Investigacin y Bioestadstica en las Ciencias de la Salud

CD. DANIEL JOS BLANCO VICTORIO

Durante las ltimas dcadas se ha producido una creciente aplicacin delos mtodos estadsticos en todas las disciplinas del mbito de las cienciasde la salud, dando lugar, por su amplia utilizacin, a la implantacin dela estadstica en los planes de estudios de numerosas titulaciones de estecampo, como Medicina, Enfermera, Fisioterapia, Odontologa, Biologa, etc.Introduccin

La Bioestadstica en el proceso de la investigacin

La Bioestadstica no solamente es til para el anlisis de los resultados, sino que debe considerarse una parte integrante del mtodo cientfico que se aplica en las diferentes fases de una investigacin para facilitar que se alcance el objetivo deseado

Fases de una investigacin en las que interviene la Bioestadstica:Argimon JM, Jimnez J. Mtodos de investigacin clnica y epidemiolgica. Cuarta ed. Espaa. Elsevier . 2013 :253-254Descripcin de la muestra de sujetos estudiadosMedicin de las variables (precisin y exactitud) Estimacin de la magnitud del efecto o respuesta observadaComparacin del efecto observado en los diferentes gruposInterpretacin de los resultadoEleccin de la tcnica de seleccin de los sujetos

Criterios de seleccin de la poblacin de estudioSeleccin de las variables que deben ser medidas

Clculo del nmero de sujetos necesarios

OBJETIVO DE LA INVESTIGACIN

Trminos estadsticos en un artculo cientfico:

La muestra fue de 238 niospromedio de edad fue 4.1Desviacin Estandar=0.82seleccin individual realizada en forma probabilsticatamao de la poblacinvariables explicatoriasSe utiliz un cuestionariorealizando un anlisis bivariadoa travs de los Odd Ratiosanlisis multivariableregresin logstica.

Al trmino de este curso, se espera que el cursante pueda interpretar y aplicar herramientas e instrumentos bsicos de estadstica y metodologa de la investigacin en el campo de las ciencias de la saludFinalidad del curso:

Dirigido a:Profesionales de Salud, y/o Investigadores del mbito biomdico y ciencias de la salud, que precisen el manejo de este tipo de metodologa para el desarrollo de su labor investigadora.

Comprender la importancia de la estadstica en investigacin biomdica.Identificar el significado de los trminos especficos que suelen utilizarse para describir los resultados del anlisis estadstico.Interpretar aspectos fundamentales de resultados estadsticos presentados en publicaciones, incluyendo representaciones grficas.Identificar restricciones y supuestos de pruebas de inferencia.Aplicar herramientas estadsticas en trabajos de investigacin.Objetivos del curso

Programa

Mdulo 1.Introduccin a la Bioestadstica Mdulo 2. Estadstica DescriptivaMdulo 3. Fundamentos de estadstica inferencial Mdulo 4. Pruebas estadsticas inferenciales Mdulo 5. Estimacin de parmetros poblacionales y tamao muestral

Mdulo 1

La Bioestadstica. Importancia dentro de la metodologa cientfica.Estadstica en las ciencias de la salud. Objetivos y alcances del mtodo estadstico.

Variables aleatorias: definicin y clasificacin. Poblacin, muestra y observacin individual.

Mdulo 2

Estadstica Descriptiva. Presentacin de la informacin. Frecuencias. Frecuencia absoluta y frecuencia relativa. Porcentajes. Grficos de distribucin de frecuencias. Probabilidad. Distribuciones estadsticas. Distribuciones normal y de Poisson. Medidas descriptivas centrales y de dispersin.

Comportamiento de la variable y medidas descriptivas. Grficos de barras, puntos y cajas. Comportamiento de la variable y grficos. Almacenamiento de datos recolectados. Procesamiento estadstico de los datos. Paquetes estadsticos (software): generalidades, variedad y aplicaciones.

Mdulo 3

Fundamentos de estadstica inferencial.

Concepto de prueba estadstica. Hiptesis nula y alternativa. Error tipo I y error tipo II en pruebas estadsticas. Nivel de significacin. El estadstico de la prueba y la regla de decisin.

Potencia de la prueba. Interpretacin general de los resultados estadsticos presentados en publicaciones especializadas.

Mdulo 4

Pruebas estadsticas inferenciales.

Prueba t-Student para una media. Prueba t-Student agrupada. Prueba t-Student apareada. Prueba ANOVA. Supuestos de las pruebas t-Student y ANOVA. Pruebas de normalidad de Shapiro-Wilk y Kolmogorov-Smirnorv. Grficos Q-Q plot.Prueba F para igualdad de varianzas. Prueba de Levene.

Fundamento de las pruebas no paramtricas. Presentacin de las pruebas no paramtricas U de Mann Whitney, Wilcoxon para datos apareados y Kruskal-Wallis. Prueba de Chi-cuadrado. Odds ratio. Prueba de correlacin de Pearson. Prueba de correlacin de Spearman. Diagrama de dispersin. Regresin lineal. Uso de software para el desarrollo de pruebas de inferencia.

Mdulo 5

Estimacin de parmetros poblacionales y tamao muestral. Error estndar e intervalos de confianza. Clculo del tamao muestral. Tamao de la muestra y potencia. Tamao de la muestra y nivel de significacin. Uso de software para calcular tamao muestral.

Software utilizados

Stata 13: Se ha convertido en estndar para el anlisis de datos en Ciencias de la Salud. Respecto al SPSS es ms sencillo de usar (dispone de mens y sintaxis) y mucho ms potente ya que incorpora la casi totalidad de modelos estadsticos avanzados y anlisis epidemiolgicos

Bibliografa

Macchi, R. L. (2013) Introduccin a la estadstica en ciencias de la salud. Segunda edicin. Buenos Aires: Editorial Mdica Panamericana.Henquin, R. (2013) Epidemiologa y estadstica para principiantes. Buenos Aires: Corpus editoriaPagano Marcelo, Gauvreau Kimberlee. Fundamentos de bioestadstica. Segunda edicin. 2001.Daniel, Wayne. (2002). Bioestadstica. Bases para el Anlisis de las Ciencias de la Salud. Editorial Limusa, MxicoArmitagE-DerrY-Matthews. (2002). Statistical Methods in Medical Research. 4th ed. Ed. Blackwell Publishing.Dawson-Saunders. (2005). Bioestadstica Mdica. Editorial Manual Moderno. MxicoGarca lvarez Miguel. (2005). Introduccin a la teora de la probabilidad. 1 Edicin, Ed. Fondo de Cultura Econmica. Mxico.MendenHall William. (2003) Introduccin a la Probabilidad y Estadstica. 1 Edicin. EditorialThomsonPagano Marvello. (2001). Fundamentos De Bioestadstica. Editorial Thomson Learning. Mxico

GRACIAS