Este documento presenta información estadística y probabilística sobre varios estudios médicos. Resuelve cuatro problemas calculando probabilidades condicionadas y aplicando fórmulas como la de la probabilidad de la unión o intersección de sucesos. El documento concluye que el 40% de los pacientes que fuman en el hospital son de cirugía.

1. SEMINARIO VII
Estadística y TICs
Alicia Marín Montesinos
1ºEnfermería (subgrupo 2)

2. 7.1.- En una investigación para diagnosticar de
“enfermedad pulmonar obstructiva crónica”
(EPOC) a una población de individuos se
estudia si cada uno de estos presenta dos
características definitorias: “Disminución de
la frecuencia de respiraciones” y
“Disminución del volumen de inspiración”.
Se ha decidido diagnosticar de EPOC a aquellos
individuos que presenten al menos, una de
las dos características definitorias. Con este
criterio se diagnosticó al 80%, sabiendo que
la primera característica la tenía el 60% y la
segunda el 50%.

3. 1. Di cuál hubiese sido el porcentaje de diagnosticados,
si se hubiese exigido tener ambas características
definitorias, desarrollando la formulación
correspondiente.
El estudio nos dice que el 80% de la población estudiada
desarrolla EPOC (y tienen ambas características), en
probabilidad recibe el valor de 0.8 y que la totalidad
del espacio muestral tiene el valor de 1
El 60% presenta “disminución de la frecuencia de
respiraciones”, que en probabilidad adquiere el valor
de 0.6. Le vamos a asignar la letra A
El 50% presenta “disminución del volumen de
inspiración”, que en valor de probabilidad es 0.5. Le
asigno a esta característica la letra B

4. Aplicando el criterio de formulación:
P(AUB)=P(A)+P(B)-P (A⋂B)
P(AUB)=0.6+0.5-0.8=0.3
Este resultado lo pasamos a porcentaje
multiplicándolo por 100 0.3x100= 30%
Este es el porcentaje de pacientes
diagnosticados que presentan ambas
características definitorias (A Y B)

5. 2. Dibuja el diagrama de la situación e
interprétalo (diagrama de Venn)
0.2
0.3
0.3
1
En este diagrama se representa
el total dela población o
espacio muestral (Ω=1)
Los círculos representan el 80%
de la población, de la cual el 0.3
presenta la característica A (0.6-
0.3) y la parte verde la
característica B (0.5-0.3).
Finalmente la zona roja
representa la porción del
espacio muestral que ha sido
diagnosticada de EPOC y
además presenta ambas
características (A y B).
0.2

6. 7.2.- En un hospital, un 20% de enfermeros no
utiliza los diagnósticos enfermeros (DE) y un
65% de los enfermeros que utilizan los
diagnósticos enfermeros, usan la taxonomía
NANDA.
Calcula la probabilidad de que seleccionando
un enfermero al azar, resulte que usa los
diagnósticos enfermeros y la taxonomía
NANDA.
20% de enfermeros No utiliza DE
80% de enfermeros Utiliza DE
65% NANDA
35% No NANDA
P(no DE)=0.2
P(DE)=0.8
Espacio muestral=1
P(NANDA/DE)=0.65

7. Utilizando la formulación de probabilidad
condicionada:
P(NANDA/DE)= P (NANDA⋂DE) / P(DE)
Despejamos lo que queremos averiguar:
P(NANDA ⋂ DE)= P(NANDA/DE)x P(DE)
P(NANDA ⋂ DE)= 0.65x0.8= 0.52
SOLUCIÓN: 0.52 es la probabilidad de que un
enfermero de la población estudiada utilice
diagnósticos enfermeros y taxonomía NANDA.

8. 7.3.- Se sabe que un 80% de pacientes tiene dolor o fiebre; el 35%
tiene ambas cosas y el 60%, no tiene fiebre. Para un paciente
elegido al azar, calcula la probabilidad de que:
1. Tenga dolor y no fiebre
80% dolor o fiebre P(DUF)= 0.8
por lo que podemos calcular la probabilidad del suceso contrario: 1-
P(DUF)= 1-0.8= 0.2
Sabemos que el 35% tiene ambas características, por lo que la
probabilidad es: P(D ⋂ F)=0.35
El 60% no tiene fiebre P(no F)=0.6
De aquí podemos sacar la probabilidad de que aparezca fiebre
aplicando la formula del suceso contrario:
P(F)=1-P(no F)=1-0.6=0.4
Aplicando la fórmula del suceso unión podemos saber la probabilidad
de que aparezca dolor:
P(DUF)=P(D)+P(F)-P(D⋂F) P(D)=P(DUF)-P(F)+P(D⋂F)=
=0.8-0.4+0.35=0.75

9. Para calcular la probabilidad de que tenga dolor y
no fiebre, debemos de restarle a la probabilidad
de que tenga dolor, la probabilidad de la
intersección de que ocurra ambos casos.
P(D)=0.75 Dolor solo (?)
Dolor y fiebre (0.35)
P(D)-P(D⋂F)=0.75-0.35=0.4
2. Tenga fiebre y no dolor
En este la operación a realizar es la misma pero en
este caso le restamos a fiebre la probabilidad de
ambas características:
P(F)-P(D⋂F)=0.4-0.35=0.05

10. 3.Tenga solamente uno de los dos episodios
F
D
0.4 0.05
0.2
0.35
La probabilidad de que tenga
solo uno de los dos episodios se
calcula sumando la probabilidad
de que solo tenga dolor y de que
solo tenga fiebre es decir:
[P(D)-P(D⋂F)+P(F)-P(D⋂F)]=
0.4+0.05= 0.45
4. No tenga ninguno de los dos episodios
En este caso, se calcula aplicando la fórmula de
suceso contrario a la probabilidad de unión (0.8)
1-P(DUF)=1-0.8=0.2

11. 7.4.- En un hospital, el 75% de sus enfermos
son de Medicina Interna y un 25% son de
cirugía (CI). Del total de enfermos del
hospital, fuman un 25% de los de MI y un
50% de los de cirugía.
1. Calcula el porcentaje de enfermos del
hospital que no fuman.
Del 100% de 75% MI
pacientes de
un hospital 25% CI
25% fuman
75% no fuman
50% fuman
50% no fuman

12. Pasamos los porcentajes de no fumadores en MI y
CI al 100%:
P(noF/MI)x P(MI)= 0.75x 0.75=0.563
P(noF/CI)x P(CI)=0.5x0.25=0.125
Sumamos ambas probabilidades (que el enfermo
sea de MI y no fume más paciente de CI que no
fume:
0.563+0.125=0.688 68% de enfermos que no
fuman en el hospital

13. 2. Calcula el porcentaje de que un enfermo de este
hospital elegido al azar entre los que fuman sea
de cirugía.
Del apartado anterior extraemos el cálculo de que
el porcentaje de no fumadores en el hospital es
del 68% (P(F)=0.68). Podemos sacar la
probabilidad de suceso contrario (fumadores)
P(F)= 1-P(no F)= 1-0.688= 0.312
Para el cálculo de esta probabilidad utilizamos la
fórmula de la probabilidad condicionada:
P(CI/F)= CF/CP=P(CI⋂F)/P(F)
P(F/CI)=0.125/0.312=0.4
40% es el porcentaje de
enfermos que fuman y son
de CI si escogemos un
enfermo de este hospital al
azar
FIN