TEMA 6: Representación gráfica de la información

REPRESENTACIONES GRÁFICAS: 

• Forma rápida de comunicar información numérica (frecuencias) 
•  Son la imagen de las ideas (barras, histogramas, sectores...) 
• Complementan el análisis estadístico, aumentando la información y ofreciendo orientación visual
•  No reemplaza a las medidas estadísticas que deben ser calculadas 
• Normas básicas:  Visualmente claros, Claramente descritos en pie de figura y en texto, Representar gráficamente las conclusiones del estudio, Evitar gráficos confusos, no sobrecargarlos.

REPRESENTACIONES GRÁFICAS MÁS EMPLEADAS:

VARIABLES CUALITATIVAS (Nominales: Dicotómicas o Policotómicas) 

Gráfico de sectores:

- El área de cada sector circular es proporcional a la frecuencia (absoluta o relativa) de las categorías de la variable.

- No usar con variables ordinales. 

-No recomendables para más de 3 ó 4 categorías. 

-Sólo muestra una variable a la vez. Si se quiere hace comparaciones se tienen que hacer dos diagramas de sectores.

 Diagramas de Barras (policotómicas):

-Se usa también en variables cualitativas ordinales, con este tipo de gráficos evitamos que se pierda los atributos de orden o jerarquía.

- Las frecuencias absolutas o relativas de todas las categorías de una variable cualitativa se muestran fácilmente con este tipo de gráfico .

-Cada barra representa una categoría y su altura la frecuencia (absoluta o relativa) 

-Las barras deben estar separadas .

-Es importante que el eje Y empiece en la frecuencia 0.

REPRESENTACIONES GRÁFICAS

Pictogramas:

-Es un tipo de gráfico, que en lugar de barras, utiliza figuras proporcionales a la frecuencia. -Generalmente se emplea para representar variables cualitativas. 

-Este tipo de gráfico no permite buenas comparaciones. 

-Para realizar su gráfica primero se deben escoger las figuras que sean alusivas al tema y se les asigna un valor.

REPRESENTACIONES GRÁFICAS: VARIABLES CUANTITATIVAS

Histogramas :

-Igual que diagrama de barras en cuanto al tipo de frecuencias que se pueden utilizar.

- La diferencia: es para variables CONTINUAS. Si la amplitud del intervalo es la misma, elevaremos columnas UNIDAS, a altura la frecuencia correspondiente. 

-Si la amplitud del intervalo es diferente, el área del rectángulo columna será proporcional a la frecuencia representada.

Polígonos de frecuencia:

Tablas de frecuencia datos agrupados:

Gráficos de Tronco y hoja:

Gráficos para datos bidimensionales.

 Diagramas de dispersión (nube de puntos o “scatter plot”) 

Gráficos para datos multidimensionales: Diagramas de estrellas

TEMA 5: ESTADÍSTICOS UNIVARIABLES: MEDIDAS RESUMEN PARA VARIABLES CUANTITATIVAS

Además de las tablas podemos resumir una serie de observaciones mediante “estadísticos”
• Tres grandes tipos de medidas estadísticas:
 – Medidas de tendencia central: dan idea de los valores alrededor de los cuales el resto de los datos tienen tendencia a agruparse.  MEDIA, MEDIANA Y MODA
 – Medidas de posición: dividen un conjunto ordenado de datos en grupos con la misma cantidad de individuos. CUARTILES, DECILES Y PERCENTILES 
– Medidas de dispersión o variabilidad: dan información acerca de la heterogeneidad de nuestras observaciones. RANGO, DESVIACIÓN MEDIA, VARIANZA, DESVIACIÓN TIPICA, COEFICIENTE DE VARIACIÓN.

Medidas de tendencia central:

TEMA 4: INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Estadística descriptiva VS Estadística inferencial: 

Estadística descriptiva: 

• Describe y analiza una determinada población o muestra sin pretender sacar conclusiones de tipo general.

 • Describe, analiza y representa un grupo de datos utilizando métodos numéricos y gráficos que resumen y presentan la información contenida en ellos.

Estadística inferencial: 

• Infiere o “induce” leyes de comportamiento de una población, a partir del estudio del análisis de una muestra

. • Apoyándose en el cálculo de probabilidad y a partir de datos muestrales, efectúa: Estimaciones, Decisiones, Predicciones y Generalizaciones sobre un conjunto mayor de datos.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA:

Para la presentación de datos usamos: TABLAS DE FRECUENCIA:

 -Datos que muestran FRECUENCIAS en columnas y las CATEGORÍA de las variables en las filas - Presentan información repetitiva de forma visible y comprensible.

TIPOS:

-Tabla de frecuencia variable cualitativa dicotómica

Tabla de frecuencia variable cualitativa policotómica

Tabla de frecuencia variable cualitativa ordinal

Tabla de frecuencia variable cuantitativa discreta:

TEMA 3: DE LOS CONCEPTOS A LAS VARIABLES:

¿Qué es la estadística?
-Estadística: ciencia cuyo objeto es dar métodos para el tratamiento de los datos provenientes de observaciones (demográficas, económicas, biomédicas o sanitarias, etc.); donde intervienen un gran número de factores de variación. 
-Bioestadística: aplicación de la estadística en la interpretación de los fenómenos de la vida (biología, salud, etc.) donde la variabilidad supone el carácter esencial (Carrasco, 1995).

1.  CLASIFICACIÓN DE LA ESTADÍSTICA:

• Bioestadística Descriptiva o Deductiva: se ocupa del tratamiento, resumen y presentación de los datos observados de una manera gráfica y científica.

• Bioestadística Inferencial o Analítica: su objetivo es “inferir”, o sea, establecer conclusiones sobre una población a partir de los resultados obtenidos de una muestra, todo ello, con un determinado nivel de seguridad o intervalo de confianza.

2. INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA Y CUALITATIVA:

Serie ordenada de procedimientos o etapas, regido por principio y reglas, y cuyo objetivo principal es obtener explicaciones válidas de los fenómenos observados.

• Mayor objetividad.

• Mayor capacidad de predicción

• Mayor control

• Mayor generalización

• Combina el razonamiento inductivo, el razonamiento deductivo y la evidencia empírica o práctica.

El razonamiento inductivo consiste en establecer generalizaciones a partir de observaciones particulares. Por otra parte, el razonamiento deductivo, supone

realizar predicciones particulares a partir del conocimiento de resultados generales.

La evidencia empírica hace referencia a la realidad objetiva y reunida, ya sea de forma directa o indirecta, a través de los sentidos.

3.TIPOS DE INVESTIGACIÓN BIOSANITARIA:

4. 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. Tenemos una oblación, realizamos una selección aleatoria y a partir de la medición de esas variables en ese pequeño grupo, realizamos lo que llamamos, inferencia. 

5. PARÁMETROS Y ESTADÍSTICOS.

·         Parámetro: Es una cantidad numérica calculada sobre una población cuyo tamaño se expresa con N. Por ejemplo: una media aritmética o el porcentaje de fumadores de una población. La idea es resumir toda la información que hay en la población en unos pocos números (parámetros). Los parámetros se expresan con letras griegas: la media (μ), la desviación típica (ơ) y la proporción (π).

·         Estadístico: Es una cantidad numérica calculada sobre una muestra extraída de la población, cuyo tamaño se expresa con n (minúscula). La idea es resumir toda la información que hay en la población en unos pocos números (estimadores). Los estimadores se expresan con letras latinas en minúsculas: s (desviación típica), p (proporción), x (media).

-Población de estudio Definición:

Conjunto infinito o finito de elementos definidos por una o mas característica de las que gozan todos los elementos que la componen y solo ellos. Ej.: estudiantes de enfermería, personas diabéticas….

- Niveles población:

 -Población diana: Conjunto de individuos que presenta la característica a estudiar .

-Población de estudio: Subconjunto de individuos que cumplen criterios de inclusión.

-Muestra: parte de la población de estudio con la que se trabaja o investiga.

-Participantes: los individuos reales que han participado.

6. MUESTREOS

7. CONCEPTOS DE LA TEORÍA DE MEDICIÓN.

Lo primero es identificar el objeto a medir y la estrategia de medición dependerá de que se trate de:

·       -  Mediciones directas: si disponemos de mucha tecnología para estas mediciones que buscan exactitud en la medición. Por ejemplo: la tensión arterial, el peso, la talla, glucemia, la frecuencia cardíaca.

- Mediciones indirectas: medir ideas abstractas mediante mediciones, indicadores o atributos indirectos. No disponemos de tecnología que nos mida estas variables. Por ejemplo: el grado de dolor que siente el paciente, nos podemos aproximar al dolor preguntándole al paciente. El cuestionario de Zarit mide la sobrecarga del cuidador, nos permite medir el grado de cansancio del cuidador, si la persona tiene más de 44 puntos, tiene sobrecarga. No es un método tan fiable como los métodos directos, pero es otro tipo de método. 

8. VARIABLES