TEMA 6: REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE LA INFORMACIÓN

¡Hola a todos y a todas! Hoy vengo a resumiros cuáles son las formas de representar los datos obtenidos a través de gráficas según sean: variables cualitativas, cuantitativas o datos bidimensionales o multidimensionales.

    VARIABLES CUALITATIVAS: 

    1.Gráfico de Sectores: variables dicotómicas o policotómicas con pocas categorías. No usar para variables ordinales. Máximo 4 categorías para no sobrecargar de información y dificultar la               visualización del gráfico.

    2. Gráfico de Barras: para variables policotómicas y variables ordinales. Se pueden representar las frecuencias relativas y absolutas con facilidad. Cada barra representa una categoría y su altura        la frecuencia.

    3. Pictogramas: variables policotómicas. Se elige una figura alusiva al tema y se le asigna un valor. No permite buenas comparaciones.

    VARIABLES CUANTITATIVA: 

1. Histograma: el más usado. Representa variables continuas con datos agrupados en intervalos (cada columna = un intervalo). Base = amplitud de intervalo; Altura = frecuencia. Si el intervalo es el mismo, elevamos columnas unidas a la altura de la frecuencia correspondiente.
2. Tablas de frecuencia: recogemos los datos ordenados y podemos representar las frecuencias absolutas, relativas y las acumuladas.
3. Polígonos de frecuencia: tomando como referencia las columnas del histograma, se unen los puntos medios de las bases superiores de las columnas. Útiles para comparar varias distribuciones. Permite ver las variaciones de frecuencia. Resume el resultado del histograma en una sola línea.
4. Gráficos de tronco y hojas: es un híbrido entre el histograma y la tabla de frecuencia. Cada dato de la serie se dividen en 2 partes: tronco en la izquierda (decenas) y hojas en la derecha (unidades). No se pierde información individual, identifica la media y mediana o si faltan clases.

       

    GRÁFICOS PARA DATOS BIDIMENSIONALES: 

1.Diagrama de dispersión: representa el comportamiento de dos variables continuas en un grupo de individuos. Eje X: variable independiente, eje Y: variable dependiente. Podemos verlo como una "nube de puntos".

2. Diagrama de estrellas: para datos multidimensionales.

¡Espero que haya sido explicativo y sirva de ayuda!

TEMA 5: ESTADÍSTICOS UNIVARIABLES: MEDIDAS RESUMEN PARA VARIABLES CUANTITATIVAS.

¡Hola a todos y a todas! Además de las tablas para resumir las observaciones recogidas en un estudio, también podemos resumirlos  a través de los estadísticos, y eso vengo a explicaros ✏📋:

Existen 3 grandes medidas estadísticas: 

Medidas de Tendencia Central

• MEDIA ARITMÉTICA/MEDIA:  centro geométrico o de gravedad de los datos recogidos. Suma de todas las variables/total de observaciones.

-La + calculada y utilizada en estadística descriptiva

-Muy sensible a puntuaciones extremas

• MEDIANA:  posición que ocupa la posición central de la distribución. Un 50% de los datos tiene que ser mayor y otro 50% menor.

-Para poder hallarla: ordenar los datos (crecientes o decrecientes)

-Si Media=Mediana ➡ Distribución Simétrica de la variable.

-Poco sensible a valores extremos

-Usar cuando: la muestra tiene pocos datos y/o valores extremos

-Si el nº de observaciones es IMPAR: el valor de la observación será la observación que ocupa el lugar: (n+1)/2

-Si el nº de observaciones es PAR: el valor de la observación será: la media entre los 2 valores centrales. Ej: si hay 10 observaciones, habrá que hacer la media entre los valores que ocupen las posiciones 5 y 6.

• MODA: valor más repetido. Si solo se repite un valor = unimodal; si hay dos valores que se repiten el mimos nº de veces: bimodal y si son más de dos valores los que se repiten: multimodal.

-Se usa para cualquier tipo de variable

-Se usa poco

Medidas de Posición: 

Medidas de Dispersión:

(*) También existe la Desviación Media pero es poco usada.

Distribuciones normales/De Gauss o Gaussiana:

La gráfica de su función de densidad tiene forma acampanada y simétrica respecto a los valores de posición central (media, mediana y moda). Esta curva es la Campana de Gauss.

• Medidas de Forma (Asimetrías/sesgos y Curtosis)

Indican si la distribución es simétrica y el grado de apuntamiento, tomando como referencia la curva anterior.

• Simetría:Grado de asimetría es =0. Distribución simétrica.
• Asimetría hacia la izquierda: Grado de asimetría <0. Distribución asimétrica negativa. Valores más elevados en la derecha.
• Asimetría hacia la derecha: Grado de asimetría >0. Distribución asimétrica positiva. Valores más elevados en la izquierda.

Curtosis (pico de la curva): mide el gº de concentración de valores situados en torno a la media.

• G = 0: Distribución Mesocúrtica: Grado de concentración medio alrededor de los valores centrales de la variable.
• G>0: Distribución Leptocúrtica: Elevado grado de concentración alrededor de valores centrales de la variable. Muy picuda.
• G<0: Distribución Platicúrtica:  Bajo grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable. Achatada.

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

Día Internacional de la Mujer

Hace justo un mes, se celebraba el Día Internacional de la Mujer, el 8 de marzo. Me ha apetecido escribiros hoy sobre este tema porque como sabréis, con esto del Covid-19, estamos confinados en casa sin salir y la cabeza no para de dar vueltas y vueltas.

Se conmemora el Día Internacional de la Mujer, formalizado por Naciones Unidas en 1975. (45 años...😮) Si miramos el año quizá nos parezca que se formalizó hace muchiiiísimos años, sin embargo, si contamos, sólo llevamos 45, bastante poco.

A partir de ese día, se ha establecido como una jornada global a favor de la igualdad, sin embargo, muchas personas todavía desconocen el por qué de ésta iniciativa, pues veamos unos puntos importantes: 

-Esta revolución surge a partir del movimiento obrero de mediados de s.XIX, donde en ese mundo industrializado, la mujer se fue poco a poco ''empoderando'' y alzando su voz.

(Es importante tener en cuenta, que en ese momento, las mujeres de occidente estaban totalmente limitadas, no poseían los mismos derechos que podía practicar el hombre, por ejemplo, el derecho al voto.)

-En 1908, en Nueva York, 15.000 mujeres (Aprox.) se manifestaron para pedir mejores condiciones laborales (menos horas de trabajo y mejores salarios) y también el derecho al voto.

-En 1913, las mujeres de Estados Unidos ya protestaban por el derecho al voto.

-Un año después de ello, el Partido Socialista de América declara el Día Nacional de la Mujer, que se celebra por primera vez en EE.UU. el 28 de febrero.

Como impulsora del Día Internacional de la Mujer, tenemos a la comunista alemana Clara Zetkin, que propuso la idea de conmemorar a la mujer en 1910 en la Conferencia Internacional de la Mujer Trabajadora en Copenhague (Dinamarca). Propuesta aceptada pero sin fecha de comienzo.

Poco a poco, además del derecho al voto y de la ocupación de mujeres de cargos públicos, también exigían el derecho al trabajo de la mujer, a la formación profesional y a la no discriminación laboral.

¿A qué se debe celebrarlo concretamente el 8 de marzo?

A que en 1917, las mujeres rusas se manifestaron el último domingo de febrero, a favor de la paz durante la Primera Guerra Mundial; a ellas se unieron muchos hombres trabajadores de la metalurgia. El zar quiso sabotear dicha manifestación pero no lo consiguió. 

Las mujeres rusas tuvieron éxito, ya que el gobierno provisional que se formó tras la retirada del zar les reconoció el derecho a voto.

La fecha en la que comenzó esa huelga de las mujeres rusas en el calendario juliano (el de referencia en Rusia), fue el domingo 23 de febrero que coincidía con el 8 de marzo en el calendario gregoriano, y esa es la fecha en que se celebra ahora.

En 1975, la ONU establece y celebra por primera vez el Día Internacional de la Mujer el 8 de marzo.

Espero que os guste y que nunca olvidemos que:

💪💓

TEMA 1: ORIGEN Y APLICACIÓN DE LA ESTADÍSTICA EN LA SALUD

Seguramente alguna vez os hayáis preguntado de dónde surge el conocimiento del hombre, pues bien, el conocimiento surge de:

• Las costumbres/tradición 
• Autoridad: expertos/autorizados sobre una materia, ej: matriarcas o patriarcas. 
• Nuestra propia experiencia: Si la contrastamos  con datos y métodos validados → adquiere carácter científico.
• Ensayo error: voy probando con diferentes alternativas hasta dar con la correcta. 
• Intuición: tomar decisiones basándonos en la inspiración/iluminación. 
• Razonamiento lógico pudiendo ser: Inductivo (concreto⇢general: fumador desarrolla enfermedad respiratoria⇢población fumadora tiene riesgo de desarrollar enf. respiratorias = ESTADÍSTICA) y/o Deductivo (general⇢concreto: siempre que hay fiebre no tiene por que haber una gripe; no todo el mundo que fuma tiene cáncer).
• Método científico: fuente de conocimiento más importante. Aplica la inducción y/o la deducción. Objetivo: evitar sesgos/errores.

Florence Nightingale, la 1ª en aplicar método científico

EL MÉTODO CIENTÍFICO PUEDE APLICAR DOS CIENCIAS. 

• Pura/Formal: uso de ideas, lógica, signos... 

Ej: las matemáticas. las ciencias...

• Aplicada/Fática: uso de la realidad e hipótesis, observación, experimentación...Ej: Ciencias de la salud. 

Características de las C.Aplicadas:

• Conocimiento fático: experiencias reales.
• Trascendente: por encima de los hechos.
• Predictivo
• Metódico
• Comunicable: revistas científicas.
• Simbólico: propio lenguaje (ej: sesgos)
• Verificable 
• Abierto y escéptico: sujeto a controversia.

Problemas de las C. Aplicadas: 

• Complejidad
• Medición: problemas en  procedimiento/instrumentos.
• Control: comparación necesaria para demostrar algo.
• Ética: vigilar repercusiones de las investigaciones, no se puede experimentar con personas.

PRECEPTOS BÁSICOS: 

1. Trabajar con grupos de personas
2. Comparación de grupos
3. Distribución de  la enfermedad (no es aleatoria, pueden existir diferencias entre los grupos)

¿CÓMO PODEMOS CLASIFICAR LOS SUCESOS?

• Aleatorios: al azar. Condición inicial⇢ resultados posibles. 

            Binomio conceptual: varias causas⇢ efecto: ser feliz no depende solo de tener pareja.

• Determinantes (determinismo): condición inicial⇢ siempre mismo resultado: 2+2=4 

            Binomio conceptual: causa⇢efecto. A veces lo aplicamos para un reforzamiento personal/motivación                 para intentar controlar la incertidumbre.

Aleatorio

ESTADÍSTICA Y ALEATORIEDAD📊🎲

Objetivo de la estadística: fenómenos causales y no causales; no siempre las mismas condiciones dan lugar a los mismos fenómenos.

¿DÓNDE PODEMOS APLICAR LA ESTADÍSTICA?

• Campo de la salud: Estadística de la salud
• Población humana:         ''         demográfica
• Referente a lo social:      ''         social
• Ciencias biológicas: Bioestadística           

                                    

ENFERMERÍA COMO CIENCIA 👨‍🔬 

-Basado en un Metaparadigma (persona, entorno y salud).

-Empleo de la bioestadística

FUENTES DE LA VARIABILIDAD

1. Repetibilidad: aplicar el mismo procedimiento para los sujetos en diferentes momentos.
2. Concordancia intraobservador: no basta con aplicar el mismo procedimiento si no la manera con la que se trata a los sujetos, ej: según mi forma de actuar puedo poner más nervios@ a una persona que a otra al tomar la tensión arterial, que algunos sujetos estén sentados o de pie...
3. Concordancia interobservador: participan dos personas cualificadas en las mediciones, aplican técnicas diferentes y obtienen resultados distintos. 

¡Y ESTO ES TODO POR HOY!

ESPERO QUE OS HAYA SERVIDO DE AYUDA PARA ACLARAR ALGUNOS CONCEPTOS😉