Textoconferencia del 13 de Diciembre de 2006

Se han suprimido algunas frases del log, sobre todo referentes a entradas y salidas de diferentes personas en el canal durante la presentación
[11:57] * Now talking in #curso
[17:04] * Fede (w811721193@mar.uninet.edu) has joined #curso
[17:05] (Fede> Hola
[17:28] * MariaJesus es Maria Jesus Coma
[17:28] (pplopez> Soy Pepe Lopez de rayos
[17:28] (Alvaro> alvaro de Alergia
[17:29] (crisfm> soy cristina de digestivo
[17:29] (jimena> soy jimena de neuro
[17:29] (Fede> Federico de Nefrologia
[17:29] (concha> hola!
[17:29] (mariajose> buenas tardes soy maria jose pereda
[17:29] (concha> yo soy concha de plástica
[17:29] (ilia> ilia de psiqui, por si alguien tiene duda
[17:29] (Marta> Marta de Familia
[17:30] (Monica> Monica Ginecologia
[17:31] (mariajose> habeis revisado la docuentacion de estadistica?
[17:31] (Mery> yo me llamo mariaa, maria¡¡
[17:31] (pplopez> si, me lo estoy leyendo
[17:32] (Fede> no me deja entrar
[17:32] (crisfm> a mi tampoco
[17:32] (pplopez> hay que entrar en lo de textoconferencia y ahi te lo bajas
[17:33] (Alvaro> q hay q hacer?
[17:34] (concha> y lo de texto conferencia donde está?
[17:34] (MJesusComa> lo de la textoconferencia es lo que estamos haciendo ahora
[17:35] (MJesusComa> en breves instantes, cuando esten sentados y atentos
[17:35] (MJesusComa> la Dra Maria José Pereda, comenzará a explicarles la estadística
[17:35] (MJesusComa> mientras van comentando o haciendo preguntas cuando proceda
[17:35] (Fede> por aca?
[17:35] (MJesusComa> luego, quedara todo grabado, y podrán leerlo en la web del curso en diferido
[17:35] (MJesusComa> alguna duda ?
[17:35] (MJesusComa> si, Fede, por aca
[17:36] (pplopez> en la pagina web del doctorado 2006-2008 luego cursos y luego en la asignatura de estadistica
[17:36] (Alvaro> ah, vale, gracias
[17:36] (MJesusComa> de nada !
[17:36] (MJesusComa> a ver, una cosa
[17:36] (MJesusComa> todos debemos usar un nombre
[17:36] (MJesusComa> lo mas apropiado posible
[17:36] (MJesusComa> que nos identificque
[17:37] (MJesusComa> ese nombre (nick) es unico en la red
[17:37] (MJesusComa> para cambiarlo, hay que escribir aqui esto ----> /nick nombrebueno
[17:37] (MJesusComa> ahora cedo la palabra a la Doctora María José Pereda
[17:38] (mariajose> Bueno si os parece empezamos
[17:39] (mariajose> hay dudas que querais plantear ?
[17:39] (mariajose> ante el silencio hago una introduccion
[17:39] (mariajose> Planteemos primeramente por que es necesaria la estadística en el ejercicio profesional? Y por que es
[17:39] (mariajose> necesaria la estadística en el campo de ciencias de la salud?
[17:40] (Jserrano> jj
[17:40] (mariajose> Para comentar que es la estadística para un clínico nada mejor que la justificación a la misma que hace el
[17:40] (mariajose> profesor Carrasco que señala: " Que nada mas lejos de la verdadera esencia del Método Estadístico que el
[17:40] (mariajose> tradicional concepto de "estadísticas"; entendidas estas como recuentos, medias aritméticas o gráficos que
[17:40] (mariajose> representan, mejor o peor, colecciones de datos. Quien pretenda adentrarse en estas reflexiones sobre EL
[17:40] (mariajose> RAZONAMIENTO ESTADISTICO EN LAS CIENCIAS DE LA VIDA debe olvidar el sentido meramente descriptivo de
[17:40] (mariajose> unas técnicas simples que proporcionan visiones globales y simplificadas de un fenómeno biológico que un niño
[17:40] (mariajose> contando con los dedos podría llegar a representar; y comenzar admitiendo que la Estadística constituye la
[17:40] (mariajose> única herramienta metodológica para estudiar la variabilidad biológica"
[17:41] (mariajose>
[17:41] (mariajose> El Método Estadístico aplicado a las Ciencias de la Vida, en esencia, desarrolla alguna de las siguientes cuatro
[17:41] (mariajose> posibilidades: DESCRIBIR, ESTIMAR, COMPARAR Y RELACIONAR.
[17:41] (mariajose>
[17:41] (mariajose> Generalizando se podría decir que las técnicas estadísticas resuelven problemas en tres tipos de situaciones:
[17:41] (mariajose> - Cuando se trata de resumir o describir un conjunto de datos (Estadística Descriptiva)
[17:42] (mariajose> - Cuando tratamos de conocer alguna característica de las poblaciones o fenómenos de donde proceden o se
[17:42] (mariajose> derivan nuestros datos experimentales (Técnicas de Estimación).
[17:42] (mariajose> - Y, finalmente, cuando tratamos de decidir entre dos opciones o hipótesis. Analizamos los datos de nuestra
[17:42] (mariajose> muestra, y mediante técnicas de Contraste de Hipótesis decidimos que hipótesis es la más compatible con
[17:42] (mariajose> nuestros datos.
[17:42] (mariajose> La Estadística descriptiva se ocupa de las muestras. Utiliza la información para referirse a ella misma. No
[17:42] (mariajose> afirma ni niega nada más allá de los límites de la muestra. La distribución de los datos es el resultado de la
[17:43] (mariajose> recogida de información en los experimentos. La distribución de los datos se organiza por medio de las
[17:43] (mariajose> variables. La Estadística descriptiva se encarga de cuantificar características de estas variables asociadas a
[17:43] (mariajose> las muestras.
[17:43] (mariajose> La Estadística descriptiva es un paso inicial y obligatorio en cualquier tipo de análisis estadístico. Resume y
[17:43] (mariajose> presenta los datos y resultados de manera comprensible, independientemente de la toma de decisiones que se
[17:43] (mariajose> derive de la información recogida.
[17:43] (mariajose> La Estadística Analítica estima, compara y relaciona, conformando la verdadera esencia del Método.
[17:44] (mariajose> Participación del Método Estadístico en los trabajos de investigación
[17:44] (mariajose> "El Método Estadístico debe participar en todas las fases del desarrollo de un trabajo de investigación, desde
[17:44] (mariajose> su gestación hasta su publicación. Ha de participar en la fase de planificación, fijando las bases del diseño
[17:45] (mariajose> experimental, analizando la viabilidad de una hipótesis de trabajo establecida, predeterminando el tamaño de
[17:45] (mariajose> las muestras necesarias y definiendo las características de homogeneidad y aleatorización. Ha de participar en
[17:45] (mariajose> la fase de captación de la información, garantizando la homogeneidad en la recogida de datos, cuantificando
[17:45] (mariajose> la magnitud de sus posibles errores, valorando la influencia de las eventuales ausencia de datos y siguiendo
[17:45] (mariajose> paso a paso el cumplimiento de lo planificado. Ha de participar directamente en la fase de explotación de la
[17:45] (mariajose> información, definiendo las pruebas estadísticas adecuadas, desarrollando los complejos cálculos necesarios y
[17:45] (mariajose> obteniendo cuantos resultados significativos proporcione el estudio. Y, por ultimo, ha de participar en la fase
[17:45] (mariajose> de presentación de los resultados, normalizando la comunicación de los mismos y juzgando la calidad de las
[17:45] (mariajose> conclusiones, teniendo en cuanta que no todo lo estadísticamente significativo es clínicamente relevante. Interviene, así, en La planificación, captación, explotación y comunicación, participación que debe ser rigurosa
[17:46] (mariajose> durante todo el proceso para que el resultado de la investigación sea científicamente equilibrado".
[17:46] (mariajose> lo volveis a leer?
[17:48] (mariajose> sigo?
[17:48] (Alvaro> sí
[17:48] (Josema> que paha?!
[17:48] (vane> si
[17:48] (crisfm> si
[17:48] (Josema> si
[17:48] (pplopez> entonces si se juntan todos los datos de la estadistica descriptiva y la analitica, tenemos todos los datos necesarios para establecer hipotesis
[17:48] (Josema> sisue
[17:48] (Josema> mas
[17:48] (Josema> mas
[17:49] (pplopez> o creerse los resultados
[17:49] (mariajose> si el estudi esta realizado con un ametodologia adecuada si
[17:50] (mariajose> pero la estadistica descriptiva te permite aprioximarte al problema
[17:50] (mariajose> no te permite llegar a ninguna conclusion noi hacer contraste de hipotesis
[17:50] (pplopez> pero pierdes mucha informacion no??
[17:50] (mariajose> no es un passo previio
[17:51] (mariajose> cuando tienes recogido los datos los ordenas y haces un analisis descriptivo, essolo cunado quieres estrapolar los resultado
[17:51] (mariajose> que palicas la estadistica analitica
[17:51] (mariajose> aplicas
[17:52] (pplopez> ok
[17:53] (mariajose> como si dijeramos la descriptiva te cuents qeu caracteristicas tienen llas personas que has estudiado que miden
[17:53] (mariajose> que edad tiene etc,
[17:53] (mariajose> y la analitica te permite estimar esa informacion pero par alapoblacion general
[17:53] (mariajose> habeis entendido
[17:53] (pplopez> sip
[17:54] (jimena> si
[17:54] (Fede> si
[17:54] (crisfm> si
[17:54] (Marta> si
[17:54] (mariajose> en untrabajo de investigacin lo primero que debemmso realizar es el protocolo de investugacion
[17:54] (vane> si
[17:54] (mariajose> cuyas partes son
[17:54] (Monica> si
[17:54] (mariajose> Introduccion y justificacion
[17:55] (mariajose> hipotesis a contrastar
[17:55] (mariajose> objetivosi
[17:55] (mariajose> material y metodos
[17:55] (mariajose> es decir a quien vamos a estudiar y que vamso aestudiar
[17:55] (mariajose> y como lo vamos a naalizar
[17:56] (mariajose> en el quien va el tamaño d ela muestra qeu explicaremos mañana
[17:56] (mariajose> y el que son las variables que vamos a estudiar de cada persona
[17:57] (mariajose> por tanto lo primero tras el tamaño d ela muestra es que variables vamos estudiar
[17:57] (mariajose> hay qeu recoge solo aquellas variables
[17:57] (mariajose> que no vayan adar informacion y solo recoger las minimas
[17:58] (mariajose> pues la informacionexcesiva da trabajo y puede producir sesgos
[17:58] (mariajose> por tanto empezaremos adefinir que es un avariable
[17:58] (mariajose> Tenéis claro que es una variable?. Por qué es necesario en todo estudio definir en primer lugar el tipo de
[17:58] (mariajose> variables que vamos a estudiar?.
[17:59] (mariajose> La variable mide una característica de la población. Una característica de la población es un aspecto de la población, muestras o individuos que son objeto de interés.
[17:59] (david> creo que si
[17:59] (mariajose> Las variables se clasifican en dicotomicas, nominales, ordinales, discretas de intervalo y continuas. Estos dos últimos tipos de variables reciben también el nombre de variable cuantitativa, en contraposición con las tres primeras, que se denominan cualitativas.
[17:59] (mariajose> la variables es un acaracteristica
[17:59] (pepe> nick#vero
[17:59] (mariajose> es muy importante definir el tipo de variable ya que esto condiciona todo el nanlisis posterior
[18:00] (mariajose> las variables osn cuantitativas por ej?
[18:00] (mariajose> decir una
[18:00] (mariajose> todas las variables biologicas son cuantitativas
[18:00] (david> años
[18:00] (mariajose> venga decir una
[18:00] (pplopez> edad
[18:01] (mariajose> bien
[18:01] (mariajose> otra
[18:01] (pplopez> peso
[18:01] (jimena> talla
[18:01] (david> talla
[18:01] (concha> glucemia
[18:01] (Mery> hemoglbinemia
[18:01] (ilia> tension
[18:01] (mariajose> todas estas son variables cuantitativas continuas
[18:02] (mariajose> bien
[18:02] (mariajose> perro hay cuantitativas discretas que solo pueden expresarse en numero enterros por ej
[18:02] (mariajose> nº de infartos
[18:02] (david> numero de hijos
[18:03] (mariajose> bien entonces tenemso dentro d elas cuantitativas ñlas continuas y las discretas
[18:03] (mariajose> os acordasi que test estadistico se usaba para las cuantitativas?
[18:03] (mariajose> venga que no hace tanto que hicisteis primero
[18:04] (david> tstudent
[18:04] (mariajose> la t de estudent
[18:04] (mariajose> muy bien davidd
[18:04] (pplopez> t student
[18:04] (mariajose> bien y si relacionamos dos cuantitativas
[18:04] (pplopez> chi cuadrado
[18:04] (mariajose> correlacion y regresion
[18:04] (vero> si
[18:04] (mariajose> no la chi ahora la vemos
[18:05] (mariajose> bien ahora con las cualitativas
[18:05] (mariajose> las cualitaytivas expresan una cualidadç
[18:06] (mariajose> las hay dicotomicas por ej sexo
[18:06] (mariajose> o vivo o muetro
[18:06] (mariajose> las hay orddinales que establecen un orden
[18:06] (mariajose> sano enfermo grave mueto
[18:07] (mariajose> como son cualitativas solo pueden expresarse en porcentajes luego
[18:07] (mariajose> el analissi es a traves de porcentajes
[18:07] (mariajose> si son dos se realiza una comparacion de proporciones
[18:08] (mariajose> pero si es una variable con mas de dos categorias por ej los grupos sanguineos
[18:08] (mariajose> entonce se utiliza lña chi cuadrado
[18:08] (mariajose> hay alguna duda
[18:09] (concha> no
[18:09] (crisfm> no
[18:09] (Marta> no
[18:09] (Mery> no
[18:09] (Fede> no
[18:09] (ilia> no
[18:09] (pplopez> no
[18:09] (vero> q va
[18:09] (mariajose> bien las avariables de pueden tranformar lo mas adecuado
[18:10] (mariajose> es analizarla de forma ccuantitativa pero a veces se tranforma
[18:10] (mariajose> ej habito de fumna
[18:10] (mariajose> vamos aponerla en forma cualitativ dicotomicaa
[18:10] (mariajose> vamos
[18:11] (mariajose> fuma como se recog en la historia
[18:11] (jimena> fumar y no fumar
[18:11] (mariajose> bien si, no
[18:11] (pplopez> fuma/no fuma
[18:11] (mariajose> ahora de forma ordina
[18:11] (jimena> fuma poco,bastante o mucho
[18:11] (mariajose> poco mucho excesivo
[18:12] (mariajose> ahora de forma cuantitativa
[18:12] (mariajose> venga
[18:12] (Marta> numero de cigarros
[18:12] (pplopez> cuantos cigarros fuma
[18:12] (vero> 1 cigarro,2,3,50
[18:12] (mariajose> bien
[18:12] (mariajose> de acuerdo
[18:13] (Monica> peso
[18:13] (mariajose> las variables cualitativas cuando las metais en la hoja de calculo e smejor que las transformeis
[18:13] (mariajose> por ej,
[18:14] (mariajose> sexo: mujer 1, vron 0
[18:14] (mariajose> es ams facil de nanlizar despues
[18:14] (ilia> ah
[18:14] (mariajose> ha qeudado claro lo de las variables
[18:14] (vane> si
[18:14] (Fede> si
[18:14] (Marta> mas o menos
[18:14] (pplopez> mas o menos
[18:14] (jimena> si
[18:14] (Mery> si
[18:14] (ilia> si
[18:14] (vero> si
[18:15] (concha> si
[18:15] (mariajose> por que masm o menos pplopez
[18:15] (mariajose> te qeuda alguna duda
[18:16] (Monica> si
[18:16] (mariajose> esto va a condicionar todo el analisi porsterior y los resultados del estudio asi qeu qeude claro no vayasi a
[18:16] (mariajose> hacer una chi con un avariable cuantitativa
[18:16] (Marta> ok
[18:16] (pplopez> porque asi sobre la marcha tendria que ponerme a pensar un poco
[18:17] (mariajose> bueno si os qeuda alguna duda lo leeis y mañana comentamos
[18:17] (pplopez> pero con la tabla de los apuntes creo que esta mas claro
[18:17] (mariajose> bueno
[18:17] (mariajose> tenemso las variables e incluso los datos y ahora como lo presentamos
[18:18] (mariajose> las tablas las hace word y excel
[18:18] (Fede> de microsoft
[18:18] (pplopez> jaja
[18:18] (mariajose> pero vosotros debeis poner el titulo y don de poner la informcion
[18:18] (mariajose> si
[18:18] (mariajose> como se hace la tabla
[18:18] (mariajose> La estadística descriptiva genera estadísticos, índices o medidas de las variables sobre las que se opera. Dependiendo del tipo de variable, se emplean y calculan diferentes tipos de estadísticos, así, por ejemplo, las frecuencias se utilizan y porcentajes se utilizan en las variables cualitativas y los estadísticos media, varianza y desviación estándar en variables continuas.
[18:19] (mariajose> Una vez que hemos recogido los datos debemos presentarlos. Para ello utilizamos las tablas y los gráficos. Una tabla se compone del titulo, el cuerpo o cuadro de la tabla que es donde se presentan los datos, y las notas explicativas.
[18:19] (mariajose> El titulo debe ser completo y responder a las siguientes preguntas:
[18:19] (mariajose> QUE?, COMO? DONDE? CUANDO?
[18:19] (mariajose> Ej Defunciones por edad y sexo. Burgos., 2004
[18:20] (mariajose> El cuerpo del cuadro consta de un conjunto de casillas dispuestas en columnas y filas. En la primera fila van los encabezamientos, los cuales indican a que se refieren los datos recogidos y en la primera columna las escalas de clasificación utilizadas.
[18:20] (mariajose> Las notas explicativas suelen ir en la parte inferior. Se debe señalar la Fuente de donde se obtuvieron los datos, no solo por reconocimiento a sus autores sino para que el lector en un momento dado pueda consultas el trabajo original si los datos son secundarios.
[18:21] (mariajose> dudas?
[18:21] (jimena> no
[18:22] (crisfm> no
[18:22] (ilia> no
[18:22] (Monica> no
[18:22] (Marta> no
[18:22] (vane> no
[18:22] (pplopez> y si los datos se recogen de internet como se debe poner
[18:22] (Marta> no
[18:23] (mariajose> las fuentes dde lso datos puden ser primarias si las coges directamente
[18:23] (mariajose> del paciente
[18:23] (mariajose> ofuentes seccundarias si alguien ya haprocesado lainformacion
[18:24] (mariajose> si los coge sde internet debes decir siempr elafuente y poner la pagina
[18:24] (mariajose> de donde obtuvistes los datos
[18:24] (mariajose> siempre
[18:24] (mariajose> vamos con los graficos
[18:25] (mariajose> ls graficos tambien son diferentes segun si son variables cualitativas o cuantitativas
[18:25] (mariajose> aunqeu los grafico salen maravilosamente bien en power point y en excel
[18:26] (mariajose> vamos recordarlos un poco
[18:26] (pplopez> histogramas
[18:26] (mariajose> Hablemos de los gráficos
[18:26] (mariajose> Cual es la diferencia entre un grafico de barras y un histograma? , Cuando utilizar un grafico de cajas?
[18:26] (mariajose> Los gráficos de barras utilizan las frecuencias absolutas y las frecuencias relativas y se utilizan sobre todo
[18:27] (mariajose> para las variables cualitativas
[18:27] (mariajose> Los Histogramas junto con los gráficos de cajas se utilizan en variables cuantitativas. Los Histogramas se
[18:27] (mariajose> obtienen dividiendo el rango de valores de la variable cuantitativa en un número dado de intervalos o clases y
[18:27] (mariajose> construyendo rectángulos con altura proporcional al número de valores de cada clase y con anchura la
[18:27] (mariajose> longitud de la clase.
[18:27] (mariajose> os acordais de esto
[18:28] (vane> un poco
[18:28] (pplopez> si
[18:28] (mariajose> si teniamos 200 personas de 0 a 5 años la altura de la barra salia de dividir los 200/5 que era la a
[18:28] (crisfm> no mucho
[18:28] (mariajose> amplitud de la clase
[18:29] (mariajose> por que si le damos la latura de 200
[18:29] (Marta> creo q si
[18:29] (mariajose> pareciera que teniamos 200 niños de 0 años
[18:29] (mariajose> 200niños de 1año
[18:29] (mariajose> 200niños de 2aÑO
[18:29] (mariajose> 200 NIÑÑOS DE 3AÑOS
[18:29] (mariajose> y asi hasta cineoc
[18:30] (Monica> O sea que tienes guardia de interna
[18:30] (mariajose> y nos sale dsitorsionada la representacion del grafico
[18:30] (Josema> no
[18:31] (mariajose> una vez aclarado qeu josema no tiene guradia de interna seguimos
[18:31] (pplopez> juas
[18:31] (mariajose> queda claro lo del histograma
[18:32] (mariajose> por que las columnas del histograma estan juntas?
[18:32] (pplopez> porque los intervalos van seguidos
[18:32] (mariajose> bien te veo atento lopez
[18:33] (mariajose> por que es un arepresentacion de una variable cuantitatiav continua y por tanto no hay separacion
[18:33] (mariajose> dudas de este tema o pasamos?
[18:33] (Josema> habia contestado a si tenia alguna duda, es que voy un poco retrasado,lo siento
[18:34] (Josema> ahora tampoco
[18:34] (pplopez> pasamos
[18:34] (mariajose> tampoco tienes dudas o guardia?
[18:34] (anita> sí pasamos
[18:35] (Josema> dudas
[18:35] (concha> pasamos
[18:35] (Mery> pasamos
[18:35] (Marta> pasamos
[18:35] (crisfm> pasamos
[18:35] (Josema> pasamos
[18:35] (jimena> pasamos
[18:35] (mariajose> bien
[18:36] (mariajose> TEMA 2
[18:36] (mariajose> El estadístico es cualquier función asociada a la muestra y por tanto puede variar según la muestra. Los
[18:36] (mariajose> estadísticos básicos descriptivos para las variables cualitativas son las frecuencias absolutas y las frecuencias
[18:36] (vane> de acuerdo
[18:36] (mariajose> relativas.
[18:37] (mariajose> las medidas de resumen como la media y desviacin estandar cuando se refieren a la
[18:37] (mariajose> poblacion general se denomina parametros
[18:37] (mariajose> pero cuando s refieren a datso obtenidos de una muestra se denomina estadisticos
[18:38] (mariajose> Las frecuencias absolutas se calculan contando el número de veces que aparece cada uno de los valores de
[18:38] (mariajose> la variable. Las frecuencias relativas se calculan como el porcentaje de las frecuencias absolutas relativo la
[18:38] (mariajose> tamaño de la muestra. SE expresa en tanto por uno. Son las proporciones.
[18:39] (mariajose> las variables cualitativas se expresan ne proporciones
[18:39] (mariajose> Los estadísticos básicos para las variables cuantitativas son: media, mediana, minimo, máximo, amplitud y
[18:39] (mariajose> desviación típica.
[18:40] (mariajose> las medidas de tendencia central era la media y l amediana
[18:41] (mariajose> la mediana era aquel valor que dejaba la mitad de las observaciones por encima y lamitad por debajo
[18:42] (mariajose> primero se ordenabn segun valor y luego aquel valo que dejaba la mitad poer enciam y por debajo era la mediana
[18:42] (mariajose> la ventaja de la median es que no esta afectad por los valores extremos
[18:42] (mariajose> ¿En que situaciones es aconsejable utilizar la mediana? ¿Qué otras medidas de posición coinciden con la mediana?
[18:43] (mariajose> Cuando las observaciones presenten valores muy dispares. En esta situación es preferible no utilizar la media
[18:43] (mariajose> como medida de resumen.
[18:43] (mariajose> El percentil 50, el cuartil 2 y el decil 5.
[18:43] (mariajose> son medidas que coinciden con la mediana
[18:43] (mariajose> Mínimo , máximo y amplitud:
[18:44] (mariajose> El mínimo es el menor valor observado, el máximo es el mayor valor observado y la amplitud es la diferencia entre el máximo y el mínimo. El mínimo y el máximo son útiles para detectar valores no creíbles
[18:44] (mariajose> podriamos decir que cad vez que repitamos el experimeno nos van a salir los mismos reslutados
[18:45] (mariajose> por ejemplo podemos tomar dos grupos de adolescentes
[18:45] (mariajose> para hacr un estudio nutricional
[18:46] (mariajose> y nos encontramos qeu la media de peso enmedia tanto en el grupo d elso chicos como en el de las chicas
[18:46] (mariajose> es de 50
[18:46] (mariajose> diriamos qeu pesan los mismo
[18:47] (mariajose> que la muestra es igual
[18:47] (mariajose> deberiamos mirar los valores de la muestra y sobre todo los valores extremmos
[18:48] (mariajose> en medicina qeu nos interesa sobre todo?
[18:48] (mariajose> l variabilidad
[18:48] (mariajose> lo patologico
[18:48] (vane> la variabilidad
[18:49] (mariajose> lo que se sale de lso normal o no?
[18:49] (mariajose> lo qeu s esale del intervalo de confianza
[18:49] (mariajose> cuadno veis los resultados del laboratorio qeu mirais?
[18:49] (mariajose> lo primero
[18:50] (mariajose> el asterisco o no?
[18:50] (mariajose> y qeu significan los dos valores que hay enla columna d ela derecha
[18:50] (Monica> si, ver si el valor es normal
[18:51] (pplopez> el rango normal
[18:51] (vane> si esta en rango de normalidad
[18:51] (Monica> el rango de normalidad
[18:51] (mariajose> eso pues ese intervalo donde estan los valores normales es el intervalo de normalidad
[18:51] (mariajose> bien entonces lo qeu nos interesa no es solo ver el valor medio
[18:52] (mariajose> es ver la variabilidad alrrededor de ese valor medio
[18:52] (mariajose> y que medida nos mide la variabilida?
[18:52] (pplopez> mediana
[18:52] (mariajose> no no
[18:52] (mariajose> su nombre lo indica
[18:52] (mariajose> la varianza
[18:53] (mariajose> cuya raiz cuadrad es la desviacion estandar
[18:53] (mariajose> os acordais
[18:53] (pplopez> ahora si
[18:54] (Josema> pepe es un empollon
[18:54] (mariajose> explico como se calcula la desviacion estandar?
[18:54] (mariajose> o por lo menso su interrpretacion
[18:54] (mariajose> si ono?
[18:54] (vane> la varianza
[18:54] (pplopez> si
[18:55] (mariajose> bien
[18:55] (mariajose> tenemos la media
[18:55] (mariajose> pero queremso saber como se posicionan todos lo valores de la muestra alrrededor de la media
[18:56] (mariajose> y restamos el valor de peso por ej del valor de la media
[18:56] (mariajose> pero como la media es una medida de resuman de valores que estan por debajo y por encima
[18:57] (mariajose> si restamos los de debajo de la media y restamos los de encima
[18:57] (mariajose> nos dara cero
[18:57] (mariajose> vale
[18:57] (mariajose> entonces para corregir el efecto del signo lo elevamos al cuadrado
[18:57] (mariajose> y lo dividimos entre le numerop de observaciones
[18:58] (mariajose> ya que la formaul ad ela media es la suma de lso valores de todas la sobservaciones ente n
[18:58] (mariajose> N
[18:59] (mariajose> y esto es decir (x-media) elevado al cuadrado/N es lo qeu se llama la varianza
[18:59] (pplopez> no es n-1??
[19:00] (mariajose> pero como trabajar con unidades al cuadrado es muy liado le ponemos la raiz cuadrada y ais
[19:00] (mariajose> asi nos asle en la unidades que teniamos y estos es al desviacion estanbdar la reaiz cuadrada de la varianza
[19:00] (mariajose> ahora te contesto
[19:01] (mariajose> cuando se trabaja con muestras se pierde informacion en el numerados y para contrastar esa persida
[19:01] (mariajose> de informacion ne el denominardor se realiza un ajuest y se le resta un aunidad por eso suele aparcere n-1 cuando se
[19:01] (mariajose> trabaja con muestras
[19:02] (mariajose> y se denomina n-1 grados de libertad
[19:02] (mariajose> os qeuda claro por supuesto qeu ls paquetes edtadisticos alculan la desvuacon estabdar directamente y las
[19:03] (mariajose> calculadoras peros es para que enetndais la interpretacion
[19:03] (mariajose> dudas
[19:04] (pplopez> entonces cuando la muestra es muy garnde se pone n-1 y cuando son pocos datos se pone n??
[19:05] (mariajose> cuando tranabajas con muestras n-1, cuanto mas grande es el tamaño de la muestra mas se ascerca a tamaño del universo y por
[19:05] (crisfm> si
[19:05] (mariajose> tanto no necesitas hacer ajustes
[19:05] (mariajose> si trabajas contoda la poblacion es n
[19:06] (mariajose> pues es toda la poblacion
[19:06] (crisfm> claro
[19:06] (pplopez> ok
[19:06] (mariajose> bien lo dejamos aqui lo habeis entendido
[19:06] (Monica> si
[19:06] (pplopez> vale
[19:06] (mariajose> os dara tiempo a leer los dos temas de mañana
[19:07] (david> vale

[19:07] (david> si
[19:07] (david> si
[19:07] (mariajose> la estadistica es un poco pesada por eso para no perderse es mejor que leais un poco antes
[19:08] (mariajose> el proposito no es que aprendais a hacer lso etest estadistico
[19:08] (mariajose> pues eso lo hace el ordenador
[19:08] (mariajose> el obtevi es qeusepais interpretarlos,
[19:08] (mariajose> sepais saber que informacion meter
[19:08] (mariajose> que test utilizar
[19:09] (Fede> ok
[19:09] (mariajose> y sobre todo qeu cuando leais un articulo no vayais directamente a las conlusione y os pareis en la metodologia que es lo que da avalidez a los resultados
[19:09] (mariajose> de acuerdo?
[19:09] (Alvaro> si
[19:09] (Josema> vale
[19:09] (pplopez> si
[19:09] (jimena> si
[19:10] (Monica> vale
[19:10] (david> si
[19:10] (elena> si
[19:10] (mariajose> bien pues mañana más un saludo
[19:10] (mariajose> Mª José
[19:10] (elena> hasta mañana
[19:10] (Fede> bye
[19:10] (jimena> ciao
[19:10] (Monica> Ciao
[19:10] (Alvaro> adios
[19:10] (Josema> bye
[19:10] (pplopez> adios
[19:11] (Josema> good bye
[19:11] (Josema> ouffidersen
[19:11] * mariajose (pepe@193.146.180.36) has left #curso

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