Comprensión de la representación de datos y el trazado en bioestadísticas

Los bioestadísticos desempeñan un papel único en la protección de la salud pública y la mejora de la vida de las personas. Este curso discute la importancia de trazar datos para visualizar la variación o demostrar relaciones entre variables. Comienza describiendo cómo se utilizan las estadísticas en la recopilación de datos, la organización, el análisis y la interpretación. Usted aprenderá sobre varios tipos de estudios estadísticos, así como el proceso de selección de observaciones predispuestas de una población en forma de una muestra. Además, también comprenderá la importancia de las bioestadísticas en el desarrollo, la implementación y la aplicación de métodos estadísticos en la investigación médica. Luego se discuten los conceptos de las estadísticas descriptivas e inferenciales. Explora el proceso de describir y hacer predicciones a partir de los datos. Además, se explican los métodos para resumir las características de un conjunto de datos con el fin de extraer conclusiones significativas utilizando técnicas estadísticas. A continuación, se estudian los métodos para calcular los valores de las mismas y distintas unidades.

En la siguiente sección se tratan las principales diferencias y el proceso de cálculo aritmético y geométrico. Aprenda a calcular el rango, la media absoluta y la desviación estándar. Además, se estudiará el proceso de determinación de la difusión de puntos de datos desde el centro utilizando medidas de variabilidad. A continuación, se describe el procedimiento para calcular el error estándar de la media (SEM). Descubra el método para determinar las desviaciones de la media. También aprenderá a utilizar la puntuación Z para calcular la probabilidad de que una puntuación caiga en una distribución normal y cómo comparar dos puntuaciones de diferentes distribuciones normales. Vaya a ver cómo mostrar gráficamente datos de grupos numéricos basados en cuartiles utilizando gráficos de recuadro. También descubrirá cómo utilizar un gráfico de caja para mostrar la forma de distribución, así como su valor central y su variabilidad.

Por último, se describen los conceptos de los momentos, así como la desviación de la distribución estadística. Usted comprenderá el significado de los momentos en el estudio de la tendencia central de la distribución, la dispersión, el sesgo y la kurtosis. A continuación, se explica el proceso de usar el 'sesgo' para medir la simetría de la distribución. Descubra cómo la variación de la distribución de la distribución normal se puede medir por el desvío. Después de eso, usted explorará cómo utilizar la curtosis para determinar si los datos son de cola pesada o de cola ligera en comparación con una distribución normal. Además, usted aprenderá cómo la kurtosis ayuda en la comprensión de dónde se oculta la mayor parte de la información y cómo analizar los valores atípicos en un determinado conjunto de datos. Por último, el curso muestra cómo utilizar el lenguaje de programación R para realizar una variedad de tareas estadísticas como la limpieza de datos, el análisis y la visualización. Le ayudará a comprender cómo se procesan, guardan y visualizan cada forma de datos dentro de un dispositivo, así como las implicaciones de cómo se utiliza.