Book
P. Juez and F. J. Díez.
Probabilidad y Estadística en Medicina:
Aplicaciones en la Práctica Clínica y en la Gestión Sanitaria.
Ed. Díaz de Santos,
Madrid, 1996. xvi+364 págs.
Authors
- Pedro Juez Martel
- Dpto. Economía Aplicada e Historia Económica
- Facultad de CC. Económicas y Empresariales
- UNED
- Francisco Javier Díez Vegas
- Dpto. Inteligencia Artificial
- Facultad de Ciencias / E.T.S.I. Informática
- UNED
Table of contents
(Entre corchetes se indican las páginas.)
Presentación [xi]
Primera parte: PROBABILIDAD [1]
(F. J. Díez Vegas)
1. TEORÍA DE LA PROBABILIDAD [3]
- 1.1 Nociones de probabilidad [3]
- 1.1.1 Definiciones básicas [3]
- 1.1.2 Interpretación de la probabilidad [6]
- 1.1.3 El teorema de Bayes [7]
- 1.1.4 Sensibilidad y especificidad [8]
- 1.2 Independencia condicional [11]
- 1.2.1 Variables dependientes e independientes [11]
- 1.2.2 Representación gráfica de dependencias e independencias [13]
- 1.2.3 Diferencia entre causalidad y correlación [16]
- 1.2.4 Método clásico de diagnóstico probabilístico [18]
- 1.3 Notas complementarias [20]
- 2.1 Fundamentos matemáticos [21]
- 2.1.1 Definiciones básicas sobre grafos [21]
- 2.1.2 Definición de red bayesiana [23]
- 2.2 Propagación de evidencia en redes bayesianas [27]
- 2.2.1 El modelo general [27]
- 2.2.2 La puerta OR [33]
- 2.2.3 Comparación con el método clásico [39]
- 2.2.4 Comentarios [40]
- 2.3 Construcción de redes bayesianas [41]
- 2.3.1 Aspectos generales [41]
- 2.3.2 Fase cualitativa: estructura de la red [42]
- 2.3.3 Información numérica [46]
- 2.4 Notas complementarias [48]
- 3.1 Fundamentos [51]
- 3.1.1 Planteamiento del problema [51]
- 3.1.2 Valor esperado y utilidad esperada [52]
- 3.1.3 Actitudes frente al riesgo [54]
- 3.2 Árboles de decisión [56]
- 3.2.1 Decisiones no informadas [56]
- 3.2.2 El valor de la información [58]
- 3.3 Diagramas de influencia [62]
- 3.3.1 Propiedades básicas [62]
- 3.3.2 Otros ejemplos de diagramas de influencia [64]
- 3.3.3 Ventajas de los diagramas de influencia [66]
- 3.4 Construcción de diagramas de influencia en medicina [67]
- 3.4.1 Funciones de utilidad universales [68]
- 3.4.2 Utilidades específicas para cada paciente [69]
- 3.4.3 Comentarios [71]
- 3.5 Notas complementarias [72]
- 4.1 Errores en la estimación de la probabilidad [75]
- 4.1.1 Representatividad [75]
- 4.1.2 Disponibilidad [78]
- 4.1.3 Ajuste y anclaje [80]
- 4.1.4 Atribución causal [81]
- 4.2 Errores en la toma de decisiones [84]
- 4.2.1 Errores debidos al marco de elección [85]
- 4.2.2 La búsqueda de certeza [87]
- 4.3 Errores en medicina [89]
- 4.4 Expresiones cualitativas de la probabilidad [92]
- 4.5 Notas complementarias [93]
- 4.6 Conclusión: el futuro de la medicina [94]
Segunda parte: ESTADÍSTICA [99]
(P. Juez Martel)
- 5.1 Introducción [101]
- 5.2 Población y muestra [101]
- 5.3 Tipos de variables [101]
- 5.4 Medidas de posición [102]
- 5.4.1 Principales medidas de tendencia central [102]
- 5.4.2 Principales medidas de dispersión [103]
- 5.5 Medida de correlación lineal [104]
- 5.6 Tipos de escalas [105]
- 5.6.1 Escala nominal o clasificatoria [105]
- 5.6.2 La escala ordinal o escala de rango [106]
- 5.6.3 La escala de intervalo [107]
- 5.6.4 La escala de proporción [109]
- 5.7 Distribuciones de probabilidad de tipo continuo [111]
- 5.7.1 Distribución normal [111]
- 5.7.2 Distribuciones derivadas de la normal: ji-cuadrado y t de Student [113]
- 5.8 Obtención de estadísticos mediante el SPSS/PC+ [115]
- 5.8.1 Introducción [115]
- 5.8.2 Introducción de los datos en el SPSS [115]
- 5.8.3 Obtención de estadísticos [116]
- 5.8.4 Otras opciones [117]
- 5.8.5 Fichero SPSS.LIS [118]
- 6.1 Método [120]
- 6.2 Tablas de contingencia 2x2 [122]
- 6.2.1 Frecuencias esperadas pequeñas [124]
- 6.2.2 Resumen del caso de una tabla de contingencia (Recomendaciones de Cochran) [129]
- 6.3 Tablas de contingencia con g.l. mayor que 1. [130]
- 6.3.1 Independencia en tablas R (filas) x C (Columnas) [130]
- 6.4 Determinación de las fuentes de asociación [132]
- 6.4.1 Análisis de los residuos [133]
- 6.4.2 Partición de tablas [134]
- 6.4.3 Partición en tablas dependientes [136]
- 6.5 Medidas de asociación en tablas de contingencia [139]
- 6.5.1 El coeficiente de contingencia [139]
- 6.5.2 La Q de Yule [143]
- 6.6 Análisis con el programa estadístico SPSS/PC+ [146]
- 6.6.1 Ejemplo sobre la relación entre enfermedad cardiovascular y el sexo [146]
- 6.6.2 Ejemplo sobre la relación entre la opinión del sistema sanitario público y el nivel de renta [147]
- 7.1 Introducción [153]
- 7.2 El modelo lineal de probabilidad [155]
- 7.3 Modelos LOGIT Y PROBIT [160]
- 7.3.1 Modelos PROBIT [161]
- 7.3.2 Modelos LOGIT [163]
- 7.4 Aplicación del SPSS/PC+ a los modelos de regresión logística [170]
- 7.4.1 Presentación del ejemplo [170]
- 7.4.2 Comandos del SPSS utilizados [170]
- 7.4.3 Otras opciones del SPSS [171]
- 7.4.4 Utilización de la probabilidad estimada [179]
- 7.5 Modelos de elección múltiple [180]
- 8.1 Introducción [189]
- 8.2 Ejemplos de aplicación de análisis discriminante [190]
- 8.3 Analisis discriminante para dos grupos [191]
- 8.3.1 Método de Fisher [191]
- 8.3.2 Método de la D2 de Mahalanobis [197]
- 8.3.3 Relación entre el método de Fisher y la D de Malanobis [198]
- 8.3.4 Aproximación al análisis discriminante mediante un análisis de regresión [198]
- 8.4 Análisis discriminante para más de dos grupos. Funciones canónicas [201]
- 8.5 Elección de las variables discriminantes [204]
- 8.5.1 Elección de las variables discriminantes. [204]
- 8.5.2 Contribución de las variables discriminantes a la discriminación total [207]
- 8.6 Elección de las funciones discriminantes a retener en el análisis [208]
- 8.7 Análisis discriminante para variables cualitativas [211]
- 8.7.1 El caso de variables discretas: [211]
- 8.8 Análisis en el programa estadístico SPSS/PC+ [212]
- 9.1 Introducción [223]
- 9.2 Tipos de censura [224]
- 9.2.1 Censura de tipo I [224]
- 9.2.2 Censura de tipo II [225]
- 9.2.3 Censura aleatoria [225]
- 9.2.4 Otros tipos de censura [226]
- 9.3 Tabla de vida [226]
- 9.3.1 Funciones de supervivencia [228]
- 9.4 Comparación de curvas de supervivencia [235]
- 9.4.1 Test de Savage de rangos logarítmicos [236]
- 9.4.2 Puntuaciones de supervivencia [237]
- 9.5 Análisis estadístico con el programa SPSS/PC+ [238]
- 9.5.1 Comparación de tablas de supervivencia en el SPSS/PC+ [240]
- 9.6 Ejemplo de aplicación conjunta del análisis de supervivencia y la regresión logística [245]
- 10.1 Análisis conjunto: definición e historia [255]
- 10.1.1 Las etapas de un experimento de análisis conjunto [257]
- 10.1.2 Etapa 0: elección de atributos y niveles determinantes [258]
- 10.1.3 Selección del modelo o función de preferencia [259]
- 10.1.4 Selección del procedimiento de recogida de datos [265]
- 10.1.5 La construcción de estímulos [268]
- 10.1.6 Presentación de estímulos [272]
- 10.1.7 Medición de la variable dependiente [273]
- 10.1.8 Estimación de parámetros [274]
- 10.2 Interpretación de resultados de un experimento de análisis conjunto [283]
- 10.3 Caso práctico de análisis conjunto con SPSS [285]
- 10.3.1 D escripción del caso presentado [286]
- 11.1 Elección de la prueba estadística adecuada [295]
- 11.1.1 El modelo estadístico [295]
- 11.1.2 Potencia-eficiencia de las pruebas no paramétricas [297]
- 11.1.3 Pruebas estadísticas paramétricas y no paramétricas [298]
- 11.2 Tests no paramétricos [300]
- 11.2.1 Tests no paramétricos para dos muestras relacionadas [300]
- 11.2.2 Caso de dos muestras independientes [316]
- 11.2.3 Caso de k muestras relacionadas [348]
- 11.2.4 Caso de k muestras independientes [357]
- 11.2.5 Las medidas de correlación y sus pruebas de significación [365]
- 11.2.6 Otras posibilidades en el programa estadístico SPSS/PC+ [384]
Related links
- Programa modular Herramientas de Gestión e Investigación Sanitaria (UNED).