Seminario 4: exposición del trabajo

Este es nuestro último seminario en el que tuvimos que exponer el trabajo de investigación que estuvimos desarrollando en estos últimos meses. Así que a pesar de que me da mucha vergüenza exponer, lo hice lo mejor que pude y la verdad, estoy muy contenta como nos fue, a pesar de corregir errores a última hora. Espero que la próxima vez que hagamos un trabajo evitamos los errores producidos en éste. Ahh ya queda poco para los exámenes.

Seminario 3: Por fin descubrimos porque se intoxicaron

En este seminario cada uno analizó uno de los parámetros (en este caso fue comida) para ver cual había sido el que había producido diarreas (hay que decir que raritos son los americanos con las comidas) y el resultado fue: el helado de vainilla. Este es nuestro último seminario antes de presentar... que nervios..

Seminario 2: Trabajando con epi info

En el seminario estuvimos haciendo cosillas con epi info, estuvimos recodificando variables (cosa que nos resultó muy útil después para la realización del trabajo), también aprendimos a estratificar por sexos y a la formación de gráficas: un gráfico de sectores para la variable sexo y un histograma para la variable grupo-edad.

Seminario 1: Conocemos a Epi info

En este seminario, dedicamos la mayoría del tiempo a descargar epi info y, para mayor facilidad a la hora de usarlo, le vamos a meter un parche en español.

¿Cómo meter el parche?

Pues la verdad es que es muy fácil, después de meterte en la carpeta de epi info solo tienes que localizar la carpeta TrasnEXE y pegar el parche. Cuando ya estés en epi info solo tienes que meterte en SETTING y dar a CHOOSE LANGUAGE, elegir español y ya está.

En este seminario también aprendimos a crear vistas con epi info y, de hecho, realizamos una encuesta con la que trabajaremos el resto de los seminarios.

Test de student

El test de student, como vimos en la entrada anterior, se utiliza cuando la variable predictora es cualitativa dicotómica y cuando la variable resultado es cuantitativa continua.

Primero, para calcular el grado de libertad necesitamos seguir la siguiente fórmula:

 Y para calcular la T de student:

·         Después de calcular la T de student, mediante el grado de libertad y el resultado de la T podemos ver en una tabla t de student su significación estadística.

Tema 10 Hipótesis estadística: test de hipótesis

En esta entrada del blog vamos a hablar de los test de hipótesis que sirven para controlar los errores aleatorios a parte de servir para los cálculos de intervalo de confianza.

Con los test de hipótesis seguimos unos pasos:

1. Establecemos una hipótesis
2. Realizamos la recogida de datos
3. Analizamos la coherencia entre la hipótesis y los datos obtenidos

Para que entendáis mejor cuando utilizar cada test os dejo el siguiente cuadro, que me parece que es muy explicativo.

He de añadir que el test de chi cuadrado también sirve para variables cualitativas que no sean dicotómicas.

Aunque todos sean importantes, yo solo os voy a explicar el test de chi cuadrado y el test de student.

Test de chi cuadrado

·         Para comparar variables cualitativas (dependiente e independiente)

·         Los grados de libertad, dado una tabla de contingencia, es el número de filas menos 1 por columnas menos 1.

·         Razonamiento a seguir: suponemos la hipótesis cierta y estudiamos cómo es de probable que siendo iguales los dos grupos a comparar se obtengan resultados como los obtenidos o haber encontrado diferencias más grandes por grupos. 

Para poder realizar el test de chi cuadrado:

    1. Vamos a realizar una tabla de valores observados

    2. Realizaremos una tabla de valores esperados

    

    ¿ Cómo calcular chi cuadrado?

   Pues vamos a seguir la siguiente fórmula: 

   Donde O son los valores observados y E los valores esperados.

  Tras obtener el valor de chi cuadrado vamos a calcular el grado de calcular como dijimos anteriormente y vamos a ver si es estadisticamente estadístico respecto una tabla de valores de chi cuadrado.

Tamaño muestral
Va depender de factores como:

1. El error estándar
2. Varianza de población
3. El tamaño de la población de estudio

Cálculo del tamaño muestral

Se va a realizar mediante la siguiente fórmula: n= z²x s²/ e²