1

ON WORK. EXPLICAR DIAGRAMAS Incorporar aspectos de MIN anexos y del protocolo de tesis de la UNALM.

MANUAL PARA ELABORAR PROPUESTAS DE TESIS Edicin 2010Aarn Lechtig (1) Rainer Gross (2) (5) y Luz Bulln (3)A LA MEMORIA DE RAINER GROSS Y DE GUILLERMO LPEZ DE ROMAA QUE EN PAZ DESCANSEN.

Los autores desean expresar su gratitud por las valiosas contribuciones de: Werner Schultink (2); DAnn Finley (4); Darwin Karyadi (4); Sumilah Sastroamidjojo (4); Gustaaf Sevenhuysen (4); Noel Solomons (6); Daniel Lpez de Romaa (7); y Nelly Zavaleta (8). (1) AISA, Agencia Internacional de Seguridad Alimentaria y Nutricional; Lima, Per (alechtig1@yahoo.com); (2) UNICEF, Nutrition Section, Nueva York, USA; (3) UNALM, ISAN, PPNP, Lima, Per (luz@lamolina.edu.pe); (4) GTZ Yakarta y Centro Regional SEAMEOTROPMED de Nutricin Comunitaria, Universidad de Yakarta, Indonesia; (5) GTZ Lima, Per; (6) CESSIAM, Guatemala, Guatemala; (7) INTA, Santiago de Chile, Chile; (8) IIN, Lima, Per.

Los autores desean que este Manual sea copiado, total o parcialmente para facilitar su utilizacin y que sea citado. Favor enviar comentarios, sugerencias y preguntas, as como solicitar nuevas versiones a: alechtig1@yahoo.com; Primera Edicin, Lima, Per, 15 de Julio del 2010

2

2. RESUMEN Se requiere mejorar radicalmente la calidad del sistema educativo, en particular es necesario estimular la actitud favorable a la investigacin como una de las formas de desarrollar el capital humano y de construir el conocimiento necesario para resolver los problemas sociales de los pases. Esto implica tambin el respeto al conocimiento, su valoracin y su utilizacin permanente para mejorar las decisiones de gestin en todos los niveles. Mejorando nuestro capital humano podemos avanzar en el desarrollo social y la construccin de los pases como naciones con justicia social y respeto a los derechos humanos de toda la poblacin. En dicho contexto, el propsito de El presente Manual es contribuir a mejorar la calidad de las propuestas de Tesis en diferentes disciplinas. (121 palabras). 3. CUL ES EL GRUPO OBJETIVO DE ESTE MANUAL? El grupo objetivo de este Manual est formado por: Los estudiantes universitarios de pre y post grado de diferentes reas temticas, carreras profesionales y disciplinas, que desean desarrollar sus Tesis de Graduacin, Maestra o Doctorado, as como los asesores y supervisores de dichas Tesis y los profesionales interesados en investigacin cientfica. Adems, este Manual es muy til para los gerentes, coordinadores y responsables de estrategias, programas y polticas que deben tomar decisiones sobre asignacin de recursos y valoracin de la calidad de la utilizacin de dichos recursos. El seguimiento y la evaluacin de Programas, Estrategias y Polticas, ahora mandatorios en nuestros pases, requieren de la metodologa de investigacin cientfica para no repetir los errores de la poltica social y econmica del pasado. Porqu este grupo objetivo? Lo que vara de acuerdo con el tema, son los contenidos del problema, de las preguntas, de las variables, de las hiptesis, de los anlisis estadsticos, de las posibles inferencias, de las conclusiones y de las recomendaciones. Lo que no vara con el tema y la disciplina es la metodologa necesaria para realizar la investigacin cientfica (Mac Mahon 1972; Mauch and Birch 1989; Meador 1991; Martn et al 1987). As, sta sigue los mismos pasos an cuando se trate de diferentes temas de inters. Es decir, lo que no vara es la necesidad permanente de: definir el problema a resolver, formular las preguntas, describir la hiptesis, identificar las variables y sus indicadores, recolectar informacin de calidad, efectuar los anlisis estadsticos apropiados, definir el grado de causalidad en las asociaciones detectadas, aceptar o rechazar la hiptesis; responder de manera concreta a las preguntas formuladas; y as sucesivamente, seguir los mismos pasos metodolgicos especificados en este Manual.

3

3. NDICE DE CONTENIDO PARTE A. EL PORQU DEL MANUAL, SU PROPSITO Y CMO USARLA. PARTE B. CMO ELABORAR CADA SECCIN DE LA PROPUESTA DE TESIS. PARTE C. LECTURA OPCIONAL. EL PORQU DE ALGUNAS SUGERENCIAS.

PARTE A. EL PORQU DEL MANUAL, SU PROPSITO Y CMO USARLA. 1. CARTULA 2. RESUMEN. 3. NDICE DE CONTENIDO 4. INTRODUCCIN. PORQU UN LIBRO MS SOBRE METODOLOGA DE LA CREACIN DE CONOCIMIENTO? 5. PREFACIO 6. OBJETIVOS 7. CMO USARLO? 4. INTRODUCCIN. PORQU UN LIBRO MS SOBRE METODOLOGA DE LA CREACIN DE CONOCIMIENTO? SABEMOS QUE TENEMOS QUE HACER, LO QUE NO SABEMOS ES CMO HACERLO Este comentario que se recibe de muchos estudiantes no es extrao a los problemas de mal desarrollo de nuestros pases y se extiende incluso a los desafos que enfrentamos en la lucha contra la pobreza, la desnutricin crnica y el hambre. De all se deriva la decisin de preparar un Manual sobre cmo preparar la Propuesta de Tesis, adems de los muchos libros que ya existen sobre filosofa y metodologa de la creacin del conocimiento. Lo que se desea ofrecer en este Manual es una secuencia (simple, fcil, muy concreta y prctica) de los pasos a seguir, uno por uno, para obtener una Propuesta de Tesis de calidad. As, se describe el cmo hacer la Propuesta de Tesis y de esta manera se espera ayudar a los estudiantes a resolver los serios inconvenientes que encuentran en la preparacin de sus Tesis. El Manual se acompaa de una serie de Anexos para los interesados donde se presenta el porqu de algunos aspectos y sugerencias. El Manual est preparado para facilitar la preparacin de Propuestas de Tesis de excelente calidad y ha sido utilizada con xito en diferentes universidades con variadas condiciones econmicas. Existe consenso de que la calidad de la investigacin cientfica depende de la calidad del proceso preparatorio, es decir de la Propuesta de Investigacin. Dado que la Tesis es una investigacin y que la propuesta de Tesis es una propuesta de investigacin, la calidad de la Tesis depender fundamentalmente de la calidad de la Propuesta de Tesis. As, una propuesta excelente de Tesis ayudar notablemente al Tesista a intensificar la siguiente secuencia de hechos positivos en su carrera profesional:

4

1) Definir sus ideas y planificar su Tesis. 2) Obtener los recursos necesarios para realizarla.

3) Desarrollar y completar su Tesis como una investigacin de calidad y graduarse con honores. 4) Publicar y diseminar los resultados de su Tesis. Esto es no solamente una necesidad sentida en nuestras universidades, sino tambin una obligacin y un deber del autor con la sociedad. Es adems una oportunidad valiosa de desarrollo personal. 5) Prestigiarse en trminos profesionales y acadmicos, progresar en su carrera y mejorar sus ingresos. En conclusin, el uso apropiado de este Manual conducir a una excelente Propuesta de Tesis, a una Tesis de buena calidad y colocar a su autor en un canal superior de desarrollo personal, profesional y acadmico. De all su utilidad. El uso de este Manual, de la manera que se recomienda en el texto, representa una de las mejores inversiones de tiempo y energa que puede hacer el Tesista en su futuro profesional y en su desarrollo personal. LAS BASES DEL MANUAL son: Y de la Propuesta de Tesis. 2. La experiencia de los autores de apoyo a los trabajos de Tesis de los estudiantes de pregrado y post grado de Universidades peruanas, as como de Universidades del exterior: Universidad de Harvard en Boston, USA; Universidad Nacional de Trujillo, Per; Universidad Nacional de San Carlos, Guatemala; Universidad de Texas en Houston, USA; Universidad Federal de Brasilia, Brasil; Universidad Federal de Rio de Janeiro, Brasil; Universidad Federal de Sao Paulo, Brasil; Universidad de Yakarta, Indonesia; Universidad de California en Berkeley, USA; y la Universidad Nacional Agraria La Molina, Lima, Per. 3. Las lecciones aprendidas del apoyo a los trabajos de Tesis, el desarrollo de trabajos de investigacin cientfica y de Evaluacin de Programas y Polticas en: INCAP/OPS/OMS (Guatemala, El Salvador, Honduras, Nicaragua, Costa Rica, Panam, Republica Dominicana y Belice); CESSIAM (Guatemala); IIN (Per); GTZ (Brasil, Indonesia, Alemania, Per); UNICEF (Brasil; Mozambique; Kenya; frica Oriental y Austral; Amrica Latina y el Caribe; Asia Central, Oriental y Sudeste; USA; Colombia; Per); AISA (Per); e ISAN (Per). Dichos trabajos de investigacin han sido documentados por los miembros del equipo en centenares de artculos, reportes cientficos, libros y propuestas durante los ltimos cincuenta aos, publicados en revistas prestigiosas (Peer- Reviewed Journals). Las listas de publicaciones y el texto de la mayora de los artculos estn disponibles en Internet (Yahoo, Google) y se puede acceder a ellas simplemente colocando el nombre del miembro del equipo listado en la cartula.

5

5. PREFACIO EL RECURSO HUMANO ES SIEMPRE EL RECURSO MS IMPORTANTE (Barber Conable, Presidente del Banco Mundial, 1988)

En muchos de los pases con mal desarrollo, el crecimiento econmico no ha estado aparejado con la reduccin de la pobreza, mantenindose sta en niveles muy altos en muchas regiones. Adems, es probable que la presente desaceleracin econmica, en el contexto de la crisis financiera mundial, incremente la prevalencia de pobreza, inseguridad alimentaria y desnutricin crnica infantil. Como se sabe, nuestros pases sufren de un problema grave de recurso humano. Existe notable debilidad en las capacidades de gestin en todos los niveles de la estructura de los Estados. Dicha debilidad se debe, entre otros aspectos, a la deficiente calidad del recurso humano a cargo de las decisiones, la cual a su vez es resultado de la notable falta de calidad del aprendizaje as como del deterioro de la calidad de la enseanza en todas las etapas del sistema educativo. Dicho deterioro se observa tambin en la preparacin de los estudiantes y graduados universitarios en el tema de la investigacin cientfica. Las universidades de muchos pases con mal desarrollo, ofrecen varios tipos de capacitacin que incluyen un componente de investigacin o Tesis para graduarse. La preparacin de dichas Tesis presenta con frecuencia serios problemas de calidad y de recursos. Los sectores estatales han tratado de resolver esta seria deficiencia con pequeos parches repetitivos de capacitacin en el servicio, la solucin de moda recomendada por los organismos de cooperacin. Sin embargo sus resultados no han sido evaluados, ni detectados a pesar de su alto costo para los pases. CUAL ES EL PROBLEMA? A pesar de los prolongados e intensos esfuerzos realizados por los estudiantes, con frecuencia las Tesis son de mala calidad y este hecho impide su amplia divulgacin para crtica, comentarios, aprendizaje y mejoramiento de sus carreras profesionales. As, la proporcin de las Tesis de grado y de post grado que son ulteriormente publicadas en revistas prestigiadas nacionales de los pases con mal desarrollo y en revistas internacionales es pequesima, muy cercana a cero. Algo similar pasa con la proporcin de las tesis que son utilizadas en la prctica profesional o en la docencia e investigacin de la propia universidad donde se produjeron. Debido a la baja calidad de las Tesis se producen dos dificultades interrelacionadas en el rea de los recursos necesarios: a) Las posibilidades de conseguir recursos para realizar la Tesis son extremadamente limitadas y a veces ni siquiera exploradas por el estudiante y su asesor de Tesis. b) Adems, los candidatos a graduacin, tanto de pre grado como de post grado, usualmente pierden demasiado tiempo y otros recursos que les son muy escasos y valiosos para planificar, implementar, analizar, redactar y preparar su Tesis. c) El uso muy ineficiente de los pocos recursos de que dispone el estudiante incluyendo sobre todo su tiempo, conduce a alta proporcin de Tesis no completadas y de estudiantes no graduados; y empeora la ya baja calidad y utilizacin de las Tesis preparadas, lo cual significa para las instituciones universitarias responsables alto grado de ineficiencia en la enseanza y el aprendizaje. En consecuencia, existen dos problemas graves en el proceso de preparacin de las Tesis: la baja calidad, que a su vez agrava el problema crnico de uso ineficiente de los escasos recursos disponibles.

6

QUE PODEMOS HACER PARA ALIVIARLO? La propuesta de Tesis es justamente til para: 1. Ayudar al Tesista a definir sus ideas as como a planificar y ejecutar su trabajo de Tesis; 2. Informar a sus colaboradores y a todos los interesados acerca del tpico, de la calidad y de los resultados esperados de dicha Tesis; 3. Obtener los recursos necesarios para realizar su Tesis para lo cual, dicha propuesta debe ser presentada a las instituciones que pudieran interesarse en el tema. La calidad de la Tesis, la movilizacin de recursos para su preparacin y el uso eficiente de los recursos disponibles dependen en alto grado de la calidad del trabajo preparatorio, es decir de: la calidad de la Propuesta de Tesis. La preparacin cuidadosa de la propuesta de Tesis puede evitar serios errores y de esta manera mejorar notablemente la calidad de la Tesis; as como ahorrar recursos, en particular el recurso tiempo. Para alcanzar este fin, la Propuesta de Tesis debe: 1. Justificar el tema elegido as como su pertinencia; 2. Describir el nivel del conocimiento actual sobre dicho tema, es decir, revisar la literatura; 3. Formular las hiptesis (o las preguntas); 4. Definir el diseo as como la metodologa a ser usada; 5. Considerar cuidadosamente los aspectos ticos; 6. Elaborar el plan operativo; 7. Ser til para conseguir los recursos necesarios (econmicos, humanos, organizacionales) de las instituciones correspondientes, nacionales e internacionales (Sultz y Sherwin 1981). 8. Servir como la herramienta para el seguimiento, control de calidad, monitoreo y supervisin de la investigacin. El proceso de preparacin de la Propuesta de Tesis es un ejercicio de aprendizaje y al mismo tiempo, una evaluacin o un examen de las competencias y el desempeo del autor o de la autora. La propuesta debe ser lcida, directa, selectiva y crtica.

7

6. OBJETIVOS DEL MANUAL El principal objetivo es orientar a los interesados en la preparacin de sus propuestas de tesis. Dado que la metodologa de investigacin recorre las mismas etapas cualquiera que sea la disciplina, esta metodologa es muy til para el desarrollo de propuestas de investigacin en temas muy variados. Por otro lado, el carcter multicausal de la desnutricin obliga, en la bsqueda de su solucin, a enfoques intersectoriales e interdisciplinarios. Por esta razn, los investigadores deben explorar soluciones en diferentes disciplinas y sectores. Se espera que de esta manera el Manual contribuya a: 1. Mejorar la calidad y facilitar notablemente la elaboracin de las Tesis; 2. Capacitar al personal en la elaboracin de propuestas de investigacin; 3. Facilitar la evaluacin de las propuestas de Tesis, de las Tesis desarrolladas; as como de las polticas, estrategias y programas (ver Parte C). 4. Facilitar la obtencin de fondos para la realizacin de las Tesis as como de otras investigaciones y evaluaciones (Locke et al 1987). 7. CMO USARLO? Es frecuente encontrar que el Tesista est frustrado con el hecho de que por largo tiempo no ha sido capaz de escribir ni siquiera la primera pgina de su Propuesta. Escribir un texto es una habilidad, que cmo todas las otras, requiere prctica permanente y disciplinada y es muy difcil esperar que una persona escriba muy bien cuando el estilo de toda la enseanza recibida (en primaria, secundaria y superior) no lo ha familiarizado con esta prctica. En consecuencia, su situacin de desespero, pesimismo y frustracin es casi natural e inevitable. Por lo tanto, se sugiere que este Manual debe leerse en dos grandes etapas: PRIMERA ETAPA DE LECTURA. 1) 2) 3) Leer e interpretar la Parte A para entender lo que se desea alcanzar con este Manual. Leer y analizar a fondo cada seccin de la Parte B. Simultneamente, con la lectura de cada una de las secciones de la Parte B, elaborar un borrador de la seccin correspondiente de la Propuesta de Tesis, sin importar lo incompleto y defectuoso que pueda parecer al inicio.

4)

Seguir cuidadosamente la secuencia de pasos necesaria tal como est indicado en la Parte B. En dicho texto se describe, paso por paso, cmo elaborar la Propuesta de Tesis (desde la A hasta la Z). Notar en el Manual que se presentan ejemplos de cada situacin con el objeto de facilitar la bsqueda de soluciones a cada dificultad que se detecte. Los ejemplos que se presentan son de extremada importancia e ilustran tipos de soluciones provenientes tanto de la literatura publicada como de la experiencia personal de los autores. El Tesista encontrar que le es de mucha utilidad reflexionar a fondo sobre cada ejemplo y procurar adaptarlo al tema de su Tesis.

5)

8

6)

Se insiste en que el Tesista debe desarrollar paso a paso, muy gradualmente, el primer borrador de su Propuesta de Tesis. Deber ir escribiendo conforme va leyendo la Parte B del Manual. Por ejemplo, cuando lee la seccin 2.CMO DISEAR LA CARTULA, debe aprovechar los insumos y ejemplos de esta seccin, para elaborar un borrador de la Cartula de su Propuesta. Una vez completado dicho borrador se pasa a leer la siguiente seccin y as sucesivamente. Es muy importante que el Tesista plasme cada seccin de su borrador despus de leer la seccin correspondiente del Manual. Pasar a leer la seccin siguiente del Manual solamente despus de haber terminado de escribir su borrador de la seccin que ya ley. Con frecuencia se encuentra que el Tesista si es capaz de expresar verbalmente y sabe muy bien lo que desea hacer en su Tesis, pero es completamente incompetente para expresarlo por escrito, debido a su falta de prctica. Queda claro entonces porqu es muy importante que se siga la prctica aqu recomendada, de leer el Manual de una manera muy disciplinada, acompaando siempre la teora con la prctica de escribir. Primero sern solamente palabras sueltas lo que pueda escribir, pero luego ya sern frases y oraciones y por ultimo escribir prrafos y pginas completas, si contina la prctica aconsejada. Al final de unas dos semanas de trabajo diario habr desarrollado gradualmente la habilidad de escribir lo que desea expresar. An cuando este estilo de lectura puede parecer demasiado lenta, dicho mtodo tiene la gran ventaja de inducirle a escribir y facilita el desarrollo gradual del primer borrador de su Propuesta. Es obvio que no se espera que dicho borrador sea perfecto desde el primer intento. Por el contrario, se espera que tenga seguramente muchas imperfecciones. No obstante, por incompleto que parezca, ya representa un avance notable y sobre todo es una base sobre la cual podr ir perfeccionando sus ideas. Usualmente, el observar por si mismo que est avanzando en su borrador lo motivar y lo entusiasmar para continuar la lectura e implementacin gradual del Manual. Es muy probable, que de esta manera, el Tesista terminar en aproximadamente una o dos semanas el primer borrador de su Propuesta de Tesis. As podr dedicar el tiempo restante para hacerle varias revisiones, perfeccionarla y mejorar notablemente su calidad.

7)

8)

9)

10)

11)

12)

13)

14)

DADO QUE EL OBJETIVO ES APRENDER CMO ELABORAR SU PROPUESTA DE TESIS Y CMO LLEVARLA A CABO, SE SUGIERE LA LECTURA CUIDADOSA Y SEGUIMIENTO, PASO A PASO, DE LAS SECCIONES QUE FORMAN ESTA PRIMERA ETAPA DE LECTURA. SEGUNDA ETAPA DE LECTURA.

9

Una vez salvados los primeros obstculos, que como siempre son (o por lo menos parecen) los ms difciles, se invita al Tesista a revisar placenteramente la Parte C donde se conversa sobre aspectos metodolgicos ms detallados y se explica el porqu de las sugerencias presentadas en el texto. PARTE B. CMO ELABORAR CADA SECCIN DE LA PROPUESTA DE TESIS 1. TENER EN CUENTA QUE EL ASPECTO TICO ES FUNDAMENTAL Y TRASCIENDE TODO EL PROCESO DE ELABORACIN DE LA TESIS 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. CMO DISEAR LA CARTULA FORMULAR LOS OBJETIVOS PRESENTAR LA HIPTESIS ELABORAR EL NDICE DE CONTENIDO ESCRIBIR EL RESUMEN CMO HACER LA INTRODUCCIN DESARROLLAR LA METODOLOGA. PLANTEAR LA ESTRATEGIA DEL ANLISIS ESTADSTICO

10. DESARROLLAR LA ESTRATEGIA DE DISCUSIN DE LOS RESULTADOS 11. ELABORAR UN EJEMPLO DE POSIBLES CONCLUSIONES ARRIBAR LA TESIS. 12. ELABORAR UN EJEMPLO DE LAS POSIBLES RECOMENDACIONES QUE SALDRAN DE LA TESIS 13. 14. 15. 16. ESTABLECER EL PLAN OPERATIVO DE LA TESIS DESCRIBIR LOS MECANISMOS DE SEGUIMIENTO Y SUPERVISIN ELABORAR LOS ANEXOS QUE DEBEN ACOMPAAR A LA PROPUESTA. EJEMPLO. LA LISTA DE CUADROS, FORMULARIOS Y FIGURAS A LAS QUE PODRA

17. EJEMPLO. LA LISTA DE ACRNIMOS Y NOMBRES 18. CMO EFECTUAR LA REDACCIN FINAL DE LA PROPUESTA DE TESIS. EJEMPLOS.

10

1. TENER EN CUENTA QUE EL ASPECTO TICO ES FUNDAMENTAL Y TRASCIENDE TODO EL PROCESO DE ELABORACIN DE LA TESIS

En la elaboracin de la propuesta de Tesis, con frecuencia no se pone atencin a la tica de la investigacin y se detecta en algunas propuestas la ausencia de las consideraciones esenciales para la poblacin de la cual se obtiene la informacin del estudio. Esta debilidad es grave y puede conducir al rechazo de la disertacin de Tesis por razones ticas an cuando cumpla muy bien con todos los otros requisitos aqu mencionados. La tica es esencial en todos los pasos de la Tesis y debe constituir una preocupacin constante para los autores. As, la pregunta permanente que deben hacerse los investigadores, en cada etapa del proceso, desde la formulacin de los objetivos y de la hiptesis hasta la publicacin de los resultados, es decir su escala de valores, su pensamiento, su enfoque de la investigacin, sus actividades diarias, su conducta y sus operaciones en el rea de trabajo, cumplen en todo momento con el respeto a los derechos humanos de las personas que constituyen el grupo a ser estudiado. Para el efecto, deben seguirse estrictamente los Acuerdos Internacionales sobre los derechos de los nios, de la mujer, los derechos humanos y la tica de la investigacin en grupos humanos, citados en la lista de Referencias de este Manual (CIDN 1989; CIOMS 1991; CEDAM 1986; OPS 1997; CMM Beijing 1995, 2000). Una etapa crucial en este aspecto es la presentacin de la Propuesta por escrito al Comit de tica de la universidad donde se va a presentar la Tesis, antes de ser implementada. Dicho Comit deber revisar cuidadosamente los diferentes aspectos enunciados en la propuesta, concluir que ella cumple con las Convenciones Internacionales sobre Derechos Humanos, que puede ser llevada a cabo tal como est planteada, e indicar las razones que justifican su decisin. El Comit podr tambin rechazar la propuesta por razones ticas, especificando por escrito de forma concreta y objetiva la justificacin de dicha decisin y haciendo las recomendaciones correspondientes para que pudiera ser aprobada en una sesin futura. 2. CMO DISEAR LA CARTULA

El propsito de la Cartula es presentar la materia de investigacin e identificar al responsable de la investigacin. Esta pgina para el ttulo es la puerta principal de la propuesta de investigacin que debe invitar y atraer al lector. El ttulo debe tener las siguientes caractersticas: 1. Expresar el mensaje principal para el tpico de investigacin; 2. Ser relevante; 3. Ser corto; 4. De formulacin clara y precisa; 5. Capaz de entusiasmar; 6. Ser provocativo. La pgina del ttulo debe contener la siguiente informacin: 1. Ttulo del proyecto de investigacin, 2. Nombre del investigador principal, 3. Fecha de presentacin de la propuesta de investigacin (mes y ao). 4. Nombre y direccin de la institucin a la que pertenece el investigador principal; telfono, nmero de fax y direccin electrnica del investigador principal. 5. Nombres de los colaboradores y nombres y direcciones de las instituciones a las que pertenecen.

11

3. FORMULAR LOS OBJETIVOS El objetivo de un proyecto de Tesis est definido como lo que el proyecto intenta realizar o desarrollar con relacin a problemas o situaciones observadas. Al formular los objetivos del proyecto se debe considerar que un objetivo debe ser: 1) Aplicable a la situacin; 2) Ejecutable; 3) Concreto y no ambiguo; 4) Armonizar con las metas y limitaciones de la sociedad y de las instituciones. Algunas veces, despus de enunciar el objetivo general, es conveniente enumerar una serie de objetivos especficos. Estos indican resultados concretos de la investigacin y metas secuenciales por alcanzar durante el estudio. Son resultados factibles de lograr, susceptibles de medicin y rpidamente identificables una vez alcanzados. Los objetivos especficos deben ser necesarios y suficientes para la consecucin del objetivo general del proyecto de investigacin.

4. PRESENTAR LA HIPTESIS La hiptesis es un clculo educado, una prediccin de relaciones causales que puede someterse a prueba. Es una pregunta no contestada que nace de la revisin de la literatura de un tpico que conduce a tales predicciones. Se recopila informacin y se la analiza para plantear la hiptesis. Si una hiptesis se refiere a la relacin entre dos variables, la formulacin debera indicar claramente la direccin de la relacin. La relacin enunciada en una hiptesis debera ser probada por la medicin de variables apropiadas, juzgando si los valores de tales variables pudiesen haber ocurrido por azar. Si las observaciones parecen haber ocurrido por azar, entonces el investigador concluye que la hiptesis-nula es verdadera y que la relacin teorizada en la hiptesis no es demostrada por los datos del estudio. Para probar una relacin, debe demostrarse que la hiptesis nula est equivocada. Una hiptesis debe incluir los siguientes aspectos: 1) Basarse en hechos o teoras conocidas; 2)Ser capaz de ser sometida a prueba; 3) Ser especfica; 4) Ser concisa y clara. La Propuesta de Tesis deber incluir siempre una hiptesis. La hiptesis principal puede estar apoyada por hiptesis especficas, que pongan de manifiesto las relaciones entre las variables que sean parte o complementen la interpretacin de la hiptesis principal. EJEMPLO DE LOS ELEMENTOS DE UNA HIPTESIS Una Hiptesis bien desarrollada describe estos especificidad (Mc Mahon 1972): cinco elementos con un alto grado de

1. La poblacin: caractersticas de las personas a las cuales se aplica la hiptesis. 2. La causa que est siendo considerada. Puede ser la exposicin a algn factor en el ambiente. 3. El efecto esperado: puede ser una enfermedad. 4. La relacin entre dosis de la variable causal y grado de respuesta. La cantidad del factor causal que es necesaria para producir una determinada cantidad del efecto. Este ltimo puede ser la incidencia de una enfermedad.

12

5. La relacin temporal, llamada tambin relacin tiempo-respuesta. Es el tiempo requerido para observar la respuesta esperada. A mayor especificidad de la hiptesis mayor la utilidad potencial del estudio en trminos de las intervenciones que puede generar y los nuevos estudios que puede inducir. Ejemplos: 1. Hiptesis muy vaga y poco til: Beber agua sucia produce diarrea. 2. Hiptesis concreta, especfica y avanzada, que cumple con los cinco criterios arriba mencionados: 1. En adultos que no han estado expuestos a fiebre tifoidea: 2. La ingestin de 10 millones de Salmonella Typhi, 3. Producir fiebre tifoidea, 4. Con una incidencia de 50%, 5. En un perodo de treinta das.

5. ELABORAR EL NDICE DE CONTENIDO DE LA PROPUESTA. UN EJEMPLO. El ndice de contenido bosqueja la estructura de la propuesta de investigacin. Los ttulos del ndice de contenido deben coincidir con aquellos que se encuentran en el cuerpo del informe. Los ttulos y subttulos son estructurados y numerados, debiendo aparecer los nmeros de las pginas correspondientes en el margen derecho, inferior de cada pgina. Por ejemplo, el contenido debe incluir los siguientes aspectos: PGINA DEL TTULO (CARATULA) NDICE DE CONTENIDO RESUMEN 1. INTRODUCCIN Relevancia del tpico Estado de tecnologas Modelo causal Matriz de Hiptesis y Hechos (MHH) Objetivos del proyecto de investigacin Hiptesis o preguntas del proyecto de investigacin. 2. MTODOS 2.1 Variables e indicadores. 2.2 Diseo del estudio. 2.3 Poblacin bajo estudio. 2.4 Procedimientos de muestreo y tamao de muestra. 2.5 Mtodos analticos. 2.6 Mtodos estadsticos. 2.7 Consideraciones ticas.

13

3. PLAN OPERATIVO 3.1 Cronograma. 3.2 Recursos humanos. 3.3 Equipos y materiales. 3.4 Presupuesto. 3.5 Enunciado de supuestos. 3.6 Enunciado de riesgos y posibles soluciones. 4. ANEXOS 6. ESCRIBIR EL RESUMEN El propsito del resumen es compendiar (usualmente en menos de 200 palabras) todas las partes importantes de la propuesta de la investigacin. El resumen debe: 1. Describir el objetivo general del estudio (justificacin); 2. Definir la hiptesis o pregunta central; 3.Describir el lugar y la poblacin a ser estudiada; 4. Explicar el diseo del estudio; 5. Compendiar el cronograma y el presupuesto necesario para llevar a cabo la investigacin. EJEMPLO DE RESUMEN (164 PALABRAS) COMIENZO DE LA CITA Abstract Background. The rates of stunting, iron-deficiency anemia, and vitamin A deficiency in Peru are among the highest in South America. There is little scaled-up experience on how to solve these problems countrywide. Objective. To evaluate the Good Start in Life Program during the period from 2000 to 2004. Methods. Data on weight, height, hemoglobin, serum retinol, urinary iodine, and age were obtained from children under 3 years of age during two transverse surveys in 2000 and 2004. Results. In 2004, the program covered 75,000 children, 35,000 mothers, and 1 million inhabitants from 223 poor communities. The rate of stunting decreased from 54.1% to 36.9%, the rate of irondeficiency anemia decreased from 76.0% to 52.3%, and the rate of vitamin A deficiency decreased from 30.4% to 5.3% (p < .01). The annual cost per child was US$116.50. Conclusions. Adaptations of this participative program could contribute to decreased stunting, irondeficiency anemia, and vitamin A deficiency at the national scale in Peru and many other countries (Lechtig et al 2009). Key words:Children, cost, early stimulation, effectiveness, Good Start in Life Program, iron-deficiency anemia, Peru, stunting, vitamin A deficiency

FIN DE LA CITA

14

7.

CMO HACER LA INTRODUCCIN

El propsito de la introduccin es justificar la hiptesis de la investigacin propuesta e indicar su pertinencia. La introduccin debe: 1. Describir la justificacin y pertinencia del tpico, 2. Dar una mirada global al estado de la investigacin nacional e internacional en el tema; 3. Conducir a los objetivos e hiptesis de la investigacin propuesta. Relevancia del tpico de investigacin El tpico de la investigacin debe ser presentado dentro del marco general del conocimiento actual. Se justifica la investigacin propuesta y despus de describir el marco general, se focaliza en el tpico y se indica su pertinencia. La investigacin propuesta para una tesis debe ser original, es decir, substantivamente nueva. Revisin de Literatura La revisin de la literatura debe enfocarse en el conocimiento requerido para probar las hiptesis o responder a las preguntas. La literatura citada debe ser usada para apoyar los enunciados de los hechos que se conocen o que se han demostrado. Adems, es necesario describir las controversias importantes, las preguntas que han quedado sin contestar y las hiptesis que no han sido probadas. Debe evitarse divagar, o mencionar sin crtica alguna a todos aquellos que alguna vez dijeron algo relacionado al tpico, ya que esto puede confundir ms de lo que contribuye al anlisis de la informacin disponible. La seleccin y discusin de la literatura indican en gran medida la competencia y capacidad del investigador y el esfuerzo invertido en la preparacin de la propuesta. Se requiere una revisin cuidadosa, analtica y crtica de la literatura. La tecnologa actual usando buscadores digitales a travs de Internet, permite la recopilacin de un nmero enorme de citas bibliogrficas y puede ser difcil para un investigador poco experimentado juzgar la relevancia de cada cita. Sin embargo, esta decisin puede ser notablemente facilitada al definir primero un modelo causal. 8. DESARROLLAR LA METODOLOGA. UN PRINCIPIO INFORMACIN METODOLGICO FUNDAMENTAL: ES MEJOR TENER MENOS

PERO DE ALTA CALIDAD QUE UNA GRAN CANTIDAD DE INFORMACION AMBIGUA Y DE BAJA CALIDAD. 8.1. DEFINIR UN MARCO CONCEPTUAL PARA EL ESTUDIO. EL MODELO CAUSAL, MARCO DE PENSAMIENTO O MARCO CONCEPTUAL. Durante el desarrollo del modelo causal (marco de pensamiento) se definen todas las variables ms importantes y se identifica su relacin con la hiptesis o el problema central. El modelo causal est basado en conclusiones extradas de la literatura. La Figura 1 muestra un ejemplo del tipo de modelo causal a ser utilizado en la elaboracin de la Propuesta de Tesis. El modelo causal es esencial para: 1. Identificar todas las variables importantes que contribuyen a una hiptesis; 2. Definir la relacin esperada de causa y efecto entre las variables. El desarrollo del modelo causal comienza siempre con una definicin concisa del problema (por ejemplo, desnutricin crnica). El problema que se desea estudiar es la primera etapa obligatoria de un modelo causal. Luego se procede a identificar las categoras causales. El modelo es entonces construido como sigue:

15

1. Se escribe un enunciado conciso del problema y se coloca en un recuadro. 2. Se identifica cada causa probable del problema y se coloca en un cuadro debajo del recuadro del problema. 3. Los cuadros que contengan las causas del problema se conectan mediante flechas al recuadro que contiene el problema. 4. Se asumen tres grandes niveles de causalidad en este modelo. Las celdas colocadas en el primer nivel de causalidad se llaman causas inmediatas. Los determinantes de las causas inmediatas se llaman causas subyacentes. Los determinantes de las causas subyacentes se llaman causas bsicas. stas son identificadas y colocadas en cuadros que son conectados con flechas que indiquen la direccin de la relacin causa-efecto entre las diferentes celdas. 5. Al final del ejercicio se habr desarrollado un modelo jerrquico conteniendo las variables ms importantes relacionadas con el problema. 6. A ste se le denomina Modelo Multicausal Prctico (MMP) el cual constituye la base de: 1) La Matriz de Hechos e Hiptesis (MHH), y 2) La Matriz de Variables e Indicadores (MVI). El marco conceptual o modelo multicausal prctico (MMP) de la desnutricin que aqu se utiliza tiene las siguientes ventajas: 1. Muestra cmo varios procesos en la sociedad afectan la situacin del nio y la mujer y, a travs de su manifestacin principal, originan una alta tasa de mortalidad infantil, retardo en crecimiento fsico y en desarrollo mental y los consecuentes en la economa y el desarrollo social del pas. 2. Facilita la identificacin y anlisis de las causas de la situacin y, al menos, incluir un conjunto de hiptesis sobre cules son las causas ms importantes. 3. Permite describir la naturaleza multisectorial e intersectorial de la desnutricin, en otras palabras es lo suficientemente amplio para ubicar todos los posibles determinantes y tambin facilitar la reduccin a un conjunto de los determinantes ms importantes en un contexto dado. 4. naturales. 5. Facilita la consideracin de la dimensin del tiempo que demoraran los impactos esperados y su sostenibilidad. 6. Permite el anlisis de los procesos en los distintos niveles de la sociedad. 7. Permite desagregar los datos segn reas geogrficas, edad, sexo y grupo socio-econmico. Por dichas razones, el MMP es el que se recomienda para la mayora de las Tesis de Pre Grado y de Maestra. Dicho modelo es tambin muy til para los programas y estrategias de lucha contra la desnutricin crnica infantil (DCI). Por ejemplo, el MMP (UNICEF 1989) con tres niveles de jerarqua causal ha sido muy til para definir las reas que es necesario analizar y resolver tanto en investigacin como en docencia y en la conceptualizacin, planificacin, implementacin, seguimiento y evaluacin de los programas y estrategias destinadas a la lucha contra la desnutricin crnica infantil (DCI).

16

El modelo causal debe tambin ser presentado de una manera que facilite la comprensin del fenmeno por los lectores de la propuesta y por los usuarios de los resultados de la investigacin que en este caso podran ser: agencias de cooperacin para el desarrollo: multilaterales, bilaterales, de la ONU, gobiernos e instituciones nacionales de pases con mal desarrollo. Finalmente, para una revisin ms detallada del importante tema de los modelos causales se puede revisar el Anexo correspondiente. 8.2. PASOS A SEGUIR EN LA ELABORACIN DE UN MODELO MULTICAUSAL PRCTICO (MMP) PASO 1. DEFINIR EL PROBLEMA QUE SE DESEA ESTUDIAR. Cul es el problema? Desnutricin Crnica Infantil (DCI) en nios menores de 5 aos en las reas rurales de la Sierra Sur del Per: Prevalencia: ----- %. Porque es un problema? Porque es causa de: alta mortalidad y morbilidad infantil, retardo en crecimiento fsico y en desarrollo mental, baja productividad, afecta negativamente el PBI. Colocar el problema en una celda en el tope de la pgina. DESNUTRICIN CRNICA INFANTIL (DCI) EN NIOS MENORES DE 5 AOS EN LAS AREAS RURALES DE LA SIERRA SUR DEL PERU: Prevalencia: ----- % PASO 2. IDENTIFICAR LAS CAUSAS INMEDIATAS O PRIMERA LNEA DE CAUSALIDAD. Dichas causas son fundamentalmente biolgicas. Identificar con flechas las relaciones existentes entre las causas inmediatas y el problema as como entre las causas inmediatas. EL NIO EST EL NIO NO ENFERMO COME BIEN

PASO 3. IDENTIFICAR LAS CAUSAS SUBYACENTES O SEGUNDA LNEA DE CAUSALIDAD. stas tienen que ver usualmente con la calidad de y el acceso a los servicios. Describir con flechas las relaciones existentes entre las causas subyacentes y las inmediatas as como entre las causas subyacentes. INSEGURIDAD ALIMENTARIA MAL CUIDADO DEL NIO EN EL HOGAR

PASO 4. IDENTIFICAR LAS CAUSAS BSICAS O LA TERCERA LNEA DE CAUSALIDAD. stas tienen que ver usualmente con calidad de y acceso a los RECURSOS. Identificar con flechas las relaciones existentes entre las causas bsicas y las subyacentes. EDUCACIN INADECUADA IDEOLOGA, CREENCIAS, POLTICA ECONMICA Y SOCIAL INADECUADOS RECURSOS: HUMANOS, (POBREZA Y POBREZA EXTREMA) ECONMICOS Y ORGANIZACIONALES

17

PASO 5. PRESENTAR EL MODELO CAUSAL EN SU GLOBALIDAD. Ver la Figura 1. Figura 1. MARCO CONCEPTUAL PRCTICO (MCP) DE LA DESNUTRICIN CRNICA INFANTIL EN LA SIERRA SUR RURAL DEL PER MUY ALTA PREVALENCIA DE DESNUTRICIN CRNICA INFANTIL (DCI) EN NIOS MENORES DE 5 AOS EN LAS REAS RURALES DE LA SIERRA SUR DEL PER EL NIO EST ENFERMO

EL NIO NO COME BIEN

INSEGURIDAD ALIMENTARIA A NIVEL DEL HOGAR

MAL CUIDADO DEL NIO EN EL HOGAR

INADECUADO ACCESO A SERVICIOS DE SALUD, AGUA Y SANEAMIENTO DE CALIDAD

EDUCACIN INADECUADA EN CALIDAD Y CANTIDAD

INADECUADOS RECURSOS: HUMANOS, ECONMICOS Y ORGANIZACIONALES (POBREZA Y POBREZA EXTREMA) IDEOLOGA, CREENCIAS, POLTICA ECONMICA Y SOCIAL

18

FIG. 1A

Uso de los Pasos del Marco Conceptual para Elaborar El Modelo Causal de Alta Prevalencia de Enfermedad Cardiovascular en Adultos (Price D.,2009) Alta prevalencia de enfermedad cardiovascular en adultos

Hipercolesterolemia

Diabetes

Hipertensin

Obesidad

Gentica

Tabaquismo

Sedentarismo

Alcoholismo

Alto consumo de dietas ricas en grasas y carbohidratos simples

Insuficiente consumo de cidos grasos poliinsaturados (tipo omega 3)

Deficiente calidad y cobertura de programas de salud a Nivel Nacional orientados a la prevencin de enfermedad cardiovascular. Limitada promocin de estilos de vida saludable y alimentacin saludable Inadecuada priorizacin de los problemas en Salud. Sector no percibe la transicin epidemiolgica Insuficiente personal capacitado en el tema de prevencin y tratamiento de enfermedad cardiovascular.

Adopcin de hbitos forneos (Globalizacin) Incremento de la industrializacin de productos alimentarios. Mejoras econmicas incrementan posibilidad de mayor consumo Mejoras en el transporte disminuyen la actividad fsica.

19

PASO 6. EXPLICAR EN EL TEXTO LOS DIFERENTES NIVELES DEL MODELO CAUSAL UTILIZADO. Por ejemplo: La Figura muestra que la desnutricin crnica infantil (DCI) es un problema multicausal. Las causas inmediatas del problema nutricional son: la baja ingesta alimentaria de energa y protena, hierro, vitamina A y beta carotenos y otros micronutrientes como zinc y cido flico; y la alta prevalencia de enfermedad diarreica aguda e infecciones respiratorias agudas (EDA e IRA). Al nivel subyacente las causas sonAl nivel bsico las causas son:

Figura 2. Ejemplo de un tipo de Modelo Causal Complejo (MCC) para Propuestas de Investigacin sobre el Estado Nutricional de Nios menores de 5 aos de edad. EL PROBLEMA: Estado nutricional de nios menores de 5 aos de edad

1. Ocurrencia de enfermedades infecciosas 11. Densidad de grmenes

2. Capacidad de absorcin

3. Consumo de alimentos

4. Desarrollo fetal

21. Estado de las membranas del cuerpo

31. Disponibilidad de alimentos en el hogar 311. Salario para el Hogar 312. Produccin de alimentos

32. Balance de nutrientes

41. Edad de la madre 42. Tiempo desde el ltimo embarazo 43. Estado de salud de la madre 44. Estado nutricional de la madre

111. Prcticas de higiene 112. Condiciones del hogar 113. Prcticas de alimentacin

22. Estado inmune 23. Provisin de calostro

321. Distribucin de alimentos en el hogar 322. Preparacin de alimentos 323. Almacenamiento de alimentos 324. Seleccin de alimentos y adquisicin

24. Alimentacin materna continua

313. Control de la madre sobre el ingreso del hogar 314. Disponibilidad de tiempo de los padres para el cuidado del nio

315 Miembros de la familia econmicamente activos

20

8.3. Disear la matriz de hechos e hiptesis (MHH). La Matriz de Hechos e Hiptesis constituye un modo sistemtico de organizar relaciones causales propuestas en el modelo causal. Cada relacin es identificada sea como hipottica o sea como comprobada o demostrada. Un ejemplo de una Matriz de Hechos-Hiptesis se muestra en los Cuadros 1 y 1A. En las tres primeras columnas de la matriz, se resume cada relacin causal del modelo. Cada causa directa es identificada por una letra y las variables dependientes e independientes respectivas son listadas en la segunda y tercera columnas. En la cuarta columna se cita la literatura que confirma que la variable especificada es causa del problema central que se analiza. En caso no se encuentre una fuente bibliogrfica, se incluir una H que representa una relacin causa-efecto hipottica. Un modelo causal con varias relaciones hipotticas de causa-efecto indica un marco bastante incierto de pensamiento, implicando que el resultado del trabajo de investigacin sea muy impredecible y el planeamiento ms complejo an. CUADRO 1. EJEMPLO DE MATRIZ DE HECHOS E HIPTESIS SOBRE LA RELACIN ENTRE VARIAS VARIABLES INDEPENDIENTES Y LA DESNUTRICIN CRNICA INFANTIL (DCI), MEDIDA POR BAJA TALLA PARA LA EDAD.

A

Relacin Causal entre Variable 1Dependiente DCI

Variable 2 Independiente Ingesta de Vitamina A

Referencias

A

H

B

DCI

Infecciones Respiratorias Agudas (IRA) Enfermedad Diarreica Aguda (EDA)

Neuvianz et al. (1990)

B

DCI

Black et al. (1984)

21

CUADRO 1 A. EJEMPLO DE MATRIZ DE HECHOS E HIPTESIS SOBRE LA RELACIN ENTRE LA VARIABLE INDEPENDIENTE: PRCTICAS ALIMENTARIAS NO SALUDABLES; Y LA VARIABLE DEPENDIENTE: OBESIDAD (Canales P. 2009) A Relacin causal entre variable Dependiente: obesidad Obesidad Variable Referencias Independiente: Prcticas alimentarias no saludables Consumo de comida Niemeier HM, Raynor HA, Lloyd-Richardson chatarra EE, Rogers ML, Wing RR. J Adolesc Health. 2006;39:842-9 Ingesta de Jain, A BMJ Publishing Group. 2004 alimentos altos en densidad energtica Consumo de comida Gonzlez, MP y De la Rosa, V. Evidencia rpida y el no Peditrica. 2007; 3: 46. consumo de desayuno Jahns L, Siega-Riz AM, Popkin BM. The Consumo de Junk increasing prevalence of snacking among US food children from 1977 to 1996. J Pediatr 2001; 138: 493-8. Kromhout D, Bloemberg B, Seidell JC, Bajo consumo de Nissinen A y Menotti fibra A: Physical activity and dietary fiber determine population body fat levels: the Seven Countries Study. Int J Obes, 2001, 25:301-306.

A

A

Obesidad

A

Obesidad

A

Obesidad

A

Obesidad

8.4.SELECCIONAR LAS VARIABLES, INDICADORES Y MTODOS DE MEDICIN. LA MATRIZ DE VARIABLES E INDICADORES (MVI) 1. Una variable es una caracterstica de los sujetos de estudio (por ejemplo, situacin nutricional con relacin a hierro); y un indicador es una medicin recogida durante la investigacin que estima (o mide) a la variable. Por ejemplo, el nivel de hemoglobina en la sangre es un indicador del estado nutricional de un grupo de personas con relacin al hierro. 2. El mtodo Matriz Variable-Indicador (MVI) es una manera sistemtica de organizar las relaciones entre las variables de inters y sus indicadores. Se incluye un ejemplo de esta Matriz de Variables e Indicadores (MVI, ver Cuadro 2). En dicho Cuadro, cada variable del modelo causal est consignada en la columna 1; los indicadores de las variables estn especificados en la columna 2. Por ejemplo, para la variable estado nutricional el indicador es el puntaje Z del peso para la talla, de acuerdo con el estndar de referencia. En este punto se debe recordar que ahora ya no se usan los estndares antropomtricos de NCHS sino los de la OMS (2006). Los indicadores debern ser seleccionados de acuerdo con los criterios siguientes:

22

1). Validez. Mide lo que debe medir? Por ejemplo, el indicador escogido para mostrar la obesidad, mide en realidad la gordura de una persona? 2) Factibilidad (recursos, factibilidad cultural, distancia, mantenimiento de los equipos). Es el costo financiable? Est el equipo funcionando y accesible? Es la metodologa culturalmente apropiada? se puede obtener la informacin? 3) El mtodo para medir cada indicador est consignado en la columna 3. Los mtodos deberan ser seleccionados de acuerdo con los criterios siguientes: 1) Exactitud (obtener la respuesta correcta). especificidad, sensibilidad; y 2) Precisin (confiable, reproducible, repetitiva). Esto incluye: mensurabilidad,

Existen las siguientes clases de precisin: 1. Instrumental: precisin del instrumento analtico sobre la misma muestra en diferentes ocasiones; 2. Biolgica: precisin de la misma materia en diferentes ocasiones; 3. Intra-observador: precisin del mismo agente en diferentes ocasiones sobre el mismo individuo; 4. Inter-observador: precisin de diferentes observadores midiendo el mismo individuo en las mismas ocasiones. 5. En la misma columna 3 se cita la fuente o referencia. Si el mtodo no ha sido validado, se debe programar una actividad de validacin previa y por separado, antes de que se desarrolle la mayor parte del proyecto de investigacin.

CUADRO 2. LA MATRIZ DE VARIABLES E INDICADORES (MVI)

1. Variables

2. Indicadores

3. Mtodos y referencias Antropometra (OMS 2006) Antropometra (OMS 1986) en Mtodo cianuro (INACG 1985) Cuestionario de Morbilidad (Martorell et al 1975) Cuestionario de Morbilidad (Martorell et al 1975; Black et al 1984)

Crecimiento Fsico (o estado Zscore de: Peso/edad; nutricional) Peso / talla ; talla / edad. Estado nutricional Estado nutricional de hierro Infecciones Agudas (IRA) Enfermedad (EDA) Circunferencia del brazo Hemoglobina sangre) Respiratorias Frecuencia IRA Aguda Frecuencia EDA (g/L

Diarreica

23

EJEMPLOS DE DESCRIPCIN DE LAS VARIABLES (Zegarra,2009) Variable Independiente: Consumo de Hojas de Achiote Definicin Conceptual: El consumo de hojas de achiote se realizar por medio de una infusin, la cual ser hecha con 20 hojas de achiote puestas en 1 L de agua hirviendo. El consumo total de este volumen de infusin es el requisito para que el sujeto de estudio tenga el calificativo de haber consumido las hojas de achiote en un da. Esta preparacin se realizar todos los das de la semana. Definicin Operacional: Naturaleza: Cuantitativa discreta. Medicin: Directa. Escala: De intervalo discreta. Procedimiento de medicin: Cada semana se realizar una visita domiciliaria donde se desarrollar una entrevista para determinar el nmero de veces que el sujeto de estudio consumi la infusin de hojas de achiote en dicha semana. Instrumento de medicin: Formulario. Expresin final de la variable: Veces por semana. Variable Dependiente: Ecografa Prosttica Definicin Conceptual:La ecografa de la prstata se utiliza para detectar posibles alteraciones en el interior de la glndula prosttica. Puede indicarnos si la prstata est aumentada de tamao o si hay un crecimiento anormal que pueda parecer un cncer. Definicin Operacional: Naturaleza: Cuantitativa continua. Medicin: Directa. Escala: de intervalo continua. Procedimiento de medicin: Se determinar el volumen de la prstata al inicio y al finalizar la investigacin, el procedimiento lo realizar un mdico urlogo especialista en la determinacin de ecografas. Instrumento de medicin: Ecgrafo. Expresin final de la variable: centmetros cbicos (cm3).

24

8.5. DISEAR EL TIPO DE ESTUDIO A UTILIZAR Despus que se han identificado las variables a ser estudiadas as como sus indicadores, debe seleccionarse el diseo del estudio y presentado en el texto. Segn el tipo de diseo, estos estudios se pueden dividir en dos grandes grupos: A) ESTUDIOS DESCRIPTIVOS. Estudian el patrn de ocurrencia de enfermedad en relacin a variables tales como: persona, lugar y tiempo. Ellos no incluyen cambios planeados en la variable causal pero permiten formular las preguntas de investigacin de las futuras etapas ms profundas de la investigacin. 1) REPORTES DE CASOS Y SERIES DE CASOS.

Estudian la aparicin de un caso o de series de casos de una determinada enfermedad. Con frecuencia ofrecen las primeras pistas para la identificacin de una nueva enfermedad o de los efectos adversos que pueda tener la exposicin a un riesgo. Ej.: Los primeros estudios de casos de Kwashiorkor y marasmo en frica y Amrica Latina de los aos 50. Los primeros reportes de casos de SIDA en Nueva York y San Francisco en los aos 70 y 80, cuando an la enfermedad no tena ni siquiera nombre correcto. Estos diseos son muy tiles para identificar el comienzo o la presencia de una epidemia. Ej.: la pandemia de SIDA, la epidemia de Dengue. Ellos son tambin muy tiles para la formulacin de una nueva hiptesis. Ej.: SIDA es producido por un virus. Sin embargo este diseo no puede ser usado para demostrar la presencia de una asociacin estadsticamente vlida con el factor causal. Esto porque en este diseo se estudian slo los casos de la enfermedad pero no se estudian las posibles variables causales, ni se incluyen ellas en el anlisis. Ej.: los estudios de casos de Kwashiorkor (llegada del segundo nio); los casos de SIDA (enfermedad de drogadictos y de homosexuales masculinos). 2) ESTUDIOS DE CORRELACIN Son rpidos y baratos y con frecuencia utilizan informacin ya disponible. Ej.: La curva de descenso de la prevalencia de desnutricin en Amrica Latina y su correlacin estadstica con las curvas de pobreza, prevalencia de agua y desage, escolaridad de las madres, cobertura de los servicios bsicos de salud, prevalencia de lactancia materna exclusiva y tasas de fertilidad total. No permiten conocer la relacin entre exposicin y enfermedad al nivel individual porque representan promedios anuales de niveles de exposicin y de prevalencia de enfermedad. 3) ESTUDIOS TRANSVERSALES (CROSS-SECTIONAL) Ej.: La prevalencia de nios vacunados con vacuna antisarampionosa y el nmero de casos de sarampin en el cercado de Lima. La prevalencia de casos de bajo peso para la edad en nios menores de tres aos de edad y la cobertura de hogares con agua potable en el Distrito de Lurn. Los estudios transversales MIDEN SOLAMENTE UN PUNTO EN EL TIEMPO. Estiman simultneamente la exposicin a un factor causal y el estado de enfermedad entre los individuos de una poblacin bien definida. Ellos son muy tiles para estudiar las necesidades de atencin de salud de una poblacin determinada. Lo que no resuelven es el dilema de es el huevo o es la gallina??? En otras palabras no permiten identificar cual es la causa y cual el efecto. Las principales ventajas de estos estudios son: Permiten obtener resultados muy rpidamente.

25

Permiten explorar varios tipos de asociaciones entre diferentes variables, simultneamente. Es posible estandarizar tanto las preguntas que se formulan como las efectan. Las principales desventajas de los estudios transversales son: No permiten distinguir las variables causales de las variables o factores asociados. Ellos requieren de un tamao de muestra bastante grande. Los que dependen del recuerdo de eventos pasados tienen baja confiabilidad y baja validez de la respuesta. La poblacin bajo estudio en realidad representa a los sobrevivientes de una cohorte mayor. Si la sobrevivencia est asociada con los efectos estudiados o con las causas, esto puede llevar a hallazgos y conclusiones sesgadas es decir con error sistemtico. 4) ESTUDIOS LONGITUDINALES: SON LOS QUE MIDEN DOS PUNTOS EN EL TIEMPO. 1) ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES Ej.: En un estudio de la desnutricin como posible causa de retardo mental, se compararon un grupo de nios con retardo en desarrollo mental con otro grupo de nios sin retardo mental. Luego se investig en el pasado de ambos grupos de nios si haban tenido desnutricin o no, medida en trminos de la baja talla para la edad. Result que la prevalencia de desnutricin era mayor en el grupo que presentaba retardo en desarrollo mental. De esta asociacin entre los dos factores se desprendi la conclusin de que probablemente exista una relacin causal entre desnutricin temprana en los primeros tres aos de vida y la aparicin de retardo en desarrollo mental. Los estudios de casos y controles identifican un grupo de casos de enfermedad en el presente (ej. retardo en el desarrollo mental en nios) y lo comparan con un grupo de controles (ej. nios sin retardo en el desarrollo mental), es decir individuos que no tienen la enfermedad. Luego estudian en el pasado de ambos grupos que porcentaje estuvo expuesto al factor causal propuesto (Ej. desnutricin medida por baja talla para la edad). Si hay mayor porcentaje de desnutridos (expuestos al factor causal) en el grupo de casos que en el de los controles, esta asociacin podra significar que se trata de una relacin causal entre desnutricin y retardo en el desarrollo mental. Las principales ventajas del diseo de Casos y Controles son: Se obtienen con facilidad resultados en corto plazo y a un costo relativamente bajo. La poblacin que se requiere estudiar es relativamente pequea. Son muy tiles para el estudio de enfermedades raras (baja incidencia). Son tambin muy tiles para la exploracin preliminar de asociaciones que posteriormente se pueden estudiar a travs de otros diseos ya en mayor profundidad. Sus principales desventajas son: Ellos no permiten distinguir el factor causal de otras variables asociadas. No permiten medir la incidencia de la enfermedad bajo estudio. mediciones que se

26

Pueden conducir a la inferencia errnea de que la misma causa es vlida para todos o la mayora de los casos estudiados. Es muy difcil asegurar o afirmar que los controles representan poblacin no expuesta. Los registros de los eventos ya ocurridos en el pasado, algunas veces hace ms de una dcada, son usualmente incompletos. El recuerdo de los eventos pasados, particularmente hace mucho tiempo, tiene baja confiabilidad. Las mediciones efectuadas en el pasado ( sobre diferentes anos y diferentes individuos en diferentes lugares) no estn usualmente estandarizadas. 2) ESTUDIOS DE COHORTES Ejemplo: En la aldea de Santa Mara Cauque del altiplano de Guatemala se estudiaron todos los recin nacidos que fueron dados a luz durante los aos 1965-69 y se efectu cada 15 das el control de enfermedades infecciosas comunes y de cambios en la flora bacteriana intestinal (estos son los posibles factores causales). Se efectu el seguimiento de esta cohorte de nios hasta los 36 meses de edad y se investig posteriormente si llegaban a hacer un episodio de desnutricin o no. Este es el posible efecto o enfermedad derivada de los factores causales identificados al inicio del estudio. Luego en el anlisis estadstico se encontr que frecuentemente cada enfermedad infecciosa ( diarrea o infeccin respiratoria aguda) era seguida por una disminucin del peso del nio hasta que gradualmente llegaba a tener bajo peso para la edad y de acuerdo con este criterio se converta en un nio desnutrido. Los investigadores (Mata, Urrutia y Lechtig, 1971) concluyeron que las enfermedades infecciosas comunes de la primera infancia eran un factor causal de la desnutricin temprana. Esta conclusin que al principio se vea como algo remota y no compatible con el concepto del dficit de protenas en la dieta infantil, fue repetidamente confirmada por estudios independientes y en la actualidad es aceptada por la mayora de los expertos en nutricin. En los estudios de cohortes se identifica una poblacin bajo estudio y la dividen en poblacin expuesta al factor causal (ej. nios con infecciones comunes) y poblacin no expuesta ha dicho factor (nios que no presentaron esas infecciones). Se efectu el seguimiento de esa poblacin en el futuro por un nmero de aos y se investig si apareca o no la enfermedad o el efecto bajo estudio. En el ejemplo, la enfermedad que se investig fue la aparicin o no de desnutricin en los mismos nios, medida por bajo peso para la edad. Luego en el anlisis estadstico se investig si haba una mayor proporcin de desnutridos entre los que presentaron infecciones comunes que en los que no las presentaron. La respuesta fue afirmativa. En otras palabras se observ la existencia de una asociacin estadstica entre infecciones comunes y desnutricin. Esta asociacin estadstica fue uno de los criterios que permiti hacer la inferencia de que las infecciones comunes pueden ser causa de desnutricin. Las principales ventajas del diseo de Cohortes son: Es ms fcil distinguir las causas de los factores o variables asociadas. Permiten calcular la incidencia de enfermedad. Permiten estudiar varios posibles efectos a la vez y no solo una enfermedad o efecto como en el estudio de casos y controles.

27

9. PLANTEAR LA ESTRATEGIA DEL ANLISIS ESTADSTICO

9.1. DESCRIBIR EL TIPO DE PROCEDIMIENTO DE MUESTREO A EFECTUAR ETAPAS DE UNA ENCUESTA POR MUESTREO. Las encuestas varan considerablemente en su complejidad. Es muy fcil tomar una muestra de 1000 fichas de un Programa de Vigilancia Nutricional, fichas arregladas y numeradas en un archivo. Pero la situacin es otra si se desea tomar una muestra de los residentes de una regin donde se usa un medio de transporte fluvial a travs de la selva, donde no hay mapas y se hablan varios dialectos diferentes 1. Definir los objetivos de la encuesta 2. Definir la poblacin bajo muestreo 3. Captacin de los datos 4. Seleccionar los mtodos de medicin 5. Eleccin del marco 6. Seleccin de la muestra 7. Realizar una encuesta piloto 8. Organizar el trabajo de campo 9. Resumir y analizar los datos 10. Proporcionar informacin para encuestas futuras

28

UN MUESTREO MEDIOCRE INVALIDA TODA LA ENCUESTA.TIPOS DE MUESTREO En la teora del muestreo es importante distinguir las muestras aleatorias o probabilsticas de las muestras no probabilsticas. Una muestra aleatoria: Es escogida por el mtodo de probabilidades, ni el investigador ni las unidades de muestreo deciden qu unidades sern incluidas en la muestra. Las probabilidades de eleccin son conocidas. El error de muestreo puede medirse y controlarse por la teora de probabilidades. Los errores sistemticos de seleccin, falta de respuesta y estimacin son eliminados o por lo menos contenidos dentro de lmites conocidos. Una muestra no probabilstica: La seleccin de un elemento de la poblacin para que forme parte de la muestra se basa en consideraciones distintas a las probabilidades. La probabilidad de que cada unidad pertenezca a la muestra es desconocida. La fidelidad de los resultados no puede ser objeto del anlisis de probabilidades. No se puede estimar el error de muestreo.

PROCEDIMIENTOS DE MUESTREO NO PROBABILSTICO 1. Muestreo por conveniencia Los elementos son elegidos por conveniencia, debido posiblemente a que stos se encuentran disponibles o a la facilidad de obtener la informacin. 2. Muestreo por juicio Los elementos que intervienen en la muestra son resultados del juicio experto del investigador sobre su "representatividad". 3. Muestreo por cuotas Es un tipo particular de muestreo por conveniencia. En este caso el investigador da pasos secuenciales fin de obtener una muestra similar a la poblacin cumpliendo en cada uno, una cuota determinada de unidades.

Los siguientes mtodos de muestreo son tiles: 1. Muestreo probabilstico, son mtodos que se basan en tcnicas aleatorias formales para identificar las unidades a ser incluidas.

29

2. Muestreo aleatorio simple: se selecciona un porcentaje fijo de la poblacin usando un proceso aleatorio formal, utilizar un generador de nmeros aleatorios o una tabla de nmeros aleatorios. 3. Muestreo aleatorio sistemtico: Las unidades de la muestra son seleccionadas del marco muestral a intervalos regulares (por ejemplo, cada quinta casa). Cuando se utilizan mtodos sistemticos, el punto de partida en el primer intervalo es seleccionado sobre una base aleatoria formal. 4. Muestreo aleatorio estratificado: Antes de la seleccin, el marco muestral es dividido en estratos, sobre la base de factores que pueden influenciar la variable en evaluacin (por ejemplo, variable: estado nutricional; factor: ingreso). Despus, se selecciona dentro de cada estrato, una muestra sobre la base de un muestreo aleatorio simple o sistemtico. 5. Muestreo por conglomerados: Se definen las unidades primarias de muestreo, que son grupos lgicos (por ejemplo, salones de clase) de las unidades secundarias de muestreo (por ejemplo, nios individuales). Los grupos pueden ser seleccionados mediante mtodos aleatorios sistemticos, simples o estratificados, y todos los individuos dentro de las unidades de muestreo primario (o grupos) son seleccionados para participar en la investigacin. 6. Muestreo en multi-etapas: Este mtodo es similar al muestreo por conglomerados, con la diferencia que el muestreo se lleva a cabo en todas las etapas. Como ejemplo de un muestreo de dos-etapas, se comenzara como en un muestreo grupal, seleccionando una muestra de unidades primarias (por ejemplo, salones de clase) consignados en el marco muestral. Entonces, dentro de cada unidad primaria, se selecciona una muestra de unidades secundarias (por ejemplo, nios individuales). Este procedimiento difiere del muestreo grupal, en que no son tomadas en cuenta todas las unidades secundarias dentro de cada unidad primaria seleccionada. El lector interesado podr encontrar adems en la literatura, mtodos de Muestreo no probabilstico. Son mtodos que no estn basados en tcnicas aleatorias formales. Estos incluyen: El muestreo conceptual donde el investigador selecciona las unidades representativas de la poblacin; El Muestreo de conveniencia donde la muestra es seleccionada por ser fcil de obtener; El Muestreo dirigido donde la seleccin de unidades se hace basndose en situaciones de exposicin a riesgos o el estado de evolucin de enfermedades (por ejemplo, nios con diarrea severa admitidos a un hospital). Este es utilizado con frecuencia para seleccionar unidades para estudios de observacin analtica o para la bsqueda del primer caso de una epidemia pero es inadecuado si se quiere obtener informacin para estimar parmetros de la poblacin. Debe hacerse notar que el uso de estos ltimos tipos de muestreo siempre produce resultados sesgados (con un bias). Por lo tanto, los tipos de muestreo no probabilstico no deben utilizarse en las Propuestas de Tesis.

30

9.2. DETERMINAR EL TAMAO DE LA MUESTRA Despus de la identificacin de las variables, de sus indicadores y de los criterios de seleccin de la poblacin a ser estudiada, se debe definir el tamao de la muestra y los mtodos de muestreo. Por convencin, N representa el nmero de individuos en la poblacin y n el nmero de individuos en la muestra. Es muy importante que el tamao de la muestra sea lo suficientemente grande para que la hiptesis si es verdadera, se demuestre. Los clculos concernientes al tamao de la muestra dependen de: 1) La Hiptesis que los investigadores desean investigar; 2) La manera en la cual ser contestada; 3) La probabilidad de detectar una diferencia especfica o poder del estudio. Un estudio poderoso es aquel que tiene alta probabilidad de detectar una diferencia. Es una prdida de recursos conducir un estudio con poder insuficiente para llegar a conclusiones vlidas. Se deber consultar un estadstico profesional o un libro de bioestadstica antes de estimar el tamao final de la muestra. La poblacin debe ser lo suficientemente grande a fin de que se obtenga una muestra adecuada en un periodo de tiempo razonable utilizando los mtodos escogidos. Como regla, an cuando sea posible, es innecesario investigar a todos los miembros de la poblacin objetivo. Para determinar si la prevalencia de la malnutricin est presente en la comunidad, se estudiar una muestra representativa y los resultados se generalizarn a la comunidad entera. El muestreo involucra el tamao de la muestra y la forma de seleccin. Los procedimientos inferenciales estn determinados para muestras probabilsticas. El tamao necesario puede ser encontrado de la frmula:

n

z 2 p 1 p E2Distribucin Normal Estndar

0.25

0.025 0.00 -1.96 0 Z 1.96

0.025

La frmula simplificada,

n

4 p 100 p 254 30 70 336 25 4 40 60 384 25

Por ejemplo, si en determinada rea de inters, se estima la desnutricin crnica en 30%, el tamao de la muestra ser

n

Por otro lado, si la prevalencia se estima en 40%, el tamao sera:

n

31

Tamao de muestra para una proporcin cuando se compara con un valor estndar. El investigador debe responderse antes: Cul es el nivel deseado de significacin, el nivel relacionado con la hiptesis nula; Cul es la probabilidad de detectar una diferencia real es decir el poder de la prueba, es decir 1 , donde es la probabilidad del error tipo II; Qu diferencia de proporciones debe detectarse, es decir 1 0 ; Cul es la estimacin adecuada para la desviacin estndar en la poblacin. La frmula es

z 0 1 0 z 1 1 1 n 1 0

2

Ejemplo: Que tamao de muestra se necesita para descubrir el cambio en la proporcin de nios con peso recomendado para su edad, en un examen despus de un ao del control inicial (Inicio de programa). En la medicin anterior se encontr un 40%. Se est dispuesto a cometer un error tipo II slo 2% de las veces si es que no ha disminuido en verdad y una probabilidad de 0.90 de identificar una diferencia verdadera. Adems se desea estar en la posibilidad de detectar una mejora de 25%, es decir un incremento del 40% previo a 50%.

2.326 0.40 0.60 ( 1.28) 0.50 0.50 n 0.40 0.50 317

2

Por lo tanto se debe examinar 317 nios para determinar si el programa ha permitido incrementar a 50% el porcentaje de nios con peso adecuado para su edad. Tamao de muestra para comparar dos proporciones. Frmula semejante, para simplificar se supone que el tamao ser el mismo en los dos grupos:

z 2 c 1 c z t 1 t c 1 c n t c n es el tamao necesario en cada grupo.

2

ALTERNATIVA PRCTICA PARA CALCULAR EL TAMAO DE LA MUESTRA NECESARIO PARA ESTIMAR LA PREVALENCIA DE DESNUTRICIN CRNICA EN NINOS MENORES DE 5 ANOS DE EDAD. Se puede usar la frmula: n = (4 x p x (100 - p)) / 25

Donde: p = prevalencia esperada de desnutricin crnica en nios menores de 5 aos de edad.

Ejemplo:

32

Si p es 40%, el tamao de la muestra ser: n = (4 x 40 x 60) / 25 = 384 nios menores de 5 aos de edad El valor de p puede ser estimado de la literatura disponible, de datos de los servicios de salud o mejor an de un estudio piloto. NOTA. Es necesario recordar que esta frmula puede ser usada solamente si: 1. El valor de p es mayor de 5 %, y 2. La muestra es representativa de la poblacin total. Esto significa que cada individuo y cada hogar tiene igual probabilidad de ser muestreado y que el proceso de seleccin de la muestra no es afectado por otros individuos o por otros hogares. 3. En general, se aconseja multiplicar por 2 el tamao de la muestra obtenido por esta frmula, porque en la prctica hay muchas posibilidades de perder informacin de calidad en todo trabajo de campo. Esta regla es aplicable particularmente si se usan clsteres o conglomerados. 4. En reas urbanas donde hay mayor heterogeneidad de prevalencias el factor a multiplicar debe ser 4.

Para mayor informacin sobre los aspectos prcticos de la estimacin del tamao de la muestra para encuestas en comunidades, favor revisar Gross et al 1997. 9.3. IDENTIFICAR LAS POSIBLES FUENTES Y TIPOS DE ERROR EN EL ESTUDIO Y COMO SERN CONTROLADAS ERROR. Existe error cuando se observa una desviacin en los resultados, que los aparta de los valores considerados verdaderos. En otras palabras se observa una diferencia entre lo observado y el valor real o verdadero. TIPOS DE ERROR Error al azar (randomizado). Es el error que proviene de la variacin al azar. Es debido a que existe una variacin al azar entre las muestras de la misma poblacin, entre las mediciones realizadas por el mismo observador y entre diferentes observadores. Las caractersticas de una muestra pueden ser diferentes de otras muestras que provienen de la misma poblacin. Las fuentes ms importantes del error al azar son: la variacin biolgica individual y el error de muestreo. Error sistemtico (sesgo, bias). Es cualquier tendencia que nos lleva a conclusiones que son sistemticamente diferentes de la verdad. Puede aparecer en la recoleccin de la informacin, en el anlisis estadstico, en la interpretacin en la publicacin, en las revisiones de la literatura. El error de la medicin. Los tipos de error de la medicin (measurement error) son tambin dos: 1. Al azar, cuando el promedio de las mediciones es parecido o idntico al valor verdadero. 2. Sistemtico, cuando el promedio de las mediciones es diferente (mayor o menor) del valor verdadero. El error cuya fuente es la misma persona (within person error). Tambin puede ser:

33

1. Error al azar. Ej.: la variacin biolgica normal que ocurre en la ingesta diettica de un da para otro en el mismo individuo. 2. Error sistemtico. Ej. El sujeto tuvo una exagerada ingesta de fruta en un da comparado con los das previos. Este error producir valores sistemticamente mayores en la ingesta de todos los nutrientes contenidos en las frutas ingeridas. Error entre las personas. 1. Al azar. Ej.: cuando el promedio de ingesta de varias personas es igual al promedio verdadero. Pero en este caso la desviacin estndar es mayor que la desviacin estndar del valor verdadero. 2.Sistemtico. Ej.: Cuando el promedio de la muestra es notablemente mayor o menor que el promedio verdadero. Puede ser debido a: La omisin de un alimento, sea en las preguntas o en las respuestas o en el registro de la respuesta (el mismo alimento en todos los individuos de la muestra); La tabla de composicin de alimentos es inexacta. En este tipo de error la desviacin estndar es usualmente similar a la desviacin estndar del valor verdadero. Ejemplo: Las mayores fuentes de error en la medicin de la ingesta diettica en grupos de poblacin son: 1. Sesgo en las respuestas de los individuos estudiados. Ej. Dan la respuesta que se asume es deseada por el encuestador. 2. Sesgo en los encuestadores. 3. Los individuos encuestados no recuerdan su ingesta diettica. 4. Estimaciones incorrectas del tamao de las porciones ingeridas. Ej.: una rodaja de tomate, una cucharadita de sopa. 5. Omisin de la informacin de un suplemento diettico ingerido. 6. Tendencia a sobrestimar las ingestas bajas y a subestimar las ingestas altas, particularmente en los recordatorios de 24 horas. 7. Errores en la codificacin de aquellos alimentos que no son bien conocidos o que tienen en esa comunidad nombres diferentes a los ya codificados. En cierta forma, hablar de error es tambin hablar de niveles de variabilidad, que son tres: El individuo. Variacin dentro de cada individuo.Ej estacional (fro, calor), diettica, diurna, edad, ejercicio. Variacin de la medicin. La poblacin: Variacin gentica entre individuos; variacin ambiental y variacin de la medicin. La muestra: Variacin asociada al mtodo de muestreo; Variacin asociada al tamao de la muestra y Variacin de la medicin. Ejemplos de variabilidad en la medicin: calibracin mal hecha, instrumento inexacto o impreciso, informacin mal registrada por el observador. Ejemplo de error debido al muestreo: La poblacin de 20 individuos tiene una prevalencia de hipercolesterolemia de 25%, es decir 5 personas de las 20 estudiadas tienen valores altos de colesterol de 250 mg o ms. Sin embargo, cada una de las tres muestras construidas al azar presenta resultados de 0%, 20% y 40% es decir que oscilan entre 0% y 40%. Esta variabilidad se debe exclusivamente al muestreo realizado. La evaluacin de la calidad de la medicin consiste en estimar:

34

1. La reproducibilidad (precisin o confiabilidad) de la medicin. Depende de: Variabilidad biolgica de los sujetos, Variabilidad del observador tanto dentro de cada observador como entre observadores. 2. La validez de la medicin (o exactitud) que depende de: Sensibilidad: si identifica los verdaderos positivos. Ej.: porcentaje de los verdaderos positivos que son identificados correctamente por el indicador. Especificidad: si excluye a los verdaderos negativos. Ej.: porcentaje de los verdaderos negativos identificados como tales por el indicador. 9.4. DESCRIBIR LOS RESULTADOS DE CADA ETAPA DEL ANLISIS ESTADSTICO El propsito del anlisis estadstico es establecer si existe o no una asociacin estadstica entre dos o ms variables bajo estudio. Es decir, permite al investigador extraer conclusiones de la informacin obtenida. Por lo tanto, todos los aspectos de la propuesta de investigacin debern ser formulados de manera que permitan la obtencin de conclusiones estadsticas vlidas a este respecto. Se deben seleccionar mtodos estadsticos apropiados sobre la base del diseo del estudio, de las tcnicas de muestreo utilizadas y de la hiptesis y preguntas formuladas. La hiptesis puede estar dirigida a comparar sea proporciones o sea promedios de dos grupos. El Cuadro 3 muestra cules son los test apropiados para los tipos de preguntas ms comunes. 9.5. ETAPAS PARA EL PROCESAMIENTO DE LOS DATOS Y EL ANLISIS ESTADSTICO 1.CIERRE DE LA ENTRADA DE DATOS DEL ESTUDIO en el procesamiento de informacin. 2.LIMPIEZA DE LA INFORMACIN de acuerdo a los criterios que hayan sido establecidos previamente. Es conveniente y til listar los criterios de limpieza de informacin en la Propuesta de Tesis. 3.ORGANIZACIN Y PREPARACIN DE LA BASE DE DATOS. sta se realizar de acuerdo con los tipos de anlisis que se tienen programados, la hiptesis, la naturaleza de las variables, las asociaciones estadsticas existentes entre las variables, detectadas en los anlisis preliminares realizados como parte de los Informes Mensuales de Seguimiento. 4.DETERMINACIN EXPLCITA Y REGISTRO POR ESCRITO DEL CRITERIO A SER UTILIZADO PARA DEFINIR UNA ASOCIACIN ESTADSTICA SIGNIFICATIVA ENTRE DOS O MS VARIABLES. Usualmente se utiliza el valor de p menor de 0.05 para las 2 colas de la distribucin y este criterio de significacin estadstica debe quedar registrado en la Propuesta de Tesis. 5. DESARROLLO DE LOS ANLISIS UNIVARIADOS. A fin de describir cada una de las variables en trminos de: Calidad de los datos obtenidos. Por ejemplo, deteccin de la frecuencia y limpieza de los datos locos o outliers. La naturaleza de las variables, la cual puede ser de tres categoras: Informacin de frecuencia o nominal. Donde cada valor representa una caracterstica o membreca de grupo (por ejemplo, gnero: macho = 1, hembra = 2; o lugar de origen: sur = 1, central = 2, norte = 3); Informacin jerrquica u ordinal. Donde los valores implican un nivel relativo de la caracterstica, pero no de la magnitud de diferencias entre las categoras (por ejemplo, educacin formal:

35

ninguna = 1, puede leer y escribir = 2, escuela primaria completa =3, escuela secundaria completa = 4); Valor de medicin o informacin de intervalo fijo. Donde los valores provienen de una escala con intervalos constantes y tamao conocido (por ejemplo, tamao, peso, edad, nivel de hemoglobina). Su distribucin: Normal o No- Normal, skewness y kurtosis. Rangos (mnimo y mximo). Tendencias centrales (media, mediana). Variabilidad (desviacin estndar, variancia), Los resultados obtenidos en esta etapa de Anlisis Univariados son de gran utilidad para definir los tipos de anlisis estadstico a utilizar. As, las variables con valores registrados, ya sean en la categora de Frecuencia o de Ranking, sern analizadas mediante un test estadstico noparamtrico. Las variables con valores en la categora de Medicin son generalmente analizadas con test paramtricos. Sin embargo, los valores de las variables en la categora medicin pueden ser muy sesgados o irregulares en su distribucin. En este caso, se utilizan test no-paramtricos para el anlisis de la informacin. Por lo tanto, un aspecto importante del anlisis de la informacin consistir en buscar en la distribucin de los valores, patrones que difieran de la distribucin normal. La estadstica descriptiva (univariada) tal como la tasa de progresin (sesgo) y exceso (kurtosis), es muy til para este propsito. 6.DESARROLLO DE LOS ANLISIS BIVARIADOS. Con el objeto de identificar las asociaciones existentes entre: la variable Dependiente definida en la hiptesis (ejemplo z score en talla para la edad) con: a) Las variables independientes definidas en la hiptesis (por ejemplo ingesta calrica). b) Cada una de las otras variables propuestas en el estudio de acuerdo con la hiptesis (por ejemplo: actividad fsica, morbilidad) para determinar el nivel de asociacin estadstica existente y adems estimar el grado de covariancia entre ellas. c) Otro de los productos de esta etapa es identificar las variables que podran ser confusoras, es decir aquellas que se asocian tanto con la variable independiente como con la variable dependiente y que por lo tanto pueden confundir la real asociacin existente entre la variable independiente y la variable dependiente definidas en la hiptesis. 7.DESARROLLO DE LOS ANLISIS MULTIVARIADOS, Con los cuales se espera determinar qu: a) Existe una asociacin estadstica verdadera que confirme o que rechace lo estipulado en la hiptesis. Esto implica controlar efectivamente por los efectos de las posibles variables confusoras. b) La asociacin originalmente detectada entre las variables independiente y dependiente es en realidad espuria o falsa y tal vez debida a la confusin o interferencia producida por una variable confusora.

36

c) Las variables identificadas como confusoras son en realidad parte de la cadena causal entre la variable independiente y la dependiente y la asociacin originalmente detectada entre las variables independiente y dependiente, es una asociacin real o verdadera. 8. EN MUCHOS CASOS, PUEDE SER NECESARIA UNA ETAPA MS PARA ESTIMAR LAS IMPLICACIONES PRCTICAS DE LOS HALLAZGOS DETECTADOS. Por ejemplo, determinacin de riesgos relativos y riesgos atribuibles de sufrir de anemia, permiten una estimacin de la importancia prctica de los hallazgos. En ocasiones esto requiere de la transformacin de variables continuas en variables discretas. As, en los estudios de suplementacin con hierro a nios de dos aos de edad, los efectos de la suplementacin sobre el nivel de hemoglobina en sangre deben ser transformados en impacto de la suplementacin sobre la prevalencia de anemia. En este ltimo caso, la variable continua: nivel de hemoglobina en sangre expresado en g por 100 cc de sangre, es transformada en prevalencia de anemia en esa poblacin, medida como porcentaje de la poblacin estudiada que tiene concentracin de hemoglobina menor de 11 g por 100 cc. 9.6. INDICAR LAS OPCIONES DE PRUEBAS ESTADSTICAS Y SOFTWARE A UTILIZAR Distribucin Test Chi2 Normal No-normal Test Siegel-Tutzey Test-U Test para indicaciones Test para 2 factores Test-Wilcoxon Spearman Coeficiente de Correlacin de Orden Rangos

Test Chi2 Test para ms de 2 factores Test-Q Correlaciones Mltiples Anlisis de Varianza

Test-H Test- Friedman Comparacin mltiple entre Wilcoxon y Wilcox

USO DE SOFTWARE PARA EL ANLISIS ESTADSTICO. Se debe recurrir a los programas estadsticos ms adecuados a la hiptesis y a las caractersticas de las variables. Por ejemplo, Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) y Strata son dos paquetes de programas excelentes que son los ms comnmente utilizados en este tema.

9.7. EJEMPLOS DE DIAGRAMAS DE FLUJO DE ANLISIS ESTADSTICOS. Para los Tesistas interesados en aplicar marchas ms complejas de anlisis estadstico se presentan en la ltima seccin en calidad de ejemplo, los diagramas de flujo utilizados en el Departamento de Estadstica de la Universidad de California en Davis (2005). Ver Figura 9.

37

9.8. CLCULO DEL PUNTAJE Z O Z SCORE Varianza es la diferencia existente entre la Mediana Matemtica (P50) y los 1DS. En distribucin de frecuencia no gausiana la varianza es desigual PESO PARA EDAD VARONES EDAD - 1DS MEDIANA + 1DS

2 aos 9 meses

Varianza 12,746 1.559

Varianza 14,305 1.876

16,181

En distribucin de frecuencia gausiana la varianza es igual TALLA PARA EDAD VARONES EDAD - 1DS MEDIANA + 1DS Varianza Varianza 2 aos 9 meses 89,35 3.90 93,25 3.90 97,15

DS 3,90

PUNTAJE Z La OMS considera que el criterio basado en el Puntaje Z es el ms conveniente en la evaluacin de los programas de salud y nutricin de una poblacin, o para el control del crecimiento y evolucin nutricional de un nio en particular, porque no slo permite iguales puntos de corte frente a cualquier indicador antropomtrico, a diferencia del porcentaje de adecuacin, sino que adems, al ser una medida lineal permite su trato estadstico y matemtico, cosa que, como es bien conocida, no ocurre con los percentiles. LOS INDICADORES ANTROPOMETRICOS EN PZ La valoracin matemtica de las dispersiones en peso, talla, y peso para talla, por arriba y por debajo del P50, especialmente cuando dichas dispersiones provienen de curvas no gausianas, logra ser exacta si utilizamos variancias diferentes con igual modo a cada lado de la mediana, por arriba y por debajo de la misma, calculado a la edad cronolgica correspondiente. Este criterio estadstico recibe el nombre de Puntaje Z. El puntaje Z goza de las mismas propiedades de los centiles, al separar nmeros y categoras iguales de individuos, en cambio los porcentajes de dficit o exceso de peso no gozan de esta propiedad, son lmites que adolecen de esta exactitud. Otra razn que es posible esgrimir, consiste en que por debajo o por encima de los P3 y P97, el clculo en puntaje Z es ms preciso y tiene menos error. Este procedimiento permite otorgar una magnitud al crecimiento pondoestatural, y al ser lineal, puede ser analizado estadsticamente, calcular el promedio y establecer la desviacin estndar.

38

El empleo del puntaje Z en los indicadores antropomtricos facilita la apreciacin del: a) estado nutricional del nio b) retardo de crecimiento en talla de origen nutricional c) seguimiento del paciente d) apreciar tendencias y evaluar respuestas a una determinada terapia instrumentada e) efectuar en tiempo y forma las correcciones pertinentes

Clculo del Puntaje "Z" Se obtiene desarrollando la frmula: PZ = (X - P50): DS De donde X = peso o talla del nio a una edad cronolgica dada P50 = peso o talla que le asigna la mediana matemtica a una edad cronolgica dada. DS = Varianza de peso o talla a una edad cronolgica dada. Ejemplo: Varn de 5 aos y 4 meses de edad cronolgica con un peso de 16,900 kg. y una talla de 111 cm. Encontrar PZ de peso y talla con estndares derivados de SAP, y los de peso para talla mediante internacionales del NCHS. A) Calcular PZ de Peso Edad 5 a 4/12 - 1DS 17,144 Mediana + 1DS. 19,226 22,328

Procedimiento: a) Como el peso del nio es menor que la mediana, llevar signo negativo (-). Se encuentra la variancia al restar de la mediana el valor de - 1DS: Variancia = 19,226 - 17,144 = 2.082 b) Establecer la diferencia entre la mediana y el peso del nio: 16,900 - 19,226 = - 2,326 c) Para determinar el Puntaje "Z" dividimos el resultado de la diferencia entre la mediana y el peso del nio por la variancia encontrada al restar a la mediana los - 1DS -2,326 ------ = -1,12 que debe ser acompaado del signo (-) por lo expresado en (a) 2,082 d) Resultado: Puntaje "Z" de peso = - 1,12 B) Calcular PZ de Talla Edad 5 aos 4/12 - 1DS 105,69 Mediana 110,23 + 1DS 114,77

39

Procedimiento a) La talla del nio de 111 cm. resulta ser mayor que la mediana, por lo tanto, debe calcularse la variancia con los valores de la derecha, en consecuencia la PZ llevar signo (+). Variancia = 114,77 - 110,23 = 4,54 Ntese que la variancia tiene igual valor a izquierda que a derecha de la mediana, por la distribucin Gausiana de los percentiles de talla. 110,23 + 4,54 = 114,17 = + 1DS 110,23 - 4,54 = 105,69 = - 1DS b) Diferencia entre la talla del nio y la mediana: 111,00 - 110,23 = 0,77 c) Determinar PZ de talla: 0,77 ----- = 0,17 valor que debe ser (+) por lo expresado en (a). 4,54 d) Resultado: Puntaje "Z" de talla = + 0,17 C) Calcular PZ de Peso para Talla con estndares internacionales del NCHS Talla 111 -1DS 17,4 Mediana + 1DS 19,0 22,6

Procedimiento a) El peso del nio (16,9) es menor que la mediana, en consecuencia el PZ llevar signo (-) y la variancia se calcular con el valor de - 1DS. Variancia = 19,0 - 17,4 = 1,6 b) Establecer la diferencia entre la mediana y el peso del nio. 16,9 - 19,0 = - 2,1 c) Determinar el Puntaje "Z" -2,1 ----- = -1,31 en valor (-) por lo expresado en (a) 1,6 d) Resultado: Puntaje "Z" de Peso para Talla = - 1,31 Interpretacin por Puntos de Corte de Waterlow Nio con desnutricin actual y talla normal.

40

Puntos de Corte en Puntaje Z y de Percentiles que son equivalentes

- 3.00 PZ = Percentil 0.5 y Percentil 99.5 = + 3.00 PZ - 2.00 PZ = Percentil 2.3 y Percentil 97.7 = + 2.00 PZ - 1.88 PZ = Percentil 3 y Percentil 97 = + 1.88 PZ - 1.60 PZ = Percentil 5 y Percentil 95 = + 1.60 PZ - 1.28 PZ = Percentil 10 y Percentil 90 = + 1.28 PZ - 1.00 PZ = Percentil 16.7 y Percentil 83.3 = + 1.00 PZ - 0.66 PZ = Percentil 25 y Percentil 75 = + 0.66 PZ - 0.20 PZ = Percentil 42 y Percentil 58 = + 0.20 PZ -0.10 PZ = Percentil 45 y Percentil 55 = + 0.10 PZ PUNTOS DE CORTE DEL P/T; T/E y P/E PROPICIADOS POR LA OMS CLASIFICACION ANTROPOMETRICA DEL ESTADO NUTRICIONAL EN NIOS ENTRE SEIS MESES Y CINCO AOS DE EDAD PARA LATINOAMERICA. DEFICIENCIA SEVERA OBESIDAD ADECUADO EXCESO ADECUADO SOBREPESO

MODERADA LEVE

Peso para Talla Puntaje "Z" < - 3.0 - 3.0 a - 2.1 Percentiles 85 a 97

+

2.0 > 97

3 a 15 16 a 84

Talla para Edad Puntaje "Z" < - 3.0 - 3.0 a - 2.1 Percentiles