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BIOESTADÍSTICA Dr. Abner A. Fonseca Livias PROFESOR PRINCIPAL UNIVERSIDAD NACIONAL HERMILIO VALDIZAN FACULTAD DE ENFERMERÍA

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  • BIOESTADÍSTICA

    Dr. Abner A. Fonseca Livias

    PROFESOR PRINCIPAL

    UNIVERSIDAD NACIONAL HERMILIO VALDIZAN

    FACULTAD DE ENFERMERÍA

  • UNIVERSIDAD NACIONAL HERMILIO VALDIZAN

    FACULTAD DE ENFERMERÍA

    Dr. Abner A. Fonseca Livias

    PROFESOR PRINCIPAL

  • • Frecuencia Absoluta ( fi )

    • Frecuencia Acumulada (Fi)

    • Frecuencia Relativa Simple ( hi)

    • Frecuencia Relativa Acumulada (Hi)

    • Frecuencia Relativa Porcentual (hi%)

    • Frecuencia Relativa Acumulada Porcentual (Hi%

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 3

  • • Número de veces que aparece un valor en un

    estudio. Se representa por fi.

    • La suma de las frecuencias absolutas es igual al

    número total de datos, se representa por N.

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 4

  • FRECUENCIA ACUMULADA

    (Fi)• Suma de las frecuencias absolutas de todos

    los valores por cada fila (F) y debajo de él hasta

    completar la totalidad.

    • F1:

    • F2:

    • F3:

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 5

    • F4:

    • F5:

    • F6:

  • • Es el cociente entre la frecuencia absoluta de un

    determinado valor y el número total de datos.

    • La suma de las frecuencias relativas es igual a 1.

    • Usa la fórmula:

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 6

  • • Es el cociente entre la frecuencia acumulada de un

    determinado valor y el número total de datos.

    • Para calcular se procede así:

    – Fila 1: hi1

    – Fila 2: hi1 + hi2

    – Fila 3: hi1 + hi2 + hi3 ……… hin

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 7

  • • Es un tanto por uno, hoy se habla de tantos por

    ciento o porcentajes.

    • Resulta de multiplicar la frecuencia relativa por

    100.

    • Se usa la fórmula:

    hi%=hi x 100

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 8

  • • Es el cociente entre la frecuencia acumulada de

    un determinado valor y el número total de datos.

    Se puede expresar en tantos por ciento. Se usa

    la fórmula:

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 9

  • • Es el cociente entre la frecuencia absoluta de un

    determinado valor y el número total de datos.

    • La suma de las frecuencias relativas es igual a 1.

    • Usa la fórmula:

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 10

  • • Es el cociente entre la frecuencia acumulada de

    un determinado valor y el número total de datos.

    • Para calcular se procede así:

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 11

  • • Es un tanto por uno, hoy se habla de tantos por

    ciento o porcentajes.

    • Resulta de multiplicar la frecuencia relativa por

    100.

    • Se usa la fórmula:

    hi%=hi x 100

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 12

  • • Es el cociente entre la frecuencia acumulada de

    un determinado valor y el número total de datos.

    Se puede expresar en tantos por ciento. Se usa

    la fórmula:

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 13

  • • En un estudio en particular estaban interesadosen evaluar el número de pacientes atendidospor cada profesional de salud del HospitalRegional de Huánuco.

    • Los datos se presentan en forma aleatoria acontinuación:

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 14

  • 1 5 7 4 1 2 5 4

    6 2 7 5 7 6 3 2

    5 4 3 6 6 3 4 4

    1 4 3 5 4 4

    • La variable en estudio es:

    • La muestra:

    • La unidad experimental:

    Atenciones

    Profesional de salud

    HRHV

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 15

  • N=30

    37

    46

    55

    84

    43

    32

    31

    fixi AtencionesProfesionales

    Hay 2

    profesionales

    con 3

    atenciones

    Hay 6

    profesionales

    con 4

    atenciones10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 16

  • 1001N=30

    1001030/303/303037

    9013.3327/304/302746

    76.6716.6723/305/302355

    6026.6718/308/301884

    33.313.3310/304/301043

    20106/303/30632

    10103/103 3/3031

    Hi%hi%HihiFifixi

    FRECUENCIA

    RELATIVA

    FRECUENCIA

    ACUMULADA

    FRECUENCIA

    ACUMULADA

    RELATIVA

    FRECUENCIA

    RELATIVA

    PORCENTUAL

    FRECUENCIA ACUMULADA

    RELATIVA PORCENTUAL

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 17

  • UNIVERSIDAD NACIONAL HERMILIO VALDIZAN

    FACULTAD DE ENFERMERÍA

    Dr. Abner A. Fonseca Livias

    PROFESOR PRINCIPAL

  • • Es el procedimiento que consiste en dar

    categoría a los datos numéricos, a fin de

    analizar cada categoría.

    • En este procedimiento una gran cantidad

    de datos se convierten en pocas

    categorías, ya sea nominales u ordinales,

    según el tipo de análisis que se desea

    realizar.

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 19

  • • Categorización libre

    • Categorización establecida

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 20

  • • Trabajar con edad y categorizar

    10/12/2020 8:50 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 21

  • LÍMITE DE CLASE

    • Cada clase está delimitada por el límite

    inferior de la clase y el límite superior de la

    clase.

    16, 21, 28, 23, 29, 24, 27, 30, 32, 35, 37, 31

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 22

  • INTERVALO DE CLASE

    • Para agrupar un conjunto de observaciones

    se debe seleccionar un conjunto de

    intervalos contiguos que no se traslapen,

    para que cada valor en el conjunto de

    observaciones pueda ser puesto en uno y

    solo uno de los intervalos.

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 23

  • INTERVALO DE CLASE

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 24

    • De acuerdo al tamaño de la muestra (n), sedebe definir cuántas clases es adecuado tener.

    • Utilizamos la siguiente fórmula para muestras pequeñas:

    k= √nk= intervalo de clase

    n= número de la muestra

    En el ejemplo, hay 48 datos, por ello:

    k= √48= 6.93 clases

    k = 7

  • 10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 25

    1 39 16 41 37 33 42

    2 41 18 18 27 22 15

    3 21 21 18 35 22 31

    4 23 29 39 17 22 39

    5 26 23 16 38 40 30

    6 27 29 30 20 34 21

    7 32 37 33 19 22 30

    8 34 19 41 38 24 20

  • INTERVALO DE CLASE

    • Para decidir cuántos intervalos de clase son

    necesarios en un muestra grande, se puede utilizar

    la fórmula propuesta por Sturges.

    k = 1 + 3.322(log10 n)

    Donde:

    • k = intervalos de clase

    • n = número de la muestra.

    En el ejemplo, hay 48 datos, por ello:

    k= 1 + 3.322 (1.681) = 1 + 5.585 k = 6.585

    k= 710/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 26

  • RANGO

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 27

    • Obtenemos el recorrido o amplitud (A)o rango (R):

    • De acuerdo a la siguiente fórmula:

    A= dato mayor – dato menor

    En nuestro ejemplo:

    A= 42 - 15 = 27

  • AMPLITUD DE INTERVALO

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 28

    Con la información anterior, se determina laamplitud o ancho de cada intervalo (i)mediante la siguiente fórmula:

    i= A / k

    En nuestro ejemplo:

    i= 27 / 7 = 3.857 = 4

    El intervalo de ancho redondeado es 4; por loque en caso de decimales, se acerca al enteromás próximo.

  • CLASES APARENTES

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 29

    • Se construye la tabla,

    primero, con las clases

    aparentes.

    • Se inicia con el menor valor

    de la distribución y se le

    suma el ancho del intervalo

    (i), hasta cubrir el valor más

    alto de la serie,

    considerando si es discreta

    (enteros) o continua

    (decimales).

    Clases

    aparentes

    [15 – 19>

    [19 – 23>

    [23 – 27>

    [27 – 31>

    [31 – 35>

    [35 – 39>

    [39 – 43}

  • CLASES REALES

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 30

    • Ahora podemos

    determinar las clases

    reales.

    • Se resta 0.5 del límite

    inferior de cada clase

    aparente y sumamos 0.5

    al límite superior de cada

    clase aparente.

    Clases

    aparentes

    [14.5 – 19.5>

    [18.5 – 23.5>

    [22.5 – 27.5>

    [26.5 – 31.5>

    [30.5 – 35.5>

    [35.5 – 39.5>

    [38.5 – 43.5}

  • MARCA DE CLASE

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 31

    • La marca de clase, es elpunto medio de las clasesreales.

    • Se obtiene a través de lafórmula:

    Mc = (Lri+Lrs)/2

    Donde:

    Mc = Marca de clase

    Lri: Límite real inferior

    Lrs: Límite real superior.

    Un ejemplo en nuestro casosería (14.5+19.5)/2= 17

    La tabla quedaría así:

    Clases realesMarca de

    clase

    [14.5 – 19.5> 17

    [18.5 – 23.5> 21

    [22.5 – 27.5> 25

    [26.5 – 31.5> 29

    [30.5 – 35.5> 33

    [35.5 – 39.5> 37

    [38.5 – 43.5} 41

  • 10/12/2020 8:51 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 32

  • • Trabajar con IMC. Ver el viedo

    10/12/2020 8:52 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 33

  • 10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 34

  • CUESTIONARIO

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 35

  • SÁBANA DE DATOSTABULACIÓN DE UN INSTRUMENTO

    10/12/2020 8:41 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 36

    N° Edad PesoTalla

    (cm)Sexo

    Color de

    ojosProcedencia Dirección

    Mes

    Nac.

    Estado Civil

    padres

    1 19 57 157 1 1 1 1 12 2

    2 19 85 164 2 1 1 3 8 5

    3 17 60 159 2 2 1 3 7 1

    4 16 59 161 2 1 3 2 2 1

    5 15 65 165 1 1 3 2 5 4

    6 18 61 160 2 2 2 1 6 4

    7 19 70 170 1 3 2 1 2 5

    8 20 68 165 1 3 2 3 2 3

    9 21 78 170 2 2 2 1 5 1

    10 15 60 158 1 2 1 1 5 1