viernes, 13 de junio de 2014

SEMINARIOS ESTADÍSTICA Y TIC: SEMINARIO 3


     Para el tercer seminario tuvimos que realizar el protocolo de la investigación real que tendremos que tener hecha para finales del curso. Esta es de libre temática por lo que ahora es nuestro turno para hacer todo del trabajo. En mi caso, el tema no costó elegirlo pues en mi grupo hubo varias proposiciones y al final nos decantamos por una que consideramos muy interesante de estudiar. Realizar los puntos del protocolo no nos costó demasiado y, puesto que ya estábamos más familiarizados con la búsqueda en bases de datos, encontrar artículos relacionados con nuestro tema fue tarea fácil.
     A partir de esto, seguimos todos los puntos encontrados en varios guiones así como también nos apoyamos en varios trabajos de años anteriores para orientarnos mínimamente en algo en lo que estábamos bastante perdidos.
     He de reconocer que aunque en este seminario solo nos tuviéramos que encargar de un mero esbozo del estudio de investigación en sí, nos ha llevado muchas horas de trabajo individual y puesta en común, además de comparación con otros protocolos de compañeros y consejos de los mismos. Además, el diseño del protocolo supone el diseño también de prácticamente todos los puntos que constituirán nuestro futuro estudio de investigación, y un trabajo de tal envergadura requiere de un gran esfuerzo por parte de todo mi grupo. Sin embargo, agradezco que en mi grupo la dinámica de trabajo sea muy buena y fluida y el ambiente de trabajo sea el óptimo, por lo que finalmente conseguimos elaborar lo que posteriormente Sergio nos verificó como algo bien encaminado para continuar hasta el segundo seminario, que supone la meta de la asignatura.
     
     A parte de esto, en dicho seminario también nos dedicamos a continuar con nuestro caso de Epi Info, introduciendo los datos, porque en el anterior ya habíamos elaborado el cuestionario del caso, de cada paciente para aprender a introducir los datos para poder usarlo en nuestro trabajo. Cómo la muestra extraída era bastante grande nos llevó mucho tiempo meter todos los datos en el programa. Tras esto, el profesor nos explicó cómo se debían analizar los datos para que lo pudiéramos hacer en el siguiente seminario. 

     Finalmente, comenzamos a analizar los datos que habíamos introducido antes, realizando tablas sencillas en las que se veía el número de pacientes de cada sexo que había realizado el cuestionario, el número de personas que había comido cada cosa, etc. Al salir de la clase, Sergio nos adelantó que en el próximo seminario resolveremos el caso, y la verdad es que todos tenemos una estúpida impaciencia como si fuéramos niños pequeños, pero después de tanto trabajar en dicho caso tenemos muchas ganas de resolver cuál fue el verdadero causante del brote vírico de Oswego, así que nos encontramos como si estuviéramos en un juego de resolver crímenes y misterios.

     La respuesta: en el próximo capítulo!

SESIÓN TEÓRICA ESTADÍSTICA Y TIC: SEMANA 10


     Este tema, probablemente el más práctico de todos, abarca los distintos tipos de test de diagnóstico para evaluar un estudio y poder confirmar una hipótesis concreta en nuestros estudios de investigación.      
     Existen dos tipos de test:

  • Chi-cuadrado: es un test en el que se comparan variables cualitativas. Se parte de hipótesis que estudian la asociación entre dos variables, centrándose en si una obtiene más efecto que la otra. En este test, se comparan los estudios observados y los esperados y a partir del cálculo del grado de libertad y la magnitud de asociación, se concluye mediante la siguiente fórmula cuál es el valor que nos permite rechazar o aceptar una de las tres hipótesis formuladas.
  •  T-student: es un test en el que se comparan una variable cuantitativa continua y una cualitativa policotómica. Para verificar una hipótesis u otra también debemos calcular el grado de libertad y compararlo en la tabla de valores del mismo, además de calcular el valor de la T. Al calcular este y en función de si es mayor o menor que el del grado de libertad, se acepta o rechaza la hipótesis nula, al igual que con el test anterior. La diferencia es que cuando en el test de T-student se rechaza la hipótesis nula, no tenemos que calcular la magnitud de asociación para rechazar o aceptar las hipótesis alternativas, sino que nos quedaremos con aquella cuya media sea más alta.


     El tema solo consta de estos dos métodos de comprobación de hipótesis pero supone al menos para mí, lo más complicado de toda la parte estadística de la asignatura, pues hemos hecho pocos ejemplos en clase y tampoco existen muchos más problemas para practicar por lo que solo queda emplearnos a fondo de aquí al examen y apoyarnos de los seminarios, que ya no queda nada!!! De momento, se acabó la materia de esta asignatura que se ha ido haciendo cada vez más dura, pero que espero sacar adelante y, sobretodo, conseguir aprender de verdad para en un futuro no tan lejano sea capaz de poner en práctica todo lo aprendido y esta vez, como una auténtica profesional de la enfermería.


SESIÓN TEÓRICA ESTADÍSTICA Y TIC: SEMANA 9


     En este tema hemos estudiado una gran cantidad de conceptos que tratan sobre cómo obtener la población y cómo realizar el muestreo, siendo los siguientes:
  • Proceso de la inferencia estadística, en el que hacemos una selección aleatoria y obtenemos una muestra, y la medida de la variable de estudio obtenida en la muestra se denomina estimador.
  • Inferencia, que es el proceso por el que a partir del estimador me aproximo al parámetro.
  • Error estándar, que se define como la medida que trata de captar la variabilidad de los valores del estimador. Se calcula mediante las siguientes fórmulas:

  • Error estándar para una media: 
  • Error estándar para una proporción:

  • Intervalo de confianza, que supone el medio de conocer el parámetro en una población midiendo el error que tiene que ver con el azar. Para calcularlo hay que tener en cuenta:
- I.C. de un parámetro=estimador± z (error estándar)
- Z = valor que depende del nivel de confianza 1-α con que se quiera dar el intervalo (α=error máximo admisible: 5%).
- Para nivel de confianza 95% à z=1,96.
- Para nivel de confianza 99% à z=2,58.
I.C. cuando hay una proporción es:

  • Tipos de muestreo:
    • Probabilístico
      • Aleatorio simple
      • Aleatorio sistemático
      • Estratificado
      • Conglomerado
  • No probabilístico o  de conveniencia del investigador
    •  Accidental
    • Por cuotas
  • Tamaño De La Muestra, que dependerá del error estándar, de la mínima diferencia entre los grupos de comparación que se considera importante en los valores de la variable a estudiar, de la variabilidad de la variable a estudiar (varianza en la población), y por último del tamaño de la población de estudio. Se calcula mediante la siguiente fórmula:

- Si tras esta operación se cumple el resultado: N > n (n-1), el cálculo del tamaño muestral concluye aquí. Si no se cumple, obtendremos el tamaño de la muestra con esta fórmula:


     Este tema va introduciendo más conceptos nuevos y sobre todo fórmulas, lo que todo el mundo odia aprenderse… Sin duda, el camino de aquí al examen no será fácil, porque por lo que hemos sabido ya, hay preguntas teóricas sobre casos prácticos además de problemas de este tipo. Nos deprime solo escucharlo y pensar en calculadora, número y muchas horas de práctica y dolores de cabeza para esta asignatura, pero nada que valga la pena será fácil así que ¡manos a la obra!

jueves, 12 de junio de 2014

SESIÓN TEÓRICA ESTADÍSTICA Y TIC: SEMANA 8


     En este tema hemos tratado una gran cantidad de conceptos muy relacionados con todos los problemas que vamos a abarcar y que nos van a ayudar a la comprensión de los mismos.
     Es un tema tan extenso como importante en la asignatura, así que ¡vamos a ello!
  • Primeramente hemos estudiado las medidas de tendencia central, que son tres:
    • Medida aritmética o media. Se usa para variables cuantitativas ya que se trata de nº. Es la suma de todos los valores de las variables observadas entre el total de observaciones.
    • Mediana. Es el valor de la observación tal que un 50% de los datos es menor y otro 50% es mayor.

      • Si el nº de observaciones es impar (M= (n+1)/2)
      • Si el nº de observaciones es par, el valor de la mediana corresponde a la mediana entre los dos valores centrales.
    • Moda. Es el valor que más se repite. Si hay más de dos modas se dice que la muestra es bimodal (2 modas) o multimodal (más modas).
  • En segundo lugar estudiamos las medidas de posición:
    • Cuantiles. Se calculan para variables cuantitativas y solo tienen en cuenta la posición de los valores en la muestra.
      • Percentiles. Dividen la muestra ordenada en 100 partes.
      • Deciles. Dividen la muestra en 10 partes.
      • Cuartiles. Dividen la muestra ordenada en 4 partes.

  • En tercer lugar observamos las distintas medidas de dispersión:
    • Rango o recorrido. Diferencia entre el mayor y el menor valor de la muestra.
    • Desviación media. Media aritmética de las distancias de cada observación con respecto a la muestra únicamente por su medida.
    • Desviación típica. Media aritmética de las distancias de cada observación con respecto a la media de la muestra.
    • Varianza. Expresa la misma información en valores cuadráticos.
    • Recorrido intercuadrático. Diferencia entre el tercer y primer cuartil.
    • Coeficiente variación. No tiene unidad adimensional. Nos sirve para comparar la heterogeneidad de dos series numéricas.

  • Por último, comenzamos a introducirnos en el tema de las distribuciones normales así como también estudiamos las distintas asimetrías y la curtosis en la representación gráfica de los datos obtenidos en una investigación.


     Con toda esta saturación de nuevos conceptos, solo queda empezar a estudiarlos poquito a poco para que luego no nos pille el toro como suele pasar, e ir construyendo paso a paso el camino hacia el aprobado y hacia lo que más aún nos gusta: el verano. 

SESIÓN TEÓRICA ESTADÍSTICA Y TIC: SEMANA 7


     La estadística se define como el cuerpo de conocimientos para aprender de la experiencia en forma de números que provienen de medias que muestran variaciones entre los diferentes individuos. Partimos de saber que las características que se observan cambian --> variable.

     Deducimos de todo esto que la estadística es la ciencia que estudia la variabilidad. Por las diferentes variables que hay existen diferentes métodos de medición. Y se utilizan diferentes escalas, que son:
  • Escala nominal: nivel inferior de medida. En una característica o variable solo se puede comprobar si son iguales o diferentes. Las características deben ser exhaustivas y mutuamente excluyentes.
  • Escala ordinaria: medición ordinal con dos o mas variables. Podemos establecer si son iguales o diferentes, y establecer cual es mayor.

     Una escala de intervalo tiene características de las dos escalas anteriores: la identidad y orden.
     Hay diferentes tipos de variables:
  • Variables cualitativas: no puede ser medidas. Pueden ser:
    • Nominales: dicótomas o policotómicas.
    • Ordinales: se establece un orden.
  • Variables cuantitativas: se pueden medir en términos numéricos. Se utilizan en escalas de intervalo y de razón. Pueden ser:
    • Discretas: pueden tomar un numero finito de valores.
    • Continuas: pueden valer cualquier numero dentro de un rango.

     Para representar las variables hay varios métodos:
  • Tablas de frecuencia: que son imagen que muestran frecuencias en columnas y las categorías de las variables en las filas.
  • Representaciones gráficas: para dar información numérica. Son la imagen de las ideas, aumentan la información escrita y ofrecen orientación visual.
  • Histogramas: Es igual que las gráfica en cuanto al tipo de frecuencia que se pueden utilizar, la diferencia es que que es para variables continuas.
  • Gráfico de tronco y hoja: Híbrido entre tabla e histograma: Nos muestra la forma de la distribución y los valores de la variable.

     Cada dato de la serie se divide en dos partes: El tronco y la hoja.


     En este tema hemos vuelto a la teoría, de momento sin problemas prácticos que nos causen más de un quebradero de cabeza. Sin embargo, y a pesar de toda la carga teórica que ya llevamos en esta asignatura, al ser un tema tan gráfico supone algo más llevadero que lo que llevamos dado hasta este momento. A pesar de esto, no debemos relajarnos, porque los exámenes están a la vuelta de la esquina y la tensión se comienza a palpar en el ambiente... 

SESIÓN TEÓRICA ESTADÍSTICA Y TIC: SEMANA 6


     En este tema hemos visto cómo llevar a cabo la etapa empírica de la investigación incluyendo el diseño, material y métodos necesarios.
    
     A lo largo de todo este tema teórico hemos abarcado los siguientes puntos:
  • La subdivisión la etapa empírica, haciendo referencia a los apartados más importantes.
  • El material y métodos, donde estudiamos la población de estudio, el muestreo de la misma y el tamaño.
  • Planificación de la recogida de datos; lo más destacable de esta etapa es la búsqueda de variables.
  • Registro y procesamiento de los resultados.
  • Ejecución de la recogida de datos.
  • Análisis, revisamos la información y concretamos el tipo de diseño.
  • Diseños de estudio:
    • Analítico
    • Descriptivo
      • Transversal
      • Longitudinal
    • Experimental
    • Observacional
      • Prospectivo
      • Retrospectivo
  • La clasificación de los estudios analíticos:
    • Factor de riesgo SÍ --> estudio experimental
      • Grupo de control --> estudio controlado
        • Asignación aleatoria --> estudio clínico aleatorio
        • Asignación no aleatoria --> estudio clínico no aleatorio
      • No grupo de control --> estudio no controlado
    • Factor de riesgo NO --> estudio observacional
  • Las medidas de frecuencia, según el tipo de estudio. Nos ayudan a aceptar o rechazar la hipótesis nula, y son:
    • Prevalencia --> Nº de individuos con la enfermedad en un tiempo específico/Nº de individuos en la población en un punto en el tiempo.
    • Incidencia --> Nº de nuevos casos detectados durante el seguimiento que desarrollan la enfermedad/Nº de sujetos libre de enfermedad al comienzo del seguimiento.
    • ODDS RATIO --> Usado en los estudios de casos y controles.

     Con todos estos nuevos conceptos, la asignatura empieza a acumularse. Todo es nuevo en los últimos temas teóricos al menos para mí, por lo que poco a poco intento ponerme al día en esta asignatura que, sorprendentemente, cada día me gusta un poquito más (aunque al principio lo veía impensable). 

SESIÓN TEÓRICA Y ESTADÍSTICA: SEMANA 5


     En este tema hemos tratado la importancia de marcar claramente los objetivos y de forma que nos permita diferenciar cuáles son los objetivos principales de nuestro estudio, además de otros aditivos y las hipótesis que nos permitirá desarrollar nuestro trabajo en base a hechos que posteriormente veremos si se verifican o no.

  • Objetivos: nos van a permitir marcar a dónde queremos llegar con nuestro trabajo, es decir, supone la meta que deseamos lograr y, de forma resumida, describe en qué se basa nuestro estudio de investigación. Estos objetivos pueden ser uno o varios, aunque siempre se debe contar con uno principal y fundamental, añadiendo además otros específicos en los que trataremos pequeñas relaciones dentro de nuestro trabajo.
  • Hipótesis: se trata de conjeturas que enlazan las variables dependientes e independientes. La hipótesis se hace en base a las variables, que nos permitirán definirlas para posteriormente poder verificarlas o no. Existen dos tipos de variables:
o   Variable dependiente
o   Variable independiente
     
     En base a estas, se establecen 3 hipótesis:

  • Hipótesis nula: no establece relación entre las variables
  • Hipótesis alternativa 1
  • Hipótesis alternativa 2
     Este ha sido el primer tema en el que hemos comenzado con pequeños problemas que, hasta ahora, están siendo bastante asequibles, pues son muy parecidos y pronto comienzas a adquirir la destreza de poder resolverlos con facilidad.

     Sinceramente espero que estos problemas no se compliquen mucho, pues a estas alturas del curso ya tenemos mucha carga teórica con el resto de asignaturas y los problemas por todos es sabido que no son del agrado de nadie pero...confiemos en el trabajo y el esfuerzo que realicemos de aquí al examen y en la suerte, que nunca está de más!