Suturas, alcohol y otras drogas.: TEMA 2: Fases del proceso de investigación.

Existen 3 etapas en el proceso de investigación:

Al realizar un estudio de investigación podemos cometer dos tipos de errores:

Error aleatorio: Se produce como consecuencia de realizar el estudio con una muestra en lugar de estudiar a toda la población y generalizar los resultados que hemos obtenido en nuestra muestra a la población. Es un error que se puede cuantificar mediante el cálculo del intervalo de confianza y el nivel de seguridad con el que se da ese intervalo. Este tipo de error será de mayor si conforme la muestra sea mas pequeña y disminuirá al aumentar el tamaño muestral , llegando a desaparecer si estudiamos a toda la población. .

Medidas de control de los errores aleatorios:

Primera Fase: Calcular el tamaño mínimo de una muestra necesario para poder detectar como estadísticamente significa una diferencia, si es que ésta existe realmente en la población. Obtener resultados que con el resultado real de toda la población no sea estadísticamente significativo (apenas haya diferencias importantes).

Segunda Fase: uso de pruebas o test de hipótesis (errores α o β) (errores tipo 1 ó 2). Es una prueba para ver si la relación entre 2 variables existe o no (edad- colesterol ¿relación?) el valor de alfa para el cual me puedo quedar con la hipótesis es de 0.05 ya que el valor de alfa es entre 0-1.

Tercera Fase: Cálculos de intervalos de confianza para las estimaciones obtenidas.

Error sistemático: Se puede producir durante el diseño del proyecto de investigación por errores en la selección de los sujetos o recogida de la información. También se denomina sesgo. No se puede cuantificar y no desaparece aunque estudiemos a toda la población.

Tipos De Sesgos:

1. Sesgo de selección: Mal selección de la muestra.

Se incluyen en el estudio sujetos de estudio que difieren en alguna característica relevante de la población sobre la que se pretenden sacar conclusiones.

Si afecta al factor de exposición y al efecto de interés (factor de riesgo y enfermedad), los hallazgos no son extrapolables.

Por ejemplo la negativa a participar en un estudio, o abandonar durante un seguimiento. Así el investigador se pierde una parte de población, pudiendo ser esta parte la que lleve peor hábitos de salud. Este sesgo se puede intentar evitar por azar.

2. Sesgo de clasificación o información: Clasificar incorrectamente a un sujeto.

Corresponde a una incorrecta medición de una variable. Depende, por tanto, de la validez y fiabilidad del método utilizado para recoger información. Puede afectar a la exposición o al efecto. Puede diluir las diferencias realmente existentes o a exagerar estas diferencias. Ej.: encuesta sobre el dolor e incluir a personas con tratamiento analgésico

No Diferencial: Disminuye las diferencias realmente existentes. Si se hace un procedimiento que no guarda el anonimato.
Diferencial: Exagera las diferencias realmente existentes.
Grupo Control: La finalidad del grupo de control es aislar el efecto del factor del estudio del debido a otros factores.

3. Sesgo de confusión.

Solo se comete si se realiza un test de hipótesis. Si se contractan dos datos y una de ellas no se ha estudiado. Es el único que se puede controlar en la fase de análisis y no solo en la de diseño.

Por último, control de los errores:

Precisión: Es el grado de ausencia de error aleatorio. Es decir, cuanto mayor sea el tamaño muestral menor es el papel que juega el azar en nuestra estimaciones (el intervalo de confianza será menor y aumenta la precisión.

Validez: Un estudio tendrá validez si realmente mide lo que pretendemos medir. Esto es, este libre de sesgos o errores sistemáticos.

Validez interna : capacidad que tiene un estudio para generalizar los resultados obtenidos en una muestra a la población experimental.

Validez externa: capacidad que tiene un estudio para poder generalizar los resultados la población diana. En la medida en que utilicemos unos criterios de selección mas restrictivos menor validez externa.

Para que un estudio tenga validez externa primero ha de tener validez interna, es decir, ausencia de sesgos y así podremos diferenciar entre la población diana y la población experimental.