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PRINCIPALES MEDIDAS EN ESTADÍSTICA Y EPIDEMIOLOGÍA. Giovanna Gatica, MS. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. Se refiere a la recolección, presentación, descripción, análisis e interpretación de los fenómenos de un conjunto de datos. Estimación vs. Parámetro
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PRINCIPALES MEDIDAS EN ESTADÍSTICA Y EPIDEMIOLOGÍA Giovanna Gatica, MS
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA • Se refiere a la recolección, presentación, descripción, análisis e interpretación de los fenómenos de un conjunto de datos. • Estimación vs. Parámetro • Estimación es un proceso matemático por el cuál se obtiene un valor numérico a partir de una muestra (estimativa) para representar el valor numérico de la variable en la población (parámetro)
ESTADÍSTICA INFERENCIAL • Comparación de grupos • Proceso de generalizar a la población partiendo de una muestra • Muestra REPRESENTATIVA de la población • Validez interna válidos para población objetivo (sin errores sistemáticos ~ sesgo, confusión, errores de clasificación) • Validez externa extrapolación de los resultados del estudio para la población externa (otras ciudades, estados o países). Depende de: • Validez interna • Amplio conocimiento sobre la enfermedad y sus determinantes.
CONCEPTOS FUNDAMENTALES • VARIABLES Es una característica que toma diferentes valores en un conjunto de elementoso personas (Ej: PA, Glicemia) • Variabilidad: lo que no varia NO interesa. Ej: ¿Quién quiere estudiar la presencia de la nariz? • INDIVIDUOS Casos clínicos individuales. Conforman las poblaciones (muestras) • POBLACIONES Es un conjunto de individuos colección total de valores de una variable de interés en un momento en particular. • MUESTRAS Es una parte de una población.
VARIABILIDAD Variabilidad de la muestra • Entre los individuos de la MISMA población • Entre las muestras de la MISMA población • La media de peso al nascer de una muestra esta semana y de la próxima semana • Primera semana 3250 gramos • Segunda semana 3290 gramos • Como interpretar? • Los niños/as están siendo más pesados (?) • ¿Que pasó?
CONCEPTOS FUNDAMENTALES • Exposición • Se refiere a un determinado factor de riesgo para desarrollar una enfermedad. • Desenlace o Resultado • Se refiere a la enfermedad o aspecto de interés a estudiar.
TIPOS DE ESTUDIO • OBSERVACIONALES • Transversal: la enfermedad está ASOCIADA con la exposición en un grupo de individuos en un determinado momento. • Cohorte: clasifica un grupo de individuos inicialmente NO enfermos en expuestos y no expuestos, son acompañados por un tiempo para evaluar si la ocurrencia de la enfermedad está asociada con la exposición inicial.
TIPOS DE ESTUDIO • OBSERVACIONALES • Casos y controles: compara la historia de la exposición en el pasado entre individuos enfermos y no enfermos. • EXPERIMENTALES • Ensayos clínicos: compara la evolución de la enfermedad entre dos grupos de enfermos tratados (experimental) y no tratados (control).
Transversal Casos expuestos N No casos expuestos n No casos no expuestos No casos no expuestos
EC C EC N EC C EC EC EC EC Cohorte ACOMPAÑAMIENTO C = Caso E = Expuesto C = No caso E = No expuesto
Ensayo clínico Con el resultado Con tratamiento Sin el resultado Población Con el resultado Sin tratamiento Sin el resultado
FUENTES DE DATOS • PRIMARIOS • Estudios planeados especialmente para colectar los datos. • SECUNDARIOS • A través de registros de hospitales, centros de salud, censos nacionales de salud, etc.
TIPOS DE VARIABLES • Cuantitativas o numéricas • Discretas (Ej: no. hijos, edad en años) • Contínuas (Ej: ingreso económico, peso, altura) • Cualitativas o categóricas • Dicotómicas (Ej: sexo, diabetes presente) • Politómicas • Nominal (Ej: estado civil, etnia) • Ordinal (Ej: quintiles de NSE, escolaridad)
Variable discreta: Edad AGE | FreqPercent Cum. ------+---------------------- 17 | 6 12.5% 12.5% 18 | 10 20.8% 33.3% 19 | 15 31.3% 64.6% 20 | 8 16.7% 81.3% 21 | 3 6.3% 87.5% 22 | 1 2.1% 89.6% 24 | 3 6.3% 95.8% 25 | 1 2.1% 97.9% 26 | 1 2.1% 100.0% ------+---------------------- Total | 48 100.0%
VARIABLE DICOTÓMICA: Inactividad • ¿Cuál a frecuencia de inactividad física en los individuos de la muestra? Inactivos | Freq. Percent Cum. ------------+----------------------------------- no | 1837 58.90 58.90 si | 1282 41.10 100.00 ------------+----------------------------------- Total | 3119 100.00
VARIABLE ORDINAL: NSE • ¿Cuál es la distribución de los individuos de la muestra según NSE? NSE | | Freq. Percent Cum. ------------+----------------------------------- A | 147 4.64 4.64 B | 600 18.93 23.56 C | 1270 40.06 63.63 D | 1026 32.37 95.99 E | 127 4.01 100.00 ------------+----------------------------------- Total | 3170 100.00
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 8, 9, 9 • Media • Es la más familiar • Se ve afectada por los valores extremos • Mediana • No se ve afectada por los valores extremos • No toma en consideración información importante de los datos • El valor es el mismo que el quintil 50 (“el valor de en medio”) • Moda • Es el valor que más se repite en una serie de datos de una muestra. • En el listado anterior es el número 2
MEDIA vs. MEDIANA MEDIANA MEDIA
MEDIDAS DE VARIABILIDAD • Varias maneras de medir la variabilidad • Amplitud • Amplitud intercuartil (q25 – q75) • Varianza • Es una media • Los desvíos de cada observación en relación a la media general son elevados al cuadrado • Lleva en cuenta todas las observaciones • Tiene buenas propiedades estadísticas • Su raíz cuadrada es la desviación estándar • Que tiene la misma unidad que los datos
MEDIDAS DE OCURRENCIA • También llamadas frecuencia de enfermedades • Es una medida válida y precisa de una potencial causa en la ocurrencia de una enfermedad. • Medidas de morbilidad: mide cuando la enfermedad esta presente o ausente • Medidas de mortalidad: mide el número de óbitos
¿Qué es una proporción? RAZÓN: es la división de un número por otro. Varía de cero a +∞ PROPORCIÓN: Es una razón, en la cual el numerador está contenido en el denominador Ejemplo: Si de 500 pacientes que asistieron a la consulta externa durante el mes de Junio 2011, 100 eran hipertensos. La proporción de hipertensos en esa muestra es de 0.2 ó 20%.
Medidas de morbilidad • PREVALENCIA • Casos existentes • Evalúan personas por un solo momento • Es el número de casos NUEVOS y EXISTENTES en una población definida en un cierto punto del tiempo. • INCIDENCIA • Casos nuevos • Acompañamiento de personas por un periodo de tiempo • Número de casos NUEVOS que surgen en cierto periodo de tiempo en una población específica.
FÓRMULAS PREVALENCIA Personas con la enfermedad en un tiempo específico X 10n Personas de la población en riesgo INCIDENCIA Nuevos eventos de la enfermedad en un tiempo específico X 10n Población en riesgo de contraer la enfermedad
Medidas de mortalidad • MORTALIDAD PROPORCIONAL • Es la mortalidad proporcional por una determinada causa. MP = Número de óbitos por una causa/Total de óbitos • LETALIDAD • Es el número de muertes entre los portadores de una enfermedad determinada en cierto periodo de tiempo.
MEDIDAS DE EFECTO • Expresan la relación entre una exposición y un desenlace (enfermedad). • Razón de prevalencia o Razón de incidencia RP ó RI = ocurrencia en los expuestos/ocurrencia en los no expuestos • Razón de ODDS
Razón de ODDS • Utilizada para los estudios de “Casos y controles”. Es el cociente entre la odds de exposición observada en los casos (enfermos) y la odds de exposición del grupo control. RO = (a/c)/(b/d) = (a*d)/(c*b)
PRESENTACIÓN DE DATOS • Tablas • Presentación resumida de los resultados mas importantes • Auto-explicativas • Presentación clara (no colocar líneas verticales ni líneas horizontales, solamente en el encabezado y al final)
PRESENTACIÓN DE DATOS • Gráficos • De barras • Distribución de frecuencia de VARIABLES CATEGÓRICAS • Barras separadas • Para cada categoría calcular el número de observaciones e el porcentaje • Eje X: categorías • Eje Y: frecuencia absoluta o relativa • Número pequeño de observaciones: número absoluto • Iniciar con cero
PRESENTACIÓN DE DATOS • Gráficos • Histograma • Distribución de frecuencia de VARIABLE CONTINUA • Anotar el mínimo y el máximo • Dividir los datos en clases iguales • El área debe sumar 100% • Evitar clases con pequeño número de observaciones (por ejemplo < 5)
70 60 50 Frecuenciarelativa (%) 40 30 20 10 0 100 200 300 400 500 Ingresofamiliar (US$) HISTOGRAMA vs. GRAÁFICA DE BARRAS • Efectos 3D / Varios colores • Solamente en presentaciones
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