9789500606042
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Un dificultad frecuente en lasciencias de la salud es entender y analizar los resultados estadísticos que semencionan en los documentos científicos y otros escritos con informacióngeneral. Este texto claro y sencillo permitirá alcanzar la capacitación inicialpara superar esa dificultad.
A partir de su lectura, las secciones de los trabajoscientíficos que requieran una interpretación y valoración de datos numéricoscomenzarán a dejar de ser páginas que sólo puede entender un experto enestadística para transformarse en un material pleno de significadoscomprensibles que el lector podrá incorporar a su caudal de conocimientos.
Esta nueva edición describe los siguientes temas:
*Datos: tipos y características; almacenamiento yrecuperación
*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 conceptualy ejemplos de aplicación de los conceptos estadísticos descritos y, al finaldel libro, un listado de textos de consulta más avanzados.
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. Datosordinales.Datos nominales.
Exactitud, sensibilidad, confiabilidad y validez en los datos. Síntesisconceptual. 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. Prevalenciae incidencia. Proporciones o porcentajes para valoración de pruebasdiagnósticas. Valoración de riesgo. Riesgo relativo. Oddsratio o razón de productos cruzados. Síntesis conceptual. Ejemplos
5. Resumen de datos numéricos
Medidas de tendencia central: media aritmética, mediana, moda. Medidas dedispersión: rango, variancia, desviación estándar. Posición de un dato conrespecto 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. Síntesisconceptual. Ejemplos
7. Muestreo
Muestras con datos numéricos. Error estándar. Distribución de mediasaritméticas 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. Tamañode la muestra. Síntesis conceptual. Ejemplos.
9. Prueba de hipótesis: generalidades
Errores de tipo I y II. Significado de alfa y beta. Nivel de significacióny poder de un experimento. Síntesis conceptual.
10. Prueba de t
Comparación entre dos grupos. Significanciaestadística y relevancia. Consideraciones adicionales. Poder y tamaño de la muestra. Síntesisconceptual. Ejemplos
11. Análisis de variancia
Comparación entre varios grupos. Comparaciones múltiples. Análisis de varianciade dos vías y en diseños factoriales. Correlación y regresión. Síntesisconceptual. Ejemplos
12. Prueba de chi-cuadrado
Comparación en tablas de 2 × 2. Comparaciones en tablas f × c. Consideracionesadicionales. Síntesis conceptual. Ejemplos.
13. Estadística no paramétrica
Fundamentos. Pruebas no paramétricas. Síntesisconceptual. Ejemplos
14. Selección de pruebas y programas
Criterios para selección. Programas informáticos. Síntesis conceptual
Ricardo LuisMacchi Odontólogoy Doctor en Odontología. Profesor de la Facultad de Odontología, Universidad deBuenos Aires, Argentina. Master of Science, Universidad de Michigan,EE.UU.
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