Bioestadística sin dificultades matemáticas. En busca de tesoros escondidos. Análisis estadístico de datos en investigación médica y sociológica

Introducción

1. Estadística Descriptiva. Distribuciones de Frecuencia

1.1. Etapas de una investigación
1.2. Tabulación de datos
1.3. Frecuencias Relativas, FR
1.4. Distribuciones de Frecuencia, DF
1.5. Percentiles
1.6. Calculando porcentajes de porcentajes
1.7. Tipos de estudios en Ciencias de la Salud
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2. Estadística Descriptiva. Medidas de Centralización y de Dispersión

2.1. Medidas de dispersión
2.2. Medidas de dispersión en la muestra
2.3. Cálculo de promedios en Distribuciones de Frecuencia
2.4. Valores Estandarizados
2.5. La media ponderada
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3. Estadística Descriptiva. Relación entre dos variables

3.1. Cómo se estudia la relación entre dos variables
3.2. Relación entre dos variables cualitativas
3.3. Independencia
3.4. Relación entre una variable cualitativa y otra cuantitativa
3.5. Relación entre dos variables cuantitativas
3.6. Variables respuesta y Factores. Respuesta y Efectos
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4. Relación entre tres variables. Análisis estratificado. Confusión e Interacción

4.1. Presuntas Paradojas
4.2. Confusión
4.3. Interacción
4.4. Modos de medir el efecto y la Interacción: Aditivo y Multiplicativo
4.5. Ejemplos de Confusión y de Interacción con variable respuesta continua
4.6. +++ Los fundamentos lógicos del Análisis Multivariado. Dos confusores simultáneamente
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5. Proporciones y Probabilidad. Teorema de Bayes

5.1. Frecuencias Relativas y Probabilidades
5.2. Multiplicación de Probabilidades
5.3. El azar y la necesidad
5.4. Probabilidades conjuntas, marginales y condicionadas
5.5. Teorema de Bayes
5.6. Test Diagnósticos
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6. Distribuciones de Probabilidad: Binomial y Poisson

6.1. Poblaciones y Muestras
6.2. La variabilidad e incertidumbre inherente a la extracción de una muestra
6.3. La Regularidad propia del Muestreo Aleatorio, MA. Distribución Binomial
6.4. ¿Para qué vale la Regularidad propia del MA?
6.5. Distribución Binomial en general
6.6. Media y Desviación de la Distribución Binomial
6.7. Distribución de Poisson. Binomial con N grande y л pequeña
6.8. Distribución de Poisson sin haber una Binomial explícita
6.9. +++ Partículas disueltas en líquidos
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7. Distribución Normal y Teorema Central del Límite

7.1. Distribución de variables continuas
7.2. La Distribución Normal
7.3. Distribución de las Medias Muestrales en el MA
7.4. La DN es el límite de la Binomial con N grande y л fijo
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8. Inferencia Estadística con una Proporción

8.1. Inferencia Estadística con una proporción
8.2. Intervalo de Confianza para proporción poblacional л
8.3. Test de Significación con una proporción
8.4. Valor P del test con Binomial con resultado extremo
8.5. El valor P del test con resultado no extremo. P de la cola
8.6. Probabilidad del valor encontrado en la muestra y probabilidad de la cola
8.7. Cálculo del valor P del test en Binomial con N grande. Aproximación Normal
8.8. Resultados estadísticamente "significativos" y "muy significativos". Las barreras del 5% y del 1 % 8.9. +++ El riesgo de rechazar Ha equivocadamente
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9. Inferencia Estadística con una Media

9.1. Intervalo de Confianza para una media
9.2. El Valor P con a desconocida y DN
9.3. Valor P a una cola y a dos colas
9.4. Test con una media no conociendo a
9.5. Muestras muy pequeñas
9.6. El Valor P del test NO es la probabilidad de que sea cierta la Ho
9.7. La probabilidad de la Ho y el Valor P del Test
9.8. Intervalo de Confianza versus Test Estadísticos
9.9. +++ Ausencia de Normalidad y test no paramétricos
9.10. +++ Test de Normalidad
9.11. +++ Test no paramétricos
9.12. +++ Estimadores sesgados y estimadores insesgados. Varianza muestral = SC/(N-l)
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10. La Inferencia Estadística con dos Medias

10.1. Intervalo de Confianza para diferencia de dos medias
10.2. Test para la comparación de dos medias
10.3. IC para diferencia de dos medias con datos apareados
10.4. Test para diferencia de dos medias con datos apareados
10.5. +++ Asunciones del test "t" para comparar dos medias
10.6. +++ Test No Paramétricos
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11. La Inferencia Estadística con dos Proporciones

11.1. Intervalo de confianza para л2 – л1
11.2. Test para la igualdad de proporciones poblacionales
11.3. Comparación de dos proporciones con datos apareados
11.4. Dos proporciones: datos apareados versus datos independientes
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12. Tamaño de muestra para estimación

12.1. Una anécdota para llamar la atención sobre un error
12.2. Tamaño de muestra para estimar una proporción
12.3. Tamaño de muestra para estimar diferencia de dos proporciones
12.4. Tamaño de muestra para estimar una media
12.5. Elementos de subjetividad e imprecisión al aplicar la fórmula para estimar una media
12.6. Tamaño de muestra para estimar diferencia de dos medias
12.7. Mitos y realidades en el tamaño de la muestra
12.8. Tamaños de muestra inadecuados
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13. Diseños Caso-Control

13.1. Riesgo Específico y Riesgo Relativo
13.2. Concepto de ODD y ODD Ratio (OR)
13.3. En población OR(P\'s) = OR(R\' s)
13.4. Proximidad entre los valores de OR y RR
13.5. Tipos de muestreo: Prospectivos y Retrospectivos
13.6. Inferencias sobre OR
13.7. Recordando el Análisis Estratificado y la Confusión
13.8. Análisis estratificado en diseños Caso-Control
13.9. +++ Medidas de Impacto: Riesgos Atribuibles
13.10. +++ Riesgos Atribuibles: Estimadores en C-C
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14. Tablas de Contingencia

14.1. Tablas R x C: R muestra con C categorías
14.2. Comparación de varias proporciones
14.3. Colapsando tablas
14.4. El tipo de muestreo en las Tablas de Contingencia
14.5. +++ Cálculo para test con Tablas de Contingencia
14.6. +++ Una muestra con C categorías
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15. Análisis de Varianza

15.1. La salida típica con los resultados del Anova
15.2. Suma de Cuadrados y Media Cuadrada Dentro de grupos
15.3. Suma de Cuadrados y Media Cuadrada Entre de grupos
15.4. La razón de medias cuadradas o Razón F y el valor P
15.5. Los fundamentos lógicos del Análisis de Varianza
15.6. +++ La Homogeneidad de Varianzas
15.7. +++ El test de Homogeneidad de Varianzas tiene poca potencia estadística cuando son muestras pequeñas
15.8. +++ Test No Paramétricos para comparar más de dos medias
15.9. +++ La condición de Normalidad
15.10. +++ Anova con tamaños desiguales
15.11. +++ Comparaciones post-Anova
15.12. +++ Comparaciones a priori: dos medias o dos grupos
15.13. +++ Comparaciones a priori de Tendencia Lineal
15.14. +++ El problema de las comparaciones múltiples
15.15. +++ Sesgo de publicación
15.16. +++ Comparaciones a posteriori tras el Anova
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16. Regresión Lineal

16.1. Crecimiento y decrecimiento lineal
16.2. Recta más ajustada a los datos. Criterio de mínimos cuadrados
16.3. Recta de Mínimos Cuadrados en la muestra
16.4. Coeficiente de Correlación Lineal y Coeficiente de Determinación
16.5. Regresión Lineal: Modelo poblacional y Muestreo
16.6. Inferencia en la Regresión Lineal
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17. La Inferencia Bayesiana

17.1. Probabilidad "a priori" frecuentista
17.2. La P POSTERIORI depende de la P PRIORI
17.3. La P POSTERIORI depende del resultado del experimento actual
17.4. Inferencia Bayesiana en la investigación real
17.5. La Probabilidad A PRIORI "subjetiva"
17.6. Acotando los posibles valores de probabilidad
17.7. Si el resultado del experimento actual es muy claro las P PRIORI son poco relevantes
17.8. Varios valores para la hipótesis alternativa
17.9. La Inferencia Clásica y la Inferencia Bayesiana
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18. Potencia Estadística de una investigación y tamaño de muestra para test

18.1. Error tipo I y Error Tipo 11. Región Crítica de Rechazo
18.2. Potencia estadística de un test
18.3. Potencia estadística de un estudio con variable cualitativa
18.4. Tamaño mínimo de muestra para test con Una Proporción
18.5. Tamaño mínimo de muestra para test con Dos Proporciones
18.6. Tamaño mínimo de muestra para test con Una Media
18.7. Tamaño mínimo demuestra para test con Dos Medias
18.8. Tamaños extremadamente pequeños o grandes
18.9. Potencia de un estudio programada y significación estadística del resultado obtenido
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Apéndice A: Más sobre probabilidad
Apéndice B: Más sobre el valor P del test
Apéndice C: Cálculo de la Recta de Regresión
Tablas Estadísticas
Soluciones de los ejercicios