Para finalizar mi primer blogger…

Sinceramente esto no me ha gustado mucho, porque quita bastante tiempo de estudio.

Para ser el primer blogger creo que me a sido fácil de manejar.  Gracias a la asignatura de estadística se crearlo. El saber no ocupa lugar.

En cuanto a la asignatura....

Al comienzo del cuatrimestre no me gustaba casi nada por no decir NADA. Fueron avanzando las clases, los temas y todo empezó a coger por un camino mas investigador y estadístico. Fue a partir de ahí cuando la asignatura llamo mi atención.

He aprendido mucho en general y sobre todo ha “REALIZAR UN BUEN MARCO TEORICO” Ja Ja Ja

Un saludo a todos los que leáis mi blogger y en especial a SERGIO nuestro profesor de estadística!

Gracias por todo he aprendido mucho.

Tema 10: Hipótesis Estadísticas. Test De Hipótesis.

Según el tipo de variables implicadas en el estudio hay varios tipos de analisis. Segun el tipo de variables se aplicara un test de hipotesis u otro.

Nosotros hemos visto en este tema el Test de hipotesis chi-cuadrado y el test de hipotesis T de Student.

Test de hipotesis Chi-Cuadrado.

Se comparan variables cualitativas (dependiente e independiente)

Se parte de una hipótesis cierta y estudiamos como es de probable que siendo iguales dos grupos a comparar se obtengan resultados como los obtenidos o haber encontrado diferencias mas grandes por separado.

Por lo tanto tendremos unos valores observados y una evolución esperada.

El valor mínimo que tiene que alcanzar chi-cuadrado es 3,84 porque en los test 2x2. el g.l es 1. Se rechazaría la hipótesis nula cuando el valor fuese mayor de 3,84.

Para verificar los datos y comprobar si aceptamos o no la hipótesis nula, tenemos que mirar la tabla  de valores de distribución  chi-cuadrado.

                 X2=Ƹ〖(0-E)〗^2/E

•E=valores esperados

•0= valores observados

Test de hipotesis T de Student.

Se utiliza  cuando las variable independiente es dicotómica y la variable dependiente es continua. 

Las formulas a aplicar son las siguientes:

Para calcular los grados de libertad:

         g.l= n₁ + n₂ - 2 

Según el grado de libertad y el valor de t obtenido miramos la tabla de valores de distribución T de Student.

Según los datos reflejados en la tabla veremos si aceptamos la hipótesis nula o no.

De los test de hipótesis lo que más complicado son las formulas, que son bastante complejas y aveces me he liado un poco al sustituirlas por números.

Tema 9: Estadística Inferencial: Muestreo y Estimación.

Empezamos el tema reforzando algunos conceptos como población de estudio, muestra, tamaño muestral, inferencia estática y técnicas de muestreo.

Proceso de la inferencia estadística

Hacemos una selección aleatoria y obtenemos una muestra, y la medida de la variable de estudio obtenida en la muestra, se denomina estimador.

El proceso por el que a partir del estimador, me aproximo al parámetro se denomina inferencia.

ERROR ESTANDAR.

Es la medida que trata de captar la variabilidad de los valores del estimador . Se calcula:                                                                                                                                  

         •Error estándar para una media : 

                 s/√n=e

         •Error estándar para una proporción: 

                 √(p(1-p)∕n)=e

s=desviación típica             n=tamaño de la muestra                p=proporción del estimador.

Intervalo de confianza.

Son un medio de conocer el parámetro en una población midiendo el error que tiene que ver con el azar.

Para calcularlo hay que tener en cuenta:

·  I.C.de un parámetro=estimador± z(e.estándar)

·  Z es un valor que depende del nivel de confianza 1-α con que se quiera dar el intervalo (α=error máximo admisible: 5%).

·  Para nivel de confianza 95% z=1,96.

·  Para nivel de confianza 99% z=2,58.

·  El signo ± significa que cuando se elija el signo negativo se conseguirá el extremo inferior del intervalo y cuando se elija el positivo se tendrá el extremo superior.  I.C.= p±z√(p(1-p)/n)

Procedimiento Muestral. Tipos de muestreo.

Probabilístico.

• aleatorio simple.
• Aleatorio sistemático
• Estratificado.
• Conglomerados.   

        No probabilístico o  de conveniencia del investigador.

•         Accidental.
•         Por cuotas.

       Tamaño De La Muestra.

Va a depender de

• Error estándar.
• De la mínima diferencia entre los grupos de comparación que se considera importante en los valores de la variable a estudiar.
•  De la variabilidad de la variable a estudiar (varianza en la población).
•  El tamaño de la población de estudio.

         Para calcular el tamaño de una muestra para estimar la media de una población.

       n= Z²x S²/e²

       

         TENER EN CUENTA...

•           Z es un valor que depende del nivel de confianza 1 – ∞ con que se quiera dar a los intervalos calculados a partir de estimadores de esa muestra. (Para nivel de confianza 95%, z= 1.96; y para nivel de confianza 99% z= 2.58).
•          S² es la varianza poblacional.
•          e: es el error máximo aceptado por los investigadores en las diferencias entre los grupos de comparación de la variable a estudiar.
•          Si tras esta operación se cumple el resultado: N > n(n-1), el cálculo del tamaño muestral termina aquí.
•         Si no se cumple, obtendremos el tamaño de la muestra con esta formula :

                                   n´=n/1+(n/N)

Seminarios 1 ,2 y 3

Los seminarios los hemos realizado en la sala de ordenadores, ya que hemos utilizado el programa informático Epi-info.

1. En el primer seminario comenzamos descargando el programa Epi-info.
2. Nos metimos en el apartado de meter datos, donde creamos nuestra encuesta y seguidamente las rellenamos con los datos de nuestra muestra.
3. En el segundo seminario  creamos las gráficas para comparar  mediante  representaciones gráficas de barras o de sectores las distintas variables .
4. Y por ultimo en el tercer seminario  comparamos  las distintas variables para ver como dato de interés la media, la varianza, desviación típica, moda y CHI-CUADRADO. Observando p.

Este programa es muy útil realizar la última fase de nuestro  trabajo de investigación.  Proporcionándonos el resultado final de nuestro estudio mediante gráficos y tablas. También nos proporciona datos como la media, la varianza, etc.

Es bastante entretenido manejar Epi-info, sobre todo a la hora de crear y rellenar las encuesta realizadas. Hay que tener bastante cuidado de no equivocarse al meter los datos de la muestra, ya que no tendría utilidad.

Tema 8: Medidas de tendencia central, posición y dispersión. 

No podía faltar este tema en estadística. Volvemos a ver:

Medidas de tendencia central:

       • Media

       • Mediana

       • Moda

Medidas De Posición:

Cuantiles

• Percentiles, dividen la muestra ordenada en 100 partes. P₅₀ = mediana
• Deciles, dividen la muestra ordenada en 10 partes. D₅= mediana y por lo tanto = P₅₀
• Cuartiles, dividen la muestra ordenada en 4 partes.

–Q1, indica el valor que ocupa una posición en la serie numérica de forma que el 25% de las observaciones son menores y que el 75% son mayores.

–Q2, indica un valor que ocupa una posición en la serie numérica de forma que el 50% de las observaciones son menores y que el 50% son mayores. Por tanto, el Q2 = D5 por lo tanto coincide con el valor de la mediana y de P50.

–Q3, indica un valor que ocupa una posición en la serie numérica de forma que el 75% de las observaciones son menores y que el 25% son mayores.

–El Q4, indica el valor mayor que se alcanza en la serie numérica.

Medidas de dispersión:

• Rango o recorrido
• Desviación media
• Desviación típica
• Varianza
• Recorrido intercuartílico
• Coeficiente de variación

Tema 7: Introducción a la Bioestadística.

Por si no había bastante, en este tema se amplia aun más nuestro estudio tenemos los diferentes tipos de escalas que presenta una variable.

Tipos de variables:

Cualitativas

•Nominal: dicotómica o policotómicas•Ordinales.

Cuantitativas

•Discretas 
•Continuas

Para representar las variables se usan tablas de frecuencia(frecuencia absoluta y frecuencia relativa). Hay que calcular los intervalos para saber : extremos de los intervalos, la amplitud y distancia entre los extremos, etc.

Dicha tabla de frecuencias se representa gráficamente mediante histogramas, barras , sectores, etc.

Tema 6: La Etapa Empírica de la investigación: El Diseño y El material y Métodos.

En este tema aparece la segunda etapa del proceso de investigación: la etapa Empírica.

En esta etapa se realiza la recogida de datos:

• Por ejemplo podríamos recoger los datos mediante observación directa y mediante encuestas  validadas.
• Hay que identificar que tipo de variables tenemos, dependientes o independientes.
• EL registro y procesamiento: agrupación de datos, distribución de frecuencia, etc.
• La ejecución de esos datos recogidos: pilotaje previo, evitar sesgos de clasificación, etc.
• Y para finalizar el análisis.

Según los diseños cuantitativos hay 3 tipos:

•Descriptivo

•Analítico: prospectivo y retrospectivo

•Experimental

En los estudios descriptivos:

Para medir la frecuencia de alguna situación puntual: prevalencia  y para algo durante un periodo de tiempo: incidencia.

Para medir la asociación tenemos la razón de prevalencia.

En los estudios de seguimiento y experimentales:

Como medida de asociación tenemos la incidencia y  el riesgo relativo.

En los estudios de casos y controles:  

Calcularemos la razón de la ODDS RATIO de los casos y la ODDS RATIO de los controles = O.R

Para aceptar la hipótesis nula el resultado  de la R.P , R.R Y O.R  tiene que ser 1 o próximo a 1 por ejemplo 0,98 o 0,99. Si el resultado fuera menor o mayor que 1 aceptaríamos la hipótesis  alternativa correcta de acuerdo a los resultados obtenidos. 

Otro tema menos  y uno más para estudiar. La verdad que esta parte me gusta mucho más.