Ciencimetría para la historia de la taxonomía: colecciones y tipos de información
TAXONOMÍA O TIPOS DE INVESTIGACIÓN
64
LIC, MELY RUIZ AQUINO TAXONOMÍA O TIPOS DE INVESTIGACIÓN
Transcript of TAXONOMÍA O TIPOS DE INVESTIGACIÓN
LIC, MELY RUIZ AQUINO
TAXONOMÍA O TIPOS DE
INVESTIGACIÓN
Según la intervención del investigador
Según la planificación de la toma de datos
Según el número de ocasiones en que mide la variable de
estudio
Según el número de variables de interés
-Observacional
- Experimental
- Retrospectivo
- Prospectivo
- Transversal
- Longitudinal
- Descriptivo
- Analítico
Según la intervención del investigador
No existe intervención del
investigador; los datos reflejan la
evolución natural de los eventos,
ajena a la voluntad del
investigador.
Siempre son prospectivos,
longitudinales, analíticos y de
nivel investigativo “explicativo”
(causa – efecto); además de ser
“controlados”.
1 Observacional Experimental
Según la planificación de la toma de datos
2 Retrospectivo Prospectivo
Los datos se recogen de registros donde
el investigador no tuvo participación
(secundarios). No podemos dar fe de la
exactitud de las mediciones.
Los datos necesarios para el estudio son
recogidos a propósito de la investigación
(primarios). Por lo que, posee control del
sesgo de medición.
Según el número de ocasiones en que mide la variable de estudio
3 Transversal Longitudinal
Todas las variables son medidas en una
sola ocasión; por ello de realizar
comparaciones, se trata de muestras
independientes.
La variable de estudio es medida en dos
o más ocasiones; por ello, de realizar
comparaciones (antes – después) son
entre muestras relacionadas.
Según el número de variables de interés
El análisis estadístico, es univariado
porque solo describe o estima
parámetros en la población de estudio a
partir de una muestra.
El análisis estadístico por lo menos es
bivariado; porque plantea y pone a
prueba hipótesis, su nivel más básico
establece la asociación entre factores.
4 Descriptivo Analítico
IMPORTANTE!
“Descriptivo no es sinónimo de
observacional”. Un estudio
observacional puede ser analítico. Ejm:
El estudio de los casos y controles.
LIC, MELY RUIZ AQUINO
NIVELES DE LA
INVESTIGACIÓN
Aplicativo
Predictivo
Explicativo
Relacional
Descriptivo
Exploratorio
EXPLORATORIO
No hay preguntas que conduzcan a problemas
precisos, se exploran áreas problemáticas. Se
trata de investigación cualitativa; por lo que no
se requiere de manejo estadístico.
Se plantean cuando no existe un cuerpo teórico que
ilumine el fenómeno observado; su función es el
reconocimiento e identificación de problemas.
1 Aplicativo
Predictivo
Explicativo
Relacional
Descriptivo
Exploratorio
DESCRIPTIVO
Se describen frecuencias y/o promedios; y se
estiman parámetros con intervalos de
confianza. Ejm. los estudios de frecuencia de la
enfermedad: Incidencia y Prevalencia.
Describe fenómenos sociales o clínicos en una
circunstancia temporal y geográfica determinada.
Su finalidad es describir y/o estimar parámetros.
2 Aplicativo
Predictivo
Explicativo
Relacional
Descriptivo
Exploratorio
RELACIONAL
La estadística es bivariada nos permite hacer
asociaciones (Chi Cuadrado) y medidas de
asociación; correlaciones y medidas de
correlación (Correlación de Pearson).
No son estudios de causa y efecto; la estadística
solo demuestra dependencia entre eventos; Ejm.
los estudios de asociación sin relación de
dependencia.
3 Aplicativo
Predictivo
Explicativo
Relacional
Descriptivo
Exploratorio
EXPLICATIVO
El control estadístico es multivariado a fin de
descartar asociaciones aleatorias, casuales o
espurias entre la variable independiente y
dependiente. Ejm. Chi2 de Mantel-Haenszel.
Explica el comportamiento de una variable en
función de otra(s); por ser estudios de causa-efecto
requieren control y debe cumplir otros criterios de
causalidad.
4 Aplicativo
Predictivo
Explicativo
Relacional
Descriptivo
Exploratorio
PREDICTIVO
Se aplican un conjunto de técnicas estadísticas.
Ejm. La validación de una prueba diagnóstica
requiere: Alfa de Cronbach, Índice Kappa,
ANOVA, Curvas ROC.
Se encarga de la estimación probabilística de
eventos generalmente adversos, como puede ser
las complicaciones de la enfermedad, la mortalidad,
etc.
5 Aplicativo
Predictivo
Explicativo
Relacional
Descriptivo
Exploratorio
APLICATIVO
Las técnicas estadísticas apuntan a evaluar el
éxito de la intervención, como medidas de
impacto sobre los principales indicadores de
salud: tasas, coberturas, rendimiento, etc.
Plantea resolver problemas o intervenir en la
historia natural de la enfermedad. Enmarca a la
innovación técnica, artesanal e industrial como la
científica.
6 Aplicativo
Predictivo
Explicativo
Relacional
Descriptivo
Exploratorio
LIC, MELY RUIZ AQUINO
DISEÑOS DE LA
INVESTIGACIÓN
Epidemiológicos
Experimentales Comunitarios o
ecológicos
Validación de instrumentos
Epidemiológicos
Descriptivo: Pueden ser transversal (Ej. Estudio de prevalencia) y longitudinal (Ej. Estudio de incidencia).
Analítico: Aquí se encuentran los estudios de factores de riesgo, los que terminan planteando la relación de causalidad. Ej. Casos y controles; Cohortes.
De intervención: No son experimentos verdaderos, porque se ven limitados por las normas éticas. Ej. Ensayos clínicos y ensayos de población.
1 Estudian la morbi-mortalidad y
eventos la salud en
poblaciones humanas.
Experimentales
Pre-experimento: La intervención no es apropósito de la investigación; sino que obedece a las necesidades terapéuticas del sujeto.
Cuasi-experimento: Cuando no hay grupo control, no es posible realizar la asignación aleatoria, se realiza dos mediciones en el mismo grupo.
Experimento verdadero: Cumple con la asignación aleatoria (grupo control) e intervención a propósito de la investigación.
2 Requiere dos condiciones:
intervención y asignación
aleatoria (grupo control).
Comunitarios o Ecológicos
Exploratorios: El único propósito es buscar patrones espaciales o temporales que podrían sugerir temas de investigación.
Comparaciones múltiples: Verifican hipótesis sobre la diferencia de parámetros correspondientes a situaciones diferentes en una población.
Series temporales: Analiza las variaciones temporales de los niveles de exposición a través del tiempo. Ej. La semana epidemiológica.
3 La unidad de estudio es la
población y la fuente de datos
de tipo secundario.
Validación de instrumentos
Creación: Cuando no existe la forma de evaluar un constructo (variable subjetiva) se tiene que definir el concepto antes de pensar en medirlo.
Validación: Referida a las propiedades métricas del instrumento, su principal objetivo es poder detectar y descartar el concepto estudiado.
Optimización: La finalidad de usar un instrumento es que sea una herramienta a la hora de tomar decisiones las cuales siempre son dicotómicas.
4 Se orientan a la identificación,
definición y medición de un
constructo.
LIC, MELY RUIZ AQUINO
LA POBLACIÓN Y MUESTRA EN
ESTUDIO
Es la TOTALIDAD de personas,
elementos, objetos,
organismos, historias clínicas
etc. que tienen una determinada
característica susceptible de ser
estudiada, medida y
cuantificada.
La población debe delimitarse
claramente en torno a sus
características de contenido,
lugar y tiempo.
La Población
1.-POBLACIONES FINITAS. Cuando
hablamos de poblaciones finitas, por lo menos en
teoría, podemos acceder a todos los individuos o
elementos que la componen.
2.-POBLACIONES INFINITAS. Esta referido
a una población desconocida.
Población blanco o población
objetivo
Es aquella a la que pretendemos extrapolar luego las conclusiones del estudio.
Debe estar bien definida por los criterios de inclusión y exclusión. Aún más, sería deseable que los criterios de inclusión fueran lo más amplios posibles y los de exclusión lo mas reducidos posibles, para que las conclusiones pudieran extrapolarse a los pacientes de la vida real.
Ejemplos de población blanco:
1- Pacientes adultos infectados con virus de HIV.
2- Pacientes con enfermedad coronaria demostrada por
angiografía con al menos
una obstrucción del 20 % en una de sus arterias
coronarias y un colesterol LDL
entre 125 y 210 mg/dl. 2
3- Niños menores de 13 años admitidos en Hospitales
rurales de Kenya.
• Si la población es infinita los investigadores solo acceden a una parte de la misma que generalmente se define por criterios temporales y espaciales, por ejemplo:
1- Todos los pacientes adultos infectados con virus de HIV que concurren a Hospitales de la Provincia de Buenos Aires entre enero de 2008 y enero de 2009.
2- Todos los pacientes adultos con hipertensión leve libres de tratamiento que concurran a 4 centros de salud periféricos entre marzo de 2005 y marzo de 2006.
3- Todos los niños menores de 13 años admitidos en el Kilifi Distrct Hospital entre
28
Criterios de inclusión
Criterios de exclusión
Criterios de eliminación
29
Son las características necesarias para que
las unidades de análisis formen parte de la
población de estudio. Ejm: consentimiento
informado, edad, etc.
Criterios de inclusión
Son las características no necesarias o
excluyentes para que las unidades de
análisis formen parte de la población de
estudio. Ejm: embarazo, presencia de otra
enfermedad, etc.
Criterios de exclusión
30
Son las características extremas para que
una o más unidades de análisis sean
retiradas de la población de estudio. Ejm:
mortalidad.
Criterios de eliminación
31
Población
Ubicación
Ubicación espacial
Ubicación temporal
32
Es el lugar donde se llevará a cabo la
investigación.
Ubicación espacial
Es el periodo de tiempo que demorará el
estudio, previsto en el cronograma de
actividades.
Ubicación temporal
Es el individuo de donde
se obtiene la
información, en un
estudio de investigación
existe solamente una
unidad de estudio y su
reconocimiento es
crucial para el diseño de
la estrategia
metodológica y
estadística.
DEFINICIONES
1. UNIDAD DE
ESTUDIO:
1. UNIDAD DE ESTUDIO:
2. UNIDAD DE INFORMACIÓN
3. UNIDAD DE MUESTREO
5. UNIDAD DE OBSERVACIÓN
6. UNIDAD DE
EXPERIMENTACION
4. UNIDAD DE ANÁLISIS
Cuando los
estudios utilizan la
técnica
documental, por
ejemplo en una
auditoría médica
las unidades de
información son las
historias clínicas.
DEFINICIONES
2. UNIDAD DE
INFORMACIÓN
1. UNIDAD DE ESTUDIO:
2. UNIDAD DE INFORMACIÓN
3. UNIDAD DE MUESTREO
5. UNIDAD DE OBSERVACIÓN
6. UNIDAD DE
EXPERIMENTACION
4. UNIDAD DE ANÁLISIS
Son las unidades que
ingresan al sorteo en
el muestro aleatorio
simple; en un muestro
polietápico son los
conglomerados o
clusters los que
ingresan al sorteo,
mientras que las
unidades de estudio
son los pacientes
DEFINICIONES
1. UNIDAD DE ESTUDIO:
2. UNIDAD DE INFORMACIÓN
3. UNIDAD DE MUESTREO
5. UNIDAD DE OBSERVACIÓN
6. UNIDAD DE
EXPERIMENTACION
4. UNIDAD DE ANÁLISIS
3. UNIDAD DE
MUESTREO
4. UNIDAD DE
ANÁLISIS:
Si queremos
conocer el nivel de
glucosa en plasma
entonces 5cc de
sangre serán
suficientes, a esta
cantidad de
sustancia se le
conoce como
unidad de análisis,
y basta con una
para realizar
inferencia
estadística.
DEFINICIONES
1. UNIDAD DE ESTUDIO:
2. UNIDAD DE INFORMACIÓN
3. UNIDAD DE MUESTREO
5. UNIDAD DE OBSERVACIÓN
6. UNIDAD DE
EXPERIMENTACION
4. UNIDAD DE ANÁLISIS
5. UNIDAD DE
OBSERVACIÓN
Propio de los
estudios
experimentales, no
requiere mayor
profundización en su
definición puesto que
es en realidad la
unidad de estudio
para este tipo de
investigación.
DEFINICIONES
1. UNIDAD DE ESTUDIO:
2. UNIDAD DE INFORMACIÓN
3. UNIDAD DE MUESTREO
5. UNIDAD DE OBSERVACIÓN
6. UNIDAD DE
EXPERIMENTACION
4. UNIDAD DE ANÁLISIS
6. UNIDADES DE
EXPERIMENTACIÓN:
Es la unidad donde la
variable de interés es
manipulada, la unidad
de experimentación en
ocasiones se descarta
luego de la
investigación, por
ejemplo cuando
trabajamos con
animales de
experimentación.
DEFINICIONE
S
1. UNIDAD DE ESTUDIO:
2. UNIDAD DE INFORMACIÓN
3. UNIDAD DE MUESTREO
5. UNIDAD DE OBSERVACIÓN
6. UNIDAD DE
EXPERIMENTACION
4. UNIDAD DE ANÁLISIS
1. UNIDADES DE
ESTUDIO SIMPLES
Aparecen en los estudio descriptivos donde la
variable de interés es única.
Cuando la unidad de estudio la representa un
individuo o la información requerida para un
estudio se puede obtener de un solo ente de
información
TIPOS
1. UNIDADES DE
ESTUDIO
COMPLEJAS
Habitualmente corresponde a estudios
analíticos donde el número de variables de
interés es dos o más y cada una de las
variables se mide en individuos u objetos
distintos
TIPOS
La Muestra es
una parte o
subconjunto de la
población
¿Qué es la muestra?
Cuantitativo: subgrupo de la población de interés (sobre el cual se van a recolectar datos) y tiene que ser representativo de ésta.
Cualitativo: es una unidad de análisis o subgrupo de personas, contextos, eventos, sucesos, comunidades, etc. sobre la cual se habrán de recolectar datos, sin que necesariamente sean representativos de la población que se estudia.
Razones de Muestreo
Disminución de costos ( tiempo, personal, material)
Al disminuir el número de casos disminuyen también los errores asociados a la manipulación de los datos.
Puede confiarse en la generalización de los resultados si se ha tenido cuidado al seleccionar la muestra
Muestreo es la selección de algunas unidades de
estudio entre una población definida en una
investigación.
MARCO MUESTRAL
Es una lista detallada y
actualizada de las unidades
de muestreo.
47
Tipos de muestras
Homogéneas: sujetos son similares, todos femeninos, todos entre edad de 21-35
Heterogéneas: sujetos son diferentes, amplio rango de edad, pacientes con todo tipo de cáncer
Es el número de unidades a incluir en la muestra.
Existen varios factores que influyen en el:
Tiempo y recursos disponibles
Modalidad de Muestreo
Tipo de Análisis Previsto
Varianza o heterogeneidad de la
población
Margen de Error máximo admisible
Nivel de confianza de la estimación
muestral
Tamaño de la muestra
¿Cuál debe ser el tamaño de la muestra?
– El investigador debe conocer lo que se ha hecho en otros estudios similares.
– Debe tener en cuenta los recursos económicos con que cuenta.
– Desde el punto de vista teórico, lo más importante, los objetivos finales del estudio que realiza.
Sesgo
Sesgo de selección
• El sesgo de selección se observa cuando alguna parte de la población blanco no forma parte del marco del muestreo. Ej:
• Utilización como marco de muestreo a las líneas telefónicas
• Los individuos que se niegan a responder. Para que una muestra sea válida tendrá que tener una baja tasa de no respuesta.
Sesgo de medición
• El sesgo de medición se produce cuando el instrumento con el que se mide, tiene una tendencia a diferir del verdadero valor en alguna dirección. Ej:
• Un esfingo manómetro que añade 5 mmHg en cada medición.
• Las personas, algunas veces, no dicen la verdad o no comprenden las preguntas.
• Las personas olvidan.
Sesgo y error muestral
Tirador A Tirador B Tirador C
Algoritmos básicos para el cálculo del
tamaño de la muestra monoetápica
Algoritmos básicos para el cálculo
del tamaño de la muestra
polietápica
Razones de Muestreo
Disminución de costos ( tiempo, personal, material)
Al disminuir el número de casos disminuyen también los errores asociados a la manipulación de los datos.
Puede confiarse en la generalización de los resultados si se ha tenido cuidado al seleccionar la muestra
Muestreo Probabilístico
Denominado también muestreo
equiprobabilístico, porque si se selecciona
una muestra de tamaño n de una población de
N unidades, cada elemento tiene una
probabilidad de inclusión igual y conocida de
n/N.
Ventaja: Se desarrolla en software porque se basa en
la teoría estadística.
Desventaja: Precisa un marco muestral o listado de
todas las unidades.
1. MUESTREO
ALEATORIO SIMPLE
Para determinar una muestra de tamaño n
conseguimos una lista de N elementos,
definimos un intervalo de salto k=N/n y
elegimos un número aleatorio entre 1 y k con
el que comenzamos la selección de la
muestra.
Ventaja: No es necesario tener un marco muéstralo
listado de unidades.
Desventaja: La constante podría asociarse con el
fenómeno de interés.
2. MUESTREO
SISTEMÁTICO
Como el azar no es una garantía de
representatividad, aquí se pretende asegurar
la representación de cada grupo en la
muestra. Cuanto más homogéneos sean los
estratos, más precisas resultarán las
estimaciones.
Ventaja: La muestra es homogénea en función a la
variable involucrada.
Desventaja: Se debe conocer la distribución en la
población de la variable utilizada para la
estratificación.
3. MUESTREO
ALEATORIO
ESTRATIFICADO
Denominado también muestreo por clusters
aprovecha se caracterizan porque la variación
en cada grupo es menor que la variación entre
grupos lo cual resulta ventajoso en los
estudios comunitarios o poblacionales.
Ventaja: Muy eficiente cuando las unidades están muy
dispersas.
Desventaja: Requiere un manejo estadístico mas
complejo que el resto.
4. MUESTREO POR
CONGLOMERADOS
TAREA
1. PRESENTAR LOS AVANCES DEL CAPITULO 3, HASTA POBLACION
Y MUESTRA.
2. AMPLIAR EL ESTUDIO, SEGÚN EL DISEÑO DE INVESTIGACION
ELEGIDO.
3. ELABORAR LAS FORMULAS AUTOMATICAS EN EL EXEL POR
CADA TIPO DE MUESTREO
