Datos de un estudio estadistico

Conocimientos estadísticos

Por ejemplo, para identificar el número de pacientes del grupo de tratamiento que tuvieron un ictus en los 30 días siguientes al tratamiento, buscamos en la columna de la izquierda (30 días), en la intersección del tratamiento y el ictus: 33.

Para identificar el número de pacientes del grupo de control que no tuvieron un ictus en los 365 días siguientes a recibir el tratamiento, buscamos en la columna de la derecha (365 días), en la intersección de control y ningún evento: 199.

Aunque todavía no disponemos de herramientas estadísticas para abordar plenamente esta cuestión por nuestra cuenta, podemos comprender las conclusiones del análisis publicado: hubo pruebas convincentes de daño por los stents en este estudio de pacientes con ictus.

Consideramos los datos de 3.142 condados de Estados Unidos, que incluyen el nombre de cada condado, el estado en el que reside, su población en 2017, el cambio de población de 2010 a 2017, la tasa de pobreza y nueve características adicionales.

Primero consideremos la tasa de desempleo, que se dice que es una variable numérica ya que puede tomar un amplio rango de valores numéricos, y es sensato sumar, restar o tomar promedios con esos valores.

Métodos de análisis estadístico

Recuerde esa sensación inminente que tiene cuando le piden que analice sus datos. Ahora que tienes todos los datos brutos necesarios, tienes que demostrar estadísticamente tu hipótesis. Representar tus datos numéricos como parte de la estadística en la investigación también te ayudará a romper el estereotipo de ser un estudiante de biología que no sabe hacer matemáticas.

Los métodos estadísticos son esenciales para la investigación científica. De hecho, los métodos estadísticos dominan la investigación científica, ya que incluyen la planificación, el diseño, la recogida de datos, el análisis, la interpretación significativa y el informe de los resultados de la investigación. Además, los resultados obtenidos en un proyecto de investigación son datos brutos sin sentido si no se analizan con herramientas estadísticas. Por lo tanto, la determinación de las estadísticas en la investigación es de suma necesidad para justificar los resultados de la investigación. En este artículo, discutiremos cómo el uso de métodos estadísticos para la biología podría ayudar a sacar conclusiones significativas para analizar los estudios biológicos.

La estadística es una rama de la ciencia que se ocupa de la recogida, la organización y el análisis de los datos, desde la muestra hasta el conjunto de la población. Además, ayuda a diseñar un estudio de forma más meticulosa y también da un razonamiento lógico para concluir la hipótesis. Por otra parte, el estudio de la biología se centra en el estudio de los organismos vivos y sus complejas vías de vida, que son muy dinámicas y no pueden explicarse con un razonamiento lógico. Sin embargo, la estadística es un campo de estudio más complejo que define y explica patrones de estudio basados en los tamaños de muestra utilizados. En concreto, la estadística proporciona una tendencia en el estudio realizado.

Análisis estadístico pdf

¿Qué es el análisis estadístico? Es la ciencia de recopilar, explorar y presentar grandes cantidades de datos para descubrir patrones y tendencias subyacentes. La estadística se aplica todos los días -en la investigación, la industria y la administración- para ser más científicos en las decisiones que hay que tomar. Por ejemplo:

Mire a su alrededor. Desde el tubo de pasta de dientes de su cuarto de baño hasta los aviones que vuelan por encima de su cabeza, ve cada día cientos de productos y procesos que se han mejorado gracias al uso de la estadística.

La estadística es tan singular porque puede abarcar desde la investigación de los resultados de la salud hasta el análisis del marketing o la longevidad de una bombilla. Es un campo divertido porque realmente se pueden hacer muchas cosas diferentes con ella.

Los métodos tradicionales de análisis estadístico -desde el muestreo de datos hasta la interpretación de los resultados- han sido utilizados por los científicos durante miles de años. Pero los volúmenes de datos actuales hacen que la estadística sea cada vez más valiosa y potente. El almacenamiento asequible, los ordenadores potentes y los algoritmos avanzados han llevado a un mayor uso de la estadística computacional.

Análisis de datos

El punto de partida suele ser agrupar los datos brutos en categorías, y/o visualizarlos. Por ejemplo, si cree que puede estar interesado en las diferencias por edad, lo primero que debe hacer es agrupar los datos en categorías de edad, quizás en trozos de diez o cinco años.

Una de las técnicas más utilizadas para resumir es el uso de gráficos, en particular los gráficos de barras, que muestran cada punto de datos en orden, o los histogramas, que son gráficos de barras agrupados en categorías más amplias.

A continuación se muestra un ejemplo, que utiliza tres conjuntos de datos, agrupados por cuatro categorías. Por ejemplo, podrían ser «hombres», «mujeres» y «otros/sin especificar el sexo», agrupados por las categorías de edad 20-29, 30-39, 40-49 y 50-59.

No es difícil dibujar un histograma o un gráfico de líneas a mano, como recordarás de la escuela, pero las hojas de cálculo dibujarán uno rápida y fácilmente una vez que hayas introducido los datos en una tabla, ahorrándote cualquier problema. Incluso te guiarán en el proceso.

Lo importante de dibujar un gráfico es que te da una «imagen» inmediata de los datos. Esto es importante porque te muestra de inmediato si los datos están agrupados, dispersos, con tendencia a valores altos o bajos, o agrupados alrededor de un punto central. También le mostrará si hay «valores atípicos», es decir, valores de datos muy altos o muy bajos, que tal vez quiera excluir del análisis, o al menos volver a revisar para comprobar que son correctos.