Capítulo 2: Hermosa Matemática...

A partir del vídeo A (vídeo 8) se pudo inferir que en ciencias médicas, o hablando de manera transversal, cualquier ciencia se encuentra inherente a enigmas, razón por la cual posee grandes páginas en blanco para que se escriban las inmortales palabras del saber. Para dicho proceso necesitamos el establecimiento de hipótesis y verificación de las mismas, ello traerá consigo una cantidad de datos que luego serán analizados mediante el uso de modelos matemáticos, dando como resultado la producción de inferencias entre las variables.  Resolviendo paradigmas de cualquier tipo, se mejora la ciencia, hay una expansión del conocimiento humano y nos relacionamos más con el medio que nos rodea. En este sentido, el mejoramiento, progreso y actualización de conocimientos médicos se realiza mediante investigaciones y análisis de resultados. Es allí donde la Estadística protagoniza cualquier evento de indagación, que relaciona un sujeto y un objeto de estudio, en virtud de que los Bioestadísticos son los expertos en el manejo de la información, correlaciones, la planificación para aprovechar de manera óptima recursos humanos y económicos. Sobre las bases de las ideas expuestas se deduce que la información obtenida en un estudio traducida en números sobre el comportamiento de cualquier variable. Las investigaciones, proporcionan un margen de confiabilidad puesto que los análisis matemáticos y números “nunca mienten y demuestran realidades”.  Todas estas razones dan pie a la adquisición de un conocimiento objetivo, verificable y certero (ya que fue obtenido a partir de la realidad, es decir una población, no de estimaciones subjetivas). 

Posteriormente, observando el vídeo B (vídeo #12) se llegaron a las siguientes conclusiones:
Es importante recordar que La Matemática “es una de las ciencias formales (junto con la lógica), dado que, utilizando como herramienta el razonamiento lógico, se aboca el análisis de las relaciones y de las propiedades entre números y figuras geométricas” (tomado de: http://www.importancia.org/matematica.php#ixzz2n9Ts2mtL ).
 Cuando se utilizan fórmulas y procedimientos matemáticos se amplía el espectro de interpretaciones sobre la información obtenida, para luego emitir conclusiones y tomar decisiones, relacionadas a las variables en estudio a partir de los datos obtenidos, que corresponden a la evidencia más aproximada a la realidad, puesto que existen errores de diferentes tipos, como lo son: del observador, del método o del fenómeno en estudio.  Por ejemplo, actualmente en ciencias demográficas existe la tendencia a crear “proyecciones de tiempo” donde se estima el comportamiento de las masas en un futuro cercano.  En otras palabras, se amplían las capacidades o visión del investigador mediante el empleo de modelos matemáticos. Los métodos estadísticos no solo son empleados en investigaciones de índole científico, por el contrario, también son aplicables para estudiar fenómenos dinámicos, su probabilidad de ocurrencia, riesgos y agentes causantes. 

El vídeo C (vídeo #14) permitió deducir que los cálculos matemáticos son inseparables en  análisis estadísticos  a causa de la necesidad para la formulación de porcentajes, tasas, tablas, entre otros. ¿Cómo calcularías tú la incidencia de gripe común si no es mediante modelos matemáticos? Así como también, el razonamiento deductivo, relaciona Estadística con el uso de matemática para conectar cualquier patrón entre variables y obtener un aspecto cuantitativo relacionado con la sintomatología, para conllevar a un avance en las ciencias médicas. Los procedimientos matemáticos determinan las leyes que mediante el lenguaje científico, facilitan la búsqueda de soluciones, en otras palabras, un estudiante médico capaz de crear hipótesis y verificarlas, es un estudiante preparado para un mundo altamente competitivo.

 En conclusión, los modelos matemáticos permiten relacionar la variabilidad biológica, los fenómenos de probabilidad, y ceñir la relación entre varios aspectos, ya sean variables o ciencias para converger en un nuevo conocimiento. Igualmente, La formulación y verificación de hipótesis médicas representan la respuesta ante cualquier forma de interrogante. Como se puede inferir, el análisis de datos obtenidos, realizado mediante estadística con el uso de Matemáticas, es el puente entre el deseo de conocer y la obtención del conocimiento. Cabe destacar que la relación entre Bioestadística y la ciencia es “proporcionalmente directa” debido a que entre mejores procedimientos estadísticos, mejores estudios se obtendrán y los hallazgos serán más contundentes.

Capítulo 1.4: Planificación y ejecución de investigaciones médicas.

Toda acción debe estar estructurada, de manera que durante su realización, no se necesiten improvisaciones que pueden traer como consecuencias aberraciones en el resultado obtenido. Para dicho fin, existe en Estadística 'La Planificación', que consiste en el ordenamiento de operaciones a ejecutar, incluyendo recolección, elaboración y análisis de la información, tomando en cuenta: tiempo, recursos humanos y económicos, con el propósito de estudiar un fenómeno. El orden de los pasos es el siguiente:

1. Planteamiento del problema: 
1. Se especifica puntualmente Qué se va a estudiar (su naturaleza), recalcando el Por Qué (Su importancia).
2. Se determinan el objetivo final, como se puede inferir, el Para Qué se llevará a cabo la investigación, y también el objetivo inmediato que explica el Cómo se ejecutará (estrategias y procedimientos) la investigación.
2. Búsqueda y evaluación de información existente.
1.  El investigador debe estar al tanto de los avances o conocimientos que se tengan sobre su tema de estudio, para familiarizarse con su fenómeno. Sobre la validez de la información, debe poseer bibligorafías de calidad y cumplir con la condición de Investigación Científica.
2. Los parámetros de evaluación involucran las siguientes interrogantes: ¿Quién hizo el estudio? ¿Por qué, Cuándo, Cómo se hizo? ¿Dónde, Cuál, Cuántos individuos fueron estudiados? ¿A qué conclusiones se llegaron?
3. Formulación de hipótesis.
1. La hipótesis es un supuesto que explica el por qué sucede un fenómeno, es la anticipación a los hechos que será comprobada. Si... (causa) Entonces... (Efecto)
2. La Planificación y ejecución depende directamente de la hipótesis que se desea probar, la cual se adapta a las necesidades e intereses del investigador.
4. Verificación de hipótesis.
1. Se basa en la evidencia muestral y confirma la lógica y certeza presente en la hipótesis. 
2. La ejecución de encuentas ha protagonizado como herramienta de obtención de datos, debido a la generación de resultados confiables y a bajo costo. Con esa finalidad, requiere un sistema técnico, sistema de gestión y administración.
   
   Con el objetivo de verificar una hipótesis, se cumple con un protocolo especificado según corresponda el caso acorde a los objetivos de la investigación:
5. Conclusiones y recomendaciones.
1.  Una vez finalizada la investigación, se procede a plantear las propuestas finales, basándose en los resultados obtenidos, el cumplimiento o no de los objetivos y la verificación o no de la hipótesis.

Capítulo 1.3: Escalas de medición y variables estadísticas.

Las Escalas de medición:

Cuando se tienen numerosos datos basados en un patrón, es necesario consignarles un valor, ésta acción es conocida como medición y da origen a "Escalas", que en el contexto estadístico, permiten establecer una secuencia ordenada de valores con aspectos comunes entre sí. En conclusión, las escalas de medición corresponden a sucesión ordenadas de medidas.

Las principales escalas de medicas son cuatro:

• Escala Nominal:
• Escala Ordinal.
• Escala de Razón.
• Escala de Intervalo.

Nombre	Tipo de Variable	Permite categorías	Permite Orden	Establece Diferencias	Cero arbitrario	Cero Absoluto
Escala nominal	Nominal (Cualitativa)	Sí. Pueden o no ser dicotómicas (sí/no). Las categorías encapsulan a toda la información. (Hombre, mujer, por ejemplo.)	No.	No.	No aplica a éste tipo de escala.	No aplica a éste tipo de escala.
Escala ordinal	Ordinal (Cualitativa)	Sí.	Sí, en vista de la clasificación de categorías de acuerdo a un criterio en diversos grados. (niño, joven, adulto)	No	No aplica a éste tipo de escala.	No aplica a éste tipo de escala.
Escala de razón	Discreta o Continua (Cuantitativa)	No.	Si.	Si.	No.	Sí. Ejemplo: Masa
Escala de intervalo	Discreta o Continua (Cuantitativa)	Si	Si	Si, por ser valores numéricos. Como el caso de la ubicación en una carretera respecto de un punto de referencia	Sí. Ejemplo: Altura sobre el nivel del mar.	No.

 
Variable: Se pueden definir como los elementos variantes o no constantes en los datos, es decir, es una característica fluctuante. En cuanto a los tipos de variables estadísticas tenemos:

Nombre	Tipo de Variable	Permite categorías	Permite Orden	Establece Diferencias	Cero arbitrario	Cero Absoluto
Escala nominal	Nominal (Cualitativa)	Sí. Pueden o no ser dicotómicas (sí/no). Las categorías encapsulan a toda la información. (Hombre, mujer, por ejemplo.)	No.	No.	No aplica a éste tipo de escala.	No aplica a éste tipo de escala.
Escala ordinal	Ordinal (Cualitativa)	Sí.	Sí, en vista de la clasificación de categorías de acuerdo a un criterio en diversos grados. (niño, joven, adulto)	No	No aplica a éste tipo de escala.	No aplica a éste tipo de escala.
Escala de razón	Discreta o Continua (Cuantitativa)	No.	Si.	Si.	No.	Sí. Ejemplo: Masa
Escala de intervalo	Discreta o Continua (Cuantitativa)	Si	Si	Si, por ser valores numéricos. Como el caso de la ubicación en una carretera respecto de un punto de referencia	Sí. Ejemplo: Altura sobre el nivel del mar.	No.

Asimismo tenemos las variables en un experimento o investigación:

Variable Independiente	El valor no depende de otra variable.	Objeto de investigación.	Si se estudia la incidencia de dengue en Mérida, sector Arias. La picadura de mosquito figuraría como variable independiente, debido a que no depende de otros factores.
Variable Dependiente	El valor de ésta se encuentra sujeto a la acción de una variable diferente.	Generalmente está subordinada a la variable dependiente.	El padecer dengue (variable) es consecuencia de la picadura del mosquito Aedes aegypti.
Variable Interviniente	Son variables espontáneas, que con su surgimiento, forman parte de la investigación.		La frecuencia de lluvias en la zona, de manera que inciden en los criaderos del mosquito.

Glosario:

• Variables dicotómicas: Son aquellas que están agrupadas en dos segmentos. 

• Cero arbitrario: No indica la ausencia de un dato, de ésta manera significa simplemente que el valor numérico del dato es cero.

• Cero Absoluto: Se interpreta como ausencia de un dato.

Mosquito Aedes aegypti (Patas blancas).