¿Para qué sirve la Bioestadística?
- Planificación de estudios: Determina el diseño de la investigación, tamaño muestral y la estructura de recolección de datos.
- Análisis de datos: Permite evaluar la relación entre variables y evaluar hipótesis estadísticas.
- Toma de decisiones clínicas: Facilita la toma de decisiones basadas en pruebas científicas, como el diagnóstico y tratamiento de pacientes.
- Control de calidad en investigaciones: Verifica la validez y fiabilidad de los datos en investigaciones biomédicas.
Clasificación de la Bioestadística:
- Descriptiva: Se ocupa de la organización, resumen y presentación de los datos. Ejemplos: tablas de frecuencia, histogramas, medidas de tendencia central (media, mediana, moda).
- Inferencial: Utiliza los datos muestrales para hacer generalizaciones o predicciones sobre una población. Ejemplos: pruebas de hipótesis, intervalos de confianza, análisis de varianza (ANOVA).
- Predictiva: Emplea modelos estadísticos para prever resultados futuros basados en datos históricos. Ejemplos: regresión lineal, regresión logística.
Valores normales en Bioestadística
No existen "valores normales" específicos para la bioestadística como tal, pero en muchos análisis se consideran rangos normales para las variables biomédicas (ej. presión arterial, glucosa en sangre). Estos valores varían según población, edad y otras características.
Componentes de la Bioestadística y su Interpretación
Población y muestra: La población es el grupo completo que se estudia, y la muestra es una parte representativa de la población.
- Interpretación: Los resultados muestrales se generalizan a la población.
Variables:
- Cualitativas: Nominales (ej. género) y ordinales (ej. grados de severidad de una enfermedad).
- Cuantitativas: Discretas (ej. número de hijos) y continuas (ej. altura).
- Interpretación: Las variables determinan el tipo de análisis a realizar.
Medidas de tendencia central:
- Media: Valor promedio.
- Mediana: Valor central.
- Moda: Valor más frecuente.
- Interpretación: Describen el "centro" de los datos.
Medidas de dispersión:
- Varianza y desviación estándar: Miden la variabilidad de los datos.
- Interpretación: Ayudan a entender cómo los datos se distribuyen alrededor de la media.
Pruebas de hipótesis: Se usan para determinar si los resultados observados son significativos.
- Interpretación: El valor p < 0.05 sugiere que hay una diferencia estadísticamente significativa.
Intervalos de confianza: Indican el rango dentro del cual es probable que se encuentre el valor real de un parámetro poblacional.
- Interpretación: Un intervalo de confianza del 95% significa que hay un 95% de probabilidad de que el parámetro poblacional esté dentro de este rango.