| Programa
1 1 Definición y concepto general de Estadística. Otras acepciones de la palabra. 1 2 Teoría Estadística y Estadística Aplicada. Estadística Descriptiva y Estadística Inferencial. Ejemplos de Estadística Aplicada: Bioestadística, Estadística Demográfica, etc. 1 3 Estadística e investigación científica. El método científico y el papel de la Estadística. Etapas del desarrollo de una investigación estadística. 1 4 Definiciones básicas: problema, objetivos, población finita e infinita, unidad estadística elemental, característica, categorías, observación. Clasificación de las características según su naturaleza: cuantitativas y cualitativas o atributos. 1 5 Fuentes de datos. Métodos de recolección de datos. Cuestionario: objetivos, orden general, preguntas abiertas y cerradas. Subregistro, sesgo de no respuesta, sesgo de medición.
2 1 Crítica, codificación y tabulación: conceptos generales. La distribución de frecuencias. Categorías exhaustivas y mutuamente excluyentes. Frecuencia absoluta. 2 2 Construcción de distribuciones de frecuencias de características cualitativas. Cálculo de proporciones en distribuciones simples y de doble entrada. (Cambios de base) 2-3 Construcción de distribuciones de frecuencias con características cuantitativas: arreglo ordenado, amplitud general, intervalo de clase, número de clases, límites indicados y límites reales con variables discretas y con variables continuas (redondeo al dígito más próximo hasta para la edad). 2-4 Cálculo e interpretación de proporciones: sobre totales de columna, totales de hilera y gran total. 2-5 Efecto de las clases abiertas y de las categorías "desconocido", "en blanco", "no responde", u otra similar. 2-6 Series estadísticas. Ejemplos de su utilidad en Biociencias (sexo, edad, lugar, tiempo).
2-8 Formas de presentación de los resultados: en texto, semitabular y tabular. Diferencias y limitaciones. Requisitos comunes a las tres. 2-9 El cuadro estadístico y sus componentes. Detalles sobre la construcción de cuadros, el ordenamiento de la columna matriz. Cuadros generales y cuadros de resumen. Análisis de cuadros.
3 1 Razones, proporciones y tasas: diferencias conceptuales. Limitaciones de los pequeños números. Definición y requisitos de un indicador. 3 2 Ejemplos de razones y proporciones utilizadas con frecuencia en el área de la salud: razón de masculinidad, habitantes por médico, mortalidad proporcional de menores de 1 año y de cincuenta años y más, porcentajes de cobertura, porcentaje de ocupación de camas, etc. 3 3 Tipos de tasas: brutas, específicas y ajustadas (concepto). Tasas anuales, población a mitad del período. El riesgo relativo y su interpretación. El riesgo atribuible. 3 4 Natalidad: definición internacional de nacimiento, el registro de nacimientos, tasa bruta de natalidad, tasa general de fecundidad. 3 5 Mortalidad: definiciones internacionales de defunción y defunción fetal, el registro de defunciones, tasa bruta de mortalidad, tasas específicas de mortalidad: por edad, por causa, por lugar, por sexo. Tasas de mortalidad materna, fetal neonatal e infantil. Tasa de letalidad. 3 6 Morbilidad: incidencia y prevalencia. Fuentes de datos de morbilidad. Tasas específicas de morbilidad: causa y edad, causa y sexo, causa y lugar. 3 7 La Clasificación Internacional de Enfermedades, Traumatismos y Causas de Defunción: descripción general, historia y aplicaciones más frecuentes. 3 8 El censo de población. Disponibilidad de estimaciones y proyecciones anuales. El concepto de crecimiento de la población.
4-1 Concepto y definiciones de probabilidad: subjetiva, estadística y clásica. 4-2 Propiedades básicas de la probabilidad. Tabla empírica de probabilidad. Probabilidad complementaria. Propiedad básica de multiplicación. Permutaciones. 4-3 Eventos no excluyentes. Probabilidades conjuntas y marginales. Tabla de contingencia. Probabilidad condicional. Independencia 4 4 Práctica No. 4 Fecha: 12 de septiembre CAPITULO
V- ANALISIS GRAFICO 5 2 Selección del diagrama adecuado para cada tipo particular de serie estadística:
a) Gráfico lineal aritmético (explicarlo) y semilogarítmico
(mencionarlo)
6 1 Propósito y utilidad. 6-2 Las frecuencias acumuladas (absolutas y relativas) y su interpretación. Cálculo e interpretación de percentiles. Ejemplos de uso de los percentiles en el análisis de variables biológicas: peso, talla, colesterol, etc. Estimación gráfica de percentiles (ojiva) 6-3 Medidas de tendencia central de un conjunto o población: moda, mediana o percentil cincuenta, y promedio aritmético. Cálculo directo y por la distribución de frecuencias: uso y cálculo del punto medio de clase. Interpretación, usos y limitaciones. 6 4 Efectos de los valores extremos. Distribuciones simétricas y asimétricas. 6-5 El fenómeno de la variabilidad y su importancia. Necesidad de las medidas de dispersión de un conjunto o población. 6-6 El recorrido o amplitud general y el intervalo intercuartil. Ventajas y desventajas. 6-7 La variancia y la desviación estándar. Cálculo e interpretación de la desviación estándar. Cálculo directo y por la distribución de frecuencias. 6-8 El coeficiente de variación: definición, utilidad, cálculo e interpretación.
7 1 Concepto general de distribución de probabilidad. La distribución de probabilidad de una variable discreta. Distribución acumulada. Cálculo de probabilidades con una distribución acumulada. Percentiles 7 2 La distribución Normal. Características y parámetros. La Normal estándar. Uso de la tabla. Aplicaciones. 7 3 La distribución de Poisson. Características y parámetros. Aplicaciones. Uso de la tabla. 7 4 La distribución Binomial. Características y parámetros. Aplicaciones. Uso de la tabla. Aproximaciones a la Binomial cuando la tabla no alcanza. 7 5 Aproximación a la Binomial por Poisson. Criterio de decisión: (np<5 o nq <5; n muy grande). 7 6 Aproximación a la Binomial por la Normal. Criterio de decisión: (np y nq > 5); n muy grande).
8-1 Inferencia estadística. Población y muestra. El censo y los estudios por muestreo, justificación. Conceptos teóricos de: parámetro, estimador, error de muestreo y sesgo de selección. Condición de Infinito de las poblaciones biológicas. 8 2 Parámetros, estimadores y estimaciones. Los estimadores como variables. 8 3 El muestreo simple al azar sin reemplazo en poblaciones infinitas. Uso de la tabla de números aleatorios. 8-4 Estimación de punto del promedio, de la desviación estándar y de una proporción. El error estándar del promedio y de la proporción, concepto y cálculo para poblaciones infinitas. 8 5 El teorema del límite central. Estimación por intervalo de un promedio y de una proporción cuando la muestra es suficientemente grande y de una población infinita. 8 6 Cálculo del intervalo de confianza para un promedio cuando no se conoce la desviación estándar de la población y la muestra es pequeña (n<30). La distribución de t de Student, características y uso de la tabla. 8 7 Factores no estadísticos que pueden influir en el tamaño de la muestra. Cálculo del tamaño de la muestra para la estimación de un promedio y de una proporción en poblaciones infinitas. Diferentes formas de aproximar la variabilidad de la población en el área de Biociencias: (suponiendo distribución normal o variancia máxima; por los valores de referencia, por otras investigaciones).
9 1 Correspondencia entre la hipótesis de investigación (de igualdad o de desigualdad) con las hipótesis estadísticas (nula y alternativa). Necesidad en Biociencias de utilizar como alternativa la hipótesis de diferencia en cualquier sentido. (prueba bilateral). 9
2 Tipos de error. Probabilidades de error. Probabilidad de que la diferencia
se deba al azar. Nivel de significancia. Procedimiento general para
la prueba bilateral de significancia. 9-4 Prueba bilateral de significancia para el promedio con una muestra pequeña (n < 30) desconociendo la variabilidad de la población (t de Student). 9 5 Prueba bilateral de significancia de la diferencia entre los promedios de dos muestras suficientemente grandes con la misma variabilidad o diferentes o conociendo la variabilidad de la población. 9-5
Prueba bilateral de significancia de la diferencia entre los promedios
de dos muestras pequeñas (ambas <30) desconociendo la variabilidad
de las poblaciones; pero suponiendo que tienen la misma. 9
8 La prueba de homogeneidad para las proporciones de dos o más
muestras. Características de Chi cuadrado, uso de la tabla. CAPITULO X - ASOCIACION ESTADISTICA Y REGRESION LINEAL 10 1 El concepto de causalidad y el de asociación estadística. Relación entre dos características con base en una muestra: asociación y correlación. Análisis multivariado. 10-2 Asociación entre dos características cuantitativas aleatorias. El diagrama de dispersión y su interpretación. 10-3 Cálculo e interpretación del coeficiente de correlación lineal simple. Prueba bilateral de significancia. (p = 0) 10-4 La prueba de independencia de chi cuadrado. 10-5
Relación lógica de dependencia entre dos variables. Variable
dependiente y variable 10-6
Concepto de regresión. El modelo de regresión lineal simple.
Supuestos básicos. 10 7 Ajuste de la recta de regresión por el método de mínimos cuadrados. Sólo las fórmulas derivadas). 10 8 El coeficiente de regresión y su interpretación. Limitaciones de la interpretación de la i ntersección cuando se trata de variables biológicas. 10
9 El coeficiente de determinación, propósito, cálculo
e interpretación.
Programa | Objetivos | Materiales | Metodología | Prácticas
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