EXPLICACIÓN TEMA 3, CONCEPTOS DE LAS VARIABLES

TEMA 3: DE LOS CONCEPTOS A LAS VARIABLES: POBLACIÓN, MUESTRA, PARÁMETROS Y ESTADÍSTICOS. VARIABLES Y ESCALAS DE MEDIDA

1. CONCEPTO DE ESTADÍSTICA Y BIOESTADÍSTICA

La estadística es una ciencia que tiene como objetivo proponer métodos para tratar los datos que provienen de observaciones e intervienen un gran número de factores de variación. Hay dos tipos de estadística:

• Descriptiva o deductiva: abarca el tratamiento, resumen y presentación de datos de manera gráfica y científica.
• Inferencial o analítica: tiene como objetivo establecer unas conclusiones sobre la población mediante resultados que se han obtenido de una muestra, teniendo una seguridad o intervalo de confianza.

La bioestadística es la aplicación de la estadística para la interpretación de sucesos de la vida como son la biología o la salud donde la variabilidad toma un carácter esencial.

2. INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA O CUALITATIVA

Son procedimientos o etapas, con unas reglas, que tiene como objetivo obtener explicaciones válidas de los fenómenos observados.

Nos da: una mayor objetividad, capacidad de predicción, control y generalización, combina el razonamiento inductivo, deductivo y la evidencia empírica o práctica.

El razonamiento inductivo va desde lo general a lo particular mientras que el deductivo va desde lo particular a lo general. Sin embargo la evidencia empírica hace referencia a la realidad objetiva y reunida, de forma directa o indirecta a través de los sentidos.

3. TIPOS DE INVESTIGACIÓN BIOSANITARIA

4. PROCEDIMIENTO MUESTRAL

El muestreo consiste en seleccionar un grupo pequeño de una población de manera que este posea las características que representan a la población de estudio. 

El proceso de la inferencia estadística consiste en el conjunto de métodos y técnicas que permiten inducir a partir de una información empírica sacada de la muestra cual va a ser el comportamiento de una población.

- Parámetros:

• Cantidad numérica calculada sobre una población o universo que se expresa con N.
• Resume toda la información que hay de la población en números.
• Se expresa con letras griegas: π (proporción),  δ (desviación típica), μ (media) etc.

- Estadístico:

• Cantidad numérica que se calcula sobre una muestra extraída de la población y se expresa en n.
• Resume la información en estimadores
• Se expresan con letras latinas en minúscula: s (desviación típica), p (proporción), x (media) etc.

5. POBLACIÓN DE ESTUDIO

Es el conjunto de elementos infinito o finito definidos por una o más características que presentan todos los elementos que lo componen. Los niveles son:

1. Población diana: conjunto de individuos que tiene las características que se van a estudiar.
2. Población de estudio: subconjunto de individuos que presentan los criterios de inclusión.
3. Muestra: parte de la población de estudio con la que se investiga.
4. Participantes: individuos que realmente han participado.

Representatividad de la población:

• Tamaño: suficientemente grande para ser representativa pero pequeña para facilitar el ánalisis.
• Comparable: GI / GC comparables.

6. TIPO DE MUESTREOS

6.1 PROBABILÍSTICO

Todas las unidades que compone la población tiene una probabilidad de ser elegidas y se puede calcular de antemano. 

Hay varios tipos:

ALEATORIO

Puede ser:

• Simple: se selecciona al azar la muestra. Se usan poblaciones pequeñas y es el más representativo. Desventaja: presenta el listado de todas las unidades, corto por dispersión de población y grupos minoritarios no representados.
• Sistemático: seleccionar individuos según una regla o proceso. Como ventaja es que no es necesaria la lista completa. Fórmula: k= N/n

ESTRATIFICADO

Se usa cuando la característica objeto de estudio no se distribuye de forma homogénea en la población pero hay un grupo que si. Tienen alguna característica en común pero son mutuamente excluyentes. La ventaja es que se puede conocer como se comporta la variable en cada subgrupo con precisión y la desventaja que es necesaria información y un listado de cada individuo de la población. 

Por ejemplo, cuando hacemos diferencia entre sexos.

CONGLOMERADO

Cuando no hay listados de a población, en poblaciones muy dispersas, no hay listado completo de individuos pero sí de los grupos.

Las desventajas es que no conocemos el tamaño de la muestra a priori ya que depende de los grupos seleccionados y es necesario un mayor tamaño de la muestra.

Por ejemplo, para saber el nivel de satisfacción del servicio ofrecido por una de las tiendas del mediarmarkt donde se elige una tienda de ellos al azar y un grupo de personas que asistan ese día a al tienda. 

6.2 MUESTREO NO PROBABILÍSTICO

CONSECUTIVO

Es el más usado y fiable. La representatividad de la muestra puede ser semejante al muestreo probabilístico si se realiza bien. Se recluta a todos los individuos de inclusión de la población durante un periodo fijado. Pero este reclutamiento puede tener interrupciones, que sea un período corto o que haya fluctuaciones lo que sería una desventaja.
Por ejemplo, estudiamos las horas de sueño en los recién nacidos que acudan a un centro sanitario en un tiempo concreto.

CONVENIENCIA

Se realiza el estudio a los individuos que son mas accesibles para el equipo investigador o que se presentan voluntariamente. Es poco costoso y fácil por lo que se usa mucho. Como desventaja presenta que no es muy fiable ya que se necesita gran homogeneidad de la población. Genera sesgos importantes.
Por ejemplo, realizamos el estudio parando a las personas que entran en un comercio.

INTENCIONAL

El investigador selecciona a los individuos que considera más apropiados. Se usa para contar con una muestra de expertos o estudios cualitativos. No cuenta con un método externo y objetivo para comparar.
Ejemplo: consenso de expertos

BOLA DE NIEVE

El investigador elige a un participante que cumpla con los criterios seleccionados y este es ahora el que identifica a otros individuos con características semejantes para invitarles a participar y estos elegidos elegirán a otros y así sucesivamente hasta conseguir la muestra. Muy usada en estudios cualitativos. Como ventaja presenta que se puede llegar a sujetos que son de difícil acceso y como desventaja que puede haber una red reducida o que los participantes no presenten las mismas características.

TEÓRICO

La selección de la muestra se hace de forma gradual ya que el propósito del estudio es la generación de una teoría. Los participantes tienen que presentar características, perfiles y patrones que influyan en el fenómeno. Presenta las mismas ventajas e inconvenientes que el anterior, es decir, se puede acceder a población difícil pero la red puede ser reducida o que estos no presenten las mismas características.

7. CÁLCULO DEL TAMAÑO MUESTRAL

Para calcular el tamaño, hay que determinar el número aproximado de sujetos que necesitamos incluir en la muestra para que sea representativa. Si no se realiza un cálculo correcto:
- Puede faltar sujetos por lo que tendría una menor precisión el estudio y no habría diferencias significativas. (Error tipo II)
- Estudiar mas sujetos de lo necesario gastando tiempo y recursos. De esta manera se puede saturar la muestra y no se garantiza la representatividad.

El tamaño depende:

1. Variabilidad del parámetro a estudiar: se da mayor frecuencia en una muestra pequeña.
2. Precisión de los datos: más precisión nos lleva a un menor intervalo de confianza. (Error estándar).
3. Nivel de confianza o significación estadística
4. Poder estadístico o potencia de estudio: capacidad de encontrar diferencias cuando las hay.
5. Efecto esperado: depende de la intervención, nos basamos en bibliografía previa. A mayor efecto menor necesidad de muestra.

8. TIPOS DE MEDICIONES

Hay dos tipos:

• Directa: se realiza a elementos concretos (altura, temperatura, ritmo cardíaco, peso, respiración, glucemia). Las enfermeras recogen estas medidas de variables atributivas o demográficas (dad, género, origen étnico, estado civil, estado civil, nivel de ingresos y educativo)
• Indirecta: en investigación enfermera se miden ideas abstractas o subjetivas (estrés, cuidado, ansiedad, dolor, afrontamiento (frecuencia o exactitud de la identificación, tiempo o eficacia en la resolución, nivel de optimismo, tipos de comportamiento de autoactualización)). Es raro que una estrategia de medición pueda medir los aspectos abstracto.

Para la medición de signos y síntomas hay diferentes naturalezas de las variables y diferentes métodos de medición. Se usan diferentes escalas de medición.

9. ESCALAS DE MEDICIÓN DE VARIABLES

• Escalas nominales o clasificatorias: nivel más bajo de medición. Se ajustan por categorías que no tienen relación de orden entre sí. Por ejemplo: color de ojos, género etc.
• Escalas ordinales o de rango: aporta información referente a la equivalencia, presenta orden y jerarquía. Por ejemplo, grado de disnea o hipertensión arterial.
• Escala de intervalo: los datos son numéricos  poseen propiedades de la escala ordinal. Se expresa en una medición fija. Ejemplo: temperatura.
• Escala de proporción o racional: nivel más alto de medición. Se usa cuando una escala tiene todas la características de intervalo y tiene un punto cero real. Ejemplo: peso en gramos.

9.1 ESCALA NOMINAL

Nivel inferior de medida. Es una característica que solo se puede comprobar si son iguales o diferentes. Los números se usan como nombres, pudiendo ser sustituido por símbolos o letras.

No gozan de medidas aritméticas y las características deben ser exhaustivas y mutuamente excluyentes.

Ejemplo, género femenino o masculino

9.2 ESCALA ORDINAL

Si se dan dos o más variable, es posible establecer si son iguales o diferentes y si son distintas se determina cuál es mayor. Características:

• No se puede establecer la mejoría diferencial que un nivel, categoría o número representa respecto a otro.
• Carece de suficiente información para saber si entre el nivel 3 y 4 existe la misma mejoría que entre el 3 y 2 o 2 y 1.
• No se puede afirmar que la categoría 4 sea el doble que la 2.

Los números expresan relaciones de igualdad, desigualdad y orden. Por ejemplo, grado de mejoría tras una consulta psicológica siendo 1 (nula), 2 (leve), 3 (media), 4 (máxima).

9.3 ESCALA DE INTERVALO

Presenta identidad y orden además de que el requerimiento de que los intervalos iguales representan distancias equivalentes. Características:

1. No sacan razones o proporciones, es decir que no podemos afirmar que 4 es el doble de 2.
2. Es una escala cuantitativa a la cual se le puede aplicar la mediana, desviaciones y correlación. 

9.4 ESCALA DE RAZÓN

Nivel más alto de medición. Es una mezcla de las tres anteriores, ya que presenta identidad (igualdad-desigualdad), orden y distancias equivalentes entre los intervalos ademas de poseer el 0 absoluto.

Se admiten como válidas las modalidades atribuidas entre 2 números: orden, identidad, operaciones de suma, resta, multiplicación y división.

10. VARIABLE

Una variable es una características que puede ser medida en la muestra y que puede variar de un sujeto a otro. Los datos son cada uno de los valores que puede tomar la variable.

Tipos:

1. Cuantitativas: tienen valor numérico. Pueden ser discreta (puede toma número infinito de valores, se asimila a números enteros y no puede ser fraccionada, es decir, son números aislados) o continua (toman valores infinitos dentro del intervalo, incluyendo decimales, puede ser subdividida en forma infinita).
2. Cualitativas: son atributos, factores, categorías. Son valores no numéricos y no se pueden cuantificar. Se miden cualidades. Referido a propiedades. Puede ser dicotómica o binaria (toma dos valores opuestos y excluyentes) o policotómica (puede tomar mas de dos valores o atributos; puede ser ordinales (establecen un orden, por ejemplo, nivel de estudios) o nominales (estado civil, servicio de ingreso hospitalario).

Las categorías se estableen con exhaustividad y exclusividad.

La operativización de las variables es el proceso de transformación de una variable subjetiva o abstracta en otras indirectas que tengan un similar significado y sean susceptibles a medición.  

El proceso es el siguiente:

1. Las variables principales se descomponen en específicas (mediciones)

2. Se traducen las dimensiones en indicadores que permiten la observación directa.