PRINCIPALES MEDIDAS EN
ESTADÍSTICA Y EPIDEMIOLOGÍA
Giovanna Gatica, MS
Se refiere a la recolección, presentación, descripción, análisis e interpretación de los fenómenos de un conjunto de datos.
Estimación vs. Parámetro Estimación es un proceso matemático por el cuál
se obtiene un valor numérico a partir de una muestra (estimativa) para representar el valor numérico de la variable en la población (parámetro)
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Comparación de grupos Proceso de generalizar a la población partiendo de una
muestra Muestra REPRESENTATIVA de la población Validez interna válidos para población objetivo (sin
errores sistemáticos ~ sesgo, confusión, errores de clasificación)
Validez externa extrapolación de los resultados del estudio para la población externa (otras ciudades, estados o países). Depende de: Validez interna Amplio conocimiento sobre la enfermedad y sus
determinantes.
ESTADÍSTICA INFERENCIAL
VARIABLES Es una característica que toma diferentes valores en un conjunto de elementos o personas (Ej: PA, Glicemia) Variabilidad: lo que no varia NO interesa. Ej: ¿Quién quiere estudiar
la presencia de la nariz?
INDIVIDUOS Casos clínicos individuales. Conforman las poblaciones (muestras)
POBLACIONES Es un conjunto de individuos colección total de valores de una variable de interés en un momento en particular.
MUESTRAS Es una parte de una población.
CONCEPTOS FUNDAMENTALES
Entre los individuos de la MISMA población
Entre las muestras de la MISMA población La media de peso al nascer de una muestra esta
semana y de la próxima semana Primera semana 3250 gramos Segunda semana 3290 gramos
Como interpretar? Los niños/as están siendo más pesados (?) ¿Que pasó?
VARIABILIDAD
Variabilidad de la
muestra
Exposición Se refiere a un determinado factor de riesgo
para desarrollar una enfermedad.
Desenlace o Resultado Se refiere a la enfermedad o aspecto de
interés a estudiar.
CONCEPTOS FUNDAMENTALES
OBSERVACIONALES
Transversal: la enfermedad está ASOCIADA con la exposición en un grupo de individuos en un determinado momento.
Cohorte: clasifica un grupo de individuos inicialmente NO enfermos en expuestos y no expuestos, son acompañados por un tiempo para evaluar si la ocurrencia de la enfermedad está asociada con la exposición inicial.
TIPOS DE ESTUDIO
OBSERVACIONALES
Casos y controles: compara la historia de la exposición en el pasado entre individuos enfermos y no enfermos.
EXPERIMENTALES
Ensayos clínicos: compara la evolución de la enfermedad entre dos grupos de enfermos tratados (experimental) y no tratados (control).
TIPOS DE ESTUDIO
Transversal
n
Casos expuestos
No casos expuestos
No casos no
expuestos
No casos no
expuestos
N
Cohorte
N
C
C
EC
EC
EC
EC
EC
EC
EC
C = Caso
E = Expuesto
C = No caso
E = No expuesto
ACOMPAÑAMIENTO
Casos y controles
Ensayo clínico
Población
Sin tratamiento
Con tratamiento
Sin el resultado
Con el resultado
Sin el resultado
Con el resultado
PRIMARIOS Estudios planeados especialmente para
colectar los datos.
SECUNDARIOS A través de registros de hospitales, centros de
salud, censos nacionales de salud, etc.
FUENTES DE DATOS
Cuantitativas o numéricas Discretas (Ej: no. hijos, edad en años) Contínuas (Ej: ingreso económico, peso, altura)
Cualitativas o categóricas Dicotómicas (Ej: sexo, diabetes presente) Politómicas
Nominal (Ej: estado civil, etnia) Ordinal (Ej: quintiles de NSE, escolaridad)
TIPOS DE VARIABLES
Variable discreta: Edad
AGE | Freq Percent Cum. ------+----------------------17 | 6 12.5% 12.5%18 | 10 20.8% 33.3%19 | 15 31.3% 64.6%20 | 8 16.7% 81.3%21 | 3 6.3% 87.5%22 | 1 2.1% 89.6%24 | 3 6.3% 95.8%25 | 1 2.1% 97.9%26 | 1 2.1% 100.0%------+----------------------Total | 48 100.0%
VARIABLE DICOTÓMICA: Inactividad
¿Cuál a frecuencia de inactividad física en los individuos de la muestra?
Inactivos | Freq. Percent Cum.------------+----------------------------------- no | 1837 58.90 58.90 si | 1282 41.10 100.00------------+----------------------------------- Total | 3119 100.00
VARIABLE ORDINAL: NSE
¿Cuál es la distribución de los individuos de la muestra según NSE?
NSE | | Freq. Percent Cum.
------------+----------------------------------- A | 147 4.64 4.64 B | 600 18.93 23.56 C | 1270 40.06 63.63 D | 1026 32.37 95.99 E | 127 4.01 100.00------------+----------------------------------- Total | 3170 100.00
Media Es la más familiar Se ve afectada por los valores extremos
Mediana No se ve afectada por los valores extremos No toma en consideración información importante de los datos El valor es el mismo que el quintil 50 (“el valor de en medio”)
Moda Es el valor que más se repite en una serie de datos de una
muestra. En el listado anterior es el número 2
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
n
xx
n
ii
1
1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 8, 9, 9
MEDIA vs. MEDIANA0
.1.2
.3.4
Fra
ction
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000renda familiar em reais
MEDIAMEDIAN
A
Varias maneras de medir la variabilidad Amplitud Amplitud intercuartil (q25 – q75) Varianza
Es una media Los desvíos de cada observación en relación a la
media general son elevados al cuadrado Lleva en cuenta todas las observaciones Tiene buenas propiedades estadísticas Su raíz cuadrada es la desviación estándar
Que tiene la misma unidad que los datos
MEDIDAS DE VARIABILIDAD
También llamadas frecuencia de enfermedades
Es una medida válida y precisa de una potencial causa en la ocurrencia de una enfermedad. Medidas de morbilidad: mide cuando la
enfermedad esta presente o ausente Medidas de mortalidad: mide el número de
óbitos
MEDIDAS DE OCURRENCIA
RAZÓN: es la división de un número por otro. Varía de cero a +∞
PROPORCIÓN: Es una razón, en la cual el numerador está contenido en el denominador
Ejemplo: Si de 500 pacientes que asistieron a la consulta externa durante el mes de Junio 2011, 100 eran hipertensos. La proporción de hipertensos en esa muestra es de 0.2 ó 20%.
¿Qué es una proporción?
PREVALENCIA Casos existentes Evalúan personas por un solo momento Es el número de casos NUEVOS y EXISTENTES en una
población definida en un cierto punto del tiempo.
INCIDENCIA Casos nuevos Acompañamiento de personas por un periodo de
tiempo Número de casos NUEVOS que surgen en cierto periodo
de tiempo en una población específica.
Medidas de morbilidad
FÓRMULAS
PREVALENCIA
Personas con la enfermedad en un tiempo específico X 10n
Personas de la población en riesgo
INCIDENCIA
Nuevos eventos de la enfermedad en un tiempo específico X 10n
Población en riesgo de contraer la enfermedad
MORTALIDAD PROPORCIONAL Es la mortalidad proporcional por una
determinada causa.
MP = Número de óbitos por una causa/Total de óbitos
LETALIDAD Es el número de muertes entre los portadores de
una enfermedad determinada en cierto periodo de tiempo.
Medidas de mortalidad
Expresan la relación entre una exposición y un desenlace (enfermedad).
Razón de prevalencia o Razón de incidencia
RP ó RI = ocurrencia en los expuestos/ocurrencia en los no expuestos
Razón de ODDS
MEDIDAS DE EFECTO
Casos Controles
Expuestos a b
No expuestos c d
Razón de ODDS
RO = (a/c)/(b/d) = (a*d)/(c*b)
Utilizada para los estudios de “Casos y controles”. Es el cociente entre la odds de exposición observada en los casos (enfermos) y la odds de exposición del grupo control.
Tablas Presentación resumida de los resultados mas
importantes Auto-explicativas Presentación clara (no colocar líneas verticales
ni líneas horizontales, solamente en el encabezado y al final)
PRESENTACIÓN DE DATOS
Gráficos De barras
Distribución de frecuencia de VARIABLES CATEGÓRICAS
Barras separadas Para cada categoría calcular el número de
observaciones e el porcentaje Eje X: categorías Eje Y: frecuencia absoluta o relativa Número pequeño de observaciones: número absoluto Iniciar con cero
PRESENTACIÓN DE DATOS
Gráficos Histograma
Distribución de frecuencia de VARIABLE CONTINUA
Anotar el mínimo y el máximo Dividir los datos en clases iguales El área debe sumar 100% Evitar clases con pequeño número de
observaciones (por ejemplo < 5)
PRESENTACIÓN DE DATOS
HISTOGRAMA vs. GRAÁFICA DE BARRAS
Efectos 3D / Varios colores Solamente en presentaciones
Frecu
en
cia r
ela
tiva (
%)
Ingreso familiar (US$)
0 100 200 300 400 500
10
20
30
40
50
60
70
0
10
20
30
40
50
A B C D E
Nível econômico
%