SEMINARIO 3

El seminario 3, podría definirlo como un refuerzo de otros temas explicados, y nos ha servido mucho para afianzar conceptos y  aprender a hacer problemas que son un poco más complicados. Además nos han explicado cómo se realiza el análisis de los datos con el programa Epi info.
Entramos dentro del programa y pinchamos en tablero virtual, allí elegimos la fuente de datos en mi caso INTOXICACIONBODA, y a partir de ahí el programa  solo te crea gráfico de columnas, las frecuencias de las comidas...

MEDIDAS DESCRIPTIVAS

Se dividen a su vez:

Medidas de Posición: dividen un conjunto ordenado de grupos con la misma cantidad de individuos. Cuartiles, percentiles y deciles.

Medidas de Centralización: son aquellas que indican valores con respecto a los que los datos parecen agruparse.

·        Media: promedio aritmético de las observaciones.

·        Moda: valor de la variable que más se repite.

·        Mediana: valor que separa por la mitad las observaciones ordenadas de menor a mayor.

Medidas de dispersión: indican la mayor o menor concentración de los datos respecto de las medidas de centralización.

·        Varianza: promedio cuadrado de las distancias entre cada observación y la media del conjunto de observaciones.

·        Desviación típica: es la desviación respecto a la media.

·        Coeficiente de variación: medida de dispersión relativa.

·        Rango muestral o recorrido: diferencia entre el mayor y el menor valor de la muestra.

Medidas de forma:

ASIMETRÍA, puede haber varios tipos.

CURTOSIS O APUNTAMIENNTO, mide la mayor o menor cantidad de datos que se agrupan con respecto a la moda. Se pueden diferenciar 3 tipos de distribuciones:

PROPIEDADES DE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL

• Es simétrica si la media, la mediana y la moda coinciden.
• Si a la desviación típica le sumamos y restamos la media obtenemos el 68% de los sujetos comprendidos, si le sumamos y restamos 2xdesviación típica el 97.7% y por 3x el 99.9%.

ESTADÍSTICA INFERENCIAL

Es la estadística que realiza generalizaciones sobre un conjunto de datos mayor.

TIPOS DE ERROR AL TOMAR UNA DECISIÓN

Primero diferenciaré lo que es la hipótesis nula de la alternativa:

• Hipótesis nula (Ho): No existen diferencias significativas en la eficacia clínica de dos productos A y B (A=B)
• Hipótesis alternativa (Ha): Existen diferencias en la eficacia clínica de dos productos A y B (A ≠ B) A > B ó A < B

¢Error tipo I (alfa): El investigador decide que existe diferencia cuando en realidad no la hay.

¢Error tipo II (beta): El investigador concluye que ha sido incapaz de encontrar una diferencia que existe en la realidad.

¿Qué indica la P? es una medida de la influencia del AZAR en la posible asociación entre las variables analizadas, este azar debe ser siempre contemplado, evaluado y cuantificado mediante el valor de la p. No indica fuerza de la asociación.

 Ej: p<0.07 indica que en menos de 7 veces de cada 100 se repitiera el mismo estudio, nuestro resultado se debería al azar.

TIPOS DE VARIABLES

Cualitativas: el género (dicotóminas), los nombre de personas, actividades favoritas, profesión, la calidad de un producto (policotómicas).

Cuantitativas: Pueden ser a su vez discretas (el número de hijos, entre 1 y 2 no existe otra cantidad) o continuas (el peso, entre 50 y 51 hay infinitos valores).

PRUEBAS ESTADÍTICAS DE CONTRASTE DE HIPÓTESIS MÁS APLICABLES

• Chi cuadrado.

Ejemplo:

Un investigador quiere estudiar si hay asociación entre la práctica deportiva y la sensación de bienestar. Extrae una muestra aleatoria de 100 sujetos. Los datos aparecen a continuación.

Sensación de Bienestar	Práctica deportiva		Total
	Sí	no
Sí	20	25	45
No	10	45	55
Total	30	70	100

Contraste la hipótesis de independencia entre bienestar y práctica de deporte (alfa = 0,01).

Calculamos los valores esperados.

Sensación de bienestar	Práctica deportiva
	Sí	No
Sí	(45x30)/100=13,5	(45x70)/100=31,5
No	(55x30)/100=16,5	(55x70)/100=38,5

Sustituimos en  la fórmula: y obtenemos: 8.13 Calculamos los grados de libertad: número de fila-1 x número de columnas-1= (2-1)x(2-1)= 1
Miramos en la tabla y concluimos que la practica deportiva y la sensación de bienestar estás asociadas.

• T de student (cualitativa dicotómica VS cuantitativa)
  
• Test anova (cualitativa policotómica VS cuantitativa).
• Regresión (cuantitativa VS cuantitativa). Describe la relación entre dos variables, es decir, mide si los datos están agrupados.
  
  
  

EN EPI INFO

Entramos en el programa y le damos a clásico, allí dentro le damos a navegar y seleccionamos la base de datos donde hayamos recogido nuestros cuestionarios, una vez hecho eso, pinchamos a la derecha variables y realizamos la tabla de chi cuadrado, anova, t student o lo que necesitemos de una forma totalmente automática. Ha partir de ahí cuando tenemos los datos solo queda interpretarlos cogiendo las respetivas gráficas y viendo si el número de la tabla es menor se acepta la hipótesis nula.
SHI CUADRADO

T-STUDENT

ANOVA

REGRESIÓN LINEAL