Al finalizar esta unidad, los estudiantes podrán:
Comprender el concepto y aplicación de la bioestadística en investigación médica
Clasificar diferentes tipos de variables estadísticas
Distinguir entre población y muestra en estudios científicos
Identificar y aplicar las escalas de medición adecuadas
Desarrollo de Contenidos
1.2.1. Definición de Bioestadística
a. Definición:
La bioestadística es la disciplina que aplica métodos estadísticos para:
Recopilar, organizar y analizar datos biológicos y médicos
Interpretar resultados en contextos de salud
Apoyar la toma de decisiones clínicas y de salud pública
b. Ejemplo práctico:
Análisis de la efectividad de una nueva vacuna comparando grupos de tratamiento y placebo
Estudio de factores de riesgo para enfermedades cardiovasculares
c. Habilidades desarrolladas:
Pensamiento analítico
Interpretación crítica de datos
Comunicación de hallazgos científicos
d. Actividad docente:
Análisis grupal de un artículo científico reciente que utilice métodos bioestadísticos
Discusión: "¿Cómo influyen los datos estadísticos en las decisiones de salud pública?"
e. Recursos recomendados:
1.2.2. Tipos de Variables
a. Definición y clasificación:
| Tipo | Características | Subcategorías |
|---|---|---|
| Cualitativas | Describen atributos o categorías | Nominales (sin orden) |
| Ordinales (con jerarquía) | ||
| Cuantitativas | Representan cantidades numéricas | Discretas (valores enteros) |
| Continuas (cualquier valor) |
b. Ejemplos ilustrativos:
Nominal: Tipo de sangre (A, B, AB, O)
Ordinal: Estadio de cáncer (I, II, III, IV)
Discreta: Número de consultas médicas anuales
Continua: Nivel de colesterol en sangre (mg/dL)
c. Habilidades desarrolladas:
Clasificación sistemática
Atención al detalle
Organización de datos
d. Actividad docente:
Taller práctico: Clasificación de variables en estudios clínicos reales
Juego de roles: Diseñar una ficha de recolección de datos
e. Recursos recomendados:
1.2.3. Población y Muestra
a. Definición conceptual:
Población: Conjunto completo de individuos o elementos de interés
Muestra: Subconjunto representativo seleccionado para estudio
Muestreo: Proceso de selección que garantiza representatividad
b. Ejemplo aplicado:
Población: Todos los adultos mayores de 65 años en un país
Muestra: 1,000 adultos seleccionados aleatoriamente de 10 hospitales
c. Habilidades desarrolladas:
Diseño de estrategias de muestreo
Evaluación crítica de estudios
Planificación de investigación
d. Actividad docente:
Caso práctico: "Cómo seleccionar una muestra para estudiar diabetes en adolescentes"
Debate: Ventajas y limitaciones de diferentes métodos de muestreo
e. Recursos recomendados:
1.2.4. Escalas de Medición
a. Definición comparativa:
| Escala | Propiedades | Operaciones válidas | Ejemplo clínico |
|---|---|---|---|
| Nominal | Clasificación sin orden | =, ≠ | Grupo sanguíneo |
| Ordinal | Jerarquía sin distancias fijas | >, < | Escala de dolor |
| Intervalo | Distancias iguales, cero arbitrario | +, - | Temperatura (°C) |
| Razón | Cero absoluto y proporciones | ×, ÷ | Peso (kg) |
b. Ejemplos contextualizados:
Ordinal: Estadio de Alzheimer (leve, moderado, severo)
Razón: Dosis de medicamento (mg/kg de peso corporal)
c. Habilidades desarrolladas:
Selección adecuada de escalas
Diseño de instrumentos de medición
Análisis de datos apropiado
d. Actividad docente:
Taller: Diseñar preguntas para encuestas usando diferentes escalas
Análisis crítico: Evaluar escalas usadas en artículos científicos
e. Recursos recomendados:
Cierre de la Unidad
Actividad Experimental (Presencial)
"Investigación en el Aula":
Recolectar datos de presión arterial y hábitos de ejercicio
Clasificar las variables recolectadas
Determinar escalas de medición utilizadas
Analizar posibles sesgos en el muestreo
Actividad Autónoma
Proyecto individual: Seleccionar un estudio publicado y realizar:
Identificación de variables
Análisis de población y muestra
Evaluación de escalas de medición
Presentación breve de hallazgos
Evaluación: Cuestionario Moodle (.GIFT)
// P1: Concepto básico
::La bioestadística es importante en investigación médica porque::
{
= Permite analizar datos para tomar decisiones basadas en evidencia
~ Reemplaza completamente el criterio médico
~ Solo sirve para crear gráficos estadísticos
~ Es útil exclusivamente en laboratorios
}
// P2: Variables cualitativas
::"Tipo de tratamiento recibido (quirúrgico, farmacológico, radioterapia)" es un ejemplo de variable::
{
= Cualitativa nominal
~ Cualitativa ordinal
~ Cuantitativa discreta
~ Cuantitativa continua
}
// P3: Muestreo
::Una muestra representativa debe::
{
= Reflejar las características principales de la población
~ Ser siempre exactamente el 10% de la población
~ Incluir solo casos fáciles de estudiar
~ Ser seleccionada sin ningún método específico
}
// P4: Escalas de medición
::¿Qué escala permite realizar operaciones matemáticas de multiplicación y división?::
{
= Razón
~ Nominal
~ Ordinal
~ Intervalo
}
// P5: Variables cuantitativas
::"Número de días de hospitalización" es una variable::
{
= Cuantitativa discreta
~ Cuantitativa continua
~ Cualitativa nominal
~ Cualitativa ordinal
}