martes, 5 de febrero de 2019

STATISTICAL CONCEPTS SERIES



RESUMEN 


Si bien estas técnicas no son metodológicamente difíciles, las estadísticas descriptivas son fundamentales para el proceso de organización y resumen de todo lo que se puede presentar como números. Sin una comprensión de los conceptos clave que rodean el cálculo de estadísticas descriptivas, es difícil entender cómo usar los datos para hacer comparaciones o sacar conclusiones.

La media: comprende valores numéricos reales, lo que puede ser la razón por la que se usa tan comúnmente. Unos pocos valores excepcionalmente grandes o pequeños pueden afectar significativamente la media. Por ejemplo, si un paciente que recibió material de contraste antes de la tomografía computarizada (TC) desarrolló una reacción grave y potencialmente mortal y tuvo que ser ingresado en la unidad de cuidados intensivos, el costo de la atención de ese paciente podría ser de varios cientos de miles de dólares. Esto haría que el costo promedio de la atención asociada con la TC mejorada con material de contraste fuera mucho más alto que el costo promedio, ya que sin un episodio de este tipo, los costos podrían ser de varios cientos de dólares MENOS. Por esta razón, puede ser más apropiado usar la mediana en lugar de la media para describir el centro de un conjunto de datos si los datos contienen algunos valores atípicos muy grandes o muy pequeños o si los datos no están centrados .

"Sesgo": es otro término importante. Si bien existe una fórmula para calcular el sesgo, que se refiere al grado en que una distribución es asimétrica, no se usa comúnmente en el análisis de datos. Los datos que están sesgados hacia la derecha son comunes en los estudios biológicos porque muchas mediciones involucran variables que tienen un límite inferior natural pero no un límite superior definitivo. Por ejemplo, la duración de la estadía en el hospital no puede ser inferior a 1 día o 1 hora (según las unidades utilizadas por un hospital determinado), pero puede durar hasta varios cientos de días. Esto último daría lugar a una distribución con más valores por debajo de algunos límites y luego algunos valores atípicos que crean una larga "cola" a la derecha.



Uno de los métodos gráficos para representar la distribución se conoce como el diagrama de tallo y hoja, que es útil para conjuntos de datos relativamente pequeños, como se observa en muchas investigaciones radiológicas. Con este enfoque, se conserva más información de los datos originales de la que se conserva con el histograma o el polígono de frecuencia, pero aún se proporciona un resumen gráfico.

En conclusión, un análisis estadístico generalmente requiere estadísticas además de una medida de ubicación y una medida de variabilidad. Sin embargo, el trazado de los datos para ver su distribución general y el cálculo de las medidas de ubicación y dispersión son los primeros pasos para poder determinar las relaciones interesantes que existen entre los conjuntos de datos.

En este artículo, se han proporcionado métodos para calcular el centro de datos con la media, la mediana o el modo y para calcular la distribución de datos. Además, se explicaron varios métodos gráficos que son útiles tanto para explorar como para presentar datos. Al comenzar con la descripción y la representación gráfica de los datos del estudio, se obtendrá un mejor análisis y una presentación clara de los datos; por lo tanto, los métodos descriptivos y gráficos mejorarán la comunicación de hallazgos de investigación importantes.


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