Que es la frecuencia en bioestadistica .pptx

Esta presentacion tiene por objeto explicar que es la frecuencia en bioestadistica

1. VARIABLES

2. Conceptos Fundamentales de Estadística yBioestadística Herramientas estadísticas esenciales para la investigación clínica

3. Qué es la estadística y su importancia en ciencias de la salud Definición de estadística La estadística es una disciplina científica que se encarga de recolectar, organizar, analizar e interpretar datos con el fin de obtener conclusiones relevantes sobre fenómenos observados. Su objetivo principal es comprender la realidad a partir de la información disponible, permitiendo tomar decisiones informadas en contextos como la salud, la economía, la educación o la investigación científica.

4. Definición de bioestadística La bioestadística es la rama de la estadística que aplica métodos cuantitativos y cualitativos al estudio de fenómenos biológicos, médicos y de salud pública. Su propósito es analizar datos relacionados con organismos vivos, especialmente humanos, para obtener conclusiones útiles en investigación, diagnóstico, prevención y tratamiento.

5. Aplicaciones prácticas de la BIOestadística en enfermería Diseño de estudios clínicos La estadística es vital para planificar estudios clínicos que evalúan intervenciones de enfermería con rigor científico. Análisis de resultados Permite analizar resultados de tratamientos para determinar su efectividad y seguridad en la atención al paciente. Mejora de protocolos La estadística facilita la mejora continua de protocolos de cuidado basados en evidencia y resultados medibles.

6. Estadística inferencial: conceptos clave

7. Diferencia entre población y muestra La estadística inferencial es la rama de la estadística que permite extraer conclusiones, hacer predicciones y tomar decisiones sobre una población, basándose únicamente en los datos obtenidos de una muestra representativa. En otras palabras, no estudia directamente a toda la población, sino que infiera propiedades generales a partir de un subconjunto, utilizando herramientas como: Estimación de parámetros (media, proporción, etc.) Intervalos de confianza Pruebas de hipótesis Regresión y correlación Análisis de varianza (ANOVA)

8. Estadística no paramétrica: características y aplicaciones

9. Definición y cuándo utilizar métodos no paramétricos La estadística no paramétrica es una rama de la estadística inferencial que se utiliza cuando no se conocen los parámetros de la población (como la media o la desviación estándar), o cuando los datos no siguen una distribución específica (como la normal). En lugar de depender de modelos teóricos, se basa directamente en los datos observados para hacer inferencias.

10. Ejemplos de pruebas no paramétricas comunes Prueba de Wilcoxon Se usa para comparar dos muestras relacionadas cuando los datos no siguen una distribución normal. Prueba de Mann-Whitney Permite comparar dos muestras independientes cuando no se cumple la normalidad en los datos. Prueba de Chi-cuadrado Analiza la asociación entre variables categóricas en tablas de contingencia.

11. Ventajas y limitaciones de la estadística no paramétrica Flexibilidad en Aplicación Las pruebas no paramétricas son útiles en múltiples contextos sin requerir suposiciones estrictas sobre la distribución de datos. Potencia Comparativa Estas pruebas pueden ser menos potentes que las pruebas paramétricas, afectando la capacidad para detectar diferencias reales. Importancia del Uso Adecuado Comprender cuándo y cómo aplicar estas pruebas es clave para obtener resultados fiables y válidos.

12. La frecuencia representa el número de veces que ocurre un determinado valor o categoría dentro de un conjunto de datos. Es la base para construir tablas, gráficos y realizar inferencias estadísticas. Frecuencia

13. Tipo de frecuencia Definición Ejemplo práctico en salud Frecuencia absoluta (fᵢ) Número de veces que aparece un valor específico 12 pacientes con hipertensión Frecuencia relativa ( fr ᵢ) Proporción del total que representa cada valor: fᵢ ÷ n 12/100 = 0.12 (12%) Frecuencia absoluta acumulada Suma progresiva de frecuencias absolutas Pacientes con ≤140 mmHg de presión Frecuencia relativa acumulada Suma progresiva de frecuencias relativas Proporción acumulada de pacientes con presión normal o prehipertensión Tipos de frecuencia

14. En estudios clínicos, epidemiológicos o de salud pública, las frecuencias permiten: Identificar la prevalencia de enfermedades Comparar grupos (por edad, sexo, diagnóstico) Construir tablas de contingencia y distribuciones Facilitar el análisis de variables cualitativas y cuantitativas Aplicación en bioestadística

15. Supuesto: Glucosa en sangre (mg/ dL ) de 20 pacientes Valores simulados: [85, 92, 110, 130, 140, 95, 100, 105, 115, 125, 135, 145, 150, 160, 170, 180, 190, 200, 210, 220] Ejemplo Intervalo (mg/dL) Frecuencia absoluta (fᵢ) Frecuencia relativa (frᵢ) Frecuencia absoluta acumulada Frecuencia relativa acumulada 80 – 109 4 0.20 4 0.20 110 – 139 5 0.25 9 0.45 140 – 169 4 0.20 13 0.65 170 – 199 3 0.15 16 0.80 200 – 229 4 0.20 20 1.00 Usamos intervalos de 30 mg/ dL para facilitar la lectura:

16. Paso 2: Interpretación El 25% de los pacientes tiene glucosa entre 110 y 139 mg/ dL , lo que podría indicar resistencia a la insulina. El 20% está por encima de 200 mg/ dL , lo que sugiere posible diabetes no controlada. La frecuencia acumulada te permite saber cuántos pacientes están por debajo de cierto umbral (por ejemplo, 13 pacientes tienen menos de 170 mg/ dL ).