2.2: Datos: tipos y distribución

En bioestadística, los datos son las observaciones recopiladas para su análisis. Existen dos tipos principales: paramétricos y no paramétricos. Los datos paramétricos, que incluyen datos numéricos continuos (p. ej., el peso) y discretos (p. ej., el número de comprimidos), asumen un patrón de distribución particular, a menudo la distribución normal. Los datos no paramétricos no se adhieren a una distribución específica y, por lo general, comprenden datos categóricos nominales (p. ej., el género) y ordinales (p. ej., las escalas de valoración del dolor).

Las distribuciones en bioestadística representan cómo se organizan los puntos de datos en un gráfico. La más común es la distribución normal o gaussiana, donde la media, la mediana y la moda se alinean, como se ve con los pesos al nacer de los bebés. Sin embargo, algunos datos muestran distribuciones sesgadas, con puntos de datos distribuidos asimétricamente alrededor de la media. Una distribución sesgada positiva tiene una cola larga hacia la derecha, como las concentraciones de metabolitos de fármacos con pocos valores muy altos. Por el contrario, una distribución sesgada negativa tiene una cola hacia la izquierda, como la curva de las puntuaciones de los estudiantes en un examen fácil. Comprender estos tipos de datos y distribuciones es esencial para un análisis e interpretación bioestadísticos precisos.

En bioestadística, los datos se refieren a las observaciones recopiladas que son objeto de análisis. Los datos pueden ser paramétricos o no paramétricos.

Los datos no paramétricos no siguen ninguna distribución específica. Incluye datos categóricos, tanto nominales, como el género, como ordinales, como las puntuaciones de la escala de dolor.

Los datos paramétricos o cuantitativos asumen un patrón de distribución específico. Incluye datos numéricos, tanto continuos, como el peso, como discretos, como el número de tabletas.

Las distribuciones en bioestadística indican la disposición de los puntos de datos en un gráfico.

La distribución normal o gaussiana es una distribución simétrica en la que la media, la mediana y la moda coinciden. Por ejemplo, el peso de los bebés al nacer suele seguir una distribución normal.

Las distribuciones sesgadas tienen puntos de datos distribuidos asimétricamente alrededor de la media.

Un sesgo positivo indica una larga cola hacia la derecha, ejemplificada por las concentraciones de metabolitos del fármaco en la sangre de un paciente.

Un sesgo negativo muestra una larga cola hacia la izquierda, un ejemplo de esto es el costo de los medicamentos de marca.