

Variables discretas y continuas

Escala de medidas

Nominal La forma más simple de observación. Es la clasificación de los individuos en categorías designadas con un nombre o código

Ordinal

Intervalo

Razón

Similar a la anterior pero además existe un cero absoluto. Es la escala de mayor nivel, todas las operaciones son validas y permite mayor numero de técnicas y precisión

Además de clasificar y ordenar a los individuos, cuantifica la diferencia entre dos clases. Tiene cero relativo

A veces las categorías obtenidas pueden ser ordenadas .Pero diferencias iguales a lo largo de la escala NO corresponden a incrementos iguales en la propiedad que se mide

El numero de identificación no es una variable

Categórica nominal(codificada)

Cuantitativacontinua Cuantitativa

discretaordinal

Ejemplo en una planilla Excel

Genero: Cualitativa: Códigos arbitrarios1 = Hombre2 = Mujer

Etnia: Cualitativa: Códigos arbitrarios1 = Negra2 = no Negra

Felicidad: Ordinal Respetar un orden al codificar.1 = Muy feliz2 = Bastante feliz3 = No demasiado feliz

Se pueden asignar códigos a respuestas especiales como

0 = No sabe 99 = No contesta...Estas situaciones deberán ser tenidas en cuentas en el análisis. Datos perdidos.

EJEMPLO

• Clasifique según el nivel de medición y la escala cada variable:

– El grupo sanguíneo • {A, B, AB, O}

– Su nivel Educativo • Primaria, Secundaria, Universitaria

– El número de hermanos• {0,1,2,3,...}

– La altura• {1,62 ; 1,74; ...}

Según la escala de medidaVARIABLES

ESCALA

CARACTERÍSTICAS EJEMPLOS

Cualitativas

Nominal

Categorías no numéricasSin relación de orden

Estado civil, Sexo, Marca, Consumo

Cualitativas

Ordinal Categorías no numéricasCon relación de orden

Estudios, Clase social, Categoría

Cuantitativas

Razón o cociente

Unidades numéricas con un cero “absoluto”Comparables por cociente (doble, mitad). Pueden ser discretas o continuas

Ingresos, Edad,

Ejemplo: Variables y escalas de medida

Variable Tipo o nivel de medición

Escala Valores

Edad Numérica Continua

23, 35,44 …

Sexo Categórica Nominal 1 (H) 2 (M)

Estudios Categórica Ordinal Primaria, secundaria, NU

Acceso a Internet

Categórica Nominal 1 (Si) 2 (No)

Frecuencia de compra por Int.

Categórica Ordinal 1 (Nunca) … 5 (Siempre)

EJERCICIO

1.    Numero de hermanos

2.    Grado de desnutrición en la población infantil3.    Estrato socioeconómico

4.    Nivel educacional: Primaria, basica, Media ..

5.    Enfermedades que padece

6.    Días de hospitalización

7.    Grupo sanguíneo

EJERCICIO

1.    Comuna

2.    Calidad del cuidado medico: E, B, R, D 3.    Peso del recién nacido en gramos

4.    Edad en años

5.    Estado civil

6.    Genero

7.    Etnia

GRACIAS