3 Metodos de Investigacion

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Métodos de Investigación Dr. Ignacio Méndez Ramírez IIMAS UNAM Centro de Investigación y Docencia Económicas 20 de Agosto de 2004

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3 Metodos de Investigacion

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Métodos de Investigación

Dr. Ignacio Méndez Ramírez

IIMAS UNAM

Centro de Investigación y Docencia Económicas

20 de Agosto de 2004

2. La estatura de los seres humanos tiene distribución normal

PREGUNTAS DE INICIO

3. En un estudio se tienen dos grupos de 50 personas. El primer grupo realizó ejercicio físico vigoroso durante un año. El segundo grupo no lo hizo, fue sedentario. Al término del año se miden los ácidos grasos en suero.

Para el primer grupo el promedio fue de 12.3 mg por cc., en cambio para los sedentarios fue de 18.5 mg por cc.

Se realiza la prueba de “t” y da una P< 0.0001.

Se concluye “El ejercicio físico vigoroso disminuye los niveles de ácidos grasos”.

Comparación de Paradigmas Epistemológicos

POSITIVISMO Objetivo Empírico Racionalidad en el Método Reduccionista Certeza La Matemática está en la

realidad Causalidad determinista

NUEVA FILOSOFIA Objetividad Intersubjetiva Constructivismo Racionalidad en el científico Sistémico Minimizar errores La Matemática aproxima la

realidad Causalidad Probabilística

El uso de los modelos en el trabajo de investigación se da de acuerdo al esquema siguiente:

Mario Bunge “ Crisis y reconstrucción de la filosofía” Gedisa 2002

Los seres humanos y sus subsistemas y supersistemas

Sistema mundial

Grupos Sociales

Individuos

Supersistemas pe. SNC

Organos pe. hipotálamo

Microsistemas pe. minicolumnas corticales

Células pe. Neuronas

Orgánulos pe. cromosomas

Moléculas pe. ADN

Átomos, pe. Ca

Partículas Elementales y campos

Sociedades Niveles Sociales

Niveles Biológicos

Niveles Químicos

Niveles Físicos

Un nivel de organización es una colección compuesta por todas las cosas materiales caracterizadas por propiedades peculiares ( en especial leyes)

Decimos que las propiedades de las cosas del enésimo nivel que no están presentes en los niveles inferiores son propiedades emergentes específicas del enésimo nivel

Cualquier cosa perteneciente a un nivel determinado, está compuesta por cosas que pertenecen a niveles inferiores.

Moraleja Metodológica :

1.- Identificar el nivel o niveles atravesados por su objeto de estudio.

2.- No saltar niveles.

3.- Reconocer la genealogía de los niveles superiores

Holismo, Análisis, Síntesis y Enfoque multinivel

Paradigmas Cuantitativo Cualitativo

OntológicoRealidad Objetiva y Singular

Realidad Subjetiva y Múltiple, según los participantes

EpistemológicoEl investigador es independiente del objeto

El investigador interactúa con el objeto

AxiológicoInsesgado y sin

valoresSesgado y con carga valorativa

Paradigmas Cuantitativo Cualitativo

Lenguaje

•Formal

•Definiciones previas

•Impersonal

•Informal

•Decisiones por desarrollar

•Personal

Proceso de Investigación

•Deductivo

•Causa y Efecto

•Diseño Estático

•Libre de Contexto

•Generalizaciones para predicción, explicación y entendimiento

•Confiabilidad

•Casos múltiples

•Inductivo

•Multifactorial y simultáneo

•Diseño emergente

•Categorías que surgen en Contexto

•Patrones y teorías para entender

•Validez

•Estudio de Caso

Paradigmas Cuantitativo Cualitativo

Experiencia y entrenamiento del Investigador

Habilidad técnica, computación estadística

Habilidad literaria, Computación para análisis de textos

Aptitudes psicológicas

• Adaptado a reglas y guías

• Baja tolerancia a la ambigüedad

• Estudios breves en tiempo

• Adaptado a falta de reglas o guías

• Alta tolerancia a la ambigüedad

• Estudios de larga duración

Paradigmas Cuantitativo Cualitativo

Naturaleza del problema

• Confirmar teoría

• Estudiado previamente

• Variables conocidas

• Teorías existentes

• Investigación exploratoria

• Variables desconocidas

• El contexto es importante

• Puede no existir teoría básica

Paradigmas Cuantitativo Cualitativo

Aspectos Metodológicos

• Experimentos: Aleatorización, Homogeneización, Bloques

• Estudios Observacionales: Modelos, Efectos ajustados

• Causalidad Probabilística

• Inferencia sobre poblaciones

• Grupos de enfoque

• Entrevistas a profundidad

• Observación participante

• Interpretación de textos

• Motivaciones, deseos

• Variables relevantes por descubrirse

• Casos particulares

SINTESIS DE PARADIGMAS

(complementariedad)

Cuantitativo Cualitativo

• Las conclusiones estadísticas son para promedios o proporciones

• Se detectan las tendencias generales

• Se aplican a un individuo o elemento, las conclusiones de la población a la que pertenece

• Se descubren las particularidades de un elemento

• Se interpretan dentro de la tendencia general los aspectos particulares o la forma, y quizá el por qué de las desviaciones de la tendencia

SINTESIS DE PARADIGMAS

(complementariedad)

Cuantitativo Cualitativo

• La presencia de interacciones múltiples , y entre diversos conceptos e indicadores, es difícil de determinar

• Modelos gráficos, ecuaciones simultáneas, análisis de factores, correspondencia, conglomerados, etc.

• Se descubren las particularidades de un elemento. Se interpretan sus características en el contexto especifico

• Se pueden tener unos pocos elementos estudiados a profundidad, y describir e interpretar semejanzas y diferencias

Síntesis de Paradigmas Cualitativo y Cuantitativo

Ante las características de las epistemologías aceptadas actualmente para todas las ciencias; las diferencias

básicas desaparecen, por lo que se puede y debe buscar una síntesis de los dos paradigmas.

No se puede ser totalmente objetivo

Todos los Hechos tienen carga teórica.

Constructivismo.

Formas “ Humanas” de pensar y percibir

Se capta lo que se conceptualiza.

Hay que creer para ver.

Hay que ver para creer.

Construcción de teoría

Se postulan conceptos y ligas entre ellos.

Se obtienen consecuencias verificables.

Se contrastan las deducciones con las observaciones.

{La estatura de seres humanos es normal }

f(x)= [1/(22)]1/2 exp[(x-)2/(22)]

Estaturas negativas?

Para un grupo de personas homogéneo en edad, sexo, raza y alimentación; el modelo normal puede representar la distribución de frecuencias de las estaturas en forma aproximada.

ABCD/EFG

Factores NO comunes

Factores comunes

CienciasFácticas Formales

Elementos : Células, familias, personas,

árboles, etc...

Propiedades : Conceptualizar y medir.

Asociación o causalidad: a una propiedad se acompañan otra (s)

Elementos : Puntos, espacios, vectores,

funciones, etc...

Propiedades: Definirlas, son los axiomas.

Teoría: consecuencias lógicas de los axiomas.

Modelos

CORRESPONDENCIA

METODO CIENTIFICOGUIA, PASOS, REALIMENTACION

PRIMER CICLO : PROBLEMATIZACION, HIPOTESIS

Fase de tormenta de ideas

Para generar la hipótesis de la

investigación, elaborar la lista de hipótesis

(candidatos)No debe limitar las ideas

PROBLEMA

OBJETIVOS

HIPOTESIS

CONCEPTOS Y VARIABLES

HIPOTESIS

VARIABLES

RECURSOS

DISEÑO

METODO CIENTIFICOGUIA, PASOS, REALIMENTACION

SEGUNDO CICLODISEÑO

DISEÑO

ESTRUCTURA

MEDICIONESCÓMO, CUÁNDO, DÓNDE

SEGUIMIENTO?

CONTROL DE FACTORES DE CONFUSION

POBLACIONES ELEMENTOS

A, B, C,...

MUESTRASREPRESENTATIVIDAD

CÓMO , CUÁNTOS?

VALIDEZ EXTERNAREPRESENTATIVIDAD DE LAS MUESTRAS

POBLACION

MUESTRA

La distribución de las variables de interés en el

estudio es aproximadamente la misma en la población y

en la muestra

Xi

f(Xi)Xi

f(Xi)

VALIDEZ EXTERNAMuestreo de la Población. Se toman al azar

n elementos de la población

MUESTRA

La distribución de las variables de interés en el

estudio es aproximadamente la misma en la población y

en la muestra

POBLACION

Mientras que no sea autoponderada, la muestra no es representativa

Xi

f(Xi)

Xi

f(Xi)

VALIDEZ EXTERNAMuestras disponibles. A partir de un grupo de n elementos disponibles se define la población.

La distribución de las variables de interés en el

estudio es aproximadamente la misma en la población y

en la muestra

e.g.: toma como la muestra los pacientes con la patología de interés de acuerdo con el orden de la llegada

Xi

f(Xi)

Xi

f(Xi)

POBLACION

MUESTRA

VALIDEZ EXTERNA

REPRESENTATIVIDAD DE LAS MUESTRAS

MUESTRA

¿En qué difieren las poblaciones?

POBLACION

ABCD/EFG

Xi

f(Xi)

Xi

f(Xi)

POBLACION

DESCRIPCION O EXPLICACION

Una sola población. Describir

características. Estimar promedios,

totales, etc. Conocer evolución. Distribución espacial Búsqueda sistemática

de asociaciones

Dos o mas poblaciones. Hay una hipótesis de

causalidad. Control de factores de

confusión. Se definen las poblaciones

por la causa, o... Se definen las poblaciones

por el efecto. (Casos y controles)

DESCRIPTIVO

DESCRIPTIVO

COMPARATIVOCOMPARATIVO

CAUSALIDAD

yxHipótesis Teórica. Conceptos o “Constructos”

X1

X2

X3

X4

...

Xk

Y1

Y2

Y3

Y4

...

Ym

Hipótesis Empírica (s)

Entre Indicadores de los conceptos.

CONCEPTOS DE CAUSALIDAD

X Y

Causalidad determinística

La causa es necesaria y suficiente para el efecto. La configuración del

mundo está determinada por la configuración anterior.

X Y

X Y

Causa necesaria pero no suficiente

Causa suficiente pero no necesaria

Trisomía 21

Sx. Down

Amiba Amibiasis

AnemiaDeficiencia Fe

CONCEPTOS DE CAUSALIDAD

X Y

Causalidad probabilística

•Causa no necesaria ni suficiente

•Asociación estadística

•Las probabilidades de Y cambian al cambiar X

Tabaquismo

Cáncer pulmonar

CONTRASTACION DE HIPOTESIS

Comparación de lo observado con lo esperado según hipótesis

H: la Hipótesis

D: el Diseño

SA: Supuestos Adicionales

P: la predicción (lo que se espera si H, es cierto)

Se efectúa el Diseño, D, y se observa si ocurre o no P.

Cuando hay aleatoriedad, se cuantifican las discrepancias entre Observado y Esperados

H, D, SAH P

TEORIA

Esperado

PRACTICA

Observado

APOYO CONDICIONADOAPOYO CONDICIONADO

TEORIA H, D, SAH P

PRACTICA

Se efectúa la investigación con diseño D

Ocurre P o algo cercano a P

(puede ocurrir con facilidad por azar, si H es cierta)

CONCLUSIONNo se apoya H, condicionado a la validez

de D y la operación de los SAH

RECHAZO CONDICIONADORECHAZO CONDICIONADO

TEORIA H, D, SAH P

PRACTICA

Se efectúa la investigación con diseño D

CONCLUSIONNo se apoya H, condicionado a la validez

de D y la operación de los SAH

NO Ocurre P o algo cercano a P

(lo observado NO puede ocurrir con facilidad por azar, si H es cierta)

B, D, SAB P

EXPLICACIONES ALTERNATIVAS

…………….

Se efectúa el diseño D, y ocurre P ( o algo probable bajo H)

Formalmente tanto H como las explicaciones alternativas son apoyadas. Condicionadas a la validez del diseño D, y de cada uno de los SA

TEORIA

H, D, SAH P

A, D, SAA P

R, D, SAR P

EXPLICACIONES ALTERNATIVAS

Falta de Validez Externa El azar. Nulidad

Estadística Errores de medición Endogeneidad. En

realidad Y causa X Teorías plausibles y

competitivas

Factores de Confusión• Presentes de modo

diferente en los grupos con variantes de X.

• Afectan también la Y.

Control:

• Homogeneizarlos

• Formar Bloques

• Aleatorización

• Análisis Estadístico

SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA

…………….

Se efectúa el diseño D, y ocurre P

( o algo probable bajo H)

Si en modelos estadísticos se supone cierta la explicación alternativa “No es cierta H”, y SAA es que “ocurre P por azar”, se demuestra que es improbable la ocurrencia de P.Se considera que se ha eliminado por improbable esa explicación, el azar. Nótese que quedan otras posibles explicaciones alternativas.

TEORIA

H, D, SAH P

Azar, D, SAA P

B, D, SAB P

R, D, SAR P

PRACTICA

VALIDEZ INTERNA CONTROL DE FACTORES DE CONFUSION

En la hipótesis de que X causa Y, es necesario eliminar explicaciones alternativas y factores de confusión, para que si al cambiar X se producen cambios en Y, estos puedan ser

atribuidos a X.

Metodología EstadísticaMetodología Estadística:

La asociación entre X y Y, persiste cuando se condiciona con variables A1, A2, A3, …An. El condicionamiento se logra: 1. Por diseño (homogeneización, bloques o aleatorización)

y/o

2. Por análisis; así, se dice que se evalúa el efecto de X sobre Y, “corregido” o “ajustado” por A1, A2, A3, …An

CRITERIOS DE CLASIFICACION DE INVESTIGACIONES

1. Según el propósito son Descriptivos o Comparativos

2. Según la evolución son Transversales o Longitudinales

3. Según la fuente de información son Retrospectivos o Prospectivos

4.- Según el control del investigador son Observacionales o Experimentales

PPm

m

Extrapolación

Pasado Presente Futuro

P = poblaciónm = muestra

ENCUESTA DESCRIPTIVA

P2

m2

m2

Ext

rap

ola

ció

n

Pasado Presente Futuro

P1 y P2 = poblacionesm1 y m2 = muestras

ENCUESTA COMPARATIVA

P1

m1

m1

P1P1

m1

m1

Ex

tra

po

laci

ón

en

el p

as

ado

Pasado Presente Futuro

P = poblacionesm = muestras

REVISION DE CASOS

P1P1

m1

m1

Ex

tra

po

laci

ón

en

el p

res

ente

EvoluciónPosible

seguimiento

Captación de informaciónde aspectos en el pasado

P1 = población de casos con efectom1 = muestra de casosP2 = población de controles, sin efectom2 = muestra de controles, sin efecto

CASOS Y CONTROLES

m1 m1 P1

Casos

Controles

Búsqueda delfactor causal

No expuestos

Evolución

seguimiento retrospectivo

Se supone que en el pasado no está presente el efecto

Pasado Presente Futuro

Evoluciónm2 P2m1

Expuestos

Expuestos

Pasado Presente Futuro

P1 y P2 = poblacionesm1 y m2 = muestras

PERSPECTIVA HISTORICA

m1

P1

Evolución

seguimiento retrospectivo

P1 m1

posible seguimiento

m1

Evoluciónm2P2 m2 m2

P2

Pasado Presente Futuro

P1 = poblaciónm1 = muestra

ESTUDIO DE UNA COHORTE

m1

P1

seguimiento

P1P1

mediciones

m1m1

Pasado Presente Futuro

P1 y P2 = poblacionesm1 y m2 = muestras

ESTUDIO DE VARIAS COHORTES

m1

seguimiento

P1P1

mediciones

m1m1

P1

m2

seguimiento

P2P2

mediciones

m2m2

P2

Pasado Presente Futuro

EXPERIMENTO

m1

Mediciones

Tratamientos Evaluación final

Asignación aleatoriaa los tratamientos

Seguimiento

Pi = población inicialm = muestrasT = tratamientos extrapolación

P con T2

P con T3

P con T1

m2

m1

m1

m2

m1

P con T1

P con T2

P con T3

mPi

ESTUDIOS DE CAUSA A EFECTO

Tiempo inicial t0 Tiempo final t2

Poblaciones en estado inicial

ningún elemento presenta el efecto

Poblaciones en estado subsecuente

n1 elementoscon la causa

n2 elementossin la causa

b individuossin la causa

b individuossin la causa

P1P1

P2 P2

X Y

CAUSALIDAD PROBABILISTICA

X

X

X

Y

Y

Y

CAUSALIDAD DETERMINISTICA

CAUSA SUFICIENTE PERO NO NECESARIA

CAUSA NECESARIA PERO NO SUFICIENTE

CAUSA NO NECESARIA NI SUFICIENTE, PERO HAY UNA RELACION

ESTADISTICA

P(Y/X) > P(Y/noX)

Si la asociación entre X y Y persiste después de condicionar (mantener constante) posibles factores de confusión o explicaciones alternativas, A1,A2,...An se tiene un apoyo empírico a la causalidad

X Y

A1, A2, A3, ...An

Hay dos maneras de condicionar, por diseño y por análisis.

Por diseño mediente bloques, homogeneización y aleatorización.

Por análisis, se incluyen en el modelo como variables independientes las mediciones de los posibles factores de confusión, además de la X; con la Y como dependientes.

En todos los casos es importante considerar la posibilidad de interacciones entre la X y los factores A1, A2, ...n

X Y

A1, A2, A3, ...An

EXPERIMENTO

• Se tienen dos o más poblaciones.

• Hay seguimiento.

• Se eligen o inventan las variantes del factor causal la X.

• Se aleatoriza la asignación de esas variantes a las unidades experimentales.

• Se forman bloques.

OBSERVACIONAL

• Una o mas poblaciones.

• Dos poblaciones: Los elementos se eligen ya con las variantes del factor causal. Se pueden formar bloques. Comparativo.

• Una población: Se estudia una muestra de ella. Descriptivo

Estudio observacional comparativo = Pseudoexperimento

LONGITUDINAL• Se mide en dos o más

ocasiones la o las variables de interés.

• La comparación de los valores en épocas distintas nos informa de la evolución de los elementos.

• Se conserva la identidad de los elementos durante el seguimiento.

TRANSVERSAL• Se mide una o más variables en

una sola ocasión en cada unidad.

• No hay seguimiento y no se requiere mantener la identidad de los elementos.

Hay estudios longitudinal en el que medición se realiza en un solo día, mientras que hay estudios transversales en el que se requiere tres meses para la medición.

Longitudinales con una población Evidencia de Causalidad? Mayor en C, luego D, nada en B

AY

Tiempo

TiempoTiempo

Tiempo

Ocurre X

Ocurre X Ocurre X

Ocurre X

B

C DMaduración,

evolución natural, etc..?

Longitudinales con dos poblaciones Evidencia de Causalidad? Mayor en A, luego D, B y nada en C

Tiempo

TiempoTiempo

Tiempo

Ocurre X

Ocurre X Ocurre X

Ocurre X

A B

C DControl de Factores de confusión

Control

Expuesto

Y

RETROSPECTIVO• La información fundamental,

o parte de ella, ya ha sido captada en otras fuentes. El investigador no estudia los elementos, sino registros, expedientes, fichas, etc.., donde esta la información.

• Es rápido y barato.

• La información puede ser de mala calidad.

PROSPECTIVO• Toda la información

fundamental se obtiene directamente aplicando instrumentos de medición a los elementos de estudio. La información no existe en fuentes secundarias, o es de muy mala calidad.

• Es caro y lento

• La información es de buena calidad.

ENCUESTA DESCRIPTIVA

POBLACION MUESTRA

Ejemplo: Describir las prácticas de uso de plantas medicinales de los habitantes de una región. La población son todos los habitantes de la región. Se toma una muestra

representativa de ellos; posiblemente con muestreo polietápico estratificado. Se aplica un cuestionario

(Prospectivo) o se recurre a expedientes de servicios de salud (Retrospectivo)

Ejemplo: Describir las áreas donde crece cierta especie vegetal. Se tendrá que muestrear aquellas zonas donde se

sospeche que puede desarrollarse, posiblemente con muestreo de transectos.

Validez externa

ENCUESTA DESCRIPTIVA 2

Ejemplo: Perfil de ingreso estudiantes de una universidad. La muestra se forma con los expedientes de un grupo o generación. Se investiga la edad de ingreso,sexo, tipo de

escuela de procedencia, nivel socioeconómico, etc.

Ejemplo: Describir los padecimientos mas comunes en el servicio de admisión de un hospital de zona. La población son todos los pacientes semejantes a los que se estudian, la

muestra

POBLACION MUESTRAValidez externa

ENCUESTA COMPARATIVA 1

Validez Externa

Validez Interna

Comparar el grado y tipo de prácticas agrícolas que usan las fases lunares, por parte de productores agrícolas que tengan

diferente origen étnico y escolaridad.

Los factores de confusión pueden ser, el grado de dependencia de la agricultura, capital, tipo de tenencia de la

tierra, etc..

Validez Externa

Comparar el grado y tipo de contaminación por metales pesados en zona de riego con aguas negras tratadas y con

aguas limpias.

Los factores de confusión son: Prácticas agrícolas, origen del suelo, clima, etc...

ENCUESTA COMPARATIVA 2

Validez Externa

Validez Interna

Validez Externa

Aguas negras

Aguas limpias

Comparar el perfil de estudiantes de la universidad pública con la privada

Privada

ENCUESTA COMPARATIVA 3

Validez Externa

Validez Interna

Validez Externa

Pública

REVISION DE CASOS 1Tiempo

Evolución Validez Externa

PRESENTEPASADO

En base a registros de médicos de servicio en zonas rurales, cuantificar los cambios en el uso de plantas medicinales y

otras prácticas de la medicina tradicional.

En base a expedientes del seguro y o crédito agrícola, valorar los cambios en las técnicas de producción agrícola,

en los últimos 40 años.

En base a registros estudiantiles, avaluar el proceso educativo de un plantel. Determinar tasas de reprobación,

evolución de calificaciones, estas, se asocian con sexo, escuela de procedencia, carrera etc..

En base a expedientes de un hospital explorar y determinar evolución de pacientes con ciertas patologías. Se pueden

encontrar factores asociados con peores evoluciones?

REVISION DE CASOS 2Tiempo

Evolución Validez Externa

PRESENTEPASADO

Retrospectivo con seguimiento

Recolección de datos prospectivamente,

además de los datos registrados

CASOS Y CONTROLES 1

casos, con Y

Controles, sin Y

Validez Externa

Validez Interna

Pasado Presente

Seguimiento retrospectivo

Con X

Sin X

Sin X

Pérdida de recursos genéticos o forestales,

con veda: casos, sin veda: controles.

Remontarse a épocas pasadas en la que no se habían perdido los recursos, para investigar posibles factores causales, tales

como industrialización, educación, etc..

Validez Externa

CASOS Y CONTROLES 2

Casos, con

cáncer

Controles, sin cáncer

Validez Externa

Validez Interna

Pasado Presente

Seguimiento retrospectivo

Con X

Sin X

Sin XValidez Externa

Evaluación de factores de riesgo para una neoplasia: cáncer de vejiga, pulmonar, enfermedad coronaria, etc..

Se pueden explorar varios posibles factores causales o de riesgo simultáneamente; las muestras pueden ser pequeñas, el

periodo involucrado puede ser muy grande

CASOS Y CONTROLES 3

Casos, reprobados

Controles, regulares

Validez Externa

Validez Interna

Pasado Presente

Seguimiento retrospectivo

Con X

Sin X

Sin XValidez Externa

Comparar los expedientes de alumnos reprobados (casos) con alumnos regulares (controles). Valorar como riesgos para la reprobación: turno, carrera, sexo, escuela de procedencia,

calificación previa, nivel socioeconómico, participación en deporte o actividades políticas.

PERSPECTIVA HISTORICA 1

Validez Externa

Validez Interna

Pasado Presente

Evolución pasada

En base a expedientes de seguro o crédito agrícola, evaluar productividad agrícola en zonas comparables antes y después

de un desastre natural, como volcán, o inundación.

desastre natural

Validez Externa

PERSPECTIVA HISTORICA 2

Validez Externa

Validez Interna

Pasado Presente

Evolución pasada

Validez Externa

Cuidados Intensivos

En base a expedientes de casos de infarto cardiaco, comparar evolución entre los que recurren a sala de cuidados intensivos y los que se atienden en “piso”.

Piso

PERSPECTIVA HISTORICA 3

Validez Externa

Validez Interna

Pasado Presente

Evolución pasada

Validez Externa

En base a expedientes de operaciones 40,000 comparar mortalidad con varios tipos de anestésico, halotano, éter, etc.

Controlar por edad, tipo de operación, estado físico, etc.

...

halotano

éter

...

UNA COHORTE 1Tiempo

Evolución

Validez Externa

PRESENTE FUTURO

Se decreta una nueva ley de explotación forestal y se quiere conocer su impacto futuro en la conservación de recursos.

Se establece una clínica de atención médica en base a medicina alternativa, se quiere saber como cambia la

incidencia de padecimientos crónico-degenerativos en los próximos 10 años.

UNA COHORTE 2Tiempo

Evolución

Validez Externa

PRESENTE FUTURO

Se crea una nueva carrera , se quiere valorar todo el proceso educativo. Se decide efectuar exámenes y aplicar

cuestionarios al término de cada semestre.

Se modifica una ley de impuestos, se desea conocer el impacto que tiene en la actividad económica. Se toma una

muestra de establecimientos y se les aplica un cuestionario cada seis meses.

VARIAS COHORTES 1

Validez Interna

FuturoPresente

Evolución futura

Se comparan los resultados de la medicina tradicional con la moderna, para diabetes y cáncer. Las poblaciones deben ser enfermos con características semejantes, pero una de ellas

acude a los practicantes de la medicina tradicional , (X) y la otra a las clínicas u hospitales, (sin X) .

Con X

Sin X

Validez Externa

Validez Externa

Validez Externa

Validez Externa

VARIAS COHORTES 2

Validez Interna

FuturoPresente

Evolución futuraCon X

Sin X

Validez Externa

Validez Externa

Validez Externa

Validez Externa

Se comparan los cambios en actitudes en relación a relaciones sexuales, entre los televidentes de una serie “con mensaje” con los no televidentes y los que no ven la serie.

VARIAS COHORTES 3

Validez Interna

FuturoPresente

Evolución futuraCon X

Sin X

Validez Externa

Validez Externa

Validez Externa

Validez Externa

Se comparan las carreras académicas de un nuevo programa educativo, con el tradicional.

Se comparan las carreras académicas de estudiantes con actividad política intensa con la de los políticamente no activos.

EXPERIMENTO 1

Validez Interna

FuturoPresente

Evolución futura

Población

sin X

Validez Externa

pobl

ació

n

ALEATORIZACION

Le toca X

Le toca no X

Población con X

Validez Externa

Se comparan los resultados de la medicina tradicional con la moderna, para diabetes y cáncer. Se tienen 50 voluntarios que pueden ser asignados al azar a cualquiera de los dos

tipos de tratamiento.

EXPERIMENTO 2

Validez Interna

FuturoPresente

Evolución futura

Población

sin X

Validez Externa

pobl

ació

n

ALEATORIZACION

Le toca X

Le toca no X

Población con X

Validez Externa

Se comparan los resultados de un cambio en el proceso productivo. Cambiar condiciones de operación de una fábrica.

Unidad experimental: una planta piloto.

EXPERIMENTO 3

Validez Interna

FuturoPresente

Evolución futura

Población

sin X

Validez Externa

pobl

ació

n

ALEATORIZACION

Le toca X

Le toca no X

Población con X

Validez Externa

Se comparan los resultados del control tradicional de paludismo con control focal.

Unidad experimental: un pueblo de 2500 habitantes

EXPERIMENTO 4

Validez Interna

FuturoPresente

Evolución futura

Población

sin X

Validez Externa

pobl

ació

n

ALEATORIZACION

Le toca X

Le toca no X

Población con X

Validez Externa

Se comparan los rendimientos de maíz con diferentes tipos de fertilizante. Unidad experimental de 4 surcos de 10 m.

El experimento más grande que ha habido

Se quería evaluar la eficacia de la vacuna Salk contra la Poliomelitis. La incidencia de polio era en 1950-56 de 50 por cada 100,000 (probabilidad de 0.0005). Si se supone una efectividad de 50%; es decir, se evitan 50% de casos con la vacuna. Si la muestra hubiese sido de 100 vacunados y 100 con placebo, se esperan 100(0.0005)=0.05 en el placebo y 100(0.00025)=0.025 en el vacunado. Es decir, no se hubiera observado nada, cero casos en ambos grupos

Si la muestra hubiese sido de 40,000 vacunados y 40,000 con placebo, se esperan 40000(0.0005)=20 en el placebo y 100(0.00025)=10 en el vacunado.

En este caso aún se tienen números pequeños facilmente confundibles con el azar.

Se decidió un experimento aleatorizado, doble ciego, con consentimiento informado con 200,000 en el grupo placebo y 200,000 en el placebo. Se esperan 200000(0.0005)=100 en el placebo y 200000(0.00025)=50 en el vacunado.

Hubo algunos estados de EU no quisieron participar en el ensayo clínico controlado. En ellos se hizo un estudio comparativo abierto no aletorizado, asignado la vacuna a los niños de 2o de primaria y el placebo a los de 1o y 3o. Se supone que el promedio de los dos últimos se parece a los de 2o. Algunos se negaron a participar en ambos tipos de estudio. Los resultados fueron como la tabla siguiente

Gran Total 1829916 1013 55AreasAleator. 749236 428 57

VacunadosAlea 200745 82 41

PlaceboAlea 201229 162 81

No Inoculados 338778 182 54

Vacunas Incomp 8484 2 24

AreasNo Alea 1080680 585 54

Vacunados2o 221998 76 34

controles 725173 439 61

2oNoInoculados 123605 66 53

VacunacionInco 9904 4 40

Area n casos tasa(x100000)

0

25

50

75

100M

ean(P

(polio

)x100000)

Va

cu

na

do

sA

lea

Pla

ce

bo

Ale

a

No

In

ocu

lad

os

Va

cu

na

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2o

No

Ino

cu

lad

os

Grupo de Estudio

p<0.0001

Diferencias entre los dos grupos vacunados, p=0.26

Diferencias entre los dos grupos placebo, p=0.0019

Diferencias entre areas de experimento controlado con las de 2o contra 3 y 4os., p=0.40

Diferencias entre los dos grupos no inoculados, p=0.96