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

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

Clasificación Estadística:

Bioestadística Descriptiva o Deductiva: se ocupa del tratamiento, resumen y presentación de los datos observados de una manera gráfica y científica.

Bioestadística Inferencial o Analítica: su objetivo es “inferir”, o sea, establecer conclusiones sobre una población a partir de los resultados obtenidos de una muestra, todo ello, con un determinado nivel de seguridad o intervalo de confianza (Contraste de hipótesis).

DEFINICIÓN DE LOS SUJETOS DEL ESTUDIO:

• Una población es un conjunto de individuos al que se refiere nuestra
• pregunta de investigación.
• Definir la población estudiada.
• Conjunto completo de individuos a los que se refiere las conclusiones del estudio.
• Ejemplo: personas diabéticas, mujeres embarazadas, pacientes con colostomías, etc.

• La información se obtendrá de una MUESTRA de esa población. Subconjunto o grupo de la población de menor tamaño.

PROCEDIMIENTO MUESTRAL:

Un muestreo es 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.

INTERFERENCIA:

N=población

 μ=Parámetro

M= medida población

X= Media muestra (estimador)

PARÁMETROS Y ESTADÍSTICOS:

Parámetro: 

• Es una cantidad numérica calculada sobre una población o universo. 
• El tamaño de la población se expresa con N (mayúscula) 
• 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 típica), π (proporción), μ (media), etc

Estadístico: 

• Es una cantidad numérica calculada sobre una muestra extraída de la población o universo.
• El tamaño de la muestra se expresa con n (minúscula) 
• 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 minúsculas: s (desviación típica), p (proporción), x (media), etc

Conceptos de la teoría de medición:

Medición directa: si disponemos de mucha tecnología para estas.

-Altura.

-Temperatura.

-Respiración.

-Nivel de glucemia.

-Peso.

Errores los instrumentos mal calibrados, preferible hacer más de una medición.

Podemos conseguir variables demográficas a partir de cuestionarios solo preguntando.

-Edad.

-Sexo.

-Estado civil.

-origen étnico.

-Estado salarial.

Medición indirecta: difícil de medir, usamos cuestionarios, evaluamos por ejemplo la sobrecarga de los cuidadores (TEST DE ZARY, puntuación numérica, más de 44 puntos, tiene sobrecarga).

Variables abstractas y subjetivas.

-Estrés.

-Cuidado.

-Dolor. (ESCALAS ANALÓGICAS VISUALES)

-Ansiedad.

-Apoyo.

-Nivel de rechazo.

-Afrontamiento. Cuestionario identifica INDICADORES DE AFRONTAMIENTO:

• Frecuencia o exactitud de la identificación del problema.
• Nivel de optimismo.
• Tiempo o eficacia en la resolución del problema.
• Los tipos de comportamiento de auto-actualización.

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.

ESCALAS DE MEDICIÓN DE VARIABLES:

• Escalas nominales o clasificatorias. Nivel más bajo de medición. Los datos se ajustan por categorías que no mantienen una relación de orden entre sí (color de los ojos, sexo, género, profesión...) VARIABLE CUALITATIVA.

Ejemplos:

-raza: blanco, negro, amarillo. (POLICOTÓMICAS).

-sexo: Hombre y mujer (DICOTÓMICAS, 2 CATEGORÍAS).

• Escalas ordinales o de rango. Aporta información referente a la equivalencia y existe un cierto orden o jerarquía entre las categorías. Orden de categorías, leve, media, nula, o máxima. 

(grados de disnea, grado de hipertensión arterial, estadiaje de un tumor, curso académico, etc.)
Las etiquetas numéricas no expresan relaciones aritméticas, solo expresan orden. No se pueden hacer operaciones matemáticas, solo se establece una jerarquía.

• Escala de intervalo. Los datos tienen que ser numéricos y poseen las propiedades de la escala ordinal. Los intervalos entre observaciones se expresan en términos de una unidad de medición fija. Ejemplo: temperatura 36,2  37,5   38,1 ... El 0 es un valor arbitrario, el 0 no indica ausencia de propiedad, no se rige por una escala, PERMITE VALORES NEGATIVOS

0 grados no es ausencia de calor, si no punto de congelación del agua, temperaturas negativas.

• Escala de proporción o racional. Supone el nivel más alto de medición. Se utiliza cuando una escala tiene todas las características de una escala de intervalo, y además tiene un punto cero real en su origen. Ejemplo: peso en gramos, colesterol 0 no existe colesterol.

Clasificamos las variables: Se refieren a propiedades, no pueden ser medidas.

Cualitativas 2 tipos:

• Nominales 
• Dicotómicas (hombre y mujer).
• Policotómicas (soltero, viudo, casado, separado).
• Ordinales un orden (grado de satisfacción en el trabajo) JERARQUÍA.
• Escala Likert coloca un nº con distintos niveles del 1 al 5:
• Ejemplo: Desde muy de acuerdo a nada de acuerdo (común en investigación social y en sanidad).
• Cualitativas exhaustivas y mutuamente excluyentes, todos los sujetos deben poder ser clasificados en alguna categoría, sólo en una no en dos a la vez, a la hora de construir las escalas.

Cuantitavias 2 tipos:

• Discretas (permite sólo números enteros infraccionables, nº de hijos) NO permite fraccionamiento. Edad variable continua, años cumplidos no los días exactos o meses.
• NÚMERO exacto de cigarrillos al día, estudio de consumo del tabaco.
• Continua se puede fracción ejemplo: tallas, peso y tensión arterial.

Una variable continua podemos volverla discreta, pero una discreta nunca podrá ser continua.

EJEMPLO EN CLASE:

100 sujetos, distribuidos en determinados rangos de edad, edad se puede transformar en variable cualitativa. Reconvertir variable continua como es la edad en cuañlitativa.

• 0-15 años
• 16-30 años                                           ESTO ES EXHAUSTIVO 
• 31-65 años
• mayores de 65 años.

• 0-15 años
• 15-30 años                                            ESTO NO ES EXHAUSTIVO 

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.

Las variables principales se descomponen en otras más específicas llamadas dimensiones.

• A su vez es necesario traducir las dimensiones en INDICADORES que permitan la observación directa

Medir accesibilidad a los servicios de salud, tan simple como preguntar:

                         ¿TIENE USTED ACCESIBILIDAD A LOS CENTROS DE SALUD?

• Pueden existir barreras geográfica. ACCESIBILIDAD GEOGRÁFICA.
• ACCESIBILIDAD CULTURAL ancianos, no tienen conocimiento del uso de internet, limitaciones tecnológicas.
• ACCESIBILIDAD ECONÓMICA, transporte, o eres autónomo, pierdes dinero.

Se pueden quitar ITEMS, quitar una dimensión entera pero no eliminar 3 ítems. 

CUESTINARIO ESCALA ANSIEDAD DE HAMILTON, MEDIR ANSIEDAD:

MIDE 2 DIMENSIONES