en este bloque estudiaremos: Teoría y aplicaciones de Estimación para:

1. Media de una Población con Z (distribución Normal)

2. Media de una Poblacion con T-Student

3. Proporción de una población.

La pregunta es: Como distinguir situaciónes de Salud para aplicar Medias o Proporciones.

Este campo es muy fértil en epidemilogía. Necesitamos conocer que tipo de variable estamos trabajando o investigando. Si la variable es cuantitativa contínua, utlizamos la Distribución Normal con variable Z.

Si por el contrario, estamos investigando una variable discreta por ejemplo: # de Personas afectadas por alguna epidemia, en determinada región donde conocemos el tamaño muestral, la proporción muestral de

la epidemia ya sea expresado como fraccion, decimal entre 0 y 1 o bien el % de afectados, entonces el Intervalo de confiranza respectivo, el error estandar de proporción y el coeficiente de confiablidad Z.

Pregunta: Cúando aplicamos estimación con t-Student?

Es fácil, solamente si desconocemos la desviación de la póblación y conocemos la desviación muestral “s”,

se aplica para muestras pequeñas n< 30.

*Si la varianza población es mayor que 1.

* si se desconoce la forma funcional o si la muestra se aproxima a una distribución Normal de la población.

iNFERENCIA eSTADISTICA se clasifica en dos grandes ramas: Estimación de Intervalos

Pruebas de Hipótesis.

La teoria de Estimación es puntual o se clasifica en estimación deintervalos.

La Estimación de Intervalos se clasifica en dos categorías: Estimación para Medias

Estimación para Proporciones.

I. Estimación para Medias

Es importante motivar con una aplicación: Debemos conocer el # promedio de ingresos al Hospital de Traumatologia del IGGS. De allí que podemos construir una estimación de Intervalopara el promedio de ingresos al IGGS para la Población, basada en 3 Datos: Media muestral, desvacion estandar y tamaño muestral.

La Formula del Intervalo es: ( estimador +- coeficiente de confiablidad * error estandar)

El error estandar es una especie de desviación estandar distribución muestral de medias.

Notese que estimación es: ( media muestral +- Z * desviación estandar/

Es muy importante remarcar que nos interesan intervalos estrechos con alta confialidad. Es decir:

El Intervalo de Confiaza IC= 90%, 95%, 99% : Z= 1.65, 1.96, 2.58 respectivamente.