Como bajar de peso despues del embarazo por caesarean

Alainformacionquetrataestelibrose Ie llamadatos,loscualesestandisponiblesenformadeniimeros. Losobjetivosdeestelibrosondos: 1 ensefiaralestudiantea organizary resumirdatos; 2 ensefiarlecomotomardecisionesrespedoa ungranvolumen dedatosalexaminarsolounapequefiapartedeellos.

Losconceptosymetodos necesariosparalograrelprimerobjetivose presentanbajoeltitulodeestadistica descnptiva, yelsegundoobjetivose logramedianteelestudiode10 quese conace comoestadistica inforencial. Enestecapitulose estudialaestadisticadescriptiva. Delcapitulo2al5seestudianlost6picosqueconformanlabasedelainferencia estadistica,yenelrestodellibroseexponelaestadisticainferenciaL Puestoque.

AIgunas de las expresiones frecuehtes en el estudio de la estadfstica son nuevas para quienes no han tenido relaci6n previa con el tema. Otros terminos, aunque parecen familiares, probablemente tienen significados especializados que difieren del significado asociado por costumbre a dichos t'erminos.

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  • Los siguientes terminos se utilizan extensamente en todo ellibro. Datos Los datos son la materia prima de la estadfstica. Para este prop6sito se puede definir a los datos como numeros. Las dos clases de numeros que se utilizan en estadfstica son numeros que resultan de la toma --en el sentido literal del termi- no- de medidas, y aquellos que resultan del proceso de conteo.

    Por ejemplo, cuando una enfermera pesa al paciente 0 Ie toma 1a temperatura, se obtiene 1a medida que consiste en una cantidad, por ejemp10 libras 0 grados Farenheit. Un tipo bastante diferente de numeros se obtiene cuando el administrador de un hospital cuenta el numero de pacientes, quiza 20, dados de alta en un dfa.

    Cada uno de los tres numeros es un dato datum y los tres juntos son datos.

    Estadlstica En la seccion anterior esta imp1icito el significado de la estadfstica. Pero, para ser mas precisos, se puede decir que la estadistica es la disciplina que se ocupa de 1 la recoleccion, organizacion, resumen y analisis de datos, y 2 la obtenci6n de inferencias a partir de un volumen de datos cuando se examina solo una parte de estos. Las personas que realizan estas actividades estadfsticas deben estar prepara- das para interpretar y comunuar los resultados a los demas, tal como 10 demande la situaci6n.

    En terminos sencillos, se puede decir que los datos son numeros, que los numeros contienen informacion y que el prop6sito de la estadistica es investigar y evaluar 1a naturaleza y el significado de esa informacion. Fuente de datos EI desempeflo de actividades estadfsticas obedece a la necesi- dad de responder a diversas preguntas.

    Por ejemplo, los medicos probablemente quieran encontrar respuestas a preguntas con respettoa la utilidad relativa de pro- cedimientos de tratamiento alternativos. Losadministradores posiblemente quie- ran responder a preguntas respecto a areas de interescomo el espfritu de equipo de los empleados 0 el uso de las instalaciones.

    Cuando se determina que el enfoque adecuado para buscar una respuesta a la pregunta requiere del uso de la estadistica, se comienza a investigar datos apropiados que sirvan como la materia prima en la investigacion. Estos datos norrnalmente esrnn disponibles de una 0 mas fuentes como las siguientes:. Registros rutinarios. Es diffcil imaginar algun tipo de organizaci6n que no lleve registros de 1aoperacion diaria de sus actividades.

    Mientras que los registtosclinicos de un hospital, por ejemplo, contienen una inmensa canti- dad de informaci6nacerca de los pacientes, los registros contables de la instituci6n contienen datos en abundancia sobre las actividades financieras del hospital. Cuando surge la necesidad de tener datos, se debe buscar prime- ro en los registros que se llevan rutinariamente. Por ejemplo, suponga que el admi- nistrador de una cHnica desea obtener informacion respecto a Ia forma de transporte que utiliza el paciente para visitar la cHnica.

    Frecuentemente, los datos necesarios para responder una pregunta estan disponibles solo como resultado de la experimentacion.

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    Tal vez una enfermera quiere saber que estrategia es mejor para maximizar el seguimiento de las indicaciones medicas por parte del paciente.

    La enferme- ra podria conducir un experimento en el que se prueben diferentes estrate- gias para motivar el cumplimiento del tratamiento en distintos pacientes.

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  • La evaluacion subsecuente de las respuestas a las diversas estrategias puede ca- pacitar a Ia enfermera para decidir cual es mas efectiva. Fuentes externas. Los datos necesarios para responder a una pregunta pue- den ya existir como informes publicados, bancos de datos disponibles 0 en la literatura de investigacion.

    En otras palabras, uno se puede encontrar con que alguien mas ya planteo la misma pregunta y que la respuesta que obtuvo puede aplicarse a la situacion presente.

    Bioestadistlca Las herramientas de Ia estadistica se utilizan en muchos cam- pos: negocios,ensefianza, psicologia, agricultura y economia, por mencionar algu- nos cuantos. Cuando los datos que se analizan proceden de las ciencias biologicas 0 medicas, se utiliza el termino bioestadistica para diferenciar esta aplicacion particu- lar de las herramientas y conceptos de la estadfstica general.

    Dicha aplicacion es la que se estudia en este libra. Variable Una caracteristica se clasifica como variable si, tal como se observa, se encuentra que esta toma diferentes valores en diferentes personas, lugares 0 cosas.

    Esto se hace por la simple razon de que la caracterfstica no es la misma cuando se observa en diferentes sujetos. Algunos ejemplos de variables son: presion sanguf- nea diastolica, frecuencia cardiaca, estaturas de varones adultos, peso de ninos en edad preescoIar, y la edad de los pacientes que consultan a un dentista.

    Variable cumditativa Una variable cuantitativa es aquella que puede medirse en la forma usual.

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    Estos son ejemplos de variables cuantitativas. Las mediciones hechas sobre va- riables cuantitativas conllevan informaci6n respecto a cantidad. Variable cualitatlva Algunas caracteristicas no pueden ser medidas como la estatura, el peso y la edad. Muchas de ellas solo se pueden clasificar, por ejemplo, cuando a una persona enferma se Ie da un diagnostico medico 0 cuando se deter- mina que alguien pertenece a un grupo etnico dado, 0 bien, cuando se dice que una persona, Iugar 0 cosa poseen 0 no alguna caracteristica de interes.

    Y las variables a las que uno se refiere se Haman variables cualitativas. Las mediciones hechas sobre este tipo de variables cdntienen informacion respecto a los atributos.

    Aunque en el caso de las variables cualitativas las mediciones no se llevan a cabo en el sentido usual de la palabra, se puede contar el numero de personas, lugares 0 cosas pertenecientes a varias categorfas.

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    EI administrador de un hospital, por ejem- plo, puede contar el n6. Estos conteos 0 jrecuencias, como se denominan, son el numero que se maneja cuando el analisis involucra variables cualitativas. Variable alealoria Siempre que se determina la estatura, el peso 0 la edad de un individuo, el resultado frecuentemente se denomina valor de la variable respec- tiva.

    Cuando los valores se originan como resultado de factores aleatorios al azar , que no pueden predecirse con exactitud y anticipacion, la variable se llama variable aleatoria. Un ejemplo de variable aleatoria es la estatura de los adultos; cuando nacen los ninos no es posible predecir con exactitud la estatura que tendran en su edad adulta; la estatura que alcanza un adulto es el resultado de muchos factores geneticos y ambientales.

    Los val ores resultantes de los procedimientos de medicion se denominan observaciones 0 medidas. Variable alealoria discreta Las variables pueden caracterizarse aun mas como discretas 0 continuos. Una variable discreta se caracteriza por separaciones 0 interrupciones en la escala de valores que puede tomar.

    Estas separaciones 0 interrupciones indican la ausencia de valores entre los valores especfficos que puede asumir la variable. Algunos ejemplos ilustran el punto. EI numero de admisiones diarias en un hospital general es una variable aleatoria discreta, puesto que el numero de admisiones por dia debe repre- sentarse con numeros enteros tales como 0, 1, EI numero de admisiones en un dfa determinado no puede ser 1.

    EI n6. Una variable aleatoria continua puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo espedficado de valo- res asumidos poria variable. Entre los ejemplos de variables continuas se hallan las diversas mediciones que pueden hacerse en individuos tales como su estatura, peso y diametro craneano. Sin importar cuan cerca esten las estaturas de dos personas, teoricamente siempre es posible encontrar otra persona cuya estatura se encuentre entre las dos estaturas de referenda.

    Ahora bien, debido a las limitaciones de los instrumentos de medicion disponi- bles, las observaciones sobre variables que son inherentemente continuas se registran como si fueran discretas. La estatura, por ejemplo, normalmente se redondea hacia el cuarto, media 0 pulgada completa mas cercanos, mientras que si se cuenta con el ins- trumento de medicion adecuado, esa medida puede hacerse tan precisa como se desee.

    Sin embargo, una poblacion 0 coleccion de entidades puede estar compuesta de animales, maquinas, plantas 0 celulas. Para los propositos de este libro, una poblaci6n de entidades se define como la colecci6n mas grande de entidades de interes en un momento particular. Si se toma la medida de alguna variable para cada una de las entidades en una poblacion, se obtiene una poblacion de valores para esa variable. Por 10 tanto, una poblaci6n de valores se puede definir como la mayor colecci6n de valores para una variable aleatoria, los cuales son de interes en un momento particular.

    Por ejemplo, si se tiene interes en conocer el peso de todos los niiios inscritos en el sistema de educacion primaria del estado, la poblacion esta formada por todos esos pesos. Si se tiene interes solo en el peso de los estudiantes inscritos en el primer grado, se tiene una poblacion diferente, compuesta por los pesos de los estudiantes de primer grado. Por 10 tanto, las poblaciones se determinan 0 definen con base en el campo de interes.

    Descripción:

    Las pobla- ciones pueden ser finitas 0 infinitas. Si una poblacion de valores consiste en un numero fijo de esos valores, se dice que la poblacion es finita. Si, por otra parte, una poblacion consiste en una sucesion interminable de valores, entonces es una poblacion infinita. Muestra Una muestra puede definirse simple mente como una parte de una po- blaci6n. Suponga que una poblacion se compone de los pesos de todos los niiios inscritos en el sistema de educacion primaria del estado, y se escoge para el analisis solo una fraccion de los niiios; entonces se tiene unicamente una parte de la pobla- cion, es decir, se tiene una muestra.

    Sin embargo, la palabra medici6n puede tener una defininicion mas cientifica. De he- cho, existe una gran cantidad de obras dedicadas al tema de mediciOn. Una parte de estas obras se ocupa tambien de la naturaleza 'de los numeros que resultan de las medici ones. Expertos en el tema de mediciones, hablan de escalas de medicion que dan como resultado la categorizacion de mediciones de acuerdo con su naturaleza.

    En este apartado se define la medici6n y las cuatro escalas de medici6n resultantes. El estudio del tema con mas detalle, se encuentra en las obras de Stevens 1, 2. MediciOn Se define como la asignaci6n de numeros a objetos 0 eventos de acuerdo con un conjunto de reglas.

    Las diversas escalas de medicion son consecuencia de que la medici6n puede llevarse a cabo seglin diferentes conjuntos de reglas. Escala nominal La escala de medici6n mas baja es la escala nominal. Como su nombre 10 indica, consiste en designar 0 "nombrar" las obserVaciones 0 clasificarlas en varias categorias mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivas.

    Otros ejemplos incluyen dicotomfas. Escala ordinal Siempre que las observaciones no solo difieran de categoria a categoria, sino que ademas puedan clasificarse por grados de acuerdo con alglin criterio, se dice que se miden sobre una escala ordinal.

    Copyright:

    Los padentes convalescien- tes pueden c1asificarse como sin mejoria, mejorados y bastante mejorados. Las per- sonas pueden clasificarse de acuerdo con su estado sodoeconomico como de clase baja, de clase media 0 clase alta. La inteligencia de los niiios puede estar por enci- ma del promedio, promedio 0 por debajo del promedio. En cada uno de estos ejemplos, todos los miembros de cualquiera de las categorias se consideran iguales, pero los miembros de una categoria se consideran inferiores, peores 0 menores que los de otra que, a su vez, guard a una relacion similar con otra categorfa.

    Por ejem- plo, un paciente bastante mejorado esta en mejor estado de salud que uno clasifica- do como mejorado, mientras que un paciente que ha mejorado esta en mejor condicion que uno sin mejoria. Por 10 general, es imposible inferir que la diferencia entre los miembros de una de las categorias y la categoria inmediata adyacente sea igual ala diferenda entre los miembros de esa categoria y los miembros de la categorfa adyacente a ella.

    El grade de mejoria entre los sin mejoria y los mejora- dos quiza no sea el mismo que el :que existe entre los mejorados y los bastante mejorados. La implicacion es que si se hiciera una division mas fina, que produje- ra mas categorfas, estas podrfan tambien ordenarse de manera semejante.