Seminario 4: exposición del trabajo

Este es nuestro último seminario en el que tuvimos que exponer el trabajo de investigación que estuvimos desarrollando en estos últimos meses. Así que a pesar de que me da mucha vergüenza exponer, lo hice lo mejor que pude y la verdad, estoy muy contenta como nos fue, a pesar de corregir errores a última hora. Espero que la próxima vez que hagamos un trabajo evitamos los errores producidos en éste. Ahh ya queda poco para los exámenes.

Seminario 3: Por fin descubrimos porque se intoxicaron

En este seminario cada uno analizó uno de los parámetros (en este caso fue comida) para ver cual había sido el que había producido diarreas (hay que decir que raritos son los americanos con las comidas) y el resultado fue: el helado de vainilla. Este es nuestro último seminario antes de presentar... que nervios..

Seminario 2: Trabajando con epi info

En el seminario estuvimos haciendo cosillas con epi info, estuvimos recodificando variables (cosa que nos resultó muy útil después para la realización del trabajo), también aprendimos a estratificar por sexos y a la formación de gráficas: un gráfico de sectores para la variable sexo y un histograma para la variable grupo-edad.

Seminario 1: Conocemos a Epi info

En este seminario, dedicamos la mayoría del tiempo a descargar epi info y, para mayor facilidad a la hora de usarlo, le vamos a meter un parche en español.

¿Cómo meter el parche?

Pues la verdad es que es muy fácil, después de meterte en la carpeta de epi info solo tienes que localizar la carpeta TrasnEXE y pegar el parche. Cuando ya estés en epi info solo tienes que meterte en SETTING y dar a CHOOSE LANGUAGE, elegir español y ya está.

En este seminario también aprendimos a crear vistas con epi info y, de hecho, realizamos una encuesta con la que trabajaremos el resto de los seminarios.

Test de student

El test de student, como vimos en la entrada anterior, se utiliza cuando la variable predictora es cualitativa dicotómica y cuando la variable resultado es cuantitativa continua.

Primero, para calcular el grado de libertad necesitamos seguir la siguiente fórmula:

 Y para calcular la T de student:

·         Después de calcular la T de student, mediante el grado de libertad y el resultado de la T podemos ver en una tabla t de student su significación estadística.

Tema 10 Hipótesis estadística: test de hipótesis

En esta entrada del blog vamos a hablar de los test de hipótesis que sirven para controlar los errores aleatorios a parte de servir para los cálculos de intervalo de confianza.

Con los test de hipótesis seguimos unos pasos:

1. Establecemos una hipótesis
2. Realizamos la recogida de datos
3. Analizamos la coherencia entre la hipótesis y los datos obtenidos

Para que entendáis mejor cuando utilizar cada test os dejo el siguiente cuadro, que me parece que es muy explicativo.

He de añadir que el test de chi cuadrado también sirve para variables cualitativas que no sean dicotómicas.

Aunque todos sean importantes, yo solo os voy a explicar el test de chi cuadrado y el test de student.

Test de chi cuadrado

·         Para comparar variables cualitativas (dependiente e independiente)

·         Los grados de libertad, dado una tabla de contingencia, es el número de filas menos 1 por columnas menos 1.

·         Razonamiento a seguir: suponemos la hipótesis cierta y estudiamos cómo es de probable que siendo iguales los dos grupos a comparar se obtengan resultados como los obtenidos o haber encontrado diferencias más grandes por grupos. 

Para poder realizar el test de chi cuadrado:

    1. Vamos a realizar una tabla de valores observados

    2. Realizaremos una tabla de valores esperados

    

    ¿ Cómo calcular chi cuadrado?

   Pues vamos a seguir la siguiente fórmula: 

   Donde O son los valores observados y E los valores esperados.

  Tras obtener el valor de chi cuadrado vamos a calcular el grado de calcular como dijimos anteriormente y vamos a ver si es estadisticamente estadístico respecto una tabla de valores de chi cuadrado.

Tamaño muestral
Va depender de factores como:

1. El error estándar
2. Varianza de población
3. El tamaño de la población de estudio

Cálculo del tamaño muestral

Se va a realizar mediante la siguiente fórmula: n= z²x s²/ e²

Tema 9 Estadística inferencial: muestreo y estimación

Inferencia estadística

Cuando planteamos un estudio en el ámbito para establecer relaciones entre variables, nuestro interés no suele estar exclusivamente en los pacientes concretos a los que hemos tenido acceso, sino más bien en todos los pacientes similares a estos.

Al conjunto de pacientes sobre los que queremos estudiar le llamamos población de estudio.

Al conjunto de procedimientos que permiten elegir muestras de tal forma que éstas reflejen las características de la población le llamamos técnicas de muestreo.

Error estándar

·         Es la medida que trata de captar la variabilidad de los valores del estimador (por ejemplo, la media de los días de curación de la úlcera).

      De él depende cada estimador:

·         · Error estándar para una media: 

·           Error estándar para una proporción: raíz cuadrada de p(1-p)/n

Teoría central del límite

  Tomando varias muestras de la misma población, las medias de las medias van a tener tendencia a la normalidad, se van agrupando al centro. Lo que significa que a más población y a más muestras la desviación típica y el error estándar se harán más pequeños.

Intervalo de confianza

·         Son un medio de conocer el parámetro en una población midiendo el error que tiene que ver con el azar (error aleatorio)

·         Se trata de un par de número tales que, con un nivel de confianza determinados, podamos asegurar que el valor del parámetro es mayor o menor que ambos números. Se calcula  considerando que el estimulador muestral sigue una distribución normal, como establece la teoría central del límite.

    Cálculo

Medidas de dispersión

1. Solo tiene sentido en variables cuantitativas.
2. Recorrido o rango: diferencia entre el mayor y menor valor de una muestra, xk − x1.
3. Desviación típica (s): Cuantifica el error que cometemos si representamos una muestra únicamente por su media.

Varianza muestral (s2): 

    Coeficiente de variación: es una medida de dispersión relativa (adimensional) ya que todas las demás se expresan en la unidad de medida de la variable. Nos sirve para comparar la heterogeneidad de dos series numéricas con independencia de las unidades de medidas: c.v.= s/x(media).

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.

Medidas de posición 

Cuartiles

Deciles

1. Dividen a la muestra en diez partes.
2.   El decil “i” (D_i), es aquél valor que, ordenadas las observaciones en forma creciente, el (“i” x 100/10)% restante son mayores.

Percentiles

1.  Dividen la muestra ordenada en 100 partes.
2. El percentil “i” (P), es aquel valor que, ordenadas las observaciones en forma creciente, el i% de ellas, son menores que él y el (100-i)% restante son mayores.

Tema 8: medidas de tendencia central, dispersión y posición

Esto es lo que vimos en el tema:

•            Estadísticos de una distribución de frecuencias

1.      Medias de tendencia central: media, mediana y moda.

2.      Medidas de posición: cuartiles, percentiles, deciles.

3.      Medidas de dispersión: rango o recorrido, desviación media, desviación típica, varianza, recorrido  intercuatilítico y coeficiente de variación.

•            La distribución normal como tipo especial de distribución de frecuencias.
•        Formas de distribución: asimetría y curtosis.

Medidas de tendencia centra

Media aritmética o media:

o   Se calcula para variables cuantitativas y se trata del centro aritmético de nuestros datos. Es la suma de todos los valores de la variable observada entre el total de observaciones. La fórmula es: X= Sumatorio de x/n.

o   Cuando los datos son agrupados para calcular la media utilizamos como valor de referencia de cada intervalo su marca de clase

 X= Sumatorio de m_c f_i (frecuencia absoluta)/n.

o   En la media se utilizan todos los valores, si hay valores anómalos (extremos) influyen fuertemente en la media.

·         Media ponderada: la diferencia aritmética es que cada nota del examen tiene asignada una nota, por ejemplo: (8,7, 5), el tipo test vale 5 puntos y los ejercicios 2’5 cada uno. Por lo tanto, la nota sería:  .

·         Mediana: es el valor de la observación tal que un 50% de los datos es menor y otro 50% es mayor.

o   Si el número de observaciones es impar, la mediana será justamente la observación que ocupa la posición M= (n+1)/2.

o   Si el número es par, el valor de la mediana corresponde a la media entre los dos valores centrales, es decir, la media entre la observación n/2 y la observación (n/2)+1.

·         Moda (el valor que más se repite):

o   Es el valor con mayor frecuencia (que más veces se repite).

o   Si hay más de una se dice que la muestra es bimodal (dos modas) o multimodal (más de dos).

o   Se puede calcular para cualquier tipo de variable.

o   Moda relativa: se da pero no tanto como la absoluta.

Tema 7. Introducción a la Bioestadística. Organización de los datos.

De este tema voy a comentar y señalar lo que a mi parecer es más destacable como son las escalas de medida y la representación de datos.

Variables

Una variable se define como todas las características o rasgos de los elementos de una población, como el color de ojos.

Escalas de medida

Las escalas de medida se utilizan para medir variables y cada una de ellas presentan características (indicadas en el siguiente cuadro) que se van englobando, es decir, la escala presenta características de la escala nominal más una nueva (orden).

Para entender mejor esta parte voy a poner ejemplos de cada una de ellas:

Escala nominal

Ejemplo: raza.

1. Blanco
2. Amarrillo
3. Negro

Escala ordinal

Ejemplo: grado de mejoría tras el tratamiento.

1. Nula
2. Leve
3. Media
4. Máxima

Escala de intervalo

Ejemplo: temperatura

1. 36ºC
2. 37ºC
3. 38ºC

Tipos de variables: cualitativas y cuantitativas

Cualitativas

·         Se refieren a propiedades. No pueden ser medidas con números.

·         Nominales:

1.      Dicotómicas (dos niveles o categorías, como hombre y mujer).

2.      Policotómicas (más de dos categorías, soltero casado, viudo, separado).

•         Ordinales: Establecen un orden por ejemplo: Satisfacción en el trabajo (muy satisfecho, satisfecho, poco satisfecho, nada satisfecho).

Cuantitativas

·         Pueden medirse en términos numéricos.

•            Discretas: Solo pueden tomar un número finito de valores. La unidad de medición no puede ser fraccionada son números aislados. Ejemplo: número de hijos.
•        Continuas: Las que pueden tomar cualquier número dentro de un rango. La unidad de medida puede ser subdividida en forma infinita. Ejemplo: la talla, puede dividirse en cm, mm…

Tablas de frecuencia

·         Las frecuencias son el número de veces que cada categoría o valor de la variable aparece en la población.

       La frecuencia absoluta (fi) es el número de veces que se repite cada valor o categoría de la variable que estamos estudiando.

d    La frecuencia relativa es la frecuencia absoluta dividida por el número total de casos.

      La frecuencia acumulada es la suma de las frecuencias correspondientes a los valores anteriores a un valor de la variable determinado.

     Representaciones gráficas

d  Se utilizan para comunicar de manera eficiente la información numérica (frecuencias). Existen mucho tipos como podéis ver a continuación.

    Pictogramas

Histograma

Tipo de diagrama de barra que sirve para las variables continuas.

Gráficos de troncos y hojas

Diagrama de estrellas

Tema 6: la etapa empírica de la investigación

Clasificación de los estudios

Según su finalidad, el estudio puede ser analítico (permite demostrar una relación entre variables) o descriptivo (describe sin buscar relación entre variables).

Según la secuencia temporal es estudio puede ser transversal (en un punto del tiempo) o longitudinal (a lo largo del tiempo, viendo una evolución del estudio).

Según el control de la asignación de los factores de estudio el estudio puede ser experimental (se controla la variable de estudio) y observacional (no se controla dicha variable).

Según la cronología, el estudio puede ser prospectivo (desde la realización del estudio a la espera de resultados) o retrospectivo (tenemos los resultados y queremos analizar la exposición a un factor).

Medidas de frecuencia

1. La prevalencia describe qué proporción de la población tiene la enfermedad en un punto específico del tiempo (en estudios transversales).
2. La incidencia describe la frecuencia de nuevos casos a lo largo de un periodo de tiempo.

¿Cómo podemos calcular la incidencia y la prevalencia?

Pues la verdad es que es muy fácil, solo hay que fijarse bien en la fórmulas.

Con la prevalencia podemos obterner la razón de prevalencia y con la incidencia podemos obtener el riesgo relativo.

Razón de prevalencia

Para calcular la razón de prevalencia solo necesitamos dividir la prevalencia de los expuestos (al factor de estudio) con las de los no expuestos, es decir:

Prevalencia de los expuestos: 0'4= 40%

Prevalencia de los no expuestos: 0'1= 10%

Razón de prevalencia: 0'4/0'1= 4/1= por cada 4 personas que padecen la enfermedad por exposición al factor, hay una persona no expuesta al factor y que padece la enfermedad.

Ods ratio

Es la última medida de frecuencia, no consta de casos nuevos, es la relación de los casos y la de los no casos. 

Después de hacer la relación de los casos y no casos debemos realizar una división: la relación de los casos entre la relación de los no casos. Así podremos realizar la conclusión que por ejemplo sería: los hombres tienen tres veces más de predisposición de tener un ciclomotor frente a 1 de las mujeres.

Tema 5: Marco teórico, objetivos de la investigación e hipótesis.

Como bien dice el título del tema, en esta entrada vamos a hablar del marco teórico, los objetivos y la hipótesis de investigación. Comencemos:

Definición y formulación de objetivos

Se trata de plantear a donde queremos llegar con la investigación, por ejemplo, en el estudio que realicé con mis compañeros recientemente, el objetivo de investigación era conocer las demandas, motivaciones y la frecuencia de actividad física, así como las razones por las cuales no se realiza ningún ejercicio del alumnado de Educación Secundaria Obligatoria del Colegio concertado Al- Ándalus 2000 de Tomares, Sevilla. Los objetivos de la investigación deben ser realistas y concretos.

Hipótesis

Creo que primero he de aclarar que la existencia de hipótesis implica la no existencia de objetivos y viceversa, ya que los objetivos son típicos de los estudios descriptivos y las hipótesis de los estudios analíticos.

Las hipótesis buscan la relación entre las variables independientes y las variables dependientes, siendo la hipótesis nula la que afirma que no existe ninguna relación entre variables y siendo las hipótesis alternativas (al menos deben ser dos) las que declaran que existe alguna relación entre variables.

El marco teórico: ¿Cómo se construye el marco teórico de una investigación? (pasos de la enfermería basada en la evidencia)

Para formar un marco teórico se precisa de cuatro pasos consecutivos:

•     Formular de manera precisa una pregunta a partir del problema del paciente o de la unidad.    
•        Localizar las pruebas disponibles en la literatura (pruebas bibliográficas).
•       Evaluación crítica de la literatura científica o pruebas.
•     Aplicación de las conclusiones de esta evaluación a la práctica.

j  Evaluación crítica de la literatura científica o pruebas

Se trata de determinar el nivel de evidencia a través de la revisión de la metodología de cada experiencia en términos de cantidad de casos, del azar y de la calidad del instrumento utilizado, que dan suficiente confianza y validez al mismo para hacer recomendaciones científicas hasta de opiniones de autoridad respetada, basadas en experiencias no cuantificadas. La explicación de los niveles de evidencia viene bien descrita en las siguientes imágenes: