Bioestadística
 

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Introducción a la Estadística Descriptiva.

La estadística descriptiva es una ciencia que analiza series de datos (por ejemplo, edad de una población, altura de los estudiantes de una escuela, temperatura en los meses de verano, etc) y trata de extraer conclusiones sobre el comportamiento de estas variables.

Las variables pueden ser de dos tipos:

Variables cualitativas o atributos: no se pueden medir numéricamente, representan caracteristicas de las variables (por ejemplo: nacionalidad, color de la piel, sexo).

Variables cuantitativas: tienen valor numérico (edad, precio de un producto, ingresos anuales).

Las variables también se pueden clasificar en:
Variables unidimensionales: sólo recogen información sobre una característica (por ejemplo: edad de los alunmos/as de una clase).

Variables bidimensionales: recogen información sobre dos características de cada elemento de la población simultaneamente (por ejemplo: edad y altura de los alumnos/as de una clase).

Variables multidimensionales: recogen información sobre tres o más características de cada elemnto (por ejemplo: edad, altura y peso de los alumnos/as de una clase).

Por su parte, las variables cuantitativas se pueden clasificar atendiendo a los valores que pueden tomar en discretas y continuas:
Discretas: sólo pueden tomar valores enteros (1, 2, 8, -4, etc.). Por ejemplo: número de hermanos (puede ser 1, 2, 3....,etc, pero, por ejemplo, nunca podrá ser 3,45).

Continuas: pueden tomar cualquier valor real dentro de un intervalo. Por ejemplo, la velocidad de un vehículo puede ser 80,3 km/h, 94,57 km/h...etc.

Independientemente del tipo de variable con el que se este trabajando, cuando se estudia el comportamiento de las mismas hay que distinguir claramente los siguientes conceptos:
Individuo: cualquier elemento que porte información sobre el fenómeno que se estudia. Así, si estudiamos la altura de los niños de una clase, cada alumno o alumna es un individuo; si estudiamos el precio de la vivienda, cada vivienda es un individuo.

Población: conjunto de todos los individuos (personas, objetos, animales, etc.) que porten información sobre el fenómeo que se estudia. Por ejemplo, si estudiamos el precio de la vivienda en una ciudad, la población será el total de las viviendas de dicha ciudad.

Muestra: subconjunto que seleccionamos de la población. Así, si se estudia el precio de la vivienda de una ciudad, lo normal será no recoger información sobre todas las viviendas de la ciudad (sería una labor muy compleja), sino que se suele seleccionar un subgrupo (muestra) que se entienda que es suficientemente representativo.Una muestra representativa será un subconjunto de elementos de una población obtenidos de forma aleatoria de ella (al azar), es decir habiendo sido elegidos sin ningún criterio de selección.

   Introducción a la programación estructurada.

   A continuación se muestra el listado del programa fuente para calcular y diagnosticar una variable nutricional relacionada con la composición corporal, realizado en QBasic. En él pueden verse las estructuras básicas de entrada de datos (lazona inicial del listado), manipulación de los mismos (zona interrmedia) y presentación de resultados (al final), típicos de cualquier aplicación informática.


 
'Programa para calcular y diagnosticar el Indice de Masa Corporal.

CLS
PRINT
mensaje$ = "Programa de cálculo del IMC."
PRINT SPACE$((80 - LEN(mensaje$)) / 2); mensaje$

DO
   LOCATE 6, 5
   PRINT SPACE$(40)
   LOCATE 6, 5
   INPUT "Peso (kg) .... :"; peso
LOOP WHILE peso < 40 OR peso > 120

DO
   LOCATE 8, 5
   PRINT SPACE$(40)
   LOCATE 8, 5
   INPUT "Talla (m) .... :"; talla
LOOP WHILE talla < 1.4 OR talla > 2.1

imc = peso / talla ^ 2

LOCATE 10, 5
PRINT "El Indice de Masa Corporal es : "; USING "##.#"; imc

IF imc <= 18 THEN diagnostico$ = "Alteración del comp. alimentario: anorexia,..."
IF imc > 18 AND imc <= 20 THEN diagnostico$ = "Delgadez preocupante. Recupere peso."
IF imc > 20 AND imc <= 25 THEN diagnostico$ = "Indice correcto."
IF imc > 25 AND imc <= 30 THEN diagnostico$ = "Tendencia al sobrepeso. Pierda peso."
IF imc > 30 AND imc <= 35 THEN diagnostico$ = "Obesidad de tipo I. Reduzca su peso."
IF imc > 35 AND imc <= 40 THEN diagnostico$ = "Obesidad de tipo II."
IF imc > 40 THEN diagnostico$ = "Obesidad mórbida. Acuda al especialista."

LOCATE 12, 5
PRINT "Diagnóstico : "; diagnostico$


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Ultima modificación: 15-V-2003.