Bioestadistica

Descripcion

Si hoy día están prácticamente superados los problemas de cálculo y además se han desarrollado numerosos programas y aplicaciones en esta área: ¿por qué todavía se presentan dificultades en la bioestadística, una disciplina esencial para el desarrollo del conocimiento científico? Este manual facilita comprender dónde se encuentran los fallos de metodología que hacen que todavía numerosos estudios no tengan el rigor necesario para garantizar una adecuada transmisión del conocimiento, ya que es necesario no sólo el dominio de los conocimientos matemáticos, sino también el significado de las variables a analizar. Se trata así de un libro básico y de fundamentos, sencillo y claro, esencial para todo aquel lector que quiera conocer el por qué y el cómo de las aplicaciones informáticas que se utilizan en bioestadística. 

José Torres Huertas es licenciado en matemáticas y doctor en medicina y ha desarrollado su labor docente en la Facultad de Medicina de la Universidad Complutense de Madrid.

El libro esta dividido en capítulos, que son:

1. Introducción. Es muy amena y explicativa, terminando con los distintos módulos matemá- ticos. Como en el resto del libro abundan los ejemplos.
2. Estadística descriptiva. Se refiere a las características de las poblaciones sujetas a examen, definiendo los valores centrales y los valores de dispersión haciendo una introducción a los distintos tipos de gráficos.
3. Combinatoria y cálculo de probabilidades. Es el verdadero comienzo de la estadística matemática y enseña lo que es el cálculo de probabilidades.
4. Distribuciones y probabilidades. Habla de lo que son los fenómenos aleatorios y los fenó- menos determinísticos.
5. Población y muestra. Hace referencia a cómo se hacen las distribuciones en el muestreo. Enseña a obtener muestras de un universo de distintas maneras: el sistema aleatorio simple, el estratificado y sistemático, además de cómo se determinan los distintos parámetros y cómo se diseñan los modelos predictivos. Incluye las regresiones, tanto reales como múltiples.
6. Contraste de hipótesis. Define los errores en estadística y enseña a calcular el tamaño de una muestra.
7. Comparación de 2 muestras. Enseña a definir objetivos y a contrastar las hipótesis, a seleccionar muestra y a establecer el nivel de riesgo utilizando los test de contraste.
8. Comparación de varias muestras. Cuando el diseño experimental exige la comparación de mas de 2 muestras es necesaria una comparación simultanea de todas ellas. En este capitulo se explica cómo.
9. Regresión y correlación. Ambos conceptos se definen y se explican las formas de crear curvas de interpolación en los conjuntos de puntos de ambas circunstancias.
10. Resumen y conclusiones. Supone un resumen general del libro que permite acabar de fijar muchos de los conceptos vertidos a lo largo del mismo.