clase enam epidemiologia y estadistica

ESTADÍSTICA Y EPIDEMIOLOGÍA ENAM ABRIL

César A. Gutiérrez Villafuerte

[email protected] www.epiredperu.net

ENAM / Preinternado ESSALUD 2013

Estadística y Epidemiología

César A. Gutiérrez Villafuerte [email protected]

www.epiredperu.net

DR. CESAR GUTIERREZ ESTADISITICA Y EPIDEMIOLOGIA -

ENAM ABRIL 3

Epidemiología

Estadística


ENAM ABRIL 4


ENAM ABRIL 5

Pregunta 19. En una población de un millón de habitantes, la tasa de natalidad es de 40 por 1,000 habitantes y se han producido 3,000 defunciones de niños menores de 1 año. La tasa de mortalidad infantil es: A. 50 por 1.000 nacidos vivos B. 75 por 1.000 nacidos vivos C. 100 por 1.000 nacidos vivos D. 125 por 1.000 nacidos vivos E. Ninguna de las anteriores.

Definición de epidemiología

epi: sobre, demo: pueblo, logos: tratado

Ciencia que estudia la distribución y los determinantes del fenómeno salud-enfermedad en las poblaciones humanas.

Descriptiva: Distribución de las enfermedades según TIEMPO, LUGAR y PERSONA.

Analítica: Factores determinantes y asociaciones causales.

DR. CESAR GUTIERREZ

ESTADISITICA Y EPIDEMIOLOGIA -

ENAM ABRIL 7

Medidas de frecuencia de la enfermedad

Casos antiguos y nuevos → Prevalencia

Casos nuevos Incidencia (acumulada)

Densidad de incidencia

Tasa de ataque


ENAM ABRIL 8

Medidas de frecuencia de la enfermedad: Mortalidad

Indicador Numerador Denominador

Mortalidad general Total de muertos Población

Mortalidad específica Muertos por una enfermedad Población

Letalidad Muertos por una enfermedad Enfermos

Mortalidad proporcional Muertos por una enfermedad Total de muertos

Mortalidad infantil Muertos menores de un año Nacidos vivos

Mortalidad materna Muertes maternas (embarazo, parto y puerperio)

Nacidos vivos


ENAM ABRIL 9

Medidas de fuerza de asociación

Las medidas que nos ayudan a obtener esta

información son:

Riesgo relativo (RR)

Odds ratio (OR).


ENAM ABRIL 10

Riesgo Relativo (RR)

Enfermedad

Exposición Presente Ausente

Presente a b

Ausente c d

Total

a + b

c + d

Riesgo Relativo = a / (a + b)

c / (c + d) DR. CESAR GUTIERREZ


ENAM ABRIL 11

Odds Ratio (OR)

Enfermedad

Exposición Presente Ausente

Presente a b

Ausente c d

Total

a + b

c + d

Odds Ratio = a x d

b x c


ENAM ABRIL 12

Ie < Io

factor

protector

Ie < Io

factor

protector

Ie > Io

factor de

riesgo

Ie = Io Sin efecto Ie = Io Sin efecto

Interpretación del RR y OR

0 1

Ie > Io

factor de

riesgo

Ie = Io Sin efecto Ie = Io Sin efecto

Ie < Io

factor

protector

Ie < Io

factor

protector

OR RR = Ie

Io


ENAM ABRIL 13

Pregunta 19. En una población de un millón de habitantes, la tasa de natalidad es de 40 por 1,000 habitantes y se han producido 3,000 defunciones de niños menores de 1 año. La tasa de mortalidad infantil es: A. 50 por 1.000 nacidos vivos B. 75 por 1.000 nacidos vivos C. 100 por 1.000 nacidos vivos D. 125 por 1.000 nacidos vivos E. Ninguna de las anteriores.

Pregunta 18. La tasa de mortalidad general tiene como denominador: A. El total de enfermos por todas las causas. B. La población de niños y adolescentes. C. La población de adultos y viejos. D. Todas las anteriores. E. Ninguna de las anteriores.

Pregunta 20. En una ciudad "X", que tiene una población de 1.000.000 de habitantes, se han producido 1.000 casos de fiebre tifoidea, siendo la tasa de letalidad del 10%. ¿Cuál es la tasa de mortalidad por causa específica?: A. 1,000 por 100.000 habitantes B. 100 por 100.000 habitantes C. 10 por 100.000 habitantes D. 1 por 100.000 habitantes E. Ninguna de las anteriores.

Pregunta 21. En una población "X", han ocurrido 20.000 nacimientos y 1.600 defunciones de niños menores de 1 año. La tasa de mortalidad infantil es: A. 20 por 1.000 nacidos vivos B. 40 por 1.000 nacidos vivos C. 60 por 1.000 nacidos vivos D. 80 por 1.000 nacidos vivos E. Ninguna de las anteriores.

Pregunta 22. En una población «X» han ocurrido 50.000 nacimientos y 150 defunciones maternas. ¿Cuál es la mortalidad materna?: A. 10 por 10.000 nacidos vivos B. 15 por 10.000 nacidos vivos C. 20 por 10.000 nacidos vivos D. 25 por 10.000 nacidos vivos E. 30 por 10.000 nacidos vivos

Pregunta 23. En una población de 500.000 habitantes se han producido 20.000 nacimientos. La tasa de natalidad es: A. 20 por 1.000 habitantes B. 25 por 1.000 habitantes C. 30 por 1.000 habitantes D. 35 por 1.000 habitantes E. 40 por 1.000 habitantes

Pregunta 29. Durante el año 1980 se produjo un escape de gas radioactivo en una planta de fabricación de sustancias radioactivas; la planta tenía 500 obreros. La ciudad más cercana a la planta se encontraba a 1000 Km. de distancia y tenía 2000 habitantes. De 1980 al año 2000 se diagnosticaron: 25 casos de leucemia mielocítica entre los obreros y en la ciudad más cercana 5 casos de leucemia ¿Cuál será la tasa de incidencia de leucemia en la población expuesta?: A. 1,25 por cada 100 B. 30 por cada 1000 C. 12 por cada 1000 D. 25 por cada 100 E. 5 por cada 100

Pregunta 30. Un estudio observacional en el que se comparan 110 individuos con cáncer de senos paranasales con 220 individuos sin la enfermedad, corresponde a un estudio: A. Longitudinal B. Caso-Control C. Cohortes concurrente D. Transversal E. Cohortes no concurrente

Estudios descriptivos

1. Serie de casos.

2. Estudios ecológicos.

Se estudian poblaciones no personas.

Considerar la “falacia ecológica”

3. Transversales (para algunos pueden ser también analíticos).

Simultáneamente se mide la(s) enfermedad(es) y exposición(es).

Son llamados estudios de prevalencia.

Estudios analíticos E

stu

dio

s A

nalí

tic

os

Observacionales

Con Control

Experimental

Con

Aleatorización

Sin Aleatorización

De la exposición

a la enfermedad

De la enfermedad

a la exposición

Casos y

Controles

Cohortes

Cuasi

Experimento

Experimento

Verdadero

TIEMPO

Población

Casos

(personas con

la enfermedad)

Controles

(personas sin la

enfermedad)

Expuestos

No Expuestos

Expuestos

No Expuestos

Inicio de la

investigación

Estudios casos y controles

DR. CESAR GUTIERREZ 31


Ventajas:

1. Más rápidos y económicos que los estudios de cohortes.

Particularmente adecuados para enfermedades de larga

latencia.

2. Pueden estudiarse varios factores (exposiciones)

simultáneamente.

3. Adecuados para enfermedades raras.

4. Requieren muestras más pequeñas que el estudio de

cohortes.


ENAM ABRIL 32


Desventajas:

1. No involucran necesariamente una secuencia de

temporalidad.

2. Sólo se puede investigar una enfermedad (efecto).

3. Se calcula el OR, que es una estimación del RR, lo que

puede ser impreciso en ciertas circunstancias

(enfermedad muy frecuente).

4. Sujetos de sesgo (uno de los principales: sesgo de

memoria).


ENAM ABRIL 33

Estudios de cohortes

TIEMPO

Personas

Sin la

Enfermedad

Expuestos

No

Expuestos

Con

Enfermedad

Sin

Enfermedad

Con

Enfermedad

Sin

Enfermedad

Población

Inicio de la

investigación


Ventajas:

1. Se obtiene una medición directa del riesgo (incidencia y

riesgo relativo).

2. Puede establecerse una relación de temporalidad.

3. Pueden estudiarse diferentes enfermedades

simultáneamente.

4. Eficiente para exposiciones poco frecuentes.

5. Se obtiene buena información sobre la exposición.



ENAM ABRIL 35

Desventajas:

1. Generalmente son más caros y duraderos.

2. No adecuados para enfermedades de larga latencia.

3. No adecuados para enfermedades raras.

4. Puede haber un “efecto del estudio”. Las personas

pueden cambiar sus actitudes al saber que están en un

estudio.

5. La exposición puede cambiar.

6. Puede ocurrir pérdidas de seguimiento.

7. En el diseño básico se permite estudiar sólo una

exposición.



ENAM ABRIL 36

Pasado Futuro

Rastreo Seguimiento

No concurrentes Concurrentes

Seleccionar en el pasado

los grupos expuesto y no

expuesto, y rastrearlos

Seleccionar en el

presente los grupos

expuestos y no

expuestos, y seguirlos

de los sujetos según

métodos diversos (p.e.

historias clínicas) desde el

pasado hasta el presente.

de los sujetos según

métodos diversos desde el

presente hacia el futuro

por el período deseado.



Tipos de enmascaramiento

Sujeto Observador Analista de

datos

Ciego Simple X

Doble Ciego X X

Triple Ciego X X X

X : Desconoce el grupo al cual ha sido asignado

cada sujeto de estudio DR. CESAR GUTIERREZ


ENAM ABRIL 38

Fuente:

Perspectivas políticas de la OMS sobre Medicamentos.

La farmacovigilancia: garantía de seguridad en el uso de los medicamentos. Octubre de 2004.

Pregunta 30. Un estudio observacional en el que se comparan 110 individuos con cáncer de senos paranasales con 220 individuos sin la enfermedad, corresponde a un estudio: A. Longitudinal B. Caso-Control C. Cohortes concurrente D. Transversal E. Cohortes no concurrente

Pregunta 30. Un estudio observacional en el que se comparan 110 individuos con cáncer de senos paranasales con 220 individuos sin la enfermedad, corresponde a un estudio: A. Logitudinal B. Caso-Control C. Cohortes concurrente D. Transversal E. Cohortes no concurrente

Pregunta 31. Los estudios de casos y controles se caracterizan porque: A. Permiten establecer una relación causa efecto B. Conforman los grupos de comparación a partir del efecto. C. Son útiles para estudiar la incidencia de las enfermedades D. Permiten calcular el riesgo relativo E. Controlan a los sujetos expuesto al factor de riesgo

Pregunta 32. Respecto a los estudios de Cohortes, señale su mayor ventaja: A. Permiten estimar el riesgo absoluto B. Se aplica en enfermedades raras C. Son útiles en enfermedades frecuentes D. El costo operativo es bajo E. Son útiles en enfermedades infrecuentes

Pregunta 33. La IV fase de los estudios sobre el uso de un nuevo fármaco, corresponde a un estudio de tipo ………… y tiene como finalidad evaluar a …………: A. Ensayo clínico / farmacodinámica de la droga B. Ensayo clínico aleatorio / eficacia del fenómeno C. Longitudinal / seguridad terapéutica D. Prospectivo / efectividad de la dosis E. Serie de casos / condición de administración

Pregunta 34. El diseño de estudio epidemiológico más adecuado para explorar los factores de riesgo asociados a enfermedades raras es: A. Casos y controles B. Estudios de correlación C. Longitudinal D. Serie de Casos E. Transversal

Pregunta 38. El concepto "Presencia habitual de una enfermedad en una población determinada" corresponde a: A. Epidemia B. Endemia C. Brote D. Holoendemia E. Hiperendemia

Presentación de las enfermedades en las poblaciones

Endemia: constante presencia de una enfermedad en un área geográfica determinada (prevalencia usual).

Epidemia: aparición de un número de casos de una enfermedad claramente en exceso a lo esperado, en una comunidad o región.

Brote: episodio en el cual dos o más casos de la misma enfermedad tienen alguna relación entre sí.

Pandemia: extensión de una epidemia más allá de una región de la OMS (generalmente continente).

Hiperendemia: persistencia de una intensa transmisión.

Holoendemia: alto nivel de infección que se inicia en etapas muy tempranas de la vida y afecta a la mayoría de la población.


ENAM ABRIL 51

Brotes epidemiológicos

Fuente común puntual

Fuente propagada


ENAM ABRIL 52

Curva endémica (canal endémico)

Epidemia

Alerta (alarma)

Seguridad

Éxito

Q1

Q3

Mediana


ENAM ABRIL 53

Pregunta 38. El concepto "Presencia habitual de una enfermedad en una población determinada" corresponde a: A. Epidemia B. Endemia C. Brote D. Holoendemia E. Hiperendemia

Pregunta 35. Se llama epidemia cuando una enfermedad transmisible se presenta en una localidad: A. Todos los años con incremento estacional en primavera y verano B. Si se presentan casos esporádicos todos los años C. Si se presentan uno o varios casos no esperados en un lugar donde antes no se observaron casos durante varios años D. Si se observan numerosos casos con tasas elevadas durante todos los años E. Ninguna de las anteriores.

Pregunta 36. En el año 2004 en el distrito de Comas en Lima se presentaron 3 casos de dengue. Anteriormente no se reportó ningún caso. Este evento se considera una: A. Epidemia B. Endemia C. Pandemia D. Holoendemia E. Epizootia

Pregunta 41. Los casos de cólera en niños menores de un año no figuran porque: A. No ocurren por falta de receptores en los enterocitos B. Porque las células M dan cuenta de vibrión cólera C. Porque las vellosidades intestinales son inmaduras D. Porque no se reportan E. Por abundancia de anticuerpos contra el cólera

Vigilancia epidemiológica

SISTEMA DE ALERTA basado en la medición continua y/o periódica de ciertos indicadores.

Enfermedades de notificación obligatoria según el Reglamento Sanitario Internacional (Primera versión)

- Cólera

- Peste

- Fiebre Amarilla Selvática


ENAM ABRIL 61

Pregunta 41. Los casos de cólera en niños menores de un año no figuran porque: A. No ocurren por falta de receptores en los enterocitos B. Porque las células M dan cuenta de vibrión cólera C. Porque las vellosidades intestinales son inmaduras D. Porque no se reportan E. Por abundancia de anticuerpos contra el cólera

Pregunta 40. Las enfermedades crónicas no transmisibles aumentan debido a: A. Disminución de la mortalidad infantil B. Aumento de la expectativa de vida C. El grado de desarrollo D. Todas las anteriores E. Ninguna de las anteriores.

Pregunta 43. La especificidad de un prueba diagnóstica se calcula relacionando: A. Negativos falsos / pacientes sin la enfermedad B. Positivos verdaderos / pacientes sin la enfermedad C. Positivos falsos / pacientes sin la enfermedad D. Negativos verdaderos / pacientes sin la enfermedad E. Positivos verdaderos / pacientes con la enfermedad

Al evaluar pruebas diagnósticas

Condición real del paciente

(prueba de oro)

Enfermo Sano

Enfermo Correcto

(VP)

Incorrecto

(FP)

Sano Incorrecto

(FN)

Correcto

(VN)

Re

su

lta

do

de

otr

a p

rue

ba

Sensibilidad

Es la capacidad de una prueba para identificar

correctamente a aquellos que tienen la enfermedad.

Prueba a

evaluar

Prueba de oro

Enfermos Sin la enfermedad

Positivo Verdadero Positivo Falso Positivo

Negativo Falso Negativo Verdadero Negativo

Sensibilidad = VP / (VP + FN)

Especificidad

Es la capacidad de una prueba para identificar

correctamente a aquellos que no tienen la enfermedad.

Prueba a

evaluar

Prueba de oro




Especificidad = VN / (FP + VN)

¿Cuál es su diagnóstico?

¿Cuál es su diagnóstico?

Valor predictivo positivo (VPP)

Representa la probabilidad de que el paciente tenga la

enfermedad al obtenerse un resultado positivo.

Prueba a

evaluar

Prueba de oro




VPP = VP / (VP + FP)

Valor predictivo negativo (VPN)

Representa la probabilidad de que el paciente no tenga la

enfermedad al obtenerse un resultado negativo.

Prueba a

evaluar

Prueba de oro




VPN = VN / (FN + VN)

Relación entre prevalencia

y valor predictivo

Prevalencia

Resultado

de la

Prueba

Enfermo No

Enfermo Total

+ 99 495 594

1% - 1 9405 9406

Total 100 9900 10000

+ 495 475 970

5% - 5 9025 9303

Total 500 9500 10000

Observación: Sensibilidad 99% y Especificidad 95%

Valor Predictivo

Positivo

99/594=17%

495/970=51%

Relación entre prevalencia

y valor predictivo

Valo

r Pre

dic

tivo

Prevalencia de la Enfermedad

VP Positivo

VP Negativo

Pregunta 43. La especificidad de un prueba diagnóstica se calcula relacionando: A. Negativos falsos / pacientes sin la enfermedad B. Positivos verdaderos / pacientes sin la enfermedad C. Positivos falsos / pacientes sin la enfermedad D. Negativos verdaderos / pacientes sin la enfermedad E. Positivos verdaderos / pacientes con la enfermedad

Pregunta 42. La utilidad clínica de una prueba diagnóstica de elevada sensibilidad está en un resultado: A. Positivo confirma la existencia de una enfermedad B. Negativo no es de utilidad diagnóstica C. Negativo concluye la posibilidad de que la enfermedad existía D. Negativo será válido en función de la especificidad de la prueba E. Positivo descarta la posibilidad de usar otras pruebas

Pregunta 44. La medida de validez de una prueba diagnóstica que evalúa “la probabilidad de que el paciente tenga la enfermedad con un resultado positivo de la prueba evaluada”, se denomina: A. Eficacia diagnóstica B. Especificidad C. Sensibilidad D. Valor predictivo negativo E. Valor predictivo positivo

Pregunta 45. En las pruebas diagnósticas, cuando aumenta la prevalencia, entonces: A. El valor predictivo positivo disminuye. B. Aumenta la sensibilidad. C. Disminuye la especificidad. D. El valor predictivo positivo aumenta. E. El valor predictivo negativo aumenta.

Pregunta 12. El percentil 90 de la talla de los recién nacidos de una determinada población es 53 cm. Esto quiere decir que: A. El 90% de los recién nacidos miden más de 53 cm. B. El 10% de los recién nacidos miden más de 53 cm. C. El 90% de los recién nacidos miden 53 cm. D. El 10% de los recién nacidos miden 53 cm. o más. E. El 90% de los recién nacidos miden 53 cm. a más.

Variable en estadística

Es una CARACTERÍSTICA, CUALIDAD O

PROPIEDAD, de un hecho o fenómeno que tiende a

VARIAR y que es susceptible de ser MEDIDA o

EVALUADA.


ENAM ABRIL 85

Tipos de variables según su naturaleza

CUALITATIVA. Expresan una cualidad, característica o

atributo que puede clasificarse, contarse, mas no,

cuantificarse. Pueden ser dicotómicas o politómicas.

Ejemplos: Sexo, Estado Civil, Grupo Sanguíneo.

CUANTITATIVA. Expresa una característica susceptible

de clasificarse y cuantificarse. Pueden ser continuas o

discretas (discontinuas).

Ejemplos: Número de camas, Peso, Glicemia.


ENAM ABRIL 86

Escalas de medición de variables

NOMINAL: = ≠

Género, procedencia

ORDINAL: = ≠ > < Pobreza, nivel de conciencia

INTERVALO: = ≠ > < + ― Temperatura oC, balance hídrico

RAZÓN: = ≠ > < + ― x ÷

Glicemia, talla, temperatura oK 87

Naturaleza y escalas de medición de variables

NOMINAL

ORDINAL

INTERVALO

RAZÓN

CUALITATIVA

CUANTITATIVA


ENAM ABRIL 88

Análisis descriptivo de variables cuantitativas

Para realizar el análisis descriptivo de variables cuantitativas se pueden calcular:

- Medidas de tendencia central

- Medidas de dispersión

- Medidas de posición o localización


ENAM ABRIL 89

Medidas de Tendencia Central

- Media aritmética (promedio, única)

- Mediana (única)

- Moda (puede haber más de una)

- Media geométrica (única)

En la práctica, la media y mediana son las medidas más empleadas.

En caso de datos extremos, la mediana es más estable.


ENAM ABRIL 90

Medidas de Dispersión

- Rango - Desviación media (no muy usado)

- Desviación estándar - Varianza (cuadrado de la desviación estándar)

- Coeficiente de variación (desviación estándar / media, expresado en %)

- Rango intercuartílico

El coeficiente de variación se usa para comparar mediciones en diferentes unidades o promedios muy diferentes de la misma unidad.


ENAM ABRIL 91

Correspondencia entre medidas de tendencia central y dispersión

Media se acompaña de desviación estándar

(distribución simétrica)

Mediana se acompaña de rango intercuartílico

(distribución asimétrica)


ENAM ABRIL 92

95% del área bajo la curva:

1.96


1.96


1.96


ENAM ABRIL 93

Desviación estándar y Error estándar

La desviación estándar indica la variabilidad de los datos individuales respecto a la media.

El error estándar indica la variabilidad de las medias muestrales respecto a la media poblacional.


ENAM ABRIL 94

Medidas de Localización

“Cuantiles”: - Terciles

- Cuartiles (Q)

- Quintiles

- Deciles

- Percentiles

Son puntos que dividen una distribución de valores en partes iguales.


ENAM ABRIL 95

77.80 88.00 113.00 158.00 225.00 287.20 335.00 Glicemia

5 10 25 50 75 90 95

Percentiles

Glicemia mg

400

350

300

250

200

150

100

50

0

Valor mínimo

Q1 (P25)

Q2 (mediana, P50)

Q3 (P75)

Valor máximo


ENAM ABRIL 96

Análisis descriptivo de variables cualitativas

Para realizar el análisis descriptivo de variables cualitativas se pueden calcular:

- Distribuciones de frecuencia

(absolutas o relativas)

- Proporciones x/(x+y)

- Razones x/y

- Tasas (prevalencia, incidencia, mortalidad, …)


ENAM ABRIL 97

Gráficos estadísticos – Barras

1.Se emplean para analizar una o dos variables

cualitativas.

- Si se analiza una variable – barras simples.

- Si se analizan dos variables – barras

agrupadas, barras apiladas.

2.Generalmente representan frecuencias

(absolutas o relativas) o tasas.

3.Se emplean también para variables cuantitativas

discretas.


ENAM ABRIL 98

Simples

Agrupadas

Apiladas


ENAM ABRIL 99

1.Se emplean para analizar una variable

cualitativa.

2.Se recomienda que representen frecuencias

relativas de valores que son mutuamente

excluyentes.

3.La variable no debe tener

más de cinco categorías.

Gráficos estadísticos

Circular (sectores)


ENAM ABRIL 100

1.Representan la evolución o tendencia de una

variable en el tiempo.


Lineal


ENAM ABRIL 101

1. Sirven para poder identificar que tan lineal es la

relación entre dos variables numéricas.


Gráfico de dispersión


ENAM ABRIL 102

1. Sirven para representar la distribución de una

variable cuantitativa continua.

2. La unión de los puntos

medios del histograma da el

polígono de frecuencias.

Gráficos estadísticos - Histograma


ENAM ABRIL 103

1. Sirven para representar la distribución de una

variable cuantitativa en función a los cuartiles.

Gráficos estadísticos – Boxplot


ENAM ABRIL 104

Pregunta 12. El percentil 90 de la talla de los recién nacidos de una determinada población es 53 cm. Esto quiere decir que: A. El 90% de los recién nacidos miden más de 53 cm. B. El 10% de los recién nacidos miden más de 53 cm. C. El 90% de los recién nacidos miden 53 cm. D. El 10% de los recién nacidos miden 53 cm. o más. E. El 90% de los recién nacidos miden 53 cm. a más.

Pregunta 10. El intervalo media muestral ± 1,96 veces el error estándar de la media: A. No dice gran cosa. B. Comprende un 95% de las veces a la media poblacional. C. Comprende un 99% de las veces a Ia media poblacional. D. Da una seguridad del 68%. E. Da una seguridad del 5%.

Pregunta 13. La representación más correcta de una variable cuantitativa discreta es: A. Histograma. B. Polígono de frecuencias. C. Diagrama de barras. D. Nube de dispersión. E. Ninguna de las anteriores.

Pregunta 14. Un estudio realizado con una muestra de 100 sujetos con cáncer determina su supervivencia media en 40 meses. ¿Qué medida de dispersión es más adecuada con la finalidad de estimar la verdadera supervivencia media de dicho cáncer?: A. Error estándar de la media. B. Desviación estándar C. Varianza D. Coeficiente de variación E. Desviación media.

Pregunta 5. ¿Con que test se pueden comparar dos proporciones?: A. Test de Chi-cuadrado. B. Test de McNemar C. Test de la t de Student D. Test de Kolmogorov-Smirnov E. A y B son correctas.

Población (N)

Muestreo

Inferencia:

- Estimación de parámetros

- Prueba de hipótesis

Muestra (n)

s p

xParámetros

Estadísticos


ENAM ABRIL 114

Estimación por intervalo

Es un conjunto de valores que sirven para estimar el

valor del parámetro de una población.

Indica el error en dos formas: por el tamaño del

intervalo y por la probabilidad de que el verdadero

valor del parámetro de la población se encuentre

dentro de él.

En general, se expresa:

Estimador puntual ± Nivel de confianza × Error estándar DR. CESAR GUTIERREZ


ENAM ABRIL 115

Intervalo de confianza para una proporción

n

) p - 1 ( p z p

Se emplea la distribución normal:


ENAM ABRIL 116

Intervalo de confianza para la media

Para hacer estimaciones por intervalo de la media

poblacional µ se puede emplear la distribución

normal estándar o la distribución t de Student.

n z x

n

s t x


ENAM ABRIL 117

Estimación por intervalo de la media poblacional

Es razonable pensar que la variable

sigue una distribución normal

Distribución normal

estándar (z)

Distribución normal

estándar (z)

¿La muestra es grande?

SI

SI

NO

NO

¿La varianza poblacional (σ2)

es conocida?

Distribución t

de Student


ENAM ABRIL 118

Amplitud de la estimación por intervalo

al cambiar el nivel de confianza

10 20 30 40 50

80% de confianza

90% de confianza

95% de confianza

99% de confianza

0


ENAM ABRIL 119

Amplitud de la estimación por intervalo

al cambiar el tamaño de la muestra

10 20 30 40 50

n=240

n=180

n=120

n=60

0


ENAM ABRIL 120

Hipótesis Estadística

Es una proposición sobre los parámetros de una o más

poblaciones.

Siempre son proposiciones sobre la población, no sobre

la muestra.

Son conjeturas que se hacen antes de empezar el

muestreo.


ENAM ABRIL 121

Hipótesis Nula y Alternativa

Hipótesis nula: Suposición que se hace sobre el valor

del parámetro de la población. Se representa con el

símbolo H0.

SIEMPRE debe contener una proposición de

igualdad, ya sea =, ó .

Hipótesis alternativa: Conclusión que se acepta

cuando los datos no apoyan la hipótesis nula. Se

representa simbólicamente como H1.


ENAM ABRIL 122

Tipo de errores

Resultado de la

prueba de hipótesis

Población (Hipótesis nula)

Verdadera Falsa

No rechazar H0 Correcto Error tipo II

Rechazar H0

Error tipo I

Correcto

Nivel de confianza: 1 - (valor usual: 95%)

Potencia: 1 - (Valor usual: mínimo 80%)


ENAM ABRIL 123

Valor p

Es la probabilidad de llegar al resultado obtenido si la hipótesis nula es cierta.

Si p = 1 (100%), el resultado apoya totalmente H0.

Si p = 0 (0%), el resultado no apoya totalmente H0.

H0 se rechaza entonces si el valor p calculado es menor que el nivel de significación () establecido. El nivel de significación más empleado es el 0.05. DR. CESAR GUTIERREZ


ENAM ABRIL 124

Pruebas de hipótesis

Variables cualitativas vs cualitativas (tablas de contingencia).

Variables cuantitativas vs cuantitativas (gráfico de dispersión).

Variables cualitativas vs. Cuantitativas (comparación de medias).


ENAM ABRIL 125

Pruebas de hipótesis Cualitativas vs. cualitativas

Chi-cuadrado (2), relación entre dos grupos independientes, datos nominales.

Test exacto de Fisher, relación entre dos grupos independientes, datos nominales, pero más del 20% de celdas presentan un valor esperado menor de 5 (generalmente muestras pequeñas, pero no siempre).

MacNemar, relación entre datos nominales pareados (un grupo, dos observaciones).

Tau de Kendall, relación entre dos grupos independientes, datos ordinales.


ENAM ABRIL 126

Pruebas de hipótesis Cualitativas vs. cuantitativa

Situación Prueba Paramétrica

(distribución normal) Prueba No Paramétrica

Comparación de medias, 2

grupos independientes

t de Student U de Mann Withney

Comparación de medias, 2

grupos pareados

t de Student de datos

pareados

Wilcoxon

Comparación de medias, 3 ó

más grupos independientes

ANOVA Kruskal Wallis

Comparación de medias, 3 ó

más grupos pareados (datos

repetidos)

ANOVA Friedman


ENAM ABRIL 127

Pruebas no paramétricas

Se aplican cuando los datos no siguen una distribución normal.

Usa los rangos (número de orden) y no los valores de la variable.

Son más exigentes que las pruebas paramétricas para encontrar diferencias significativas.

También son llamadas de libre distribución.


ENAM ABRIL 128

Análisis de supervivencia

Analiza el tiempo transcurrido desde un momento fijado por el investigador hasta la ocurrencia de un evento de interés.

La representación gráfica se realiza con el gráfico de Kaplan-Meier.

La comparación de dos o más curvas se realiza con la prueba del rango Logarítmico (log rank).


ENAM ABRIL 129

Análisis multivariante

Regresión lineal múltiple

(variable dependiente cuantitativa)

Regresión logística

(variable dependiente cualitativa dicotómica, se estima el OR ajustado)

Regresión de Cox

(variable dependiente tiempo de ocurrencia de la enfermedad, estima HR -hazard ratio-, un estimador del RR)


ENAM ABRIL 130

Correlación y Regresión

Es posible tener interés en analizar la relación entre variables cuantitativa, p.e.:

presión sanguínea y edad,

estatura y peso,

el ingreso familiar y los gastos médicos,

La naturaleza y la intensidad de la relación entre dos variables como las mencionadas son examinadas por medio del análisis de CORRELACIÓN y REGRESIÓN.


ENAM ABRIL 131

Medida de Correlación Lineal Simple

Se realiza a través del Coeficiente de Correlación Lineal de Pearson (r).

Puede tomar cualquier valor entre -1 y 1

r = 1 Indica correlación lineal directa perfecta

r = -1 Indica correlación lineal inversa perfecta

r = 0 Indica que las dos variables no están asociadas


ENAM ABRIL 132

r = -1 r = -0.5 r = 0 r = +1 r = +0.5

0

2

4

6

8

10

0 2 4 6 8 100

2

4

6

8

10

0 2 4 6 8 10

0

2

4

6

8

10

0 2 4 6 8 10

0

2

4

6

8

10

0 2 4 6 8 10

0

2

4

6

8

10

0 2 4 6 8 10


ENAM ABRIL 133

Medida de Correlación Lineal Simple

Si las variables que se analizan no siguen una distribución normal, debe estimarse el coeficiente de correlación de Spearman (estimador no paramétrico).


ENAM ABRIL 134

Regresión Lineal Simple

Estima la forma o naturaleza de la relación entre dos variables, siendo su objetivo final el PREDECIR o ESTIMAR el valor de una variable que corresponde al valor dado de otra variable.

La función entre las variables es una línea recta dada por la ecuación:

Y = 0 + 1X +


ENAM ABRIL 135

Coeficiente de Determinación - r2

Mide la proporción (o porcentaje) de la variación total de Y que es explicada por el modelo de regresión.

0 ≤ r2 ≤ 1

Cuanto más se aproxime a 1, “mejor” será el ajuste del modelo a los puntos del diagrama de dispersión.


ENAM ABRIL 136

Pregunta 5. ¿Con que test se pueden comparar dos proporciones?: A. Test de Chi-cuadrado. B. Test de McNemar C. Test de la t de Student D. Test de Kolmogorov-Smirnov E. A y B son correctas.

Pregunta 6. El test de Chi-cuadrado: A. Sirve pare comparar dos variables cualitativas. B. La prueba chi cuadrado de independencia se realiza cuando se trabaja con una sola muestra C. Permite aceptar o rechazar Ho con una probabilidad conocida de equivocarse. D. Se calcula la diferencia entre los valores observados y los valores esperados, bajo la suposición de que el Ho es cierta. E. Todas son ciertas

Pregunta 7. Se cuenta con 13 valores de nivel de bilirrubinas en pacientes con ictericia y se desconoce la varianza poblacional para esta variable. En la construcción del intervalo de confianza al 95% para el valor promedio de bilirrubinas en este grupo de pacientes, la distribución de probabilidad requerida es: A. ANOVA B. Binomial C. Chi-cuadrado D. Exacta de Fisher E. T de Student

Pregunta 7. Se cuenta con 13 valores de nivel de bilirrubinas en pacientes con ictericia y se desconoce la varianza poblacional para esta variable. En la construccion del intervalo de confianza al 95% para el valor promedio de bilirrubinas en este grupo de pacientes, la distribución de probabilidad requerida es: A. ANOVA B. Binomial C. Chi-cuadrado D. Exacta de Fisher E. T de Student

Pregunta 8. ¿Qué test estadístico debemos utilizar para comparar la presencia cualitativa del antígeno de superficie de la hepatitis B en estudiantes de Medicina y estudiantes de Odontología?: A. t de Student. B. Test de McNemar. C. ANOVA. D. Chi-cuadrado. E. Test de Friedman.

Pregunta 9. En la prueba de hipótesis, el investigador comente un error tipo II o beta cuando: A. No establece el nivel de significancia B. No rechaza la hipótesis nula, siendo falsa C. Rechaza la hipótesis alterna, siendo falsa D. Rechaza la hipótesis alterna, siendo verdadera E. Rechaza la hipótesis nula, siendo verdadera

Resumen

Prevalencia- Antiguos y Nuevos: PAN Por lo tanto incidencia son nuevos. RReincidencia El RR se calcula cuando hay incidencia, por lo tanto el OR se calcula cuando no hay incidencia. Atracas por atrás En los estudios casos y controles se calcula el OR y van hacia atrás, por lo tanto en los estudios de cohortes se calcula el RR y van hacia delante.

Resumen

Sube, sube, PPK El valor predictivo positivo sube con la prevalencia.

MMMc Normal (recordar de Mc Donald) La media, mediana y moda coinciden en la distribución normal.

Grup05: te vas, te vas, te vas Cuando el valor p<0.05, se rechaza (se va, se va, se va) la hipótesis nula.

clase enam epidemiologia y estadistica

Documents