19 Feb
Conceptos Fundamentales de Bioestadística
Análisis de Varianza (ANOVA)
El Análisis de Varianza (ANOVA) es un método estadístico que se utiliza para comparar las medias de diferentes grupos y determinar si hay diferencias significativas entre ellas.
Experimento
Un experimento es una operación que produce un fenómeno que genera un resultado, el cual puede ser o no conocido con certeza.
Diseño Experimental
El diseño experimental es un factor esencial para la evaluación de impacto. Permite definir el esquema de muestreo, el diseño de la muestra, la selección y la forma de ampliar los resultados obtenidos en una muestra al conjunto del universo de predios estudiados (los factores de expansión).
Análisis Estadístico
El análisis estadístico es una herramienta que se utiliza para examinar y comprender los datos. Se trata de un conjunto de técnicas y métodos que permiten organizar, describir, analizar e interpretar los datos para obtener información significativa y útil.
Unidad Experimental
La unidad experimental es la persona, animal u objeto que es sujeto del experimento.
Factor
Los factores son variables predictoras (también conocidas como variables independientes) que se eligen para que varíen sistemáticamente durante un experimento con el fin de determinar su efecto en la variable de respuesta (dependiente).
Nivel
El nivel se refiere al grado de precisión o detalle en la medición o clasificación de variables.
Los niveles más comunes son:
- Nivel nominal
- Nivel ordinal
- Nivel de intervalo
- Nivel de razón
- Nivel continuo
Tratamiento
En bioestadística, el tratamiento se refiere a los métodos y técnicas utilizados para analizar e interpretar datos biomédicos.
- Tratamientos descriptivos
- Tratamientos inferenciales
- Tratamiento de asociación
- Tratamiento de ajuste
- Tratamiento de clasificación
Tamaño de Muestra
El tamaño de muestra se refiere al número de observaciones o individuos que se seleccionan de una población para participar en un estudio.
Diseño Completamente Aleatorio de un Solo Factor
El diseño completamente aleatorio de un solo factor es un diseño experimental básico en el que los tratamientos o niveles de un factor se asignan de manera aleatoria a las unidades experimentales. Este diseño es ideal cuando se desea estudiar el efecto de un factor y se puede asumir que todas las unidades experimentales son homogéneas (o sus diferencias son despreciables).
Modelo Estadístico
Los modelos estadísticos son una forma simple de representar los datos de la realidad y, con esta información, hacer predicciones de lo que podría suceder en el futuro.
Hipótesis Estadística
Una hipótesis estadística es una suposición sobre una característica de una población.
Tipos de Hipótesis
- Causales: Explican los factores de causalidad existentes entre dos o más variables estadísticas.
- Correlacionales: Establecen el tipo de relación que existe entre dos variables. Por ejemplo, cuanto más deporte realice una persona, mejor condición física tendrá.
- De Diferencia de Grupos: Tienen el objetivo de crear una distinción entre dos o más grupos estudiados en función de las características de estos mismos.
ANDEVA (ANOVA)
ANDEVA (Análisis de Varianza) es un método estadístico que utiliza la prueba F para evaluar la igualdad de las medias de tres o más grupos. El estadístico de prueba es una variable aleatoria que se calcula a partir de datos de muestra y se utiliza en una prueba de hipótesis.
Significancia Estadística
La significancia estadística se utiliza para determinar si los resultados obtenidos son debidos al azar o si realmente indican una relación o efecto significativo.
Decisión Estadística
Se refiere al proceso de tomar conclusiones o decisiones basadas en los resultados de un análisis estadístico.
Prueba de Comparaciones Múltiples de Medias (Tukey)
La Prueba de Tukey es una técnica estadística utilizada para realizar comparaciones entre medias de grupos después de realizar un análisis de varianza (ANOVA).
Modelos de Regresión y Análisis de Datos Categóricos
Regresión Lineal
La regresión lineal es un modelo matemático que describe la relación entre varias variables. Los modelos de regresión lineal son un procedimiento estadístico que ayuda a predecir el futuro. Se utiliza en los campos científicos y en los negocios, y en las últimas décadas se ha utilizado en el aprendizaje automático.
Análisis de Regresión
El análisis de regresión se utiliza para modelar la relación entre una variable dependiente (respuesta) y una o más variables independientes (predictores). Es una herramienta clave en bioestadística para entender y predecir fenómenos biológicos y médicos.
Aplicaciones del Análisis de Regresión en Bioestadística
- Investigación Clínica: Evaluar la efectividad de tratamientos.
- Epidemiología: Estudiar la relación entre factores de riesgo y enfermedades.
- Genética: Analizar la relación entre genes y rasgos fenotípicos.
Modelo Estadístico: Componentes
Un modelo estadístico es una fórmula o sistema matemático que describe la relación entre:
- Variables independientes (predictoras): Factores que influyen en el resultado.
- Variable dependiente (respuesta): Resultado que se desea estudiar.
Análisis de Datos Categóricos
El análisis de datos categóricos se refiere a la interpretación y manipulación de variables que toman un número limitado de categorías o valores distintos. Estas categorías, también conocidas como niveles o clases, pueden ser cualitativas y no tienen un orden inherente en algunos casos, o pueden ser ordenadas.
Prueba de Homogeneidad de Proporciones
La prueba de homogeneidad de proporciones es una prueba estadística que se utiliza para verificar si una variable cualitativa se distribuye de manera similar en dos o más muestras.
Prueba de Independencia de Dos Variables
La prueba de independencia de dos variables es una prueba estadística utilizada para determinar si dos variables categóricas están relacionadas entre sí o son independientes. Una de las pruebas más comunes para evaluar la independencia de dos variables es la prueba chi-cuadrado de independencia.
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