Una aproximación de la variable aleatoria a procesos de toma de decisión que implican condiciones de riesgo e incertidumbre

La variable aleatoria es una función matemática que permite asignar valores numéricos a cada uno de los posibles resultados obtenidos en un evento de naturaleza aleatoria. Si el número de estos resultados se puede contar, se tiene un conjunto discreto; por el contrario, cuando el número de resultados es infinito y no se puede contar, se tiene un conjunto continuo. El objetivo de la variable aleatoria es permitir adelantar estudios probabilísticos y estadísticos a partir del establecimiento de una asignación numérica a través de la cual se identifiquen cada uno de los resultados que pueden ser obtenidos en el desarrollo de un evento determinado. El valor esperado y la varianza son los parámetros por medio de los cuales es posible caracterizar el comportamiento de los datos reunidos en el desarrollo de una situación experimental; el valor esperado permite establecer el valor sobre el cual se centra la distribución de la probabilidad, mientras que la varianza proporciona información acerca de la manera como se distribuyen los datos obtenidos. Adicionalmente, las distribuciones de probabilidad son funciones numéricas asociadas a la variable aleatoria que describen la asignación de probabilidad para cada uno de los elementos del espacio muestral y se caracterizan por ser un conjunto de parámetros que establecen su comportamiento funcional, es decir, cada uno de los parámetros propios de la distribución suministra información del experimento aleatorio al que se asocia. El documento se cierra con una aproximación de la variable aleatoria a procesos de toma de decisión que implican condiciones de riesgo e incertidumbre.

Revisión sistemática: efectividad de las intervenciones para disminuir y controlar la obesidad y el sobrepeso en la población infantil 2000 a 2012

La obesidad y sobrepeso se han asociado con una mayor probabilidad de generar consecuencias negativas a la salud. En Colombia, según la Encuesta Nacional de la Situación Nutricional 2010 (ENSIN) la prevalencia de sobrepeso y obesidad en niños de 5 a 17 es del 17,5%. Por lo anterior es fundamental conocer las estrategias actualmente utilizadas para la prevención y tratamiento de la obesidad infantil y determinar cuales tienen mayor efectividad y seguridad, esto con el propósito de orientar las decisiones en beneficio de la resolución de esta problemática. Se realizó una revisión sistemática de la literatura, usando como herramienta de búsqueda en diferentes bases de datos. Fueron seleccionados estudios de ensayos controlados aleatorios sobre intervenciones para prevenir y controlar el sobrepeso y la obesidad en niños de 4 a 17 años de edad. Se desarrolló una matriz en la cual se determinó la heterogeneidad de las investigaciones incluidas dentro de la revisión. Según los estudios analizados se puede concluir que las intervenciones en general realizadas no mostraron cambios significativos en el IMC, solo se encontró un menor aumento del IMC en los grupos de intervención respecto a los grupos control. Es fundamental la realización de estudios sobre obesidad y sobrepeso en población infantil, los resultados obtenidos en los cambios en IMC han sido moderados, actualmente hay mucha controversia en los estudios reportados y se requiere que además la participación multidisciplinaria y multisectorial. Palabras Clave: Obesidad infantil, intervenciones aleatorias controladas, prevención de obesidad infantil, seguridad en tratamiento de obesidad y adherencia a tratamientos de obesidad.

Inferencia estadística - Módulo de regresión lineal simple

La utilización del modelo de regresión lineal en los procesos relacionados con el análisis de datos demanda el conocimiento objetivo e instrumentación de la relación funcional de variables, el coeficiente de determinación y de correlación y la prueba de hipótesis como pilares fundamentales para verificar e interpretar su significancia estadística en el intervalo de confianza determinado. La presentación específica de los temas relacionados con el modelo de regresión lineal, el análisis de regresión, el uso de la ecuación de regresión como instrumento para estimar y predecir y la consideración del análisis de residuales ha sido realizada tomando como referente el estudio de problemas reales definidos en los entornos de la economía, la administración y la salud, utilizando como plataforma de apoyo la hoja de cálculo Excel®. Se consideran en este módulo didáctico, los elementos teóricos correspondientes al análisis de regresión lineal, como técnica estadística empleada para estudiar la relación entre variables determinísticas o aleatorias que resultan de algún tipo de investigación, en la cual se analiza el comportamiento de dos variables, una dependiente y otra independiente. Se muestra mediante la gráfica de dispersión el posible comportamiento de las variables: lineal directa, inversa, no lineal directa o no lineal inversa, con el fin de desarrollar en el lector las competencias interpretativas y propositivas requeridas para dimensionar integralmente la importancia de la estadística inferencial en la vida del profesional en ciencias económicas, administrativas y de la salud.