La idea principal de este trabajo de investigación es dar a conocer qué es “The EQUATOR Network”, dado que poco se sabe de su utilidad y su funcionamiento. Siendo esta página de carácter internacional y arrojando información transparente sobre la salud, creo que como futura médica y profesional es importante visibilizar y hacer más viral este espacio comunicacional de investigación.
Seguí leyendo “¿Qué es The EQUATOR (Enhancing the QUAlity and Transparency Of health Research) Network ?”¿Qué es la Prueba de McNemar? ¿Para qué sirve? ¿Cómo se Calcula? ¿Cómo se interpreta?
La prueba de McNemar es útil para comparar dos muestras que se relacionan o emparejan, con aplicación a diseños del tipo “antes y después. (1) Es una herramienta estadística importante para decidir si es aceptable determinado tratamiento o diagnostico. Puede ser útil para estudios pareados de sensibilidad y especificidad. (2) En este trabajo demostraremos la utilidad, las herramientas para que se emplee y las interpretaciones de esta prueba.
Seguí leyendo “¿Qué es la Prueba de McNemar? ¿Para qué sirve? ¿Cómo se Calcula? ¿Cómo se interpreta?”El cuestionario como instrumento de medición en la investigación. que debo saber?
El objetivo de este articulo es clarificar y cuantificar las respuestas para eventualmente poder usarlas para fines estadísticos. Para ello debemos ser claros y concisos en los enunciados de las preguntas.
Seguí leyendo “El cuestionario como instrumento de medición en la investigación. que debo saber?”¿Cómo elegir una prueba estadística que voy a aplicar? ¿De qué depende?
El presente trabajo tiene como objetivo brindar información acerca del uso de las herramientas estadisticas para realizar una prueba estadistica y aplicarlas de manera correcta en nuestro proyecto de investigación.
Seguí leyendo “¿Cómo elegir una prueba estadística que voy a aplicar? ¿De qué depende?”¿Qué es Google Académico (Google Scholar)? Principales características.
El objetivo de este artículo es informar que es y cuales son las principales características del Google Académico. Se desarrollará temas como la clasificación de los documentos, consejos de búsquedas en esta plataforma, el sistema de cobertura de los documentos disponibles, su función como índice de citas y pautas de inclusión para autores individuales. De una forma explicativa para que ayude al lector en sus búsquedas y trabajos.
Seguí leyendo “¿Qué es Google Académico (Google Scholar)? Principales características.”¿Qué es PRISMA?
La declaración Prisma fue creado en julio de 2009 por 29 autores, y tiene como objetivo principal traer herramientas para el proceso de transparencia en las publicaciones de las revisiones sistemáticas y metaanálisis. Presenta un documento con una lista de verificación con 27 items y un diagrama de flujo que buscan una claridad de las publicaciones y un intento de aumentar la extensión de las revisiones sistemática debido su gran importancia para generación de conocimiento para la atención a la salud.
Seguí leyendo “¿Qué es PRISMA?”La pregunta de investigación: ¿Qué son los criterios FINER?
Encontrar la pregunta de investigación para un proyecto científico es el punto más importante de toda metodología de estudio. Gracias a esta, vamos a confeccionar la hipótesis, desarrollar el tema y encontrar el diseño y método acorde para poder sacar nuevas conclusiones. Por eso, debemos valorar la pertinencia de nuestra pregunta. A partir de los criterios FINER esta evaluación es posible. En el presente trabajo se analizara que son dichos criterios, como y cuando se utilizan, y las estrategias para su correcta aplicación.
Seguí leyendo “La pregunta de investigación: ¿Qué son los criterios FINER?”¿Cuáles son las diferencias entre los enfoques cuantitativo y cualitativo de investigación?
Objetivo educativo:
El siguiente articulo tiene por fin que el lector comprenda los enfoques cuantitativos y cualitativos de la investigación científica, sus características y diferencias. Así mismo saber cuando utilizarlos, dando ejemplos de los mismos para una mayor compresión.
Características del enfoque cuantitativo y enfoque cualitativo
La Investigación se define como “un conjunto de procesos sistemáticos y empíricos que se aplica al estudio de un fenómeno.
La Investigación científica se realiza aplicando métodos basándose en razonamientos, representaciones y acciones como observar, experimentar, comunicar, dialogar y transformar dando lugar a la Investigación cuantitativa y la Investigación cualitativa. Ambos enfoques de investigación emplean procesos cuidadosos, metódicos y empíricos para generar conocimiento. Los dos constituyen un proceso que, a su vez, integra diversos procesos.
El enfoque cuantitativo es secuencial y probatorio. Cada etapa precede a la siguiente y no podemos “brincar o eludir” pasos, el orden es riguroso, aunque, desde luego, podemos redefinir alguna fase.
El proceso de investigación cuantitativa tiene pasos a seguir:
Por otro lado el proceso cualitativo es “en espiral” o circular, donde las etapas a realizar interactúan entre sí y no siguen una secuencia rigurosa. Utiliza la recolección de datos sin medición numérica para descubrir o afinar preguntas de investigación en el proceso de interpretación. En la mayoría de los estudios cualitativos no se prueban hipótesis, éstas se generan durante el proceso y van refinándose conforme se recolectan mas datos o son un resultado del estudio.
Su propósito es la de “reconstruir” la realidad tal y como la observan los actores de un sistema social previamente definido. A menudo se llama “holístico” porque se aprecia de considerar el “todo”. Sin reducirlo al estudio de sus partes.
¿Cuáles son las diferencias entre un enfoque cuantitativo y un enfoque cualitativo?
La principal diferencia de ambos enfoques es que el enfoque cuantitativo se basa en números y cálculos matemáticos , mientras que el cualitativo es más subjetivo, se basa en narrativas escritas o habladas. Está muy abierto a la imaginación y/o creatividad del investigador.
El enfoque cualitativo busca principalmente “dispersión o expansión” de los datos e información, mientras que el enfoque cuantitativo pretende intencionalmente “acotar” la información.
El estudio cuantitativo se utiliza para consolidar las creencias (formuladas de manera lógica en una teoría o un esquema teórico) y establecer con exactitud patrones de comportamiento en una población; y el cualitativo construye creencias propias sobre el fenómeno estudiado como lo sería un grupo de personas únicas.
Para reforzar y ahondar en sus diferencias expongo a continuación un cuadro comparativo de cada enfoque:
¿Cuándo usar la investigación cuantitativa o cualitativa?
La investigación cuantitativa tiene la ventaja de la escala. Permite que grandes cantidades de datos, extraídos de un gran número de personas, sean recolectadas y analizadas.
La investigación cualitativa, por otro lado, se realiza con pequeños muestreos. De ella se consigue extraer datos más subjetivos, con preguntas abiertas, lo que permite conocer más sobre el individuo.
La investigación cualitativa a menudo abre nuevas opciones e ideas que no se conseguirán con una investigación cuantitativa por su naturaleza cerrada.
Ejemplos de investigaciones cuantitativas y cualitativas
Las investigaciones cualitativas se utilizan para estudiar casos individuales y descubrir cómo la gente piensa o se siente en determinados aspectos.
También se puede utilizar para explorar un tema que aún no se conoce, como en el caso de una empresa que necesita saber cómo está su imagen en el mercado.
Las encuestas cuantitativas se utilizan para estudiar las tendencias en grandes grupos de forma precisa, o medir datos de sociedades, como en el caso de un censo, o encuestas de intención de voto.
¨La investigación cuantitativa y cualitativa son hasta ahora las mejores formas diseñadas por la humanidad para investigar y generar conocimientos¨ Roberto Hernández Sampieri
Referencias:
(1). Roberto Hernandez Sampieri , Carlos Fernández Collado, Pilar Baptista Lucio. Metodología de la Investigación. Ed. Mc Grill Hall, 5ta Edición, México, 2004.
(2). Gabriela Morán Delgado, Darío Gerardo Alvarado Cervantes. Métodos de Investigación. Ed. Pearson, México, 2010.
(3). César Augusto Bernal Torres. Metodología de la Investigación. Para administración, economía, humanidades y ciencias sociales. Ed. Pearson, 2da Edición, México, 2006.
(4). SANCHEZ FLORES, Fabio Anselmo. Fundamentos epistémicos de la investigación cualitativa y cuantitativa: consensos y disensos. Rev. Digit. Invest. Docencia Univ. [online]. 2019, vol.13, n.1, pp.102-122. ISSN 2223-2516. http://dx.doi.org/10.19083/ridu.2019.644.
¿Qué es un experimento?
Resumen:
El experimento hace parte de las fases necesarias para la conclusión de un trabajo científico. Desde hace muchos anõs se conoce el experimento y ha sido utilizado en la práctica . En la actualidad, la actividad experimental se há destacado como una herramienta muy importante en la ciencia. Un experimento es un procedimento llevado a cabo para apoyar y/o validar una hipótesis. En ese trabajo analizaremos el concepto de experimento y su evolución histórica con enfase en las publicaciones científicas, a demás de analizar los tipos de experimentos y sus variables.
Desarrollo del tema:
El experimento es algo muy antiguo , en la edad media ya se conocía su importancia, sin embargo solo en el siglo XVI Galileo pasó a intentar planificarlo y organizarlo. Galileo Galilei creia que la experimentación constituía un punto central en el método científico, basado en un enfoque teórico, en el planeamento del método y en la elaboración de los experimentos. Un ejemplo muy famoso de los experimentos realizados por el italiano fui de la caída de los cuerpos . Muchos son los experimentos que se han llevado a cabo a lo largo de la historia y que han servido para avanzar en las ciencias. (1)
Otro ejemplo de experimento que se puede nombrar es el Experimento de Griffith, en el año de 1928, el microbiológo pudo demostrar que las bacterias tenían la capacidad para transferir su información genética, generando un gran avance para la ciencia y para la medicina, así se puede percebir la importancia de los experimentos para la humanidad. (2)
En el proceso enseñanza-aprendizaje , Galiazzi afirma que hace mas de un siglo las actividades experimentales fueron implantadas en escuelas, despues de seren influenciadas por los trabajos desarollados en universidades con el objetivo de mejorar el aprendizaje del contenido científico, porque los alunos sabian los contenidos, pero no sabian aplicarlos. Pero fue solo en la década de 60 que la experimentación llegó a su auge, esencialmente por influencia de los Projetos Curriculares Americanos, tais como o CHEMS (Chemical Educational Material Study) e CBA (Chemical Bond Approach Project). (3)
A través del tiempo, el experimento se ha estudiado y cambiado mucho, por eso ha generado muchas discusiones. Distintos autores lo han interpretado de diferentes maneras y por lo tanto han llegado a diversas definiciones, algunas veces contradictorias. Del latín experimentum, experimento es la acción y efecto de experimentar (realizar acciones destinadas a descubrir o comprobar ciertos fenomenos. Podemos considerar que los experimentos son preguntas que hacemos a la naturaleza para que ella revele lo que no es obvio. Tiene como objetivo obtener todas las informaciones confiable sobre el tema que queremos estudiar. En otras palabras, un experimento es algo que hacemos para descubrir algo desconocido o previamente oculto, y su resultado es aportar validez a una teoría. Toda vez que un experimento es hecho por otro avaliador y se comproba la misma teoria, la validez se incrementa. En la actualidad, con el enriquecimento de la actividad científica, la experimentación sigue adquiriendo importancia, ya que mediante ella se pueden analizar algunos mecanismos que posibiliten aislar el fenómeno estudiado y obtener el resultado buscado. (4)
El método científico es un proceso de produción del conocimento, realizado con una rígida secuencia de reglas que comiezan con la observación y finalizan con la conclusión, con el fin de obtener resultados mas confiables (CHIZZOTTI, 1991). Denominamos método al “modo ordenado de proceder para llegar a un resultado o fin determinado, especialmente para descubrir la verdad y sistematizar los conocimientos” (Diccionario Actual de la Lengua Española). (5)
El método se basa en el desarrollo de distintas etapas que conducen al establecimiento de una conclusión válida sustentada en la verificación de una hipótesis .(6)
El experimento que és donde el pesquisador realiza experiências para probar la veracidade de su hipótesis, es una de las etapas para la conclusión de un trabajo cientifico, por eso su importancia. Un estudio que se realice con las reglas basicas del método cientifico deberán tener por lo menos las siguientes etapas:
1- Observación.
2-Formulación de hipótesis
3- Experimentación
4- Conclusión.
5-Publicación y comparación.
La ultima fase del método científico consistirá en publicar y compartir las conclusiones obtenidas . Para ampliar el conocimiento en general y para que otros científicos puedan revisar y estudiar dichas conclusiones.
Tipos de experimentos
Los experimentos pueden ser clasificados en:
Experimentos naturales: también pueden ser llamados de cuasi-experimento. Implica en hacer una predicción o formar una hipótesis y posteriormente recopilar datos observando un sistema. No es posible controlar las variables en un experimento natural.
Experimentos controlados: Es realizado sob condiciones controladas, quiere decir que apenas un o pocos factores pueden ser alterados, pero la mayoria de los factores deben mantenerse constantes. Se hace comparando un grupo experimental con un grupo de control. Idealmente, estos dos grupos son idénticos excepto por una variable. Normalmente experimentos realizados en laboratorios son experimentos controlados, pero no quiere decir que no es posible realizar experimentos controlados fuera del entorno de laboratorio. Un ejemplo simples y claro es cuando decido plantar dois vasos iguales con frijoles. En ambos vasos pongo 10 semientes de frijoles plantadas al mismo tiempo, con la misma tierra y en el mismo lugar, cerca de la ventana. La unica diferencia es que solo uno de los vasos recibe agua todas las mañanas y el otro nunca recibe agua. Una semana después , 9 de las 10 semientes en el vaso que recebió agua germina y el vaso que nunca recebio agua, ninguna semiente germino. Por eso a traves de ese experimento podemos concluir que la hipótesis de que las “semientes necesitam de água” es correta.
Experimentos de campo: un experimento de campo puede ser un experimento natural o controlado y se realiza en el entorno del mundo real, no necesita ser en ambiente de laboratorio. Un ejemplo de experimento de campo seria con un animal en su hábitat natural. .(6)
Variables en un experimento:
Una variable es cualquier medida que tenga la capacidad de cambiar o controlar un experimento. Ejemplos de variables son duración del experimento, temperatura, material ultilizado, cantidad de luz, etc. Hay tres tipos de variables en un experimento: variables controladas, variables dependientes y variables independientes.
Las variables controladas, son variables que se mantienen sin cambios, por eso son constantes. Por ejemplo, utilizando todavia el ejemplo de los frijoles mencionado anteriormente, el água que recibe uno de los vasos con las semientes es un ejemplo de variable independiente porque ella no depende de lo que ocurre en el experimento. Ao revés, ella es algo que el próprio investigador elige, aplicar el água o no. (7)
La variable dependiente es la respuesta que es medida para ver se el tratamiento realmente posee alguno efecto. Continuando con el ejemplo de los frijoles, la fracción de las semientes de los frijoles que germinó es una variable dependiente. La variáble dependiente es la fracción de las semientes que germinó depiende de la varible independente que es la cuantidad de água, y no al revés.(8)
La variable independiente es la que se pone a prueba a nivel experimental, puede ser manipulada por los cientificos con el objetivo de probar una hipótesis. Es el único factor que está cambiando, un experimento intenta cambiar una cosa a la vez. Un ejemplo de variable independiente es la cuantidad de agua utilizada en el experimento. (9)
Referencias:
(1) Cruz, I. (2002). El hombre de la torre inclinada. Alfaomega Colombiana SA. Disponible en: <https://es.scribd.com/document/245894287/El-Hombre-de-La-Torre-Inclinada>. Acceso 27/04/2020 a las 9:00.
(2) Caroline Belotto Batisteti* Elaine Sandra Nicolini Nabuco de Araujo** João José Caluzi***OS EXPERIMENTOS DE GRIFFITH NO ENSINO DE BIOLOGIA: A TRANSPOSIÇÃO DIDÁTICA DO CONCEITO DE TRANSFORMAÇÃO NOS LIVROS DIDÁTICOS. Rev. Ensaio | Belo Horizonte | v.12 | n.01 | p.83-100 | jan-abr | 2010. https://www.scielo.br/pdf/epec/v12n1/1983-2117-epec-12-01-00083.pdf. Acceso : 27/04/2020 a las 10:30.
(3 )SILVA, Raquel Thomaz da; CURSINO, Ana Cristina Trindade; AIRES, Joanez Aparecida and GUIMARAES, Orliney Maciel. CONTEXTUALIZATION AND EXPERIMENTATION AN ANALYSES OF PAPERS PUBLISHED ON THE SECTION “EXPERIMENTATION ON CHEMISTRY EDUCATION” FROM THE JOURNAL “QUIMICA NOVA NA ESCOLA” 2000-2008. Ens. Pesqui. Educ. Ciênc. (Belo Horizonte) [online]. 2009, vol.11, n.2, pp.277-298. ISSN 1415-2150. https://doi.org/10.1590/1983-21172009110206. Acceso : 27/04/2020 a las 11:20
(4)Autores: Julián Pérez Porto y María Merino. Publicado: 2010. Actualizado: 2013.Definición de experimento. Disponible en < https://definicion.de/experimento/ >. Acceso 27/04/2020 a las 12:30.
(5) Autor: Yolanda Castán INTRODUCCIÓN AL MÉTODO CIENTÍFICO Y SUS ETAPAS. Disponible en:<http://www.ics-aragon.com/cursos/salud-publica/2014/pdf/M2T00.pdf >. Acceso 28/04/2020 a las 13:20.
(6) Kethelen Amanda Silva (FDCON)1 Carlos Alexandre Rodrigues de Oliveira (UFMG/FDCON)2. MÉTODO CIENTÍFICO: O CONHECIMENTO COMO UMA UNIDADE EM QUE TODOS OS SABERES ESTÃO CONECTADOS. Disponible en:< http://uniesp.edu.br/sites/_biblioteca/revistas/20170509163958.pdf >. Acceso 28/04/2020 a las 16:00.
(7) Experimentos controlados Khan academy. Disponible en: < https://pt.khanacademy.org/science/biology/intro-to-biology/science-of-biology/a/experiments-and-observations/> .Acceso en 29/04/2020 a las 14:30.
(8) Anne Marie Helmenstine, Ph.D. September 20, 2018, What Is an Experiment? Definition and Design. Disponible en: <https://www.thoughtco.com/what-is-an-experiment-607970> Acceso 30/04/2020 a las 17:45.
(9) Oscar Castillero Mimenza, Variable dependiente e independiente: qué son, con ejemplos. Disponible en: <https://psicologiaymente.com/miscelanea/variable-dependiente-independiente>. Acceso en 30/04/2020 a las 20:46.
¿Qué es la distribución muestral? ¿Qué tipos existen muestral?
Objetivo educativo:
El objetivo de este trabajo es adquirir conocimiento acerca de una parte de la bioestadística que es la distribución muestral, que habla de hacer cuentas de probabilidad, a partir de una parte de la población, visando entender que es una población, una muestra, un muestreo y saber la diferencia entre los tipos de distribución y saber cuándo utilizarlas.
Desarrollo del tema:
¿QUE ES UNA DISTRIBUCIÓN MUESTRAL?
Es una parte de la estadística que es necesario su compresión para desenvolver herramientas metodológicas, como para hacer estudios de una determinada muestra, en una determinada población haciendo y trabajando con probabilidades.
Una distribución muestral es una distribución de muestras estadísticas que se obtienen, por lo regular, de una o más poblaciones. (TAYLOR)
Para hacer una distribución muestral, necesito un muestreo que es una técnica de selección a partir de una población de una muestra; que se va considerar todas las muestras posibles para una determinada población. A partir de estas muestras se calcula la probabilidad, y también se puede estimar el error para la muestra. La muestra se toma de manera aleatoria, sea una muestra simple o compleja, para evitar los sesgos que es la diferencia sistemática entre las características de los miembros de la muestra y la población de la que se obtuvo. (GLANTZ, SEXTA EDICIÓN)
La elaboración de una distribución va depender de: una población que va tener datos que van generar un parámetro µ o p, y va depender de una muestra que va generar un estadístico x o p, donde la población es la totalidad de elementos que interesa estudiar, normalmente no es estudiada toda la población; el muestreo que es parte de la población que ha de estudiarse, con el objetivo de tener resultados generalizados a toda la población y una muestra que tiene que ser de características similares de la población completa a fin de que sea representativa.
Cuando hablamos de las distribuciones muestrales vamos a tener dos clasificaciones, donde una variable aleatoria significa que tiene un numero único y es determinado al azar, en cuanto una variable aleatoria discreta tiene un número finito de valores y la continua un número infinito de valores.
- Distribución de Variables Aleatorias Discretas: Binomial, Poisson, Hipergeométrica
- Distribución de Variables Aleatorias Continuas: Normal
- DISTRIBUCIÓN NORMAL
Es utilizado para representar la distribución de variables cuantitativas, o sea, tiene un infinito de valores. Este tipo de distribución tiene la conocida forma de campana o montaña, y para hacer una distribución normal es necesario la determinación de los parámetros:
- Media (µ) que representa el centro de gravedad, es decir, aquel punto que permitirá aguantar en equilibrio, la distribución. (Bioestadística para no estadísticos)
- Desviación típica (σ) es la distancia con la media del punto de máxima pendiente (Bioestadística para no estadísticos).
- Es una distribución simétrica.
- Es asintótica, es decir sus extremos nunca tocan el eje horizontal, cuyos valores tienden a infinito.
- En el centro de la curva se encuentran la media, la mediana y la moda.
- El área total bajo la curva representa el 100% de los casos.
- Los elementos centrales del modelo son la media y la varianza. (Ricardi, 2011)
- Representación gráfica
Se dice que muchos fenómenos en el campo de la salud se distribuyen normalmente. Esto significa que si uno toma al azar un número suficientemente grande de casos y construye un polígono de frecuencias con alguna variable continua, por ejemplo peso, talla, presión arterial o temperatura, se obtendrá una curva de características particulares, llamada distribución normal. Es la base del análisis estadístico, ya que en ella se sustenta casi toda la inferencia estadística. (Ricardi, 2011)
La distribución uniforme, es una parte adentro de la distribución normal, que es una variable aleatoria continua que sus valores se dispersan uniformemente a través del rango de posibilidades. La gráfica de una distribución uniforme presenta una forma rectangular. (TRIOLA, 2005)
2- DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
Las distribuciones de probabilidad binomial son importantes porque nos permite enfrentar circunstancias en las que los resultados pertenecen a dos categorías relevantes. (TRIOLA, 2005)
Un experimento binomial presenta las siguientes propiedades:
- Consiste en un número fijo, n, de pruebas idénticas.
- Cada prueba resulta en uno de dos resultados: éxito, S, o fracaso, F
- La probabilidad de éxito en una sola prueba es igual a algún valor p y es el mismo de una prueba a la otra. La probabilidad de fracaso es igual a q=(1-p)
- Las pruebas son independientes (WACKERLY, SÉPTIMA EDICIÓN)
Vale recordar que en una distribución binomial E y F (éxito y fracaso) denotan las dos categorías posibles de todos los resultados, p y q denotan las probabilidades de E y F respectivamente, donde P(E)= p y P(F)= 1-p = q. (TRIOLA, 2005)
Ejemplo de distribución binomial sacado del libro Mario Triola (TRIOLA, 2005)
Un profesor planea aplicar un examen sorpresa de opción múltiple, cada una con 5 respuestas posibles (a,b,c,d,e), pero solamente una es correcta. Supongamos que un estudiante sin preparación adecuada hace adivinanzas al azar y queremos calcular la probabilidad de que tenga exactamente tres respuestas correctas en las 4 preguntas.
- Con cuatro preguntas el examen, tenemos n=4
- Buscamos la probabilidad de exactamente 3 respuestas correctas, x=3
- La probabilidad de éxito (respuesta correcta para una pregunta es 0,2), entonces p=0,2
- La probabilidad de fracaso (respuesta incorrecta), es 0,8, entonces q=0,8
Este ejemplo cumple con las propiedades necesarias para ser una distribución binomial, que vamos utilizar la fórmula:
Entonces la cuenta queda: = (4). (0,008) . (0,8) = 0,0256
Recordamos que cuando hay 4! Tenemos que hacer 4x3x2x1. (TRIOLA, 2005)
3- DISTRIBUCIÓN DE POISSON
Es una distribución de probabilidad discreta. Expresa la probabilidad de un número k de eventos ocurriendo en un número fijo si estos eventos ocurren con una frecuencia media conocida y son independientes del tiempo discurrido desde el último evento. (RODRIGUEZ)
La variable aleatoria x es el número de ocurrencias de suceso en un intervalo. El intervalo puede ser tiempo, distancia, área, volumen o alguna unidad similar. (TRIOLA, 2005)
La fórmula utilizada es: donde e = 2,71828
Los requisitos para la distribución de Poisson: (TRIOLA, 2005)
- La variable aleatoria x es el número de ocurrencias de un suceso durante un intervalo
- Las ocurrencias deben ser aleatorias
- Las ocurrencias tienen que ser independientes entre sí
- Las ocurrencias deben estar uniformemente distribuidas dentro del intervalo que se emplea
La distribución de Poisson tiene los siguientes parámetros:
- La media es µ
- La desviación estándar es σ =
raíz cuadrada de µ
4-DISTRIBUCIÓN DE POISSON COMO APROXIMACIÓN DE LA BINOMIAL
Se utiliza cuando n es grande y p es pequeña, y hay que cumplir dos reglas:
- N>100
- Np<10
Si se cumplen dichas condiciones y deseamos utilizar la distribución de Poisson, como aproximación binomial, necesitamos un valor µ, ese valor se calcula utilizando: µ=np.
Bibliografia
Erick Cobo, P. M. (2007). Bioestadística para no estadísticos.
GLANTZ. (SEXTA EDICIÓN). BIOESTADISTICA.
Ricardi, F. Q. (2011). Distribución Normal. MEDWAVE.
RODRIGUEZ, M. R. (s.d.). IMPORTANCIA DE LA DISTRIBUCION BINOMIAL Y DE POISSON.
TAYLOR, B. Y. (s.d.). BIOESTADISTICA.
TRIOLA, M. F. (2005). ESTADISTICA. PEARSON.
WACKERLY, M. S. (SÉPTIMA EDICIÓN). ESTADÍSTICA MATEMÁTICA CON APLICACIONES.