Investigacion Cu Anti

8/17/2019 Investigacion Cu Anti

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Niveles deInvestigación

SEMINARIOS DEINVESTIGACIÓNEl sistema de aprendizaje más efectivo para generar datos de calidad

Material usado por el PhD. Ing. Oscar Rafael Guillen alle !uente" Dr. #os$ %upo.


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EXPLORATORIO

No hay preguntas que conduzcan aproblemas precisos, se exploran áreasproblemáticas. Se trata de unadescripción y análisis teórico; por loque no se requiere de manejoestadístico.

Se plantean cuando no existe un cuerpo teórico

abundante que ilumine el estudio de un fenómenoobservado; y los resultados que se obtengan sean unaporte al reconocimiento e identicación de losproblemas.

1

Tema 1: TIPOS DE ESTUDIOS ENINVESTIGACIÓN



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EXPLORATORIO1 ¿Qué es un estudio exploratorio? Un estudio exploratorio se usa cuando un tema de

investigación ha sido escasamente estudiado, existen muchas

dudas de él o no se ha abordado antes.

¿Qué condiciones o características

debe cumplir un estudio exploratorio?

Los estudios exploratorios:•Parten de un tema de investigación general y el cual no ha sido

profundizado.

•El método de sistematizacin de obtención de la información

puede ser a partir de observación directa o indirecta.

•!mplica una amplia revisión de la literatura existente del tema.




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DESCRIPTIVO ¿Qué es un estudio descripti"o?¿#u$l es su ob%eti"o?

Un estudio descriptivo se usa cuando se tiene como ob%eti"odescribir situaciones o eventos que han sido investigados

previamente. En este tipo de estudio ya existe una selección

de variables &a di'erencia de los exploratorios(, las cuales se

miden de manera aislada e independiente y de esta misma

manera se presentan sus resultados.


debe cumplir un estudio

descripti"o?

Los estudios descriptivos:•)e centran en descripciones de eventos y situaciones.

•)e busca identificar problemas o justificar condiciones

actuales.

•* partir de sus resultados existen elementos para hacer

comparaciones o evaluaciones descriptivas.

•NO se busca encontrar relaciones, probar hipótesis o hacer predicciones.




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RELACIONAL/COMPARACIÓN

!o son estudios de causa y efecto; porque las pruebasestadísticas solo demuestran dependencia entrediferentes eventos; aquí podemos encontrar losestudios de asociación sin relación de dependencia; ylas correlaciones espurias.

"




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RELACIONAL/COMPARACIÓN" ¿Qué es un estudio correlacional?

¿#u$l es su ob%eti"o?

Un estudio correlacional se usa para saber el grado de relaciónentre 2 o más variables &se conoce cmo se comporta una

"ariable a tra"és del comportamiento de otras(


debe cumplir un estudio

correlacional?

Los estudios correlacionales:•Permiten la medición de 2 o más variables

• Explican relaciones y prueban hipótesis

•+uestran poco nivel de control de la ariable !ndependiente

•Existe la posibilidad de encontrar modelos correlacionales poco

válidos•NO muestran o prueban una relación causa"efecto




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EXPLICATIVO

#a estadística multi!ariada; tiene pornalidad descartar asociaciones aleatorias$casuales o espurias entre la variableindependiente y dependiente. %&m. '(i de)antel * +aens,el.

Su nalidad es explicar el comportamiento de unavariable en función de otra-s; aquí se plantea unarelación de causa*efecto$ y tiene que cumplir otroscriterios de causalidad -/radford +ill; requiere de

control tanto metodológico como estadístico.

0




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EXPLICATIVO

0 ¿Qué es un estudio explicati"o?

¿#u$l es su ob%eti"o?

Los estudios explicativos se usan para explicar porqu# ocurreun fenómeno y en qu# condiciones &implica la exploracin, la

descripcin y la correlacin de lo in"estiado(


debe cumplir un estudio explicati"o?

En los estudios explicativos: )e explica, comprende e interpreta el porqu# ocurre un

fenómeno, en qu# condiciones y responde a la preunta de por

qu# están correlacionadas 2 o más variables independientes

&hay una explicacin causa-e'ecto(




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EXPLICATIVO

0 ¿Qué es un estudio explicati"o?¿#u$l es su ob%eti"o?

Los estudios explicativos se usan para explicar porqu# ocurreun fenómeno y en qu# condiciones &implica la exploracin, la

descripcin y la correlacin de lo in"estiado(


debe cumplir un estudio explicati"o?

En los estudios explicativos: )e explica, comprende e interpreta el porqu# ocurre un

fenómeno, en qu# condiciones y responde a la preunta de por

qu# están correlacionadas 2 o más variables independientes

&hay una explicacin causa-e'ecto(




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EJERCICIO


La investigación titulada “Opinión de estudiantes sobre el uso de las

Tecnologías de Información y Comunicación (TICs) en un curso universitario

tiene como propósito conocer la opinión de los estudiantes de un curso

universitario !ue tomaron un curso en línea"

#ara este propósito$ despu%s de &aberles impartido el curso$ se les administró

una encuesta de opinión para conocer los índices de aceptación del curso en

general y los principales m%todos usados en %ste"



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EJERCICIO !


'n un estudio se realió una evaluación de los niveles de ansiedad en *

estudiantes de !uinto a+o de primaria con la intención de saber si e,iste una

asociación entre esta problem-tica y el rendimiento escolar (promedio general)

!ue tuvieron en el ciclo escolar .*/*0.*//"



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"i#ótesis




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Son conjeturas que plantea el

investigador; a(rmaciones aun nodemostradas y que nacen de laexperiencia o de la deducción luego delanálisis de los antecedentes investigativos .

Deben referirse a una situación real$ entrminos comprensibles$ precisos$

concretos y deben estar relacionadas contcnicas disponibles para probarlas.

De$inición

Tema 2: HIPÓTESIS



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Tema 2: HIPÓTESIS

¿Qué es una hiptesis? ¿Qué

reuisitos deben cumplir?

Una Hipótesis es una proposición tentativa, la cual no es todav$averificada pero si probable, acerca de la relación existente entre 2 o más

variables. &En el proceso de in"estiacin, debe deri"arse del

planteamiento del problema y los ob%eti"os(.

Los requisitos que deben cumplir las hipótesis son las siuientes/-)e re'ieren a una situación real

-Las variables ue contiene deben ser comprensibles, precisas y

concretas %observables y medibles(

-La relación entre las variables debe ser clara y veros$mil

-Las hiptesis deben estar relacionadas con t#cnicas para probarlas



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"i#ótesis Estad%sticas&De t'a(a)*+

Tema 2: HIPÓTESIS



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18/207

Tema 2: HIPÓTESIS

¿Qué es una hiptesis nula? Las hipótesis nulas son proposiciones que sirven para refutar onegar lo que afirma la hipótesis de investigación &0o(

E%emplos/

Ho (nula): “La percepción de similitud en las

creencias (VI) &O provoca ma'or atracción !"sica

entre las personas (V#)$%



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Tema 2: HIPÓTESIS

¿Qué es una hiptesis alternati"a? Las hipótesis alternativas son posibilidades alternati"as antelas hiptesis de in"estiacin y nula. &frecen otra descripción,

explicaciones distintas a las que proporcionan los ya

mencionados tipos de hipótesis, estas sólo pueden formularsecuando efectivamente hay otras posibilidades adicionales a las

hipótesis de investigación y nula.

E%emplos/

H (alternativa): “La percepción de similitud en las

creencias (VI) provoca M&O atracción !"sica

entre las personas (V#)$%



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Tema 2: HIPÓTESIS

¿Qué es una hiptesis de

traba%o?

¿#u$les son sus elementos?

¿Qué condiciones debe

cumplir?

Una hipótesis de trabajo es una propuesta tentativa acerca de un problema planteado y ue al 'inal del proceso de in"estiacin puede

ser confirmada o rechazada

)us elementos son/-'nidades de análisis &su%etos, rupos, ob%etos, etc.(

-ariables &e%emplo, ni"eles de depresin, tipos de tratamiento, etc.(

- Enlaces lógicos &por e%. )i *, entonces 1(

Las principales condiciones ue debe cumplir son las siuientes/-)er clara y fácilmente comprensible

-Plantear una relacin susceptible de comprobarse emp$ricamente

-+ostrar una conexión con logros teóricos anteriores



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$)'*+-*+&

"i#ótesis seg,n el nivel Investigativ*

#os estudios exploratorios no contienen(ipótesis$ porque no se puede presuponersobre algo que apenas se comien,a a conocer.Su función es precisamente generar (ipótesis.

Tema 2: HIPÓTESIS



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$S/+&'-&0"i#ótesis seg,n el nivel Investigativ*

Tema 2: HIPÓTESIS

¿Qué es una hiptesis

descripti"a?

¿#u$les son sus elementos?¿Qué condiciones debe cumplir?

2.2 Las hipótesis descriptivas proponen o describen elvalor de las variables &por lo eneral son de 3 sola

"ariable(.

Por e%., 4la ansiedad ser$ ele"ada5, 4la participacin

disminuir$ con respecto al curso pasado5 4por lo menos

un 678 de los estudiantes aprobar$n el curso5



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+$/&*N


#as (ipótesis relacionales o empíricas son armaciones respecto alas relaciones entre dos o más variables sin fundamento$ porquenacen de la observación y la experiencia$ siempre deben estarsu&etas a comprobación empírica.

Solamente buscan concordancia entre (ec(os y generan lanecesidad de plantear (ipótesis explicativas.

Tema 2: HIPÓTESIS



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+$/&*N


Tema 2: HIPÓTESIS

¿Qué es una

hiptesis

correlacional?

¿#u$les son sus

elementos?

¿Qué condiciones

debe cumplir?

Las hipótesis correlacionales especifican la relación entre dos o más variables.Las hiptesis correlacionales se simbolizan de la siuiente manera/

9 :

E%emplo/

- 0i/ 4 ( mayor autoestima, menor temor de logro5. La hiptesis indica uecuando una aumenta la otra disminuye y "ice"ersa.

Las hiptesis correlacionales no sólo pueden establecer que dos o másvariables se encuentran relacionadas, sino cómo están asociadas. *lcanzan elni"el predicti"o y parcialmente explicati"o. )e establece ue hay relacin entrelas "ariables y se dice cmo es esa relacin &ué direccin siue(.

)orrelación bivariada ; #uando se correlacionan dos "ariables.)orrelación m*ltiple ; #uando se correlacionan "arias "ariables.

Nota. En hiptesis de correlacin


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/*1'+/&2N


Tema 2: HIPÓTESIS

¿Qué es una hiptesis

de comparacin o

di'erencia de rupos?

¿#u$les son sus

elementos?

¿Qué condiciones

debe cumplir?

Las hipótesis de comparación o diferencias de grupos establecendiferencias entre la comparación de grupos espec$ficos &la

direccin se basa en la teoría(

La hiptesis de di'erencia de rupos se puede establecer como

direccional o no direccional . La direccional especifica la

naturaleza de la relación o la diferencia pronosticada. Por e%./ +os

ni-os que tienen un alto )oeficiente !ntelectual manifestarán más

ansiedad en el salón de clase que los ni-os que tienen menor

)oeficiente !ntelectual. La no direccional establece ue existe

relación o diferencia pero no especifica la naturaleza del hallazgoque se espera. Por e%./ +Existe diferencia entre el aprendizaje de

lenguas extranjeras obtenido en mujeres y hombres.


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$)'&/-&0"i#ótesis seg,n el nivel Investigativ*

Tema 2: HIPÓTESIS.

¿Qué es una

hiptesis causal?

¿#u$les son suselementos?

¿Qué condiciones

debe cumplir?

Las hipótesis causales establecen relaciones de causa"efecto y cómo se dan.

#orrelacin y causalidad son conceptos asociados pero distintos. @os"ariables pueden estar correlacionadas sin ue ello impliue ue unaes causa de la otra. /ara poder establecer causalidad, antes debehaberse demostrado que hay correlación. *dem$s, la causa debeocurrir antes que el efecto & los cambios en la causa deben pro"ocarcambios en el e'ecto(. * las supuestas causas se les conoce como

variables independientes y a los efectos como variablesdependientes. 0olamente se puede hablar de variablesindependientes y dependientes cuando se formulan hipótesiscausales o hipótesis de la diferencia de grupos, siempre y cuando enestas *ltimas se explique cuál es la causa de la diferenciahipotetizada.


Ó


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$)'&/-&0"i#ótesis seg,n el nivel Investigativ*

Tema 2: HIPÓTESIS

ipos Tipos: Hipótesis causal bivariada/ +a percepción de similitud enlas creencias %!1 provoca mayor atracción f$sica entre las

personas%1. *uí se plantea una relacin entre una "ariableindependiente y otra dependiente.

Hipótesis causal multivariada. *uí se plantea una relacin entre"arias "ariables independientes y una dependiente. = unaindependiente y "arias dependientes/ 4 a cohesión%!31 y la

centralidad %!21 en un grupo sometido a una dinámica y el tipo deliderazgo%!41 que se ejerza dentro del grupo, determinan laefectividad de #ste para alcanzar sus metas primarias%1.


Ó


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• 2dentica la (ipótesis de tu artículo de investigación y escribecuál sería la (ipótesis de traba&o y la (ipótesis nula.

• %n la (ipótesis de traba&o se3ala cuáles serían sus principalescomponentes.

• 2dentica qu tipo de (ipótesis es de acuerdo al tipo deinvestigación -&ustica tu respuesta

• )enciona cuál sería la denición operacional de la (ipótesis o dequ manera se medirán o cuanticarán las variables que estánpresentes en dic(a investigación.

E)e'cici*

Tema 2: HIPÓTESIS.



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SEMINARIOS DE


31/207

TEMA -. Va'ia(les




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Tema 3: VARIABLES

¿Qué es una "ariable?

Una variable es una propiedad que puede variar ycuya "ariacin es susceptible de medirse.

Ejemplos de variable/ método de enseAanza,apro"echamiento escolar, edad, énero, inteliencia,

moti"acin, inreso econmico, "iolencia, etc.



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Tema 3: VARIABLES

¿Qué es una "ariable

cuantitati"a?


cualitati"a?

Una variable cuantitativa es auella ue tienemagnitud / puede medirse> es continua/ puede tomar

cualquier valor num#rico &por e%., estatura(> y es

discreta5 establece categor$as en t#rminos den*meros enteros &por e%., nBmero de su%etos ue

asistieron a un e"ento(.

Una variable cualitativa 6& presenta una cualidadde magnitud , se incluye en cateorías.



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Tema 3: VARIABLES.


dependiente?


independiente?

Una variable dependiente es la ue var$a a partir de laacción o manipulación realizada a la variable

independiente. Es la variable que queremos explicar .

La variable independiente se establece como control ocomo susceptible de ser manipulada por el investigador .

0e pretende descubrir cómo influye en la variable

dependiente. )uando se manipula se considera como una

variable atributiva y cuando no es manipulada se

considera una variable activa.



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Tema 3: VARIABLES


dependiente?


independiente?

Una variable dependiente es la ue var$a a partir de laacción o manipulación realizada a la variable

independiente. Es la variable que queremos explicar .

La variable independiente se establece como control ocomo susceptible de ser manipulada por el investigador .

0e pretende descubrir cómo influye en la variable

dependiente. )uando se manipula se considera como una

variable atributiva y cuando no es manipulada se

considera una variable activa.



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Tema 3: VARIABLES.

¿Qué es una "ariable acti"a o

experimental?


atributi"a?


extraAa?

Una variable activa o experimental es auella ue es susceptible de manipulación directa por parte del

experimentador &por e%., el tipo de tratamiento psicolico(

Una variable atributiva es auella ue muestra unacaracter$stica o atributo de los sujetos que 6& puede ser

manipulada &por e%., el énero(

Una variable extraña es auella ue 6& está relacionadacon la investigación &se puede controlar, manteniendo

constantes la condicin experimentalCreexperimental(. &por

e%emplo, los h$bitos de lectura en la 'amilia, con respecto alni"el de rendimiento escolar en una poblacin(



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Tema 3: VARIABLES

¿Qué es una "ariable acti"a o

experimental?


atributi"a?


extraAa?

Una variable activa o experimental es auella ue es susceptible de manipulación directa por parte del

experimentador &por e%., el tipo de tratamiento psicolico(

Una variable atributiva es auella ue muestra unacaracter$stica o atributo de los sujetos que 6& puede ser

manipulada &por e%., el énero(

Una variable extraña es auella ue 6& está relacionadacon la investigación &se puede controlar, manteniendo

constantes la condicin experimentalCreexperimental(. &por

e%emplo, los h$bitos de lectura en la 'amilia, con respecto alni"el de rendimiento escolar en una poblacin(


3


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Tema 3: VARIABLES&daptado de" %upo' #.

* ué se re'iere el ni"el de

medicin nominal?

&E%emplo(

La escala de medida nominal tiene como 'in nombrar y categorizar con el fin de distinguir , puede

considerarse la escala de ni"el m$s ba%o &las categor$as

6& indican orden ni jerarqu$a(. )e trata de agruparobjetos en clases. Las cateorías Bnicamente re'le%an

di'erencias en la "ariable.

jemplo: sexo/ 3;Demenino> ;+asculino


T 3 VARIABLES


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Tema 3: VARIABLES

¿* ué se re'iere el ni"el de

medicin ordinal?

&E%emplo(

La escala ordinal presenta varias categor$as quemantienen un orden de mayor a menor, las etiquetas de las

categor$as indican jerarqu$a. Estas escalas, recurren a la

propiedad de FordenG de los nBmeros. Las medidas

ordinales tienen imprecisas diferencias entre valoresconsecutivos, pero un orden interpretable para sus valores.

jemplo: Posicin %er$ruica de una empresa/37;presidente> H; "icepresidente> I; director eneral> 6;

erente de $rea> J; suberente> K; %e'e> ; empleado


T 3 VARIABLES


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Tema 3: VARIABLES

¿* ué se re'iere el

ni"el de medicin

inter"alar?

&E%emplo(

En la escala de intervalos además del orden o la jerarqu$a entrecategor$as, se establecen intervalos iguales en la medición, por lo

ue permite determinar la magnitud de los intervalos %distancia1

entre todos los elementos de la escala.> est$ caracterizada por una

unidad de medida comBn y constante. Es importante destacar ue el

punto cero en las escalas de intervalos iguales es arbitrario, y no

refleja en ning*n momento ausencia de la magnitud que estamos

midiendo &por e%., las mediciones de coe'iciente intelectual o

temperatura en rados #elsius(.

jemplo: una prueba de matem$ticas/ si *na resol"i 37 problemas,

Laura 7 y *biail 27, la distancia entre *na y Laura, es la mismaue entre Laura y *biail.


T 3 VARIABLES


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Tema 3: VARIABLES

¿* ué se re'iere el ni"el de

medicin de razn?

&E%emplo(

La escala de coeficientes o !a"ones es el ni"el demedida m$s ele"ado y se di'erencia de las escalas de

inter"alos iuales Bnicamente por poseer un punto cero

propio como origen &adem$s de tener las otras

propiedades/ períodos iuales entre las cateorías, etc.(>

es decir ue el valor cero es real y absoluto &sini'ica

ausencia de la manitud ue estamos midiendo(.

jemplo: nBmero de minutos "iendo la M o usando el!nternet> nBmero de hi%os, "entas de un producto,

inreso, etc.


SEMINARIOS DE


42/207



SEMINARIOS DE


43/207

TEMA .Dise0* de

Investigación



T 4 Di ñ ! I $i i'


44/207

Tema 4: Diseñs !e I"#es$i%a&i'"

Qué es un diseAo de

in"estiacin?

El diseño es el plan o estrategia que se desarrolla

para obtener la información que se requiere parauna investigación. )u ob%eti"o es analizar la certeza

de la hipótesis.



45/207

Tema 4 Diseñs !e I" es$i%a&i'"


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¿#u$les son las

características de los

diseAos

experimentales?

¿#u$les son los tipos

de @iseAo

Experimental?

Las caracter#sticas principales es ue contienen/ a( un grupo decontrol o de comparación &es posible lle"ar a cabo la in"estiacin

con un solo rupo, proporcionando todos los tratamientos a los

mismos su%etos, y también es posible tener tres o m$s rupos(> b( se

manipula de manera activa &intencional( la variable independiente>

c( se basa en la aleatorización, es decir, se asigna al azar a los

sujetos a los grupos con el fin de garantizar su equivalencia &en

ocasiones, esto no es posible, debido a ue los rupos est$n ya

constituidos o no es posible realizar la asinacin al azar(.

Los tipos de diseño experimental son/ a( pre"experimentales> b(

cuasiexperimentales> c( experimentales puros.




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¿#u$les son lostipos de diseAos

experimentales

puros?

Los principales tipos son/a( )on posprueba *nicamente y grupos de control N3-----93----=3 N----9----=

&9;sin tratamiento(

b( )on preprueba7posprueba y grupo de control N3---=3---93---=

N---=2---9---=

&9;sin tratamiento(

c( 8 grupos de 0olomon N3---=3---93---=

N---=2---9---= &9;sin tratamiento(

N2---=K---92---=J &=K;sin test o medicin(

N---=6---9---=I &=6;sin test> 9; sin tratamiento(

N; rupo 9; tratamiento &M!( =; test o medicin &M@(




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¿Qué son losdiseAos cuasi-

experimentales?

¿#u$les son los

tipos de diseAo

cuasi-experimentales?

Los diseños cuasi$experimentales 6& hay asignación aleatoria niemparejamiento, la muestra se elige de grupos ya formados antes deltratamiento. En estos diseAos falta un grupo control o el control es

incompleto en los grupos observados.

Los principales tipos son/a( 0eries cronológicas5 N-=3-=-=2-9-=-=K-=J

b( 9uestras cronológicas5 N-93-=3-97-=-93-=2-97-= &97; sintratamiento(

c( 2 o más grupos con pretest y postest N3-=3-93-=

N-=-97-= &97; sin

tratamiento(

d( 2 con solo postest N3-93-=

N3-97-= &97; sin tratamiento(





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¿Qué es un diseAo

pre-experimental?

¿#u$les son los tiposde @iseAo Pre-

Experimental?

Los diseños pre$experimentales son diseAos de un solo grupo dondeel grado de control es m$nimo.

Los principales tipos son/a( Estudios de caso con una sola medición N---9---= b( ise-o de pre"prueba7pos"prueba con un solo grupo

N---=3---9---=





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¿Qué son los diseAos noexperimentales?

¿Qué son los diseAos no

experimentales transaccionales o

trans"ersales?

¿Qué son los diseAos no

experimentales lonitudinales o

e"oluti"os?

En los diseños no experimentales 6& hay unamanipulación deliberada de variables, slo se observanlos fenómenos en su ambiente laboral y luego se

analizan.

En los diseños transversales o transaccionales serecopilan datos en un momento *nico &pueden ser

exploratorios, descripti"os, correlacionales o causales(.

En los diseños longitudinales o evolutivos serecopilan datos en diferentes momentos a lo largo de un

per$odo determinado de tiempo.


SEMINARIOS DE


51/207

TEMA 1.M2est'e*



HIPÓTESIS


52/207

"3. "i#ótesis N2las.

!iegan lo que arman las (ipótesis de investigación yexisten tantas (ipótesis nulas como (ipótesis deinvestigación. %s a la !ula a la que se le rec(a,a o nose le rec(a,a4

Si el p*valor es menor a 5.56; rec(a,amos +o por lo

tanto concluimos en que (ipótesis alterna esverdadera. Si el p*valor no es menor a 5.56; no rec(a,amos

+o; sin embargo esto no signica que debemosaceptarla; sino que$ simplemente no (emos podidorec(a,arla.

HIPÓTESIS&daptado de" %upo' #.


TEMA (: MUESTREO


53/207

TEMA (: MUESTREO

¿Qué es el muestreo? El muestreo es la t#cnica para la selección deuna muestra a partir de una población.


TEMA (: MUESTREO


54/207

TEMA (: MUESTREO

¿#u$les son las características de

los dos principales tipos de

muestreo? &Probabilístico y


55/207

TEMA (: MUESTREO

¿#mo se realiza un muestreo

probabilístico aleatorio?


probabilístico estrati'icado?


probabilístico por racimos o

conlomerados?

El muestreo probabil#stico aleatorio se realiza medianteun sorteo o tabla de n*meros.

El muestreo probabil#stico estratificado se realiza a

partir de una división de la población en estratos ocategor$as.

El muestreo probabil#stico por racimos oconglomerados se realiza a partir de seleccionar losracimos %lugares geográficos o f$sicos1 donde se

encuentran los sujetos y posteriormente seleccionarlos al

azar,


TEMA (: MUESTREO


56/207

TEMA (: MUESTREO



57/207

". "i#ótesis Alte'nas.

%sta (ipótesis se da por verdadera cuando rec(a,amosla (ipótesis de traba&o -+o o cuando por alguna ra,ónno podemos aceptar la nula.

%n el ritual de la signicancia$ procedemos a establecerlas (ipótesis estadísticas comen,ando por al del

investigador -+1 y luego la !ula -+o; para proceder atraba&ar con la !ula. %l investigador procede a rec(a,arla !ula -+o; para quedarse con la 7lterna -+1$ que essu planteamiento original; siendo que puede cometerun$ entonces la estadística consiste en calcular eseerror al tomar tal decisión. %se es el p*valor

HIPÓTESIS


SEMINARIOS DE


58/207

PREDICTIVO

Se aplican un con&unto de tcnicasestadísticas. %&m. #a validación de unaprueba diagnóstica requiere4 7lfa de'ronbac($ 8ndice 9appa$ 7!:7$ 'urvas


59/207

APLICATIVO

#as tcnicas estadísticas apuntan aevaluar el xito de la intervención$como medidas de impacto sobre losprincipales indicadores de salud4 tasas$coberturas$ rendimiento$ etc.

=lantea resolver problemas de la vida cotidiana o a controlarsituaciones prácticas. =uede ser programática o noprogramática$ de manera que enmarca a la innovacióntcnica$ artesanal e industrial como la propiamente cientíca.

>

S OSINVESTIGACIÓNEl sistema de aprendizaje más efectivo para generar datos de calidad


SEMINARIOS DE


60/207

Escalas deMedición de la

Va'ia(les

INVESTIGACIÓNEl sistema de aprendizaje más efectivo para generar datos de calidad


SEMINARIOS DE


61/207

Ti#*s deInvestigación



SEMINARIOS DE


62/207

Seg,n la inte'vención delinvestigad*'

*3S$+0/&*N

!o existe intervención delinvestigador; los datos

re?e&an la evolución natural

de los eventos$ a&ena a lavoluntad del investigador.

$)'$+&1$N-

Siempre son prospectivos$longitudinales$ analíticos y de

nivel investigativo

@explicativoA -causa B efecto;además de ser @controladosA.

1



SEMINARIOS DEÓ


63/207

'+*S'$/-&0*

#os datos necesarios para elestudio son recogidos apropósito de la investigación

-primarios. =or lo que$ poseecontrol del sesgo demedición.

+$-+*S'$/-&0*

#os datos se recogen deregistros donde elinvestigador no tuvo

participación -secundarios.!o podemos dar fe de laexactitud de las mediciones.

Seg,n la #lani$icación de la

t*4a de dat*s



SEMINARIOS DEÓ


64/207

-+NS0$+S

Codas las variables sonmedidas en una solaocasión; por ello de reali,ar

comparaciones$ se trata demuestras independientes.

*N4&-5&N

#a variable de estudio esmedida en dos o más ocasiones;por ello$ de reali,ar

comparaciones -antes Bdespus son entre muestrasrelacionadas.

"Seg,n el n,4e'* de *casi*nes en 52e

4ide la va'ia(le de est2di*



SEMINARIOS DEÓ


65/207

Dise0*s deInvestigación



SEMINARIOS DEÓ


66/207

EXPERIMENTALES

're6experimento% #a intervención sobre las unidades deestudio$ no es apropósito de la investigación; sino que obedecea las necesidades teraputicas del su&eto.

/uasi6experimento% 'uando no (ay grupo control$ no es

posible reali,ar la asignación aleatoria de los su&etos$ puestoque no se puede de&ar sin tratamiento a los pacientes.

$xperimento !erdadero% 'umple con la asignación aleatoriae intervención.


67/207

Las va'ia(lesseg,n s2 'elación



SEMINARIOS DEÓ


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%sta clasicación de las variables se fundamenta en labsqueda de obtener explicación causal que puede serobservacional o experimental y correspondiente alnivel investigativo explicativo.

Su estructura responde a la necesidad de reali,ar el

control metodológico yEo estadístico de la relacióncausa*efecto.


&ntroducción


SEMINARIOS DEÓ


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0ariable&ndependiente

%s aquella cuya existencia esautónoma$ no depende deotra$ más bien de ella dependeotras$ representa los factoresque constituirán la causa$siendo que previamente (ademostrado ser factor deriesgo para el problema que se

estudia.

%n este sistema de variablesse plantea solamente unavariable independiente



SEMINARIOS DEÓ


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0ariable ependiente

%n este sistema de variablesrepresenta a la variable deinters o variable de estudio$es la que para su existencia ydesenvolvimiento dependede otra independiente$ sumodo de ser$ está

condicionada por otrosaspectos de la realidad.

%s la que mide o describe elproblema que se estudia.



SEMINARIOS DEÓ


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0ariable de/on"usión

Su participación puede

intensicar o antagoni,ar larelación aparente entre elproblema y una posiblecausa$ creando confusión enel investigador.

Su in?uencia se da tanto

sobre la variableindependiente como en ladependiente.

Su control se debe reali,armediante análisisestraticado.



SEMINARIOS DEÓ


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0ariable&ntermedia

%sta variable aparece de

manera incalculada duranteel proceso de unaobservación o inesperadadentro de un experimento$entre el factor causal y elefecto.

:curre cuando no (a (abido

una buena elección de losfactores de riesgo.

%l procedimiento más idóneopara su neutrali,ar suparticipación es el análisismultivariado.


SEMINARIOS DEÓ


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0ariable de /ontrol

%s una variable con una fuerte

in?uencia sobre la variabledependiente$ pero ningnefecto reconocido sobre lavariable independiente

+abitualmente se reconoce suparticipación en el momentode la planeación.

Su control se reali,a mtodo*lógicamente mediante loscriterios de exclusión.



SEMINARIOS DEG C Ó


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6*'42lación delP'*(le4a



SEMINARIOS DEINVESTIGACIÓN


75/207

Se trata de sinteti,ar la cuestión

proyectada a investigar$ generalmente atravs de un interrogante.

#os problemas de 2nvestigación seformulan con los 6 componentes acontinuación4


&ntroducción




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Debe mencionarse al menos la variablede estudio; pueden tambin mencionarsetodas las variables involucradas; ocuando las variables son muy numerosassuele usarse trminos que resuman de

manera lógica un grupo de variables.

Va'ia(les





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Fnidades de observación$ unidadesexperimentales$ unidades de análisis.


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=ropósito estadístico$ %specicidad$ etc.%s muy variable de acuerdo a lainvestigación; es importante utili,artrminos que den por aludido el dise3ode la investigación$ el nivel investigativo$

el tipo de estudio$ etc.

Dise0* del Est2di*





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%s ineludible cuando se tratan deestudios descriptivos y se encuentrarelacionado con el tama3o de la muestra;siendo que los fenómenos varían de unlugar a otro; se debe especicar sobre

que población se reali,ará la inferenciaestadística.

7(icación Es#acial





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7l igual que en el criterio espacial$ serequiere especicarlo cuando elfenómeno varía segn el tiempo. %n losestudios descriptivos sobre poblacionesinnitas o desconocidas (abitualmente se

encuentra relacionado con el muestreoaccidental.

7(icación Te4#*'al





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Nivel deSigni$icancia




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83/207

7ntes de reali,ar el estudio debemosplantearnos; que proporción de error estamosdispuestos a aceptar para dar por válido nuestroresultado. %l error es el ob&etivo principal delestudio. %l análisis estadístico consiste encalcular la probabilidad de cometer este error y

esperamos que sea menor al planteadopreliminarmente como nivel signicancia.

Nivel de Signi$icancia





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%s la conan,a que debemos alcan,ar paragenerali,ar el resultado de una muestra (aciatoda la población. %s el complemento del nivelde signicancia; es la conan,a que tenemos$ deque la conclusión a la que (emos llegado escierta. Fna probabilidad elevada nos da la

tranquilidad de que lo que (emos calculado escercano a lo real y no debida al a,ar

Nivel de c*n$ian8a





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a G H 6I. %xiste 6I -5.56 de probabilidad deequivocarse y J6I -5.J6 de conan,a.

b G H 1I. %xiste 1I -5.51 de probabilidad deequivocarse y JJI -5.JJ de conan,a.

Niveles c*nvenid*s





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$l error tipo &% :curre cuando armamos la(ipótesis del investigador$ siendo que es falsa.

=or lo tanto$ es un &uicio de valor equivocado.

$l p6!alor% %s la probabilidad de equivocarse alaceptar nuestra (ipótesis del investigador comoverdadera; es decir la probabilidad de cometerun error tipo 2.

$l ni!el de signi(cancia% %s la máximaprobabilidad de error que estamos dispuestosaceptar para dar como válida nuestra (ipótesisdel investigador.

De$inición de t9'4in*s





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Rit2al de laSigni$icanciaEstad%stica





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'onsiste en traducir la (ipótesis metodológica enuna (ipótesis estadística de acuerdo al siguiente

sistema4+o4 +ipótesis nula ó (ipótesis de traba&o+14 +ipótesis alterna ó (ipótesis delinvestigador

%l primer paso es colocar la (ipótesis delinvestigador como +ipótesis 7lterna -+1 yformular la +ipótesis !ula -+o que viene aser la negación de la alterna. Se precisa estearticio porque es a la +ipótesis !ula a laque se le somete a contraste.

7. 6*'42lación de "i#ótesis





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%l nivel de signicancia denotado por la letra

griega alfa es la probabilidad de rec(a,ar la(ipótesis nula cuando es verdadera a lo cual sele denomina error de tipo 2.

Segn Kis(er$ el nivel de signicación estadísticaequivale a la magnitud del error que se estádispuesto a correr de rec(a,ar una (ipótesis nulaverdadera.

=ara la mayoría de los propósitos$ el nivel designicación previamente establecido suele serde 5.56.

8. Esta(lece' el nivel de signi$icancia





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%l estadístico de prueba elegido estáintrínsecamente relacionado con el ob&etivoestadístico correspondiente para su nivelinvestigativo; para esto debemos considerar lanaturale,a de las variables y el comportamientode los datos que corresponde a su distribuciónpara los de naturale,a cuantitativa y lasfrecuencias esperadas para los de naturale,acualitativa.

9. Elección de la #'2e(aestad%stica





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#uego de desarrollar la prueba estadísticaelegida se toma una decisión en función a laregla previamente establecida segn las que seacepta o se rec(a,a la (ipótesis nula para lo cuales imprescindible determinar el alor critico$ quees un nmero que divide la región de aceptación

y la región de rec(a,o$ segn el valor de laprobabilidad que se (aya adoptado como nivelde signicación estadística.

:. T*4a de la decisión





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%ste ltimo paso en el ritual de la signicanciaestadística no fue planteado originalmente porKis(er$ pero cobra vital importancia con laaparición de los softLare estadísticos que noscalculan directamente el p*valor$ el cualcuantica el error tipo 2 y nos ayuda a tomar una

decisión de rec(a,o a la (ipótesis nula -+ocuando es menor al nivel de signicancia y de norec(a,o cuando su valor es mayor al alfaplanteado.

. Inte'#'etación del #:val*'



SEMINARIOS DE INVESTIGACIÓN


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E''*' Ti#*I ; II




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7l establecer un criterio de decisión sobre la(ipótesis nula$ el investigador puede ponderarlos errores que podría cometer en su decisiónsobre la (ipótesis nula.




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5na primer "orma de error (se conoce como elerror tipo I) consiste en rec(a,ar una (ipótesis nula

verdadera$ es decir$ descartar el a,ar comoexplicación cuando los resultados podrían explicarsera,onablemente con base en el mismo. %ste es el errorque comete el investigador que ve más lo que (ay enlos datos; es decir$ el investigador concluye en queexiste una relación real o verdadera entre las variables

independiente y dependiente de la investigación$cuando en realidad la relación observada se puedeexplicar ra,onablemente como resultado del a,ar.

INVESTIGACIÓN




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%l llamado error tipo & es el error del investigador

que se apresura a concluir a favor de su (ipótesis deinvestigación. Kis(er no (abló de ningn otro error$pues la prueba de la (ipótesis nula para l no era otracosa que un freno a la tendencia natural de uninvestigador a creer que (ipótesis (a sido conrmadapor el simple (ec(o de que los resultados de lainvestigación siguen la misma dirección de la(ipótesis. %n la estrategia de Kis(er$ sólo (ay un errorposible4 rec(a,ar una (ipótesis nula verdadera.

INVESTIGACIÓN




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Fna segunda "orma de error (se conoce como elerror tipo II)$ introducida por %gon =earson y Mer,y!eyman consiste en no rec(a,ar una (ipótesis nula

falsa$ es decir$ no descartar el a,ar aun cuando steno constituye una explicación ra,onable de los datos.%ste es el error que comete el investigador que vemenos que lo que (ay en los datos; por miedo arec(a,ar incorrectamente el a,ar$ el investigadorpuede exponerse al riesgo de pasar por alto una

relación real o verdadera entre las variables de suinvestigación. Kueron =earson y !eyman los que$ alintroducir un segundo tipo de error$ bauti,aron comoerror tipo uno al error de que (abía (ablado Kis(er.




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Segn Kis(er$ el nivel de signicación estadísticaequivale a la magnitud del riesgo que está dispuesto acorrer el investigador$ de cometer el error de rec(a,ar

una (ipótesis nula verdadera -el llamado error tipo 2.=ara la mayoría de los propósitos$ el nivel designicación previamente establecido suele ser de5.56$ aunque en áreas de investigación más rigurosasse traba&a con un nivel de signicación de 5.51.Suponiendo que se traba&a con un nivel de

signicación de 5.56$ se rec(a,aría la (ipótesis nulasiempre que la probabilidad de explicar los resultadosobtenidos en una investigación como si fueran obradel a,ar sea igual o menor que 5.56.

INVESTIGACIÓN




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%n la perspectiva de =earson y !eyman$ paraestablecer el nivel de signicación estadística (abríaque atender al impacto de cada tipo de error en el

ob&etivo del investigador$ y a partir de a(í se decidiríacuál de ellos es preferible minimi,ar. =earson y!eyman llamaron alfa al error tipo 2 y beta al error tipo22; a partir de este ltimo tipo de error$ introdu&eron elconcepto de Npoder de una prueba estadísticaN$ el cualse reere a su capacidad para evitar el error tipo 22$ y

está denido por 1*beta$ y en estrec(a relación conste se (a desarrollado el concepto de Ntama3o delefectoN que algunos (an propuesto como sustituto delos valores p en los informes de investigacióncientíca. -'o(en$ 1JJ5$ 1JJ0; 9raemer O C(iemann$1JPQ; )urp(y O )yors$ 550.




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O()etiv* Estad%stic*Nivel Investigativ* Relaci*nal

Va'ia(le Categó'ica




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%s el ob&etivo estadístico más básico del análisis bivariado;aunque algunos autores piensan que es univariado$ porque(abitualmente involucra un solo evento aleatorio -dise3os

ecológicos$ donde los grupos se construyen previamente a lae&ecución del estudio; sin embargo$ su análisis involucra a dosvariables y por ello corresponde al nivel investigativo relacional.Su nalidad es identicar las diferencias entre los gruposparticipantes.#a prueba de (ipótesis se reali,a con el estadístico4 '(i

cuadrado de +omogeneidad.


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%s la comparación de un mismo grupo antes y despus de unaintervención o de un acontecimiento; la idea de (acer dosmedidas sobre el mismo grupo$ es vericar los cambios

producidos entre una medida y otra; donde las variacionespueden ad&udicarse a la intervención o al periodo deseguimiento; por ello corresponden a estudios longitudinales.%stas comparaciones siempre son de individuo a individuo.

#a prueba de (ipótesis se reali,a con el estadístico4 '(icuadrado de )c!emar.


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Solamente la comparación de una variable dicotómica en dosgrupos nos puede llevar a la asociación; y aunque se puedeidenticar en las tablas x $ debemos (acer una medida

asociación. =ara asociar (ay que denir los factores de inters enambas variables; y es que (abitualmente la asociación involucrados eventos aleatorios. Desde el punto de vista epidemiológicotenemos dos medidas de asociación relevantes4


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%s una medida de acuerdo entre dos observaciones donde elrequisito fundamental es que se trata de un solo grupo y losresultados de la observación tienen las mismas opciones.

Cenemos dos casos frecuentes4 'uando las observacionescorresponde a diferentes observadores y cuando lasobservaciones corresponden a diferentes instrumentos. %n estecaso el estadístico$ es tambin un índice de concordancia.

#a prueba de (ipótesis se reali,a con el estadístico48ndice 9appa de 'o(en.


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O()etiv* Estad%stic*Nivel Investigativ* Relaci*nal

Va'ia(le N249'ica





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Su nalidad es identicar las diferencias entre los gruposparticipantes; se puede comparar dos o más grupos y(abitualmente estos grupos se construyen en la etapa de

planicación del estudio. #a comparación inicial es a dos colas;pero debe complementarse con un test de una sola cola. 'uandose comparan mas de dos grupos$ debe reali,arse una pruebapost +oc$ con la nalidad de detectarse diferencias entre cadauno de los grupos.

%. COMPARAR &


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Siempre corresponde a estudios individuales$ es la comparaciónde un mismo grupo antes y despus de una intervención o de unacontecimiento; la idea de (acer dos medidas sobre el mismo

grupo$ es detectar cambios entre una medida y otra; donde lasvariaciones pueden ad&udicarse a la intervención o al periodo deseguimiento; por ello corresponden a estudios longitudinales. #a(ipótesis (abitualmente es de una sola cola.

#a prueba de (ipótesis se reali,a con el estadístico4 t de

Student para muestras relacionadas.


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Se puede correlacionar las unidades de dos variables$ incluso dediferente dimensión$ para ello (ay que denir las unidades enambas variables; que (abitualmente esta involucra dos eventos

aleatorios. #a correlación puede signicar el primer paso para laasociación$ muy til cuando se reali,a minería de datos. %&m.4'orrelacionar los niveles sricos de sodio con los valores depresión arterial en un grupo de pacientes (ospitali,ados.

#a prueba de (ipótesis se reali,a con el estadístico4'orrelación < de =earson.


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7quí se tiene por descontado la presencia de correlación; por loque su n es medir el grado de correlación. Desde el punto devista de la evaluación de pruebas diagnósticas se utili,a la

correlación para evaluar el valor predictivo de una variable sobrela otra. %&. +allar el valor predictivo del ponderado fetal recinnacidos a trmino. %n general para la validación de instrumentosse puede utili,ar para calcular el 7lfa de 'ronbac(4 'orrelación8tem*Cotal

#a prueba estadística es el 8ndice 'orrelación < de =earson ó

el


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O()etiv*C*4#a'ativ*

El sistema de aprendizaje más efectivo para generar datos de calidad




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%. 5)3O!*TO!1O

7quí agrupamos a las comparaciones sin mtodosestadísticos$ siendo que la investigación cualitativa no(ace uso de las (erramientas estadísticas$ el principaldise3o encontrado aquí son las comparaciones mltiplesenmarcadas en los dise3os comunitarios o ecológicos.

'omo e&emplo podemos mencionar la comparación de las

costumbres a la (ora del parto en la


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&. ,0'!1)T16O

#as comparaciones descriptivas ocurren cuando

evaluamos dos poblaciones en los estudios comunitarios oecológicos$ en este caso no se requiere aplicar pruebasestadísticas puesto que precisamente estamos estudiandoa la población y no (ay inferencia estadística.

#a comparación del rendimiento acadmico de dosestudiantes al momento de la graduación tampocorequiere de pruebas de (ipótesis sino solamente de verquin es el que tiene el mayor promedio.

%l ob&etivo estadístico describir segn las variablesepidemiológicas es el primer punto de partida para laverdadera comparación.





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/. !3*'1ON*3


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2. 5)31'*T16O

#a nalidad de este nivel es descartar asociaciones

aleatorias$ casuales o espurias sobre todo cuando(acemos análisis comparativo estraticado cuandoqueremos reali,ar el control estadístico en un estudioobservacional$ sta es la función del test de )antel*+aens,el.

7 nivel experimental podemos plantear ob&etivos

comparativos de grupo aleatori,ados; como por e&emplocomparar el efecto sobre la variable efecto en el grupoexperimental y el grupo blanco$ (ablando de estudiosepidemiológicos.

Dentro de los experimentos verdaderos la factori,ación delas causas tambin corresponde al ob&etivo comparativo.





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7. )!,1'T16O

=odemos comparar el valor predictivo de dos

procedimientos diagnósticos o de dos formas de evaluaruna variable predictiva; por e&emplo podemos compararla eciencia diagnóstica de dos mtodos de detección deuna enfermedad.

%n otro momento podemos comparar el pronóstico de laenfermedad o del tiempo de supervivencia de dostratamientos en pacientes con cáncer. 2ncluso (aytcnicas comparativas para el análisis de supervivenciade 9aplan*)eier.





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Valide8 de2n Est2di*




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á


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%. rror *leatorio

#a carencia de error aleatorio se conoce como precisióny se corresponde con la reducción del error debido ala,ar.

=ara reducir este error el elemento más importante delque disponemos es incrementar el tama3o de lamuestra y con ello aumentamos la precisión.

#os intervalos de conan,a y el error estándar sereducen al aumentar el tama3o muestral.



SEMINARIOS DEINVESTIGACIÓNEl i d di j á f i d d lid d


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&. rror 0istem8tico

Se (a generali,ado al trmino valide, como la carenciadel error sistemático.

%sta valide, tiene dos componentes4

* #a valide, interna$ es la valide, de inferencias de lossu&etos estudiados a los su&etos de la población de lacual fueron obtenidos.

* #a valide, externa o generali,ación en tanto se aplicaa individuos que están fuera de la población del estudio.




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&.&. 3a valide" externa%s la generali,ación de los resultados de un estudio másallá de los límites de la población considerada en elmismo.

'uando el universo e incluso el marco muestral esdemasiado grande como para ser estudiado e inclusomuestreado; se estudia una porción deliberada de lapoblación; asumiendo que el conglomeradoseleccionado es lo sucientemente (omogneo conotras poblaciones como para que los resultadosencontrados puedan ser extrapolados.





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$liminar el error sistemático es utópico y el erroraleatorio solo puede ser anulado estudiando a

toda la población.





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P*(lación ;

M2est'a




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Fna muestra representativa debe tener un tama3o

mínimo calculado y responder a una selecciónparametrada -muestreo probabilístico.

7sí podemos conocer la parte de una población quedebe examinarse con la nalidad de (acer inferenciassobre dic(a población.

15$S-+





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%l muestreo otorga una probabilidad conocida de

integrar la muestra a cada elemento de la población$ ydic(a probabilidad no es nula para ningn elemento.

Fnidad de muestreo4 %lementos de la población que sevan a estudiar. 'ada unidad de estudio pertenece sólouna unidad de muestreo.

15$S-+





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'onocido tambin como unidad de análisis$ unidad deobservación$ unidad experimental$ o unidad depoblación$ son cada uno de los su&etos u ob&etos deestudio de la población del que (ay que obtener lainformación

5N& $$S-5&*





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%s la medida estadística que describe undeterminado aspecto de una población. #osparámetros más usuales en una investigaciónson4 #a media poblacional -$ la varian,apoblacional -s.

'+1$-+*

p j p g




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%s la media estadística que describe un determinadoaspecto de una muestra. 7sí$ la media muestral -x$ lavarian,a muestral -S$ etc.$ son estadígrafos porquese calculan para una muestra.

$S-&4+=*

@Fn parámetro es una constante$mientras que un estadígrafo es una

variable.A

p j p g




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M2est'e*P'*(a(il%stic*

p j p g




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Denominado tambin muestreo equiprobabilístico$porque si se selecciona una muestra de tama3o nde una población de ! unidades$ cada elementotiene una probabilidad de inclusión igual yconocida de nE!.

0entaja% Se desarrolla en softLare porque se basa en lateoría estadística.es!entaja% =recisa un marco muestral o listado de todaslas unidades.

7. 15$S-+$* $-*+&*S&1'$




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=ara determinar una muestra de tama3o nconseguimos una lista de ! elementos$ denimosun intervalo de salto TH!En y elegimos un nmeroaleatorio entre 1 y T con el que comen,amos laselección de la muestra.

0entaja% !o es necesario tener un marco mustral olistado de unidades.es!entaja% #a constante podría asociarse con elfenómeno de inters.

8. 15$S-+$* S&S-$1>-&/*




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'omo el a,ar no es una garantía derepresentatividad$ aquí se pretende asegurar larepresentación de cada grupo en la muestra.'uanto más (omogneos sean los estratos$ másprecisas resultarán las estimaciones.

0entaja% #a muestra es (omognea en función a lavariable involucrada.es!entaja% Se debe conocer la distribución en lapoblación de la variable utili,ada para laestraticación.

9. 15$S-+$* $-*+&*$S-+-&=&/*




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Denominado tambin muestreo por clustersaprovec(a se caracteri,an porque la variación encada grupo es menor que la variación entregrupos lo cual resulta venta&oso en los estudioscomunitarios o poblacionales.

0entaja% )uy eciente cuando las unidades están muydispersas.es!entaja%


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Sesg*s deSelección




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%. 0esgo de prevalencia o incidencia (de Neymann

Se produce cuando la condición en estudiodetermina prdida prematura de lasunidades de estudio por e&emplo porfallecimiento.

#a exclusión de los pacientes que fallecendetermina este tipo de sesgo. =or e&emplo laduración del tratamiento del cáncer ennuestro medio es corto porque sediagnostican en estadios avan,ados.




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&. 0esgo de admisión (de Berkson)

%n un estudio relacional ocurre cuando (ayuna mala selección del grupo de estudio yEocontrol. %&m. cuando asociamos el (ábito defumar al cáncer broncognico.

#os pacientes con diagnóstico de 'a ya (ande&ado de fumar; por lo que se observarámenor frecuencia de fumadores enpacientes con este tipo de cáncer.




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Sesg*s deMedición




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%. 0esgo de procedimientos

:casionalmente el grupo que presenta lavariable dependiente resulta ser másinteresante para el investigador que elgrupo que participa como control. =or estacircunstancia$ en el procedimiento deobservación suele ser mas detenido.

%n el caso de un estudio en el que exista

intervención$ el su&eto del grupoexperimental puede verse beneciado conuna mayor acuciosidad en la observación.




141/207

&. 0esgo de memoria o de información

Krecuente de observar en estudios

retrospectivos$ en los cuales se pregunta porantecedente de exposición a determinadascircunstancias en diferentes períodos de lavida$ existiendo la posibilidad de olvido.

=or e&emplo$ exposiciones inadvertidas a

diversos factores y que pueden afectar lamedición ya sea por su omisión absoluta oen la determinación de niveles deexposición.




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/. 0esgo por falta de sensibilidad de un instrumento

Si no se cuenta con adecuados mtodos derecolección de la información$ es posible quela sensibilidad de los instrumentosempleados en tales mediciones care,ca dela sensibilidad necesaria para poder detectarla presencia de la variable en estudio.

Fna consecuencia es que encontremos unafrecuencia de la enfermedad inferior a lareal.



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7. 0esgo de adaptación

%n los estudios de intervención

-experimentales$ a veces los cualesindividuos asignados inicialmente a ungrupo deciden migrar de grupo por preferirun tipo de intervención por sobre otro.

%n un ensayo clínico controlado la

ocurrencia de este tipo de sesgo seneutrali,a mediante la asignación aleatoriade los su&etos y por la presencia del llamadoNdoble ciegoA.




145/207

/. 0esgo de no respuesta o efecto del voluntario.

%l grado de inters o motivación que pueda

tener un individuo que participavoluntariamente en una investigación puedediferir sensiblemente en relación con otrossu&etos.

2gualmente$ la negativa de algunos su&etos

para ser incluidos en un estudio puede estardada por motivaciones sistemáticasexperimentadas por ellos.




146/207

2. 0esgo de pertenencia +membres#a

Se produce cuando entre los su&etosevaluados se presentan subgrupos desu&etos que comparten algn atributo enparticular$ relacionado positiva onegativamente con la variable en estudio.

%&emplo4 !ivel de conocimientos sobresignos de alarma en las gestantes debeexcluir a las gestantes que son profesionalesde la salud.




147/207

7. 0esgo del procedimiento de selección

=uede observarse en dise3os de

investigación experimentales -ensayosclínicos controlados$ en los cuales no serespeta el principio de aleatoriedad en laasignación a los grupos de experimentacióny de estudio.

%n los pre*experimentos la administracióndel medicamento responde a lasnecesidades teraputicas del paciente y noa la del investigador.




148/207

Medidas de TendenciaCent'al ; Dis#e'sión




149/207

Medidas de Tendencia Cent'al

1edia%

)edia aritmtica$ es la que se obtienesumando los datos y dividindolos por elnmero de ellos.

Se aplica por e&emplo para resumir elnmero de pacientes promedio que se

atiende en un turno.

:tro e&emplo$ es el nmero promedio decontroles prenatales que tiene unagestante.




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1ediana%'orresponde al percentil 65I. %s decir$ lamediana divide a la población exactamenteen dos.

=or e&emplo el nmero mediana de (i&os enel centro de salud @UA es dos (i&os.

:tro e&emplo es el nmero mediana deatenciones por paciente en un consultorio.




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1oda%

alor o -valores que aparece-n con mayorfrecuencia. Fna distribución unimodal tieneuna sola moda y una distribución bimodaltiene dos. Vtil como medida resumen paralas variables nominales.

=or e&emplo$ el color del uniforme quirrgicoen sala de operaciones es el verde; por lotanto es la moda en colores del uniformequirrgico.




152/207

Medidas de Dis#e'sión

es!iación $stándar%

#lamada tambin desviación típica; es unamedida que informa sobre la media dedistancias que tienen los datos respecto desu media aritmtica$ expresada en las

mismas unidades que la variable.




153/207


a !arianza%

%s el valor de la desviación estándar alcuadrado; su utilidad radica en que su valores requerido para todos los procedimientosestadístico.




154/207


$rror típico%

#lamado tambin error estándar de lamedia. Se reere a una medida devariabilidad de la media; sirve para calcularcuan dispersa estaría la media de reali,ar

un nuevo cálculo.




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Medidas de P*sición ; de 6*'4a




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Medidas de P*sición. C2antiles

'ercentiles% Son JJ valoresque dividen en cien partesiguales el con&unto de datosordenados. %&emplo$ elpercentil de orden 16 de&a pordeba&o al 16I de lasobservaciones$ y por encima

queda el P6I.




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/uartiles% Son los tres valores

que dividen al con&unto dedatos ordenados en cuatropartes iguales$ son un casoparticular de los percentiles. Sedenotan como4 R1 o primercuartil$ R segundo cuartil -la

mediana y R" tercer cuartil.




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eciles% Son los nueve valoresque dividen al con&unto dedatos o

Investigacion Cu Anti

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