Fundamentos de Bioestadística y Metodología de la Investigación Científica

Grandes Figuras de la Historia de la Estadística

• Francis Galton: Pionero en el uso de la curva normal como modelo de distribución y en las puntuaciones de los test. Introdujo el concepto de mediana como medida de tendencia central.
• Thomas Bayes: Impulsor de la disciplina científica de la teoría de las probabilidades; es un autor fundamental que realizó la contribución más importante en este campo.
• Adolphe Quetelet (Jacques Quetelet): Considerado el personaje más significativo. Fue un gran conocedor de las bases de la teoría de las probabilidades aplicadas a las ciencias sociales.
• John Graunt: Reconocido como el fundador de la bioestadística y precursor de la base estadística científica.
• Karl Pearson: Desarrolló la prueba de Chi-cuadrado.
• Ronald Fisher: Introdujo el análisis de varianza (ANOVA).
• Charles Spearman: Estableció los fundamentos del análisis factorial.
• Gottfried Achenwall: Acuñó el término estadística.

Conceptos de Estadística Inferencial y Muestreo

Población y Muestra

• Estadística inferencial: Permite extraer conclusiones sobre las características de una población.
• Población accesible: Es el conjunto del cual el investigador extraerá la muestra.
• Población diana: Aquella a la que se pretenden extrapolar los resultados obtenidos.
• Muestra representativa de la población: Debe haber garantías de que todos los elementos de la población tengan la misma probabilidad de figurar en ella.
• Muestra grande: Se considera como tal cuando el tamaño es superior a 30 (n > 30).
• Muestreo no aleatorio accidental: La unidad muestral es un grupo de elementos de la población que resulta más fácilmente accesible para el investigador.

Clasificación y Tipos de Variables

Variables Cuantitativas

• Variables discretas: Variables cuantitativas donde, entre dos valores consecutivos, no puede existir otro valor (ejemplos: número de alumnos, número de camas de hospital, número de leucocitos en sangre).
• Variables continuas: Pueden tomar cualquier valor dentro de un rango (ejemplos: peso en kilogramos, altura, glucemia, temperatura).

Variables Cualitativas y Escalas

• Variables dicotómicas: Solo poseen dos categorías (ejemplos: sexo, llevar o no gafas, seguir o no un tratamiento).
• Variables politómicas: Variables cualitativas con más de dos categorías (ejemplos: estado civil, grupo sanguíneo, afiliación religiosa).
• Variable ordinal: Expresa un orden o jerarquía, como el grado de satisfacción.
• Variable dependiente: Se define como el efecto o consecuencia de la variable independiente.
• Escala de medida de proporción: Se aplica a variables cuantitativas con un cero absoluto.

Medidas de Distribución, Dispersión y Gráficos

Estadísticos de Dispersión y Posición

• Varianza: Compara la dispersión de diferentes variables de la misma naturaleza; es la media aritmética de las desviaciones de los valores de la variable respecto a su media aritmética, elevados al cuadrado.
• Coeficiente de Variación: Medida de dispersión relativa.
• Cálculo de la desviación media: Considera todos los valores de la distribución.
• Desviación cuartil de la distribución: Equivale a la mitad de la amplitud intercuartil.
• Cuartiles: Q1 (25%), Q2 (50% o mediana) y Q3 (75%).

Forma de la Distribución

• Variable Leptocúrtica: Coeficiente de curtosis mayor a 0 (>0).
• Variable Mesocúrtica: Coeficiente de curtosis igual a 0.
• Distribución de frecuencia plasmática: Coeficiente de curtosis inferior a cero (-).
• Distribución con coeficiente de asimetría menor a 0: Indica que la media es menor que la mediana.

Representación Gráfica

• Diagrama de barras: Útil para cualquier tipo de variable.
• Diagrama de caja: Específico para variables cuantitativas continuas.

Pruebas de Contraste de Hipótesis

• Valor P (p-value): Es la probabilidad de que la hipótesis nula sea cierta. Se compara con el nivel de significación para decidir si se rechaza dicha hipótesis.
• Nivel de significación 0.05: Corresponde a un 95% de confianza.
• Prueba de Levene (si P < 0.05): Se rechaza la hipótesis nula, indicando una diferencia estadísticamente significativa.
• Chi-cuadrado: Utilizada para dos variables cualitativas (ejemplo: respuestas sí/no).
• T-Student: Se emplea para contrastar si las medias son iguales.
• Prueba de Wilcoxon: Prueba de contraste de hipótesis para valores que no se distribuyen con normalidad.
• Prueba de Friedman: Prueba de contraste de hipótesis para detectar diferencias significativas entre 4 o más medidas.
• Coeficiente de Spearman: Su valor oscila entre -1 y 1.