Anaya Bravo Sebastián_Trabajo 2. Parametros y estadísticos

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UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE HIDALGO INSTITUTO DE CIENCIAS DE LA SALUD ÁREA ACADÉMICA DE NUTRICIÓN LICENCIATURA EN NUTRICIÓN “TRABAJO 2.- PARAMETROS Y ESTADÍSTICOS”

ALUMNO ANAYA BRAVO SEBASTIÁN

ASIGNATURA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

CATEDRÁTICO PEDRAZA MENDEZ ALAN

SEMESTRE Y GRUPO 2° 2

CICLO ESCOLAR ENERO – JUNIO 2021

PACHUCA DE SOTO, A 29/01/2021

INTRODUCCIÓN “Cuando se habla de estadística descriptiva, da la impresión que es una de las varias "estadísticas" que existen. En realidad, es una etapa de la metodología estadística, en la que no se involucra la teoría de la probabilidad como herramienta para realizar inferencias a toda la población, sin embargo, se construyen indicadores, se hacen gráficos, se realizan comparaciones, siempre con el interés de conocer sobre la población de donde fue tomada la muestra. La estadística descriptiva permite procesar los datos de una muestra y obtener información que puede ser usada con fines exploratorios, para plantear hipótesis o como materia prima de la etapa de inferencia estadística”. (Behar Gutiérrez & Yepes Arango, 2007). En el presente trabajo analizaremos las definiciones de parámetro y estadístico, haciendo hincapié en los tipos de estadísticos como medidas utilizadas en una muestra, y colocando ejemplos en relación a las ciencias de la salud.

DESARROLLO Parámetro Se llamará parámetro a una característica medible de la población. También es una cantidad numérica calculada sobre una población y resume los valores que esta toma en algún atributo. En pocas palabras es el resumen de los elementos de una población. Por ejemplo, la edad promedio de los estudiantes de una escuela, el porcentaje de varones; el diámetro promedio de los tornillos que se producen en una fábrica, la tasa de crecimiento promedio de la tilapia roja, el tiempo promedio entre fallas de una maquina etc. Un parámetro es una constante para la población. Estadístico Es una característica medible en la muestra, es una función de los datos de una muestra; como puede intuirse el valor que asume una estadística depende de la muestra que se haya tomado. En pocas palabras es el resumen de elementos de una muestra Generalmente se usan las estadísticas para hacerse una idea de los parámetros debido a que estos últimos suelen ser muy complejos y difíciles de manejar en su estudio, cuando esto sucede se llaman estimadores de la muestra que estén muy próximos a los valores representativos de una población.

Tipo de estadístico

Ejemplo en la vida cotidiana Ejemplos en las áreas de la salud

Medidas de posición Dividen un conjunto ordenado de datos en grupos con la misma cantidad de individuos: cuantil, cuartil, decil, percentil.

1. El 08 % de la población mexicana domina el inglés. Si posicionamos en partes a la población mexicana en cuartiles, el 08 % entra entre el percentil 0 y 25.

Medidas de centralización Indican valores con respecto a los que los datos parecen agruparse: media, moda y mediana.

1. El profesor de matemáticas obtuvo as siguientes calificaciones de sus alumnos: 7, 8, 8, 7, 6, 9, 8, 10, 6, 8. La moda es de 8, la mediana es de 8, y la media es de 7.7

1. El 5% de los recién nacidos tiene un peso demasiado bajo. Si lo clasificamos en cuartiles, se encuentra en el primer cuartil. 2. Más del 70 % de pacientes con diabetes presentan HTA. El percentil es de entre 50 y 75 si se clasifica en cuartiles. 3. Alrededor del 30 % de enfermedades son causadas por bacterias. El valor se encuentra entre el primer y segundo cuartil. 1. De un total de 80 universitarios, 50 están en su altura normal. La moda de esta muestra son los datos que representan a la altura normal. 2. De 50 pacientes, 3 van al nutriólogo, 25 no les importa su alimentación, 10 hacen dietas de Ninel Conde, 7 tratan de comer mejor, y 5 usan suplementos milagro. La mediana seria de 7 (los que tratan de comer mejor).

Medidas de dispersión Indican la mayor o menor concentración de los datos con respecto a las medidas de centralización: Desviación típica, coeficiente de variación, rango, varianza.

1. Juanito corrió el jueves 8 km/h, y el viernes corrió 10.5 km/h. La variación es de +2.5 km/h.

Medidas de forma Dan una idea de cómo se distribuyen los datos: Asimetría, Apuntamiento o curtosis.

1. Más del 90 % de la gente en Inglaterra tira la basura en su lugar. Se deduce en la gráfica una asimetría, a que la mayor parte de la población es limpia y cuida el medio ambiente.

3. En una comunidad se aplicaron 20 vacunas de BCG, 30 de neumococo y 80 de covid-19. Si se saca la media seria de 43.3 1. La temperatura corporal de un humano es entre 25.5 y 27 °C. El rango es de 1.5 °C. 2. Un paciente el mes de Octubre tenía 19.8 % de grasa corporal, en Noviembre tuvo 16. 3 % de grasa corporal. La variación es de -3.5 %. 3. El día de ayer un px marcó 140 mg/Dl de Glucosa sanguínea. Si el valor normal es de entre 70 y 95 mg/Dl, el valor se desvió a 45 mg/Dl de lo normal. 1. En una gráfica de casos de Covid-19 en México, se observa que se mantiene y aumenta poco a poco el número de contagios diarios. La curtosis es platicúrtica debido a la distribución de los datos. 2. De las barras de graficas de una muestra, la tasa de mortalidad por enfermedades crónico degenerativas va en aumento.

Se deduce a que hay una asimetría a favor del número de muertes. 3. En un aparato que mide el voltaje de una célula nerviosa se observa cómo sube en la polarización y cómo baja en la despolarización. La grafica representara una curtosis leptocúrtica.

CONCLUSIONES Es de suma importancia tener en claro los conceptos de parámetro y estadísticos porque son los cimientos para comprender más adelante los temas de la asignatura; haciendo énfasis en los ejemplos de estadísticos en relación con las ciencias de la salud nos da mayores conocimientos y nuevas perspectivas en el ámbito no solo de la investigación básica y aplicada a las ciencias de la nutrición, sino también en el proceso de atención a los pacientes para las intervenciones nutricionales. Con este tema amplío más mis aprendizajes de la estadística, y utilizarla como una gran herramienta en mi formación académica y profesional.

REFERENCIAS Behar Gutiérrez, R., & Yepes Arango, M. (2007). Estadística Un Enfoque Descriptivo (Tercera ed.). Santiago de Cali, Colombia: Universidad del Valle. Clifford Blair, R., & Taylor, R. A. (2008). Bioestadística. México: PEARSON EDUCACIÓN. Moncho Vasallo, J. (2015). Estadística aplicada a las ciencias de la salud. Barcelona, España: ELSEVIER. Wayne, D. W. (2005). Bioestadística. Base para el análisis de las ciencias de la salud (Cuarta ed.). México: LIMUSA.