Bioestadística

Esta obra propone un recorrido ordenado por la estadística aplicada al estudio de la salud, pensado para quien se acerca a la materia sin una formación matemática previa extensa. Su punto de partida es deliberadamente elemental: qué distingue un dato de la información, cómo se define un universo y sus elementos, qué es una variable y por qué conviene clasificarla como nominal, ordinal, discreta o continua, de intervalo o de razón. Sobre esa base conceptual se construye todo lo demás, con la convicción de que buena parte de los errores de análisis nacen antes del cálculo, en la definición operativa de aquello que se pretende medir.

El texto se organiza en cinco secciones. La primera aborda las características de los datos, su recolección y revisión, el diseño de formas de registro —incluyendo la redacción de preguntas, los formatos de respuesta abiertos y cerrados, y los requisitos de confiabilidad, validez y objetividad—, el cómputo de la información y una introducción a los diseños de investigación epidemiológica. La segunda desarrolla la estadística descriptiva en escalas cualitativas y cuantitativas, la presentación gráfica y tabular de resultados y los indicadores básicos de salud. La tercera reúne los elementos de probabilidad necesarios para la inferencia, las distribuciones de probabilidad y muestrales, y los fundamentos del razonamiento inferencial. La cuarta despliega el análisis con una variable dependiente y una independiente: pruebas de hipótesis y estimaciones por intervalo para variables cualitativas y cuantitativas, cálculo del tamaño de muestra, análisis de varianza, pruebas no paramétricas, regresión y correlación simple. La quinta extiende el tratamiento a escenarios con dos o más variables independientes mediante regresión múltiple, análisis estratificado y regresión logística, análisis de supervivencia y una introducción a los modelos lineales generalizados.

Esta tercera edición amplía las anteriores con capítulos nuevos sobre diseños de investigación epidemiológica, indicadores básicos de salud y modelos lineales generalizados; incorpora además los conceptos de sensibilidad, especificidad, valores predictivos positivo y negativo, y el teorema de Bayes. En el terreno práctico actualiza las herramientas de cómputo, sumando el entorno libre R junto a Epi Info 7 y OpenEpi, de modo que cada procedimiento explicado pueda reproducirse sin costo de licencias. La obra suma también una segunda autoría, que aporta experiencia en modelación matemática y manejo de datos en ciencias biológicas.

El estilo mantiene una vocación didáctica explícita, heredada de su origen como apuntes de clase corregidos y enriquecidos por generaciones de estudiantes: ejemplos explicativos numerados que siguen casos concretos —valores de hemoglobina en un grupo de trabajadores, factores maternos asociados al bajo peso al nacer, definiciones operativas de un caso de sarampión—, cuadros comparativos, ejercicios al cierre de cada capítulo con sus respuestas, y un conjunto de anexos con tablas de números aleatorios y valores críticos para las distribuciones normal, binomial, de Poisson, t, F, ji cuadrada y para las pruebas de Mann-Whitney-Wilcoxon, Kruskal-Wallis y Wilcoxon. El resultado es un texto que funciona tanto como manual de curso para pregrado y posgrado en ciencias de la salud como referencia de consulta para profesionales que necesitan resolver un análisis concreto y entender qué están haciendo al resolverlo.