Gracias. Reflexión final

Bueno ¿Que decir de las muchas aportaciones que me ha dado estadística?. En primer lugar, tengo que ser sincera, no es una asignatura que me guste mucho por su contenido, pero los profesores la han hecho muy amena y llevadera. Primero que todo, he de agradecer a los profesores por su gran labor. A Ponce, por su paciencia y sus clases tan explicativas, si nos quedaba alguna duda él nos la resolvía las veces que hicieran falta. Agradecerle también su gran labor a Manu, ya que nos ha ayudado muchisimo con el trabajo de investigación, las tutorías y las aclaraciones sobre las dudas. Estoy muy satisfecha con los docentes que han impartido la asignatura.

Por otra parte, estadística me ha resultado llevadera, no ha sido muy difícil, aunque mi examen no creo que diga lo mismo, pero no por el tipo de examen, el examen era para sacar nota, quizas los nervios, falta de estudio...pero en general estoy contenta con la asignatura. En principio no es una asignatura que me guste mucho, ya que los cálculos no son lo mio, pero con los trabajos y exposiciones se me ha hecho divertida. He aprendido mucho de esta asignatura, desde la importancia que tiene la investigación en nuestra carrera (cosa que no tenia muy clara), hasta calcular tamaños de muestras, chi cuadrado, intervalos de confianza...entre muchas otras cosas. Sobretodo, nos ha servido para aprender a trabajar en grupo cuando se trata de un grupo de investigación, algo fundamental ya que nuestra carrera es de grupo, apoyarnos los unos a los otros. Tengo que decirle a Manu que muchisimas gracias por el tiempo que dedicaste para explicarnos las salidas de enfermería y los mejores lugares para trabajar, me has cambiado la visión de esta carrera, te lo aseguro. Salgo muy contenta de esta asignatura, aunque sinceramente espero habérmela quitado de encima, porque una vez esta bien, pero dos ya es otra cosa jajaja. La verdad que cuando empecé la asignatura no le di nada de importancia, pero ahora lo veo de otra forma, ya que todo en este mundo es estadística. Todos los conocimientos y comparaciones se adquieren por estadísticas, asi como destapar problemas como el medico que se inyectaba morfina y contagió a toda la planta de hepatitis. Me ha aportado mucho esta asignatura. Los profesores pueden estar más que satisfechos por su labor.
El examen, como he dicho anteriormente, me ha parecido que estaba genial, ya que era muy asequible a lo que habíamos estudiado y no me pareció rebuscado, algo que se agradece mucho. Por otra parte, lo que mas pesado se me ha hecho es intentar acordarme de todo para hacer este blog, y he necesitado un poco de ayuda porque a veces no me acordaba. Como se puede observar no esta al día, pero lo he intentado llevar lo mejor que he podido, ya que nunca había utilizado Blogger, algo que también me ha enseñado mucho, ya que no conocía su función.

Y de nuevo, muchisimas gracias por toda la ayuda que he recibido por parte de los dos profesores. Me habéis cambiado la visión de esta asignatura.

Seminario 5

Llegó la hora de entregar y presentar nuestro trabajo, que la verdad que ha quedado muy bien. Este trabajo nos ha ayudado a trabajar en grupo, aunque también hay que decir que siempre hay mas afinidad con unas compañeras que con otras, pero como todo en la vida. Este trabajo nos ha dado una visión sobre la eutanasia distinta a la que teníamos, o al menos a la que tenia yo.

Como sabemos, actualmente la eutanasia es un tema complicado, así como conflictivo, ya que al ser la muerte intencionada de un paciente se ve como algo moralmente no ético. Pero nos debemos plantear que, si una persona no desea vivir y esta sufriendo ¿Por qué prolongar el sufrimiento?¿Solo por el hecho de la visión errónea que tenemos sobre la muerte?. Desde años atrás, se ha visto a la muerte como algo natural, pero conforme "avanzamos" lo vemos como un tema tabú, por ello creo que no esta legalizada. También hay que decir, que es verdad que es difícil despedirse de una persona cuando ha sido tanto para ti (en el caso de familiares), pero aun así, creo que una persona tiene derecho a vivir y morir como quiera, como ella decida, porque no comprendo que la eutanasia no se pueda llevar a cabo pero utilizar sedantes para que no se entere de nada si...Eso es morir en vida, es mejor dejarlo ir y que descanse en paz. Espero que poco a poco la sociedad lo vaya comprendiendo y que llegue el día en el que se pueda realizar. La gente también debería tener el derecho de morir en su casa tranquilamente, y no en una habitación de hospital al lado de desconocidos y sin la más mínima intimidad.
neurociencia
Nuestro trabajo trataba del grado de conocimiento que tienen las enfermeras del hospital Virgen Macarena de Sevilla. Lo investigaríamos a través de una serie de cuestionarios hechos por nosotras, ya que no encontramos ninguna ayuda por Internet. Posteriormente tuvimos que hablar con el jefe de investigaciones de enfermería del hospital para ponernos en contacto con el comité ético para que aprobasen nuestro cuestionario. Una vez aprobado,lo entregamos a diferentes enfermeras de distintas plantas (10 enfermeras por planta). Las plantas que investigamos fueron neurociencia, oncologia neonatologia, cuidados paliativos, UCI y medicina integral. Una vez entregados dejaríamos un plazo de unos 3 días para que los rellenasen.

Cuando recogimos los cuestionarios, Eva y yo nos pusimos a pasar los datos a Epiinfo, un trabajo un poco pesado, la verdad. Gracias a dichos cuestionarios pudimos obtener las conclusiones que necesitabamos para el trabajo. Observamos que las enfermeras tienen un alto grado de conocimiento sobre la eutanasia, aunque hay que hacer incapié en que las estadísticas nos decían que las enfermeras que más grado de conocimiento tenían se situaban entre 50-60 años. Esto es debido a que la mayoría de las enfermeras encuestadas se encontraban en ese rango de edad. Sin embargo, llegamos a la conclusión de que este grado alto de conocimiento se debe a que las enfermeras con mas experiencia aprendieron de ella, y las mas jóvenes dieron dicho concepto en la universidad. También observamos que las creencias religiosas no influían en la practica de la eutanasia, sin embargo otros estudios realizados en la india si hacían incapié en las creencias religiosas. Lo que se observó claramente en el estudio es que todas las enfermeras creen que enfermería debería tener su sitio en debates sobre la eutanasia, y esto es totalmente razonable porque son ellas las que pasan el mayor tiempo con los pacientes y son las que reciben los deseos de morir de muchos de ellos, dependiendo de la situación en la que se encuentre, sobretodo en oncología, UCI, cuidados paliativos y medicina integral, las enfermeras afirmaban haber recibido el deseo de morir de algún paciente.

Desgraciadamente, esto nos aclara aun mas la visión actual de enfermería. Se ha pasado de tratar al paciente como persona a tratarlo como una enfermedad, se le ha quitado su personalidad al paciente. Ya no nos involucramos en su bienestar, sino en curarle lo que tiene y si no se puede curar en esperar a que se muera o a que le den el alta para que se vaya. Se ha infrahumanizado la enfermería, cosa que nosotras como futuras enfermeras debemos cambiar, ya que somos el futuro de esta profesión, y de nosotras depende que lo que sucede ahora quede en el pasado.

Después de explicar resumidamente nuestro trabajo, pasamos a las exposiciones. Mi grupo ha sido el primero en exponer, y yo creo que ha salido muy bien, sobretodo por parte de mi compañera ya que a ella le cuesta más y lo ha hecho genial, sin nervios ningunos. Creo que el tema ha gustado, ya que después se ha debatido un poco en la clase. Posteriormente expuso el equipo que tenia como tema el sexismo en las aulas, un tema muy interesante ya que los adolescentes son el futuro de nuestra generación y hay que hacer incapié y eliminar las conductas sexistas para poder avanzar hacia una igualdad. También hay que decir, que muchas veces somos las propias mujeres las que ponemos las desigualdades y en ocasiones se lleva a los extremos. El tercer grupo en exponer ha tratado el tema del aborto, un tema que personalmente a mi me afecta mucho, ya que nadie tiene derecho a interrumpir la vida de un ser que no tiene la culpa de nada. En casos extremos tales como violacion, riesgo de la madre o enfermedad grave lo acepto, ya que la vida seria muchisimo mas dura para los pequeños. Sin embargo, abortar porque la mujer quiera, no lo veo del todo correcto. Lo respeto, porque todo el mundo tiene derecho a vivir su vida y a tener su opinión, pero no lo comparto. Por mucho que haya debatido con personas sobre este tema no encuentro algo razonable para quitarle la vida a un ser. Se me vino a la cabeza que, ¿Por que la eutanasia no esta legalizada y el aborto si, cuando creo que deberia ser al reves?. Son cosas que a dia de hoy sigo sin entender...Y por ultimo expuso el cuarto grupo que trato el tema de la alimentacion en adolescentes, algo muy importante ya que la tasa de obesidad ha subido muchisimo y nos encontramos entre uno de los primeros paises con mas personas obesas de la UE. No debemos olvidar que la obesidad trae graves consecuencias como la diabetes, HTA, colesterol que puede derivar en ictus o en infarto...

En general todos los grupos, segun mi punto de vista, han expuesto muy bien y creo que todos deberian tener buena nota, ya que los trabajos no han sido faciles.

Seminario 4

La ventaja que tienen los seminarios de estadística respecto a los demás es que hay una gran participación por parte de todo el grupo y el profesor hace mas llevaderas las clases, cosa que se agradece muchísimo. En el seminario de hoy nos hemos dedicado a resolver problemas nuevos, tales como chi cuadrado, intervalos de confianza...y a repasar un poco los anteriores y resolver dudas. La verdad es que está próximo el examen y por lo tanto hay muchísimas dudas y aprovechamos los seminarios, ya que nuestro profesor nos ayuda bastante y gracias a él la mayoría de los alumnos obtendrán magnificas notas en el examen.

Hemos tratado el tema del trabajo de investigación. Manu nos ha explicado los apartados que este debía tener ya que es la parte final y el próximo seminario es la exposición. Hablando del trabajo de investigación, esta mañana hemos estado Eva y yo en el hospital Virgen Macarena, recogiendo los cuestionarios, que desgraciadamente no estaban todos listos y debemos volver mañana. Es increíble lo que te cambia la perspectiva de tu futuro laboral cuando estas en el hospital, ya que fuera de él, te imaginas muchas situaciones, pero ninguna como estar ahí mismo. Algo que me ha impresionado mucho es que en la misma planta, en un lado se encontraba neonatología (comienzo de la vida) y al otro lado se encontraba oncología (no siempre, pero mayormente refleja la etapa final de la vida). Hemos comprendido el dolor que sufren los pacientes y familiares en situaciones tan complicadas como lo es el cáncer, y hemos visto como un bebe lucha por vivir. Parece una faceta espiritual, pero es increíble lo que aprendes a valorar todo lo que tienes cuando sales de ahí. Ahora que se aproximan los exámenes estamos agobiados y solo pensamos en eso, que es correcto, pero muchas veces se nos olvida lo esencial de la vida, que es agradecer por tener un día mas de vida y por poder vivir, ya que hay mucha gente que desgraciadamente no tiene esa suerte y daría lo que fuera por estar en nuestro lugar.

Dejando a un lado esta reflexión, los pasos finales para terminar el trabajo son los siguientes:

- Titulo

- Autores
- Introducción
- Marco teórico
- Objetivos
- Material y métodos
- Discusión
- Conclusión
- Bibliografía

Ya nos queda poco para la exposición, y la verdad que yo no me suelo poner muy nerviosa. Es simplemente una prueba, pero hay gente que lo pasa realmente mal, pero seguro que con la práctica al final lo terminarán viendo como una tontería. El trabajo en general lo explicaré en el siguiente seminario, cuando sea la exposición, pero generalmente hemos trabajado mucho y creo que ha sido un gran esfuerzo ponernos en contacto con las enfermeras del hospital, idas y venidas, cuestionarios, búsquedas bibliográficas...ha sido un trabajo complicado, o quizás, nosotras nos lo hemos complicado más al querer hacerlo realmente bien.

Tema 10: Hipótesis estadística. Test de hipótesis

Contrastes de hipótesis

Para controlar los errores aleatorios, además del cálculo de intervalos de confianza, contamos con una segunda herramienta en el proceso de inferencia estadística: los test o contrastes de hipótesis.

Con los intervalos nos hacemos una idea de un parámetro de una población dado un par de números entre los que confiamos que esté el valor desconocido.

Con los contrastes (test) de hipótesis la estrategia es la siguiente:

- Establecemos a priori una hipótesis cerca del valor del parámetro

- Realizamos la recogida de datos

- Analizamos la coherencia entre la hipotesis previa y los datos obtenidos

Son herramientas estadísticas para responder a preguntas de investigación: permite cuantificar la compatibilidad entre una hipótesis previamente establecida y los resultados obtenidos.
Sean cuales sean los deseos de los investigadores, el test de hipótesis siempre va a contrastar la hipótesis nula (la que establece igualdad entre los grupos a comparar, o lo que es lo mismo, la que no establece relación entre las variables de estudio).

DEPENDIENTE INDEPENDIENTE	Cualitativa 2 Grupos	Cualitativa > 2 Grupos	Cuantitativa
Cualitativa 2 Grupos	Chi cuadrado T comparación proporciones P. exacta de Fisher P. Mc Nemar	Chi cuadrado Q de Cochran	T student U. de Mann- Whitney T. Wilcoxon
Cualitativa > 2 Grupos	Chi cuadrado Q. de Cochran	Chi cuadrado Q. de Cochrann	A. varianza Kruskall-Wallis F. Friedman
Cuantitativa	Regresión logística	Regression logística	Regression lineal: Correl. Pearson Correl. Spearman

Errores de hipótesis

El test de hipótesis mide la probabilidad de error que cometo si rechazo la hipótesis nula.

Con una misma muestra podemos aceptar o rechazar la hipótesis nula. Todo depende de una error, al que llamamos α.

El error α es la probabilidad de equivocarnos al rechazar la hipótesis nula.

El error α más pequeño al que podemos rechazar H0 es el error p.

Habitualmente rechazamos H0 para un nivel α máximo del 5% (p< 0.05). Por encima del 0.05 debo aceptar la hipótesis nula.

Es lo que llamamos “significación estadística”.

Tipos de errores en el test de hipótesis

RESULTADO DEL TEST REALIDAD	Rechazo H0	Acepto H0
H0 cierta	Error tipo 1 (error α)	No error (1-α)
H0 falsa	No error (1-β)	Error tipo 2 (error β)

Test de hipótesis. Chi cuadrado

Para comparar variables cualitativas (dependiente e independiente).

Suponemos la hipótesis cierta y estudiamos como es de probable que siendo iguales dos grupos a comparar se obtengan resultados como los obtenidos o haber encontrado diferencias más grandes por grupos.

Tema 9: Estadística inferencial: muestreo y estimación

Inferencia estadística: Cuando planteamos un estudio en el ámbito sanitario para establecer relaciones entre variables, nuestro interés no suele estar exclusivamente en los pacientes concretos a los que hemos tenido acceso, sino más bien en todos los pacientes similares a estos.

Al conjunto de pacientes sobre los que queremos estudiar alguna cuestión le llamamos población de estudio.

Al conjunto de individuos concretos que participan en el estudio le denominamos muestra.

Al número de individuos de la muestra le denominamos tamaño muestral.

Al conjunto de procedimientos estadísticos que permiten pasar de lo particular, la muestra, a lo general, la población, le denominamos inferencia estadística.

Al conjunto de procedimientos que permiten elegir muestras de tal forma que éstas reflejen las características de la población le llamamos técnicas de muestreo.

Siempre que trabajamos con muestras (no estudiamos el problema en toda la población sino en una parte de ella), hay que asumir un cierto error.

Si la muestra se elige por un procedimiento de azar, se puede evaluar ese error. La técnica de muestreo en ese caso se denomina muestreo probabilístico o aleatorio y el error asociado a esa muestra elegida al azar se llama error aleatorio.

En los muestreos no probabilísticos (Ej: estudios de conveniencia. Utilizar a los pacientes de mi hospital como muestra), no es posible evaluar el error. En los muestreos probabilísticos, el error aleatorio es inevitable pero es evaluable.

Proceso de la inferencia estadística
Tenemos una población de estudio, y la medida que queremos obtener se llama parámetro.
Hacemos una selección aleatoria y obtenemos una muestra, y la medida de la variable de estudio obtenida en la muestra, se denomina estimador.

Al proceso por el que a partir del estimador, me aproximo al parámetro se denomina inferencia.

Error estándar
Es la medida que trata de captar la variabilidad de los valores del estimador (en este caso la media de los días de curación de la úlcera).

El error estándar de cualquier estimador mide el grado de variabilidad en los valores del estimador en las distintas muestras de un determinado tamaño que pudiésemos tomar de una población.

Cuanto más pequeño es el error estándar de un estimador, más nos podemos fiar del valor de una muestra concreta. Si en lugar 

de variar el valor de la media en las muestras entre 52 y 64 días, variara entre 20 y 90 días, sería menos probable que al seleccionar una muestra y calcular su media, ésta estuviera cercana a 57,46, que es el valor de la media en la población.


Intervalos de confianza:

Son un medio de conocer el parámetro en una población midiendo el error que tiene que ver con el azar (error aleatorio).

Se trata de un par de números tales que, con un nivel de confianza determinados, podamos asegurar que el valor del parámetro es mayor o menor que ambos números.

Se calcula considerando que el estimador muestral sigue una distribución normal, como establece la teoría central del límite.


Procedimiento Muestral. (Tecnica De Muestreo).

- Un muestreo es un método tal que al escoger un grupo pequeño de una población podamos tener un grado de probabilidad de que ese pequeño grupo posea las características de la población que estamos estudiando.

- La población general de la queremos obtener conclusiones la vamos a elegir al azar, para obtener la muestra y a partir de esta hacer inferencia de la población entera. (confianza en %).

Tipos de muestreo

- Probabilístico. Todos los sujetos de la población tienen una probabilidad distinta de cero en la selección de la muestra. Todos y cada uno de los elementos tienen la misma probabilidad de ser elegidos.Es el método que consiste en extraer una parte (o muestra) de una población o universo, de tal forma que todas las muestras posibles de tamaño fijo, tengan la misma posibilidad de ser seleccionados.

1. Aleatorio simple. P=1/n. 1. Se caracteriza porque cada unidad tiene la probabilidad equitativa de ser incluida en la muestra:

· De sorteo o rifa: desventaja de este método es que no puede usarse cuando el universo es grande.
· Tabla de números aleatorios: más económico y requiere menor tiempo.

2. Aleatorio sistemático. Similar al aleatorio simple, en donde cada unidad del universo tiene la misma probabilidad de ser seleccionada. Ejemplo: si N:500 (población) y n:100 (personas que queremos en la muestra; N/n =5, 5 será el intervalo para la selección de cada unidad muestral. Si tengo las personas por numero seria así: elijo el 5, 10, 15, 20, .. así hasta llegar al 100. Si termino la lista y no he llegado al 100, vuelvo a empezar de nuevo, pero siempre con el intervalo que me ha salido.

3. Estratificado. Se caracteriza por la subdivisión de la población en subgrupos o estratos, debido a que las variables principales que deben someterse a estudio presentan cierta variabilidad o distribución conocida que puede afectar a los resultados.

4. Conglomerados. Se usa cuando no se dispone de una lista detallada y enumerada de cada una de las unidades que conforman el universo y resulta muy complejo elaborarla. En la selección de la muestra en lugar de escogerse cada unidad se toman los subgrupos o conjuntos de unidades conglomerados. En este tipo de muestreo el investigador no conoce la distribución de la variable. Las inferencias que se hacen en una muestra conglomerada no son tan confiable como las que se obtienen en un estudio hecho por muestreo aleatorio.

- No probabilístico o de conveniencia del investigador. Puede haber personas en la población que no tengan probabilidad o que se desconozca, de ser seleccionado en la muestra. No se sigue el proceso aleatorio. No puede considerarse que la muestra sea representativa de una población. Se caracteriza porque el investigador selecciona la muestra siguiendo algunos criterios identificados para los fines del estudio que realiza.Por conveniencia o intencional: en el que el investigador decide, según sus objetivos, los elementos que integraran la muestra, considerando las unidades “típicas” de la población que desea conocer.

1. Accidental: consiste en utilizar para el estudio las personas disponibles en un momento dado, según lo que interesa estudiar. De las tres es la más deficiente.

2. Por cuotas: en el que el investigador selecciona la muestra considerando algunos fenómenos o variables a estudiar, como: Sexo, raza, religión, etc...

Tamaño de la muestra
El tamaño de la muestra a tomar va a depender de:

- Error estándar. A mayor error estándar, menor tamaño de la muestra.

- De la mínima diferencia entre los grupos de comparación que se considera importante en los valores de la variable a estudiar.

- De la variabilidad de la variable a estudiar (varianza en la población).

- El tamaño de la población de estudio.

Calculo del tamaño de una muestra para estimar la media de una población: n= Z2x S2/e2

Tema 8: Medidas de tendencia central, posición y dispersión

Resumen numérico de una serie estadística

Ademas de las tablas y graficos podemos resumir una serie de observaciones mediante “estadísticos”: Funcion de los datos observados. Hay tres grandes tipos de medidas estadísticas:

 - Posicion

 - Tendencia central

 - Dispersión

Estas medidas lo que hacen es resumir el comportamiento numérico de una variable continua, es decir, solo puedo aplicar este tipo de medidas a variables continuas. Las medidas de posición nos ayudan a calcular la posición que ocupa un individuo en la serie estadística, es decir, si dentro de una serie numérica esta en una posición baja o alta. Las medidas de tendencia central nos dan idea del comportamiento de la mayoría de los sujetos. Las medidas de dispersión nos informan acerca de la heterogeneidad de los individuos (si están muy dispersos o muy centrados). 

Ej: la variable edad, si yo ordenara de menor a mayor las edades, una medida de posición seria el percentil, que es, por ejemplo, yo extraigo una persona al azar y veo que puesto ocupas en ese orden de edad de menor a mayor. La medida de tendencia central seria la media de edad (sumo todas las edades y las divido por el numero de sujetos) y las medidas de dispersión me informa si la edad se dispersa o estamos todas aproximadas. Ej: en la clase de enfermeria la medida de dispersión seria baja porque tenemos edades aproximadas.

Medidas de tendencia central


Media aritmética o media (x): se calcula para variables cuantitativas y se trata del centro geométrico o de gravedad de nuestros datos. Es la suma de todos los valores de la variable observada entre el total de observaciones. La formula es X= sumatorio x/n. (esta es la media)

Cuando los datos son agrupados, para calcular la media utilizamos como valor de referencia de cada intervalo su marca de clase X=sumatorio mcfi/n (esto es media ponderada)

Ejemplo: yo quiero saber la media del peso de esos niños (tabla hecha en clase de 40 niños). La media seria sumo los pesos y lo divido por 40. Si te da una tabla sin proporcionarte los pesos y hay que calcular la media hay que hacer la media aritmética (datos agrupados), que seria, ejemplo, 3.5 (marca de clase) x 3 (frecuencia) + 4x8 + 4.5x14 + 5x6 + 5.5x4 + 6x5 / 40 = 4.68, es decir, el peso medio de los niños esta en 4,68. Moda: es el valor de la observación que mas veces se repite. Es el valor que tiene una mayor frecuencia. Si hay mas de una moda, porque puede suceder que haya dos categorías que se repiten como igual de la variable, se dice entonces que es una muestra bimodal. 

Ej: un estudio de estado civil (soltero, casado, viudo, otras..) y tenemos soltero 50, casado 50, viudo 10 y otras 8. Entonces la moda seria doble, soltero y casado. La moda no es el numero (50), sino la categoría (soltero, casado..). Si los datos están agrupados no puedo saber exactamente la moda, entonces lo que hacemos es calcular el intervalo modal, que corresponde al intervalo en el que el cociente entre la frecuencia relativa y la amplitud es mayor. Ejemplo tabla 40 niños, tengo los datos agrupados y no puedo saber exactamente cual es la moda pero si el intervalo modal, solo hay que observar la tabla y ver cual es el mas frecuente (en este caso es 14), pero podemos hacerlo calculando el cociente entre Hi y la amplitud del intervalo (0,50) y aquel intervalo con una amplitud mayor es la solución. En este caso el intervalo modal seria el intervalo que va de 4.25-4.75, porque realmente en esta tabla las amplitudes de los intervalos son iguales (0.5). Pero, si en otra tabla no hay amplitudes exactamente iguales, para calcular el intervalo modal seria hi entre Ci, y el que de el valor mas alto es el correcto. Si todos los intervalos son iguales me voy a la frecuencia mas alta y yasta, pero cuando los intervalos tienen distintas amplitudes debemos dividir la frecuencia hi entre el Ci (amplitud del intervalo, es decir, en un intervalo 0-15 seria 15; en un intervalo 15-65 seria 50; entre un intervalo 65-100, seria 35..)

Medidas de posición

Se les llama cuantiles. Se calculan solo con la variable cuantitativa. Uno de los cuantiles mas importantes es la mediana, la mediana es el único caso de medida que es a la vez medida de posición y medida de tendencia central, las dos cosas. Los cuantiles solo tienen en cuenta la posición ordenados de mayor a menor de los valores de una muestra. Los cuantiles mas empleados son los percentiles, los deciles y los cuartiles. En el caso de percentiles dividimos en 100 fracciones las muestras, los deciles los dividimos en 10 y los cuartiles en 4.

La mediana seria la observación tal que deja el 50% de los datos por debajo y el 50% por encima, es decir, Ej: nos pesamos, y ordenamos los pesos desde el peso mas bajo al mas alto, la persona que deja el 50% por debajo y por encima seria la mediana. Por ejemplo: imaginamos que tenemos 3 sujetos y los pesamos:

- Sujeto numero 1: 65 kg

- Sujeto numero 2: 73 kg

- Sujeto numero 3: 58 kg

La mediana seria 65 kg, porque ordenados de menor a mayor, el valor que deja la mitad de las observaciones por debajo es 65. 

A veces las cosas no son lo que parecen

Suele suceder que pidamos tener lo que otros tienen, pero a veces no nos damos cuenta de que cada vida tiene sus ventajas y desventajas. Eso le pasó al niño con los zapatos rotos, él deseaba tener ropa limpia y lujosa, estar bien alimentado y mostrarse feliz. Sin embargo, después de que su deseo fue concedido, entendió por qué se equivocó a querer estar en su lugar: