Curso de Bioestadstica Parte 4 Probabilidad - PowerPoint PPT Presentation

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Curso de Bioestadstica Parte 4 Probabilidad

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M dico Cirujano por la Universidad Aut noma de Guadalajara. ... uso expl cito del juicio externo y creencia en el an lisis e interpretaci n de los datos. ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Curso de Bioestadstica Parte 4 Probabilidad


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Curso de BioestadísticaParte 4Probabilidad
  • Dr. en C. Nicolás Padilla Raygoza
  • Facultad de Enfermería y Obstetricia de Celaya
  • Universidad de Guanajuato México

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Presentación
  • Médico Cirujano por la Universidad Autónoma de
    Guadalajara.
  • Pediatra por el Consejo Mexicano de Certificación
    en Pediatría.
  • Diplomado en Epidemiología, Escuela de Higiene y
    Medicina Tropical de Londres, Universidad de
    Londres.
  • Master en Ciencias con enfoque en Epidemiología,
    Atlantic International University.
  • Doctorado en Ciencias con enfoque en
    Epidemiología, Atlantic International University.
  • Profesor Asociado B, Facultad de Enfermería y
    Obstetricia de Celaya, Universidad de Guanajuato.
  • padillawarm_at_gmail.com

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Competencias
  • Definirá qué es probabilidad.
  • Conocerá y describirá la ley aditiva.
  • Conocerá y describirá la ley multiplicativa.

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Definiciones
  • Probabilidad es la posibilidad de que un evento
    suceda.
  • Si repetimos un experimento muchas veces, cuando
    se obtiene el resultado esperado se divide entre
    el número de pruebas para conocer la
    probabilidad.
  • Si un resultado es seguro que suceda la
    probabilidad será 1 (100)
  • Si un evento es seguro que no suceda, su
    probabilidad será 0.

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Ejemplos
  • Si lanzamos una moneda al aire una vez, la
    probabilidad de que salga cara es ½, ya que sólo
    se puede obtener cara o cruz.
  • Si lanzamos un dado una vez, la probabilidad de
    obtener un 4 es 1/6, ya que hay 6 lados del dado.
  • Si tenemos una caja con 100 canicas 5 azules, 5
    verdes, 10 naranjas, 10 amarillas, 20 rojas, 20
    blancas y 30 cafés, la probabilidad más alta es
    de obtener una canica café, 30/100 0.3 30.

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Probabilidad
  • Frecuentista (objetiva)
  • La probabilidad de que un evento sucederá, es la
    proporción de veces que el resultado se observará
    si repetimos el experimento muchas veces.
  • Bayesiana (subjetiva)
  • Permite el uso explícito del juicio externo y
    creencia en el análisis e interpretación de los
    datos.

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Probabilidad
  • Un experimento es un proceso planeado para
    recolectar datos.
  • Un evento opuesto al de interés se le llama
    evento complementario y su probabilidad se
    obtiene restando de 1 la probabilidad del evento
    de interés.
  • La probabilidad de tener amebiasis es del 59/200
    0.295 29.5
  • La probabilidad de no tener amebiasis es 151/200
    0.705 70.5 ó 1 - 0.0.2950.705 70.5

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Probabilidad
  • Si yo lanzo un dado, la probabilidad de obtener
    un 6 es de 1/6 si lanzo el dado 20 veces será
    difícil obtener un 6 en 3 de las 20 ocasiones que
    lance el dado pero si lo lanzo 1000 veces, se
    acercará al 16.7 las veces que obtenga un 6.
  • La proporción que varía hacia arriba o hacia
    abajo del 16.7 es debido al azar.

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Reglas de probabilidad
  • Eventos mutuamente excluyentes
  • Dos eventos son mutuamente excluyentes si la
    ocurrencia de uno impide la ocurrencia del otro
  • Por ejemplo
  • si un bebé es masculino, no puede ser femenino
  • si un niño salió positivo para E. histolytica, no
    puede ser negativo
  • La probabilidad de que ocurran eventos mutuamente
    excluyentes, es la probabilidad de que ocurra un
    evento u otro y se puede obtener la probabilidad
    sumando las probabilidades de cada evento.
  • Es la ley aditiva de la probabilidad

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Reglas de probabilidad
  • Ejemplo
  • 100 recién nacidos en un maternidad de Celaya
  • 55 fueron mujeres y 45 hombres
  • La probabilidad de ser mujer fue de 55/100 0.55
  • La probabilidad de ser hombre fue de 45/1000.45
  • La probabilidad de tener cualquier sexo 0.55
    0.45 1.00

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Reglas de probabilidad
  • Ejemplo
  • 200 niños con prueba para E. histolytica
  • 59 dieron resultado positivo
  • 151 dieron resultado negativo
  • La probabilidad de dar positivo para E.
    histolytica fue de 59/200 0.295
  • La probabilidad de dar negativo para E.
    histolytica fue de 151/200 0.705
  • La probabilidad ser positivo o negativo es de
    0.295 0.705 1.00

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Reglas de probabilidad
  • Eventos independientes
  • Dos eventos son independientes si la ocurrencia
    de un evento no afecta la ocurrencia del otro.
  • Ejemplo
  • Si nace un bebé varón, no afecta en que el
    siguiente sea mujer.
  • La probabilidad de dos eventos independientes es
    de que ambos se presenten y se obtiene
    multiplicando las probabilidades individuales de
    cada evento.
  • Es la ley multiplicativa de la probabilidad.

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Reglas de probabilidad
  • Ejemplo
  • En un banco de sangre se determinaron los grupos
    sanguíneos

Cuál es la probabilidad de que las siguientes
dos personas sean del grupo 0? Es mutuamente
excluyente o independiente?
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Reglas de probabilidad
  • El hecho de que la siguiente personas sea del
    grupo 0 no impide que la segunda, sea del grupo
    0, por lo tanto es independiente.
  • Sus probabilidades individuales, se multiplican
  • 0.45 x 0.45 0.2025 20.25

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Reglas de probabilidad
  • Ejemplo
  • 100 recién nacidos en un maternidad de Celaya
  • 55 fueron mujeres y 45 hombres
  • La probabilidad de ser mujer fue de 55/100 0.5
  • La probabilidad de ser hombre fue de 45/1000.4

Cuál es la probabilidad de que los siguientes
tres nacimientos sean mujeres?
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Reglas de probabilidad
  • Ejemplo
  • Son eventos mutuamente excluyentes, por lo tanto
    se multiplican las probabilidades individuales.
  • 0.55 x 0.55 x 0.55 0.1664 16.64

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Bibliografía
  • 1.- Last JM. A dictionary of epidemiology. New
    York, 4ª ed. Oxford University Press, 2001173.
  • 2.- Kirkwood BR. Essentials of medical
    ststistics. Oxford, Blackwell Science, 1988 1-4.
  • 3.- Altman DG. Practical statistics for medical
    research. Boca Ratón, Chapman Hall/ CRC 1991
    1-9.
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