TEMA 4: INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Para empezar, es básico tener claras las características propias de la estadística descriptiva y de la inferencia, para ello, he realizado una tabla comparativa donde podréis verlo mejor:

¿Cómo representamos los datos de las variables a estudiar? En tablas de frecuencia
Estas tablas deben ser: autoexplicativas, sencillas, de fácil comprensión, deben contener unidades de medida en cada cabecera e indican frecuencias absolutas y relativas.

Para la representación de VARIABLES CONTINUAS, usamos tablas de frecuencias con datos agrupados, donde:

• Se definan los intervalos y los extremos con  la distancia entre ellos.
• Cálculo de la marca de clase de cada intervalo (punto medio.)

FRECUENCIAS ABSOLUTAS: nº individuos que presentan una modalidad, incluidos en un intervalo.

FRECUENCIAS ABSOLUTAS ACUMULADAS: suma de los datos recogidos en esta frecuencia.

FRECUENCIAS RELATIVAS: proporción de individuos con respecto al total que presentan una modalidad, incluidos en un intervalo. Se expresa en porcentaje (%)

FRECUENCIAS RELATIVAS ACUMULADAS:  suma de los porcentajes recogidos en este tipo de frecuencia

INDICADORES:medida de la frecuencia de un determinado suceso en una población. Es el resultado del cociente de dos magnitudes. Pueden ser: proporciones, tasas, razón y Odds.

• Proporciones: comparación a través de una división entre un subconjunto y el conjunto al que pertenecen. Ej: nº enfermos/nº total de personas = proporción de personas enfermas. Valores entre 0-1

• Tasas (RATE): expresa el riesgo de que ocurra un evento estudiado. Valores <1

Nº veces que ocurre ese evento/población en la que puede ocurrir en un tiempo determinado

• Razones/Ratios: comparación de dos conjuntos DISTINTOS mediante una división.

Ej: Razón de sexos de una empresa → 1200hombres/345mujeres=3.47hombres por cada mujer

• Odds/Ventajas: probabilidad de ocurrencia del evento/probabilidad de no ocurrencia. Valores desde 0 (nunca ocurre) hasta infinito (ocurre siempre)

MEDIDAS DE ASOCIACIÓN: magnitud entre dos fenómenos, ej: factor de exposición y enfermedad. Existen tres tipos:

1. Razón de prevalencias: ratio entre 2 propociones/prevalencias. Ej: personas enfermas/personas sanas. Si el valor es cercano a 1= enfermedad se distribuye por igual.
2. Razón de riesgos: ratio entre 2 proporciones o entre 2 tasas. Ej:  incidencia enfermos, expuestos/incidencia de no enfermos, no expuestos. Si el valor es cercano a 1 = enfermedad aparece de forma similar entre los expuestos y los no expuestos.
3. Odds ratio: estudios de casos y controles. Ratio entre 2 ventajas. Ej: ODDS casos/ODDScontroles.

 ¿Cuáles son las medidas más usadas en estadística sanitaria? 

• Calcular la prevalencia: situación en un un punto en el tiempo: Ej: nº enfermos/nº personas de la población en un punto en el tiempo.

•  Calcular la incidencia: frecuencia de nuevos casos que ocurren durante un pº de tiempo. Flujo de sanos a enfermos. Ej: nº nuevos casos durante el seguimiento/nº sujetos no enfermos al principio del seguimiento =Incidencia acumulada.  La tasa de incidencia = velocidad con la que aparecen nuevos casos.La incidencia = medida de riesgo.

¡¡Espero haber recogido los datos más importantes y  que se entiendan con facilidad!!

😊😊😊😊😊

TEMA 3: DE LOS CONCEPTOS A LAS VARIABLES

En base a los conocimientos adquiridos hasta este momento: investigación cuantitativa y cualitativa y  razonamiento inductivo y deductivo (entre otros), vamos a continuar trabajando el concepto de ``muestra´´, ``población´´, tipos de mediciones...para ello comenzaré por lo básico:

• Niveles de Población de estudio:

• Tipos de muestreo:

• Cálculo del tamaño de la muestra (n): nº aprox. de sujetos necesarios para que la muestra sea representativa. Esto depende de: variabilidad del parámetro, precisión que queramos aplicar...

• Tipos de mediciones:

• Tipos de variables:

VARIABLES PRINCIPALES → DIMENSIONES (+ específica) → INDICADORES (observación directa)

TEMA 2: MÉTODO CIENTÍFICO Y PERSPECTIVAS

Investigar → Respuesta a preguntas→ Acercamiento al conocimiento de la realidad→Realidad múltiple con diferentes facetas → Estudio con diferentes enfoques, métodos y técnicas

RESULTADOS ⇄  Método cuantitativo/ ESTADÍSTICO

Existen 2 formas de aplicar el método científico: 

• Proceso DEDUCTIVO/CUANTITATIVO Y ESTADÍSTICO:  general → concreto. 

Selección de la muestra aleatoriamente. 

Uso de cuestionarios para medir variables. 

Objetivo

Generalizable: estudio de muchos casos

Realidad estable
FIABLE
Ej: para evaluar si existe o no bullying en una clase de colegio

• Proceso INDUCTIVO/CUALITATIVO: concreto →  general. 

Selección de ''informantes clave'' (representa al grupo) 

NO método aleatorio. 

Subjetivo

No generalizable: estudio casos aislados

Realidad dinámica/cambiante
VÁLIDO
Objetivo: comprender fenómeno individual → comprender al grupo
Ej: para medir el significado cultural de la menstruación para las mujeres españolas.

Fases a llevar a cabo en una investigación:🔍

Existen 2 tipos de diseño cuantitativo que se aplican según el objetivo de la investigación:

• Diseño Analítico: se relacionan dos variables. De tipo observacional. Existe:

→ Estudio de casos y controles: buscamos la causa en el pasado; del efecto →  buscar causa.
→ Seguimiento: de la causa →  buscar efecto.

• Diseño Experimental: investigador manipula y observa la variable dependiente. Existe:

→ Aleatorios controlados: elección al azar de participantes
→ Cuasiexperimentos: NO experimentos puros.

ERRORES QUE PODEMOS COMETER:

• Aleatorios: al azar. Para evitarnos, existen 3 fases que debemos llevar a cabo:

- 1ª fase: calcular tamaño mínimo de muestra necesario para poder demostrar que existe (si así fuera) una diferencia en la población.
-2ª fase: uso de pruebas e hipótesis para ver si la relación entre do variables existe o no.
-3ª fase: cálculos de intervalos de confianza (dos valores en los que se encuentra el dato) para estimaciones obtenidas.

• Sistemáticos/sesgos:  depende de las actuaciones del investigador:

-De selección: mal selección de la muestra
-De clasificación/información: clasificar mal a un sujeto, medir incorrectamente una varible. Pueden ser:

             -No diferencial: ↓ las diferencias que existen realmente 

(La gente oculta hábitos socialmente no admitidos → no podemos detectarlos).

             -Diferencial: ↑↑ las diferencias que existen realmente.

Para evitarlos: Grupos Control: controlan diferentes efectos

-De confusión: distorsión de las estimaciones debido a una distribución desigual en grupos de comparación. (Se contractan dos datos y uno no se ha estudiado, por ejemplo.)

DEBEMOS CONSEGUIR: 

• Validez interna y externa: ausencia de sesgos y capacidad de extrapolar los resultados del estudio a otras poblaciones, respectivamente.
• Precisión: grado en que una medición → resultados similares en condiciones similares
• Exactitud: validez de un instrumento, se valúa a través de: 

Validez de criterio: comparar resultados con patrón fiable

Validez de concepto: analizar correlación de la medida con tras variables

Validez de contenido:contemplar todas las dimensiones que abarca el fenómeno a medir

Clasificación sencilla para ver cómo podríamos aplicar el método cualitativo/descriptivo: 

IMPORTANTE EN UNA INVESTIGACIÓN:

-Respetar principios éticos en todas las etapas del proceso

-Cumplir con la normativa vigente con la protección de los derechos:consentimiento informado

-Fines y medios moralmente aceptables

Autorizaciones a los comités éticos de los centros