ETICs ENFERMERÍA CRUZ ROJA

Tema 9 :  Introducción a la inferencia estadística. Intervalos de confianza y contraste de hipótesis. La estadística inferencial s e ocupa de generalizar los datos obtenidos en la muestra a la población de la que procede. No se deben realizar cálculos de estadística inferencial si la muestra ha sido seleccionada mediante un muestreo no probabilístico. Definiciones: Población: Conjunto de personas, sujetos o unidades que presentan una característica común. Puede ser finita o infinita. Muestra: Subconjunto extraído y seleccionado de una población a la que representa. Muestra independiente: Está formada por datos independientes, o sea, aquellos obtenidos tras una única observación. Muestra apareada o dependiente: Está constituida por datos apareados que comparan el mismo grupo de sujetos en dos tiempos diferentes, o bien son grupos muy relacionados entre sí. Inferencia estadística:

Tema 8: Teoría de muestras. Estimación e inferencia estadística. Técnicas de muestreo: conjunto de procedimientos que permiten elegir muestras de tal forma que éstas reflejan las características de la población. Muestreo probalístico o aleatorio: técnica de muestreo donde la muestra se elige por un procedimiento de azar y el error asociado se denomina error aleatorio. En los muestreos no probabilísticos no es posible evaluar el error. En los muestreos probabilísticos, el error aleatorio es inevitable, pero es evaluable. MUESTRO NO PROBABILÍSTICO. Tipo de muestreo Muestreo no probabilístico Muestreo consecutivo Se recluta a todos los individuos de una población que son accesibles y que cumplen los criterios de inclusión durante un periodo de reclutamiento fijado. Encontramos desventajas como que nos encontremos con interrupciones o que haya fluctuaciones Muestreo de co

Tema 7: Teoría de la probabilidad. Es la parte de las matemáticas que estudia los fenómenos aleatorios estocásticos. Estos se contraponen a los fenómenos determinísticos, los cuales son resultados únicos y/o previsibles de experimentos realizados bajo las mismas condiciones determinadas: • Determinismo. • Aleatorio -->  no sabemos lo que va a pasar. En la probabilidad clásica encontramos la Regla de Laplace:  S i no podemos calcular la probabilidad mediante la regla de Laplace necesitaremos hacerlo mediante las frecuencias relativas. Poisson describió con detalle la Ley de los Grande Números. ¿QUE ES UN EVENTO O SUCESO? Un suceso o evento elemental es cada uno de los posibles resultados. Un suceso compuesto es cualquier subconjunto del espacio muestral. Los eventos complementarios son dos resultados de un evento, siendo estos los dos únicos resultados posibles. Tipos de sucesos: Sucesos independientes: lanzar dos

Tema 6: Representación gráfica de la información. * VARIABLES CUALITATIVAS  --> describe las cualidades, circunstancias o características de un objeto o persona, sin hacer uso de números. - Gráfico de sectores: el área de cada sector circular es proporcional a la frecuencia de las categorías de las variables. - Diagrama de barras: cada barra representa una categoría y la altura, la frecuencia. - Pictogramas: utiliza figuras proporcionales a la frecuencia * VARIABLES CUANTITATIVAS --> aquellas que adoptan valores numéricos. - Histograma: la base del rectángulo representa la amplitud del intervalo y la altura, la frecuencia. - Polígono de frecuencia: es la línea que une cada punto central de cada rectángulo del histograma. - Gráficos de tronco y hoja: un diagrama híbrido entre una tabla y un histograma. El tronco sería decenas y la hoja unidades. * DATOS BIDIM

Tema 5: Estadísticos univariables. Para explicar este tema haremos una breve explicación de cada concepto y lo aplicaremos a un problema. * Media: centro geométrico o de gravedad de datos. * Mediana: es el valor de la observación tal que un 50% de los datos es menor y el otro 50% es mayor. * Moda: es el valor con mayor frecuencia, puede ser unimodal, bimodal o multimodal. * Percentiles: dividen la muestra ordenada en 100 partes. * Cuartiles: dividen la muestra ordenada en 4 partes. * Rango: medida de dispersión más simple, tomamos la puntuación mayor y restamos la puntuación menor. * Medidas de dispersión: rango, desviación media, varianza, desviación típico, coeficiente de variación. * Coeficiente de variación: medida de dispersión relativa de los datos. PROBLEMA REALIZADO POR MÍ: Nº ataques 5 6 8 9 10 12 Nº gatos 12 18 20 15 15 20 a) Clasifique la variable de estudio. b) Calcule media, mediana, moda, varianza, desviación tí

Tema 4: Instrucciones a la estadística descriptiva. La estadística descriptiva sirve para describir y resumir datos, se refiere al tipo de estadística que normalmente vemos en los medios de difusión, La estadística inferencial: utiliza muestras de datos para sacar conclusiones sobre poblaciones más grandes. Este tipo de método se encuentra más frecuentemente en artículos publicados sobre investigación científica. Presentación de datos: Tabla de frecuencia. Muestran frecuencias en columnas y las categoría de las variables en las filas, presentan información repetitiva de forma visible y comprensible. Requisitos: Autoexplicativas. Sencillas y de fácil compresión. Tienen título, breve y claro. Incluye las unidades de medida en cada cabecera. Indican frecuencias absolutas y relativas. Si las variables son continuas y con datos agrupados se realiza lo siguiente: Definición de intervalos. Definición de extremos de los intervalos. Definición de amplitud o distancia e

Tema 3: de los conceptos a las variables. - Procedimiento muestral: un muestreo es un método tal que al escoger un grupo pequeño de una población podamos tener un grado de probabilidad de que ese pequeño grupo posea las características de la población que estamos estudiando. - Proceso de la inferencia estadística: - Parámetro: cantidad numérica calculada sobre una población o universo cuyo tamaño se expresa con la letra N, su fin es resumir información en números. - Estadísticos: cantidad numérica calculada sobre una muestra cuyo tamaño se expresa con la letra n, pretendiendo resumir información en números. - Población de estudio:  Población diana: individuos que presentan las características a estudiar. Población de estudio: individuos que cumplen los criterios de inclusión. Muestra: parte de la población con la que se investiga. Participantes: individuos reales que han participado. ¡¡ Hay que tener cuidado a la hora de elegir el tamaño de

Tema 2:  El método científico y sus perspectivas. Proceso deductivo : métodos estadísticos. Proceso inductivo: métodos cualitativos. PARADIGMA CUALITATIVO PARADIGMA CUANTITATIVO Emplea Métodos cualitativos Emplea métodos cuantitativos Fenomenologismo y comprensión Positivismo lógico Observación naturalista y sin control Medición penetrante y controlada Subjetivo Objetivo Próximo a los datos Al margen de los datos Fundamentado en la realidad, orientado a los descubrimientos, exploratorio, expansionista, descriptivo e inductivo Fundamentado no en la realidad, orientado a la comprobación, confirmatorio, reduccionista, inferencial, hipotético, deductivo. Orientado al proceso Orientado al resultado Válido: datos “reales” Fiable: datos “sólidos” No generalizable: casos aislados Generalizable: casos múltiples Holístico Particularista Asume una realidad dinámica Asume una realidad estable DEFINICION