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CLASE 1: VARIABLES
Definición de Variable: es una característica (magnitud, vector o número) que se puede medir, adoptando diferentes valores en cada uno de los casos de un estudio. Conceptos básicos de la variable: Unidad, Datos, Información Ejemplos de Categóricas dicotomica:
- Estado Vital (vivo o muerto) Frecuencia Temperatura cardiaca Ejemplos de Categóricas Nominales:
- Raza
- Tipo de sangre Ejemplos de Categóricas Ordinales:
- Grado de enfermedad
- Clase social
Ejemplos de numéricas continúas:
- Peso Ejemplos de numéricas discretas:
- N° cigarrillos día
- Presión arterial en mmHg Ejemplos de Categóricas politomica:
- Religion (católico, evangelico, protestante)
MEDIDAS DE RESUMEN
Medidas De frecuencia:
Medida de tendencia central Medida de dispersión Medida de posición o ubicación Media o Promedio Desviación estándar Mediana Rango intercuartílico (p25 a p75) Rango (min-max) Percentiles y sus variantes (decil, quintil, cuartil, tercil, etc.) Moda Las variables cuantitativas no se describen con porcentajes. IQR = es la diferencia p75-p Las variables cuantitativas se miden siempre con una medida de tendencia central + una medida de dispersión. (Media con la DE; la mediana con el IQR) DESVIACION ESTANDAR
- La desviación estándar es una medida de dispersión; acompaña al promedio.
- Brinda una idea de la variabilidad de los datos.
- No significa el mínimo y máximo.
- Se calcula a partir de la diferencia entre cada uno de los datos con la media muestral. La Mediana: Se ordenan todos los valores de menor a mayor. Luego, se toma el valor del medio. Si el número de valores es par, se promedian los dos del medio. Características de la Mediana Es más estable que la media (no tan sensible a valores extremos). Es preferible cuando tenemos distribuciones distintas a la normal o sujetos con valores extremos. La mediana corresponde al p50. Su medida de dispersión es el rango intercuartílico (p75-p25). Cajas y Bigotes: σ=desviación estándar Si se dan cuenta, hay más de una desviación estándar a cada lado de la media (0). En salud, se usa, por ejemplo, para definir desnutrición en población pediátrica.
Los susceptibles son aquellos que no tienen la enfermedad (resto de la población).
MUESTREO
Población: conjunto de elementos del que quiero extrapolar resultados. Cuando se trabaja directamente con la población, se denomina CENSO. Población Diana: población a la que se desea generalizar los resultados. Población de Estudio: Población definida por los criterios de selección y accesible al investigador. Muestra: Sujetos realmente estudiados. La muestra debe ser representativa de la población (tamaño de muestra apropiado y que la selección de personas sea aleatorio) La muestra debe ser:
- Representativa: Los elementos que componen la muestra deben ser similares a los de la población que representa.
- De tamaño suficiente: La cantidad de elementos que compone una muestra, deberían ser capaces para reflejar las mismas características de la población. Validez interna: si el estudio esta bien hecho. Validez externa: ve si se puede extrapolar el estudio en otras poblaciones. Tipos de Muestreo Probabilístico No Probabilístico Aleatorio simple Bola de nieve Sistemático Por conglomerados Estratificado MUESTREO PROBABILISTICO Muestreo Aleatorio Simple: Es lo ideal ▪ Sencillo y con menos sesgos. ▪ La probabilidad de que un sujeto sea elegido es la misma para todos.
Tipos de muestreo
Probabilistico Generalmente esto puede hacerse con metodos de eleccion al azar. Cada sujeto de la poblacion tiene una probabilidad de ser elegido y esta puede ser calculada No probabilistico No se conoce la probabilidad de eleccion de los sujetos
▪ Se usan procedimientos para elegir al azar a los participantes (números aleatorios). ▪ ES preciso tener una lista de los participantes a ser sorteados. Muestreo sistemático: Empiezas haciendo un muestreo aleatorio simple, luego escoges al primer sujeto al azar, luego le sumas una constante (k), hasta terminar la muestra. K = población/muestra Se usa en consultorio Se seleccionan las unidades de muestreo empleando un intervalo de medida constante sobre el marco muestral. El intervalo muestral es la división del tamaño de la población entre la muestra calculada. Se recomienda cuando la población es numerosa o no se puede determinar precisamente (p.ej. pacientes que asisten a consulta). MUESTREO ESTRATIFICADO Se usa en poblaciones heterogéneas. Cuando existen grupos bien definidos dentro de la población y la variable de interés varía entre estos grupos. Divide la población en estratos (ejm: costa, sierra, selva) ➢ Muestreo estratificado con afijación igual → se escogen la misma cantidad de sujetos en los diferentes estratos. ➢ Muestreo estratificado con afijación proporcional → el tamaño de la muestra en cada estrato va ser proporcional al tamaño del estrato. MUESTREO POR CONGLOMERADOS Ejm: sortear manzanas Todos los elementos de la población pertenecen a uno y solo uno de los conglomerados. Los conglomerados deben tener el mismo número de elementos. Consiste en realizar una muestra aleatoria simple en las cuales las unidades de muestreo son conglomerados. Y que pasa cuando… Se quiere hacer un muestreo a nivel nacional (para que se puedan inferir a todo el país). Hay dos opciones:
- Realizar un censo a todo el país.
- Hacer un muestreo en varias etapas (probabilístico) MUESTREO NO PROBABILISTICO Implica la modalidad de conveniencia (se elige a los que se puedan o acepten). Con este método no se pueden inferir los resultados a la población. Ejm: poblaciones ocultas (prostitución, marginales VIH) Algunos tipos de muestreo no probabilístico:
- Por bola de nieve (poblaciones particulares)
- Otros (por juicios, por cuotas) MUESTREO POR BOLA DE NIEVE Cuando se ubica a un sujeto a encuestar y este refiere a otros más. Estos al ser encuestados darán referencia de otros más. Es útil cuando no se conoce la totalidad de los sujetos a los que se enrolara o cuando las poblaciones son de difícil acceso.
CALCULO DE TAMAÑO DE MUESTRA Muestra: conjunto de elementos que se extrae de la población Inferencia estadística : trabaja en la muestra para obtener resultados que sean validas en la población. Si solo si el tamaño es adecuado y el muestreo también. Principios fundamentales que debe cumplir una muestra:
- SIMPLICIDAD. Significa que los elementos que participan en la investigación y que pertenecen a la población, deben estar definidos en forma clara, simple y precisa.
- REPRESENTATIVIDAD. Las características relevantes de la población deben encontrarse en la muestra, sólo deben diferir en el número de elementos.
- COMPARABILIDAD. Cuando en un estudio es necesario contar con dos muestras, entre las cuales se desea establecer alguna diferencia específica, es necesario que ambas muestras sean similares en todas las características, a excepción de aquella característica que es motivo de la investigación (p.e. ensayo clínico).
Realidad ocurre en la población y decisión en la muestra
Precisión de la estimación
Es el error permitido, es decir cuan lejos se encuentra una estimación del verdadero valor poblacional basada en una muestra.
La palabra frecuencias hace referencia a CATEGORICA.
» Si trabajamos con una MUESTRA de una POBLACIÓN, nuestros resultados pueden diferir en mayor o menor medida del valor REAL en la población. » Mientras menos muestra tengamos, la INCERTIDUMBRE sobre nuestros resultados será mayor. A mayor muestra, tendremos mayor confianza en nuestros hallazgos » Los intervalos de confianza cuantifican la incertidumbre sobre nuestros resultados » El intervalo de confianza (al 95%) nos da un rango alrededor de nuestro resultado (OR, RR, PR, diferencia de medias, etc) sobre el cual podemos estar 95% seguros que el valor POBLACIONAL real está contenido. » En nuestro ejemplo previo » PR=3(IC95% 2.5-3.5) » Estamos 95% seguros que el valor real del PR esta entre 2.5 y 3.5.
