Epidemiología y Estadística: Conceptos Clave

Epid: se ocupa de la distribución y control de enfermedades en la población. Tempor:Transver, Longuitu (propestivo y retrospec); Tipos: Analitica: (Observa: Ecologicos, prevalencia cohortes, casos control, Experiment: ensayos clínicos, de campo, ensayos comunitarios). Descriptiva: estudio de series de casos. Prob: Frecuent: resultados con diferentes probabilidad, Subjetica: todos los resultados son igualmente probables. Union: (AUB)=P(A)+P(B) ̶ P(AnB); Interseccion: P(AnB)=P(A). P(B/A) (despejar para condicional). Independient: P(A/B)=P(A) extracciones con devoluciones. Modelos prob: Variabl aleatorias: son aquellas que toman un num determinado de valores. Binomial: cuando se realiza un num “n” de veces el exper de Bernoulli, cada ensallo independ al anterior. Poisson: una aproxim de binomial con la misma media, queda caracterizada con un único parámetro u. Continuas: presentan un num infinito de posibles soluciones. Normal: para muestras mayores a 30 datos. X^2­:usada en muestras pequeñas, relaciona variables cualitativas. F: usada para contolar la varianza de 2 distribuciones. Teorema de Bayes: encuentra una relación entre P(A/B) y P(B/A); P(A_i/B)=P(A_i).P(B/A_i)/ ΣP(A_i).P(B/A_i)

Muestreo: Probabilista: Aleatorio simpl: (continua y binomial) todos tienen las mismas probabil de ser elegidos. Sistematico:se extrae elementos de población cada K elementos. Estratificado: cierta cantidad minima de individuos de cada tipo. Conglomerada: se elije un grupo al azar y se estudia todos los indiv, de ese grupo no hay discreción del investigador. No prob: no se conoce la probabilidad, son muestreo que esconden seguramente sesgos. Etapas multiples: para grandes poblaciones. Tam de la Muestra: nivel de confianza, evaluar p y q, determinar el error máximo entre 2 y 6, elegir formula para calcular la muestra dependiendo si es pobl finita o infinita. Estimación: Prop: Ausencia de sesgo: que coincida la esperanza del estimador con el parámetro a estimar. Consistencia: un estimador es consist si se aprox cada vez más al valor del parámetro. Eficiencia: se emplea para comparar estimadores. Suficiencia: a medida que el tamaño muestral aumente la amplit del inter dismin. Tam del inter: diferencia entre los estadisiticos, variabilidad de los datos, tamaño de la muestra tamaño relativo entre la muestra tomada y la población.