miércoles, 24 de mayo de 2017

TEMA 7: Introducción a la bioestadística. Organización de datos

1. Estadística
Conocemos como estadística la ciencia que estudia la variabilidad, la medición de signos y síntomas.
2. Escalas de Medida

v  Escala Nominal
Es el nivel inferior de medida.
Ejemplos:

Raza
Genero
Profesión
Blanco, amarillo, negro.
Hombre, mujer.
Médico, enfermero, abogado..

-       Estos números no gozan de ninguna de las propiedades aritméticas.
-     Las categorías deben ser exhaustivas y mutuamente excluyentes (un sujeto no puede estar en dos valores de la escala a la vez).

v  Escala Ordinaria
En la mediación ordinal dadas dos o más modalidad de una variable.
Ejemplo:
Grado de mejoría o grado de satisfacción tras el tratamiento:


  1. Nula, 2.Leve, 3.Media, 4. Máxima.
à no se tiene una escala cuantificada que permita decir el grado exacto de mejoría, por tanto, no se puede realizar de forma matemática y no se puede afirmar que la categoría 4 sea la doble que la 2.

v  Escala de Intervalo
Presenta las características propias de las dos escalas anteriores.
-          Identidad y orden.
-      Escala cuantitativa y en ella se puede aplicar las estadísticas como mediana, desviaciones y correlación.

v  Escala de Razón
Nivel más alto de mediación.
-          Igualdad, desigualdad à Identidad
-          Orden.
-          Distancias equivalentes entre los intervalos.

3. Tipos de Variables
v  Cualitativas
Se refieren a propiedades que no pueden ser medidas.
Nominales porque se miden con escalas nominales. No hay diferencia de importancia.
-          Dicotómicas: porque tiene 2 niveles o categoría. Todo lo que se responda con sí o no es dicotómico.
-          Policotómicas: Mas de 2 categorías.

Ordinales: Establecen una orden.
Ej.: Grado de satisfacción:
Muy satisfecho.
Satisfecho.
Poco satisfecho.
Nada satisfecho.


v  Cuantitativas
 Son las que se pueden medir en términos numéricos. Son las que se utilizan en escalas de intervalo y de razón.
-          Discretas: Son números aislados, numero enteros.
Ejemplo: Nº de hijos: 1,2,3, 4,… o más.
-          Continuas: Las que pueden valer cualquier número dentro de un rango.
Ejemplo: TA (tensión arterial), talla, puede ser dividida en cms, mms,…

4. Variables. Representación de Datos
Tablas de frecuencia: Son la imagen de los datos que muestran las frecuencias en columnas y  las categorías de las variables en las filas.
Personal sanitario hospital “Coge tu cartilla y corre”. Año 2004.
Profesión
Frecuencia absoluta (fi)
Frecuencia relativa (hi)
Médicos/as
658
0,28
Enfermeros/as
932
0,39
Técnicos/as
123
0,052
Auxiliares
598
0,25
Otras
32
0,013
Total = N
2343
1

Frecuencia relativa, es un valor entre 0-1, se estudia dividiendo la frecuencia absoluta entre el número total de la muestra.

5. Variables Continuas. Representación de Datos
-          Definición de intervalos.
-          Definición de amplitud o distancia entre los extremos. (Distancia entre los intervalos)
-     Cálculos de la marca de clase de cada intervalo. Media entre los dos valores extremos del intervalo.
Ejemplo
Pesos En Kg De Niños Atendidos En La Consulta De Niño Sano. N = 40
3,9          4,7          3,7          5,6          4,3          4,9          5,0          6,1          5,1          4,5
5,3          3,9          4.3          5.0          6.0          4.7          5.1          4.2          4.4          5.8
3.3          4.3          4.1          5.8          4.4          4.8          6.1          4.3          5.3          4.5
4.0          5.4          3.9          4.7          3.3          4.5          4.7          4.2          4.5          4.8
El que más pesa: 6.1 = xn. El que menos pesa: 3.3 = x1
La manera de hacerlo sería la siguiente:
-          Primero calculamos el recorrido (Diferencia entre el valor más alto y el valor más bajo)
Re = xn –x1= 6.1 – 3.3 = 2.8
-          Para calcular el intervalo: Cuando no se nos dice nada del nº de intervalos, se obtienen calculando la raíz cuadrado del nº de datos observado. Veremos que la raíz cuadrada de 40 es igual a 6.32. Por lo tanto tomaremos 6 intervalos, es decir, el número de filas que se le pone a la tabla.
-          Como el recorrido es 2.8, si lo dividimos por el nº de intervalos, tendremos la amplitud de cada uno de los intervalos y así: 2.8 / 6 = 0.46

Mc1= 3.25 +3.75 / 2 =3.5 (marca de clase)
Fi=Ƹ fi44
6. Representaciones Gráficas
·         Forma rápida de comunicar información numérica (frecuencias)
·         Son las imágenes de las ideas (barras, histogramas, sectores…).
·         Aumentan la información escrita, ofrecen orientación visual.
·         No reemplazan al texto.

v  Reacciones locales más frecuentes
Diagrama de barra que se utiliza para medir una variable cualitativa, nominales y sobre todo las policotómicas.

v  Histogramas y polígonos de frecuencia
Histograma: Igual que el anterior en cuanto al tipo de frecuencia que se pueden utilizar. La diferencia: es para variables continuas.
En el eje X se representan los intervalos en los que categorizamos esa variable y en el Y la frecuencia.
Pesos en Kg de niños atendidos en la consulta de niño sano N=40
Las marcas de clase es el punto medio de cada intervalo, es decir, la media. Es la media entre los dos intervalos. (En la grafica anterior está representada con la línea roja)
El polígono de frecuencia es el polígono que forman las marcas de clase al unirlas.
7. Gráficos
v  Gráfico de Tronco y Hojas
Formas de expresar variables cuantitativas, continuas particularmente.
Estudio sobre Tensión arterial sistólica en 80 pacientes adultos en mmHg.
105         110         141         120         112         119         117         123
142         138         99           121         113         128         112         128
109         133         133         126         112         125         113         127
105         120         108         118         117         127         119         120
122         114         115         122         110         100         123         129
117         111         107         113         104         118         104         121
118         120         117         135         106         119         123         122
119         107         121         139         121         122         127         128
129         108         120         119         118         128         117         106
Cada dato de la serie se divide en dos partes: El tronco  a la izquierda (decenas) y la hoja a la derecha (unidades). El tronco es 9 porque el dato más bajo qué hay de presión es 99. 


090         9
100         5 9 5 7 8 8 8 7 6 4 6 0 1 4 6
110         7 8 9 0 4 1 5 7 8 2 3 9 2 3 2 7 0 8 9 1 8 9 7 2 3 9 7
120         2 9 0 3 0 1 0 0 1 6 2 1 8 5 7 2 8 3 3 7 3 8 7 0 9 8 1  2 8
130         3 3 5 9
140         2 1
Aquí podemos observar como entre 110 y 120 están las mayores tensiones.
v  Gráfico de Sectores
·         Gráficos de sectores. Se utilizan para trabajar con variables cualitativas.  Preferentemente para variables con pocas categorías como por ejemplo las dicotómicas.

v  Gráfico para datos bidimensionales. Son variables cuantitativas.
 


martes, 16 de mayo de 2017

TEMA 6: La etapa empírica de la investigación: el diseño y el material y métodos

1. Material y Métodos
Se realiza una selección de individuos evitando sesgos de selección.
Muestreo: Cuando no es posible incorporar toda la población de estudio. Se considerará:
  • Tamaño de la muestra: Para hacer inferencia con un error determinado.
  • Representatividad muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado, por conglomerados, multietápico. El sistema que garantiza mejores condiciones de representatividad es el muestreo aleatorio simple.
Se lleva a cabo en cuatro etapas: planificación de la recogida de datos (a través de cuestionarios o entrevistas, búsqueda de la variable dependiente e independiente); registro y procesamiento (agrupación de los datos, distribución de frecuencia y utilización de bases de datos y hojas de calcula); ejecución de la recogida de datos (evitar sesgos de información) y análisis (revisión de la información y comparación de grupos).
Según la pregunta de investigación puede ser de diferentes diseños: analíticos, experimentales y casi experimentos.

2. Medidas de Frecuencia en Estudios Descriptivos
v PREVALENCIA: la situación en un punto en el tiempo.
Describe qué proporción de la población tiene la enfermedad en un punto específico en el tiempo.
 Características:
·         Es adimensional. (no se puede medir).
·         Adopta valores entre 0 y 1 (es una proporción).

v  INCIDENCIA: lo que está pasando durante un periodo de tiempo.
Describe la frecuencia de NUEVOS CASOS que ocurren durante un periodo de tiempo. Es el flujo de sanos a enfermos.


Incidencia acumulada: calcula el riesgo de que se produzca un fenómeno

-          Mide la probabilidad de tener el evento.
-          No tiene unidades (se expresa como %).
-          Valores entre 0 y 1
-          El periodo de tiempo debe expresarse siempre.

3. Tasa de Incidencia o Densidad de Incidencia
Se refiere a la velocidad con la que aparecen los nuevos casos con respecto al tamaño de la población.  
Es necesario especificar la unidad de tiempo a las que se refiere la tasa.

4. Estudios de Seguimiento y Experimentales.
v  MEDIDA DE ASOCIACIÓN
v  RIESGO RELATIVO:
R.R. = I.e/I.ne                  
Es la razón entre el riesgo de los expuestos y el de los no expuestos.
Cuando el riesgo relativo es 1 quiere decir que las incidencias de expuestos y no expuestos es la misma, por lo que aceptamos la hipótesis nula.
Si el resultado es menor que 1 se acepta la hipótesis nula, mientras que si es mayor que uno la despreciamos.

Aquí os pongo un ejemplo para aclarar dudas.
Ejemplo
Un grupo de investigadores estudian durante 1 año a 1500 escolares para estudiar las enfermedades periodontales con y sin uso de colutorios. 900 usaban colutorios. A lo largo del año se observa que 15 de los escolares que usaban colutorios presentaron síntomas de infección periodontal, mientras que 40 de lo que no usaban colutorios presentaron estos síntomas.
a)    Hipótesis nulas y alternativas identificando las variables.
b)   Qué tipo de diseño es el utilizado.
c) Magnitud de asociación existente entre el uso de colutorios y enfermedades periodontales.
d)   A qué conclusión se puede llegar a la vista de los resultados del estudio.
a)    Variables
Dependiente: aparición de caries
Independiente: uso del colutorio
Hipótesis nula: el uso de colutorios no influye en la aparición de caries
H1: el uso de los colutorios disminuye la aparición de caries.
H2: el uso de colutorios aumenta la aparición de caries.
b)      Diseño
Estudio de cohortes o seguimiento prospectivo. No es experimental porque nadie le dice a los sujetos lo que tiene que hacer.
c)    Magnitud de asociación
Al tratarse de un estudio de cohortes hay que calcular el riesgo relativo.
Incidencia de niños con colutorio: 15 nuevos caos / 900= 0,02
Incidencia de niños sin colutorio: 40 casos nuevos / 600= 0,07
Riesgo relativo: 0,7/0,2= 3,5
Nota: En el numerador ponemos la incidencia del factor de exposición (causante de la enfermedad)
d)      Resultado: Descartamos la hipótesis nula y escogemos la H1.

5. Estudios de casos y controles. Estimación de la Magnitud de Asociación.
Se comparan dos grupos: uno que presenta la variable dependiente y otro grupo control que no la presenta. En estos estudios no hay ni incidencia ni prevalencia porque se indaga en su pasado.
Se calcula la ODDS RATIO mediante: