Bioestadística para enfermeros, generalidades
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Generalidades de Bioestadíatica

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Bioestadística para enfermeros, generalidades Bioestadística para enfermeros, generalidades Presentation Transcript

  • BIOESTADÍSTICA Generalidades Paula Soto Parada Postítulo de Investigación en Enfermería Diplomada en Epidemiología Clínica Magíster en Ciencias de la educación Puerto Varas, CHILE
  • INTRODUCCIÓN TEMÁTICA
    • Alcances de la Estadística:
    • Disciplina
    • Varios significados
    • D atos y cifras
    • Proceso de análisis de datos
    • Descripción de un campo de estudio
    • Origen de la palabra Estadística:
    • Latín status que significa “modo de pararse” o “posición”
  • Al trabajar con Estadística:
    • Se utilizan métodos que resumen datos.
    • Se utilizan procedimientos estadísticos que permiten llegar a conclusiones que puedan aplicarse a la atención de un paciente o en programar acciones de salud pública.
    • Entonces: e l área objeto de la estadística es el conjunto de métodos y procedimientos estadísticos usados por quienes se dedican al trabajo de esta disciplina.
  • Bioestadística
    • Se emplea el término de Bioestadística en referencia a la aplicación de esta disciplina (Estadística) en los campos relacionados con la salud.
    • ¿Cuál es su relación con Enfermería?
    • Enfermería
    Bioestadística Epidemiología Clínica (nuevo concepto) Para saber la relación que existe entre Bioestadística y Enfermería
  • Concepto de Epidemiología Clínica:
    • El término epidemiología se deriva de la palabra griega “epi” que significa sobre y “demos” que es pueblo.
    • Es el estudio de la salud y la enfermedad de las poblaciones humanas, los modelos de salud y enfermedad, así como los factores que influyen en estos patrones.
    • El conocimiento epidemiológico de una enfermedad, se utiliza para entender las causas que la determinan para programar las políticas de salud pública y encauzar el tratamiento.
  • Epidemiología Clínica (MBE) es aplicar la información obtenida de la población para tomar decisiones sobre pacientes individuales. Los instrumentos y métodos estadísticos son parte integral.
  • BIOESTADÍSTICA EN MEDICINA
    • Todos los integrantes del equipo de salud durante todo el tiempo de ejercicio profesional usan nueva información que proviene de diferentes fuentes y los conocimientos que entrega la Bioestadística a los enfermeros es de gran importancia.
    • ¿Por qué?
  • Porque la BIOESTADÍSTICA permite:
    • Evaluar la Literatura Médica y de Enfermería:
    • para determinar si creer o no en la literatura
    • publicada ¿procedimientos estadísticos bien
    • desarrollados?.
    • 2. Aplicar resultados de estudios en la atención
    • de pacientes: la principal razón de leer los
    • resultados de investigaciones en la atención
    • de pacientes es aplicar sus resultados
    • en la práctica habitual y para poder hacerlo
    • se debe confiar en los resultados de la
    • investigación.
    • Interpretar estadísticas vitales: nacimientos, defunciones.
    • Comprender problemas epidemiológicos : los datos epidemiológicos muestran la prevalencia de una enfermedad, su variación estacional, localización geográfica y su relación con ciertos factores de riesgo.
    • Interpretar informes sobre fármacos y equipos
    • Comprensión del diagnóstico médico (pruebas diagnósticas)
    • Estar informado: mantenerse al tanto de los avances actuales con visión crítica en los datos.
    • Evaluación de protocolos y artículos de estudios
    • Participación o dirección de proyectos de investigación
    Bioestadística
  • CONCEPTOS BÁSICOS
    • ESTADÍSTICA: ciencia que estudia métodos y procedimientos para recoger, clasificar, resumir y analizar datos, para realizar inferencias, cuyo carácter esencial es la variabilidad.
    • BIOESTADÍSTICA: estadística aplicada a la Biología y Ciencias de la Salud.
    • MÉTODO ESTADÍSTICO: proporciona las técnicas para llevar a cabo o la práctica aquellas etapas del método científico que requieren recolección y análisis de información.
    • ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: es aquella parte de la estadística que tiene por objeto recoger, clasificar, resumir y analizar datos de un conjunto de elementos, deduciendo conclusiones sobre su estructura y composición (deductiva). Muestra datos numéricos. Por ejemplo: descripción del perfil biomédico de un grupo de pacientes que participan en un estudio.
    • ESTADÍSTICA INFERENCIAL: es aquella parte de la estadística que provee de técnicas que permiten estimar parámetros y probar hipótesis que hacen referencia a toda la población objeto. Por ejemplo: eficacia de una droga, etc.
    • VARIABLE: es toda característica o atributo de la unidad de observación (individuo en estudio).
    • CATEGORÍA DE UNA VARIABLE: son todas las posibles respuestas o valores que una variable puede tomar. Comúnmente se conocen como datos.
    • VARIABLE CUALITATIVA: se refieren a cualidades no cuantificables en la unidad de observación.
    • VARIABLE CUALITATIVA NOMINAL: sus categorías no tienen un orden implícito. Por ejemplo: sexo, resultado de un test (+/-), etc.
    • VARIABLE CUALITATIVA ORDINAL: sus categorías tienen un orden jerárquico. Por ejemplo: estado del paciente, etc.
    • VARIABLE CUANTITATIVA: se refiere a una característica cuantificable de la unidad de observación.
    • VARIABLE CUANTITATIVA DISCRETA: se refieren al recuento de una característica (se numeran). Por ejemplo: Nº de hijos vivos, etc.
    • VARIABLE CUANTITATIVA CONTINUA: se refieren a una medición (se miden). Por ejemplo: presión arterial mmHg, temperatura ºC, etc.
    • INDIVIDUO O UNIDAD DE OBSERVACIÓN: es cada uno de los elementos que contiene cierta información del fenómeno que se desea estudiar. Por ejemplo: un paciente, una familia, una comunidad, una célula, etc.
    • POBLACIÓN O UNIVERSO: conjunto de todos los individuos que cumplen ciertas propiedades (característica común observable). Por ejemplo: pacientes con hipertensión arterial que se atienden en un consultorio determinado, etc.
    • PARÁMETRO : es un valor constante, generalmente desconocido, que permite describir el comportamiento de una población (cualquier característica de la población que sea medible). Por ejemplo: prevalencia de hipercolesterolemia en la X región, nivel promedio de colesterol sérico de adultos > 65 años de la X región, promedio de talla de niños de 2 años en control de niño sano en consultorio, etc.
    • MUESTRA: subconjunto de la población, es representativa de una población cuando cada uno de los elementos que la forman (con características comunes) se escoge aleatoriamente (al azar).
    • MUESTREO: método de extracción de una muestra, éste puede ser aleatorio y no aleatorio.
    • ESTADÍGRAFO: es un valor que resume la información contenida en una muestra. Por ejemplo: promedio de respiraciones por minuto de una muestra de 10 recién nacidos en fototerapia, etc.
  • Tipos: - Tablas de distribución de frecuencia - Gráficos de barras - Gráficos Sectoriales o de Torta - Tablas de asociación (contingencia) - Gráficos de barras agrupadas - Gráficos de barras subdivididas
    • TABLAS
    • Etapas en la construcción de una tabla:
      • Definir el propósito de una tabla.
      • Poner el título. Qué, Cómo, Donde y Cuándo.
      • Asignar las escalas de clasificación a filas y columnas.
      • Ingresar los datos numéricos obtenidos del material en estudio.
    • Recomendaciones generales:
      • Identificar las unidades de medición para cada variable numérica.
      • No incluir mucha información en una sola tabla.
      • El número cero (frecuencia cero) debe escribirse explícitamente y el guión (-) se reserva para datos faltantes.
      • Ingreso correcto de datos es 0.55; 0,55 y no .55.
  • Conceptos básicos para construir una tabla:
    • Frecuencia absoluta (ni): es el número de veces que se repite cada valor de la variable (xi) en el total de los n datos.
    • Se cumple: la suma de las frecuencias absolutas es el total de los datos:
    • Σ ni = n1+ n2 + n3 +…….nk = n
    • Frecuencia absoluta acumulada (Ni): de un valor xi es la suma de las frecuencias ni de todos los valores menores o iguales a xi. Por ejemplo: cuántos sujetos acumulados hay hasta una determinada categoría. Se cumple que el valor de la frecuencia acumulada del dato mayor es el número total de datos.
    • Ni = n
    • Frecuencia Relativa (fi): es el cuociente entre la frecuencia absoluta  (ni)  y el número total de datos (n). Por ejemplo: proporción de individuos que pertenecen a un determinado grupo.
    • fi = ni / n
    • Se cumple que la suma de las frecuencias relativas es igual a 1 (100%):
    • Σ fi = f1+ f2 + f3 +…….fn = 1
    • Frecuencia Relativa acumulada (Fi): es el cuociente entre la frecuencia absoluta acumulada (Ni) y el número total de datos (n), (lo anterior expresado en %).
    • Fi = Ni / n
    • GRÁFICOS
    • Tienen como objetivo:
    • Representar distribuciones de frecuencia.
    • Hacer comparaciones.
    • Mostrar asociación entre dos o más variables.
    • Recomendaciones generales:
    • Debe ser sencillo y autoexplicativo.
    • Debe representar fielmente los hechos.
    • Dede ser agradable a la vista y los ejes deben estar en la proporción 3:4.
    • EJEMPLOS DE TABLAS Y GRÁFICOS
    • Figura 1.  Ejemplo de gráfico de sectores.  Distribución de una muestra de pacientes según el hábito de fumar.
  • Figura 2. Ejemplo de gráfico de barras.
  • Figura 3. Ejemplo de Histograma. Distribución de frecuencias en la edad de 100 pacientes.
  • Figura 4. Polígono de frecuencias para la edad de 100 pacientes.
  • Figura 5. Gráfico de cajas para la edad de 100 pacientes.
  • Figura 6.  Diagrama de barras agrupadas.  Relación entre la presencia de alguna enfermedad coronaria y los antecedentes cardiacos familiares en una muestra. 
  • Figura 10. Diagrama de dispersión entre la talla y el peso de una muestra de individuos.
  • [email_address]