Un investigador estadístico o más aún cualquier científico cuyo trabajo de investigación científico implique la aplicación de la teoría de la probabilidad necesita rotundamente estar familiarizado con un gran número de distribuciones de probabilidad. Dichas distribuciones se pueden definir como una función que asigna a cada suceso definido sobre la variable aleatoria (X) la probabilidad que el suceso en cuestión ocurra.
Entonces,
las distribuciones de probabilidad se fundamentan en hechos o experimentos
aleatorios, donde a pesar de prever los posteriores posibles resultados, no se
sabe con certeza lo que pueda ocurrir, aun realizando el experimento bajo las
mismas circunstancias.
Es de suma
importancia para los estudiantes de Medicina, como futuros investigadores científicos
estar en capacidad de aplicar y llevar a cabo experimentos donde se utilicen
las distribuciones de probabilidad, debido a que en casi cualquier especialización
es necesario realizar nuevos estudios, nuevas teorías o contribuciones a
trabajos de investigación antiguos; sobre patologías extrañas, virus comunes,
proliferación de bacterias, entre otros; teniendo en cuenta que cuanto más se
sepa de esta, habrá mayor eficacia al prevenirla o combatirla.
EJEMPLO CON
EXPERIMENTO BINOMIAL
Dicho
ejemplo se basa en realizar la cantidad deseada de experimentos de Bernulli, es
decir que los resultados de una prueba sean: Éxito o Fracaso.
Ø Si se realiza un estudio de pacientes
que presenten cáncer de colon, tomando una muestra de 30 pacientes de la
consulta de Oncología del Hospital Universitario de Santiago, para estudiar el
Gen supresor tumoral, tiene influencia directa en la detección de la mutación
de las células de la mucosa del colon, siendo Éxito el resultado positivo en el
paciente, y Fracaso el resultado negativo.
Teniendo como resultado:
Éxito = 21 de los pacientes;
Fracaso = 9 pacientes.
P(Éxito) = 21/30 = 0.7
La probabilidad de éxito que tendrás los pacientes de cáncer de colon de
combatir la mutación de las células, es de 0.7
