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Te sifón Parrón
El Método Científico
Metodología de Investigación
Bioestadística M
eto
do
logía
de In
vestigació
n
¿Para qué sirve la Bioestadística?
Sistematización, recogida,
ordenación y presentación de
los datos referentes a un fenómeno que
presenta variabilidad
DESCRIPTIVA
Deducir las leyes que rigen esos fenómenos
PROBABILIDAD
Poder de esa forma hacer
previsiones sobre los mismos, tomar
decisiones u obtener
conclusiones
INFERENCIA
Etapas del método científico M
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Qué individuos pertenecerán al estudio (muestras)
Qué datos recoger de los mismos (variables)
• Definir el objetivo de la investigación y precisar la población: Hipótesis
Planteamiento del problema
Los fumadores tienen “más disfunciones” sexuales que los no fumadores
• Recolectar los datos necesarios relacionados al problema de investigación.
Recogida de la información
• Resumir los datos disponibles para extraer la información relevante en el estudio
Análisis descriptivo
Edad de inicio de la disfunción en fumadores y no (estadísticos) % de disfunciones por fumadores y sexo (frecuencias), gráficos,...
• Suponer un modelo para toda la población partiendo de los datos analizados para obtener conclusiones generales.
Inferencia estadística
Los fumadores tienen un riesgo de tener una disfunción 1.8 veces más que los no fumadores.
• Verificar la validez de los supuestos del modelo que nos han permitido interpretar los datos y llegar a conclusiones sobre la población
Diagnóstico
Nivel de confianza del 95% Significación del contraste: p<0.05
Meto
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AREA DE INTERES DATOS
Tema de Investigación
-Antecedentes Previos
-Objetivos
-Preguntas de Investigación
-Hipótesis
-Unidad de Análisis
-Población
-Variables
ORGANIZAR Y RESUMIR
INTERPRETACIÓN
¿Población o Muestra?
CONCLUSIONES
Población
Muestra
Etapas del método científico
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
INFORMACIÓN
INFERENCIA ESTADÍSTICA
PROBABILIDAD
Población: (‘population’) es el conjunto sobre el que estamos interesados en
obtener conclusiones (hacer inferencia)
Muestra: (‘sample’) es un subconjunto sobre el que hacemos las observaciones
(mediciones).
Esta formada por miembros “seleccionados” de la población
Etapas del método científico M
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Población y Muestra
Representativa
Inferencia
Etapas del método científico M
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Una variable es una característica observable que varía entre los
diferentes individuos de una población y nos aporta la información que
disponemos de cada individuo.
Variables
Etapas del método científico M
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Variables
Tipos de variables
Cualitativas
Nominales Ordinales
Cuantitativas
Discretas Continuas
Describen cualidades
y se expresa con
categorías
Sus valores son
numéricos
Sus categorías no tienen
un orden preestablecido.
Sexo, grupo sanguíneo…
Sus categorías tienen un
orden preestablecido.
Mejoría a un tratamiento,
Grado de satisfacción …
Toma valores enteros
Número de Hijos… Si entre dos valores,
son posibles infinitos
valores intermedios
Altura, Presión
intraocular …
Etapas del método científico M
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Variables
Exhaustivas • No podemos
olvidar ningún posible valor de la variable
Excluyentes • No presentar
dos valores simultáneos de la variable
Categorías de las
variables
El método científico M
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Análisis Descriptivo
Es la presentación ordenada de los datos
Variables Cualitativas
Frecuencias
Porcentajes Porcentajes acumulados
El método científico M
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Análisis Descriptivo
Las tablas de frecuencias y las representaciones gráficas son dos maneras equivalentes de presentar la información. Las dos exponen ordenadamente la información recogida en una muestra.
Sexo Frecuencia
Hombre 4
Mujer 6
40%
60%
sexo
hombre
mujer
Variables Cualitativas
El método científico M
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Análisis Descriptivo
Frecuencias acumuladas
Frecuencias absolutas
Frecuencias relativas
Variables Cualitativas
Contabilizan el número de
individuos de cada modalidad
Es ni/N. Se representan en
porcentajes
Solo tienen sentido para variables
ordinales y numéricas
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El método científico
Análisis Descriptivo
Variables Cualitativas
Número de hijos
419 27,8 27,8
255 16,9 44,7
375 24,9 69,5
215 14,2 83,8
127 8,4 92,2
54 3,6 95,8
24 1,6 97,3
23 1,5 98,9
17 1,1 100,0
1509 100,0
0
1
2
3
4
5
6
7
Ocho+
Total
Frec.
Porcent.
(v álido)
Porcent.
acum.¿Cuántos individuos tienen menos de 2 hijos?
frec. sin hijos+ frec. con 1 hijo = 419 + 255 = 674 individuos
¿Qué porcentaje de individuos tiene 6 hijos o menos?
97,3%
¿Qué cantidad de hijos es tal que al menos el 50% de la población tiene una cantidad inferior o igual?
2 hijos
≥50%
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Descripción de 2 variables cualitativas
Distribución conjunta
Tabla 1 Actividad
Transporte Estudia Pensionado Trabaja
Autobus 5 7 0
Bicicleta 3 3 2
Caminar 2 5 2
Coche 5 4 5
Metro 6 7 4
Transporte Nº %
Autobus 12 20,0
Bicicleta 8 13,3
Caminar 9 15,0
Coche 14 23,3
Metro 17 28,3
TOTAL 60 100
Actividad Nº %
Estudia 21 35,0
Pensionado 26 43,3
Trabaja 13 21,7
TOTAL 60 100
Ejemplo
Interesa estudiar cual es el principal
medio de transporte preferido por un
grupo de personas según su situación
laboral a la hora de dirigirse al centro
comercial.
El método científico
Análisis Descriptivo Variables
Cualitativas
Variables Cualitativas
El método científico
Gráficos
Análisis Descriptivo
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Diagrama de Barras
Gráfico de Sectores
Pictiogramas
Variables Cualitativas
El método científico
Gráficos
Análisis Descriptivo
Meto
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n
Diagrama de Barras: representa las frecuencias de las diferentes categorías
Proporción de unidad de análisis de acuerdo a
variable 1
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1
A
B
C
D
variab
le 1
Proporción de unidad de análisis
Altura 2/3 de la anchura
Variables Cualitativas
El método científico
Gráficos
Análisis Descriptivo
Meto
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de In
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Para variables con
menos de 4 categorías
Variables Cualitativas
El método científico
Gráficos
Análisis Descriptivo
Meto
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de In
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n
Pictiograma: representa las frecuencias de las diferentes categorías con un
dibujo que debe corresponderse a la variable que representa. El área de cada
modalidad debe ser proporcional a la frecuencia
Botellas de cerveza recogidas en un fin de semana
Botellas de cerveza recogidas en un fin de semana
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El método científico
Análisis Descriptivo
Variables Cuantitativas
Medidas de tendencia
central
Medidas de dispersión
Medidas de forma
Media
Mediana
Moda
Asimetría
Curtosis
Mínimo, máximo
Varianza
Desviación típica
Rango
El método científico M
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Análisis Descriptivo Variables
Cuantitativas
Media Mediana Moda
Rango Varianza Desviación típica
El método científico M
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Análisis Descriptivo Variables
Cuantitativas
El método científico M
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Análisis Descriptivo Variables
Cuantitativas
Propiedades de la varianza y la desviación típica:
1.- La varianza no puede ser negativa
2.- A igualdad de medias, cuanto mayor sea la dispersión, mayor es la varianza (y la
desviación típica).
3.- Si dos conjuntos de datos poseen medias similares, es más disperso aquel que tenga
mayor varianza (desv. típica).
4.- El recíproco no es necesariamente cierto, porque la varianza (desv. típica) depende
también del tamaño de los datos.
Coeficiente de variación (CV)
A mayor CV, mayor dispersión
x
SCV
El método científico M
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Análisis Descriptivo Variables
Cuantitativas
Ejemplo: Se realiza un experimento para investigar el efecto de una nueva
dieta, sobre la ganancia de peso de cachorros durante las primeras
semanas de vida.
Gran Danés: ganancia media de 30 libras, desviación típica de 10 libras.
Chihuahua: ganancia media de 3 libras, desviación típica de 1’5 libras.
¿Qué grupo posee mayor variabilidad?
CV= 10/30 CV= 1.5/3
CV= 0.33 CV= 0.50
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Variables Cuantitativas
El método científico
El concepto de asimetría se refiere a si la curva que forman los valores de
la serie presenta la misma forma a izquierda y derecha de un valor central
(media aritmética)
Análisis Descriptivo
Asimetría
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Variables Cuantitativas
El método científico
Análisis Descriptivo
Asimetría
g1 = 0 (distribución simétrica; existe la misma
concentración de valores a la derecha y a la
izquierda de la media) 3
1
3)(
sn
xx
CA
n
i
i
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de In
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Variables Cuantitativas
El método científico
Análisis Descriptivo
Asimetría
g1 > 0 (distribución asimétrica positiva; existe
mayor concentración de valores a la derecha de la
media que a su izquierda) 3
1
3)(
sn
xx
CA
n
i
i
Meto
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de In
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n
Variables Cuantitativas
El método científico
Análisis Descriptivo
Asimetría
g1 < 0 (distribución asimétrica negativa; existe
mayor concentración de valores a la izquierda de la
media que a su derecha) 3
1
3)(
sn
xx
CA
n
i
i
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Variables Cuantitativas
El método científico
Una variable estadística es normal si el polígono de frecuencias (utilizando %) se ajusta a esta curva.
Curtosis
El Coeficiente de Curtosis analiza el grado de concentración que
presentan los valores alrededor de la zona central de la distribución.
Análisis Descriptivo
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Variables Cuantitativas
El método científico
Curtosis
4
1
4)(
sn
xx
CAp
n
i
i
Análisis Descriptivo
Meto
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n
Variables Cuantitativas
El método científico
Curtosis
4
1
4)(
sn
xx
CAp
n
i
i
Distribución mesocúrtica: presenta un grado de
concentración medio alrededor de los valores
centrales de la variable (el mismo que presenta una
distribución normal).
Si CAp=0 la distribución se dice
normal (similar a la distribución
normal de Gauss)
Análisis Descriptivo
Meto
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de In
vestigació
n
Variables Cuantitativas
El método científico
Curtosis
4
1
4)(
sn
xx
CAp
n
i
i
Distribución leptocúrtica: presenta un elevado
grado de concentración alrededor de los valores
centrales de la variable
Si Cap>0 la distribución es más puntiaguda (mayor concentración de los datos en torno a la media).
Análisis Descriptivo
Meto
do
logía
de In
vestigació
n
Variables Cuantitativas
El método científico
Curtosis
4
1
4)(
sn
xx
CAp
n
i
i
Distribución platicúrtica: presenta un reducido
grado de concentración alrededor de los valores
centrales de la variable
Si Cap<0 la distribución es más plana (menor concentración de los datos en torno a la media).
Análisis Descriptivo
Meto
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de In
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n
Variables Cuantitativas
El método científico
Curtosis
Leptocúrtica: más apuntada
Mesocúrtica: normal
Platicúrtica: más aplanada
Análisis Descriptivo
Variables Cuantitativas
El método científico
Gráficos
Análisis Descriptivo
Meto
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Histograma Caja y
Bigotes
Series temporales
1413121110987
15
10
5
0
edad
Fre
cuencia
Variables Cuantitativas
El método científico
Gráficos
Análisis Descriptivo
Meto
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El eje x se refiere a la variable.
El eje y se refiere a la frecuencia (Nº , %).
Cada barra representa la frecuencia de la
variable en la población en estudio
Variables Cuantitativas
El método científico
Gráficos
Análisis Descriptivo
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Histogramas para variables continuas
• El área que hay bajo el histograma
entre dos puntos cualesquiera indica
la cantidad (porcentaje o frecuencia)
de individuos en el intervalo.
0 1 2 3 4 5 6 7 Ocho o más
Número de hijos
100
200
300
400
Rec
uen
to
419
255
375
215
127
54
24 23 17
20 40 60 80
Edad del encuestado
50
100
150
200
250
Rec
uen
to
Diagramas barras para variables discretas
• Se deja un hueco entre barras para
indicar los valores que no son
posibles
Variables Cuantitativas
El método científico
Gráficos
Análisis Descriptivo
Meto
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de In
vestigació
n
Caja y Bigotes
Variables Cuantitativas
El método científico
Gráficos
Análisis Descriptivo
Meto
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de In
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n
Bigotes: Las líneas
que quedan abajo y
arriba de la caja y
marca el valor mínimo
y máximo de la
variable.
Caja: Rectángulo cuyos lados más largos muestran el recorrido entre
cuartiles. Dicho rectángulo se ubica a escala sobre un segmento que
tiene como extremos los valores mínimo y máximo de la variable.
Variables Cuantitativas
El método científico
Gráficos
Análisis Descriptivo
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Número de alumnos matriculados en las Carreras
según año de ingreso
0
50
100
150
200
1998 1999 2000 2001 2002 2003
año ingreso
Nº
de
alu
mno
s
Carrera B
Carrera A
Variables Cuantitativas
El método científico
Gráficos
Análisis Descriptivo
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n
* El Tipo de Gráfico seleccionado va a depender de la variable en estudio.
* El Gráfico debe contener un Título General y la identificación de cada eje
(variable en estudio y frecuencia).
* En ocasiones resulta más ilustrativo un gráfico que una tabla de frecuencia.
* Al igual que las tablas, los gráficos deben ser auto-explicativos.