Temas Temas

Método Científico - Etapas

Niveles de medición- Dato e información

Variables y Atributos- Continuas y discretas

Calidad de la información-Tipos de errores

Taller práctico

Conceptos De Dato E Conceptos De Dato E Información.Información.

Fernando

González

16.863.920-K

UniversidadDiego

Portales

Medicina

689,5

El dato por si sólo no aporta mayor conocimiento,

constituye un concepto aislado.

Dato Versus INFORMACIONDato Versus INFORMACION

• DATO => Símbolo lingüístico o numérico que representa , ya sea algo concreto como abstracto.

• ININFORMACIÓN FORMACIÓN => Conocimiento útil sobre hechos o fenómenos.

¿Cómo Estructuramos estos datos para transformarlos

en información?

Los datos adquieren relevancia cuando se les ubica en un contexto para darle estructura de información.

Partos y AbortosAño 2.002 R.Metrop

Número %

Parto Normal (*) 45.344 70,1%

Cesárea 19.337 29,9%

Total Partos 64.681 100,0%

Abortos 9.290 -

POBLACION TOTALPOBLACION TOTALSEGÚN SEXO Y GRUPOS DE EDAD SEGÚN SEXO Y GRUPOS DE EDAD

Año 2.005 REGION METROPOLITANA

Grupos de edad

P O B L A C I O N

TOTALSexo %

Hombres% Mujeres

Hombres Mujeres

Población Total 6.538.896 3.188.513 3.350.383 48,8% 51,2%

0 - 9 años 1.015.856 516.382 499.474 50,8% 49,2%

10 - 19 años 1.143.892 578.295 565.597 50,6% 49,4%

20 - 64 años 3.876.390 1.895.606 1.980.784 48,9% 51,1%

65 y más años 502.758 198.230 304.528 39,4% 60,6%

Fuente: DEIS Ministerio de Salud

VARIABLES Y ATRIBUTOSVARIABLE

• Es una característica que puede tomar diferentes valores, no necesariamente numéricos en los elementos estudiados

• Adquieren valor cuando pueden ser relacionadas unas con otras

forman parte de la hipótesis y se les denomina “constructo”

Ejemplo Estatura Peso

Sexo

ATRIBUTOS• Un atributo descriptivo es

una categoría de una característica, a la que un sujeto pertenece o no, o una propiedad o cualidad que este posee o no

Ejemplos:• RH (-) SI NO• ¿Fuma? SI NO• Soltero SI NO• Enfermedad SI NO

Se puede dar que ........

• Algunas características de las variables pueden ser tratadas sólo de una manera, mientras que otras son susceptibles de ser tratadas de ambas maneras ( variable y atributo)

• Ejemplo:

*el peso corporal puede ser estudiado como una variable (peso en Kg) o como un atributo ( obeso/normal)

*la escolaridad materna puede tratarse como total de años cursados, o, como por nivel educacional alcanzado por cada uno de los sujetos observados (madres)

EscolaridadDe la Madre

Frecuencia

% Acumulado

0 4 1,6 1,6

3 2 0,8 2,4

4 4 1,6 4,0

5 4 1,6 5,6

6 7 2,8 8,4

7 14 5,6 13,9

8 29 11,6 25,5

9 23 9,2 34,7

10 36 14,3 49,0

11 11 4,4 53,4

12 93 37,1 90,4

13 13 5,2 95,6

14 10 4,0 99,6

15 1 0,4 100,0

Total 251 100,0

Analfabeta

Básica

Media

Superior

ESCOL. MAD. Frec % Acum

Analfabeta 4 1.6% 1.6%

Bás. incompleta 31 12.4% 13.9%

Bás. completa 29 11.6% 25.5%

Media incompleta 70 27.9% 53.4%

Media completa 93 37.1% 90.4%

Superior 24 9.6% 100.0%

Total 251 100.0%

Las variables pueden ser

• Cualitativas: Se refiere a cualidades o atributos que no pueden ser medidos, sino constatar su existencia o no. Ej. enfermo, sano

• Cuasi cuantitativas: Se refiere a cualidades o atributos pero susceptibles a ser ordenados

Ej. Dolor, frío (mucho, poco,)

• Cuantitativas : Son las que describen una característica en términos de un valor numérico

• Ej: estatura, peso

TIPOS DE VARIABLES CUANTITATIVAS

• Variable continua es la que tiene potencialmente un número infinito de valores posibles en cualquier intervalo, pertenecientes al conjunto de los números reales Ejemplo: peso, talla, etc

• Variables discretas sólo pueden tener un número finito de valores en cualquier intervalo dado. Los valores son números enteros, pertenecientes al conjunto de los números naturalesEjemplo: número de alumnos en la sala de clase, años de escolaridad, etc

Cuando se relacionan dos variables, estas pueden

ser.........

• Variables dependientes (Y)Es explicada por el comportamiento de otra (s) variables

• Variables independientes (x)Son explicatorias del comportamiento deuna variable dependiente

Y = f (x)

Ejemplo: Crecimiento de una colonia de bacterias

ktC = A℮

Niveles de Medición

• Una vez definida el tipo de variable se hace necesario expresarla en diferentes niveles de medición, ya que estamos consignado valores con unidades de medida.

• Estas unidades de medida pueden ser asignado a distintas categorías de escalas dependiendo de: naturaleza del atributo, precisión requerida en la medición, etc..

Tipos de Escalas

- Nominal

EscalasEscalas - Ordinal

- De Intervalos - Discreta o de Razón

- Continua

ESCALAS DE MEDICIÓNESCALAS DE MEDICIÓN.

1-Escala nominal o de clasificación.

- Se dan nombres, rótulos o etiquetas para distinguir una medición de otra.

- La medición de esta escala no incluye la noción de magnitud entre las medidas individuales,

- No existe jerarquía entre las diferentes clases de la

escala y su ordenamiento es arbitrario.

- Con esta escala se clasifican las variables cualitativas.

Ejemplos: Causa de muerte, sexo, estado civil, lugar de nacimiento; etc.

2.- Escala Ordinal

• Es capaz de nombrar pero además introduce una relación implícita de la idea de jerarquía o de orden entre las medidas

• Aunque existe cierto orden entre las categorías, la diferencia entre dos categorías adyacentes no es la misma en toda la escala

• Con esta escala se clasifican las variables cuasi-cuantitativas

• Ejemplos: La gravedad de una enfermedad, niveles de escolaridad materna, intensidad de un dolor, etc

.

33.-Escala De Intervalos

• Capaz de nombrar, jerarquizar y además hacer comparaciones matemáticas entre las unidades de análisis

• Se caracteriza por una unidad numérica de medición,que representa la distancia exacta que existen entre dos observaciones diferentes

3.1.- Escala de intervalo Discreta =>3.1.- Escala de intervalo Discreta => Se refiere a datos que resultan de un recuento, sus diferentes categorías son números naturales, incluyendo al cero

Ej. Número de camas de un hospital

3.2.-3.2.- Escala de Intervalo Continuo =>Escala de Intervalo Continuo => Corresponde a datos que son el resultado de mediciones , se habla de infinitos valores

• Ej. Temperatura, etc

Procesamiento de datos estructurados Procesamiento de datos estructurados como sistemas de informacióncomo sistemas de información

La estadística y la calidad de los datosLa estadística y la calidad de los datos..

Fuentes de error.Fuentes de error.

Errores sistemáticos y aleatorios.Errores sistemáticos y aleatorios.

La estadística y la calidad de los datos.

• Quienes investigan y realizan análisis estadístico no son magos de los cuales se espera que produzcan oro a partir de cualquier materia sin valor.

• Son mas bien como químicos capaces de determinar exactamente cuánto hay de valioso y en la cantidad precisa y no más

• Sería absurdo alabar un estadístico porque Sería absurdo alabar un estadístico porque sus resultados son precisos o reprobarlo sus resultados son precisos o reprobarlo porque no lo son. porque no lo son.

• Si es competente el valor de los resultados Si es competente el valor de los resultados van a depender exclusivamente del van a depender exclusivamente del valor del valor del material que se empleamaterial que se emplea.

• Contiene esa cantidad de información y no Contiene esa cantidad de información y no

más.más.

• Su única tarea es producir lo que contiene. (R.A. Fisher).

DEFINICIONES La información de buena calidad debe serLa información de buena calidad debe ser EXACTAEXACTA, en otras palabras debe reflejar la, en otras palabras debe reflejar la

VERDADVERDAD

. Sin embargo la exactitud se ve amenazada por múltiples factores que van desde el diseño de la investigación hasta el registro de los datos

ERROR de la informaciónERROR de la información

Error => diferencia entre la medida asignada a un objeto y su valor verdadero.

• Observador => toda persona que interviene en el proceso de obtención de información. Ej Médico

• Objeto => todo lo que pueda ser materia de conocimiento de parte del observador Ej. Enfermo Dentro del objeto está la unidad de observaciónunidad de observación => corresponde a la menor división del material en estudio sometido a observación. Ej. Temperatura, presión arterial

• Instrumento => medio utilizado para realizar la medición (aparatos, humano, combinación de ambos)

Algunas Algunas fuentes fuentes de de erroreserrores

LA PLANIFICACIÓN DEFECTUOSALA PLANIFICACIÓN DEFECTUOSA

• La planificación deficiente conlleva a errores por falta de definiciones precisas ; cuanto más exhaustivas sean las definiciones tanto más precisos serán los datos obtenidos

• La falta de definiciones afecta sobretodo a las variables medidas en escalas nominal y ordinal

• En la escala de intervalos discreta => la definición tiene menor importancia por tratarse de datos que son resultado de recuentos

• En las escalas continuas => la unidad de medida está bien definida, como sucede al medir longitud, peso, etc

Por lo tanto,

“Todo esfuerzo que se haga durante

la planificación, respecto a

especificar las condiciones en que se

debe realizar la medición se verá

recompensado por la obtención de

los datos exactos.”

El ObservadorEl Observador

• Los errores tienen relación con las destrezas, habilidades, experiencias y con su acuciosidad del observador.

• Esto se detecta al someter el mismo objeto a varios observadores o por el mismo observador en diferentes oportunidades.

• La variabilidad entre los observadores, se corrige con capacitación, hasta conseguir una nivelación que asegure límites tolerables de variación.

La unidad de La unidad de observaciónobservación

La variabilidad de las unidades de observación es difícil de evitar, pero se debe tener en cuenta al planificar, las condiciones en que se hará la observación.

Ejemplos:Ejemplos:• La presión arterial de un individuo puede variar por

diferentes motivos en el transcurso del día.

• Las respuestas a un test de inteligencia pueden

depender de factores emocionales, etc.

El instrumentoEl instrumento• Una característica deseable de los instrumentos para

la medición de datos es la fiabilidad.

• Un instrumento fiable es el que da resultados constantes cuando se aplica mas de una vez a la misma unidad en condiciones análogas.

Ejemplos:• Obtener la misma longitud en repetidas mediciones.• La misma respuesta a las preguntas de la historia

clínica, etc.

Errores sistemáticos y aleatoriosErrores sistemáticos y aleatorios

• Los errores mencionados anteriormente pueden ser clasificados en dos categorías:

- sistemáticos - aleatorios

Se habla de error sistemático cuando:• Cada valor de una serie de observaciones tiene una desviación

en una dirección, ya sea en términos de frecuencia, o que todos los valores estén aumentados o disminuidos respecto a su valor verdadero

• Este tipo de error ocurre en todas las escalas

EjemplosEjemplos

• En la escala nominal se manifiesta a través de una mayor frecuencia de clasificación de las unidades en determinado rubro

• En la escala ordinal discreta, el recuento de colonias microbianas, por ejemplo, puede tener variación sistemática entre un observador y otro al mirar las mismas placas, por distinta apreciación de lo que es una colonia

• En las escalas en que interviene un instrumento de medición, la defectuosa calibración de este (pipeta, balanza), produce errores sistemáticos en un sentido

Las causas mas frecuentes de los errores sistemáticos son:

• La falta de definiciones precisas.La falta de definiciones precisas.

• La diversidad de criterios.La diversidad de criterios.

• La mala calibración de los instrumentosLa mala calibración de los instrumentos.

• Para reducirlos o evitarlos deberán unificarse los criterios de definición y calibrarse correctamente los instrumentos.

• Estos errores se podrán corregir, sumando o restando una cantidad constante a cada observación según el sentido en que haya actuado la mala calibración.

Se habla de error aleatorio cuando :

“el factor del error no es identificado y produce variación en más o menos respecto al valor verdadero , se deben a múltiples factores. “

Se estudian de preferencia en medidas de escala continua

Ejemplo:Ejemplo:• Diferentes observadores miden una misma recta o bien, un

mismo observador repite la medición de esta recta

• Prácticamente todas las mediciones difieren y no hay medios eficaces para evitar estos errores

TALLER PRACTICO

1. Clasifique las siguientes variables e indique la escala de medición a usar . Analice si alguna de ellas es susceptible de ser tratada de más de una forma

a) Preferencias políticas (izquierda, derecha, centro)b) Cantidad de proteínas en un alimentoc) La presión de un neumático en N / cm2d) Estado civile) Masa en Kgf) Medición del PH en muestra de orinag) Número de partos atendidos en una maternidadh) Velocidad en Km/hri) Temperatura de un enfermo en grados Celsiusj) Calidad de la viviendak) Años de estudio

TALLER PRACTICO

l) Tipo de enseñanza ( privada, pública, subvencionada)

m)Grupo sanguíneo

n) Tasa de mortalidad por cáncer en diferentes países

o) Signo del zodiaco

p) Diagnóstico clínico

q) Nivel de intensidad de ruidos

r) Notas de la prueba de Bioestadística

s) Puntaje de la PSU

t) Edad

u) Nivel educacional

Un grupo de alumnos de medicina de UDP realiza la lectura de un monitor de saturación de oxigeno (saturómetro) en un paciente hospitalizado en la UCI, obteniéndose los siguientes resultados:

Alumno % de 0xigeno

 A 95,4

B 95,5

C 95,2

D 95,4

E 95,3

F 95,5

a) a)    Reconozca en esta situación observador, objeto, unidad de observación e instrumentob)  c) b)   Realice una discusión sobre la variabilidad de la medida y cómo corregirla