Representaciones gráficas.

Para hacer esta entrada voy a basarme en la segunda parte del tema 7, en la que vimos como se pueden representar los datos a través de gráficas. Así que para ello, voy a explicar y a enseñaros los tipos de gráficas que más se usan normalmente:

• DIAGRAMA DE BARRAS: En el eje OX se representan los valores de las variables levantando una barra longitudinal que es igual a la frecuencia relativa.

 

• PICTOGRAMA: Figuras cuya área es la frecuencia del valor que representan.

 

• GRÁFICO DE SECTORES: Se divide un círculo en sectores proporcionales a la frecuencia relativa de un valor.

 

• HISTOGRAMA (representación más frecuente con datos agrupados): Está formado por un grupo de rectángulos cuyas bases coinciden con el intervalo que representan y cuyos valores aparecen en el eje OX (el área del rectángulo debe ser igual a la frecuencia relativa del intervalo).

 

• POLÍGONO DE FRECUENCIAS: Se obtiene uniendo los puntos medios de los extremos superiores de los rectángulos que forman el histograma.

 

• DIAGRAMA DE TRONCO O TALLO Y HOJAS: Si los datos son 2 dígitos, a la izquierda (en el tronco o tallo) aparece la cifra de las decenas, a la derecha separadas por una línea aparecen las hojas y se escriben todas seguidas. Si hay 3 dígitos el tallo está formado por los dos primeros.

 

 

Considero que la parte de la representación de datos es la más "divertida" de todo el proceso que se lleva a cabo cuando se realiza un estudio y se obtienen los resultados de éste.

 

 

Estadística y tipos de variables.

Con esta entrada, lo que pretendo es que quede claro el concepto de estadística y los tipos de variables que existen y que podemos usar en el estudio que queramos realizar. Para ello me voy a centrar en lo que vimos en la primera parte del tema 7 de la asignatura.

ESTADÍSTICA: Cuerpo de conocimientos para aprender de la experiencia y poner en números las respuestas de las personas para poder relacionarlas. Según la RAE, se define en una de las acepciones como "estudio de los datos cuantitativos de la población, de los recursos naturales e industriales, del tráfico o de cualquier otra manifestación de las sociedades humanas", otra acepción la define como "rama de las matemáticas que utiliza grandes conjuntos de datos numéricos para obtener inferencias basadas en el cálculo de probabilidades".

 

VARIABLE: Magnitud cuyos valores están determinados por las leyes de la probabilidad, como los puntos resultantes de la tirada de un dado (def. RAE). Hay dos tipos:



 

La etapa empírica de la investigación

Antes del examen parcial vimos los temas 6 y 7, de los cuales hablaré en esta entrada y en las siguientes que haga próximamente.

El tema 6 es un tema muy amplio. En él dimos, la clasificación de estudios, el algoritmo de clasificación de estudios analíticos y las medidas de frecuencia.

En esta entrada me voy a centrar sobre todo en la clasificación de estudio y las medidas de frecuencia.


CLASIFICACIÓN DE ESTUDIOS SEGÚN:

 

 

 

MEDIDAS DE FRECUENCIA:

• Prevalencia: Proporción de población que ya tiene "enfermedad" en un punto específico en el tiempo. Adopta valores en 0 y 1. La magnitud de asociación que le corresponde es la razón de prevalencia, que relaciona la prevalencia de los expuestos y los no expuestos.
• Incidencia: Describe la frecuencia de nuevos casos que ocurre durante un período de tiempo. La magnitud de asociación de ésta es el riesgo relativo (razón de incidencia), que mide la relación entre los expuestos y los no expuestos.
• Odds ratio: Se usa en el estudio de casos y controles y la población ya está "enferma". Mide la relación entre la razón de los casos y la razón de los no casos.

 

A la hora de llegar a una conclusión, hay que tener en cuenta lo siguiente:

• Si la razón de prevalencia (RP) o el riesgo relativo (RR) da como resultado 1 (RP o RR = 1), no hay asociación, por lo que se da por válida la hipótesis nula (h₀).
• Si RP o RR < 1, se rechaza la h₀ y se acepta una de las hipótesis alternativas.
• Si RP o RR = 0 (o muy próxima), hay más enfermos entre los no expuestos que entre los expuestos.
• Si RP o RR > 1, se rechaza la h₀ y se acepta la otra hipótesis alternativas.

 

Seminario nº 2. Tablas de frecuencia y gráficos.

En el segundo seminario de la asignatura nos centramos en la pestaña "Analiza datos" de Epi Info.

 

Para realizar el análisis pinchamos en el "abrir", que se encuentra en el apartado de "datos" a la izquierda de la imagen, y seleccionamos la vista "ViewOswego"

Una vez hecho esto, nos sale que el nº de registros es 75, es decir, que tenemos 75 personas registradas que completaron el cuestionario realizado en el seminario anterior.
El paso siguiente sería relacionar las edades de las personas con el sexo. Para ello pichamos en "estadística básica" y entramos en "listar". Si marcamos "todo menos" y no seleccionamos nada, nos saldría todo el listado.

 

Para hacer una tabla de frecuencias le damos al apartado de "frecuencias" y ponemos, en este caso, la palabra "SEX" en "frecuencia de" y hacemos otra con la palabra "ILL".

 

 

 

En este caso el intervalo de confianza es del 95%. Este intervalo es un estimador poblacional y si es muy amplio nos indica que tenemos una muestra muy dispersa.

 

A continuación procedemos a agrupar las variable para convertir la variable cuantitativa en cualitativa. Tomamos 3 intervalos según el grupo de edad. Pinchamos en "definir" en el apartado de "variables" y nos sale el siguiente cuadro, que completaremos.

Seguidamente le daremos a "recodificar" y crearemos los grupos de edad correspondientes:

1. Menores de edad: 0-17
2. Adultos: 18-65
3. Ancianos: 66-120

 

 

Realizamos una tabla de frecuencia con estos datos: 

 

 

 

Seguidamente entramos en el apartado de "gráficos", elegimos "sexo" como variable principal para hacer un gráfico de sectores en el que se vea reflejado la cantidad de hombres y mujeres (imagen 1) y hacemos un histograma para ver la variable "edad" (imagen 2).

Imagen 1.

Imagen 2.

El siguiente paso sería realizar un gráfico (imagen 3) relacionando los diferentes alimentos consumidos en la fiesta del caso que estamos analizando y la cantidad de personas los consumieron o no (contestaron "sí" o "no").

Imagen 3.

 



Es conveniente saber que las imágenes de los gráficos que hagamos con este programa se guardan automáticamente en el ordenador.

Pienso que lo bueno de este tipo de seminarios es que nos servirán mucho (o eso espero) para el trabajo de investigación que seguimos realizando.

Seminario nº 1. Instalación Epi Info

En el primer seminario de la asignatura, aprendimos a instalar Epi Info 7 y a realizar un cuestionario con este programa.

- Lo primero que debíamos saber es que Epi Info es un programa de dominio público que se usa para la Salud pública y que tiene un sistema fácil para construir base de datos, analizarlos con las estadísticas de uso básico en epidemiología y representarlos con gráficos y mapas.

Los pasos para descargarnos dicho programa son los siguientes:

1. Poner en Google "cdc epiInfo"
2. Pinchar en el primer enlace
3. Entrar en "downloads" y darle a "previous versions"
4. Guardar el archivo que nos aparece (se instala en versión inglesa)
5. Guardar parche en español para epiInfo
6. Buscar la carpeta "Epi_info" en el equipo y pegar el parche en la carpeta "TransExE"
7. Abrir el programa y entrar en "settings" (configuración) para luego pinchar en "choose lenguaje" (elegir idioma)

Una vez realizados estos 7 pasos habremos finalizado el proceso de instalación.

- En la segunda parte del seminario vimos cómo hacer un cuestionario con este programa, algo que nos será muy útil para cuando tengamos que introducir los datos de los proyectos de investigación que, poco a poco, cada grupo estamos realizando.

A continuación, podréis ver dos capturas de pantalla de parte del proceso de realización de un cuestionario con Epi Info:

Considero que ha sido un seminario bien aprovechado y, sobre todo, útil.

Cuestionarios y entrevistas

Buscando información sobre las diferencias entre cuestionario y entrevista, he encontrado un documento que me ha parecido interesante. En él se explica dichas diferencias, los fundamentos y características de los instrumentos de medidas, los pasos a seguir para elaborar un cuestionario y la validación y adaptación de las escalas.

He decidido compartirlo en el blog porque me parece un tema importante para la realización de un estudio de investigación. El link es el siguiente: Cuestionarios y encuestas

Marco teórico e hipótesis de investigación

Sin saber qué es lo que queremos conseguir con un estudio de investigación, es imposible realizar un marco teórico y la investigación en sí. Por ello, en este tema (tema 5 del temario de clases) hemos aprendido la importancia de plantearnos unos objetivos concretos a la hora de realizar un estudio.
Además, ahora sabemos hacer un marco teórico y formular hipótesis (en el caso de que nos sean necesarias para nuestra investigación).

En primer lugar, aquí tenéis los 4 pasos esenciales que se siguen para construir el marco teórico de una investigación:

1. Se formula una pregunta concreta a partir del problema que se nos presente.
2. Se localizan las pruebas que estén disponibles en la literatura, mediante la revisión bibliográfica.
3. Se realiza una evaluación crítica de estas pruebas (por ejemplo: observando la ausencia de sesgos). Se trata de determinar el nivel de evidencia de la investigación.
4. Se lleva a cabo la aplicación de las conclusiones a la práctica, es decir, se aplica el criterio de calidad según cuál sea el nivel de evidencia obtenido.

A continuación, voy a explicar los tipos de hipótesis que hay en una investigación:

• Hipótesis:  Suposición de algo posible o imposible para sacar de ello una conclusión. Se establece provisionalmente como base de una investigación que puede confirmar o negar la validez de ésta (definición de la RAE).           Esta hipótesis debe enunciar una relación esperada entre dos o más variables, por lo que normalmente hay varias hipótesis alternativas.
• Hipótesis nula: Es aquella que se debe rechazar para obtener una de las hipótesis alternativas. En ella se enuncia que no existe relación entre las variables del estudio.