TEMA 4: INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: Medidas resumen variables cualitativas. Medidas de frecuencia. Proporciones, razones y tasas. Construcción de tablas de frecuencia.

Vamos a comenzar con el tema 4, el cual se titula, "Introducción a la estadística descriptiva Medidas resumen variables cualitativas. Medidas de frecuencia. Proporciones, razones y tasas. Construcción de tablas de frecuencia.

IMAGEN: Estadística


ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

• Describe y analiza una determinada población o muestra sin pretender sacar conclusiones de tipo general. -> Es decir, nos da información sobre esa muestra o sobre esa población y analizaremos la información.
• Explora las relaciones entre variables. Yo podría medir el peso, pero hay factores como el sexo que puede hacer que varié, por lo que haría una media sin distinción de sexos y otra con distinción. 
• Organiza de manera clara y fácil de analizar. 
• Describe, analiza y representa un grupo de datos utilizando métodos numéricos y gráficos que resumen y presentan la información contenida en ellos. 

ESTADÍSTICA INFERENCIAL 

• Utiliza muestras de datos para sacar conclusiones sobre poblaciones más grandes. 
• De un grupo de población grande, sacamos una muestra más pequeña.
• Infiere o "induce" leyes de comportamiento de una población, a partir del estudio del análisis de una muestra. 
• Apoyándose en el cálculo de probabilidad y a partir de datos muestrales, efectúa:
• Estimaciones
• Decisiones
• Predicciones
• Generalizaciones sobre un conjunto mayor de datos.

VARIABLES

Para resumiros los distintos tipos de variables que existen os voy a dejar el enlace de un vídeo que os puede dejar aclaradas todas vuestras dudas: 

Variables

TABLAS DE FRECUENCIAS

• En el siguiente enlace que les voy a mostrar, se les facilitara los datos que pueden aparecer en las tablas de frecuencias, así como también un ejemplo:Tablas de frecuencias.
• Además les voy a facilitar también el enlace de un vídeo con un ejemplo, por si les ha quedado alguna duda: Ejemplo

INDICADORES/ CONCEPTO DE INDICADOR

• 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, por lo que, la frecuencia absoluta no es un indicador. 

PROPORCIONES

• Se define como una medida resumen para variables cualitativas, que consiste en la comparación, a través de un cociente entre un subconjunto y el conjunto al que pertenece.  
• EJEMPLO: proporción de personas que presentan una enfermedad. 

• El numerador siempre esta incluido en el denominador. 
• Adopta valores reales entre 0 y 1. 
• Se suele multiplicar por 100. 

TASAS (RATE)

• Es una medida que expresa el riesgo de ocurrencia del evento 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. 

- PREVALENCIA: describe qué proporción de la población tiene la enfermedad en un punto específico en el tiempo: depende de la velocidad de aparición de la enfermedad (incidencia) y su duración. 

- INCIDENCIA: describe la frecuencia de nuevos casos que ocurren durante un periodo de tiempo. Es el flujo de sanos a enfermos. 

• Número de casos nuevos de enfermedad que ocurren en un período específico de tiempo, en una población a riesgo de desarrollar la enfermedad. 
• La incidencia mide cambio: de ausencia a presencia de enfermedad, de vivo a muerto, de no tener una característica a tenerla. 
• La incidencia es una mediada de riesgo. 

• INCIDENCIA ACUMULADA (proporción de incidencia): riesgo de que se produzca el suceso. 
• Se calcula utilizando un período de tiempo durante el cual se consideramos que todos los individuos de la población están a riesgo de la enfermedad. 
• Es la proporción de sujetos que desarrollan la enfermedad, en un período de tiempo, del total de población a riesgo al inicio del período. 
• mide el riesgo promedio de padecer la enfermedad (probabilidad de desarrollar la enfermedad). 

EJEMPLO: 

- No puede haber pérdidas en el seguimiento. 

- Se siguen a todos los sujetos durante todo el período. 

• TASA DE INCIDENCIA (densidad de incidencia): velocidad de aparición de nuevos caso con respecto al tamaño de la población. 
• Con frecuencia, no todos los individuos a riesgo (denominador) son seguidos durante el mismo período de tiempo. 
• 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. 

• TASA DE INCIDENCIA O DENSIDAD DE INCIDENCIA
• Es necesario especificar la unidad de tiempo a las que se refiere la tasa (personas-año, personas-mes, personas-semana...). 
• Una misma cantidad de personas-tiempo se puede obtener mediante el seguimiento de distintos grupos de población. 
• Se mide en unidades de tiempo. 
• Expresa velocidad: la tasa de cambio instantáneo o la rapidez con la que se desarrolla el evento en la población
• Suma de tiempos que los individuos están a riesgo de desarrollar el evento. 

RAZONES O "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. 
• EJEMPLO: 
• En una empresa trabajan 1200 hombres y 345 mujeres. 
• La razón de los sexos será de 1200/345, es decir, 3'47 hombres por cada mujer. 

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. 
• Forma de cálculo: 

• La odds representa la frecuencia de un aspecto relativa a los sujetos que no presentan dicho aspecto, por lo que es un tipo especial de razón. 
• Sus valores van desde 0 hasta el infinito. 

MEDIDAS DE ASOCICACIÓN: RELACIONES ENTRE PROPORCIÓN, RATIOS Y ODDS.

Los 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: estudios de observaciones de seguimiento o estudios experimentales. Realiza una ratio entre dos incidencias acumuladas (proporciones) o dos densidades de incidencias (tasas). 
• ODDS RATIO: estudios de casos y controles. Realiza una ratio entre dos medidas "odds" o ventajas. 

EJEMPLOS: 

RAZON DE PREVALENCIAS

P. ne: es la razón entre la proporción de enfermos en los expuestos y la proporción de enfermos no expuestos. Cuantifica una estimación de la asociación entre el factor de exposición y la enfermedad.
P.e: si el valor se aproxima a 1, la enfermedad se distribuye por igual entre los expuestos y los no expuestos. 

ESTUDIOS DE SEGUMINETO Y EXPERIMENTALES: RAZÓN DE INCIDENCIAS, RAZÓN DE RIESGOS O RIESGO RELATIVO 

Es la razón entre el riesgo en los expuestos y el riesgo en los no expuestos. Cuantifica el incremento en el riesgo producido por la exposición.
Si el valor se aproxima a 1, la enfermedad o el suceso aparece de forma similar entre los expuestos y los no expuestos.

ESTUDIOS DE CASOS Y CONTOLES: ODDS RATIO O RAZÓN DE VENTAJAS

Se trata de relacionar la odds de los casos con la odds de los controles.

Es la razón entre: la odds de los casos y la odds de los controles.

Valores posibles: > 1      = 1       De 0 a 1

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

En primer lugar el tema 3, habla sobre la estadística,

• Que es cuerpo de conocimientos para aprender de la experiencia, en forma 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.
• Por tanto: Estadística es la ciencia que estudia la variabilidad.

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. 

PROCESO DE LA INFERENCIA ESTADÍSTICA

PARÁMETROS Y ESTADÍSTICOS

• Estadístico: 
• Es una cantidad numérica calculada sobre una MUESTRA extraída de la POBLACIÓN o UNIVERSO, cuyo tamaño se expresa con “n” (minúscula). 
• La idea es resumir toda la información que hay en la población en unos pocos números(estimadores).
• Los parámetros se expresan con letras latinas en minúsculas: s (desviación típica), p (proporción), x (media), etc.
• Parámetro:
• Es una cantidad numérica calculada sobre una POBLACIÓN o UNIVERSO cuyo tamaño 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.

MEDICIONES DIRECTAS

• Son las realizadas a elementos concretos como: 
• ALTURA
  
• TEMPERATURA
  
• RITMO CARDÍACO 
• PESO
  
• RESPIRACIÓN 
• GLUCEMIA
• Las enfermeras también tienen experiencia en recoger medidas directas de variables atributivas o demográficas como:
• EDAD
• GÉNERO
• ORIGEN ÉTNICO 
• ESTADO CIVIL 
• NIVEL DE INGRESOS
• NIVEL EDUCATIVO

MEDICIONES INDIRECTAS

En investigación enfermera, muy a menudo la característica que el investigador tiene que medir es una idea abstracta o subjetiva como: 

• ESTRÉS 
• CUIDADO 
• DOLOR 
• ANSIEDAD
• AFRONTAMIENTO 

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 MEDIDAS

• NOMINAL: Es el nivel inferior de medida. En una característica o variable sólo se puede comprobar si son iguales o diferentes.
• Los números se utilizan como meros nombres, podrían ser sustituidos por símbolos, letras. 
• Estos números no gozan de ninguna de las propiedades aritméticas.
• ORDINAL: es la medición ordinal dadas dos o mas variables: establecer si son iguales o no y si son distintas, establecer cual es la mayor. 
• No podemos establecer la cantidad de mejoría diferencial que un nivel. categoría o
  número representa en relación a cualquier otro.
• Carecemos de suficiente información para determinar si entre los niveles 3 y 4 existe el
  mismo grado de mejoría que entre el 3 y 2 ó 2 y 1.
• No se puede afirmar que la categoría 4 sea el doble que 2. 
• INTERVALO: presenta las características propias de las dos escalas anteriores. IDENTIDAD Y ORDEN + El requerimiento de que las distancias o intervalos iguales representan DISTANCIAS EQUIVALENTES. 
• • No puede sacar razones o proporciones. No podemos afirmar que 20º es el doble de 10º.
  • Escala cuantitativa y en ella se puede aplicar las estadísticas como mediana, desviaciones y correlación.
• RAZÓN: Nivel más alto de medición. 
• Características propias de las tres escalas anteriores:
• Igualdad, desigualdad, identidad. 
• Orden. 
• Distancias equivalentes entre los intervalos + la ventaja adicional de poseer 0  absoluto, en la que el 0 representa nulidad o ausencia de lo que se estudia. 

Entre dos números atribuidos a las modalidades admitiremos como validas: Las relaciones de identidad + orden + la existencia de intervalos equivalentes y cuantas veces una modalidad es superior a otra.

Por tanto, en 2 números atribuidos a dos modalidades se admitirán como válidas las relaciones de:

• IDENTIDAD; ORDEN; LAS OPERACIONES DE SUMA, RESTA, MULTIPLICACIÓN Y
  DIVISIÓN --> EJEMPLOS: edad, peso, talla, número de alumnos etc.

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 dividen en otras más específicas llamadas dimensiones. 
• A su vez es necesario dividir las dimensiones en indicadores que permitan la observación directa. 

CONCEPTOS BÁSICOS

Creo que os puede servir de ayuda para aclarar términos con respecto a los distintos temas.

TEMA 2: EL MÉTODO CIENTÍFICO Y SUS PERSPECTIVAS

Voy a dar paso al tema 2, que trata sobre: El método científico y sus perspectivas.

¿Para qué queremos investigar en la enfermería? El objetivo es desarrollar el conocimiento que guía y apoya la práctica y la disciplina de la enfermería. 

Con el siguiente vídeo, vamos a lograr diferenciar las diferencias que existen entre el proceso inductivo y deductivo. Espero que no os queden dudas! https://www.youtube.com/watch?v=g77RadpPGDE .

Los atributos de los paradigmas cualitativos y cuantitativos los veremos en el siguiente vídeo: https://www.youtube.com/watch?v=vXyJ5LJ75rg

FASES DEL PROCESO DE INVESTIGACIÓN

ETAPA CONCEPTUAL	ETAPA EMPÍRICA	ETAPA INTERPRETATIVA
Los investigadores se plantean dos preguntas: ¿Qué investigar? ¿Para qué investigarlo?	En la etapa donde planificamos lo que queremos investigar. ¿Cómo investigarlo? Éste es el método	¿Cuál es el significado de los hallazgos de la investigación? ¿Qué he recogido?

• ETAPA CONCEPTUAL: 
• Observación de hechos. De la observación es de donde sale la investigación. 
• Identificación y formulación del problema. 
• Revisión bibliográfica. 
• Marco teórico.
• Definición de objetivos. 
• Definición operacional de términos y variables. 
• Formulación de hipótesis. 
• Importancia del estudio y limitaciones.

• ETAPA EMPÍRICA: 
• Es la etapa más práctica del proceso; el trabajo de campo.
• Corresponde al Material y Métodos y a la obtención de resultados en el trabajo
  de investigación.
• Define el enfoque o estrategia de abordaje del problema de investigación para 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.
• ESTA CONFORMADA POR: 
• Planificación de la investigación. 
• Trabajo de campo.
• Análisis de datos. 

• ETAPA INTERPRETATIVA
• Convalidación de los métodos empleados
• Convalidación de los resultados
• Describir fortalezas y debilidades del estudio
• Relación de los hallazgos con los objetivos e hipótesis
• Relación de los hallazgos con los hallazgos de otros
  autores
• Aspectos novedosos y relevantes
• Extraer conclusiones

ESTRUCTURA DEL ARTÍCULO

ERRORES EN LOS ESTUDIOS CUANTITAVOS

• Errores aleatorios: debidos al azar, de imposible 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: debido a las actuaciones que investiga el investigador (sesgos). Depende de las actuaciones que realice el investigador. Son evitables. 

https://image.slidesharecdn.com/medicinsesgoyerroraleatorioparelcursovirtual1-160207025946/95/medicin-sesgo-y-error-aleatorio-32-638.jpg?cb=1454814026

CONTROL DE LOS ERRORES EN LOS ESTUDIOS ESTADÍSTICOS

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

VALIDEZ INTERNA: ausencia de sesgos para la validez estudiada. Mientras más sesgos menos validez interna. 

VALIDEZ EXTERRNA: precisión y validez externa. Capacidad de extrapolar los resultados del estudio en otras poblaciones. Exige de validez interna previa. 

Se puede tener validez interna y no tener externa, pero para tener validez externa hay que tener validez interna. 

TEMA 1: ESTADÍSTICA: DESDE SU ORIGEN HASTA SU APLICACIÓN EN SALUD.

En esta entrada, voy a hacer un resumen acerca del tema 1 de la asignatura de ETIC, el tema es "ESTADÍSTICA: DESDE SU ORIGEN A SU APLICACIÓN EN SALUD".

A lo largo de la historia se han desarrollado diferentes fuentes de conocimiento humano como son:

El MÉTODO CIENTÍFICO, aplica la DEDUCCIÓN, la INDUCCIÓN y la evitación de sesgos. Sigue etapas verificables, observables, medibles y reproducibles. 

Existen dos tipos de ciencias: 

SUCESOS DETERMINISTAS Y ALEATORIOS: 

• DETERMINISTAS: dadas unas condiciones iniciales, el resultado siempre es el mismo. 
• ALEATORIOS: dadas unas condiciones iniciales, conocemos el conjunto de resultados posibles, pero no el resultado final.

Este vídeo le puede aclarar un poco más las ideas acerca de estos dos conceptos: Sucesos deterministas y aleatorios

Las características del conocimiento científico específico, os la voy a presentar en el siguiente vídeo: Características del conocimiento científico 

El conocimiento científico es complejo, por lo que esa complejidad causa PROBLEMAS.

El método científico además tiene unos PRECEPTOS BÁSICOS, los cuales son: 

• TRATAR 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 compara.

LA CIENCIA ENFERMERA

Imagen: Metaparadigma

¿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.

BREVE RESEÑA HISTÓRICA DE LA CIENCIA ESTADÍSTICA

1. La necesidad de contar. Censos s. XVII. Imagen: Imagen 1
2. Cálculos de probabilidades: juegos de azar s. XVII
3. Conocer las causas de los comportamientos de los fenómenos.

HISTORIAS: BIOESTADÍSTICA

• Primeros trabajos bioestadísticos modernos.
• Florence Nightingale:
• Ejercito Británico, Guerra de Crimea. 
• Su trabajo reformó hospitales, enfatizaba la importancia de la medicina de prevención.

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”.