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dc.contributor.authorPastor-Barriuso, Roberto 
dc.date.accessioned2017-11-28T11:05:20Z
dc.date.available2017-11-28T11:05:20Z
dc.date.issued2012-12
dc.identifier.citationPastor-Barriuso, R. Bioestadística. Madrid: Escuela Nacional de Sanidad y Centro Nacional de Epidemiología, ISCIII, 2012es_ES
dc.identifier.isbn978-84-695-3775-6es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12105/5420
dc.description.abstractLa estadística es la rama de las matemáticas aplicadas que permite estudiar fenómenos cuyos resultados son en parte inciertos. Al estudiar sistemas biológicos, esta incertidumbre se debe al desconocimiento de muchos de los mecanismos fisiológicos y fisiopatológicos, a la incapacidad de medir todos los determinantes de la enfermedad y a los errores de medida que inevitablemente se producen. Así, al realizar observaciones en clínica o en salud pública, los resultados obtenidos contienen una parte sistemática o estructural, que aporta información sobre las relaciones entre las variables estudiadas, y una parte de “ruido” aleatorio. El objeto de la estadística consiste en extraer la máxima información sobre estas relaciones estructurales a partir de los datos recogidos. En estadística se distinguen dos grandes grupos de técnicas: La estadística descriptiva, en la que se estudian las técnicas necesarias para la organización, presentación y resumen de los datos obtenidos. La estadística inferencial, en la que se estudian las bases lógicas y las técnicas mediante las cuales pueden establecerse conclusiones sobre la población a estudio a partir de los resultados obtenidos en una muestra. El análisis de una base de datos siempre partirá de técnicas simples de resumen de los datos y presentación de los resultados. A partir de estos resultados iniciales, y en función del diseño del estudio y de las hipótesis preestablecidas, se aplicarán las técnicas de inferencia estadística que permitirán obtener conclusiones acerca de las relaciones estructurales entre las variables estudiadas. Las técnicas de estadística descriptiva no precisan de asunciones para su interpretación, pero en contrapartida la información que proporcionan no es fácilmente generalizable. La estadística inferencial permite esta generalización, pero requiere ciertas asunciones que deben verificarse para tener un grado razonable de seguridad en las inferencias. A continuación se definen algunos conceptos generales que aparecen repetidamente a lo largo de la exposición: Población es el conjunto de todos los elementos que cumplen ciertas propiedades y entre los cuales se desea estudiar un determinado fenómeno. Muestra es un subconjunto de la población seleccionado mediante un mecanismo más o menos explícito. En general, rara vez se dispone de los recursos necesarios para estudiar a toda la población y, en consecuencia, suelen emplearse muestras obtenidas a partir de estas poblaciones.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherInstituto de Salud Carlos III (ISCIII). Escuela Nacional de Sanidad (ENS) es_ES
dc.type.hasVersionVoRes_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.titleBioestadísticaes_ES
dc.typebookes_ES
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional*
dc.identifier.doi10.4321/repisalud.5420
dc.repisalud.centroISCIIIes_ES
dc.repisalud.institucionISCIIIes_ES
dc.identifier.nipo477-11-083-3es_ES
dc.rights.accessRightsopen accesses_ES


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