Descripción de Datos Epidemiológicos

La epidemiología utiliza datos para comprender la distribución de enfermedades y factores de salud en poblaciones. Estos datos, correctamente analizados, nos permiten tomar decisiones fundamentadas en evidencia.

Para trabajar con datos epidemiológicos, necesitarás dominar técnicas de organización, representación y análisis estadístico que veremos en este curso. Estas habilidades serán esenciales para tus estudios y futura práctica profesional.

¡Dato clave! La organización sistemática de los datos es el primer paso para cualquier análisis epidemiológico efectivo.

Organización de Datos

La organización de datos en tablas de frecuencias es el primer paso para analizar conjuntos grandes de información. Este proceso sigue cuatro pasos sistemáticos que te facilitarán el trabajo.

Primero, ordena los datos de menor a mayor. Luego, determina el rango restando el valor mínimo del máximo $R = Xₘₐₓ - Xₘᵢₙ$. El tercer paso es calcular el número de clases o filas mediante la Regla de Sturges: k = 1 + 3,322·log(n), donde n es el número total de observaciones.

Finalmente, calcula la amplitud del intervalo dividiendo el rango entre el número de clases $i = Rango/k$. Este valor determina el tamaño de cada categoría en tu tabla.

Consejo práctico: Redondea el número de clases (k) al entero más cercano y la amplitud del intervalo a un número que facilite la interpretación de los datos.

Ejemplo de Conjunto de Datos

En esta página encontramos un conjunto de datos que representa las edades de un grupo de 60 personas. Los datos están presentados en su forma bruta, sin organizar.

Este conjunto de edades varía desde los 19 hasta los 87 años, con diversas frecuencias para cada valor. Podemos observar que hay repeticiones en algunas edades (como 47, 56, 59 y 66), lo que sugiere una distribución particular.

Utilizaremos estos datos como ejemplo práctico para aplicar las técnicas de organización que acabamos de aprender, transformándolos en información estructurada y más fácil de analizar.

Recuerda: Antes de cualquier análisis estadístico, es fundamental ordenar los datos para identificar patrones y tendencias.

Ordenamiento de Datos

El primer paso para organizar nuestros datos es ordenarlos de menor a mayor. Aquí vemos el ejemplo de las edades ya ordenadas, comenzando desde 19 años hasta 87 años.

Ordenar los datos nos permite visualizar rápidamente el rango y la distribución de valores. En este caso, podemos ver que la edad mínima es 19 años y la máxima es 87 años.

Este ordenamiento facilita los siguientes pasos: cálculo del rango, determinación del número de clases y establecimiento de la amplitud de intervalo. Sin este paso inicial, sería difícil estructurar adecuadamente nuestros datos para su análisis.

¡Atrévete! Practicar el ordenamiento manual de pequeños conjuntos de datos te ayudará a comprender mejor la distribución de los mismos antes de usar programas estadísticos.

Creación de Intervalos de Clase

Una vez ordenados los datos, procedemos a establecer los intervalos para nuestra tabla de frecuencias. Para nuestro ejemplo de edades, calculamos un rango de 68 (87 - 19).

Aplicando la Regla de Sturges, determinamos que necesitamos aproximadamente 7 clases $k = 1 + 3,322·log(60) = 6,91 ≈ 7$. Con estos datos, calculamos una amplitud de intervalo de 10 $I = 68/7 = 9,71 ≈ 10$.

El resultado es una distribución en 7 intervalos de edad: 19-28, 29-38, 39-48, 49-58, 59-68, 69-78 y 79-88. Esta estructura nos permite organizar los 60 datos en categorías manejables para su análisis.

Dato útil: Al redondear la amplitud del intervalo, es preferible elegir un número "redondo" (como 5, 10 o 20) que facilite la interpretación de los datos.

Tabla de Frecuencias Completa

Una tabla de frecuencias nos permite resumir la distribución de los datos mediante tres tipos de frecuencias clave:

La frecuencia absoluta (fi) indica cuántos casos hay en cada intervalo. La frecuencia relativa (fr %) representa el porcentaje de casos en cada clase, calculada como $fi/N$×100. La frecuencia acumulada (Fi) muestra el porcentaje acumulado hasta cada intervalo.

En nuestro ejemplo, observamos que los intervalos 49-58 y 59-68 concentran la mayor parte de los datos (25% cada uno). También vemos que el 80% de las personas tiene 68 años o menos, información valiosa que no era evidente en los datos desordenados.

¡Importante! La suma de todas las frecuencias relativas siempre debe ser 100%, y la frecuencia acumulada final debe llegar al 100%.

Ejercicio Práctico

¡Es tu turno de aplicar lo aprendido! Aquí tienes un conjunto de datos sobre concentraciones de colesterol HDL (el "colesterol bueno") para 15 personas.

Los valores son: 70, 43, 64, 47, 68, 44, 66, 66, 47, 41, 32, 30, 48, 33, 51

Para construir la tabla de frecuencias, deberás:

1. Ordenar estos valores de menor a mayor
2. Calcular el rango
3. Determinar el número apropiado de clases usando la Regla de Sturges
4. Establecer la amplitud de los intervalos
5. Construir la tabla con frecuencias absolutas, relativas y acumuladas

¡Anímate! Resolver este ejercicio te ayudará a consolidar tu comprensión de las tablas de frecuencia, una herramienta fundamental en epidemiología.

Medidas de Resumen Estadístico

Las medidas de resumen nos permiten condensar grandes cantidades de información en valores representativos que facilitan la interpretación y comparación de datos.

Estas medidas se clasifican en dos grandes grupos: las de tendencia central, que indican hacia qué valores tienden a concentrarse los datos, y las de tendencia no central, que describen cómo se distribuyen los datos alrededor de esos valores centrales.

Las medidas de tendencia central incluyen la media, mediana y moda, mientras que las de tendencia no central comprenden medidas de posición (como cuartiles y quintiles) y medidas de dispersión (como rango, varianza y desviación estándar).

Consejo: Al analizar datos epidemiológicos, no te limites a una sola medida de resumen; combina varias para obtener una imagen más completa de la distribución.

Medidas de Tendencia Central

Las medidas de tendencia central son valores que representan el punto central o típico de un conjunto de datos. Las tres principales son:

La moda es el valor que aparece con mayor frecuencia. Es útil para identificar el valor más común, pero puede no existir (amodal) o haber varios valores con la misma frecuencia (bimodal o multimodal).

La mediana es el valor central cuando los datos están ordenados. Divide el conjunto en dos partes iguales (50% por debajo, 50% por encima) y no se ve afectada por valores extremos.

La media (promedio) es la suma de todos los valores dividida por el número total de datos. Es sensible a valores extremos, pero utiliza toda la información disponible.

Dato útil: En distribuciones perfectamente simétricas, la media, mediana y moda coinciden. La separación entre ellas indica asimetría en los datos.

Cálculo de la Moda

La moda es el valor que aparece con mayor frecuencia en un conjunto de datos. Su cálculo depende del tipo de datos que estamos analizando.

Para datos no agrupados, simplemente identificamos el valor que más se repite. Un conjunto puede ser unimodal (una moda), bimodal (dos modas), multimodal (tres o más modas) o amodal (sin moda, cuando todos los valores aparecen con igual frecuencia).

Para datos agrupados en intervalos, la moda se calcula mediante la fórmula: M = L₁ + $D₁/(D₁+D₂)$·Aᵢ

Donde L₁ es el límite inferior de la clase modal, Aᵢ es la amplitud del intervalo, D₁ es la diferencia entre la frecuencia modal y premodal, y D₂ es la diferencia entre la frecuencia modal y postmodal.

Recuerda: La moda es la única medida de tendencia central que puede utilizarse con variables cualitativas, como colores o categorías.