Objetivo de la Clase
Al finalizar la sesión, los estudiantes serán capaces de:
Identificar y aplicar medidas de posición central (media, mediana, moda) en datos de salud.
Interpretar y construir gráficos (dispersión, líneas, burbujas, cajas y bigotes) para analizar relaciones entre variables en contextos médicos y epidemiológicos.
Desarrollar habilidades de análisis crítico y trabajo en equipo al interpretar datos de salud.
Desarrollo
1.5.1. Diagramas de Dispersión
Definición: Gráfico que muestra la relación entre dos variables cuantitativas, útil para identificar patrones o correlaciones (positiva, negativa o nula).
Enlace relacionado:
Ejemplo en salud:
Relación entre índice de masa corporal (IMC) y presión arterial en pacientes con diabetes.
Habilidad blanda:
Pensamiento crítico: Analizar si una correlación implica causalidad.
Actividad con docente:
En grupos, analizar un dataset de pacientes (ej: edad vs. colesterol) y discutir posibles correlaciones.
1.5.2. Gráficas de Líneas
Definición: Representa cambios en una variable cuantitativa a lo largo del tiempo o bajo diferentes condiciones.
Enlace relacionado:
Ejemplo en salud:
Tendencia de casos de influenza en un hospital durante 12 meses.
Habilidad blanda:
Comunicación efectiva: Explicar tendencias a un equipo médico.
Actividad con docente:
Graficar datos de contagios COVID-19 por mes y proponer intervenciones basadas en picos.
1.5.3. Diagramas de Burbujas
Definición: Extensión del diagrama de dispersión que incluye una tercera variable mediante el tamaño de las burbujas.
Ejemplo en salud:
Relación entre gasto en salud (eje X), esperanza de vida (eje Y) y población (tamaño de burbuja) por país.
Habilidad blanda:
Trabajo en equipo: Diseñar una visualización conjunta con datos reales.
Actividad con docente:
Usar datos de mortalidad infantil, PIB y acceso a agua potable para crear un diagrama en Excel/Tableau.
1.5.4. Gráficos de Cajas y Bigotes Comparativos
Definición: Muestra la distribución (mediana, quartiles, outliers) de dos o más grupos para compararlos.
Ejemplo en salud:
Comparar niveles de glucosa en sangre en pacientes con dieta A vs. dieta B.
Habilidad blanda:
Toma de decisiones: Elegir la mejor intervención según distribuciones.
Actividad con docente:
Analizar boxplots de tiempos de espera en urgencias de dos hospitales y proponer mejoras.
Cierre
Actividad Práctica Experimental
Título: "Análisis de Datos de Pandemia"
Consigna: Usar datos reales de la OMS (ej: COVID-19) para crear:
Un diagrama de dispersión (casos vs. muertes).
Un gráfico de líneas (evolución semanal).
Un boxplot comparando mortalidad por grupos de edad.
Herramientas: Excel, R o Python (opcional).
Actividad Autónoma
Investigar un artículo científico que use estos gráficos y resumir su metodología en 1 párrafo.
Cuestionario (Formato .GIFT para Moodle)
// Medidas de Posición Central
::¿Cuál es la medida de posición central menos afectada por valores extremos?::{
=Mediana
~Media
~Moda
~Desviación estándar
}
// Diagramas de Dispersión
::Un diagrama de dispersión muestra::{
=La relación entre dos variables cuantitativas
~La frecuencia de datos categóricos
~La distribución normal de una variable
~El porcentaje de cada categoría
}
// Gráficas de Líneas
::¿Qué tipo de gráfico es ideal para mostrar tendencias temporales?::{
=Gráfica de líneas
~Diagrama de barras
~Histograma
~Gráfico de pastel
}
// Diagramas de Burbujas
::En un diagrama de burbujas, el tamaño de la burbuja representa::{
=Una tercera variable cuantitativa
~El error estándar
~La media aritmética
~Un valor categórico
}
// Boxplots
::En un gráfico de cajas, la línea dentro de la caja representa::{
=La mediana
~La media
~El valor mínimo
~El rango intercuartílico
}