The normal distribution in biomedical sciences: an approach from the Pearson’s distributions

Distribución normal y distribuciones de Pearson

Authors

  • Julio César Pino Tarragó Universidad Estatal del Sur de Manabí. Ecuador
  • Rafael M. Ávila Ávila Universidad de Holguín. Cuba
  • María del Carmen Expósito Gallardo Universidad Médica Mariana Grajales Coello. Cuba
  • Dunia Lisbet Domínguez Gálvez Universidad Estatal del Sur de Manabí. Ecuador

DOI:

https://doi.org/10.37117/s.v1i16.351

Keywords:

Biostatistics, normal distribution, Pearson’s distributions, teaching learning

Abstract

The normal distribution is one of the most important in the teaching learning process of Biostatistics for the specialty of Medicine. However, the absence of a deductive approach in the introduction to the topic, makes difficult to understand its origin. From the starting point of the systems of continue distributions of probability, it is proposed an alternative way to introduce such distribution in general and standard form. Some epistemic gaps are identified in the treatment of the thematic, taking into account the analytic synthetic and documentary review methods. The essential objectives consist of the deduction the mathematical expression of such distribution as well as to value the possibility to introduce the basic elements of the used procedure, in the Program of the Medical Informatics II, emphasizing the notions of Differential Calculus in previous stage to the elements of Integral Calculus. The essential conclusion is associated to the contribution of the suggested approach to the rigor and harmony of mathematical statistic knowledge in the discipline, although some concepts of Differential Analysis are necessary which favour the understanding the practical applications in the career of Medicine and in other branches of the research in biomedical sciences.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Ander-Egg, E. (1995). Métodos y Técnicas de investigación social. Vol. III: Cómo organizar el trabajo de investigación. Lumen: Buenos Aires. [Consultado: 26 de octubre de 2019]. Disponible en: https://epiprimero.files.wordpress.com/2012/01/ander-egg-tecnicas-de- investigacion-social.pdf

Bluman, A.G. (2009). Elementary Statistics: A Step by Step Approach. McGraw-Hill Companies, Inc.: New York.

Bowman, W.C.; Raud, M.J. (1984). Farmacología. Bases bioquímicas y patológicas. Aplicaciones clínicas. Interamericana: México D.F.

Chistiakov, B.P. (1982). Curso de Teoría de las probabilidades. Moscú: Nauka (en idioma Ruso).

D’Agostino, R.B., Sullivan, L. M. and Beiser, A.S. (2006). Introductory applied biostatistics. Thomson, Brooks/Cole: Toronto.

Dawkins, P. (2007). Differential equations. [consultado: 7 de enero de 2020]. Disponible en:

https://www.google.com/search?q=Dawkins%2C+P.+%282007 29.+Differential+equations.++&ie=utf-8&oe=utf-8&client=firefox-b.pdf

Escalona Fernández, L.A. (2013). Resolución de problemas matemáticos aplicados a la medicina y su impacto en la formación del médico general”. Correo Científico Médico Holguín; volumen: vol. 17, No. 24

Escalona Fernández, L.A., Velázquez, J.R. (2012). Resolución de problemas de optimización sin el uso de límites y derivadas. Interpretaciones médicas”. En: Flores, R. (ed.). Acta Latinoamericana de Matemática Educativa 25, 365-374.

Elgoltz, L. E. (2010). Ecuaciones diferenciales y cálculo variacional. Félix Varela: La Habana.

Freund, J.E. y Perles, B.M. (2007). Modern Elementary Statistics (12th International Editions). Pearson Prentice Hall: New Jersey.

Giacosa, N., Vergara, M. L., Zang, C., López, J., Galeano, R., Godoy, N., Maidana, J. y Such, A. (2015). Libros de texto y Programas Analíticos de Física en carreras de Ingeniería de la UNaM. Revista de Enseñanza de la Física, 199-207, 27 (no extra).

Gnedenko, B.V. (1997). The theory of probability. Overseas Publishers Association: Netherlands.

Guerra Bustillo, C.W., Menéndez Acuña, E., Barrera Morera, R. y Egaña Morales, E. (1991). . Estadística. La Habana: Pueblo y Educación.

Herrerías Pleguezuelo, R. y Callejón Céspedes, J. (2017). Los sistemas de Pearson como generadores de distribuciones de probabilidad. Aplicaciones estadísticas y económicas. [consultado: 28 de junio de 2017]. Disponible en: www.ugr.es/~callejon/lossistemas.pdf

Koroliuk, V.V. (1986). Manual de la teoría de las probabilidades y estadística matemática. Moscú: Mir.

Lancaster, H.O. (2011). Quantitative Methods in Biological and Medical Sciences: A Historical Essay. Springer: New York.

Oliva González, L., O’Farril Mons, E. (1988). Bioestadística y computación: guía de estudio. La Habana: Pueblo y Educación.

Torres Delgado, J.A., et al. (2004). Informática Médica, tomo II Bioestadística. Centro de Cibernética Aplicada a la Medicina (CECAM). Editorial Ciencias Médicas: La Habana, 2004.

Valdés Castro, C., Sánchez Fernández, C. (2011). Introducción al Análisis Matemático. La Habana: Félix Varela.

Weisstein, Eric W. (2017) Pearson System. MathWorld, A Wolfram Web Resource. [consultado: 24 de enero de 2020]. Disponible en: http://mathworld.wolfram.com/PearsonSystem.html

Whittle, P. (1982). Probabilidad. Moscú: Nauka (en idioma Ruso).

Published

2020-06-30

How to Cite

Pino Tarragó, J. C., Ávila Ávila, R. M., Expósito Gallardo, M. del C., & Domínguez Gálvez, D. L. (2020). The normal distribution in biomedical sciences: an approach from the Pearson’s distributions: Distribución normal y distribuciones de Pearson. Sinapsis, 1(16). https://doi.org/10.37117/s.v1i16.351

Most read articles by the same author(s)