jueves, 17 de mayo de 2018

TEMA-4-INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA


ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Sirve para describir y resumir datos. Se refiere al tipo de estadística que normalmente vemos en los medios de difusión.
Describe y analiza una determinada población o muestra sin pretender sacar conclusiones de tipo general.
Describe, analiza y representa un grupo de datos utilizando métodos numéricos y gráficos que resumen y presentan la información contenida en ellos.
  •          Organiza de manera clara y fácil de analizar la información
  •          Resume los datos
  •          Explora las relaciones entre variables
  •          Es preliminar antes de la inferencia

ESTADÍSTICA INFERENCIAL

Utiliza muestras de datos para sacar conclusiones sobre poblaciones más grandes. Este tipo de método se encuentra más frecuentemente en artículos publicados sobre investigación científica.
Infiere o induce leyes de comportamiento de una población, a partir del estudio del análisis de una muestra.
Apoyándose en el cálculo de probabilidades y a partir de datos muestrales, efectúa:
  •          Estimaciones
  •          Decisiones
  •          Predicciones
  •          Generalizaciones sobre un conjunto mayor de datos

VARIABLES:

Presentación de datos
  •      Tablas de frecuencia: estructura de columnas y filas para organizar y resumir datos. Hay que seguir una serie de pautas.

o   Datos que muestran frecuencias en columnas y categoría de las variables en filas.
o   Presentan información repetitiva de forma visible y comprensible.
o   Requisitos:
§  Son autoexplicativas
§  Tienen que tener un título, breve y claro
§  Son sencillas y de fácil comprensión
§  Indican lugar, fecha y fuente de información
§  Incluye las unidades de medida en cada cabecera
§  Indican frecuencias absolutas (número absoluto) y relativas (proporción)

COMO HACER UNA TABLA DE FRECUENCIA A PARTIR DE UNA DE DATOS AGRUPADOS:

  1.          Definición de intervalos
  2.          Definición de extremos de los intervalos
  3.          Definición de amplitud o distancia entre los extremos
  4.          Cálculo de la marca de clase de cada intervalo



La manera de hacerlo sería la siguiente: primero calculamos el recorrido (xn niño que pesa mas y x1 niño q pesa menos) Re = xn – x1 = 6.1 –3.3 = 2.8

Cuando no se nos dice nada el nº de intervalos, se obtiene calculando la raíz cuadrada del nº de datos observado. Veremos que la raíz cuadrada de 40 es igual a 6.32 por lo tanto tomaremos 6 intervalos.
Como el recorrido es 2.8 si lo dividimos por el nº de intervalos tendremos la amplitud de cada uno de ellos y así: 2,8/6 = 0,46.

Frecuencias absolutas (𝒇𝒊 ):
  •          Número de individuos que presentan una modalidad, o que están incluidos en un intervalo

Frecuencias relativas (𝒉𝒊 ):
  • Proporción de individuos referidos al total que presentan una modalidad o que están incluidos en un intervalo

Frecuencias acumuladas ( 𝒇𝒊 ó 𝒉𝒊 )
  •       Número de individuos menores o iguales que la modalidad o el intervalo que estamos estudiando

Los intervalos tienen que ser mutuamente excluyente
Para comprobar que no me he equivocado al calcular los intervalos y su amplitud, tengo que sumar y me tiene que dar N.


INDICADORES/CONCEPTO DE INDICADOR:


En el análisis descriptivo se usan en gran medida los números relativos, que son la expresión de la relación de dos o más cantidades.
La frecuencia absoluta no puede ser un indicador pues le falta un denominador que la relacione con el tamaño de la muestra o población, y/o el periodo en el que se presentaron los eventos.
Existen muchos indicadores elaborados en:
  •          Instituto Nacional de Estadística (INE)
  •          Instituto de Estadística de Andalucía (IEA)
  •          Centro de Investigaciones Sociológicas (CIS)

Se define indicador como la medida de la frecuencia de un determinado suceso en una población, expresado como un número que puede ser:
  •          Proporción
  •          Tasa
  •          Razón
  •          Odds

Los indicadores siempre están formados por un numerador y un denominador, es decir, es el resultado del cociente entre dos magnitudes.


PROPORCIONES


Se define como una medida resumen para variables cualitativas, que consiste en la comparación, a través de un cociente (división) entre un subconjunto y el conjunto al que pertenece.


TASAS (RATE):


Es una medida que expresa el riesgo de ocurrencia del evento (enfermedad) estudiado.
En realidad es una proporción, pero con relación espacial y temporal. El denominador incluye una unidad de tiempo.
Consiste en la comparación, a través de una división, entre el número de veces que ocurre un cierto tipo de evento y la población en la que puede ocurrir dicho evento en un tiempo determinado.


MEDIDAS MÁS EMPLEADAS:

INCIDENCIA


Número de nuevos casos de enfermedad que ocurren en un período específico de tiempo, en una población a riesgo de desarrollar la enfermedad.


La incidencia es una medida de riesgo.

  •          Incidencia acumulada (proporción de incidencia): Riesgo de que se produzca el suceso

o   Se calcula utilizando un período de tiempo durante el cual consideramos que todos los individuos de la población están a riesgo de la enfermedad.
o   Es la proporción de sujetos que desarrollan la enfermedad, en un período de tiempo, del total de población a riesgo al inicio del período.
o   Mide el riesgo promedio de padecer la enfermedad (probabilidad de desarrollar la enfermedad)

  •       Tasa de incidencia (densidad de incidencia): Velocidad de aparición de nuevos casos con respecto al tamaño de la población


o   Con frecuencia, no todos los individuos a riesgo (denominador) son seguidos durante el mismo período de tiempo.
o   Si se disponen de los diferentes tiempos de observación (“tiempos en riesgo”) de los diferentes individuos, se puede calcular la densidad de incidencia o tasa de incidencia
o   Es necesario especificar la unidad de tiempo a las que se refiere la tasa (personas–año; personas–mes, personas–semana, etc.).
o   Una misma cantidad de personas-tiempo se puede obtener mediante el seguimiento de distintos grupos de población.

o   Se mide en unidades de tiempo–1 .

o   No son proporciones, es una tasa instantánea
o   Expresa la “tasa” a la cual ocurren los eventos en sujetos de la población en riesgo en cualquier momento.

o   Expresa velocidad: la tasa de cambio instantáneo o la rapidez con la que se desarrolla el evento en la población.

§  Tasa: datos agregados
§  Densidad de incidencia: tasa obtenida de datos individuales.


  •         Densidad de incidencia basada en datos individuales:

o   Nuevos casos/Personas-tiempo a riesgo

o   Personas – tiempo:
§  Suma de tiempos que los individuos están a riesgo de desarrollar el evento.
§  Las unidades a utilizar dependen del investigador. Los eventos poco frecuentes suelen describirse en personas-año o un múltiplo del mismo (100 o 1000 personas-año). En cambio en los eventos más frecuentes (ej: la gripe) se pueden utilizar personas-semana o personas-día.

RAZONESO “RATIOS”

Es una medida de resumen para variables cualitativas que consiste en la comparación, a través de una división entre dos conjuntos.
Los dos conjuntos son distintos, es decir, uno no incluye al otro.
El numerador del cociente, por tanto, no está incluido en el denominador, como sí sucedía en las proporciones.

ODDS O VENTAJA

El cociente entre la proporción o probabilidad de ocurrencia de un evento y la proporción o probabilidad (complementaria) de no ocurrencia, se denomina con el término inglés “odds”, empleado en el lenguaje de apuestas.


Sus valores van desde 0 (eventos que nunca ocurren) hasta el infinito (eventos que ocurren siempre)

MEDIDAS DE ASOCIACIÓN: RELACIONES ENTRE PROPORCIÓN, RATIOS Y ODDS

La magnitud de asociación entre dos fenómenos (por ejemplo entre un factor de exposición y una enfermedad), puede estimarse a través de medidas que relacionen proporciones, tasas y odds.
Las tres más importantes son:
  • Razón de prevalencias: Estudios descriptivos de corte transversal. Realiza una ratio entre dos prevalencias (proporciones).
  • Riesgo relativo o razón de riesgos o razón de incidencias: Estudios de observacionales de seguimiento o estudios experimentales. Realiza una ratio entre dos incidencias acumuladas (proporciones) o dos densidades de incidencia (tasas).
  • Odds ratio o razón de ventajas: Estudios de casos y controles. Realiza una ratio entre dos medidas “odds” o ventajas.














miércoles, 16 de mayo de 2018

TEMA-3-DE LOS CONCEPTOS A LAS VARIABLES


ESTADÍSTICA
  •    Cuerpo de conocimientos para aprender de números provenientes de medidas que muestran variaciones entre los distintos individuos.
  •     Parte del supuesto de que las características clínicas que se observan cambian de un paciente a otro: variable
  •      Estadística es la ciencia que mide/estudia la variabilidad

PROCEDIMIENTO MUESTRAL

Un muestreo en un método tal que al escoger un grupo pequeño de una población podamos tener un grado de probabilidad de que ese pequeño grupo posea las características de la población que estamos estudiando.
Inferencia: a partir de los datos obtenidos de la muestra (grupo pequeño de la población) se sacan conclusiones de la población entera.

PROCEDIMIENTO DE LA INFERENCIA ESTADÍSTICA

Atributo: parámetro que queremos medir, variable (peso)à Tamaño población: N
Parámetro: Cualquier medición estadística que se hace en la población. Media de la variable (media del peso). Se suelen representar con letras griegas. (Las media siempre se representan con la letra mu)
  • Cantidad numérica calculada sobre una POBLACIÓN O UNIVERSO cuyo tamaño se expresa con N.
  • La idea es resumir toda la información que hay en la población en unos pocos números (parámetros)
  •  Los parámetros se expresan con letras griegas: σ (desviación media), π (proporción), μ (media)…

Tamaño muestra: n

Estimador o estadístico: igual que el parámetro pero en la muestra
  •    Es una cantidad numérica calculada sobre una MUESTRA extraída de la POBLACION o UNIVERSO, cuyo tamaño se expresa con n.
  •    La idea es resumir toda la información que hay en la población en unos pocos números (estimadores)
  •       Los estimadores se expresan con letras latinas en minúscula: s (desviación), p (proporción), x (con vector=media) …

CONCEPTOS DE LA TEORÍA DE MEDICIÓN

Identificar el objeto a medir y la estrategia de medición dependerá de que se trate de:
  •       Mediciones directas: si disponemos de mucha tecnología para estas mediciones que buscan exactitud en la medición. (No siempre es de esta forma ya que para medir la frecuencia cardíaca no hace falta mucha tecnología pero es una medición directa)

o   Altura
o   Temperatura
o   Ritmo cardíaco
o   Peso
o   Respiración
o   Glucemia
o   Las enfermeras también tienen la experiencia en recoger medidas directas de variables atributivas o demográficas como:
§  Edad
§  Género
§  Origen étnico
§  Estado civil
§  Nivel de ingresos
§  Nivel educativo
  •      Mediciones indirectas: medir ideas abstractas mediante mediciones, indicadores o atributos indirectos. (Test de Zarit, ZBI, mide la sobrecarga del cuidador)

o   En investigación enfermera, muy a menudo la característica que el investigador tiene que medir es una idea abstracta o subjetiva como
§  Estrés
§ 
Cuidado
§ 
Ansiedad
§  Dolor
§  Afrontamiento
  •  Raramente una estrategia de medición puede medir todos los aspectos de un concepto abstracto. Por ejemplo: ansiedad-miedo. La ansiedad se puede medir, pero normalmente tiene muchas dimensiones y en cuestionarios solo abordamos algunas.

MEDICIÓN DE SIGNOS Y SÍNTOMAS

Diferentes naturalezas de las variables, diferentes métodos de medición
Ejemplo: Presencia de dolor se puede medir como “sí” o “no”, sin embargo, la glucemia basal se tendrá que medir por mg de glucosa por dl de sangre, con valores que pueden ir de 0 a 1000 mg/dl, por ejemplo. Son variables de diferente naturaleza
Para medir variables se utilizan diferentes escalas de medición:
  • Escala nominal
  • Escala ordinal
  • Escala de intervalo
  • Escala de razón
TIPOS DE VARIABLES



Las categorías deben construirse con dos criterios: EXHAUSTIVIDAD Y EXCLUSIVIDAD

Las variables continuas y discretas pueden convertirse en cualitativas. (La edad por ejemplo la puedo diferenciar por categorías lo que la convertiría de continua a cualitativa)

OPERATIVIZACIÓN DE LAS VARIABLES

Es el proceso que transforma una variable subjetiva o abstracta en otras variables indirectas que tengan el mismo significado y que sean susceptibles de medición. Consiste en:
  •         Las variables principales se descomponen en otras específicas llamadas dimensiones
  •      A su vez es necesario traducir las dimensiones en indicadores que permitan la observación directa

martes, 15 de mayo de 2018

TEMA-2-EL MÉTODO CIENTÍFICO Y SUS PERSPECTIVAS

Investigamos para obtener información para la acción, con ello nos acercamos al conocimiento de la realidad, la realidad es múltiple con diferentes facetas, por tanto, para su estudio, se requieren distintos enfoques.

PROCESO DEDUCTIVO. MÉTODOS ESTADÍSTICOS

Dentro de una población seleccionamos por métodos aleatorios y recogemos datos con el fin de contrastar hipótesis y realizar estimaciones. Si contrastamos esa hipótesis deducimos un parámetro, una ley o confirmamos la teoría. 
Usan información menos profundizadas como cuestionarios 

PROCESO INDUCTIVO. MÉTODOS CUALITATIVOS

A partir de poblaciones generales seleccionamos lo que llamamos informantes “claves” (uno o varios) que se caracteriza porque tiene cierta representatividad sobre ese grupo respecto de ese problema de investigación. Y se lleva a cabo una compresión del fenómeno individual que llevaría a la compresión del fenómeno de grupo.  
Usan información en profundidad de entrevista normalmente .

ATRIBUTOS DE LOS PARADIGMAS CUALITATIVOS Y CUANTITATIVOS

Paradigma cualitativo:


  • Emplea métodos cualitativos
  • Fenomenologismo y compresión: “interesado en comprender la conducta humana desde el propio marco de referencia de quien actúa”
  • Observación naturalista y sin control
  • Subjetivo
  • Próximo a los datos: perspectiva “desde dentro”
  • Fundamentado en la realidad, orientado a los descubrimientos, exploratorio, expansionista, descriptivo e inductivo.
  • Orientado al proceso
  • Válido: datos “reales”, “ricos” y “profundos”
  • No generalizable: estudio de casos aislados
  • Holístico
  • Asume una realidad dinámica 


Paradigma cuantitativo:


  • Emplea métodos cuantitativos
  • Positivismo lógico “busca los hechos y las causas de los fenómenos sociales, prestando escasa atención a los estados subjetivos de los individuos”.
  • Medición penetrante y controlada
  • Objetivo 
  • Al margen de los datos: perspectiva “desde fuera”
  • Fundamentado no en la realidad, orientado a la comprobación, confirmatorio, reduccionista, inferencial, hipotético, deductivo.
  • Orientado al resultado
  • Fiable: datos “sólidos” y “repetibles”
  • Generalizable: estudios de casos múltiples
  • Particularista
  • Asume una realidad estable 

FASES DEL PROCESO DE INVESTIGACIÓN


Etapa conceptual: ¿Qué investigar? ¿Para qué investigarlo?


  • Método conceptual de la metodología de la investigación 
    • Observación de hechos
    • Identificación y formulación del problema
    • Revisión bibliográfica (antecedentes)
    • Marco teórico o marco de referencia conceptual (base teórica del problema)
    • Definición del problema de investigación
    • Definición de objetivos/formulación de las hipótesis (estudios cuantitativos analíticos)
    • Definición operacional de términos y variables
    • Importancia del estudio y limitaciones 



  • Definición y formulación de objetivos:
    • Se trata de definir a dónde queremos llegar con la investigación; qué queremos lograr (profundizar en el conocimiento de un fenómeno, comprobar la relación entre dos variables, etc.)
    • No confundir objetivos de investigación con objetivos de la práctica profesional.
    • Es frecuente desglosar un objetivo general en varios específicos.
    • Características de los objetivos: pertinentes, concretos, realistas y mensurables. 

  • Hipótesis: ante trabajos analíticos y experimentados
    • Es un enunciado de las expectativas de la investigación, acerca de relaciones entre variables que se indagan (sólo para estudios estadísticos analíticos o experimentales).
    • Es, por tanto, una predicción del estado esperado.
    • Debe enunciar una relación esperada en dos (o más) variables.
    • La hipótesis es un estado conjetural que enlaza las variables independientes y dependiente (predatoria y resultado).
    • Siempre hay una variable independiente. El que influye es independiente y el que se ve influido en dependiente, por ejemplo, el consumo del fármaco A cura la enfermedad B, la enfermedad B es la dependiente y el fármaco la independiente.
    • Exige una definición previa clara y concisa de dichas variables. 
    • Se debe formular en términos de “hipótesis nula”, la que no hay relación, puede coincidir o no en la que tu creas, pero es independientemente de lo que yo sospeche. Hipótesis alternativa es la que hay relación. 

Etapa Empírica: ¿Cómo investigarlo?


  • Es la etapa más práctica del proceso, el trabajo de campo
  • Corresponde al material y métodos a la obtención de resultados en el trabajo de investigación
  • Define el enfoque o estrategia de abordaje del problema de investigación para el logro de los objetivos
  • Debe definir el plan de investigación. Fuentes de información, método de recolección, gestión y análisis de los datos
  • Debe asegurar control o comprobación y validez interna y externa 


Está conformada por:

  1. Planificación de la investigación (proyecto): Material y métodos
    • Diseño metodológico (técnicas cuantitativas o cualitativas)
    • Población del estudio (o universo)
    • Muestreo o selección de participantes
    • Variables
    • Definición del proceso de recogida de datos
    • Registro y procesamiento 
  2. Trabajo de campo: Recogida de datos  
  3. Análisis de los datos 

Etapa Interpretativa: ¿cuál es el significado de los hallazgos de la investigación? 


  • Convalidación de los métodos empleados
  • Convalidación de los resultados
  • Describir fortalezas y debilidades del estudio (reconocer errores, cuestionar resultados)
  • Relación de los hallazgos con los objetivos e hipótesis
  • Relación de los hallazgos con los hallazgos de otros autores
  • Destacar aspectos novedosos y relevantes
  • Extraer conclusiones 


ERRORES Y SESGOS

Errores aleatorios:


  • Se produce cuando el estudios se realiza sobre un muestra probabilística de la población
  • Si se trabaja con muestras, es difícil esperar que los resultados coincidan exactamente con lo que ocurre en la población.
  • Sabemos que existe, pero no sabemos si el resultado sobre la muestra supera o se queda corto con respecto al resultado real en la población.
  • Medidas de control
    • Primera fase: calcular el mínimo tamaño de una muestra necesario para poder detectar como estadísticamente significativa una diferencia, si es que ésta existe realmente en la población
    • Segunda fase: Uso de pruebas o tests de hipótesis (errores a o b)
    • Tercera fase: cálculos de intervalos de confianza para las estimaciones obtenidas


Errores sistemáticos o sesgos:


  • Son errores que desplazan artificialmente las diferencias observadas en el estudio de las verdaderas, se muestree o no.
  • Estos errores a veces exageran las verdaderas diferencias y a veces las minimiza
  • Estos errores afectan a la validez interna del estudio, es decir, a la credibilidad de las conclusiones. 
  • Tipos de sesgos:
    • SESGO DE SELECCIÓN
      • Se incluyen en el estudio sujetos de estudio que difieren en alguna característica relevante de la población sobre la que se pretenden sacar conclusiones. Si afecta al factor de exposición y al efecto de interés (factor de riesgo 
      • y enfermedad), los hallazgos no son extrapolables. Ejemplos: negativas a participar o abandonos durante un seguimiento.
    • SESGO DE CLASIFICACIÓN
      • No diferencial: Disminuye las diferencias realmente existentes . Ejemplo: cuando la gente oculta hábitos socialmente no admitidos, el estudio no detecta los que verdaderamente están expuestos, de forma que es difícil detectar asociaciones si existen.
      • Diferencial: Exagera las diferencias realmente existentes .Ejemplo: las madres de niños nacidos con malformaciones recuerdan con más intensidad las exposiciones ocurridas durante el embarazo que las que tuvieron hijos sanos.
      • Grupo control: La finalidad del grupo control es aislar el efecto del factor del estudio del debido a otros factores .Efectos que se controlan:  Efecto Hawthorne: sentirse observado mejora nuestra respuesta. Efecto placebo: la administración de fármacos produce respuestas no atribuibles específicamente al mismo . Regresión a la media: cuando se obtiene un valor extremo en una variable, la segunda vez que se mide tiende a los valores de la emdia. Evolución natural: las enfermedades tienden a su resolución de forma natural, sin que sean atribuibles a la intervención
    • SESGO DE CONFUSIÓN
      • Es el único que se puede controlar en la fase de análisis y no sólo en la de diseño 
      • Es una distorsión de las estimaciones del estudio, producidas por la distribución desigual en los grupos de comparación de una tercera variable (variable confundente). Si esa variable es predictora del efecto (factor de riesgo o protector) entonces su distribución desigual contamina la verdadera relación entre la exposición y el efecto estudiados. 
      • Ejemplo: Cáncer de vejiga: – 30-70% Consumo de tabaco – 10-20% Exposición laboral  
      • Estudio de la relación entre una dieta rica en grasas y cáncer de vejiga: – Si ese tipo de dieta se realiza más frecuentemente entre los fumadores y los investigadores no lo han tenido en cuenta, la carga del riesgo del tabaquismo se camufla dentro de la dieta

CONTROL DE LOS ERRORES EN ESTUDIOS ESTADÍSTICOS

En la fase de diseño (selección y clasificación)
Restricciones y apareamientos
Análisis estratificado y multivariantes 

VALIDEZ INTERNA Y EXTERNA

VALIDEZ INTERNA: ausencia de sesgos para la población estudiada
VALIDEZ EXTERNA: precisión y validez externa. capacidad de extrapolar los resultados del estudio en otras poblaciones. 

PRECISIÓN Y EXACTITUD PRECISIÓN:  

  • Fiabilidad o reproductibilidad
  • Grado en que una medición proporciona resultados similares cuando se lleva a cabo en más de una ocasión en condiciones similares.
  • EXACTITUD: Es la validez para que una medición mida realmente aquello para lo que está destinada.
  • Pueden existir errores de exactitud debidos al individuo, al observador y al instrumento de medición
  • Para evaluar la validez o exactitud:
    • Validez de criterio: comparación con una medida de referencia objetiva y fiable
    • Validez de concepto: Analiza la correlación de la medida con otras variables
    • Validez de contenido: Contemplar todas las dimensiones del fenómeno que se quiere medir. 

 PRECISIÓN Y EXACTITUD. ESTRATEGIAS

  • Seleccionar las medidas más objetivas posibles
  • Estandarizar la definición de variables
  • Formar y entrenar a los observadores
  • Utilizar la mejor técnica posible
  • Utilizar instrumentos automáticos  
  • Obtener varias mediciones de una variable para mejorar la precisión
  • Emplear técnicas de enmascaramiento (ciego)
  • Calibrar instrumentos. 

ÉTICA E INVESTIGACIÓN
  • Respetar principios éticos en el diseño, ejecución, análisis y difusión  
  • Cumplir con la normativa vigente con la protección de los derechos de los participantes: consentimiento informado 
  • Dos componentes: fines y medios moralmente aceptables  
  • Autorizaciones a los comités éticos de los centros 
  • Documentos de referencia

lunes, 14 de mayo de 2018

TEMA-1-ESTADÍSTICA: DESDE SU ORIGEN A SU APLICACIÓN EN LA SALUD

En este tema se tratarán los conceptos básicos para adentrarnos en las ciencias estadísticas.

Fuentes del conocimiento humano
  •          TRADICION (Costumbres); “Verdades aceptadas”
  •          AUTORIDAD “Juicio de personas expertas o autorizadas, aceptado como verdadero”
  •          EXPERIENCIA: “Vivencia real repetitiva”
  •         ENSAYO ERROR: “Descubrir una solución entre varias alternativas”
  •         INTUICION: “Basado en la inspiración o iluminación”
  •      RAZONAMIENO LOGICO: “Combinación de sistemas formales de pensamiento con la experiencia”:
    •       Razonamiento inductivo: de lo concreto a lo general
    •       Razonamiento deductivo: de lo general a lo concreto
  •         METODO CIENTIFICO: “Aplica la deducción, la inducción y la evitación de sesgos. Sigue etapas verificables, observables, medibles y reproducibles”























SUCESOS DETERMINISTAS Y ALEATORIOS:
  •         DETERMINISTA: Dadas unas condiciones iniciales, el resultado es siempre el mismo.
  •         ALEATORIO: Dadas unas condiciones iniciales, conocemos el conjunto de resultados posibles, pero NO el resultado final.

DETERMINISMO:

BINOMIO CONCEPTUAL:

CAUSAàEFECTO

“En presencia de la misma causa sucede siempre el mismo efecto”
Es el modo natural con el que manejamos muchas de nuestras actividades cotidianas, relacionando datos presentes y pasados, propios y ajenos, con ese método planificamos nuestro accionar. Intentamos controlar la incertidumbre.

AZAR O ALEATORIEDAD:


BINOMIO CONCEPTUAL:

“Los efectos son multicausales y mínimas variaciones de una causa pueden llevar a otro efecto”
Lo que observamos es el resultado de una serie de reacciones en cadena de errores, sin un sentido específico, sin un propósito, independientes entre sí.

EL CONOCIMIENTO CIENTÍFICO APLICADO


EL CONOCIMIENTO CIENTÍFICO

Características:

  • Fáctico
  • Trascendente
  • Analítico
  • Comunicable
  • Predictivo
  • Simbólico
  • Explicativo
  • Abierto y escéptico
  • Metódico
  • Útil
  • Verificable
  • Claro y preciso
Problemas:


  • Complejidad: Dificultad para identificar atributos o características que se pretenden asocia.
  • Medición: problemas de procedimientos e instrumentos de medición empleados.
  • Control: necesidad de control, en términos de comparación.
  • Ética: necesidad de vigilar las repercusiones de las investigaciones sobre los sujetos de la investigación.

MÉTODO CIENTÍFICO EN SALUD

Preceptos básicos:

  •   TRATAREMOS CON GRUPOS DE PERSONAS: Información sobre la distribución de problemas de salud y sus determinantes en colectivos de personas
  •      COMPARACIÓN DE GRUPOS: Para conocer si la presencia de una característica “F” se asocia con la aparición de una enfermedad “E”, es necesario saber cómo se distribuye esa enfermedad en la gente que no presenta “F”
  •      DISTRIBUCIÓN DE LA ENFERMEDAD La distribución no es aleatoria y es posible encontrar diferencias entre los grupos a comparar


LA CIENCIA ENFERMERA

Metaparadigma enfermero:

  • Persona
  • Salud
  • Entorno
  • Enfermería

¿POR QUÉ NOS SIRVE LA ESTADÍSTICA EN ENFERMERÍA?

“La bioestadística enseña y ayuda a investigar a todas las áreas de las ciencias de la vida donde la variabilidad no es la excepción sino la regla”

FUENTES DE LA VARIABILIDAD

Un fenómeno que se mide obtiene un valor dependiendo de la variación biológica individual del fenómeno que se mide y de la técnica o proceso de medición.
Comprende tres aspectos:
  •         Repetibilidad: aplicación de la misma manera a los mismos sujetos en 2 ó más momentos
  •          Concordancia intraobservador
  •          Concordancia interobservador


ESTADÍSTICA Y ALEATORIEDAD
·  
  •    La estadística agrupa conocimientos matemáticos para intentar trabajar racionalmente en la observación de fenómenos aleatorios, azarosos o por casualidad.
  •          Es una respuesta racional a la incertidumbre, a la aleatoriedad.
  •          Es el idioma en el que nos referimos a los fenómenos aleatorios
  •         Una meta de la estadística es darle significado a las diferencias observadas.
  •          La estadística asume que no siempre en idénticas condiciones sucede idéntico fenómeno.
  •          La estadística asume que las diferencias fenomenológicas en condiciones similares son la regla, y que la igualdad es la excepción.
  •          La estadística pretende reconocer, cuantificar y pronosticar esas diferencias.
  •          El objeto de estudio de la estadística son los fenómenos causales y no casuales.



ESTADÍSTICA COMO HERRAMIENTA

  •        Aplicada al campo de la salud se le llama “Estadística de la salud”
  •        Aplicada a la población humana se le llama “Estadística demográfica”
  •        En su parte social se le llama “Estadística social”
  •        En las ciencias biológicas se la llama “Bioestadística”
  •        En salud pública y comunitaria hace acopio de todos los métodos estadísticos empleados por las diferentes disciplinas que la constituyen como las antes citadas: Surge la “Epidemiología”.




REFLEXIÓN

Bueno y aquí llegamos juntos al final del camino. Me gustaría hacer una pequeña reflexión con respecto a la asignatura de ETIC´S. Para empe...