Manual de Bioestadística
Guía integral para la cursada de Bioestadística de 2.º año: de la estadística descriptiva y la probabilidad, a la inferencia estadística, la correlación y regresión, y su aplicación directa al razonamiento clínico — evaluar una prueba diagnóstica, interpretar un riesgo relativo, o juzgar si un resultado "significativo" realmente lo es.
I. Fundamentos y Estadística Descriptiva
Qué es la bioestadística, cómo se clasifican los datos, y cómo resumirlos con una sola medida.
El Rol de la Bioestadística en Medicina y Tipos de Variables
Por qué la medicina basada en evidencia necesita estadística, y la clasificación de variables cualitativas y cuantitativas.
Organización y Representación de Datos
Tablas de frecuencia, histogramas, gráficos de barras y de sectores, y cómo elegir la representación correcta.
Medidas de Tendencia Central
Media, mediana y moda: cuándo cada una representa mejor a los datos, y el problema de los valores atípicos.
Medidas de Dispersión y Posición
Rango, varianza, desvío estándar, coeficiente de variación, cuartiles y percentiles.
II. Probabilidad
El lenguaje matemático de la incertidumbre, base de todo razonamiento diagnóstico.
Fundamentos de Probabilidad
Espacio muestral, sucesos, reglas de la suma y el producto, sucesos independientes y mutuamente excluyentes.
Probabilidad Condicional y Teorema de Bayes
Cómo actualizar una probabilidad a la luz de nueva información — la base matemática del razonamiento diagnóstico.
Distribución Binomial
Modelar eventos de éxito/fracaso repetidos — de la eficacia vacunal a la respuesta a un tratamiento.
Distribución Normal
La curva en forma de campana que aparece en casi toda variable biológica, y la regla empírica 68-95-99,7.
III. Inferencia Estadística
Cómo generalizar de una muestra a una población, y cómo decidir si una diferencia observada es real.
Muestreo y Distribuciones Muestrales
Muestreo probabilístico y no probabilístico, error muestral, y el Teorema Central del Límite.
Estimación por Intervalos de Confianza
Por qué un intervalo dice más que un solo número, y cómo interpretar correctamente un "IC 95%".
Prueba de Hipótesis: Fundamentos
Hipótesis nula y alternativa, valor p, errores tipo I y tipo II, y por qué "no significativo" no es "no hay efecto".
Comparación de Medias: Pruebas t
T de una muestra, de muestras independientes y pareada — y cuándo cada una es la elección correcta.
Chi-Cuadrado y Pruebas No Paramétricas
Comparar variables categóricas, y qué hacer cuando los datos no cumplen los supuestos de normalidad.
IV. Correlación y Regresión
Cómo se relacionan dos variables entre sí, y cómo predecir una a partir de la otra.
Correlación Lineal
El coeficiente de Pearson, su interpretación, y la trampa de confundir correlación con causalidad.
Regresión Lineal Simple
La ecuación de la recta que mejor predice una variable a partir de otra, y el coeficiente de determinación.
Análisis de Concordancia
El índice Kappa para acuerdo entre observadores, y el método de Bland-Altman para comparar instrumentos de medición.
V. Aplicaciones en Medicina
Donde la estadística deja de ser abstracta: evaluar pruebas, medir riesgos, diseñar estudios.
Evaluación de Pruebas Diagnósticas: Sensibilidad y Especificidad
Qué tan bien detecta una prueba a los enfermos y descarta a los sanos, y la tabla 2x2 que lo resume todo.
Valores Predictivos y Curvas ROC
Por qué la prevalencia cambia el valor predictivo de una prueba, y cómo elegir el mejor punto de corte.
Medidas de Riesgo Epidemiológico
Riesgo relativo, odds ratio y número necesario a tratar — cómo cuantificar el efecto de una exposición o tratamiento.
Diseño de Estudios y Tamaño Muestral
Por qué un estudio necesita un tamaño muestral calculado de antemano, y qué determina ese número.
VI. Cierre y Repaso
Casos prácticos de aplicación clínica y repaso final orientado a examen.
Casos Prácticos Integrados
Estudios clínicos, pruebas diagnósticas y resultados de investigación analizados a la luz de todo el manual.
Repaso Final: Perlas, Trampas y Preguntas de Examen
Conceptos clave, errores frecuentes y autoevaluación para las últimas semanas antes del parcial.