Bioestadistica Nota

La BIOESTADISTICA es la Estadística aplicada a las ciencias biológicas. La ESTADISTICA es muy difícil de definir. Esto hace que haya muchas definiciones y que incluso algunos libros la soslayen. Una definición aceptable es :"La Estadística es el estudio científico de datos numéricos referidos a características variables". Un estudio es científico si utiliza métodos rigurosos en su concepción y desarrollo, teniendo como normas básicas la objetividad, el espíritu crítico y la ética. Algunas afirmaciones aparentemente científicas no lo son al no cumplir alguna de estas normas básicas. Es frecuente cuando se tocan temas religiosos, políticos o económicos. Incluso los muy expertos en una materia no están libres de prejuicios y presiones crematísticas. Los datos numéricos son números que expresan medidas (datos métricos) o recuentos de modalidades (datos categóricos). Por característica se entiende una propiedad o condición claramente reconocible en diversos individuos. El individuo es la unidad estadística y puede ser una persona, un animal, una planta, un objeto o una acción. Las características pueden ser constantes o variables. Las constantes no varían, siempre ocurren de la misma forma, como las constantes físicas o la certeza de la muerte en los seres vivos. Siguen el llamado modelo determinista de los fenómenos naturales. Tienen un resultado fijo, que se puede resumir por una fórmula matemática. Al lanzar una bola es posible saber con exactitud la velocidad y la aceleración que va a tener en un determinado momento. Las variables presentan una gama de variaciones (al menos dos) en los diversos individuos, como el sexo o la talla de las personas. Siguen el modelo indeterminista (= probabilístico, casual o estocástico). No tienen un resultado fijo. Hay un conjunto de posibles resultados, conocidos de antemano, de los que sólo se producirá uno. Los factores que influyen en que se produzca ese resultado u otro son múltiples, complejos, incontrolables y en parte desconocidos, de forma que el resultado ocurre de forma aparentemente casual, al azar. El azar no es ciego, tiene sus modelos de comportamiento, predecibles con un margen de variación mediante fórmulas matemáticas, basadas en el cálculo de probabilidades. Son las llamadas distribuciones fundamentales de probabilidad (Distribución normal, de Poisson, binomial, hipergeométrica, etc.). Los fenómenos biológicos siguen uno u otro modelo, que una vez conocido nos permite calcular las probabilidades de que ocurra tal o cual resultado. ¡EL AZAR ES LA SUPREMA LEY DE LOS FENÓMENOS BIOLÓGICOS!. En Estadística sólo interesan las características variables, que habitualmente son denominadas variables, sin más aditamentos.

Estadistica aplicada a la medicina

información y formulas básicas para realizar indices de biodiversidad

Geostadística. En esta mini-revisión se presentan los fundamentos de la geostadística, desde la construcción de un semivariograma hasta la interpolación de puntos en el espacio mediante la técnicas de kriging y cokriging. Mediante la revisión de los principales modelos de semivariogramas utilizados en geostadística, se presentan los parámetros que se pueden extraer del semivariograma, que son los que van a definir la continuidad espacial de la variable de nuestro interés, y los que van a ser utilizados para la interpolación de puntos no muestreados en el espacio. Además se presenta la manera de abarcar un comportamiento anisotrópico de la variable, y la asunción más importante para el uso de técnicas geostadísticas: la estacionariedad. Se discute también la utilización de más de una variable para la descripción y la estimación de valores en el espacio (variograma cruzado y cokriging), y la utilización de técnicas de jacknife para el estudio del efecto que los métodos empleados tienen sobre la interpolación de puntos (validación cruzada). Geostatistics. In this mini-review the fundamentals of geostatistics are described, from the basic approach to the semivariogram to spatial interpolation methods, as kriging and cokriging. The most common mathemathical functions in semivariogram modelling are reviewed, with a description of the parameters extracted from these models which are used to quantify the spatial continuity of a spatial phenomenom and to interpolate values at unsampled points. The different behavior of a variable in different space directions (anisotropy), and the most important assumption in geostatistics (stationarity) are also discussed. In the final part, we explore the use of one or several other variables to improve the knowledge and the interpolation of one spatial phenomenom (cross variogram and cokriging). Finally, cross-validation, a jacknife method to check the model assumptions used in the kriging is discussed. Introducción La heterogeneidad espacial a escala de ecosistema y de paisaje ha sido reconocida desde el comienzo del desarrollo de la ecología. La ecología del paisaje en sí no es más que el reconocimiento explícito de esta heterogeneidad. La fitosociología se desarrolló también con la intención de simplificar, en realidad convertir en unidades discretas, la heterogeneidad espacial observada en las comunidades vegetales. En contraste a la fitosociología, la ecología ha desarrollado una serie de técnicas más encaminadas al reconocimiento de la continuidad en las comunidades vegetales, sin olvidar la existencia de discontinuidades, y de todo ello ha surgido el estudio de los análisis de gradientes, fronteras, ecotonos etc. La necesidad de cuantificar estadísticamente el grado y la escala espacial en que cambian las comunidades vegetales no ha sido prioritario, entre otras cosas porque esta heterogeneidad era percibida visualmente, y por ello era espacialmente predecible. Sin embargo, los geólogos e ingenieros de minas en la segunda mitad del siglo XX se encontraron con la necesidad de desarrollar herramientas estadísticas que cuantificaran el grado y escala de variación espacial de recursos mineros que no podían percibir visualmente, pero cuyo patrón espacial necesitaban conocer para incrementar la eficiencia en la explotación de dichos recursos. Este desarrollo llevó a la creación de la geostadística, que pronto fue utilizada por otras ciencias para cuantificar la heterogeneidad espacial de variables no fácilmente perceptibles. El uso de geostadística en ecología fue introducida por primera vez de forma explícita por Robertson (1987): " Geostatistics in ecology: interpolating with known variance'; aunque fue desarrollada con mayor detalle por Rossi et al., (1992): " Geostatistical tools for modeling and interpreting ecological spatial dependence ". Junto a estos dos trabajos ya clásicos hay también que incluir el trabajo de Legendre y Fortin (1989): " Spatial

Estadística: Estudio que reúne, clasifica y recuenta todos los hechos que tienen una determinada característica en común, para poder llegar a conclusiones a partir de los datos numéricos extraídos.