distribuciones de datos en salud
¿Por qué son importantes las distribuciones de datos en salud?
Características: es simétrica: la mitad izquierda es un reflejo de la derecha, es asintótica, se acerca al eje horizontal pero nunca lo toca. “la moda, media y mediana son prácticamente iguales, el área bajo la curva representa el 100%
Distribución normal
Es la distribución mas utilizada en salud para representar datos de características de poblaciones (comunidades, ciudades, países)
Distribución Chi cuadrada
Esta distribución se obtiene al calcular la varianza de múltiples muestras de una población con comportamiento normal. Se enfoca en las varianzas y es sensible cuando la muestra no se normal.
Grados de libertad (“k”)
Representan el numero de valores que pueden ser asignados libremente en un estudio. Mientras más grande sea “k”, mas se parece la curva a una distribución normal.
¿Para qué nos sirve?
Permite calcular la probabilidad de que un suceso acurra nuevamente. Para esto se necesita conocer la media aritmética (µ), la desviación estándar (σ) y el valor que se desea calcular (x)
¿Para qué sirve?
Para calcular probabilidades de ocurrencia de sucesos, especialmente cuando se trabaja con varianzas. Se utiliza en pruebas de hipótesis y para analizar variables cualitativas.
Distribución “t” de student
Se utiliza para pequeñas muestras y cuando la varianza poblacional es desconocida. Es útil para comparar medias y desviaciones estándar entre muestras y determinar si las diferencias son estadísticamente significativas.
Distribución binomial
Se refiere a la probabilidad de ocurrencia de un evento que solo tiene dos resultados posibles (éxito o fracaso) y donde la probabilidad de éxito es constante en cada ensayo. Ejemplo: (cara o cruz)
¿Para qué sirve en salud? Es útil para inferir comportamientos de salud en comunidades basados en datos históricos, por ejemplo: calcular la probabilidad de que cierto numero de personas en una muestra cumpla con un criterio ejemplo: vivir más de 70 años.
Porque en salud, los eventos (como enfermedades, tratamientos exitosos etc.) a menudo se repiten. Entender como se distribuyen esto eventos nos permite calcular la probabilidad de que ocurran en el futuro. Esto es esencial para tomar decisiones informadas en el ámbito de la salud.
¿para que sirve? Permite calcular probabilidades para muestras pequeñas y realizar inferencias sobre poblaciones grandes.
MAPA MENTAL ESQUEMA CENTRAL
Soy un subtítulo genial, ideal para dar más contexto sobre el tema que vas a tratar
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El contenido visual es un lenguaje transversal, universal, como la música. Somos capaces de entender imágenes de hace millones de años, incluso de otras culturas. No nos gusta aburrir. No queremos ser repetitivos. Comunicar como siempre aburre y no engancha. Lo hacemos diferente. Hacemos sabotaje al aburrimiento. Creamos lo que al cerebro le gusta consumir porque le estimula.
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Created on October 28, 2025
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¿Por qué son importantes las distribuciones de datos en salud?
Características: es simétrica: la mitad izquierda es un reflejo de la derecha, es asintótica, se acerca al eje horizontal pero nunca lo toca. “la moda, media y mediana son prácticamente iguales, el área bajo la curva representa el 100%
Distribución normal Es la distribución mas utilizada en salud para representar datos de características de poblaciones (comunidades, ciudades, países)
Distribución Chi cuadrada Esta distribución se obtiene al calcular la varianza de múltiples muestras de una población con comportamiento normal. Se enfoca en las varianzas y es sensible cuando la muestra no se normal.
Grados de libertad (“k”) Representan el numero de valores que pueden ser asignados libremente en un estudio. Mientras más grande sea “k”, mas se parece la curva a una distribución normal.
¿Para qué nos sirve? Permite calcular la probabilidad de que un suceso acurra nuevamente. Para esto se necesita conocer la media aritmética (µ), la desviación estándar (σ) y el valor que se desea calcular (x)
¿Para qué sirve? Para calcular probabilidades de ocurrencia de sucesos, especialmente cuando se trabaja con varianzas. Se utiliza en pruebas de hipótesis y para analizar variables cualitativas.
Distribución “t” de student Se utiliza para pequeñas muestras y cuando la varianza poblacional es desconocida. Es útil para comparar medias y desviaciones estándar entre muestras y determinar si las diferencias son estadísticamente significativas.
Distribución binomial Se refiere a la probabilidad de ocurrencia de un evento que solo tiene dos resultados posibles (éxito o fracaso) y donde la probabilidad de éxito es constante en cada ensayo. Ejemplo: (cara o cruz)
¿Para qué sirve en salud? Es útil para inferir comportamientos de salud en comunidades basados en datos históricos, por ejemplo: calcular la probabilidad de que cierto numero de personas en una muestra cumpla con un criterio ejemplo: vivir más de 70 años.
Porque en salud, los eventos (como enfermedades, tratamientos exitosos etc.) a menudo se repiten. Entender como se distribuyen esto eventos nos permite calcular la probabilidad de que ocurran en el futuro. Esto es esencial para tomar decisiones informadas en el ámbito de la salud.
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