viernes, 29 de mayo de 2015

¡¡SE ACERCA EL EXAMEN!!

Llegado a este punto, clases teóricas, seminarios, tutorías acabadas, nuestro trabajo de investigación entregado y expuesto… llego la hora de hacer la reflexión final en este blog.

Primero de todo, llego la hora de prepararnos el examen; bueno este examen yo por lo menos llevo ya tiempo preparándolo. Espero que me salga genial ya que me he esforzado muchísimo en entender los problemas. Me ha costado muchas horas de estudio entender todo ya que a mi esta parte no es que se me diera muy bien.  Espero que en mi caso y, en el de todos mis compañeros, se cumpla la famosa de “Todo esfuerzo tiene su recompensa”

Respecto al trabajo de investigación, me he sentido muy orgullosa con mi trabajo ya que me parece que para ser de las primeras veces que investigamos, nos ha salido un trabajo bastante bueno. Bajo mi punto de vista, con este trabajo hemos sacado mucho provecho de la asignatura. En él, hemos puesto en práctica todos los conocimientos que hemos adquiridos con la asignatura sumándole el gran esfuerzo que hemos realizado. Pero me llenó de satisfacción, cuando el profesor de seminario nos felicito por haber realizado un buen trabajo.

En cuanto a la asignatura, pienso que la hemos tenido que dar muy rápido ya que incluso nos ha faltado tiempo para terminar el temario y lo hemos tenido que dejar a la mitad.  A pesar de no haberlo dado entero, espero que algunas de estas cosas me sirvan de provecho en un futuro.

Animo a todo el mundo a que investiguen alguna vez, es interesante y a veces puede tener resultados que ni tú mismo te esperabas.


Para concluir mi blog, me gustaría desearles toda la suerte del mundo a todos mis compañeros para todos los exámenes que vienen y sobretodo, espero que tengamos todos buenos resultados en esta asignatura.



UNA FOTO MOTIVADORA PARA TODO EL MUNDO



TEMA 10: HIPÓTESIS ESTADÍSTICA. TEST DE HIPÓTESIS ERRORES DE HIPÓTESIS

El tema 10 es el ultimo de la asignatura. Al ser el último tema, como suele pasar muchas veces, no ha sido posible terminarlo entero, por lo que parte del tema 10 no entrara en el examen ya que no lo hemos dado.

Este tema va sobre la hipótesis estadística y los test de hipótesis. Se centra en controlar los posibles errores aleatorios. Comenzamos explicando que era el constaste de hipótesis, en este establecemos a priori una hipótesis cerca del valor del parámetro, realizamos una recogida de datos y analizamos la coherencia entre la hipótesis previa y los datos obtenidos. Estos contrastes son herramientas estadísticas para responder a preguntas de investigación: permite cuantificar la compatibilidad entre una hipótesis previamente establecida y los resultados obtenidos. 

Sean cuales sean los deseos de los investigadores, el test siempre va a contrastar la hipótesis nula.

Por otro lado, pasamos a explicar los errores de hipótesis; distinguimos varios tipos de errores:

- Error tipo 1 o alfa: se produce cuando rechazamos la hipótesis nula y esta es verdadera.
- Error tipo 2 o beta: se produce cuando la hipotesis nula es falsa y nosotras la aceptamos. 

Cuando rechazamos la hipotesis nula y esta es falsa, tendriamos un No error (1- beta) en cambio, si aceptamos la hipotesis y es verdadera; nos encontrariamos un No error (1- alfa)

Una vez explicado todo, pasamos a la parte más importante del tema, los test de hipótesis. Existen dos: 

- Test Chi cuadrado: sirve para comparar variables cualitativas (dependientes o independientes)
- Test de Student: por motivos de tiempo, esta no la dio pero es importante que sepamos de su existencia. 

Voy a pasar a explicar el Test de Chi-cuadrado ya que es el único test de hipótesis que hemos aprendido a hacer en esta asignatura. 

Para averiguarla, se utiliza una formula: 



  • Respecto a la formula:
    • o: número de datos observados 
    • e: número de datos esperados

Una vez aplicada esta fórmula, obtenemos un número que seria Chi cuadrado. Entonces pasaríamos a ver el grado de libertad que tienen; esto es (nº filas-1)x(nº columnas-1). Obtenemos el valor teórico mirándolo en una tabla que en el examen el profesor nos facilitara y analizamos los valores para saber si debemos aceptar o rechazar la hipótesis nula.

Para concluir, este tema no ha sido complicado. Comencé con un poco de dificultad hasta que me explicaron con un ejemplo como se realizaba chi cuadrado y ya con practica de muchos ejercicios obtenidos del campus y de paginas web, conseguí entenderlo perfectamente. 

miércoles, 27 de mayo de 2015

TEMA 9: ESTADÍSTICA INFERENCIAL: MUESTREO Y ESTIMACIÓN (PARTE 2)

Tras mi reflexión y explicación en mi entrada anterior, hemos pasado a clasificar los tipos de muestreos que existen.  Este puede ser:
Probabilístico: Esto es cuando todos los sujetos de la población tienen una probabilidad distinta de cero en la selección de la muestra (Aleatorio simple, aleatorio sistemático, estratificado, conglomerados)
- No probabilistico: Existe la probabilidad de que algunas personas no tenga probabilidad o que se desconozca, de ser seleccionado en la muestra. (Accidental, por cuotas)

Para finalizar, explicamos que es el tamaño de la muestra, este depende del error estándar; la mínima diferencia entre los grupos de comparación que se considera importante; la variabilidad de la variable a estudiar y, por ultimo, el tamaño de la población de estudio. 

Para el calculo del tamaño se utiliza la siguiente formula:



Una vez realizada esta formula nos puede surgir un problema, que el tamaño de la muestra sea más grande que la muestra total, entonces habría que aplicar otra formula:

n' = n/1 + (n/N)


Para concluir, me gustaría decir que esto lo estoy entendiendo gracias a las explicaciones de Manuel Pabon en tutorias.  

TEMA 9: ESTADISTICA INFERENCIAL: MUESTREO Y ESTIMACIÓN

En este tema 9 hemos dado la estadística interferencial; muestreo y estimación.  A medida que vamos avanzando el temario, cada vez los temas son más complejos.  Este por ejemplo, es complejo ya que tiene muchas formulas que hemos tenido que aprender. A esto se le suma el agobio que tenemos con los trabajos y todo y el poco tiempo que queda para el examen; esto no permite al profesor llevar un ritmo más pausado para la explicación del tema.

También, es muy importante que a la hora de este tema llevemos los conceptos anteriores al día ya que todo está relacionado y si no sabemos lo anterior, nos va a resultar mucho más complicado.

Para comenzar el tema, tuvimos que explicar una serie de conceptos:
 Llamamos población de estudio: conjunto de pacientes sobre los que queremos estudiar algo.
- Como es imposible coger a toda la población, es necesario coger a un grupo de individuos concretos que participen en la muestra; a esto se le llama muestra
- Definimos también, tamaño muestral: número de individuos de la muestra.Por otro lado, al conjunto de procedimientos estadísticos que permiten pasar de lo particular a lo general, se le denomina inferencia estadística.
- A los procedimientos utilizados para reflejar las características de la población, se les llama técnica de muestreo.
- Con eso podemos comprender que, cuando hacemos el estudio sobre algo, pretendemos extrapolarlo a las poblaciones de estudio similares y es en eso pues que consiste la estadística inferencial

Una vez explicado todos los conceptos, nos dijo que a partir del cálculo de éstas, podemos determinar:
- Error estándar: Medida que trata de capta la variabilidad de los valores del estimador.
o   Calculo del error estándar: Este depende de cada estimador:  puede ser:
§  Error estándar para una media

§  Error estándar para una proporción



- Teorema central del límite: Para estimadores que pueden ser expresados como suma de los valores muestrales.
- Intervalos de confianza: Es un medio para conocer el parámetro en una población midiendo el error que tiene que ver con el azar. Mientras mayor sea la confianza que queramos otorgar al intervalo, este sera más amplio, es decir, el extremo inferior y el superior estarán mas distanciados y, por lo tanto, el intervalo será menos preciso. 

Esta fórmula sirve para averiguar el intervalo de confianza cuando nos dan la media, en cambio, cuando no nos la dan, tenemos que tirar de otra formula que seria la del porcentaje:



Dentro de esta parte el profesor hizo mayor hincapié fue en el intervalo de confianza y el error estándar. Para ello, el profesor realizó junto con nosotros una serie de problemas que espero que si en el examen pone alguna pregunta de intervalo de confianza o error estándar sea similar a estos.

 Para mi este tema sinceramente ha sido muy difícil de entender, he necesitado la ayuda de tutorias para comprenderlo más o menos, por ello, espero que el profesor con este tipo de problemas se porte bien ya que estoy intentando sacar lo máximo de mi para conseguir aprobar esta asignatura, que bajo mi punto de vista, es complicada.



lunes, 25 de mayo de 2015

SEMINARIOS ESTADÍSTICA Y TICS: ULTIMO SEMINARIO

Este seminario tuvo lugar el día 25 de Mayo. Este era el ultimo seminario de la asignatura donde expusimos los trabajos de investigación que habíamos realizado a lo largo del cuatrimestre. Mi grupo de seminario hemos tenido muy mala suerte ya que hemos tenido que realizar este trabajo en prácticamente en un fin de semana y preparárnoslo entre el día anterior al seminario y el mismo día. Como nos dijo el profesor en el anterior seminario era muy importante la exposición por lo que nos la preparamos lo mejor posible. Mi trabajo, como comente anteriormente en una entrada, iba sobre Educación Sexual en jóvenes. 



El seminario comenzó con el sorteo de las que les tocaba exponer los trabajos y el orden de grupos que exponían. Mi grupo les tocó en el segundo puesto y expusimos mi compañera Ana Sánchez y yo. 

Al principio de la exposición me sentía muy nerviosa ya que para mi esto de hablar en publico no se me da muy bien, por lo que me sentía insegura y nerviosa pero a medida que fue desarrollándose la exposición me tranquilice un poquito. 


Bajo mi punto de vista, realizamos una buena exposición ya que comparada con la primera exposición de esta asignatura hemos mejorado bastante. 

En cuanto a mi experiencia, he estado mucho mejor que otras veces ya que a pesar de ser una persona nerviosa no me he puesto tan nerviosa como yo pensaba. Creo que poco a poco, trabajando las exposiciones voy a conseguir ir perdiendo ese nerviosismo y a realizar mejores exposiciones. 

Respecto a los otros grupos me ha parecido que también han realizado buenos trabajos de investigación ya que al igual que nosotras, se han involucrado con el trabajo tratando de hacerlo mejor posible.
Con la foto que adjunto a continuación me gustaría darle la enhorabuena a mis compañeros por el buen trabajo realizado

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domingo, 24 de mayo de 2015

TEMA 8: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, POSICIÓN Y DISPERSIÓN

El tema 8 comenzó realmente en el seminario numero 3, ya que el profesor Manuel Pabón nos explicó en este seminario unas pinceladas sobre lo que íbamos a dar en el tema. En este, hemos trabajado las diferentes formas de medidas estadística.
En primer lugar, empezamos a hablar sobre las medidas de tendencia central; estos nos dan idea de la magnitud o tamaño de los datos. Entre estas destacamos:
  • La media, esta es la suma de todos los valores de la variable (x) entre el total de observaciones (n), La formula seria para averiguarla seria:

X =∑x / n

Para que se comprenda mejor, voy a poner un ejemplo:
Tenemos 8 sujetos con edades comprendidas: 14-17-18-11-20-19-18-18
La media entre estos sujetos sería x= (14+17+18+11+20+19+18+18) = 16,875 años
También existe una media ponderada. Esto es la media pero de los datos agrupados en intervalos.

X =∑(mcfi)/ n

La mc es la marca de clase. Esta se obtiene mediante la suma de los extremos dividido entre dos si ese es el número de extremos, es decir, la media entre los extremos del intervalo.
La fi es la frecuencia absoluta.
  • Después esta la mediana que es el valor de la observación que deja el 50% de las observaciones menores y el otro 50% mayores. Se sitúa en medio del porcentaje. Dependiendo si el número de observaciones es par o impar se utiliza una formula para averiguarlo. Si es impar; utilizamos (n/2)+1 y en cambio, si es par; utilizamos (n/2) y (n/2)+1
Os muestro un ejemplo para que os resulte más fácil de entender: preguntamos la edad que tenían 7 niños de una escuela y obtenemos los siguientes datos: 5, 6, 9, 10, 12, 13, 15 años. En el ejemplo puesto, la media es 10 ya que dejamos 3 valores a la izquierda y otros 3 a la derecha.
  • El ultimo concepto de medidas centrales es la moda que es el valor que se expresa con mayor frecuencia; el que más se repite. Se puede calcular para cualquier tipo de variable.
Si los datos están agrupados, se habla de clase modal o de intervalo modal y corresponde al intervalo en el que el cociente entre la frecuencia relativa y la amplitud es mayor.

Esta parte del tema para mi no me resulto nada difícil ya que desde que somos chicos en matemáticas del instituto o colegio hemos hecho este tipo de medidas.

Después, el tema continua con las medidas de posición; estas son los cuantiles. Solo se pueden utilizar para variables cuantitativas. Puede ser de varios tipos según cuantas veces se divida la muestra y los más usados son:
  • Percentiles: Se divide en 100 partes
  • Deciles: Se divide en 10 partes.
  • Cuartiles: Se divide en 4 partes.
Una vez explicada las medidas de tendencia central y las de posición, pasamos a las que pienso yo que son más importantes ya que es la que nos proporciona mayor información que las otras dos. Esta nos da la información sobre la heterogenidad de las muestras. En estas destacamos:

    • Rango; nos muestra el tamaño de la muestra; es la diferencia entre el mayor y el menor valor.
          •    /xn-x1/

                 
                 
                 
    • Desviación media; es la media aritmética de las distancias de cada observador con respecto a la media de la muestra.
        •    dm=∑|xix¯| / n
       
       
    • Desviación típica (S); cuantifica el error que cometemos si representamos una muestra unicamente por su media. La desviación típica más utilizada es +2S y -2S.



    • Varianza; es el cuadrado de la desviación típica.


    • Recorrido intercuartílico, es la diferencia entre el tercer cuartil y el primero. 
                          /Q3- Q1/       
    • Coeficiente de variación: relaciona la variación tipica con la media. Tiene que adoptar valores de 0 a 1. Luego podemos pasarlo a porcentaje.  
              c.v= s/x
Esta parte ya se comenzó a complicar ya que fuimos metiendo conceptos que no habíamos dado anteriormente.

Posteriormente, pasamos al tema de las distribuciones normales. Estas son aquellas distribuciones que tienen forma acampanada y son simetricas respecto a los valores de posición central (media, la moda y la mediana coinciden) . A este tipo de curvas se les llama campana de Gauss.



Esta distribución sigue unos principios básicos; 68 % presenta una desviación de +/- 1, si es 95 % +/-2 y 99% +/-3.
 
Para finalizar este tema, hemos aprendido las asimetrias y curtosis.
Respecto a las asimetrías, pueden ser los siguientes resultados:
    • Si g1= 0, la distribución es simétrica, ya que existe la misma concentración de valores a la derecha que a la izquierda.
    • Si g1>0, distribución asimétrica positiva, existe mayor concentración de valores a la derecha que a la izquierda.
    • Si g1<0, distribución asimétrica negativa, existe mayor concentración de valores a la izquierda que a la derecha.

En cuanto a las curtosis, que sirve para medir el grado de concentración de los valores que toma en torno a su media.


Podemos encontrar tres tipos de distribuciones:
    • g2=0, distribución mesocúrtica.
    • g2>0, distribución leptocúrtica.
    • g2<0, distribución platicúrtica.
 
 
 
Para concluir, me parece que este tema está resultando más complicado ya que comprende lo que es realmente estadística. No obstante, me parece que el tema es muy importante para la realización de mi trabajo de investigación de la asignatura y todos los proyectos que quiera llevar a cabo en el futuro.   

viernes, 22 de mayo de 2015

SEMINARIOS ESTADÍSTICA Y TICS: CUARTO SEMINARIO

El seminario número 4 tuvo lugar el 22 de Mayo. En este seminario, me sirvió de muchísima ayuda ya que comenzamos realizando un problema sobre la Chi cuadrado. Este tipo de ejercicios lo dimos el último día de clase y en muy poco tiempo por lo que a mi como me cuesta tanto me costo entenderlo. Una vez que el profesor me fue explicando poco a poco como se realizaba el ejercicio fue comprendiendo como era.  Nos explico el significado de la tabla y como coger los datos de esa tabla para aceptar o anular la hipótesis nula.
 
 
 
 
 
 
Realmente este tipo de ejercicios una vez que entiendes como se realiza es fácil de entender. Gracias a la ayuda del profesor en este seminario creo que ya con un poco más de practica, voy a conseguir dominar este tipo de problemas.  
 
Posteriormente, cuando habíamos entendido todos el ejercicio pasamos a explicar las partes del trabajo que tenemos que entregar el lunes que viene. Este trabajo vamos a tener que hacerlo muy rápido debido a que tenemos muy poco tiempo entre el seminario número 4, que lo hicimos el viernes,  donde se nos explicaba las partes a realizar del trabajo y el seminario número 5, que será realizado el lunes, donde tenemos que exponerlo.
También, el profesor nos comenzó a explicar como se interpretaban los datos del Epi Info observando los resultados y viendo si los resultados de nuestro trabajo estaban siendo los que nosotros esperábamos.
 
Bajo mi punto de vista, este seminario ha sido de gran utilidad puesto que prácticamente con la ayuda del profesor hemos conseguido analizar los resultados que habíamos obtenidos. También he aprendido a realizar un problema que veía muy complicado.