La estadística es una herramienta matemática potente y eficaz que permite arrojar luz sobre cualquier tipo de estudio que, a causa de su variabilidad intrínseca, no pueda ser abordado desde la perspectiva de las leyes deterministas. En la medida en que permite obtener resultados prácticos, es una excelente guía para la acción en situaciones que entrañan incertidumbre. Las ciencias de la salud, en cuanto disciplinas científicas que estudian objetos naturales (el organismo y sus sistemas funcionales) y sociales (seres humanos miembros de una sociedad civilizada) operan con multitud de datos heterogéneos. Así pues, el empleo de las herramientas estadísticas es hoy consustancial a la investigación médica y social y ningún profesional puede contribuir a su desarrollo sin estar familiarizado con ellas. Bioestadística ha sido concebido para ser un manual claro y riguroso que ayude a entender la asignatura que se imparte en el área de conocimiento de Ciencias de la Salud. Las autoras han volcado en este libro la experiencia acumulada durante largos años de docencia, investigación y asesoramiento a médicos investigadores. En el texto, teoría y práctica forman un tándem que se complementa y aclara recíprocamente. Numerosos ejemplos, elaborados a partir de casos clínicos reales, servirán para acercar a los estudiantes a su futura profesión. Esta obra resultará de gran utilidad no sólo para los estudiantes, sino para todo aquél que quiera profundizar en el conocimiento de la estadística y sus aplicaciones en el campo de la salud.

I. Estadística descriptiva 1. Conceptos previos 1.1. Introducción 1.2. ¿Qué es la Estadística? 1.3. Elementos. Población. Caracteres 1.4. Organización de los datos 1.5. Representaciones gráficas 1.6. Problemas 2. Medidas descriptivas 2.1. Introducción 2.2. Estadísticos de tendencia central 2.3. Estadísticos de posición 2.4. Medidas de variabilidad o dispersión 2.5. Asimetría y apuntamiento 2.6. Problemas 3. Variables bidimensionales 3.1. Introducción 3.2. Tablas de doble entrada 3.3. Dependencia funcional e independencia 3.4. Covarianza 3.5. Coeficiente de correlación lineal de Pearson 3.6. Regresión 3.7. Problemas II Cálculo de probabilidades 4. Cálculo de probabilidades y variables aleatorias 4.1. Introducción 4.2. Experimentos y sucesos aleatorios 4.3. Experimentos aleatorios y probabilidad 4.4. Probabilidad condicionada e independencia de sucesos 4.5. Teoremas fundamentales del cálculo de probabilidades 4.6. Tests diagnósticos 4.7. Problemas 5. Variables aleatorias 5.1. Introducción 5.2. Variables aleatorias discretas 5.3. Variables aleatorias continuas 5.4. Medidas de tendencia central y dispersión de v.a. 6. Principales leyes de distribución de variables aleatorias 6.1. Introducción 6.2. Distribuciones discretas 6.3. Distribuciones continuas III Inferencia estadística 7. Introducción a la inferencia 7.1. Introducción 7.2. Técnicas de muestreo sobre una población 7.3. Propiedades deseables de un estimador 8. Estimación confidencial 8.1. Introducción 8.2. Invervalos de confianza para la distribución normal 8.3. Intervalos de confianza para variables dicotómicas 8.4. Problemas 9. Contrastes de hipótesis 9.1. Introducción 9.2. Contrastes paramétricos en una población normal 9.3. Contrastes de una población 9.4. Contrastes para la diferencia de medias apareadas 9.5. Contrastes de dos distribuidores normales independientes 9.6. Contrastes sobre la diferencia de proporciones 9.7. Problemas 10. Contrastes basados en el estadístico JI-Cuadrado 10.1. Introducción 10.2. El estadístico X2 y su distribución 10.3. Contraste de bondad de ajuste para distribuidores 10.4. Contraste de homogeneidad de muestras caulitativas 10.5. Contraste de independencia de variables cualitativas 10.6. Problemas 11. Análisis de la varianza 11.1. Introducción 11.2. ANOVA con un factor 11.3. Consideraciones sobre las hipótesis subyacentes en el modelo factorial 11.4. Problemas 12. Contrastes no paramétricos 12.1. Introducción 12.2. Aleatoriedad de una muestra: test de rachas 12.3. Normalidad de una muestra: test de D'Agostino 12.4. Equidistribución de dos poblaciones 12.5. Contraste de Wilcoxon para muestras apareadas 12.6. Contraste de Krusakal-Wallis 12.7. Problemas IV Problemas y prácticas 13. Problemas globales 13.1. Problema A 13.2. Problema B 14. Prácticas con SPSS 14.1. Práctica 1: creación de un fichero de SPSS 14.2. Práctica 2: estadística descriptiva 14.3. Práctica 3: tablas de contingencia 14.4. Práctica 4: regresión lineal 14.5. Práctica 5: comparación de dos poblaciones 14.6. Práctica 6: comparación de más de dos poblaciones