1. 🎯 Objetivo general de la clase
Desarrollar en los estudiantes la capacidad de comprender, calcular, interpretar y aplicar medidas de posición y conceptos de probabilidad en contextos relacionados con el análisis de datos de salud, utilizando herramientas estadísticas para una mejor toma de decisiones.
2. 🧠 Desarrollo de los contenidos
🔹 2.4.1 Cuartiles
¿Qué es?
Los cuartiles dividen un conjunto de datos ordenados en cuatro partes iguales, cada una con el 25% de las observaciones. El Q1 representa el 25%, el Q2 (la mediana) el 50% y el Q3 el 75%.
Ejemplo en salud:
En un estudio de pacientes con hipertensión, si se ordenan las presiones arteriales sistólicas de menor a mayor, el Q1 puede indicar el valor por debajo del cual se encuentra el 25% de los pacientes con menores niveles.
🔹 2.4.2 Deciles y Percentiles
¿Qué es?
Los deciles dividen los datos en 10 partes iguales (D1, D2, ..., D9), y los percentiles en 100 (P1, P2, ..., P99). Se usan para posicionar un dato en relación al resto.
Ejemplo en salud:
El percentil 90 del peso infantil indica que el 90% de los niños pesa menos que ese valor, lo cual ayuda a identificar obesidad o desnutrición.
🔹 2.4.3 Rango Intercuartílico (RIC)
¿Qué es?
El RIC es una medida de dispersión que representa la diferencia entre el tercer cuartil y el primero (RIC = Q3 - Q1), mostrando el rango donde se concentra el 50% central de los datos.
Ejemplo en salud:
En un análisis de glucosa en sangre, un RIC pequeño indicaría que la mayoría de los valores están concentrados y hay poca variabilidad entre pacientes.
🔹 2.4.4 Aplicaciones de medidas de posición
¿Qué es?
Permiten comparar distribuciones y detectar situaciones anormales o valores extremos, además de facilitar la toma de decisiones clínicas o epidemiológicas.
Ejemplo en salud:
Comparar percentiles de colesterol entre pacientes antes y después de un tratamiento para ver su efectividad.
🔹 2.4.5 Concepto de probabilidad
¿Qué es?
Es la medida numérica de la posibilidad de que ocurra un evento. Puede interpretarse desde la perspectiva clásica (teórica), frecuencial (experimental) o subjetiva (basada en creencias o experiencia).
Ejemplo en salud:
Probabilidad clásica: 1 de cada 4 pacientes presenta reacción alérgica a un medicamento.
🔹 2.4.6 Espacio muestral y eventos
¿Qué es?
El espacio muestral es el conjunto de todos los resultados posibles de un experimento, y un evento es un subconjunto de estos resultados.
Ejemplo en salud:
Al estudiar tipos de sangre, el espacio muestral es {A, B, AB, O}. Un evento podría ser "tener sangre tipo A o B".
🔹 2.4.7 Reglas de probabilidad
¿Qué es?
Son principios matemáticos para calcular probabilidades combinadas:
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Adición: para eventos mutuamente excluyentes.
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Multiplicación: para eventos independientes.
Ejemplo en salud:
Probabilidad de que un paciente sea fumador y tenga sobrepeso si ambos eventos son independientes.
🔹 2.4.8 Teorema de Bayes
¿Qué es?
Permite actualizar una probabilidad inicial (a priori) cuando se obtiene nueva información.
Ejemplo en salud:
Si un test da positivo, el teorema de Bayes permite calcular la probabilidad real de que el paciente tenga la enfermedad, considerando la sensibilidad y especificidad del test.
3. 🤝 Habilidades blandas a desarrollar
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Pensamiento lógico: aplicar reglas estadísticas con razonamiento estructurado.
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Toma de decisiones basada en datos.
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Comunicación de resultados con claridad.
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Trabajo colaborativo: resolución de problemas en grupo.
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Ética en la interpretación de datos.
4. 📚 Actividades de aprendizaje con el docente
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Cálculo guiado en clase: Cuartiles, percentiles y rango intercuartílico con datos reales de salud.
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Resolución de problemas: Aplicación del Teorema de Bayes en un test diagnóstico.
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Juego de probabilidad: Simular eventos con dados/cartas para ilustrar espacios muestrales y reglas de probabilidad.
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Discusión en grupo: ¿Cuándo un valor atípico puede tener importancia clínica?
5. 🔬 Cierre
Actividad práctica experimental
Título: "Análisis de presión arterial en adolescentes"
Descripción:
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Entregar un conjunto de datos reales o simulados de presión arterial.
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Calcular cuartiles, percentiles, rango intercuartílico.
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Identificar pacientes con valores atípicos.
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Calcular la probabilidad de que un adolescente supere cierto valor límite.
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Aplicar el teorema de Bayes si se incluye un test diagnóstico.
Presentación de resultados en Excel o Epi Info.
Actividad autónoma
Título: "Medidas de posición y probabilidad en salud pública"
Instrucciones:
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Buscar un artículo científico o informe estadístico de salud.
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Identificar al menos dos medidas de posición utilizadas (percentil, cuartil, etc.).
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Explicar cómo se interpreta esa medida y qué decisión respalda.
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Enviar un reporte breve (1 página) con el análisis.
6. 📝 Cuestionario en formato GIFT para Moodle
gift//Pregunta 1 ::Definición de cuartil:: ¿Qué indica el tercer cuartil (Q3) en un conjunto de datos? { ~a) El valor más frecuente ~b) La media de todos los valores = c) El valor por debajo del cual se encuentra el 75% de los datos ~d) El valor mínimo del conjunto } //Pregunta 2 ::Uso de percentiles:: ¿Para qué se utilizan comúnmente los percentiles en salud? { ~a) Para medir la tasa de mortalidad = b) Para comparar un valor individual con el resto de la población ~c) Para determinar la desviación estándar ~d) Para hallar el valor más común } //Pregunta 3 ::Reglas de probabilidad:: ¿Cuándo se usa la regla de adición en probabilidad? { = a) Cuando los eventos son mutuamente excluyentes ~b) Cuando los eventos son independientes ~c) Para calcular valores extremos ~d) Cuando el espacio muestral es infinito } //Pregunta 4 ::Teorema de Bayes:: ¿Qué permite hacer el teorema de Bayes? { ~a) Eliminar valores atípicos ~b) Dividir los datos en cuartiles = c) Actualizar la probabilidad de un evento con nueva información ~d) Calcular la media de una muestra } //Pregunta 5 ::Rango Intercuartílico:: ¿Qué representa el rango intercuartílico (RIC)? { ~a) La suma de los valores extremos = b) La diferencia entre el tercer y primer cuartil ~c) El número total de observaciones ~d) El promedio entre Q1 y Q3 }