FORMACIÓN MÉDICA ACREDITADA. Introducción a la estadística y distribuciones de probabilidad. (y 4) Otras distribuciones de probabilidad

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Hemos visto, en el apartado anterior, que muchos fenómenos aleatorios tienen unas distribuciones de probabilidad que se ajustan a determinados modelos, cuyas características están descritas en formato matemático. Después de conocer la más famosa de todas ellas, la distribución normal, vamos a conocer algunas otras, válidas para entender otro tipo de sucesos y que son útiles también para el análisis de fenómenos que nos encontramos en la práctica clínica.

Para variables continuas

Distribución constante
Aquélla cuya probabilidad es constante a lo largo de todo el rango de valores.
Distribución logarítmico-normal
Se utiliza en el caso de muestras en las que los valores están muy desviados hacia la izquerda, generalmente próximos a 0, y en los que el logaritmo de los valores sí presenta una distribución normal centrada en la media.
Distribución exponencial
Equivalente continuo a la distribución geométrica que luego mencionaremos para las variables discontinuas, se encarga de mostrar la densidad de probabilidad del intervalo de tiempo necesario para que ocurra un suceso.
Distribución chi cuadrado (χ2)
Es la distribución que sigue la suma de varias variables independientes de distribución normal estandarizada (es decir, de media 0 y desviación estadística 1). Se utiliza mucho en inferencia estadística, a la hora de analizar relaciones entre variables cualitativas o de determinar el intervalo de confianza de una varianza.
Distribución t de Student
Distribución que sigue el cociente entre una variable normal y la raíz cuadrada de otra χ2, y que es muy útil para analizar la variabilidad que deriva de muestras demasiado  pequeñas. Para ello, es una distribución que cambia según el número de grados de libertad, es decir, de casos menos uno, al entender que, una vez conocida la media, “sobra” uno de los casos.

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