Sipro - Sinopsis Del Libro 3u273f

Seminarios de Investigación Científica Sinopsis del Libro y Carpeta de Aprendizaje DR. JOSÉ SUPO Médico Bioestadístico www.bioestadistico.com

Seminarios de Investigación Científica: Sinopsis del Libro y Carpeta de Aprendizaje Primera edición: Noviembre del 2014 Editado e Impreso por BIOESTADISTICO EIRL Av. Los Alpes 818. Jorge Chávez, Paucarpata, Arequipa, Perú. Hecho el depósito legal en la Biblioteca Nacional del Perú. N ° 2014-04070 ISBN: 1503094979 ISBN-13: 978-1503094970

DEDICATORIA A los investigadores, que aportan al conocimiento y a la construcción del método investigativo… A los que pretenden con la ciencia mejorar el mundo.

Presentación La presente obra está dirigida a los investigadores y futuros investigadores de las ciencias de la salud y las ciencias sociales; no es una compilación de conceptos recogidos de otros libros que también son compilaciones, no se trata de un collage o revisión de la literatura; se trata de una presentación estructurada de contenidos metodológicos, luego de un análisis profundo e integrado estudio de los métodos que provienen de los diferentes campos del conocimiento especialmente los epidemiológicos, los experimentales, los comunitarios y la validación de instrumentos.

Este reporte corresponde a la sinopsis del libro Seminarios de Investigación Científica – Sinopsis del libro 2014 propuesto como punto de enlace entre la metodología de la investigación y la estadística, que por tradición siempre han estado contrapuestas. La información que aparece en este volumen, representa el punto de vista del autor al momento de su publicación; los contenidos no tienen una edición final, sino que están en actualización constante en el sitio web: seminariosdeinvestigacion.com

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INDICE

INVESTIGACION: Línea de investigación 1. Tipos de investigación…………………..….………………………………….…………..

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2. Niveles en Investigación…………………..…………………………..…………………..

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3. Diseños en Investigación…………………….……………………………..……………..

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ESTUDIO: Planteamiento del estudio 4. El propósito del estudio………………………….………………………………………....

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5. La unidad de estudio …………………………….…..……………………………………..

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6. Enunciado del estudio ……………………….…….…………………….….………….…..

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VARIABLES: Las variables analíticas 7. Dimensiones de las variables ………………..…….…………………………………..…..

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8. Atributos de las variables………………….…….….………………………….…………..

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9. Relación entre las variables …….………………….…………………………………..…..

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OBJETIVOS: Los objetivos del estudio 10. Los objetivos estadísticos…………….…………………….……………………………..

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11. Los objetivos bivariados…………………….……………….……………………………..

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12. Los objetivos comparativos………………………………………………………….……..

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HIPÓTESIS: Prueba de hipótesis 13. La hipótesis estadística……………….……………………………………………..……..

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14. Planteamiento de hipótesis………….……………………………………………………..

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15. Contraste de hipótesis…………………………………………………………….………..

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INSTRUMENTOS: Validación de instrumentos 16. Instrumentos de medición…………………………………………………….…………..

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17. Creación de instrumentos……………...…….……………………………..……………..

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18. Métricas de los instrumentos…………………………………………………….………..

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MUESTREO: Técnicas de muestreo 19. Muestreo de investigación……………..…………………………………………………..

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20. Muestreo probabilístico…………………………………………………………………..

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21. Muestreo no probabilístico…………………….………………………………………….. 21

DATOS: Recolección de datos 22. La recolección de datos……………………..…………….……………………….….…..

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23. La observación de datos……………………..…………………………………..………..

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24. Los datos de la entrevista ………………….……………..………………..……………..

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CONTROL: Control del estudio 25. Control de la variabilidad………………………………………..………………………..

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26. Control de la selección…………………………………………………..………….……..

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27. Control de la medición……………………..………………………………..…………….. 27

ANÁLISIS: Análisis de resultados 28. Análisis de la causalidad…………………………….……………………………....……..

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29. Análisis de los resultados ……………………………………………….………………...

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30. Análisis de la información…………………………………………………..……………..

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01. Tipos de investigación Los criterios de clasificación son útiles únicamente cuando los tipos de investigación resultantes son plenamente exhaustivos y mutuamente excluyentes. 1. Según la intervención del Investigador. Observacional: No existe intervención del investigador; los datos reflejan la evolución natural de los eventos, ajena a la voluntad del investigador. Experimental: Siempre son prospectivos, longitudinales, analíticos y de nivel investigativo “explicativo” (causa – efecto); además de ser “controlados”. 2. Según la planificación de la toma de datos. Prospectivo: Los datos necesarios para el estudio son recogidos a propósito de la investigación (primarios). Por lo que, posee control del sesgo de medición. Retrospectivo: Los datos se recogen de registros donde el investigador no tuvo participación (secundarios). No podemos dar fe de la exactitud de las mediciones. 3. Según el número de ocasiones en que mide la variable de estudio. Transversal: Todas las variables son medidas en una sola ocasión; por ello de realizar comparaciones, se trata de muestras independientes. Longitudinal: La variable de estudio es medida en dos o más ocasiones; por ello, de realizar comparaciones (antes – después) son entre medidas repetidas. 4. Según el número de variables analíticas Descriptivo: El análisis estadístico, es univariado porque solo describe o estima parámetros en la población de estudio a partir de una muestra. Analítico: El análisis estadístico por lo menos es bivariado; porque plantea y pone a prueba hipótesis, su nivel más básico establece la asociación entre factores. IMPORTANTE: “Descriptivo no es sinónimo de observacional”. Un estudio observacional puede ser analítico. Ejm: El estudio de los casos y controles.

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02. Niveles de investigación Toda línea de investigación comienza con el descubrimiento de un problema y busca la solución al mismo a través de los diferentes niveles de investigación. 1. Exploratorio. Se plantea cuando se observa un fenómeno que debe ser analizado, por tanto es fenomenológico; su función es el reconocimiento e identificación de problemas. Desestima la estadística y los modelos matemáticos, se opone al estudio cuantitativo de los hechos, por tanto es hermenéutico. Se trata de investigación cualitativa. 2. Descriptivo. Describe fenómenos sociales o clínicos en una circunstancia temporal y geográfica delimitada. Su finalidad es describir y/o estimar parámetros. Se describen frecuencias y/o promedios; y se estiman parámetros con intervalos de confianza. Ejm. los estudios de frecuencia de la enfermedad: Incidencia y Prevalencia. 3. Relacional. Son estudios bivariados o que relacionan dos variables, que solo pretenden demostrar dependencia probabilística entre eventos; no son estudios de causa y efecto. La estadística bivariada incluye la asociación (Chi Cuadrado) y las medidas de asociación; correlación y medidas de correlación (Correlación de Pearson). 4. Explicativo. Son estudios que pretenden demostrar relaciones de causalidad, donde la estadística es insuficiente para tal fin, requieren cumplir otros criterios de causalidad. El control estadístico es multivariado a fin de descartar asociaciones aleatorias, casuales o espurias entre la variable independiente y dependiente. Ejm. Chi2 de Mantel-Haenszel. 5. Predictivo. Estiman la probabilidad de ocurrencia de eventos generalmente adversos, como la enfermedad o en función al tiempo como el tiempo de vida media. Se aplican técnicas estadísticas específicas como las ecuaciones estructurales, las series de tiempo, el análisis de supervivencia y todas las predicciones mediante minería de datos. 6. Aplicativo. Son estudios con intervención para resolver problemas, en el campo de la salud para modificar la historia natural de la enfermedad y reparar el daño. Las técnicas estadísticas del control de la calidad apuntan a evaluar el éxito de la intervención en cuando a: proceso, resultados e impacto.

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03. Diseños en investigación Un diseño de investigación es una estrategia muy particular desarrollada para alcanzar un objetivo específico, por lo tanto no habrá dos diseños iguales. 1. Epidemiológicos Se originaron en el campo de las ciencias de la salud, inicialmente planteando el estudio de los eventos adversos a la salud en poblaciones humanas. El estudio de prevalencia, es descriptivo, transversal, observacional y retrospectivo (generalmente). El estudio de incidencia, es descriptivo, longitudinal, observacional y prospectivo (seguimiento). El estudio de casos y controles, es analítico, transversal, observacional y retrospectivo (siempre). El estudio de cohortes, es analítico, longitudinal, observacional y prospectivo (generalmente). 2. Experimentales Se originaron en el campo de las ciencias naturales y sus dos condiciones básicas son intervención deliberada (manipulación) y control (por ser explicativos). El pre-experimento, posee intervención, pero no es deliberada, no es apropósito de la investigación. El cuasi-experimento, no posee grupo control y requiere de medidas repetidas, es autocontrolado. El experimento verdadero, llamado también experimento puro cuenta con intervención a propósito de la investigación y grupo control, además es prospectivo, longitudinal y analítico. 3. Comunitarios Llamados también ecológicos (estudio del conjunto) se originaron en el campo de las ciencias sociales, estudian a la población y la fuente de datos es de tipo secundario (generalmente). El estudio de caso (individual) o de casos (conjunto) son exploratorios o cualitativos, porque no buscan la generalización, aquí se originan las líneas de investigación. El censo requiere de la medición de todos los elementos de la población y no puede ser ejecutado mediante muestreo. Las series temporales, estudian las variaciones temporales de la variable de estudio y predice su futuro. 4. Validación de Instrumentos Se originaron en el campo de las ciencias de comportamiento y se orientan a la creación de instrumentos y al estudio de los ya existentes. La creación de instrumentos, involucra la revisión de la información escrita, la entrevista o consulta a expertos y la utilización de la propia experiencia. El estudio de instrumentos, remarca la idea de que aquí no estudiamos individuos, sino instrumentos con la finalidad de verificar sus propiedades métricas y adaptarlos a contextos reales.

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04. El propósito del estudio El propósito del estudio, finalidad cognoscitiva o especificidad del estudio, es el aspecto preciso, concreto y claro que deseamos conocer. El diseño del estudio. Ejemplo: incidencia de enfermedades diarreicas en los meses de verano, el término incidencia hace alusión al diseño de la investigación, incidencia significa que es un estudio observacional, prospectivo, longitudinal y descriptivo, en este ejemplo la incidencia es el propósito del estudio, el diseño de la investigación corresponde al propósito que debe ir en su enunciado. El nivel de la investigación. Ejemplo: influencia del clima organizacional sobre la calidad de la atención percibida por los s, el término influencia hace alusión a una relación causa-efecto; si hay un mejor clima organizacional y la consecuencia será una mejor perciben de la calidad de la atención, esta relación temporal pertenece al nivel investigativo explicativo; por tanto, el término influencia hace alusión al nivel del investigación, que en este ejemplo formará parte del propósito del estudio. El objetivo estadístico. Ejemplo: comparar el rendimiento académico entre dos instituciones educativas; la comparación se puede desarrollar con distintas pruebas estadísticas; la intencionalidad es saber si el rendimiento académico es igual o distinto; el objetivo estadístico se expresa en este ejemplo en el propósito del estudio, e irá dentro de su enunciado. La prueba estadística. Ejemplo: correlación entre los niveles de hemoglobina de la madre y el peso de su recién nacido; la hemoglobina de la madre es una variable numérica y el peso del recién nacido también lo es, lo que haremos desde el punto de vista analítico es una correlación, y esto se está expresando ya en el enunciado, de tal modo que la prueba estadística correlación o correlacionar está representando nuestro propósito dentro del enunciado. La técnica estadística. Ejemplo: análisis de supervivencia de los pacientes con cáncer de estómago sometidos a tratamiento con quimioterapia; el análisis de supervivencia no es una prueba estadística, sino un conjunto de estrategias que nos ayudan a conocer el pronóstico de la enfermedad; por tanto, bien puede ir en el enunciado análisis de supervivencia, este es el propósito del. El propósito mismo. Ejemplo: factores de riesgo para la hipertensión; el propósito es conocer las condiciones que incrementan la probabilidad de enfermar y, en este caso, no corresponde a ninguno de los elementos citados anteriormente. El propósito del estudio es versátil y puede representar: el diseño, el nivel, el objetivo, la prueba estadística, la técnica, siempre que represente la intencionalidad de conocer lo que el investigador desea saber. 4



05. La unidad de estudio La unidad de estudio es la que se beneficiará de todo el esfuerzo del investigador y siempre es la misma a lo largo de toda su línea de investigación. 1. Unidad de estudio Es la unidad de la cual se necesita información, es el individuo o conjunto de individuos de donde se obtiene el dato; la unidad de estudio corresponde a la entidad que va a ser objeto de medición y se refiere al qué o quién es sujeto de interés en una investigación. Es posible que la obtención de información pueda requerir recurrir pasos intermedios. La unidad de estudio es única en un trabajo de investigación. 2. Unidad de información Es la unidad que nos brinda información de la unidad de estudio, cuando la unidad de estudio es la población el individuo se convierte en unida de información, en un estudio retrospectivo las unidades de información son las historias clínicas. Cuando evaluamos el trastorno por déficit de atención en los niños se encuesta a sus padres y/o a sus profesores. Puede haber más de una unidad de información. 3. Unidad de observación Es la unidad dimensional para evaluar la variable de estudio; en un estudio sobre el nivel socioeconómico las unidades de observación son las condiciones físicas de su vivienda, pero también es el estado de cuenta de sus movimientos financieros. En un centro hospitalario los atendidos son las unidades de estudio, pero las atenciones son las unidades de observación. Se requiere definir la variable de estudio. 4. Unidad de análisis Es la unidad definida por el investigador para realizar mediciones. Si queremos conocer el nivel de glucosa en plasma 5cc de sangre serán suficientes, se puede requerir más de una unidad de análisis de una misma unidad de estudio. Una unidad de estudio puede tener una o más unidades de análisis, si el estudio es sobre piezas dentarias, un individuo tendrá más de una unidad de análisis. La unidad de análisis es indivisible. 5. Unidad de muestreo Es la unidad que se somete al proceso de aleatorización en los estudios que requieren muestreo. En un muestreo por conglomerados o clústeres son los grupos de unidades de estudio quienes ingresan al sorteo; en un estudio sobre la relación médico-paciente son los médicos las unidades de muestreo; en una encuesta de preferencias políticas las unidades muestreo son los hogares. 6. Unidades de experimentación Es la unidad que experimenta variaciones frente a un estímulo, donde cada medida refleja el efecto de la intervención; así por ejemplo en una audiometría se somete a un mismo individuo a estímulos acústicos de diferente intensidad y frecuencia; un estímulo puede modificar irreversiblemente a la unidad de estudio teniendo una sola oportunidad para su uso. Cada medición sobre la unidad de experimentación es distinta.

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06. Enunciado del estudio El enunciado del estudio expresa la intencionalidad del investigador dentro de su propia línea de investigación a un determinado nivel investigativo. 1. Propósito del estudio Conocido también como especificidad del estudio, porque es el aspecto preciso, concreto y claro que se busca investigar, es la finalidad cognoscitiva del estudio porque refleja el tipo de conocimiento que el investigador desea adquirir. El propósito del estudio puede ser: el diseño del estudio, el nivel de la investigación, el objetivo estadístico, la prueba estadística, la técnica estadística y el propósito mismo. 2. Variables analíticas Es el aspecto observable en las unidades de estudio; son cada una de las variables que participarán en el análisis estadístico con un papel único, así por ejemplo en un estudio de factores de riesgo, todos los factores planteados en conjunto representan solamente una variable de interés. Un tipo especial de variable de interés es la variable de estudio la cual aparece explícitamente en el enunciado. 3. Unidades de estudio Es única en un trabajo de investigación y caracteriza a toda una línea de investigación; es la entidad que va a ser objeto de medición y se refiere al sujeto o grupo de sujetos de interés en una investigación, toda la a información se obtiene a partir de la unidad de estudio, incluso si requiere proceder a pasos intermedios. Debe mencionarse a las unidades de estudio de la cual se necesita la información, aunque a veces su presencia en el enunciado resulta implícita. 4. Delimitación espacial Es preciso delimitar un estudio exploratorio o descriptivo porque los fenómenos varían de un lugar a otro; lo cual no ocurre en los estudios relacionales, explicativos y predictivos donde hablamos de ámbito de recolección de datos; en el enunciado se debe especificar sobre qué población se realizará la inferencia estadística. La delimitación espacial se encuentra relacionado con el tamaño de la muestra, su identificación nos permite conocer el marco muestral. 5. Delimitación temporal Es vital en los estudios de nivel exploratorio y descriptivo, porque circunscribe e identifica una población a estudiar solucionando así el problema de las poblaciones infinitas o desconocidas por lo que se encuentra relacionado con el muestreo accidental. En las enfermedades o situaciones problemáticas que varían excesivamente en relación al tiempo es preciso ubicar un espacio lo suficientemente representativo de la población.

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07. Dimensiones de las variables Las variables se pueden medir porque tienen dimensiones son objetivas si sus dimensiones son físicas, y son subjetivas si sus dimensiones son lógicas. Las variables individuales corresponden a las unidades de estudio individuales, Ejm. el nivel de instrucción de las personas. Las variables colectivas son propiedades de grupos y su medición se basa en las propiedades individuales que poseen sus , por ejemplo el índice de analfabetismo. 1. Dimensiones físicas (objetivas) Las dimensiones físicas son objetivables y por tanto medibles, de manera que no presentan ninguna dificultad para su identificación solo requieren de la aplicación de instrumentos mecánicos para conocer la magnitud física de su medición. Los datos o valores finales de las variables objetivas se conocer gracias a las medición que es una de las formas de observación científica como técnica de recolección de datos. Las variables objetivas poseen mediciones estables. Unidimensionales: Como se trata de variables objetivas la misma variable es su propio indicador, a esto se le conoce como indicador directo. Ejm. Peso (Kg), Talla (m), Temperatura (ºC), etc. Multidimensionales: Son variables que se obtienen a partir de la combinación de dos o más indicadores objetivos, por tanto estas variables también son objetivas. Ejm: El Índice de masa corporal (Peso /Talla 2) 2. Dimensiones lógicas (subjetivas) Las dimensiones lógicas no son objetivables, pero si medibles, la dificultad se encuentra en que no son mediciones estables; se identifican mediante instrumentos lógicos (documentales), para lo cual se requiere definir previamente el concepto a medir. El constructo es una propiedad subyacente que se supone posee una persona, es un Ejm. la inteligencia, la motivación, la creatividad, las actitudes, etc. El constructo no puede medirse directamente, se mide a través de sus dimensiones lógicas para lo cual se requiere de indicadores. Unidimensionales: Son variables con un solo indicador que corresponde a su única dimensión la cual corresponde al instrumento de medición. Ejm: el dolor (Escala visual análoga). Multidimensionales: Se miden con un solo instrumento el cual tienen varias dimensiones. Ejm: La calidad de la atención: elementos tangibles, fiabilidad, capacidad de respuesta, seguridad y empatía.

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08. Atributos de las variables Los atributos de las variables se observan en los valores finales de su medición y permiten clasificar a las variables en cuatro escalas de medición. 1. Escala nominal (Sin ningún atributo) Posee categorías a las que se asigna un nombre sin que exista ningún orden implícito entre ellas. Ejemplos: Género: Masculino – Femenino Estado Civil: Soltero – Casado – Conviviente 2. Escala ordinal (Con el atributo Orden) Posee categorías ordenadas, pero no permite cuantificar la distancia entre una categoría y otra. Ejemplos: Instrucción: Primaria – Secundaria – Superior Intensidad del dolor: Leve – Moderado – Intenso Observaciones A estas dos primeras escalas se les denomina variables categóricas o cualitativas, porque sus valores finales son categorías. Dicotómicas: Tienen solamente dos categorías. Ejemplos de Ordinal Dicotómica: Nuevo – Continuador, Vivo – Fallecido, Sano – Enfermo Politómicas: Tienen más de dos categorías. 3. Escala de intervalo (Con los atributos Orden y Distancia) Tiene intervalos iguales y medibles. No tiene un origen real, por lo que puede asumir valores negativos. Ejemplos: Temperatura: -10°C, 0°C, 20°C, etc. Hora del día: 00 Horas, 10 Horas, 20 Horas, etc. 4. Escala de razón (Con los atributos Orden, Distancia y Origen) Tiene intervalos constantes entre valores; además de un origen real. El cero significa la ausencia del individuo. Ejemplos: Peso: 00.00Kg, 10.24Kg, 20.00Kg, etc. Número de Hijos: Uno, Dos, Tres, etc. Observaciones A estas dos últimas escalas se les denomina variables numéricas o cuantitativas, porque sus valores finales son números. Continuas: Provienen de medir. Se pueden representar con números enteros o fraccionarios. Entre dos valores siempre existe un valor intermedio Discretas: Provienen de contar. Solamente pueden ser representados con números enteros. 8



09. Relación entre las variables Los estudios analíticos son aquellos que cuentan con dos o más variables analíticas y su finalidad primordial es encontrar la relación entra las variables. Bajo esta óptica no podemos hablar de relación entre las variables en los estudios exploratorios porque no allí no se miden las variables, ni los descriptivos porque son univariados desde el punto de vista analítico. En el nivel exploratorio se encuentra la definición de la variable de estudio y el origen de las variables que lo acompañarán a lo largo de toda la línea de investigación. 1. A nivel descriptivo Las variables descriptivas, se llaman también variables de caracterización; pero los estudios descriptivos al ser univariados desde el punto de vista analítico, no plantean ninguna relación con otras variables. La variable de interés, es la variable de estudio; nos permite clasificar los estudios bajo los criterios de la planificación de las mediciones y el número de mediciones que se hace sobre esta variable. 2. A nivel relacional Las variables asociadas, se trata de una relación de dependencia probabilística, mas no dependencia causal, aquí se encuentra la concordancia entre observadores o evaluadores. La variable de supervisión, aquí se encuentra el estudio de factores de riesgo que utiliza a la variable de estudio como variable de supervisión, porque todo el análisis estadístico se centra en esta variable. 3. A nivel explicativo Las variables independientes, representan los factores que constituirían la causa, siendo que previamente han demostrado ser factores de riesgo para el problema que se estudia en el nivel investigativo relacional. La variable dependiente, representa a la variable de estudio, mide o describe el problema que se estudia, para su existencia y desenvolvimiento depende de otra u otras independientes. 4. A nivel predictivo Las variables exógenas, son conjunto de características que nos permitan hacer predicciones sobre la variable endógena, estas características fueron analizadas como variables independientes y no están autocorrelacionadas o son redundantes. La variable endógena o variable de estudio puede ser tanto numérica como categórica, entonces, si queremos hacer la predicción de una variable categórica podemos realizar una regresión logística; y si es una variable numérica, entonces realizaremos una regresión lineal.

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10. Los objetivos estadísticos Los objetivos estadísticos aparecen en la investigación cuantitativa porque para ser completados requieren del uso de las herramientas estadísticas. 1. A nivel descriptivo  Determinar. Cuando buscamos obtener el resultado de una variable subyacente o constructo y utilizamos un instrumento documental.  Describir: Para las variables que no son de estudio y que no involucra la utilización de instrumentos pues se tratan de variables unidimensionales o directas.  Estimar: Usado frecuentemente para la estimación puntual de un parámetro y los intervalos de confianza del mismo. 2. A nivel relacional  Asociar: Plantea que dos sucesos ocurren de manera simultánea en repetidas ocasiones, tal concurrencia puede ser causar o puede atribuirse al azar.  Correlacionar: Plantea que en un mismo individuo las unidades de una de sus variables se correlaciona con otra diferente.  Concordar: Sucesos concurrentes que corresponden a diferentes observadores o al mismo observador pero con diferentes instrumentos. 3. A nivel explicativo  Evidenciar: Propio de los estudios observacionales donde el análisis estratificado busca descartar asociaciones aleatorias, casuales o espurias.  Demostrar: Cuando el origen de los datos corresponde a un experimento, pretendemos demostrar algo que previamente se ha evidenciado.  Probar: Luego de haber demostrado mediante un estudio experimental se tiene que repetir para probar consistencia o coherencia (Bradford Hill 1965) 4. A nivel predictivo  Predecir: Calcular la probabilidad de ocurrencia de un suceso en una serie de eventos, por consecuencia la variable a predecir es dicotómica.  Pronosticar: Calcular la probabilidad de ocurrencia de un suceso en función al tiempo por consecuencia la variable pronosticada es numérica.  Prever: Calcular la probabilidad de necesitar, disponer o preparar medios contra futuras contingencias.

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11. Los objetivos bivariados El nivel investigativo relacional se caracteriza por tener dos variables analíticas por ello los objetivos a este nivel se denominan objetivos bivariados. 1. Comparar (grupos): Representa el análisis bivariado más básico con una variable fija y una variable aleatoria. Su finalidad es identificar las diferencias entre los grupos participantes; se puede comparar dos o más grupos. La comparación inicial es a dos colas; si hay varios grupos la variable de agrupación debe dicotomizarse y complementarse con un test de una sola cola. Estadísticos de prueba: Si variable aleatoria es categórica se usa Chi cuadrado de homogeneidad y si la variable aleatoria es numérica t de Student para grupos independientes. Ho: No existen diferencias entre los grupos evaluados. H1: Existen diferencias entre los grupos evaluados. 2. Comparar (antes-después): Es la comparación de un mismo grupo antes y después de un periodo de seguimiento (observacional) o de una intervención (experimental); a fin de verificar los cambios producidos en la variable aleatoria; son estudios longitudinales. Estas comparaciones pueden ser de individuo a individuo o poblacionales. Estadísticos de prueba: Chi cuadrado de McNemar cuando la variable aleatoria es categórica y t de Student para muestras relacionadas si la variable aleatoria es numérica. Ho: No existe variación entre las medidas antes y después. H1: Existe variación entre las medidas antes y después. 3. Asociar (categorías) o Correlacionar (unidades): Ambas variables son aleatorias. La correlación puede significar el primer paso para la asociación, muy útil cuando se realiza minería de datos. Para correlacionar hay que definir las unidades de medida en ambas variables y para asociar hay que definir los factores de interés en ambas variables. Estadísticos de prueba: Chi cuadrado de Independencia cuando las dos variables aleatorias son categóricas y la correlación de Pearson si las dos variables aleatorias son numéricas. Ho: Existe independencia entre los dos resultados. H1: Existe dependencia entre los dos resultados. 4. Concordar o correlacionar (Como valor predictivo): Se cuantifica asociación se realiza luego de demostrar asociación; la concordancia es una medida de asociación y el coeficiente r de Pearson es una medida de correlación. La concordancia puede corresponder a diferentes observadores o a diferentes instrumentos. La concordancia puede ser concurrente o predictiva. El estadístico es un índice de concordancia: Índice Kappa de Cohen cuando las dos variables aleatorias son categóricas y el índice de correlación r de Pearson si las dos variables aleatorias son numéricas.

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12. Los objetivos comparativos Se puede comparar en cualquier nivel investigativo, con y sin métodos estadísticos, por eso en investigación son más frecuentes los objetivos comparativos. 1. Exploratorio. Son comparaciones sin métodos estadísticos y podemos diferenciar dos casos: las comparaciones de unidades de estudio como dos poblaciones, así por ejemplo podemos comparar las costumbres a la hora del parto en la Región Quechua y Aymara. La comparación de los resultados de dos evaluadores sobre la misma unidad de estudio por ejemplo la opinión de dos especialistas en el diagnóstico de un paciente. 2. Descriptivo. Cuando comparamos dos poblaciones sin muestreo, no se necesitan pruebas estadísticas por que no se busca hacer inferencia estadística. Por ejemplo la comparación del rendimiento académico de dos estudiantes al momento de su graduación no necesita prueba de hipótesis y solo verificar quien tiene el mayor promedio. Las diferencias numéricas encontradas en este nivel sugieren la comparación a nivel de prueba de hipótesis. 3. Relacional. La forma clásica y más frecuente de comprar es cuando tenemos dos grupos en los cuales se ha evaluado una determinada característica llamado factor aleatorio; los grupos se generan a partir de una característica de las unidades de estudio llamado factor fijo. Pero la comparación no siempre es de grupos sino que también puede ser entre medidas de un mismo grupo cuando realizamos medidas repetidas. 4. Explicativo. Existen comparaciones bivariadas a nivel experimental comparamos por ejemplo al grupo experimental con el grupo blanco, la factorización de los diseños experimentales también corresponde al objetivo comparativo. También existen comparaciones estratificadas por ejemplo el test de Mantel-Haenszel. La finalidad esta comparación estratificada es el control estadístico para descartar asociaciones aleatorias, casuales o espurias. 5. Predictivo. Podemos comparar el pronóstico de la enfermedad o del tiempo de supervivencia de dos tratamientos en pacientes con cáncer. Así podemos citar una técnica estadística comparativa para el análisis de supervivencia de Kaplan-Meier. Podemos comparar el valor predictivo de dos procedimientos diagnósticos; por ejemplo podemos comparar el valor predictivo de dos métodos para estimar el peso fetal previo al nacimiento. 6. Aplicativo. Podemos comparar los indicadores del proceso y resultado de una intervención a fin de detectar cuál de estos predice mejor el impacto de una intervención. Pero también podemos comparar dos intervenciones mediante un mismo indicador, en ese caso se están poniendo a prueba la efectividad de una intervención muy utilizada en el marketing.

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13. La hipótesis estadística Una hipótesis es una proposición que puede ser verdadera o falsa, cuando esta decisión se apoya en la probabilidad se denomina hipótesis estadística. 1. Estructura gramatical. La hipótesis tiene dos partes. Fundamento: Es lo que nos lleva a sostener la hipótesis planteada. Las hipótesis relacionales carecen de fundamento porque nacen de la subjetividad de una observación; mientras que las hipótesis explicativas se fundamentan en los antecedentes investigativos. Deducción: Es la hipótesis misma, denominada hipótesis del investigador; estadísticamente es la hipótesis alterna y se debe someter a contraste. Cuando se la plantea en forma de interrogante es la que da respuesta al enunciado. 2. Estructura lógica. La hipótesis tiene dos orígenes. Las hipótesis empíricas (David Hume) o relacionales son afirmaciones respecto a las relaciones entre dos o más variables sin fundamento, nacen de la observación y la experiencia. Buscan concordancia entre hechos y generan la necesidad de plantear hipótesis explicativas. Son inductivas. Las hipótesis racionales (René Descartes) o explicativas son consideradas como explicaciones tentativas. Deben estar relacionadas con el conocimiento existente; nacen del razonamiento por analogía (Bradford Hill). Requieren de antecedentes investigativos para sustentarlas. Son deductivas (Poder predicativo). 3. Estructura estadística. La hipótesis tiene dos proposiciones Hipótesis Nula (Ho) Conocida como la hipótesis de trabajo, porque es a ésta afirmación a la que se le somete a contraste (la hipótesis son contrastables); es decir a la que se le rechaza o no se le rechaza. La hipótesis nula niega la afirmación que plantea la hipótesis alterna. Hipótesis Alterna (H1) Se le conoce como la hipótesis del investigador, porque esta afirmación es la que el investigador desea probar y se da por verdadera cuando rechazamos la hipótesis nula (Ho); como existe la posibilidad de error tenemos que estimar la probabilidad de que eso ocurra. 4. Estructura de contraste. La hipótesis es de dos tipos Hipótesis de una cola (unilateral), en el marco de una línea de investigación se desarrollan luego de demostrar una hipótesis bilateral, en los estudio de nivel explicativo todas las hipótesis son de una sola cola, sobre todo si son experimentales. Hipótesis de dos colas (bilateral), son hipótesis exploratorias, puesto que cuando comparamos dos grupos no sabemos cuál delos dos grupos es mayor que el otro, son un buen punto de partida para analizar diferencias y corresponden al nivel investigativo relacional.

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14. Planteamiento de hipótesis Plantear una hipótesis implica crear una regla de decisión para afirmar o negar la proposición del investigador en función a la probabilidad de equivocarse. 1. La presencia de hipótesis. Dado que no todos los estudios llevan hipótesis, lo primero que tenemos que decidir es si nuestro trabajo llevará una hipótesis o no, y para ello solo tenemos que analizar su enunciado. Siendo que la presencia o ausencia de la hipótesis está determinado por el enunciado del estudio. Si el enunciado es una proposición, nuestro trabajo llevará una hipótesis; si el enunciado no es una proposición el estudio no la llevará hipótesis. 2. La presencia del fundamento Dado que no todos las hipótesis llevan fundamento, hay que discernir si nuestra hipótesis requiere de fundamento o no, lo cual está en relación con el nivel investigativo. Las hipótesis relacionales denominadas empíricas no requieren de fundamento, mientras que las hipótesis explicativas o racionales requieren de fundamento basado en el análisis de los antecedentes investigativos. 3. La proposición del investigador. El investigador plantea una proposición y le asigna el valor de verdad de verdadero, al tomar tal decisión existe la probabilidad de equivocarse, de cometer un error, al cual denominamos error tipo I, entonces decide estimar la probabilidad de cometer ese error. Si la probabilidad de equivocarse es mínima entonces se quedará con su proposición. 4. El interés del investigador El investigador plantea rechazar la hipótesis nula (Ho); para quedarse con la alterna (H1), la cual corresponde a su proposición preliminar. Si el p-valor es menor al nivel de significancia; rechazamos la hipótesis nula (Ho) y concluimos en que hipótesis alterna es verdadera. Si el p-valor no es menor al nivel de significancia no podemos rechazar la hipótesis nula; lo cual no significa que debamos aceptarla. 5. Conceptos relacionados. El error tipo I: Ocurre cuando aceptamos la hipótesis del investigador, cuando tal proposición era falsa. Por lo tanto, es un juicio de valor equivocado. El p-valor: Es la probabilidad de equivocarse al aceptar la hipótesis del investigador como verdadera; es decir la probabilidad de cometer un error tipo I. El nivel de significancia: Es la máxima cantidad de error que estamos dispuestos aceptar para dar como válida la hipótesis del investigador.

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15. Contraste de hipótesis Para decidir si una hipótesis es verdadera o falsa hay que someterla a contraste mediante el ritual de la significancia estadística de Ronald Fisher. 1. Planteamiento de Hipótesis El primer paso es colocar la hipótesis del investigador como Hipótesis Alterna (H 1) y formular la Hipótesis Nula (Ho) que viene a ser la negación de la alterna. Ho: Hipótesis nula ó hipótesis de trabajo H1: Hipótesis alterna o hipótesis del investigador 2. Establecer el nivel de significancia Según Fisher, el nivel de significancia estadística equivale a la magnitud del error que se está dispuesto a correr de rechazar una hipótesis nula verdadera. Se denota por la letra griega alfa y para la mayoría de los propósitos, se suele establecer en 0.05 en porcentaje 5% y se considera significativo a todo p-valor que se encuentre por debajo de este nivel, se considera altamente significativo cuando el p-valor es menor a 0.01 en porcentaje 1%. 3. Elección del estadístico de prueba Hay dos clases de pruebas estadísticas: las paramétricas y las no paramétricas. El estadístico de prueba se elige en función a 6 conceptos: tipo de estudio, nivel investigativo, diseño de la investigación, objetivo estadístico, escalas de medición de las variables y comportamiento de los datos, es este último punto donde debemos considerar la distribución de los datos en las variables de numéricas y las frecuencias esperadas para las variables categóricas. 4. Lectura del p-valor Este paso no fue planteado originalmente por Fisher, porque entonces no se disponían de programas informáticos a la hora de calcular el valor de p, el cual cuantifica el error tipo I y nos ayuda a tomar una decisión de rechazo a la hipótesis nula (Ho) cuando es menor al nivel de significancia y de no rechazo cuando su valor es mayor al alfa planteado. El p-valor, al ser la cuantificación de error solo es un dato que nos ayuda a decidirnos a la hora de tomar decisiones basadas en la probabilidad. 5. Toma de la decisión En las épocas en que no se podía estimar de manera práctica el p-valor, se solía contrastar el valor del estadístico de prueba con el valor teórico o de tabla que correspondía a la distribución que siguen nuestras variables; sin embargo este método no solamente ha quedado obsoleto sino que además es inexacto. Hoy en día cuando se trata de demostrar nuestra hipótesis del investigador no hay mejor forma que la estimación del p-valor.

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16. Instrumentos de medición Los instrumentos de medición se dividen en instrumentos mecánicos si miden variables objetivas e instrumentos documentales si miden variables subjetivas. El resultado de la medición es independiente de la persona que lo aplica. Si la unidad de estudio es un individuo y la variable de estudio es subjetiva, los instrumentos miden la reacción de los evaluados cuya respuesta se registra mediante un código (documento). Los estudios retrospectivos no requieren instrumentos. No confundir a los instrumentos con materiales de verificación. Los instrumentos documentales son: el cuestionario (dicotómico), la escala (ordinal) y el inventario (politómico). 1. El Cuestionario (Conocimientos) Es un conjunto de preguntas que persiguen evaluar alguna capacidad (Por ejemplo cognitiva); no tiene que ser aplicado, pero si calificado por el investigador. No confundir con: la guía de entrevista, una técnica de recolección de datos o un tipo de estudio. Las preguntas son cerradas cuando posee alternativas; abiertas sino incluye alternativas de respuesta; semicerradas si cuentan con algunas alternativas, mixtas es una combinación de una cerrada más una abierta y preguntas no excluyentes si se puede optar por más de una alternativa. Ejemplo: Un examen para evaluar rendimiento académico. 2. La Escala (Actitudes) Los evaluados indican su acuerdo o desacuerdo sobre serie de enunciados de la variable de estudio. La calificación total que indica la dirección e intensidad de la actitud del individuo hacia el constructo medido, su valor final es una variable ordinal. La escala tipo Likert considera el mismo peso para cada reactivos; mientras que Thurstone le asigna un peso (validado por jueces) distinto a cada reactivo; ambos buscan la comparabilidad del resultado final. Las escalas son unidireccionales. Ejemplo: La escala visual análoga y la escala de tipo Likert. 3. El Inventario (Prácticas) Es un instrumento multidimensional, el sujeto responde eligiendo su posición ante un conjunto de enunciados; por ejemplo, al ítem “Me gustan las revistas de mecánica, decoración o computadoras”, donde ninguna respuesta es calificada como correcta o incorrecta. Se utiliza para clasificar a un grupo de individuos en alguna posición como los test de orientación vocacional, o los test de personalidad. Los inventarios pueden estar conformados por cuestionarios y/o escalas. Mientras más complejos más difíciles de calificar. Los inventarios son multidireccionales. Ejemplo: El test de inteligencias múltiples: Lingüística, Lógico matemática, Musical, Naturalista, etc.

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17. Creación de instrumentos La metodología usada para asegurar la validez de contenido en la creación de instrumentos, es útil también para validar todo tipo de publicación científica. El contenido es la base de un instrumento, pero lo es también de un libro, de un artículo o de cualquier publicación, sin contenido no hay comunicación, por lo que en primer lugar hay que asegurar la validez de contenido. 1. Revisión del conocimiento disponible (Validez racional) Luego de revisar el conocimiento disponible, nos encontraremos con alguna se las siguientes tres situaciones: el concepto está plenamente definido, el concepto está parcialmente definido y el concepto no está definido. En el caso de que el concepto este plenamente definidos, entonces bastará con utilizar este conocimiento para la elaboración de instrumento con lo cual se asegura la mejor representatividad de los ítems, a esto se le denomina validez racional y es suficiente para asegurar la validez de contenido. 2. Aproximación a la población (Validez de respuesta) Entrevista a la población, implica la ausencia de conceptualización de lo que se desea medir, por ello se aplica una entrevista a profundidad a la población objetivo, a fin de explorar la dimensionalidad de la variable que se desea descubrir, se procura terminar con una lista de preguntas abiertas. Entrevista a expertos, cuando la población objetivo se encuentra muy dispersa y no es accesible al investigador, se puede construir un instrumento a partir de la entrevistas con personas que tienen o directo y por muchos años con la población objetivo. 3. Evaluación del contenido por jueces (Validación por jueces) El autor utiliza su propia experiencia para determina a cuantos y a cuales jueces elegir siempre teniendo en cuenta que esta elección sea interdisciplinaria; hay que recordar que el experto número uno dentro de la línea de investigación para la cual se está construyendo el instrumento es el propio autor. Luego de la construcción del instrumento los jueces evalúan de manera independiente: la relevancia, coherencia, suficiencia y claridad; de cada ítems o reactivo. No se considera importante el número de jueces que están de acuerdo o en desacuerdo, la decisión final siempre es del propio investigador.

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18. Métricas de los instrumentos Cada instrumento se valida de manera distinta, esto es porque la validación de instrumentos es un diseño específico y particular para cada documento. 1. Fiabilidad La consistencia interna corresponde al nivel descriptivo de la investigación y consiste en calcular un índice. Implica conocer qué proporción de la varianza de los resultados obtenidos en una medición es varianza verdadera, se asume que toda condición que no es relevante para efectos de la medición representa varianza error. Tenemos el Alfa de Cronbach y el Kuder-Richardson (KR-20). 2. Validez de constructo Corresponde al nivel relacional de la investigación, porque aquí se realizan correlaciones que son la base de su análisis. Consiste en establecer grupos de ítems que se definirán como dimensiones. El análisis factorial es exploratorio si plantea descubrir en los datos la estructura subyacente que éstos poseen, y es confirmatorio se conduce por teorías sustantivas y por expectativas. Es muy común utilizar el Análisis factorial. 3. Validez de criterio Equivale al nivel explicativo de la investigación, porque se utiliza para evaluar un instrumento respecto de otro. La validez de criterio externo es el grado de correlación de los resultados con un referente o Gold Standard. La validez concurrente fija el criterio en el presente y la validez predictiva fija el criterio en el futuro. Se utilizan medidas de asociación con el índice Kappa y medidas de correlación como la R de Pearson. 4. Estabilidad Es la analogía del nivel predictivo, las mediciones del instrumento deber independientes de las circunstancias accidentales de la medición. Repetibilidad significa que los resultados de las mediciones sobre los mismos individuos hechas por el mismo evaluador sean las mismas. Reproducibilidad significa que las evaluaciones realizadas a los mismos individuos por distintos evaluadores sean los mismos. 5. Rendimiento Es equivalente al nivel aplicativo de la investigación, porque busca optimizar al instrumento en pleno uso cotidiano. Optimizar el instrumento significa reducir el error a la hora de emitir juicios de valor para la toma de decisiones. La curva ROC se construye en base a distintos puntos de corte del instrumento, el punto de corte que nos ofrezca los mayores valores de sensibilidad y especificidad será el más óptimo.

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19. Muestreo de investigación A la extracción de una muestra representativa de una población con el objetivo de conocer el valor de sus parámetros se denomina muestreo de estimación. La población, es el conjunto de unidades de estudio que nos interesa estudiar, pero que no siempre está disponible al investigador. La muestra, se utiliza cuando no podemos acceder a la población cuando: la población es desconocida o se carece de un marco muestral, la población es inaccesible al investigador, la población es inalcanzable por su magnitud El muestreo, es un procedimiento que consiste en extraer una parte de la población con la finalidad de estudiarla y cuyos resultados queremos extrapolar a la población total; este concepto es aplicable únicamente al nivel descriptivo de la investigación, por lo que es necesario identifica al muestreo según el nivel investigativo. 1. Muestreo en el nivel exploratorio Aquí se encuentran los estudios de caso y de casos donde se pretende identificar un nuevo problema por lo tanto no habrá muestreo probabilístico y se estudiará lo que está disponible para investigar esto concuerda, con el muestreo por conveniencia, deliberado errático, sin normas, accidental y hasta por comodidad. 2. Muestreo en el nivel descriptivo Este es procedimiento más conocido, donde tenemos una población que nos interesa estudiar, extraemos una muestra y pretendemos llevar las conclusiones de la muestra hacia la población. Las poblaciones deben situarse claramente en torno a sus características de contenido, lugar y tiempo. 3. Muestreo en el nivel relacional Se aplica el muestreo probabilístico, donde el muestreo comparativo es también muy difundido; hay que recordar que en los estudios analíticos cobra mayor importancia el ámbito de recolección de datos, el cual representa cualitativamente a la población. 4. Muestreo en el nivel explicativo Aquí se encuentran los experimentos donde el número de unidades experimentales no está designado por el tamaño de la población, sino por la disponibilidad de las mismas y en algunos diseños experimentales por la naturaleza propia del diseño experimental. A esto se le denomina muestreo según criterio. 5. Muestreo en el nivel predictivo Las ecuaciones estructurales y otros métodos de predicción requieren de la máxima disponibilidad datos para su aplicación, por lo que echaremos manos de la información disponible, a esto se le denomina muestreo accidental, incluye a todos los procedimientos de la minería de datos. 6. Muestreo en el nivel aplicativo En este nivel investigativo se incluye al cien por ciento de todos los datos disponibles, como quiera que la base de datos, sea la población, todos los estudios aquí son poblacionales, puesto que se trabaja con toda la información disponible. No hay muestreo probabilístico.

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20. Muestreo probabilístico El muestreo probabilístico es el único camino que existe para obtener una muestra representativa que nos permite conocer los parámetros de una población. 1. Muestreo aleatorio simple Es el muestreo que representa a la población con el menor error aleatorio y logra las mediciones más precisas, se le denomina equiprobabilístico, porque todos los elementos tienen la misma probabilidad de inclusión idéntica. Desde el punto de vista de la configuración es el más simple incluso existe software para realizar el cálculo del tamaño muestral el problema surge en el momento de la implementación, específicamente a la hora de aproximarse a las unidades de estudio. 2. Muestreo sistemático Cuando delimitamos una población en función al espacio y el tiempo obtenemos un marco muestral artificial, sobre el cual tenemos que seleccionar a la muestra recorriéndolo con un intervalo de salto suficientes para cubrir todo el marco muestral predefinido. Este muestreo es muy utilizado en los casos donde no se cuenta con un marco muestral, donde el investigador propone su delimitación. Hay que tener cuidado que intervalo de salto este asociado con la variable de estudio. 3. Muestreo aleatorio estratificado Cuando existe alto riesgo de seleccionar una muestra sesgada, es mejor recurrir al muestreo estratificado a fin de asegurar la representación de cada estrato en la muestra. Comprende las afijaciones Proporcional, de Neyman y Óptima. Para asegurar la representación de cada estrato en la muestra identificamos grupos en la población heterogéneos entre sí pero homogéneos dentro de cada grupo respecto de la variable de estudio; para ello se debe conocer la distribución de la variable utilizada para la estratificación. 4. Muestreo por conglomerados Es utilizado en la primera etapa de los muestreos polietápicos consiste en la identificación de conglomerados o clústeres, es lo opuesto al muestreo estratificado, porque los conglomerados son homogéneos entre sí pero sus elementos son heterogéneos. Es una estrategia muy eficiente cuando las unidades están muy dispersas, requiere de conocer la variabilidad de los elementos que conforman cada conglomerado. De utilizarlo en un muestreo de una etapa es el menos representativo de todos los muestreos probabilísticos.

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21. Muestreo no probabilístico Existen situaciones en las que no se puede realizar un muestreo probabilístico y solamente en ese caso realizamos o ejecutamos un muestreo no probabilístico. 1. Muestreo por cuotas Es el muestreo con menor sesgo dentro de los no probabilísticos, por ello se le denomina también cuasiprobabilístico porque es muy parecido al muestreo estratificado, habitualmente forma parte de la primera etapa del muestreo estratificado. La segunda etapa suele complementarse con un muestreo probabilístico idealmente, en un estudio sobre los hábitos de higiene en escolares cada cuota puede representar un colegio y en cada colegio evaluamos aleatoriamente a sus estudiantes. 2. Muestreo de bola de nieve Muy utilizado en el estudio de grupos clandestinos, minoritarios o muy dispersos donde no existe un marco muestral, no contamos con un listado de las unidades de estudio, porque no un registro o padrón que los pueda identificar. Cuando las unidades de estudio se encuentran en o entre sí, consiste en identificar un primer grupo de unidades de estudio y estos a su vez nos permitirán entrar en o con otras personas que realicen la misma actividad hasta un punto de saturación. 3. Muestreo según criterio Se denomina particular discrecional cuando es el criterio del investigador; intencional, llamado también opinático, porque es una opinión. El investigador recurre a su propia experiencia dentro de su línea de investigación, ejemplo la prueba piloto. Se denomina de juicio cuando es el criterio de un grupo de expertos, denominado también crítico, porque existen opiniones externas a considerar, por ejemplo el focus group muy utilizado en los estudios de mercado. 4. Muestreo por conveniencia Es el menos representativo de todos los muestreos no probabilísticos. Recibe diversos nombres, como por ejemplo: deliberado, porque no hay ningún procedimiento, ninguna acción ni razón; en suma, no hay ninguna forma de seleccionar la muestra, es simplemente deliberado. Muestreo errático, sin normas, accidental, por comodidad; son algunos nombres que mejor se adaptan a un diseño específico, como ejemplos de conveniencias tenemos a las muestras de voluntarios, la selección de jueces para validar instrumentos, personas que salen de un autobús o pasan por la calle.

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22. La recolección de datos Si la unidad de estudio es un individuo existen 5 técnicas de recolección de datos y puedes utilizar una o más de ellas en tu trabajo de investigación. 1. Documentación Constituye la técnica de recolección de datos más básica y a la vez la más inexacta; corresponden a los estudios retrospectivos donde es la única forma disponible de recopilar la información. Habitualmente la información fue recolectada con fines distintos al estudio en curso. Los estudios basados en la documentación no cuentan con instrumentos de medición, porque no realizan mediciones. 2. Observación La observación es científica cuando es sistemática, controlada y cuenta con mecanismos destinados a evitar errores de subjetividad, confusiones, etc. El objetivo de la observación es la obtención de datos y es la técnica de recolección de datos exclusiva para realizar mediciones de las variables objetivas, también se pueden observar las conductas o comportamiento de las personas. 3. Entrevista Es una técnica cualitativa donde la evaluación que se realiza al individuo evaluado no puede pasar inadvertido de su participación, por lo que se requiere del consentimiento informado. El instrumento es el evaluador la reacción la provoca directamente el evaluador. La entrevista puede ser estructurada si cuenta con una guía de entrevista y no estructurada cuando busca explorar características en el evaluado. 4. Encuesta Busca conocer la reacción o la respuesta de un grupo de individuos, por lo tanto es cuantitativa, requiere de un instrumento que provoque las reacciones en el encuestado; es autoistrado si el individuo completa los reactivos (asincrónico) y heteroistrado cuando hay un encuestador (sincrónico). El encuestador no necesariamente es el investigador. Implica gran economía de tiempo y personal. 5. Psicometría Aplicable únicamente cuando el instrumento esta plenamente validado, no requiere de la presencia del investigador; primero porque los instrumentos son autoistrables y luego porque incluso el evaluado se puede autocalificar. Utilizado para evaluar variables distintas a la variable de estudio. La evaluación es asincrónica, porque se puede realizar por distintos medios.

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23. La observación de datos Es la técnica de recolección de datos más usada en investigación, las mediciones de las variables objetivas se logran mediante la observación científica. La observación nace de la interacción del hombre con su medio ambiente, gran parte de los conocimientos que constituye la ciencia, ha sido lograda mediante la observación; la cual incluye no solo la vista, sino la audición, el olfato, el tacto y el gusto. La observación es científica si es cociente, intencional, selectiva, planificado por tanto con un objetivo claro obtener información primaria la cual termina en un sistema de representación simbólica, código o metalenguaje. Los elementos del proceso de observación son: el sujeto u observador, el ente observado, los medios de observación y las circunstancias de la observación; a partir de las cuales se obtiene su clasificación: 1. Según la relación entre el observador y el ente observado. Participante (Adentro). El investigador se incluye en el grupo, hecho o fenómeno observado con la finalidad de conseguir la información "desde adentro"; puede ser: Natural si el observador pertenece grupo; y Artificial si la integración del observador es a propósito de la investigación. Es subjetiva. No participante (Afuera). Es la observación del contexto del grupo social sin intervenir en el hecho o fenómeno investigado. El investigador no perturba la acción o situación u objeto que se está investigando. Aquí se encuentran todas las mediciones de las magnitudes de las variables objetivas. 2. Según los medios de observación Sistemática. (Estructurada). Por ser selectiva, se realiza con la ayuda de elementos técnicos tales como instrumentos de medición o simplemente registros anecdóticos, listas de cotejo y escala de apreciación. Considera la relación entre los hechos y las teorías científicas. Permite la medición. Asistemática. (No estructurada). No es segmentada ya que realiza sin la ayuda de elementos técnicos especiales por eso es simple o libre. Está fundamentada en la sensación, y como los órganos no son confiables para medir distancias, tamaños o velocidades es subjetiva y no se considera una medición. 3. Según las circunstancias de la observación De campo (No controlada). Es el recurso principal de la observación descriptiva; se realiza en los lugares donde ocurren los hechos o fenómenos investigados. La investigación social y la educativa recurren en gran medida a esta modalidad. No representan mediciones estables. De laboratorio (Controlada). El ente observado no se encuentra en su ambiente natural, requiere procedimientos para generar ambientes controlados. No son ámbitos naturales los museos, los zoológicos, la sala de cirugía; brindan a las mediciones mayor estabilidad.

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24. Los datos de la entrevista Es una técnica de recolección de datos de la investigación cualitativa útil también para desarrollar procesos intermedios de estudios cuantitativos. No hay instrumentos, el instrumento es el evaluador. 1. Entrevista no estructurada

a. Entrevista a profundidad El entrevistador estimula y conduce un discurso continuo cuyo único marco es el de la investigación, las preguntas surgen a medida que van emergiendo las respuestas del entrevistado. El contenido y la profundidad son adaptables y susceptibles de aplicarse a toda clase de sujetos en situaciones diversas. Ejemplo: Exploración de argumentos para la falta de adherencia terapéutica. Es netamente cualitativa de carácter holístico, busca explorar y descubrir características en el evaluado, no sigue reglas, es más arte que técnica; el objeto de estudio son las precepciones personales de la situación a nivel individual. No clasifica ni tiene interés en tabular datos, orienta posibles hipótesis. Ejemplo: La anamnesis que realiza un médico a su paciente en su primera visita.

b. Entrevista enfocada Se concentra sobre un punto o varios puntos pero muy específicos, el entrevistador conoce de antemano directa o indirectamente esta situación. Se conocen los elementos que conforman el concepto y se las busca sistemáticamente, la libertad para formular preguntas está limitada a lista de conceptos previos. Ejemplo: Elaboración de preguntas para la falta de adherencia terapéutica. Posee algún grado de estructuración, porque cuenta con una lista de tópicos o de temas a abarcar a fin de no omitir aspectos importantes, pero el investigador modifica la forma y el orden según el sujeto y las circunstancias; plantea definir el concepto en el sujeto; se permite formular una hipótesis. Ejemplo: La entrevista de un médico especialista a su paciente enfocado en un diagnóstico. 2. Entrevista estructurada Se cuenta con una guía de entrevista y es rígidamente estandarizada porque parte de un concepto, el objeto de estudio ya se encuentra caracterizado y consiste en proporcionar un número fijo de preguntas predeterminadas en su formulación y secuencia; resulta más fácil de istrar y analizar por ser más objetiva; Ejemplo: Elaboración de un cuestionario con validez de contenido. El investigador solo puede formular preguntas que amplíen la información proporcionada; se requiere poco entrenamiento del entrevistador en el tema; es más técnica que arte. Permite uniformizar las respuestas, es semicuantitativa, por lo que permite hacer comparaciones. Pone a prueba hipótesis. Ejemplo: Un examen oral que un docente istra a sus alumnos.

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25. Control de la variabilidad La precisión y exactitud de las mediciones son requisitos imprescindibles para asegurar la validez de las conclusiones y por ende la validez de un estudio. Una de las amenazas de la validez del estudio es la variabilidad de los resultados, esta variabilidad puede ser natural o puede ser provocada; en cualquier caso se le conoce como error, error aleatorio que corresponde a la variabilidad natural y el error sistemático que corresponde a la variabilidad provocada. 1. Error Aleatorio Se expresa en la diferencia entre una medición y la media de todas las mediciones. Mientras más acortemos esta distancia nuestro resultado será más preciso. La única forma de reducir el error aleatorio es incrementando el tamaño de la muestra y con ello aumentamos la precisión. La estimación de parámetros a partir de una muestra requiere identificar los límites donde se encontraría el valor verdadero. La precisión es un atributo deseable tanto en la medición como en la estimación. El error aleatorio de la estimación desaparece si estudiamos a toda la población. 2. Error sistemático Se expresa en la diferencia entre la media de todas las mediciones y el verdadero valor. Mientras más acortemos esta distancia nuestro resultado será más exacto. La reducción del error sistemático se logra mediante el método controlando los sesgos: de Selección y de Medición. Solo es posible estimar los límites donde se encontraría el valor verdadero a partir de una medición si se ha controlado el error sistemático también denominado como sesgo. Se ha generalizado al término validez como la carencia del error sistemático aunque éste no se puede eliminar. Validez interna. Si las conclusiones obtenidas a partir de los sujetos que conformaron la muestra se pueden trasladar hacia los sujetos que pertenecen a la misma población; entonces el estudio tiene validez de inferencia o validez interna. Para asegurar la validez interna el estudio debe tener control desde el punto de vista metodológico y también estadístico. Validez externa. Si las conclusiones obtenidas en una determinada población pueden extrapolarse hacia una población distinta. La validez externa es una propiedad deseable en los estudios analíticos, donde los sujetos estudios corresponden a un ámbito de recolección de datos, pero las conclusiones requieren de llevarse incluso a otras poblaciones.

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26. Control de la selección El primer paso para controlar el error sistemático es tener un plan para seleccionar a las unidades de estudio que evite los sesgos de selección. 1. Sesgo de isión (de Berkson) En los estudios hospitalarios de factores de riesgo donde aplicamos el diseño de casos y controles, la probabilidad de ser hospitalizados en el grupo de casos, no es la misma que el grupo control. Además el factor de riesgo también tiene probabilidad de ser causa de hospitalización. Se puede subestimar la asociación entre la variable de interés y el factor de riesgo. 2. Sesgo de la autoselección (voluntario) El grado de interés o motivación que pueda tener un individuo que participa voluntariamente en una investigación puede diferir sensiblemente en relación con otros sujetos. Del mismo modo, la negativa de algunos sujetos para ser incluidos en un estudio puede estar dada por motivaciones sistemáticas experimentadas por ellos. 3. Sesgo de pertenencia (membresía) Se produce cuando entre los sujetos evaluados se presentan subgrupos de sujetos que comparten algún atributo en particular, relacionado positiva o negativamente con la variable en estudio. Ejemplo: Nivel de conocimientos sobre signos de alarma en las gestantes debe excluir a las gestantes que son profesionales de la salud. 4. Sesgo del procedimiento de aleatorización Puede observarse en diseños de investigación experimentales (ensayos clínicos controlados), en los cuales no se respeta el principio de aleatoriedad en la asignación a los grupos de experimentación y de estudio. En los pre-experimentos la istración del medicamento responde a las necesidades terapéuticas del paciente y no a la del investigador. 5. Sesgo de Prevalencia (de Neymann) (Sesgo de supervivencia selectiva) La condición en estudio (variable) determina la pérdida prematura de las unidades de estudio. La exclusión de los pacientes que fallecen determina este tipo de sesgo. Por ejemplo un grupo de personas se someten a una rutina de dieta y ejercicios, aquellos que no les funcionen abandonarán el estudio.

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27. Control de la medición Incluso si se ha seleccionado adecuadamente una muestra representativa de la población, aún puede haber error sistemático si cometemos sesgos de medición. 1. Sesgo del observador La capacidad de observación de un suceso es variable de un individuo a otro; adicionalmente el observador tiene una percepción subjetiva y a veces prejuiciosa, debido a su interés en querer demostrar su hipótesis. Es necesario estandarizar el procedimiento de la medición, observadores y verificar el cumplimiento de estos requisitos y verificar la concordancia entre los resultados obtenidos por diferentes. 2. Sesgo de la capacidad diagnóstica La capacidad de un instrumento para detectar lo que debe medir, esta sesgada cuando se utilizan métodos diagnósticos distintos al Gold Standard. Los instrumentos lógicos o documentales requieren de validación en términos de contenido y propiedades métricas; los instrumentos mecánicos carecen de este sesgo porque apuntan a medir magnitudes físicas. 3. Sesgo de rendimiento del instrumento. Cuando no se evaluado el rendimiento diagnóstico del instrumento, es posible que la sensibilidad de los instrumentos no se la más óptima para poder detectar la presencia de la variable en estudio. Los instrumentos lógicos requieren optimización a fin de contar con el mejor punto de corte en el diagnóstico; y los instrumentos mecánicos requieren de calibración para evitar incrementar o reducir el valor real. 4. Sesgo de la unidad de información (memoria) Si se pregunta al paciente por el antecedente de exposición existe la posibilidad de olvido; muchas exposiciones pasan inadvertidas y pueden omitirse o minimizar los niveles de exposición. En los estudios basados en la documentación los datos secundarios no fueron recolectados por el investigador y por ello no se puede dar fe de la exactitud de las mediciones. 5. Sesgo de adaptación Ocurre cuando el evaluado emite una respuesta interesada a fin de obtener una ganancia secundaria, se soluciona enmascarando la intencionalidad del instrumento, como por ejemplo una escala de mentira. En un experimento los individuos pueden retirarse por no haberse adaptado a un tipo de intervención por sobre otro. Se neutraliza no advirtiendo a las unidades de estudio sobre el tipo de exposición.

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28. Análisis de la causalidad Para demostrar relaciones de causa y efecto debemos plantear estudios explicativos que cumplan los criterios de causalidad de Bradford Hill (1965). De evidenciación 1. Asociación estadística. El principio básico de la causalidad es averiguar si existe relación entre el supuesto factor causal y el efecto estudiado. Para esto hay que buscar o desarrollar estudios observacionales (Cohortes; Caso Control) que indiquen el riesgo significativo (RR; OR). 2. Relación dosis-respuesta. Denominada “gradiente biológico”, El riesgo de padecer la enfermedad aumenta con la dosis o el nivel de exposición. Esta vez se estudia la intensidad de la relación; que puede verse modificada o ausente por el efecto del umbral o el efecto de saturación. 3. Secuencia temporal. Es preciso evidenciar que el factor de riesgo estuvo presente antes que el supuesto efecto, se trata de una relación cronológica. En los estudios retrospectivos, el sesgo de información puede enmascarar la verdadera relación temporal que deseamos conocer. De demostración 4. Razonamiento por analogía. Utilizando teorías previas relacionadas nuestra línea de investigación, si un factor de riesgo produce un efecto en la salud, otro factor con características similares debiera producir el mismo resultado o por lo menos no entrar en contradicción. 5. Especificidad. Las asociaciones específicas no existen “se plantean”; la búsqueda de la evidencia causal es más práctica cuando se propone una sola causa. En la lógica proposicional es más fácil aceptar una relación causa-efecto cuando para un efecto sólo se plantea una sola etiología. 6. Experimentación. Es la prueba más sólida de causalidad. Se trata de reproducir la causa para generar el efecto y cuando esto no es posible o ético, se plantea eliminar la causa para abolir el efecto. El experimento demostrará muchos de criterios de casualidad enlistados. De comprobación 7. Consistencia. Los resultados de un estudio deben mantenerse constantes y ser reproducibles por cualquier investigador en cualquier lugar. Las estimaciones deben estar enmarcadas dentro de un intervalo de confianza, coincidentes para todas las circunstancias. Es inductivo. 8. Plausibilidad biológica. Se trata de explicar lógicamente el mecanismo de daño mediante la cual el agente etiológico produce un efecto a la salud. Un mecanismo de acción que explique el desarrollo de la enfermedad debe estar disponible al menos desde el punto de vista teórico. 9. Coherencia. Es posible a partir de la teoría consignada poder deducir relaciones de causalidad sin la ejecución de ningún estudio. La evolución de una enfermedad o lesión nos indicará la causa que lo está produciendo a nivel de la atención individual de los pacientes. Es deductivo.

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29. Análisis de los resultados En un estudio cuantitativo la discusión de resultados está comprendida por la descripción, análisis, interpretación, comparación y apreciación. 1. Presentación de resultados Los resultados pueden ofrecerse mediante texto, tablas y gráficas; el texto es la forma más simple, rápida y eficiente de presentar los datos, sobre todo en los estudios descriptivos, pero mientras vayamos avanzando en los niveles de la investigación se hará necesaria la presencia de tablas y gráficas que nos ayuden a resumir la información. 2. Descripción de resultados Se realiza después de la presentación de resultados, pero no consiste en repetir las cifras que aparecen en la presentación de resultados, sino de remarcar, los hallazgos principales, se trata de un proceso creativo, que va a requerir del buen discernimiento del autor a la hora de elegir: que parte es importante y que parte no lo es. 3. Análisis estadístico El análisis estadístico implica la realización de la prueba de hipótesis, pero no consiste en escribir en el informe de investigación todo el ritual de la significancia estadística; este proceso analítico se lleva a cabo de manera mental. La conclusión del análisis estadístico se realiza utilizando la terminología adecuada según el objetivo estadístico. 4. Interpretación de resultados La interpretación está estrictamente relacionada al propósito del estudio, no es lo mismo elegir una de las hipótesis al final del ritual de la significancia estadística, que interpretar los resultados, la interpretación utiliza como sustrato a la prueba de hipótesis, pero responde al propósito del estudio. 5. Relevancia clínica Dado que el control absoluto de las variables intervinientes es una utopía y que siempre habrá fenómenos que afecten la relación entre las variables analizadas, es preciso considerar la relevancia clínica, ella va más allá de cálculos aritméticos y está gobernada por el criterio del investigador. 6. Contraste de resultados Consiste en la comparación de nuestros resultados, con los resultados de otros investigadores, siempre que respondan al mismo propósito investigativo, pero no se trata de una comparación a nivel de prueba de hipótesis, sino de una comparación exploratoria o cualitativa; se comentará también el método utilizado por los otros autores. 7. Comentarios personales Las opiniones son muy importantes para saber por dónde dirigir nuestra línea de investigación y cuál es el siguiente paso que tenemos que dar, estas opiniones terminan planteando nuevos caminos para seguir nuestro recorrido, estos nuevos caminos son teóricos y se plasman en nuevas hipótesis que recomendaremos ejecutar.. 8. Planteamiento de hipótesis Corresponde a las recomendaciones, el plantear nuevas hipótesis le da continuidad a nuestra línea de investigación; estas nuevas hipótesis se plantean para el siguiente nivel investigativo, si la hipótesis actual fue probada; y para el mismo nivel investigativo si la hipótesis actual no fue probada.

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30. Análisis de la información Mucha información produce parálisis por análisis, para seleccionar la información realmente útil tenemos los criterios de la calidad de la información. 1. Público objetivo. La apreciación de la calidad es muy subjetiva y depende de la audiencia; por ello se debe declarar cual es el público objetivo e informar sobre el patrocinio. Debe tener un objetivo claro e imparcial en cuanto a sus contenidos; como por ejemplo: informar, persuadir, opinar o entretener. La información no objetiva es contaminante. 2. Autoridad. Exhibe la autoría de una persona o institución líder dentro de su línea de investigación y demuestra credibilidad, responsabilidad, periodicidad y consistencia en sus publicaciones. El autor del artículo conoce a su audiencia y le proporciona datos de o a fin de considerar la opinión del . 3. Cobertura temática. Se refiere tanto al grado de extensión, como al nivel de profundidad que debe tener los contenidos de una publicación, lo cual depende de los propósitos declarados por el autor y el público al que va dirigida la información. Salirse de los límites de la cobertura temática demuestra falta de planeación. 4. Verificabilidad. La información puede ser validada empíricamente porque está en concordancia con lo que se observa o por lo menos no se contradice con la experiencia cotidiana. La información debe estar basada en la evidencia científica, por lo que se recomienda validar la exactitud de la información comparándola con otras publicaciones. 5. Vigencia. La información no actualizada puede perder vigencia sobre todo en temas de negocios, mercadeo, política, medicina de vanguardia y diversos temas científicos en desarrollo. No existe un límite para considerar oportuna a la información; las obras literarias mantienen vigencia independientemente de la fecha de publicación. 6. Relevancia. Existe concordancia entre la finalidad de la información y el perfil de al que se dirige, en función de los objetivos y propósitos declarados por el autor. Es una dimensión de valoración subjetiva por parte de los s, la información debe resultar pertinente por la audiencia y satisfacer sus necesidades informativas. 7. Estructura del contenido. Debe ser completa según sus propias declaraciones, un esquema es completo cuando representa todos los elementos del contenido. Debe contar con una estructura lógica de contenidos, jerárquica y organizada de manera que el pueda captar desde un primer momento, los contenidos más importantes. 8. Comprensibilidad. Para que la publicación cumpla su función comunicativa, en primer lugar debe ser legible; todo documento debe ser correcto ortográfica y gramaticalmente. Para que el proceso de la comunicación se realice de forma eficiente, debe existir estructura sintáctica (cohesión) y también estructura semántica (coherencia).

30



INVESTIGACIÓN Línea de investigación

1. Define tu línea de investigación ………………………………………………………………………………………………………………………. ………………………………………………………………………………………………………………………. ……………………………………………………………………………………………………………………….

2. Ubícate en un nivel de la investigación ( ) Exploratorio

_____________________________________________________

( ) Descriptivo

_____________________________________________________

( ) Relacional

_____________________________________________________

( ) Explicativo

_____________________________________________________

( ) Predictivo

_____________________________________________________

( ) Aplicativo

_____________________________________________________

3. Elige el tipo de investigación ( ) Observacional

( ) Experimental

( ) Retrospectivo

( ) Prospectivo

( ) Transversal

( ) Longitudinal

( ) Descriptivo

( ) Analítico

4. Diseña tu propia investigación ( ) Epidemiológico

Enfermedades en humanos

( ) Experimental

Manipulación y control

( ) Comunitario o ecológico

Estudio de la población con datos retrospectivos

( ) Validación de instrumentos

Creación y estudio de instrumentos

5. Como imaginas la solución al problema que identifica tu línea de investigación Visión……………………………………………………………………………………………………..…………. ………………………………………………………………………………………………………………………. Misión…………………………………………………………………………………………………….…….…… ……………………………………………………………………………………………………………………….

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Dr. José Supo


ESTUDIO Planteamiento del estudio

1. Expresa el propósito de tu estudio Problema

___________________________________________________

Línea de investigación

___________________________________________________

Visión del investigador

___________________________________________________

Misión del investigador

___________________________________________________

Propósito del estudio (Mini-misión)

___________________________________________________

2. Identifica la unidad de estudio Unidad de estudio Unidad de información Unidad de observación Unidad de análisis Unidad de muestreo Unidad de experimentación

3. Elementos del enunciado del estudio Propósito Variables analíticas Unidad de estudio Delimitación espacial Delimitación temporal

4. Escribe el enunciado del estudio

……………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………………………

32



VARIABLES Las variables analíticas

1. Dimensiones de las variables - Dimensiones físicas

Unidimensionales

- Dimensiones lógicas

Multidimensionales

2. Atributos de las variables Origen

Nominal

Distancia

Distancia

Orden

Orden

Orden

Ordinal

Intervalo

Razón

3. Relación entre las variables: Depende de los niveles de la investigación

Indicador(es)

Categorías o unidades

Escala de medición

Variable

Indicador(es)

Categorías o unidades

Escala de medición

Unidimensional

Multidimensional

Unidimensional

Variables

Multidimensional

Dimensiones lógicas (subjetivas)

Dimensiones físicas (objetivas)

4. Cuadro de operacionalización de variables

33

Dr. José Supo


OBJETIVOS Objetivos del estudio

1. Objetivos estadísticos A nivel descriptivo:

 Determinar

 Describir

 Estimar

A nivel relacional:

 Asociar

 Correlacionar

 Concordar

A nivel explicativo:

 Evidenciar

 Demostrar

 Probar

A nivel predictivo:

 Predecir

 Pronosticar

 Prever

A nivel predictivo:

 Evaluar

 Controlar

 Calibrar

2. Objetivos bivariados Variables categórica

Variables numérica

Comparar grupos Comparar medidas Asociar o Correlacionar Medidas de asociación

3. Objetivos comparativos Nivel investigativo exploratorio …………………………………………………………...……………….…. ………..………………………………………………………………………………………...……….……. Nivel investigativo descriptivo

…………………………………………………………...............……….….

………..………………………………………………………………………………………...……….……. Nivel investigativo relacional

…………………………………………………………...……………….….

………..………………………………………………………………………………………...……….……. Nivel investigativo explicativo

…………………………………………………………...……………….….

………..………………………………………………………………………………………...……….……. Nivel investigativo predictivo

…………………………………………………………...……………….….

………..………………………………………………………………………………………...……….…….

34



HIPÓTESIS Prueba de hipótesis

1. La hipótesis estadística Formulación lógica ( ) Las hipótesis empíricas (David Hume)

( ) Las hipótesis racionales (René Descartes)

Formulación gramatical Fundamento

…………………………………………………………………………………

Deducción

………………………………………………………………………………… ( ) A dos colas

( ) A una sola cola

Hipótesis Nula (Ho)

Hipótesis Alterna (H1)

2. Planteamiento de hipótesis El error tipo I

…………………………………………………………………………………

El p-valor

…………………………………………………………………………………

El nivel de significancia

…………………………………………………………………………………

3. Contraste de hipótesis (1) Plantear el sistema de Hipótesis

: Esta es la estructura matemática

(2) Establecer el nivel de significancia

___________________________________________

(3) Elegir del estadístico de prueba

___________________________________________

(4) Dar lectura del p-valor calculado

___________________________________________

(5) Tomar una decisión estadística

___________________________________________

35

Dr. José Supo


INSTRUMENTOS Validación de instrumentos

1. Instrumentos de medición El Cuestionario

(Conocimientos)

Ejemplo:

…………………………………………………………………………………………………

La Escala

(Actitudes)

Ejemplo:

…………………………………………………………………………………………………

El Inventario

(Prácticas)

Ejemplo:

…………………………………………………………………………………………………

2. Creación de instrumentos Revisión del conocimiento disponible (Validez racional) Exploración del concepto en la población (Validez de respuesta) Evaluación del contenido del instrumento (Validación por jueces)

3. Métricas de los instrumentos 1. Validez de contenido

: Esto es cualitativo

2. Validez de constructo

: ________________________________________________________

3. Fiabilidad

: ________________________________________________________

4. Estabilidad

: ________________________________________________________

5. Validez de criterio

: ________________________________________________________

6. Rendimiento

: ________________________________________________________

36



MUESTREO Técnicas de muestreo

1. Muestreo de investigación Muestreo según los niveles de la investigación

2. Muestreo probabilístico a. Muestreo aleatorio simple

: Todas los elementos tienen la misma oportunidad de conformar la muestra

b. Muestreo sistemático

: Utilizamos un intervalo de salto para recorrer el marco muestral artificial

c. Muestreo aleatorio estratificado

: Los grupos contienen elementos homogéneos, los grupos son distintos

d. Muestreo por conglomerados

: Los grupos contienen elementos heterogéneos, son como minipoblaciones

3. Muestreo no probabilístico e. Muestreo por cuotas

: Identifica variables que generan las cuotas y las representa en la muestra

f. Muestreo de bola de nieve

: Estudia grupos muy dispersos, cuyos elementos tienen o entre sí.

g. Muestreo según criterio

: Se recurre a la experiencia del investigador para determinar la muestra

h. Muestreo por conveniencia

: Es deliberado, sin normas y hasta accidental, cuando no hay otra manera

37

Dr. José Supo


DATOS Recolección de datos

1. Técnicas de recolección de datos 1. Documentación

…………………………………………………………………………………

2. Observación

…………………………………………………………………………………

3. Entrevista

…………………………………………………………………………………

4. Encuesta

…………………………………………………………………………………

5. Psicometría

…………………………………………………………………………………

2. La observación científica 1.

Según la relación entre el observador y el ente observado

( ) Participante (Adentro) ( ) No participante (Afuera) 2.

Según los medios de observación

( ) Sistemática. (Estructurada) ( ) Asistemática. (No estructurada) 3.

Según las circunstancias de la observación

( ) De campo (No controlada) ( ) De laboratorio (Controlada) 3. La entrevista de investigación Entrevista no estructurada ( ) Entrevista a profundidad

_________________________________________________

( ) Entrevista enfocada

_________________________________________________

( ) Entrevista estructurada

_________________________________________________

38



CONTROL Control del estudio

1. Control de la variabilidad Control del error aleatorio Con del error sistemático Validez externa ( ) No ( ) Si

_____________________________________________________________________________

2. Control de la selección 1. Sesgo de isión (de Berkson)

……………………………………………………………….

2. Sesgo de la autoselección (voluntario)

……………………………………………………………….

3. Sesgo de pertenencia (membresía)

……………………………………………………………….

4. Sesgo del procedimiento de aleatorización

……………………………………………………………….

5. Sesgo de Prevalencia (de Neymann)

……………………………………………………………….

3. Control de la medición 1. Sesgo del observador

________________________________________________

2. Sesgo de la capacidad diagnóstica

________________________________________________

3. Sesgo de rendimiento del instrumento.

________________________________________________

4. Sesgo de la unidad de información

________________________________________________

5. Sesgo de adaptación

________________________________________________

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ANÁLISIS Análisis e interpretación

1. Análisis de la causalidad De evidenciación

De demostración

De comprobación

( ) Asociación estadística

( ) Razonamiento por analogía

( ) Consistencia o reproducibilidad

( ) Relación dosis respuesta

( ) Especificidad de la causa

( ) Plausibilidad biológica

( ) Secuencia temporal

( ) Evidencia experimental

( ) Coherencia deductiva

2. Análisis de los resultados ( ) 1. Presentación de resultados

( ) 2. Descripción de resultados

( ) 3. Análisis estadístico

( ) 4. Interpretación de resultados

( ) 5. Relevancia clínica

( ) 6. Contraste de resultados

( ) 7. Comentarios personales

( ) 8. Planteamiento de hipótesis

3. Análisis de la información ( ) 1. Público objetivo

( ) 2. Autoridad

( ) 3. Cobertura temática

( ) 4. Verificabilidad

( ) 5. Vigencia

( ) 6. Relevancia o pertinencia

( ) 7. Estructura del contenido

( ) 8. Comprensibilidad

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