Estadística y bioestadística.

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Cuando más precisa sea la medición, más información nos suministra sobre la variable, y por ende, sobre la unidad experimental.

Los diferentes grados de precisión o de contenido informativo de una medición se suelen caracterizar como escalas de medición. Se acostumbra a clasificarlas en cuatro tipos generales:

- Escala nominal: Escala de medición más baja, consiste en nombrar o clasificar varias categorías mutuamente exclusivas y colectivamente exhaustivas. Es decir, los valores solo se pueden clasificar en clases o categorías. También se les puede asignar número a las observaciones esto con el fin de identificarlas.

- Escala ordinal: Los datos se pueden clasificar en categorías que se pueden ordenar en jerarquías o ser ordenados de forma creciente o decreciente. Las variables en esta escala son las discretas y las continuas. O bien, siempre que las observaciones no son solo diferentes de categoría a categoría, sino que pueden clasificarse por rango de acuerdo con algún criterio.

- Escala de intervalos: No solo es posible ordenar las mediciones, sino que también se conoce la distancia o diferencia entre los valores cualesquiera dentro de un intervalo.

- Escala de razón: Se conservan todas las propiedades de los casos anteriores, pero además se añade la existencia de un valor cero reales que representa la ausencia de las características que se evalúa.

- Escalas nominal y ordinaria: se llaman escalas no métricas

- Escalas de intervalos y de razón: se denominan escalas métricas

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Etapas de una investigación estadística.

Para que la estadística pueda usarse de manera efectiva, debemos seguir los siguientes pasos (Kreyszig, 1987) dentro de una investigación.

- Formulación del problema: Formular claramente el objetivo del experimento y de la población pertinente.

- Diseño del experimento: Determinar el tamaño de la muestra y tipo de datos adecuados al problema.

- Experimentación o colección de datos: Esto debe sujetarse a reglas estrictas. Se utilizan pruebas de laboratorio, encuestas, colectas de campo, etc.

- Tabulación y descripción de los resultados: Los datos de organizan y se presentan adecuadamente (tablas, graficas, diagramas, etc.). Se calculan medidas para el tamaño promedio y la separación o dispersión de las características estudiadas.

- Inferencia estadística y formulación de la respuesta: Obtenemos conclusiones a partir de la muestra, acerca de la población correspondiente. Tomamos una decisión y formulamos la respuesta a nuestro problema incorporando alguna medida de la bondad o confiabilidad de la inferencia.

Un error frecuente es omitir los pasos 1 y 2. Estas omisiones pueden conducir a que el investigador seleccione la muestra de una población que no le interesa o podría planear la recolección de dato de una manera que parezca intuitivamente razonable, pero que sea deficiente desde el punto de vista estadístico. Los datos resultantes podrían contener poca información, la muestra podría no ser representativa de la población de interés.