Detalle del libro
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1. Definiciones y aplicaciones
Fenómenos y su descripción. Metodologías cualitativas y cuantitativas.
Estadística descriptiva y estadística inferencial. Síntesis conceptual.
Ejemplos.
2. Datos: tipos y características
Datos “numéricos”. De relación o proporción. Interválicos. Discretos.
Datos obtenidos por categorización. Datos“ordinales”. Datos “nominales”.
Exactitud, sensibilidad, confiabilidad y validez en los datos. Síntesis conceptual. Ejemplos.
3. Almacenamiento y recuperación de datos
Bancos de datos. Planillas de cálculos. Datos estadísticos. Síntesis conceptual
4. Resumen de datos nominales
Presentación en gráficos. Razones y proporciones. Prevalencia e incidencia. Proporciones o porcentajes para valoración de pruebas diagnósticas. Valoración de riesgo. Riesgo relativo. Odds ratio o razón de productos cruzados. Síntesis conceptual. Ejemplos
5. Resumen de datos “numéricos”
Medidas de tendencia central: media aritmética, mediana, moda. Medidas de dispersión: rango, variancia, desviación estándar. Posición de un dato con respecto a la media. Síntesis conceptual. Ejemplos.
6. Distribución de frecuencias
Forma de distribución. Percentiles, cuartiles, quintiles. Distribución normal o gaussiana. Aplicaciones de la distribución normal. Síntesis conceptual. Ejemplos
7. Muestreo
Muestras con datos “numéricos”. Error estándar. Distribución de medias aritméticas de muestras. Muestras con datos nominales. Síntesis conceptual. Ejemplos
8. Estimación de parámetros
Intervalos de confianza: datos “numéricos”. Fundamentos. Uso de t de Student. Intervalos de confianza: datos nominales. Tamaño de la muestra. Síntesis conceptual. Ejemplos.
9. Prueba de hipótesis: generalidades
Errores de tipo I y II. Significado de “alfa” y “beta”. Nivel de significación y poder de un experimento. Síntesis conceptual.
10. Prueba de “t”
Comparación entre dos grupos. Significancia estadística y relevancia. Consideraciones adicionales. Poder y tamaño de la muestra. Síntesis conceptual. Ejemplos
11. Análisis de variancia
Comparación entre varios grupos. Comparaciones múltiples. Análisis de variancia de dos vías y en diseños factoriales. Correlación y regresión. Síntesis conceptual. Ejemplos
12. Prueba de chi-cuadrado
Comparación en tablas de 2 × 2. Comparaciones en tablas f × c. Consideraciones adicionales. Síntesis conceptual. Ejemplos.
13. Estadística no paramétrica
Fundamentos. Pruebas no paramétricas. Síntesis conceptual. Ejemplos
14. Selección de pruebas y programas
Criterios para selección. Programas informáticos. Síntesis conceptual
Un dificultad frecuente en las ciencias de la salud es entender y analizar los resultados estadísticos que se mencionan en los documentos científicos y otros escritos con información general.
Este texto claro y sencillo permitirá alcanzar la capacitación inicial para superar esa dificultad.
A partir de su lectura, las secciones de los trabajos científicos que requieran una interpretación y valoración de datos numéricos comenzarán a dejar de ser páginas que sólo puede entender un experto en estadística para transformarse en un material pleno de significados comprensibles que el lector podrá incorporar a su caudal de conocimientos.
Esta nueva edición describe los siguientes temas:
-Datos: tipos y características; almacenamiento y recuperación
-Distribución de frecuencias
-Muestreo
-Estimación de parámetros
-Prueba de hipótesis, de t y de chi-cuadrado
-Análisis de variancia
-Estadística no paramétrica
-Selección de pruebas y programas
Al final de cada capítulo se incluye una síntesis conceptual y ejemplos de aplicación de los conceptos estadísticos descritos y, al final del libro, un listado de textos de consulta más avanzados.
