TEMA 8: Medidas de tendencia central, posición y dispersión.

Buenas tardes a tod@s, este tema voy a simplificarlo ya que en el seminario 4 tenéis las explicaciones y definiciones de cada uno de los conceptos, a través de un vídeo que os mostré. Volveré a ponerlo para quien lo quiera tener más a mano en este tema.

Vídeos:

- Media, mediana, moda:

- Cuartiles, deciles y percentiles:

DISTRIBUCIONES NORMALES

En estadística se llama distribución normal, distribución de Gauss o distribución gaussiana, a una de las distribuciones de probabilidad de variable continua que con más frecuencia aparece en fenómenos reales. Es Distribución de probabilidad más frecuente con variables continuas, por ejemplo, altura, peso, niveles de colesterol…

Las distribuciones normales en un histograma aparece una especie de Campana, por eso la campana de Gauss. Y es simétrica respecto de los valores de posición central, es decir que la moda va a coincidir con la media y la mediana.

La gráfica de su función de densidad tiene una forma acampanada y es simétrica respecto de los valores posición central (media, mediana y moda, que coinciden en estas distribuciones). Es simetrica dejando la mitad de los valores por debajo del punto maximo y la mitad de los valores por encima.

ASIMETRÍAS 

-   g1=0 (distribución simétrica; existe la misma concentración de valores a la derecha y a la izquierda de la media).

-    g1>0 (distribución asimétrica positiva; existe mayor concentración de valores  a la derecha de la media que a su izquierda).

-    g1<0 (distribución asimétrica negativa; existe mayor concentración de valores a la izquierda de la media que a su derecha).

Hasta aquí el tema 8.

Saludos.

TEMA 7: Introducción a la bioestadística.

Buenas, el tema 7 de ETICS se titula Introducción a la Bioestadística. 

ESTADÍSTICA 

Cuerpo de conocimientos para aprender de la experiencia, normalmente en forma de números provenientes de medias que muestran variaciones entre los diferentes individuos. 

Por tanto, es la ciencia que estudia la variabilidad, la medición de signos y síntomas.

ESCALAS DE MEDIDA

Se utilizan para medir variables:

• Escala nominal:  es el nivel inferior de medida. Es una característica o variable solo se puede comprobar si son iguales o diferentes.

• Escala ordinarial: es posible establecer si son iguales o diferentes, si son distintas hay que determinar cual de ellas es mayor. No podemos establecer la cantidad de mejoría diferencial que un nivel, categoría o número  representa en relación a cualquier otro. Carecemos de suficiente información para determinar si entre los niveles 3 y 4 existe el mismo grado de mejoría que entre el grado 3 y 2 ó 1 y 2. No se puede afirmar que la categoría 4 sea la doble que la 2. Solo podemos establecer un orden, una jerarquía 4>3>2>1. Información de igualdad o desigualdad. 

• Escala de intervalo: Presenta las características propias de las dos escalas anteriores. Desigualdad e igualdad. Identidad y orden. El requerimiento de que las distancias o intervalos iguales representan distancias equivalentes. El 0 no representa ausencia de propiedad, es un valor arbitrario u absoluto. No puede sacar razones o proporciones. No podemos afirmar que 20ºC es el doble de 10ºC aunque numéricamente si lo sea, pero no es el doble de Tª. Escala cuantitativa y en ella se puede aplicar las estadísticas como mediana, desviaciones y correlación.

• Escala de razón: Nivel más alto de mediación. Características propias de las tres escalas anteriores porque permite obtener la misma información que las escalas anteriores. Igualdad, desigualdad a Identidad. Orden. Distancias equivalentes entre los intervalos. La ventaja adicional de poseer el 0 absoluto. En la que él 0 representa nulidad o ausencia de lo que se estudia.
  Entre dos números atribuidos a las modalidades admitiremos como validas: Las relaciones de identidad + orden + la existencia de intervalos equivalentes y cuantas veces una modalidad es superior a otra. Por tanto, en 2 números atribuidos a dos modalidades se admitirán como validas las relaciones de: Identidad; Orden; Las operaciones de suma, resta, multiplicación y división

Os dejo un vídeo con ejemplos de cada una de las escalas y con su pertinente explicación:

TIPOS DE VARIABLES

VARIABLES: REPRESENTACIÓN DE DATOS

Tablas de frecuencia: Son la imagen de los datos que muestran las frecuencias en columnas y  las categorías de las variables en las filas. Presentan información repetitiva de forma visible y compresible.

Frecuencia relativa, es un valor entre 0-1, se estudia dividiendo la frecuencia absoluta entre el número total de la muestra.

Requisitos:

•     Son auto-explicativas.
•     Son sencillas y de fácil comprensión.
•     Tienen título, breve y claro.
•     Indican lugar, fecha y fuente de información.
•     Incluye las unidades de medida en cada cabecera.
•     Indican la base de las medidas relativas.
•     Hacen explicitas las abreviaturas.

VARIABLES CONTINUAS: REPRESENTACIÓN DE DATOS

•           Definición de intervalos.

•     Definición de extremos de los intervalos. Procurando que esos extremos sean exhaustivos (lo que pasa con la edad en el apartado anterior)

•      Definición de amplitud o distancia entre los extremos. (Distancia entre los intervalos)

•    Cálculos de la marca de clase de cada intervalo. Media entre los dos valores extremos del intervalo. 

REPRESENTACIÓN GRÁFICA

• Diagrama de barras: se utiliza para medir una variable cualitativa, nominales y policotómicas.

• Histograma: igual que el diagrama de barras en cuanto al tipo de frecuencias que se pueden utilizar. La diferencia reside en las variables continuas. Las marcas de clase son el punto medio de cada intervalo.

• Polígono de frecuencia: polígono que forman las marcas de clases al unirlas.

                                 

GRÁFICOS

• Gráficos de troncos y hojas: formas de expresar variables cuantitativas.

• Gráficos de sectores: se utilizan con variables cualitativas.

• Gráfico para datos bidimensionales: para variables cuantitativas.

TEMA 6: La etapa empírica de la investigación: el diseño, material y método.

Buenas tardes amig@s, hoy os traigo una de las fases del proceso de investigación: la etapa empírica. Los puntos a tratar serán:

• Material y métodos.

• Asignación del diseño en función de la pregunta de investigación.

• Medidas de frecuencia en estudios descriptivos.

• Tasa de incidencia o densidad de incidencia.

• Estudios de seguimiento experimentales.

• Estudios de casos y controles (vídeo).

MATERIAL Y MÉTODOS

Población de estudio: selección de individuos con validez interna y externa, evitando sesgos.

Muestreo: cuando no podemos meter a toda la población se considerará el tamaño de la muestra y el sistema que garantice mejores condiciones.

ASIGNACIÓN DEL DISEÑO EN FUNCIÓN DE LA PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN

MEDIDAS DE FRECUENCIA EN ESTUDIOS DESCRIPTIVOS

Prevalencia:

Incidencia:

Incidencia acumulada: calcula la proporción de incidencia, es decir, calcula el riesgo de que se produzca un fenómeno.

TASA DE INCIDENCIA O DENSIDAD DE INCIDENCIA

Velocidad con la que aparecen nuevos casos con respecto al tamaño de la población. Es necesario especificar la unidad de tiempo con la que se expresa. Una misma cantidad se puede obtener mediante el seguimiento de distintos grupos de población. Se mide en unidades de tiempo elevado a menos 1. Expresa la tasa a la cual ocurren los eventos en sujetos de la población en riesgo.

ESTUDIOS DE SEGUIMIENTO EXPERIMENTALES

Medida de asociación:

Riesgo relativo: es la razón entre el riesgo de los expuestos y de los no expuestos. Cuando este es 1 quiere decir que las incidencias de expuestos y no expuestos es la misma, por lo que aceptamos la hipótesis nula.

ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES

Os dejo un vídeo con la explicación de casos y controles:

Finalmente os dejo un vídeo con las diferentes fases del proceso de investigación:

¡¡ HASTA LA PRÓXIMA !!

TEMA 5: El marco teórico y los objetivos de la investigación. Hipótesis de la investigación.

Buenas noches, en este tema hablaremos de los siguientes conceptos:

• Hipótesis de la investigación.

• Marco teórico: qués es, funciones, etapas y un vídeo donde se muestra cómo hacerlo.

• Tipos de estudios (se explicará por medios de esquemas y a través de un vídeo.)

• Niveles de evidencia.

• Grados de recomendación.

HIPÓTESIS DE LA INVESTIGACIÓN

Enunciado de las expectativas de la investigación acerca de las relaciones entre variables, enlaza las variables independiente y dependiente (predictora y resultado). Es decir, siempre sospechamos que una de las variables influye sobre la otra. Solo para estudios analíticos o experimentales, los descriptivos no tienen hipótesis. Es una predicción del estado esperado. Debe enunciar una relación esperada en una (o más)  variables. Sugiere explicaciones que lleven a la predicción de nuevas relaciones entre las variables del estudio y a nuevas teorías.

           

EJEMPLO:

MARCO TEÓRICO

Pasos para hacer un marco teórico:

TIPOS DE ESTUDIO

                                       

 

Tipos de estudios:

NIVELES DE EVIDENCIA

Nivel de evidencia I: Obtenida, por lo menos, de un experimento clínico controlado, adecuadamente aleatorizado (sin sujetos que hayan decidido abandonar el experimento), o de una meta-análisis (estudios de estudios) de alta calidad. 

Nivel de evidencia II: Obtenida de un experimento clínico controlado, aleatorizado o de un meta-análisis de alta calidad, pero con probabilidad alta de resultados falsos positivos o falsos negativos. 

Nivel de evidencia III:

• Nivel de evidencia III.1: Obtenida de experimentos controlados y no aleatorizados (existe un número de sujeto de estudios que se niegan a participar en el estudio), pero bien diseñados en todos los otros aspectos. Estudios analíticos observacionales.

• Nivel de evidencia III.2: Obtenida de estudios analíticos observacionales bien diseñados tipo cohorte prospectiva  o casos y controles, preferiblemente multi-céntricos (hechos en más de una población) o con más de un grupo investigativo.

• Nivel de evidencia III.3: Obtenida de cohortes históricas (retrospectivas), múltiples series de tiempo o series de casos tratados. Es el más frecuente. 

Nivel de evidencia IV: Opiniones de autoridades respetadas basadas en la experiencia clínica no cuantificada, o en informes de comités de expertos. 

GRADO DE RECOMENDACIÓN

Hasta aquí el tema 5 ...

¿CONTINUAMOS CON EL TEMA 6?

TEMA 4: Fuentes de información y revisión bibliográfica. Información documental e información de campo.

Buenas tardes, hoy os traigo un resumen del tema 4 de la asignatura de ETICS. 

El resumen constará de las siguientes partes:

• Antecedentes.

• Esquema de fuentes bibliográficas (no me detengo en esta parte ya que dediqué todo un seminario a la explicación de estas.)

• Fuentes de información de campo: entrevistas, cuestionarios, preguntas abiertas y cerradas...

ANTECEDENTES 

Es la información que obtenemos de la fuente de estudio, es decir de los sujetos de estudio. Información que se recoge dentro de la etapa empírica.

Sirve para:

-     Indispensable para enfocar la atención en un problema particular y para formular la pregunta.

-    Importante para ampliar conocimientos y teorías previas. No investigar desde el vacío. Impide investigar sobre algo ya sobradamente investigado. 

FUENTES BIBLIOGRÁFICAS

FUENTES DE INFORMACIÓN DE CAMPO

Observación directa

-  Entrevistas y cuestionarios. Suele ser fuentes muy habituales en la investigación. Los cuestionarios suelen tener un carácter más cerrado y más estructurado y la entrevista es más abierta y está menos estructurada.

-  Registro por el propio paciente. Por ejemplo queremos hacer un estudio sobre hábitos nutricionales y le decimos al paciente que vaya registrando lo que va comiendo a lo largo de la semana. Ejemplo: registros de 24h de alimentación

-   Informador directo: cuando se trata de niños preguntamos a sus padres. O por ejemplo a cuidadores en caso de que la persona sea dependiente.

-    Registros previos: (ejemplo: utilizar la historia clínica)

•      Primarios. La propia historia clínica

•      Secundarios. Es una base de datos donde localizar registros primarios, es decir historias clínicas.

•      Individuales. Los historiales clínicas son individuales.

•      Agregados. Historiales familiares, es decir, se hace de toda la familia.

OBSERVACIÓN DIRECTA: 

Es el método más fiable. Solo lo podemos hacer con aquellas variables que son observables como por ejemplo la evolución de una herida o una úlcera. Se suelen cometer errores en la observación cometidos por los observadores, el instrumento utilizado o el fenómeno observado.

Entrevistas:

Cuestionarios:

Ventajas e inconvenientes de las preguntas abiertas y cerradas:

Y hasta aquí el tema 4, continuamos con el siguiente.

¡¡ SEGUIMOS A TOPE !!

TEMA 3: La etapa conceptual de la investigación: el problema de la investigación.

Hola amig@s , hoy os traigo un tema muy corto y fácil.

Tan corto que con dos imágenes creo que están resumidas las ideas claves de este tema:

Y hasta aquí el tema 3.
Y para finalizar una frase que me gusta mucho:

 ¡¡ POR FIN ES VIERNES !! 

A DESCANSAR...

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.

Hasta aquí el tema 2, espero que os sirva de ayuda.

Os dejo unos vídeos sobre lo anteriormente explicado:

¡¡ Adiós a tod@s !!