1 INFERENCIA ESTADISTICABioestadística Aplicada

2 Universo “real”: marco muestral Sujetos bajo estudio: muestraProceso: Universo teórico DELIMITACION Universo “real”: marco muestral Cualquier persona con malaria en el norte del Perú Casos de malaria en Sullana Casos enero-marzo 2004 MUESTREO GENERALIZACION Sujetos bajo estudio: muestra Bioestadística Aplicada

3 Tipos de inferencia estadística:Estimación: Cálculo numérico de un cierto parámetro en la población En forma puntual y con intervalo de variabilidad Prueba de hipótesis: Respuesta a una hipótesis o pregunta sobre el valor de un parámetro en la población No se logra tener certeza: la respuesta se da como una probabilidad Bioestadística Aplicada

4 DESCRIBIENDO DATOS CATEGORICOSBioestadística Aplicada

5 Como podemos describir datos?Para describir la distribución de una variable en un grupo, describamos tanto su tendencia central (agrupación en torno a un valor particular), así como también una medida del grado en que los valores se alejan del centro, brindando una medida de dispersión Bioestadística Aplicada

6 Medidas de tendencia central:Promedio o media aritmética. Mas sensible a valores extremos Mediana o percentil 50: Valor que divide una distribución ordenada por la mitad Moda: Valor mas frecuente. Es mas usada para variables categóricas Bioestadística Aplicada

7 Medidas de dispersión:Rango Intervalo intercuartil (diferencia entre los percentiles 25 y 75) Desviación estándar: en que monto promedio se desvían los valores observados de la media Varianza: media de las desviaciones (DE) elevada al cuadrado (?) Bioestadística Aplicada

8 Tendencia central en datos categóricos:Mediana o percentil 50: Valor que divide una distribución ordenada por la mitad (variables ordinales solamente) Moda: Valor mas frecuente Bioestadística Aplicada

9 Dispersión en datos categóricos:Rango Intervalo intercuartil (diferencia entre los percentiles 25 y 75, para variables ordinales solamente) Bioestadística Aplicada

10 DESCRIBIENDO VARIABLES DICOTOMICASBioestadística Aplicada

11 Estimación: Puntual: determina que posible valor del parámetro de la población es mas consistente con los datos observados en la muestra. Ejemplo: ell cálculo de una tasa de incidencia, un RR o un promedio Por intervalo: cuantifica la incertidumbre o variabilidad que tiene una estimación. Ejemplo: el cálculo de un intervalo de confianza Bioestadística Aplicada

12 Intervalo de confianza:Intervalo construido bajo condiciones tales que con una cierta probabilidad (usualmente 95%) contenga al parámetro deseado Intervalo calculado de acuerdo a principios tales que 95 de cada 100 intervalos similarmente construidos contendrán el valor del parámetro Uno puede tener 95% de confianza en afirmar que ese intervalo contiene el valor real del parámetro Bioestadística Aplicada

13 Conceptualmente: Intervalo calculado con LA UNICA muestra obtenidaIntervalos de confianza de varias muestras (solo teórico) Rango de valores valores del parámetro Verdadero valor del parámetro Bioestadística Aplicada