Estadística se le llama al conjunto de conocimientos que nos proporciona aprendizaje desde la experiencia, en forma de números que provienen de medias que nos muestran variaciones entre distintos individuos.
Una variable es una característica que al ser medida en diferentes individuos es susceptible de adoptar diferentes valores. La estadística estudia la variabilidad, la medición de signos y síntomas. Para distintas variables existen distintos métodos de medición.
2. ESCALA DE MEDIDA
- ESCALA NOMINAL
El nivel más inferior de medida. Solo se puede comprobar si las variables o características son iguales o diferentes. Ej: género, raza.
- ESCALA ORDINARIA
En la mediación ordinal dadas dos o más modalidad de una variable. Es
posible:
- Establecer si son iguales o diferentes.
- Si son distintas, determinar cuál de ellas es
mayor.
Por tanto los números expresan relaciones de: igualdad, desigualdad y
orden.
Ejemplo: escala de dolor (nulo, leve, medio, alto, máximo). El problema es que carecemos de suficiente información al no poder situar nada entre dos de las opciones, por ejemplo, si el dolor no es medio pero tampoco es alto, sino intermedio de ambos. Además, tan solo se puede establecer un orden en una escala de mayor a menor y viceversa.
- ESCALA DE INTERVALO
Presenta las características de las escalas anteriores:
- Identidad y orden.
- El requerimiento de que los intervalos iguales representan distancias equivalentes (entre nulo y leve hay la 'misma distancia' que entre leve y medio).
- El 0 (pues la escala también puede ser numérica) representa valor absoluto.
- No se pueden sacar razones o proporciones.
- En ella se pueden aplicar estadística como mediana, desviaciones y correlación.
- ESCALA DE RAZÓN
Es el nivel más alto de medición. Presenta las características propias de las tres escalas anteriores (identidad, orden y distancias equivalentes entre intervalos). Además, se darán como válidas las relaciones de identidad más orden más intervalos equivalentes, por lo que en dos números atribuidos a dos modalidades se admitirán las relaciones de identidad, orden, las
operaciones de suma, resta, multiplicación y división.
3. TIPOS DE VARIABLES
- CUALITATIVAS
- Ordinales: establecen un orden. Por ejemplo, grado de satisfacción respecto a la actuación del enfermero: nada satisfecho, poco satisfecho, satisfecho, muy satisfecho.
Las categorías se deben construir en base a los criterios de exhaustividad (los sujetos pueden ser clasificados en algún punto de la escala) y exclusividad (solo se pueden incluir en una de las categorías).
- CUANTITATIVAS
- Continuas: se puede elegir cualquier valor dentro de un rango. Ejemplo: edad (15 años y medio)
Para la representación de datos se usan las tablas de frecuencia, representando las frecuencias en columnas y las categorías en filas. Requisitos:
- - Son auto-explicativas.
- - Son sencillas y de fácil comprensión.
- - Tienen título, breve y claro.
- - Indican lugar, fecha y fuente de información.
- - Incluye las unidades de medida en cada cabecera.
- - Indican la base de las medidas relativas.
- - Hacen explicitas las abreviaturas.
Se deberán recoger en esta tabla los valores de frecuencia absoluta y frecuencia relativa, explicadas en entradas anteriores.
EJEMPLO
5. VARIABLES CONTINUAS: REPRESENTACIÓN DE DATOS.
Para la representación de estas variables se debe:
- - Definir los intervalos.
- - Definir los extremos de los intervalos, procurando
que esos extremos sean exhaustivos (lo que pasa con la edad en el apartado
anterior)
- - Definir la amplitud o distancia entre los
extremos. (Distancia entre los intervalos)
- Cálcular la marca de clase de cada intervalo. Media
entre los dos valores extremos del intervalo.
La manera de hacerlo sería:
- Calcular el recorrido (diferencia entre el valor más alto y el más bajo).
- Calcular el intervalo haciendo la raíz cuadrada del número de datos observados.
- Calcular la amplitud de cada intervalo dividiendo el recorrido por el número de intervalos.
- Por último, se debe calcular la marca de clase de cada intervalo.
6. REPRESENTACIÓN GRÁFICA
Es una forma rápida de representar frecuencias, representando ideas con barras, histogramas, etc. Ofrecen orientación visual a modo de aclaración. Deben ser visualmente claros, descritos, representar conclusiones y evitar gráficos confusos.
Las relaciones locales más frecuentes son:
- DIAGRAMA DE BARRA
Para medir una variable cualitativa, nominal y policotómica.
- HISTOGRAMAS Y POLÍGONOS DE FRECUENCIA
Histograma: es igual que el anterior solo que se usa para variables continuas. Si la
amplitud de intervalo es la misma, elevaremos columnas unidas a la altura de la frecuencia correspondiente. Si
la amplitud del intervalo es diferente, el área del rectángulo columna será
proporcional a la frecuencia representada.
7. GRÁFICOS
- DE TRONCO Y HOJAS
Expresa variables cuantitativas continuas.
- DE SECTORES
Para variables cualitativas con pocas categorías como las dicotómicas o las policotómicas con pocas categorías.
- PARA DATOS BIDIMENSIONALES
Para variables cuantitativas.
Año
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2002
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2003
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2004
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2005
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2006
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2007
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2008
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2009
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Trasplantes
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183
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144
|
144
|
124
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153
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161
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206
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187
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