DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD
Debemos recordar que la estadística es un potente auxiliar de muchas
ciencias y actividades humanas: sociología, psicología, geografía humana y en
ese caso con ciencias de la salud. Es una herramienta indispensable para la
toma de decisiones. También es ampliamente empleada para mostrar los aspectos
cuantitativos de una situación. La Estadística esta relacionada con el estudio
de procesos cuyo resultado es más o menos imprevisible y con la forma de
obtener conclusiones para tomar decisiones razonables de acuerdo con tales
observaciones. El resultado del estudio de dichos procesos, denominado procesos
aleatorios puede ser de naturaleza cuantitativa y cualitativa, y en este ultimo
caso discreta o continua.
La teoría de la probabilidad tiene su origen en el estudio de los juegos
de azar, que impulsaron los primeros estudios sobre cálculo de probabilidades
en el siglo XVI, aunque no es hasta el siglo XVIII cuando se aborda la
probabilidad desde una perspectiva matemática con la demostración de la “ley
débil de los grandes números” según la cual, al aumentar el número de pruebas,
la frecuencia de un suceso tiende a aproximarse a un número fijo denominado
probabilidad. Este enfoque, denominado enfoque frecuentita, se modela
matemáticamente en el siglo XX cuando Kolmogorov formula la teoría axiomática
de la probabilidad. Dicha teoría define la probabilidad como una función que
asigna a cada posible resultado de un experimento aleatorio un valor no
negativo, de forma que se cumpla la propiedad aditiva. La definición axiomática
establece las reglas que deben cumplir las probabilidades, aunque no asigna
valores concretos. Uno de los conceptos más importantes de la teoría de
probabilidades es el de variable aleatoria que, intuitivamente, puede definirse
como cualquier característica medible que toma diferentes valores con
probabilidades determinadas. . Si la variable es discreta, es decir, si toma
valores aislados dentro de un intervalo, su distribución de probabilidad especifica
todos los valores posibles de la variable junto con la probabilidad de que cada
uno ocurra.
Es de suma importancia en el campo de la salud aplicar distribuciones de
probabilidad. ya que la pretensión de modelar lo observable como en una
determinada población que síntomas y cuantas personas lo presentan, ha
constituido siempre una necesidad básica para el medico-científico, dado que a
través de esas construcciones teóricas, los modelos, podía experimentar sobre
aquello que la realidad no le permitía, como aumento en los índices de
determinada enfermedad. Por otra parte, un modelo resulta extremadamente útil,
siempre que se corresponda con la realidad que pretende representar o predecir,
de manera que ponga de relieve las propiedades más importantes del mundo que
nos rodea, aunque sea a costa de la simplificación que implica todo modelo.
Principalmente la distribución de probabilidades es para indicar toda la
gama de valores que pueden representarse como resultado de un experimento si
éste se llevase a cabo en el área de la salud. Es decir, describe la
probabilidad de que un evento se realice en el futuro, se puede diseñar un
escenario de acontecimientos futuros considerando las tendencias actuales de
diversos factores médicos.
Toda distribución de probabilidad es generada por una variable (porque
puede tomar diferentes valores) aleatoria x (porque el valor tomado es
totalmente al azar).
Ejemplo:
Un ejemplo de distribución de probabilidad en medicina, representaría la
frecuencia con que se presenta cierta enfermedad, donde a partir de un
experimento haya dos posibles resultados como en el caso de Distribución de
Bernoulli o distribución dicotómica, nombrada así por el matemático suizo Jakob
Beroulli.
Un paciente de 63 años es sometido a una biopsia a nivel de la
Glándula Tiroides ubicada en la parte
media inferior de la región del cuello por sospecha de tumoración, con dos
posibles resultados positivo o negativo. Luego de obtenido el resultado se
puede redactar el diagnostico dando Negativo, la paciente presenta alivio.
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