En esta entrada vamos a explicar una serie de conceptos que serán de gran utilidad a la hora de realizar nuestro proyecto.
Material y método:
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Población de estudio: Consiste en seleccionar individuos para nuestra investigación buscando siempre la validez interna y externa. Para ello, es importante evitar sesgos de selección.
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Muestreo: Cuando no es posible incorporar toda la población de estudio realizaremos un muestreo. Para llevarlo a cabo debemos considerar el tamaño y la representatividad.
En cuanto a representatividad, haremos algunas aclaraciones:
- Muestreo aleatorio: Hay dos tipos, el probabilístico y no probabilístico.
-Probabilístico: Se conoce que la probabilidad que entra en el muestreo es distinto de 0, pero no todos los candidatos tienen la misma probabilidad.
-No probabilístico: No todos los participantes tienen probabilidad distinta de 0, se pueden quedar fuera.
- Muestreo simple: cada unidad de la población tiene la misma probabilidad de entrar en el estudio.
- Muestreo estratificado: Divido a la población en grupos por características comunes (sexo, edad…).
- Muestreo multi-etápico: Combina los muestreos anteriores. Así dividimos el muestreo en etapas.
- Muestreo sistemático: Usar una constante para elegir al azar las unidades muestrales.
- Muestreo equiprobabilístico: Los individuos tienen la misma probabilidad de entrar (como grupo, no individualmente).
Una vez que hemos establecido la población de estudio o el muestreo, debemos elegir la escala de medida más adecuada para nuestra variable de estudio. Hay diferentes tipos:
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Escala nominal: Se trata del nivel inferior de medida. Las categorías clasifican a los individuos.
Ejemplo: Tipo de profesión:
-Enfermería: 1.
-Medicina: 2.
-TCAE: 3.
En esta escala los números se utilizan como meros nombres y no gozan de ninguna de las propiedades aritméticas.
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Escala ordinal: Los números expresan relaciones de igualdad, desigualdad y orden.
Ejemplo: Grado de mejoría tras el tratamiento:
1.- Nula.
2.-Leve.
3.-Media.
4.-Máxima.
Con esta escala no podemos establecer la cantidad de mejoría diferencial que un nivel, categoría o nº representa en relación con cualquier otro.
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Escala de intervalo: Representa identidad y orden. Además, los intervalos iguales representan distancias equivalentes.
Ejemplo: la temperatura, 36º, 37º, 38º…
Es cuantitativa y se pueden aplicar las estadísticas como mediana, desviaciones y correlación.
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Escala de razón: Presenta las características propias de las 3 escalas anteriores con la ventaja adicional de poseer el 0 absoluto, el cual representa la nulidad o ausencia de los que se estudia.
Además es muy importante conocer los diferentes tipos de variables, que son las siguientes:
1.- Cualitativas: Se refieren a propiedades:
-Dicotómicas: 2 niveles o categorías. Por ejemplo, el sexo.
-Policotómicas: Más de 2 categorías. (Soltero, casado, viudo, separado).
- Ordinales: Establecen un orden. Por ejemplo: Muy satisfecho, satisfecho, poco satisfecho, nada satisfecho.
2.- Cuantitativas: Pueden medirse en términos numéricos.
- Discretas: Sólo pueden tomar un número finitos de valores. La unidad de medición no puede ser fraccionada. Ejemplo: nº de hijos.
- Continuas: La unidad de medida puede ser subdividida de forma infinita. Ejemplo: talla, TA…
A continuación, hablaremos de las
tablas de frecuencia, las cuales son de gran utilidad para conocer cómo se distribuye la población con respecto a nuestras variables de estudio. Nuestra tabla de frecuencia debe presentar los siguientes datos:
Frecuencia absoluta (fi): Número de veces que se repite cada valor o categoría de la variables que estamos estudiando. El sumatorio de las frecuencias absolutas es igual al número de casos.
Frecuencia relativa (hi): Es la frecuencia absoluta dividida por el número total de casos. La suma de las frecuencias relativas es igual a 1.
Frecuencia absoluta acumulada (Fi): Suma de las frecuencias absolutas.
Frecuencia absoluta relativa (Hi): Suma de las frecuencias relativas.
En estos dos últimos casos el resultado se va arrastrando.
Aquí tenemos el ejemplo de una tabla de frecuencia:
Para calcular la amplitud de los intervalos hay que seguir los siguientes pasos:
1.- Calculamos el recorrido, que es la resta del valor más elevado y del más bajo. En este caso sería: 69-16=53.
2.- Cuando no se nos dice nada del nº de intervalos, éstos se obtienen calculando la raíz cuadrada del nº de datos observados. En este ejemplo sería la raíz cuadrada de 100, que es igual a 10.
3.- Después dividimos el recorrido entre el nº de intervalos y obtenemos la amplitud de cada uno de ellos: 53/10= 5,3. Redondeamos a 5, y ya sabemos que la amplitud del intervalo será de 5.
Cuando ya hemos construido nuestra tabla de frecuencia, pasamos a las
representaciones gráficas, las cuales pueden ser:
- Diagramas de barras: Se utilizan para variables cualitativas. Por ejemplo en estudios sobre reacciones locales tras una vacunación.
- Pictoramas: Son iguales que los anteriores pero en 3D. Variables cualitativas.
- Gráfico de sectores: Variables cualitativas.
- Histogramas y polígonos de frecuencia: Variables cuantitativas continuas.
- Gráficos de troncos y hojas: Tonco (decenas) y hojas (unidades). Ejemplo: Estudio sobre la presión arterial sistólica. Variables cuantitativas.
- Gráficos de datos bidimensionales: Variables cuantitativas. Por ejemplo, para comparar en número de trasplantes por año.
- Gráficos multidimensionales: Cuando comparamos varias variables. Diagrama de estrellas. Por ejemplo: Conocer en un hospital la estancia media, el índice de ocupación, uso de quirófano, lista de espera y mortalidad.
Por tanto, según sea el tipo de variables que estudiemos y en función de nuestro propio criterio podemos elegir un tipo de gráfico u otro. ¡Espero que os haya sido útil!.
Este tema al principio me pareció más difícil de entender. Me parece importante conocer los diferentes tipos de gráficos según las variables de nuestro estudio, así como el cálculo de las diferentes frecuencias. Finalmente no me queda ninguna duda acerca del tema, ya que hemos realizado varios ejercicios en clase.
