Estadística en Salud Pública

¿Cuál es la definición de estadística según Ligia Moya?

• La rama del saber que trata del desarrollo y aplicación de métodos eficientes de recolección, elaboración, presentación, análisis e interpretación de datos numéricos.

• Disciplina que comprende los métodos estadísticos y el estudio de métodos científicos de acopio, tratamiento, reducción, presentación, análisis e interpretación de datos y de hacer deducciones y sacar conclusiones de datos numéricos.

• Estudia los métodos científicos para recoger, organizar, resumir y analizar datos, así como para sacar conclusiones válidas y tomar decisiones razonables basadas en tal análisis.

• Es la ciencia que estudia la aplicación de los métodos estadísticos para conocer las características de los conjuntos o de los fenómenos de masa, en sus aspectos cuantitativos y cualitativos.

¿Qué aspectos se deben considerar al aplicar la estadística en salud pública?

¿Qué es la bioestadística?

¿Cuáles son las etapas del método estadístico?

• Recopilación de datos

• Organización de los datos

• Análisis de las series de datos

• Presentación de resultados

• Formulación de conclusiones

¿Qué permite la estadística en salud pública?

• Comprender los fundamentos racionales

• Interpretar las pruebas de laboratorio

• Proporcionar conocimiento sobre enfermedades

• Otorgar discernimiento de problemas sanitarios

¿Cuáles son los principios de la estadística en salud pública?

¿Qué se evalúa en la predicción del resultado probable de un programa de intervención?

• El impacto de un programa de intervención

• La salud de la comunidad

• Los síntomas y signos existentes

• La administración sanitaria

¿Cuál es la finalidad de la estadística?

• La reducción de datos

• El análisis científico de datos

• Ambas son correctas

• Ninguna es correcta

¿Qué estudian las medidas de dispersión?

• La concentración de los datos

• La media aritmética

• La moda

• La varianza

¿Qué son las medidas de posición?

• Valores centrales

• Valores que dividen la muestra

• Valores extremos

• Ninguna de las anteriores