Clase 1 Diseño de Investigación

ELABORACION DEL

PROTOCOLO DE INVESTIGACION

En Ciencias de la Salud, de la Conductay Áreas Afines

Wilfredo Mormontoy Laurel MPH

INVESTIGACION INVESTIGACION CIENTIFICACIENTIFICA

BUSQUEDA SISTEMATIZADA Y BUSQUEDA SISTEMATIZADA Y OBJETIVA DE NUEVOS OBJETIVA DE NUEVOS

CONOCIMIENTOSCONOCIMIENTOS

ETAPAS DE LA INVESTIGACION ETAPAS DE LA INVESTIGACION CIENTIFICACIENTIFICA

a.a. PLANIFICACIONPLANIFICACIONSe considera la investigación en su Se considera la investigación en su totalidadtotalidadSe elabora el Se elabora el protocolo de investigaciónprotocolo de investigación

b.b. EJECUCIONEJECUCIONSe lleva a efecto todo lo planificadoSe lleva a efecto todo lo planificadoSe elabora el Se elabora el informe de investigacióninforme de investigación

c.c. EVALUACIONEVALUACIONContrastar la inversión global con los Contrastar la inversión global con los hallazgos y resultados obtenidoshallazgos y resultados obtenidos

FORMATOS DE FORMATOS DE PROYECTOS DE PROYECTOS DE INVESTIGACIÓNINVESTIGACIÓN

FORMATO 1FORMATO 1

TTítuloítulo PresentaciónPresentaciónTabla de contenidoTabla de contenidoI Aspectos conceptualesI Aspectos conceptuales11.1 Antecedentes.1 Antecedentes1.2 Planteamiento del problema1.2 Planteamiento del problema1.3 Justificación del estudio1.3 Justificación del estudio1.4 Objetivos: a. General1.4 Objetivos: a. General b. Específicos b. Específicos 1.5 Hipótesis (si corresponde)1.5 Hipótesis (si corresponde)

II Aspectos metodológicosII Aspectos metodológicos

2.1 Tipo de estudio2.1 Tipo de estudio 2.2 Definición de la (s) población (es) de 2.2 Definición de la (s) población (es) de estudio estudio a. Características generales a. Características generales . Criterios de inclusión . Criterios de inclusión . Criterios de exclusión . Criterios de exclusión . Criterios de eliminación . Criterios de eliminación

b. Ubicación en el espacio y tiempo b. Ubicación en el espacio y tiempo

2.3 Diseño estadístico del muestreo.2.3 Diseño estadístico del muestreo. a. Unidad de análisis. a. Unidad de análisis. b. Unidad de muestreo. b. Unidad de muestreo. c. Marco de muestreo. c. Marco de muestreo. d. Tamaño de muestra. d. Tamaño de muestra. e. Método de muestreo. e. Método de muestreo. 2 2.4 Definición de variables .4 Definición de variables

2.5 Proceso de obtención de datos.2.5 Proceso de obtención de datos. 2 2.6 Procesamiento, análisis .6 Procesamiento, análisis estadístico estadístico e interpretación de la e interpretación de la información.información.

III Aspectos administrativosIII Aspectos administrativos

3.1 Recursos necesarios.3.1 Recursos necesarios. 3 3.2 Cronograma de actividades..2 Cronograma de actividades. 3 3.3 Ética de la investigación..3 Ética de la investigación. 3 3.4 Referencias bibliográficas.4 Referencias bibliográficas

FORMATO 2FORMATO 2

I.I. TítuloTítulo

II.II. Nombre del graduandoNombre del graduando

III.III. Lugar donde se desarrollará la tesisLugar donde se desarrollará la tesis

IV.IV. Descripción del proyectoDescripción del proyecto

4.1 Antecedentes bibliográficos4.1 Antecedentes bibliográficos

4.2 Planteamiento del problema4.2 Planteamiento del problema

4.3 Marco teórico4.3 Marco teórico

4.4 Justificación del estudio4.4 Justificación del estudio

V.V. ObjetivosObjetivos

5.1 Objetivo(s) General(es)5.1 Objetivo(s) General(es)

5.2 Objetivos Específicos5.2 Objetivos Específicos

VI.VI. MetodologíaMetodología

VII.VII. CronogramaCronograma

VIII.VIII. Bibliografía Bibliografía

FORMATO 3FORMATO 3

PORTADAPORTADA ÍNDICEÍNDICE

CAPITULO I CAPITULO I

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

1.1 Descripción de la realidad 1.1 Descripción de la realidad problemática problemática

1.2 Formulación del problema1.2 Formulación del problema

1.3 Objetivos de la investigación 1.3 Objetivos de la investigación

1.4 Justificación de la investigación1.4 Justificación de la investigación

1.5 Limitaciones del estudio1.5 Limitaciones del estudio

1.6 Viabilidad del estudio1.6 Viabilidad del estudio

CAPITULO IICAPITULO II

MARCO TEÓRICOMARCO TEÓRICO

2.1 Antecedentes de la investigación2.1 Antecedentes de la investigación

2.2 Bases teóricas 2.2 Bases teóricas

2.3 Definiciones conceptuales2.3 Definiciones conceptuales

2.4 Formulación de hipótesis (si es 2.4 Formulación de hipótesis (si es pertinente) pertinente)

CAPITULO IIICAPITULO III

METODOLOGÍAMETODOLOGÍA

3.1 Diseño Metodológico; tipo de 3.1 Diseño Metodológico; tipo de investigación, estrategias o investigación, estrategias o procedimientos de contrastación de procedimientos de contrastación de hipótesis (si hay hipótesis) o hipótesis (si hay hipótesis) o cumplimiento de objetivos (en caso de cumplimiento de objetivos (en caso de no haber hipótesis) no haber hipótesis)

3.2 Población y muestra (si es aplicable)3.2 Población y muestra (si es aplicable)

3.3 Operacionalización de variables 3.3 Operacionalización de variables

3.4 Técnicas de recolección de datos. 3.4 Técnicas de recolección de datos. Descripción de los instrumentos. Descripción de los instrumentos. Procedimientos de comprobación de Procedimientos de comprobación de la validez y confiabilidad de los la validez y confiabilidad de los instrumentosinstrumentos

3.5 Técnicas para el procesamiento de 3.5 Técnicas para el procesamiento de la informaciónla información

3.6 Aspectos éticos 3.6 Aspectos éticos

CAPITULO IVCAPITULO IVRECURSOS Y CRONOGRAMARECURSOS Y CRONOGRAMA

CAPITULO VCAPITULO VFUENTES DE INFORMACIÓNFUENTES DE INFORMACIÓN

CAPÍTULO VICAPÍTULO VIANEXOS ANEXOS

TÍTULO DEL ESTUDIOTÍTULO DEL ESTUDIO

Enunciado breve e informativo Enunciado breve e informativo sobre el contenido esencial del sobre el contenido esencial del tema.tema.

Debe estar relacionado con el Debe estar relacionado con el objetivo general y el planteamiento objetivo general y el planteamiento del problema.del problema.

No debe incluir caracteres No debe incluir caracteres desconocidos en el área.desconocidos en el área.

Puede contener el tipo de estudio Puede contener el tipo de estudio así como el lugar y año.así como el lugar y año.

Veamos algunos ejemplos:Veamos algunos ejemplos:

“Asociación entre la incidencia de leishmaniosis cutánea y el índice de desarrollo humano y sus componentes en cuatro estados endémicos de Venezuela””

“Calidad de vida y condición de salud oral en embarazadas chilenas e inmigrantes peruanas”.

““Factores de riesgo de preeclampsia Factores de riesgo de preeclampsia en pacientes del Instituto Materno en pacientes del Instituto Materno Perinatal: Estudio dePerinatal: Estudio de casos y casos y controles”controles”

I Aspectos conceptualesI Aspectos conceptuales

ANTECEDENTES DEL ANTECEDENTES DEL ESTUDIOESTUDIO

Presentación resumida de un análisis Presentación resumida de un análisis bibliográfico actualizado.bibliográfico actualizado.

Permite mostrar:Permite mostrar:• Sustento teóricoSustento teórico• Resultados y hallazgos de estudios Resultados y hallazgos de estudios

similaressimilares Incluir las citas bibliográficas en el Incluir las citas bibliográficas en el

texto.texto. La presentación de la revisión La presentación de la revisión

bibliográfica debe ser cronológica y de bibliográfica debe ser cronológica y de lo general a lo particular.lo general a lo particular.

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMAPLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

Problema de investigación: Falta de Problema de investigación: Falta de conocimientoconocimiento

Brecha entre una situación real y una Brecha entre una situación real y una idealideal

Cuando se ha delimitado el Cuando se ha delimitado el problema y considerado las variables problema y considerado las variables que estarían relacionadas con la que estarían relacionadas con la ocurrencia del mismo, se dice que el ocurrencia del mismo, se dice que el problema está definido.problema está definido.

PROBLEMA DE INVESTIGACIONPROBLEMA DE INVESTIGACION

Es una pregunta, con cierta dosis de dificultad, que se origina de la observación científica de la realidad y que, al revisar la bibliografía especializada y actualizada, no se encuentra una respuesta satisfactoria.

Una vez concebida la idea de Una vez concebida la idea de investigación y profundizado en el investigación y profundizado en el tema, se está en condiciones de tema, se está en condiciones de plantear el problema de investigación.plantear el problema de investigación.

Plantear el problema es afinar y Plantear el problema es afinar y estructurar más formalmente la idea estructurar más formalmente la idea de investigación.de investigación.

El paso de la idea al planteamiento El paso de la idea al planteamiento del problema puede ser en ocasiones del problema puede ser en ocasiones inmediato o bien llevar tiempo; ello inmediato o bien llevar tiempo; ello depende de:depende de:

Familiaridad del investigador con el Familiaridad del investigador con el tema.tema.

La complejidad misma de la idea.La complejidad misma de la idea. Existencia de estudios anteriores.Existencia de estudios anteriores. Empeño del investigador y sus Empeño del investigador y sus

habilidades personales.habilidades personales.

Con la selección del tema no se está en Con la selección del tema no se está en condiciones aún de definir los aspectos condiciones aún de definir los aspectos metodológicos, antes se debe formular metodológicos, antes se debe formular el problema específico en términos el problema específico en términos concretos y explícitos, de modo que concretos y explícitos, de modo que pueda ser investigado con pueda ser investigado con procedimientos científicos.procedimientos científicos.

Se sostiene que un problema Se sostiene que un problema correctamente planteado está correctamente planteado está parcialmente resuelto, a mayor parcialmente resuelto, a mayor exactitud corresponden más exactitud corresponden más posibilidades de obtener una solución posibilidades de obtener una solución satisfactoria. El investigador debe ser satisfactoria. El investigador debe ser capaz no sólo de conceptuar el capaz no sólo de conceptuar el problema sino también de verbalizarlo problema sino también de verbalizarlo en forma clara, precisa y accesible.en forma clara, precisa y accesible.

Según Kerlinger, los criterios para Según Kerlinger, los criterios para plantear adecuadamente el problema plantear adecuadamente el problema de investigación son:de investigación son:

El problema debe expresar una El problema debe expresar una relación entre dos o más variables.relación entre dos o más variables.

El problema debe estar formulado El problema debe estar formulado claramente y sin ambigüedad como claramente y sin ambigüedad como pregunta (por ejemplo, ¿qué pregunta (por ejemplo, ¿qué efecto...?,¿en qué condiciones…?,efecto...?,¿en qué condiciones…?,¿cuál es la probabilidad de ...?, ¿cuál es la probabilidad de ...?, ¿cómo se relaciona…con...?.¿cómo se relaciona…con...?.

El planteamiento debe implicar la El planteamiento debe implicar la posibilidad de realizar una prueba posibilidad de realizar una prueba empírica. Es decir, de poder empírica. Es decir, de poder observarse en la realidad.observarse en la realidad.

JUSTIFICACIÓN DEL ESTUDIOJUSTIFICACIÓN DEL ESTUDIO Se justifica la realización de un Se justifica la realización de un

estudio cuando satisface, al menos, estudio cuando satisface, al menos, los criterios siguientes:los criterios siguientes:

La significaciónLa significación del estudio: una del estudio: una investigación es significante si reúne investigación es significante si reúne los criterios de los criterios de importanciaimportancia y y pertinenciapertinencia. La importancia se . La importancia se relaciona con los valores sociales; la relaciona con los valores sociales; la pertinencia se refiere al tema que pertinencia se refiere al tema que debe corresponder al campo de la debe corresponder al campo de la experiencia del investigador.experiencia del investigador.

La trascendenciaLa trascendencia: un estudio : un estudio será trascendente si sus será trascendente si sus resultados pueden extenderse a resultados pueden extenderse a otras áreas de interés, a diversos otras áreas de interés, a diversos grupos sociales o a efectos grupos sociales o a efectos económicos; y en relación con el económicos; y en relación con el corto, mediano o largo plazo que corto, mediano o largo plazo que sus beneficios puedan propagarse.sus beneficios puedan propagarse.

La viabilidadLa viabilidad:: se refiere a la se refiere a la factibilidad, que es la capacidad técnica factibilidad, que es la capacidad técnica para realizar el estudio, y también a la para realizar el estudio, y también a la aceptación social que permitirá la aceptación social que permitirá la subsistencia del proyecto.subsistencia del proyecto.

Además se suele considerar:Además se suele considerar: Conveniencia:Conveniencia: Es decir,¿Para qué Es decir,¿Para qué

sirve?sirve? Implicancias prácticas:Implicancias prácticas: ¿qué ¿qué

problemas prácticos ayudará a problemas prácticos ayudará a resolver?resolver?

Valor teórico:Valor teórico: ¿llenará algún vacío del ¿llenará algún vacío del conocimiento?conocimiento?

Utilidad metodológica,Utilidad metodológica, ¿ayudará a ¿ayudará a crear un nuevo instrumento?crear un nuevo instrumento?

OBJETIVOS DE INVESTIGACIONOBJETIVOS DE INVESTIGACION• Enunciado de un logro alcanzable y Enunciado de un logro alcanzable y

evaluableevaluable• Plantear el objetivo general y varios Plantear el objetivo general y varios

específicosespecíficos• Considerar las técnicas y métodos Considerar las técnicas y métodos

necesarios para alcanzar dichos necesarios para alcanzar dichos objetivos.objetivos.

• Verbos recomendados: Determinar, Verbos recomendados: Determinar, identificar, comparar, conocer, identificar, comparar, conocer, validar, evaluar, etc.validar, evaluar, etc.

Una hipótesis es un supuesto, una Una hipótesis es un supuesto, una

proposición, conjetura, una proposición, conjetura, una explicación probable, un argumento, explicación probable, un argumento, una anticipación que trata de una anticipación que trata de explicar ciertos hechos; y como tal explicar ciertos hechos; y como tal debe ser contrastada. Para poder debe ser contrastada. Para poder contrastar o verificar la hipótesis es contrastar o verificar la hipótesis es necesario estar en posibilidades de necesario estar en posibilidades de medir las variables y las condiciones medir las variables y las condiciones de contrastación deben conseguirse de contrastación deben conseguirse con los medios disponibles. con los medios disponibles.

HIPOTESIS DE INVESTIGACIONHIPOTESIS DE INVESTIGACION

La hipótesis es una explicación La hipótesis es una explicación tentativa sobre la relación entre dos o tentativa sobre la relación entre dos o más variables. A partir de ella la más variables. A partir de ella la hipótesis se plantea usualmente de hipótesis se plantea usualmente de esta forma: “Si esto ocurre, entonces esta forma: “Si esto ocurre, entonces los resultados serán...”. los resultados serán...”.

Es importante señalar que no se Es importante señalar que no se verifica la hipótesis en su totalidad, verifica la hipótesis en su totalidad, con frecuencia lo que se verifica son con frecuencia lo que se verifica son ciertas deducciones de la misma.ciertas deducciones de la misma.

Hay que distinguir entre la hipótesis Hay que distinguir entre la hipótesis de investigación y la hipótesis de investigación y la hipótesis estadística.estadística.

Una hipótesis de investigación es una Una hipótesis de investigación es una sugerencia de solución a un problema sugerencia de solución a un problema y constituye un tanteo inteligente, y constituye un tanteo inteligente, basado en una amplia información y basado en una amplia información y una educación estructurada una educación estructurada subyacente; generalmente se subyacente; generalmente se enuncia como “una proposición y es enuncia como “una proposición y es empírica en el sentido que puede empírica en el sentido que puede verificarse por experiencia, la cual es verificarse por experiencia, la cual es pertinente, caso de que la hipótesis pertinente, caso de que la hipótesis sea cierta o falsa”. La formulación de sea cierta o falsa”. La formulación de una buena hipótesis es un acto una buena hipótesis es un acto realmente creativo. realmente creativo.

Por otro lado, la hipótesis estadística Por otro lado, la hipótesis estadística es un enunciado respecto a uno o es un enunciado respecto a uno o más parámetros poblacionales. más parámetros poblacionales. (medidas estadísticas poblacionales (medidas estadísticas poblacionales desconocidas).desconocidas).

Los investigadores deberían saber que Los investigadores deberían saber que una buena hipótesis de investigación una buena hipótesis de investigación es el resultado de un pensamiento es el resultado de un pensamiento creativo y si a caso “inspirado”, creativo y si a caso “inspirado”, mientras que la hipótesis estadística mientras que la hipótesis estadística no es, en general, sino la expresión no es, en general, sino la expresión tipificada de una fase de la tipificada de una fase de la comprobación empírica de una comprobación empírica de una hipótesis científica.hipótesis científica.

La construcción de una hipótesis de La construcción de una hipótesis de investigación parte del conocimiento investigación parte del conocimiento de los fenómenos de la naturaleza y de los fenómenos de la naturaleza y de la sociedad y del conocimiento de la sociedad y del conocimiento ordenado en forma de leyes y ordenado en forma de leyes y teorías, cuyas explicaciones son teorías, cuyas explicaciones son comprobadas y los resultados de esa comprobadas y los resultados de esa comprobación se emplean para comprobación se emplean para formular y completar nuevas leyes o formular y completar nuevas leyes o teorías. teorías.

Todas las teorías existentes han Todas las teorías existentes han pasado por fases más o menos pasado por fases más o menos largas de hipótesis y, de hecho, la largas de hipótesis y, de hecho, la causa de la existencia de las teorías causa de la existencia de las teorías se explica por la existencia de se explica por la existencia de hipótesis. Si los científicos no hipótesis. Si los científicos no formularan hipótesis ni se dedicaran formularan hipótesis ni se dedicaran a verificarlas no existirían nuevas a verificarlas no existirían nuevas leyes ni teoría; inclusive, no leyes ni teoría; inclusive, no aparecerían nuevas hipótesis.aparecerían nuevas hipótesis.

Una hipótesis que ha sido Una hipótesis que ha sido contrastada, ya sea que se rechace o contrastada, ya sea que se rechace o no, genera nuevos conocimientos no, genera nuevos conocimientos que permiten explicar fenómenos que permiten explicar fenómenos que no eran cabalmente que no eran cabalmente comprendidos y solucionar comprendidos y solucionar problemas no superados. problemas no superados.

Este nuevo conocimiento determina Este nuevo conocimiento determina cambios en la concepción que el cambios en la concepción que el hombre tiene del universo; lo cual, a hombre tiene del universo; lo cual, a su vez, acarrea cambios en las su vez, acarrea cambios en las relaciones sociales que terminarán por relaciones sociales que terminarán por volver a plantear nuevos problemas volver a plantear nuevos problemas que habrán de requerir otras hipótesis; que habrán de requerir otras hipótesis; continuándose así, permanentemente, continuándose así, permanentemente, la conquista de conocimientos a través la conquista de conocimientos a través del método científico.del método científico.

¿QUÈ CARACTERISTICAS DEBE TENER ¿QUÈ CARACTERISTICAS DEBE TENER UNA HIPOTESIS?UNA HIPOTESIS?

1.1. Deben referirse a una situación social real.Deben referirse a una situación social real.2.2. Los términos (variables) de la hipótesis Los términos (variables) de la hipótesis

deben ser comprensibles, precisos, deben ser comprensibles, precisos, medibles y lo más concretos posible.medibles y lo más concretos posible.

3.3. La relación entre variables propuesta por La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara y verosímil una hipótesis debe ser clara y verosímil (lógica).(lógica).

4.4. Los términos de la hipótesis y la relación Los términos de la hipótesis y la relación planteada entre ellos, deben ser planteada entre ellos, deben ser observables y medibles, o sea tener observables y medibles, o sea tener referentes en la realidad.referentes en la realidad.

5.5. Las hipótesis deben estar relacionadas con Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas.técnicas disponibles para probarlas.

FORMULACION DE HIPOTESISFORMULACION DE HIPOTESIS Al igual que sucede con la definición Al igual que sucede con la definición

del problema, las fuentes más fértiles del problema, las fuentes más fértiles como base para la formulación de como base para la formulación de hipótesis son:hipótesis son:

a. Sistemas teóricosa. Sistemas teóricos b. La experiencia y las observaciones b. La experiencia y las observaciones

personales. personales. c. La revisión de literatura relacionada c. La revisión de literatura relacionada

con el tema, y lacon el tema, y la d. Discusión con compañeros y d. Discusión con compañeros y

asesores.asesores.

Existen dos procesos básicos- Existen dos procesos básicos- induccióninducción y y deduccióndeducción- que constituyen el mecanismo - que constituyen el mecanismo intelectual del planteamiento de una intelectual del planteamiento de una hipótesis.hipótesis.

Una Una hipótesis inductivahipótesis inductiva representa una representa una generalización que se funda en la generalización que se funda en la observación de relaciones entre observación de relaciones entre fenómenos. El investigador observa ciertos fenómenos. El investigador observa ciertos patrones, tendencias o asociaciones entre patrones, tendencias o asociaciones entre los fenómenos y se vale de ello como base los fenómenos y se vale de ello como base para plantear una explicación provisional o para plantear una explicación provisional o una predicción.una predicción.

Se debe revisar la literatura, pero una Se debe revisar la literatura, pero una fuente importante de ideas para la fuente importante de ideas para la formulación de hipótesis inductivas son formulación de hipótesis inductivas son las propias experiencias del investigador, las propias experiencias del investigador, aunadas a la intuición y al análisis crítico.aunadas a la intuición y al análisis crítico.

Ejemplo: Los pacientes que experimentan Ejemplo: Los pacientes que experimentan estrés por temor al dolor tendrán más estrés por temor al dolor tendrán más dificultad para respirar hondo y toser dificultad para respirar hondo y toser después de la cirugía que los pacientes después de la cirugía que los pacientes que no experimentan tensión. que no experimentan tensión.

El otro mecanismo para la formulación El otro mecanismo para la formulación de de hipótesis hipótesis es laes la deduccióndeducción..

Mediante el razonamiento deductivo, el Mediante el razonamiento deductivo, el investigador puede desarrollar investigador puede desarrollar expectativas científicas o hipótesis expectativas científicas o hipótesis basadas en los principios teóricos basadas en los principios teóricos generales. generales.

Las Las hipótesis inductivashipótesis inductivas tienen su tienen su origen en la observación particular y origen en la observación particular y avanzan hacia la generalización; por su avanzan hacia la generalización; por su lado, las lado, las hipótesis deductivashipótesis deductivas tienen tienen como punto de partida la teoría que se como punto de partida la teoría que se aplica en situaciones particulares.aplica en situaciones particulares.

El siguiente silogismo ilustra el El siguiente silogismo ilustra el proceso de razonamiento deductivo:proceso de razonamiento deductivo:

Todos los seres humanos tienen Todos los seres humanos tienen glóbulos rojos y blancos. Juan es un glóbulos rojos y blancos. Juan es un ser humano. Por consiguiente, Juan ser humano. Por consiguiente, Juan tiene glóbulos rojos y blancos.tiene glóbulos rojos y blancos.

En este sencillo ejemplo, la hipótesis En este sencillo ejemplo, la hipótesis es que, en efecto, Juan tiene glóbulos es que, en efecto, Juan tiene glóbulos rojos y blancos, deducción que puede rojos y blancos, deducción que puede verificarse.verificarse.

VERIFICACIÓN DE LA HIPOTESISVERIFICACIÓN DE LA HIPOTESIS Las hipótesis de investigación deben ser Las hipótesis de investigación deben ser

sometidas a prueba o escrutinio empírico para sometidas a prueba o escrutinio empírico para determinar si son apoyadas o refutadas de determinar si son apoyadas o refutadas de acuerdo con lo que el investigador observa.acuerdo con lo que el investigador observa.

En realidad no podemos probar que una En realidad no podemos probar que una hipótesis sea verdadera o falsa, sino hipótesis sea verdadera o falsa, sino argumentar que fue apoyada o no de acuerdo argumentar que fue apoyada o no de acuerdo con ciertos datos obtenidos en una con ciertos datos obtenidos en una investigación particular.investigación particular.

Desde un punto de vista técnico, no se acepta Desde un punto de vista técnico, no se acepta una hipótesis a través de un estudio, sino que una hipótesis a través de un estudio, sino que se aporta evidencia en su favor o en su contra. se aporta evidencia en su favor o en su contra.

Cuantas más investigaciones apoyen Cuantas más investigaciones apoyen una hipótesis, más credibilidad tendrá; una hipótesis, más credibilidad tendrá; y por su puesto es válida para el y por su puesto es válida para el contexto (lugar, tiempo y sujetos u contexto (lugar, tiempo y sujetos u objetos) en el cual se comprobó. Al objetos) en el cual se comprobó. Al menos lo es probabilísticamente. menos lo es probabilísticamente.

Las hipótesis se verifican en la realidad Las hipótesis se verifican en la realidad aplicando un diseño de investigación, aplicando un diseño de investigación, recolectando datos a través de uno o recolectando datos a través de uno o varios instrumentos de medición y varios instrumentos de medición y analizando e interpretando dichos analizando e interpretando dichos datos.datos.

El proceso de verificación de una El proceso de verificación de una hipótesis, implica:hipótesis, implica:

1. Identificar las consecuencias lógicas y 1. Identificar las consecuencias lógicas y empíricas de la hipótesis en base al empíricas de la hipótesis en base al análisis de los referentes de sus análisis de los referentes de sus variables.variables.

2. Formular hipótesis empíricas o 2. Formular hipótesis empíricas o estadísticas accesorias y encontrar el estadísticas accesorias y encontrar el soporte teórico suplementario que les soporte teórico suplementario que les corresponda, y de ser posible, corresponda, y de ser posible, someterlas a una contrastación someterlas a una contrastación empírica independiente.empírica independiente.

3. Recolectar datos que sean comparables 3. Recolectar datos que sean comparables con los referentes de las variables, y en con los referentes de las variables, y en base a estos, contrastar las hipótesis base a estos, contrastar las hipótesis empíricas o estadísticas. empíricas o estadísticas.

4. Determinar el grado en que los datos 4. Determinar el grado en que los datos concuerdan con las hipótesis subsidiarias concuerdan con las hipótesis subsidiarias o que los coeficientes de los datos o que los coeficientes de los datos contrastados constituyen evidencia de la contrastados constituyen evidencia de la relación entre variables; y,relación entre variables; y,

5. Estimar si la evidencia, en caso de ser 5. Estimar si la evidencia, en caso de ser favorable, concuerda con la teoría que favorable, concuerda con la teoría que sustenta la hipótesis, y, formular las sustenta la hipótesis, y, formular las conclusiones correspondientes.conclusiones correspondientes.

EJEMPLOS DE HIPÓTESIS:EJEMPLOS DE HIPÓTESIS:1.1. Hipótesis descriptiva:Hipótesis descriptiva:

La ansiedad en los jóvenes La ansiedad en los jóvenes alcohólicos será elevada.alcohólicos será elevada.

2.2. Hipótesis correlacional.Hipótesis correlacional.

Quienes tienen más altas Quienes tienen más altas puntuaciones en el examen de puntuaciones en el examen de bioestadística, tienden a tener las bioestadística, tienden a tener las puntuaciones más elevadas en el puntuaciones más elevadas en el examen de epidemiología.examen de epidemiología.

3. 3. Hipótesis de la diferencia entre grupos. Hipótesis de la diferencia entre grupos.

El tiempo en que tarda en desarrollar el El tiempo en que tarda en desarrollar el SIDA en personas contagiadas por SIDA en personas contagiadas por transfusión sanguínea es menor que en transfusión sanguínea es menor que en las que adquieren el VIH por las que adquieren el VIH por transmisión sexual.(Las primeras lo transmisión sexual.(Las primeras lo adquieren más rápidamente)adquieren más rápidamente)

4. Hipótesis que establecen relaciones de 4. Hipótesis que establecen relaciones de causalidad. causalidad.

La remuneración, condiciones de La remuneración, condiciones de trabajo y facilidades para la trabajo y facilidades para la capacitación aumentan la satisfacción capacitación aumentan la satisfacción laboral.laboral.

II Aspectos II Aspectos metodológicosmetodológicos

TIPOS DE ESTUDIOS ITIPOS DE ESTUDIOS I(Méndez I. et al)(Méndez I. et al)

a.a. EPOCA DE OBTENCION DE DATOSEPOCA DE OBTENCION DE DATOS RetrospectivoRetrospectivo ProspectivoProspectivo

b.b. EVOLUCION DEL FENOMENO EN EVOLUCION DEL FENOMENO EN ESTUDIOESTUDIO

TransversalTransversal LongitudinalLongitudinal

c.c. COMPARACION DE POBLACIONESCOMPARACION DE POBLACIONES DescriptivoDescriptivo ComparativoComparativo

d.d. MANEJO DE LAS VARIABLESMANEJO DE LAS VARIABLES De observaciónDe observación ExperimentalExperimental

CARACTERISTICAS DEL CARACTERISTICAS DEL ESTUDIOESTUDIO

NOMBRE DEL ESTUDIO (*)NOMBRE DEL ESTUDIO (*)

Retrospectivo -Retrospectivo -Transversal-Descriptivo -Transversal-Descriptivo -

De observaciónDe observación

Descriptivo retrospectivo.Descriptivo retrospectivo.

Prospectivo -Transversal-Prospectivo -Transversal-Descriptivo -De Descriptivo -De

observación.observación.

Descriptivo prospectivoDescriptivo prospectivo

Retrospectivo -Retrospectivo -Transversal-Comparativo Transversal-Comparativo

-De observación-De observación

Comparativo Comparativo retrospectivo.retrospectivo.

TIPOS DE ESTUDIOS



Prospectivo - Transversal-Prospectivo - Transversal-Comparativo - De Comparativo - De

observación.observación.

Comparativo prospectivoComparativo prospectivo

Retrospectivo - Retrospectivo - Longitudinal-Descriptivo - Longitudinal-Descriptivo -

De observación.De observación.

De casosDe casos

Retrospectivo - Retrospectivo - Longitudinal- Longitudinal-

Comparativo de efecto a Comparativo de efecto a causa - De observacióncausa - De observación

De casos y controles. De casos y controles.



Retrospectivo - Retrospectivo - Longitudinal-Comparativo Longitudinal-Comparativo

de causa a efectode causa a efecto- - De observación. De observación.

De cohorte retrospectivo. De cohorte retrospectivo.

Prospectivo - Longitudinal-Prospectivo - Longitudinal-Descriptivo - De Descriptivo - De

observación. observación.

De una cohorte.De una cohorte.

Prospectivo - Longitudinal-Prospectivo - Longitudinal-Comparativo de causa a Comparativo de causa a

efecto - De efecto - De observación observación

De cohortes.De cohortes.

Prospectivo - Longitudinal-Prospectivo - Longitudinal-Comparativo - Comparativo -

Experimental. Experimental.

Experimento.Experimento.(*)Algunos nombres se han elaborado en función de las

características principales del estudio y no están muy difundidos.

PASADO PRESENTE FUTURO FACTOR CAUSAL EFECTO

EXPUESTOSNO EXPUESTOS

INICIO DEL ESTUDIO

ESQUEMA DEL ESTUDIO PROSPECTIVO DE CAUSA A EFECTO


EXPUESTOSNO EXPUESTOS

INICIO DEL ESTUDIO

ESQUEMA DEL ESTUDIO RETROSPECTIVO DE CAUSA A EFECTO


• PRESENTE (casos) • AUSENTE (controles)

INICIO DEL ESTUDIO

ESQUEMA DEL ESTUDIO DE EFECTO A CAUSA

RR=(a/n1) /(c/n2)

PRIMERO ELIJA

LUEGO SIGA PARA VER SI

c/c/nn22nn22ddccNo No expuestoexpuesto

ss

a/a/nn11nn11bbaaExpuestoExpuestoss

Incidencia Incidencia o riesgoo riesgo

TotalTotalNo desarrolló No desarrolló enfermedad enfermedad

(-)(-)

DesarrollóDesarrolló

enfermedaenfermedad d (+)(+)

ESTUDIO COMPARATIVO DE CAUSA A EFECTO

LUEGO MIDA

EXPOSICION PREVIA

PRIMERO SELECCIONE

nn22nn11TOTALTOTAL

ddccNo expuestosNo expuestos

bbaaExpuestosExpuestos

CONTROLESCONTROLESCASOSCASOS

OR= ad / bc

ESTUDIO COMPARATIVO DE EFECTO A CAUSA

TIPOS DE ESTUDIOS IITIPOS DE ESTUDIOS II ( (

EJE 1. FINALIDAD DEL ESTUDIOEJE 1. FINALIDAD DEL ESTUDIO DescriptivoDescriptivo AnalíticoAnalítico

EJE 2. SECUENCIA TEMPORALEJE 2. SECUENCIA TEMPORAL TransversalTransversal LongitudinalLongitudinal

EJE 3. INICIO DEL ESTUDIO EN RELACIÓN EJE 3. INICIO DEL ESTUDIO EN RELACIÓN

A LA CRONOLOGÍA DE LOS HECHOS A LA CRONOLOGÍA DE LOS HECHOS

RetrospectivoRetrospectivo ProspectivoProspectivo

EJE 4. CONTROL DE LA ASIGNACIÓN DE LOS EJE 4. CONTROL DE LA ASIGNACIÓN DE LOS FACTORES DE ESTUDIOFACTORES DE ESTUDIO

De observaciónDe observación ExperimentalExperimental

TIPOS DETIPOS DE ESTUDIOS ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS IEPIDEMIOLÓGICOS I

(Pita Fernandez S. www.fisterra.com)(Pita Fernandez S. www.fisterra.com)

EXPERIMENTALESEXPERIMENTALES

•• Ensayo clínicoEnsayo clínico

• • Ensayo de campoEnsayo de campo

• • Ensayo comunitario Ensayo comunitario

de intervenciónde intervención

NO EXPERIMENTALESNO EXPERIMENTALES

• • Estudios ecológicosEstudios ecológicos

• • Estudios de Estudios de

prevalenciaprevalencia

• • Estudios de casos y Estudios de casos y

controlescontroles

• • Estudios de cohortes Estudios de cohortes

o de seguimientoo de seguimiento

TIPOS DE ESTUDIOSTIPOS DE ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS IIEPIDEMIOLÓGICOS II

(Pita Fernandez S. www.fisterra.com)(Pita Fernandez S. www.fisterra.com) DESCRIPTIVOSDESCRIPTIVOS

□ □ En poblacionesEn poblaciones • • Estudios ecológicosEstudios ecológicos □ □ En individuosEn individuos • • A propósito de un A propósito de un casocaso • • Series de casosSeries de casos • • Transversales o deTransversales o de prevalencia prevalencia

ANALÍTICOSANALÍTICOS

□ □ ObservacionalesObservacionales • • De casos y controles De casos y controles • • De cohortes De cohortes (retrospectivos y (retrospectivos y prospectivos)prospectivos) □ □ De intervenciónDe intervención • • Ensayo clínicoEnsayo clínico • • Ensayo de campoEnsayo de campo • • Ensayo comunitario Ensayo comunitario

DEFINICION DE LA (S) POBLACIÓN DEFINICION DE LA (S) POBLACIÓN (ES) DE ESTUDIO(ES) DE ESTUDIO

Población de estudio: Conjunto de Población de estudio: Conjunto de elementos al cual se atribuyen los elementos al cual se atribuyen los resultados de la investigación. Deben resultados de la investigación. Deben definirse:definirse:

1.1. Características generales.Características generales. Mediante:Mediante: a. Criterios de inclusión.- Características a. Criterios de inclusión.- Características

que hacen que un elemento sea parte de que hacen que un elemento sea parte de la población de estudio.la población de estudio.

Ej. edad, diagnóstico, tiempo de Ej. edad, diagnóstico, tiempo de enfermedad, firma de consentimiento enfermedad, firma de consentimiento informado, etcinformado, etc

b. Criterios de exclusión.- Características b. Criterios de exclusión.- Características que hacen que un elemento no sea que hacen que un elemento no sea parte de la población de estudio.parte de la población de estudio.

Ej. No querer participar, archivos Ej. No querer participar, archivos incompletos, otras patologías,incompletos, otras patologías,

c. Criterios de eliminación.(en estudios c. Criterios de eliminación.(en estudios prospectivos y longitudinales).- prospectivos y longitudinales).- Características que pueden aparecer Características que pueden aparecer durante el seguimiento y hace que durante el seguimiento y hace que un elemento, ya incluido, tenga que un elemento, ya incluido, tenga que ser eliminado.ser eliminado.

Ej. Abandono, mortalidad.Ej. Abandono, mortalidad.

2.2. Ubicación en el espacio y tiempo.Ubicación en el espacio y tiempo. Toda población de estudio debe estar Toda población de estudio debe estar

ubicada en un espacio y tiempo ubicada en un espacio y tiempo determinados. determinados.

En algunos estudios la población En algunos estudios la población tiene una ubicación espacio temporal tiene una ubicación espacio temporal fija. Ej. Madres de familia de una fija. Ej. Madres de familia de una comunidad en un tiempo comunidad en un tiempo determinado.determinado.

En otros casos debe determinarse En otros casos debe determinarse una ubicación espacial y temporal. Ej. una ubicación espacial y temporal. Ej. Población de pacientes que acudirá a Población de pacientes que acudirá a los consultorios externos de un los consultorios externos de un servicio hospitalario entre los meses servicio hospitalario entre los meses de enero y marzo del 2011.de enero y marzo del 2011.

DISEÑO ESTADISTICO DEL DISEÑO ESTADISTICO DEL MUESTREOMUESTREO

El El muestreo se usa cuando la población se usa cuando la población de estudio, definida en el capítulo de estudio, definida en el capítulo anterior, es infinita o siendo finita tiene anterior, es infinita o siendo finita tiene tantos elementos que con los recursos tantos elementos que con los recursos disponibles no se puede estudiar disponibles no se puede estudiar completamente.completamente.

El diseño del muestreo, entre algunos El diseño del muestreo, entre algunos aspectos comprende: la elección del aspectos comprende: la elección del método de muestreo y el cálculo del método de muestreo y el cálculo del tamaño de la muestra. Además, debe tamaño de la muestra. Además, debe señalarse claramente la unidad de señalarse claramente la unidad de análisis.análisis.

METODOS DE MUESTREOMETODOS DE MUESTREO

1.1. PROBABILISTICOSPROBABILISTICOS• Posible calcular la probabilidad de Posible calcular la probabilidad de

selección de cada elemento selección de cada elemento poblacional.poblacional.

• Las muestras probabilísticas: Las muestras probabilísticas: Tienen una alta representatividadTienen una alta representatividad Permiten calcular los errores de Permiten calcular los errores de

muestreomuestreo Permiten realizar inferencias válidasPermiten realizar inferencias válidas

• Más usados: MAS, MS, ME y M de C.Más usados: MAS, MS, ME y M de C.

2. NO PROBABILISTICOS2. NO PROBABILISTICOS• Prácticos y económicosPrácticos y económicos• Las muestras no probabilísticas: Las muestras no probabilísticas:

No tienen representatividadNo tienen representatividad No permiten calcular errores de No permiten calcular errores de

muestreomuestreo No permiten realizar inferencias No permiten realizar inferencias

válidasválidas• Los principales son: de voluntarios, Los principales son: de voluntarios,

de casos (accidental), sin norma, de casos (accidental), sin norma, intencional.intencional.

METODOS DE MUESTREOMETODOS DE MUESTREO

TAMAÑO DE MUESTRATAMAÑO DE MUESTRA En estudios con muestras no En estudios con muestras no

probabilísticas no es necesario utilizar probabilísticas no es necesario utilizar fórmulas para calcular el tamaño fórmulas para calcular el tamaño nn..

En estudios con muestras En estudios con muestras probabilísticas el tamaño probabilísticas el tamaño nn se calcula se calcula con fórmulacon fórmula

Una fórmula para calcular Una fórmula para calcular nn depende:depende:• Tipo de estudioTipo de estudio• Tipo de muestreo que será usadoTipo de muestreo que será usado• Objetivo de investigación, etc.Objetivo de investigación, etc.

Los términos que más influyen en Los términos que más influyen en el tamaño el tamaño nn son:son:• En estudios de estimación de En estudios de estimación de

parámetros:parámetros: Error de muestreoError de muestreo Medida (varianza) que Medida (varianza) que

represente la variabilidad de los represente la variabilidad de los elementos poblacionaleselementos poblacionales

Tamaño de la poblaciónTamaño de la población Nivel de confianza.Nivel de confianza.

TAMAÑO DE MUESTRA (n)TAMAÑO DE MUESTRA (n)

• En estudios de contrastación de En estudios de contrastación de hipótesishipótesis:: Diferencia que se espera sea Diferencia que se espera sea

estadísticamente significativa.estadísticamente significativa. Medida (varianza) que represente Medida (varianza) que represente

la variabilidad de los elementos la variabilidad de los elementos poblacionalespoblacionales

Nivel de confianzaNivel de confianza Potencia de pruebaPotencia de prueba

CRITERIOS PARA LA ELECCIÓN DE CRITERIOS PARA LA ELECCIÓN DE UN MÉTODO DE MUESTREOUN MÉTODO DE MUESTREO

El método de muestreo elegido, El método de muestreo elegido, debe:debe:

1.1. ProporcionarProporcionar una muestra de la una muestra de la mayor representatividad posible. mayor representatividad posible. Esto se logra si en el proceso de Esto se logra si en el proceso de selección, a cada elemento de la selección, a cada elemento de la población se le da una probabilidad población se le da una probabilidad conocida, diferente de cero, de conocida, diferente de cero, de conformar la muestra.conformar la muestra.

2.2. PermitirPermitir el cálculo de la precisión de el cálculo de la precisión de las estimaciones (error muestral).las estimaciones (error muestral).

= p = p ± precisión.± precisión.

33.. Ser viable, económico y eficienteSer viable, económico y eficiente. . Esto es, la teoría y la práctica deben Esto es, la teoría y la práctica deben estar juntas y que el método estar juntas y que el método proporcione la mayor cantidad de proporcione la mayor cantidad de información a un costo menor.información a un costo menor.

Como se aprecia, los dos primeros Como se aprecia, los dos primeros criterios tienen que ver con la teoría criterios tienen que ver con la teoría del muestreo y los otros dos tienen del muestreo y los otros dos tienen que ver con cuestiones que ver con cuestiones administrativas y logísticas.administrativas y logísticas.

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE MUESTREO ALEATORIO SIMPLE (MAS)(MAS)

a.a. Definición:Definición:

Consiste en la selección de n Consiste en la selección de n elementos, a partir de una población de elementos, a partir de una población de tamaño N, de modo que cada elemento tamaño N, de modo que cada elemento de la población tiene la misma de la población tiene la misma probabilidad de conformar la muestra.probabilidad de conformar la muestra.

b. Tamaño de muestrab. Tamaño de muestra::(Una (Una población)población)

1.1. Para estimar una media Para estimar una media poblacionalpoblacional

Nn

1

nn

:continuarN,conoceseSi

E

szn

f

2

2e

2

Donde:Donde: Z = coeficiente de confianza = 1,96, para Z = coeficiente de confianza = 1,96, para

un nivel de confianza = 95% un nivel de confianza = 95% SSee = desviación estándar esperada en la = desviación estándar esperada en la

población de estudio. Puede ser obtenida población de estudio. Puede ser obtenida de:de:

• Revisión bibliográfica Revisión bibliográfica • Estudio pilotoEstudio piloto

E = error absoluto de muestreo o precisiónE = error absoluto de muestreo o precisión

= debe ser asumido por el investigador = debe ser asumido por el investigador

= representa = representa - - xx N = tamaño de la poblaciónN = tamaño de la población nnff = tamaño de muestra final. = tamaño de muestra final.

Ejemplo:Ejemplo: En una población de 1200 En una población de 1200 escolares de la Oroya se desea estimar el escolares de la Oroya se desea estimar el nivel promedio de Pb en sangre con 95% nivel promedio de Pb en sangre con 95% de confianza. En el estudio piloto se de confianza. En el estudio piloto se encontró: encontró: x = 22,3 y s = 8,6 x = 22,3 y s = 8,6 µg/dlµg/dl. El . El investigador asume un E = investigador asume un E = 1,5 1,5 µg/dlµg/dl , , calcular n.calcular n.

Solución:Solución:

Datos:Datos:Z = 1,96N = 1200Se = 8,6E = 1,5

n= (1,96)2 (8,6)2 = 126,3 (1,5)2

nf = 126,3 = 114,3 1 + 126,3/1200

nf 115

Interpretación:Interpretación:

El número mínimo de escolares para El número mínimo de escolares para realizar el estudio es de 115, si se realizar el estudio es de 115, si se desea estimar el nivel promedio de desea estimar el nivel promedio de Pb en sangre en la población Pb en sangre en la población estudiantil, con una precisión de estudiantil, con una precisión de 1,5 1,5 µg/dl y un nivel de confianza de µg/dl y un nivel de confianza de 95%95%..

2. Para estimar una proporción 2. Para estimar una proporción poblacionalpoblacional

Nn

1

nn

:continuarN,conoceseSi

E

qpzn

f

2ee

2

Donde:Donde: ppee = proporción esperada de elementos con = proporción esperada de elementos con

la característica de interés en la población la característica de interés en la población de estudio. Se puede obtener de: de estudio. Se puede obtener de: • Revisión bibliográficaRevisión bibliográfica• Estudio pilotoEstudio piloto• ppee = q = qee = 50% = 0,5 = 50% = 0,5

qqe e = 1 - p= 1 - pee E = error absoluto de muestreo o precisión E = error absoluto de muestreo o precisión

= representa = representa -p -p, debe ser asumido , debe ser asumido por el investigador y, tratándose de por el investigador y, tratándose de proporciones debe asignarse más o menos proporciones debe asignarse más o menos 5% ó 0,05.5% ó 0,05.

Ejemplo:Ejemplo:

Se desea estimar la proporción de Se desea estimar la proporción de pacientes no satisfechos de la atención pacientes no satisfechos de la atención recibida en el servicio de emergencia de un recibida en el servicio de emergencia de un hospital. En la bibliografía se encontró una hospital. En la bibliografía se encontró una p =80%, si se asume E = p =80%, si se asume E = 5%, calcular n. 5%, calcular n.

Solución:Solución:

Datos:Datos:Z Z = 1,96= 1,96ppee =0,8 =0,8qqee =0,2 =0,2E = E = 0,05 0,05

n= (1,96)2 (0,8)(0,2) = 245,9

(0,05)2

n 246Interpretación: Para estimar en la población, la proporción de pacientes no satisfechos de la atención recibida, con 95% de confianza y un error de 5%, se debe evaluar 246.

c. c. Procedimiento de selecciónProcedimiento de selección

• Siendo la población homogéneaSiendo la población homogénea• Teniendo el marco muestral.Teniendo el marco muestral.• Para identificar el número de cada Para identificar el número de cada

elemento poblacional que será elemento poblacional que será parte de la muestra, puede parte de la muestra, puede utilizarse la tabla de números utilizarse la tabla de números aleatorios, una calculadora aleatorios, una calculadora científica o una computadora.científica o una computadora.

EjemploEjemplo: : A partir de la población de 150 sujetos A partir de la población de 150 sujetos

aparentemente normales.aparentemente normales.a.a. Seleccionar una MAS de tamaño 10Seleccionar una MAS de tamaño 10b.b. Calcular los estimadores media y desviación Calcular los estimadores media y desviación

estándarestándar

SoluciónSolución::a.a. Se tiene: N =150 y n =10Se tiene: N =150 y n =10

De la tabla de números aleatorios, sabiendo que De la tabla de números aleatorios, sabiendo que el tamaño de la población tiene tres dígitos, se el tamaño de la población tiene tres dígitos, se escogen tres columnas cualesquiera para escogen tres columnas cualesquiera para seleccionar 10 números comprendidos entre 1 y seleccionar 10 números comprendidos entre 1 y 150 inclusive. Por esta vez utilizaremos las tres 150 inclusive. Por esta vez utilizaremos las tres primeras columnas de la tabla. Entonces los 10 primeras columnas de la tabla. Entonces los 10 números son:números son:

28, 126, 72, 102, 148, 150, 35, 31, 46, 91.28, 126, 72, 102, 148, 150, 35, 31, 46, 91.(los tres últimos números se tomaron de las (los tres últimos números se tomaron de las columnas 4,5 y 6)columnas 4,5 y 6)Las concentraciones correspondientes de Las concentraciones correspondientes de azúcar a estos números de sujetos son:azúcar a estos números de sujetos son:108, 106, 94, 91, 103, 90, 80, 107, 90, 91108, 106, 94, 91, 103, 90, 80, 107, 90, 91b. Utilizando estos valores de la variable se b. Utilizando estos valores de la variable se obtienen los estimadores:obtienen los estimadores: x = 96,0x = 96,0 s = 9,4s = 9,4 Estos resultados muestrales serán utilizados Estos resultados muestrales serán utilizados para estimar la concentración promedio de para estimar la concentración promedio de azúcar en la población de 150 sujetos.azúcar en la población de 150 sujetos.

MUESTREO SISTEMATICO (MS)a. DEFINICION: Consiste en la selección de n

elementos a partir de una población de tamaño N de modo que de cada cierto número (I) de elementos, uno será parte de la muestra.

Es decir:

n

1 N

B. TAMAÑO DE MUESTRAB. TAMAÑO DE MUESTRA

Se utilizan las mismas fórmulas que para el Se utilizan las mismas fórmulas que para el MAS.MAS.

C. PROCEDIMIENTO DE SELECCIÓNC. PROCEDIMIENTO DE SELECCIÓN• Los elementos poblacionales deben estar Los elementos poblacionales deben estar

dispuestos en forma aleatoria e dispuestos en forma aleatoria e independiente. independiente.

• Debe disponerse de un marco muestral Debe disponerse de un marco muestral (aunque no es imprescindible)(aunque no es imprescindible)

• Se siguen los siguientes pasos:Se siguen los siguientes pasos: I = N /n I = N /n intervalo de muestreo (de intervalo de muestreo (de

cada I elementos uno será parte de la cada I elementos uno será parte de la muestra)muestra)

De la tabla de números aleatorios se elige el número aleatorio de inicio, k, que debe estar entre:

1 k I.

Luego, se generan los números de la siguiente manera: N°

k (número aleatorio de inicio k+I k+2I . . ..

Ejemplo:Ejemplo:De la población de 500 escolares.a. Seleccionar una muestra sistemática de

tamaño 20.b. Calcular el estimador p correspondienteSolución:Solución:

a. I =500/ 20 = 25 ( de cada 25 elementos uno será parte de la muestra)• 1 k 25 ( de la tabla se eligen 2

columnas así, de las dos ultimas: k =12).• Luego:

Nº Nº XiXi b. Sabiendo que: 12 - a = número de escolares con parásito 37 - en la muestra = 4 62 - n = 20. Entonces: 87 P p = proporción de parasitados en la

muestra, 112 p (estimador de la prevalencia

poblacional) 137 - = a/ n 162 - = 4 /20 187 - = 0,2 212 - = 20 % 237 - 262 - 287 - 312 - 337 - 362 - 387 - 412 p 437 - 462 p 487 -

MUESTREO ESTRATIFICADO MUESTREO ESTRATIFICADO (ME)(ME)

• Se utiliza cuando la población es marcadamente heterogénea.

• Se debe disponer del marco muestral.• La población se divide en L estratos y

de cada uno se selecciona una muestra. Así por ejemplo si se quisiera estimar la PA promedio de una población de varones adultos , la población se deberá estratificar en grupos de edad y de cada uno se seleccionará una muestra, usando el MAS o el MS.

DEFINICION DE VARIABLESDEFINICION DE VARIABLES Variable: Característica de la unidad de

análisis que toma diferentes valores.(En los experimentos, los tratamientos aplicados se consideran también como variable)

Tipos de variables: • Según como se expresa el resultado:

Cualitativa: dicotómica o politómica Cuantitativa: discreta o continua

• De acuerdo al manejo de la variable: Independiente: sus valores se manejan

(causa). Dependiente: sus valores reflejan el

efecto del manejo (efecto).

Escalas de medición:Escalas de medición: Toda variable se mide en alguna de las siguientes escalas: Nominal: para variables cualitativas Ordinal: para variables cualitativas

(cuantitativas ?) De intervalo: para variables

cuantitativas De razón: para variables cuantitativas

La operacionalización de variables debe efectuarse especialmente para aquellas que son complejas en su definición y medición.

OPERACIONALIZACION DE VARIABLESOPERACIONALIZACION DE VARIABLESEl proceso de operacionalización de una variable consiste en llevar una variable de un nivel abstracto, a un nivel concreto, es decir, que permita medirla o calificarla. Su función es precisar al máximo el significado que se le otorga a una variable en un determinado estudio. (Pineda, et al).Hermida plantea que “operacionalizar” las variables significa explicar cómo se miden. A este proceso algunos le llaman construcción de variables, justificando que se da una elaboración de conceptos, definiciones e indicadores.

Mediante el proceso de operacionalización de las variables, las propiedades del objeto de estudio (variables) que no son cuantificables directamente, son llevadas a expresiones más concretas y directamente medibles.

La operacionalización de las variables, es decir el proceso de señalar cómo se tomarán las medidas empíricas, no es un procedimiento exclusivamente técnico, carente de teoría. Sin la teoría, la descripción, y por lo tanto la técnica misma, no tienen sentido.

En algunos casos las variables que aparecen enunciadas en los objetivos y en el marco teórico no ofrecen mayor dificultad en cuanto a su descripción, definición y medición, es decir, son variables simples cuya comprensión es más fácil. Por ejemplo, edad, ingreso, años de escolaridad, número de hijos, etc. Sin embargo, es frecuente que se incluyan variables de mayor complejidad, que tienen que ser definidas claramente para entender su significado y para llegar a su medición.

Las variables se miden mediante indicadores, que a su vez se definen por el valor que adquieren. Algunos indicadores son directamente observables como, la estatura, el color de ojos, mientras que otros son construidos, como: nivel socioeconómico, marginación socioeconómica, trato humanizado al paciente, satisfacción con un programa educativo, accesibilidad a los servicios de salud, calidad de la atención brindada, actitud, conocimientos, etc.

La definición de variables debe hacerse de dos formas: conceptual y operacionalmente. En otras palabras, la definición conceptual de las variables debe ser transformada en un concepto operativo, seleccionando los indicadores, en el nivel directamente observable, que permitan medir los conceptos.

Definición conceptualDefinición conceptual La definición conceptual de las variables

constituye una abstracción articulada de palabras para facilitar su comprensión y su adecuación a los requerimientos prácticos de la investigación. Se obtiene de una bibliografía especializada o del diccionario. Ejemplos:

Accesibilidad a los servicios de salud: Mayor o menor posibilidad de tomar contacto con los servicios de salud para recibir asistencia. Ocupación: Tarea o función que desempeña una persona en su puesto de trabajo y que puede estar relacionada o no con su profesión (nivel de educación) y por la cual recibe un ingreso en dinero o especie.

Definición operacionalDefinición operacional Está constituida por una serie de

procedimientos o indicaciones para realizar la medición de una variable definida conceptualmente.

Lo que intenta es obtener la mayor información posible de la variable seleccionada, de modo que se capte su sentido y se adecue al contexto. Ejemplos:

Accesibilidad a los servicios de salud: Facilidades de naturaleza geográfica, económica y cultural con las que cuenta el usuario para acceder al servicio de salud para recibir asistencia.

Ocupación: Actividad específica a la que el sujeto en estudio le dedica la mayor parte de su tiempo o forma económica en que obtiene el sustento diario.

Variables, dimensiones e indicadoresVariables, dimensiones e indicadoresCuando nos encontramos con variables complejas, donde el pasaje de la definición conceptual a su operacionalización requiere de instancias intermedias, entonces hay que hacer una distinción entre variables, dimensiones e indicadores. A modo de síntesis puede afirmarse que el pasaje de la dimensión al indicador hace un recorrido de lo general a lo particular, del plano teórico al plano empíricamente contrastable. Las dimensiones vendrían a ser subvariables o variables con un nivel más cercano al indicador.

Para el caso de definir la variable accesibilidad a los servicios de salud, por ejemplo, nos encontramos con diferentes subvariables que forman parte de la variable como son: accesibilidad geográfica, accesibilidad económica y accesibilidad cultural. Cada una de estas subvariables son las dimensiones de la variable accesibilidad a los servicios de salud.

A su vez, estas dimensiones, para poder ser contrastadas empíricamente, requieren operacionalizarse en indicadores, que no son otra cosa que parámetros que contribuyen a ubicar la situación en la que se halla la problemática a estudiar. En un sentido restringido, los indicadores son datos. Para la variable accesibilidad a los servicios de salud, por ejemplo, en la dimensión accesibilidad económica, los indicadores podrían ser: cantidad de dinero, en nuevos soles, que gasta para recibir la atención y disponibilidad económica para cubrir ese gasto.

El proceso de operacionalización de variables puede sintetizarse en una tabla. Veamos::

Variable Def. conceptual

Def. operacion

al

Dimen-siones

Indicadores Codifi-cación

Producti-vidad

Capacidad de un aspecto productivo para crear bienes o servicios en determinada unidad de tiempo.

Cantidad de bienes producidos por un trabajador en una jornada laboral de ocho horas.

Mano de obra

Maquinaria

Materiales o energía

Cantidad de productos envasados por un trabajador en ocho horas de trabajo

10 – 1920 – 24 25

Variable Def. conceptual

Def. operacional

Dimen-

siones


Tiempo de espera para recibir atención de primer nivel

Duración desde el momento que solicita atención medica al momento de recibirla.

Se medirá calculando la diferencia de la hora de registro de la llegada del paciente a solicitar la consulta y el registro de la hora en que recibe la atención medica.

Minutos < 1010 – 15≥ 15

Variable

Def. conceptual

Def. operacional

Dimen-siones


Edad Tiempo que una persona ha vivido, a contar desde que nació.

Número de años cumplidos por el sujeto de estudio desde el nacimiento hasta el momento de realización del estudio.

Años 30 – 3435 – 3940 – 44≥ 45

PROCESO DE OBTENCION DE PROCESO DE OBTENCION DE DATOSDATOS

Los datos en la investigación pueden ser:• Secundarios:Secundarios: Se obtienen de las

fuentes de datos tales como historias clínicas, archivos, bases de datos, etc..

• Primarios :Primarios : Se obtienen utilizando uno o más de los siguientes procedimientos:

Cuestionario Observación Entrevista (estructurada, no

estructurada) Es importante el diseño y la prueba del

formulario o instrumento de medición.

INSTRUMENTO O FORMULARIOINSTRUMENTO O FORMULARIO

Los instrumentos de medición son aquellos que generan mediciones cuantitativas o cualitativas en forma precisa, objetiva, sensible para que el investigador pueda procesar la información recolectada.

En opinión de Pineda, Alvarado y Otros el “instrumento es el mecanismo que utiliza el investigador para recolectar y registrar la información” . Estos pueden ser pruebas psicológicas, encuestas, entrevistas y cuestionarios, escala de actitudes, listas de cotejo, guías, fichas, etc.

Tanto para datos primarios como secundarios se debe diseñar el formulario de obtención de datos. El cual contiene preguntas, ítems que serán planteados o aspectos que serán estudiados.

DISEÑO DEL FORMULARIODISEÑO DEL FORMULARIO

Si se aplica el procedimiento del cuestionario para la obtención de datos, el formulario también lleva el nombre de cuestionario. Si se usa la observación el formulario lleva el nombre de ficha o guía y si se utiliza la entrevista, el formulario puede recibir el mismo nombre.

DISEÑO DEL FORMULARIODISEÑO DEL FORMULARIO

RECOMENDACIONES PARA EL RECOMENDACIONES PARA EL DISEÑO DEL FORMULARIODISEÑO DEL FORMULARIO

Formular el mínimo número de preguntas, ítems o aspectos, según objetivos planteados.

Preguntas, ítems o aspectos claros y precisos.

Instructivo claro y motivador. Orden de preguntas. Vocabulario de acuerdo a las características

de la población de estudio. Suficiente espacio para respuestas. Probar el formulario realizando un estudio

piloto.

Estudio pilotoEstudio piloto Normalmente, se pasa el borrador del

cuestionario a 30 - 50 personas, siendo aconsejable que se parezcan a los individuos de la muestra. Permitirá identificar:

Tipos de preguntas más adecuados. Si el enunciado es correcto y comprensible, y si

las preguntas tienen la extensión adecuada. Si es correcta la categorización de las respuestas. Si existen resistencias psicológicas o rechazo

hacia algunas preguntas. Si el ordenamiento interno es lógico; si la duración

está dentro de lo aceptable por los encuestados.

Estudio pilotoEstudio pilotoImportancia: Para validar los aspectos

metodológicos de la investigación especialmente el formulario.

Como antecedente del estudio cuando no existen referencias bibliográficas del tema en la revisión bibliográfica.

Para obtener información y calcular el tamaño de la muestra del estudio definitivo.

Estudio pilotoEstudio pilotoCriterios: Muestra piloto debe ser seleccionada con

criterios probabilísticos. El tamaño de la muestra piloto no es

necesario calcular con fórmula. Depende del costo y del tamaño de la población. Si el tamaño de la poblacion es pequeña (n < 30), buscar una poblacion parecida o paralela.

En estudios experimentales costosos, la muestra piloto no menos de 5.

Todo instrumento de medición para responder a las características mencionadas deben ser confiables y altamente válidos. Es importante detallar que el instrumento cuanto mas confiable menor será el grado de error en las mediciones obtenidas.

En cambio la validez representa el grado con el cual el instrumento mide lo que se desea medir. Debe responder a validez predictiva, de contenido y de constructo.

VALIDACIÓN DEL VALIDACIÓN DEL INSTRUMENTOINSTRUMENTO

Procedimientos: (piloto)•Respuestas politómicas

α de Cronbach•Respuestas dicotómicas

r de Kuder – Richardson(fórmula 20)

•PREDICTIVA: Piloto (Predictividad) Método: Item - test

•Respuestas politómicas:r de Pearson

•Respuestas dicotómicas:coeficiente de correlación biserial puntual (rb-p)

•DE CONTENIDO: Juicio de expertos•DE CONSTRUCTO: Marco teórico

CONFIABILIDAD

VALIDEZ

VALIDO

En sucesivas mediciones da resultados similares

Mide lo que se quiere medir

CONFIABILIDADCONFIABILIDAD

Confiabilidad o FiabilidadEs el grado en que un instrumento mide con precisión, sin error. Indica la condición del instrumento de ser fiable, es decir, de ser capaz de ofrecer en su empleo repetidos resultados veraces y constantes en condiciones similares de medición.La fiabilidad de un instrumento de medida se valora a través de la consistencia, la estabilidad temporal y la concordancia interobservadores.

CONFIABILIDADCONFIABILIDADConsistencia: Se refiere al nivel en que los diferentes ítems o preguntas de una escala están relacionados entre sí. Esta homogeneidad entre los ítems nos indica el grado de acuerdo entre los mismos y, por tanto, lo que determinará que éstos se puedan acumular y dar una puntuación global. El coeficiente de Cronbach es un indicador estadístico muy utilizado. Sus valores oscilan entre 0 y 1. Se considera que existe buena consistencia interna cuando el valor ≥ 0,70 en estudios comparativos, pero cuando el instrumento sirve para fines de selección, ≥ 0,90 (Polit et al). Estos autores no señalan cúal debe ser el valor mínimo de en estudios descriptivos, algunos mencionan 0,60 para estos casos.

CONFIABILIDADCONFIABILIDAD

Estabilidad temporal: Es la concordancia obtenida entre los resultados del test al ser evaluada la misma muestra por el mismo evaluador en dos situaciones distintas (fiabilidad test-retest).Concordancia interobservadores. En el análisis del nivel de acuerdo obtenido al ser evaluada la misma muestra en las mismas condiciones por dos evaluadores distintos, o en diferente tiempo, se obtienen iguales resultados (fiabilidad interobservadores- ejemplo coeficiente kappa).

SUJETOSSUJETOSITEMSITEMS

11 22 33 44 55 66 …….... kk TOTALTOTAL

11

22

nn

VARIANZASVARIANZAS ss2211 ss22

22 ss2233 ss22

KK ss22TT

∑ s2i = s2

1 + s2

2 + s2

3 +……… + s2K

Confiabilidad para respuestas politómicasMediante el coeficiente alfa de Cronbach

α =

Donde: ∑s2

i = varianza de cada ítems2

T = varianza de los puntajes totalesk = número de ítems del instrumento

T2

i2

s

s1

1k

k

α ≥ 0,60 instrumento confiable

*En Excel las varianzas se hallan con la opción VARA continuación dos ejemplos, el 1ero en Excel (n =30 y k= 18) y el segundo en SPSS

Confiabilidad para respuestas dicotómicasMediante la fórmula 20 de Kuder – Richardson (Fórmula 20 K – R)

r K - R =

T2

ii

s

qp1

1k

k

Donde: piqi = varianza de cada ítems2

T = varianza de los puntajes totalesk = número de ítems del instrumento

r K - R ≥ 0.60 instrumento confiable

*En Excel los valores de piqi se hallan con la opción VARA

VALIDEZVALIDEZ

Validez: Indica la capacidad del instrumento para medir las cualidades para las cuales ha sido construida y no otras parecidas. "Un instrumento tiene validez cuando verdaderamente mide lo que afirma medir".

SUJETOSSUJETOSITEMS

11 22 33 44 55 66 …….... kk TOTALTOTAL

11

22

nn

r de Pearson

r1 r2 r3 rk

VALIDEZ INTERNA: PREDICTIVIDAD

Validez para respuestas politómicasMétodo Item - testMétodo Item - testMediante el coeficiente de correlación r de Mediante el coeficiente de correlación r de PearsonPearson

Si r ≥ 0,20 el item es válido (Garrett H.)

2y)()-2y(n2x)()-2x(n

y)x)((Xy-n=r

∑∑∑∑

∑∑∑

Validez para respuestas dicotómicasMétodo item - testMediante el coeficiente de correlación biserial puntual

r ≥ 0,20 el item es válido (Garrett H.)

ii

T

01pb qp

S

XX=r

VALIDEZ DE CONTENIDO: VALIDEZ DE CONTENIDO: JUICIO DE EXPERTOSJUICIO DE EXPERTOS

ExpertoPersona que trabaja en el àrea de estudio y tiene conocimiento de las variables y características. Tiene que tener predisposición. Ejm: docentes, jefes de servicio, jefes de departamentos, etc (no necesariamente que tenga un cargo directivo sino el conocimiento)Mínimo cinco, mejor más de 8 expertos.Villemeur menciona que en algunas ocasiones pueden utilizarse más de ocho expertos, según la precisión que se desee


Se aplica:1. Validez de contenido del

instrumento con preguntas cuyas respuestas se valoran con puntajes. Ejm: conocimiento, actitud, calidad de vida laboral, autoestima, satisfacción, desgaste profesional, profesional, etc (variables blandas)etc (variables blandas)


2. Fichas o guías cuyos aspectos o ítems no reciben puntuaciones. Ejm: fichas clínicas, instrumentos que registran aspectos objetivos, historias clínicas, etc.

A cada experto seleccionado se entrega un sobre, con:

1. Carta de presentación de saludo, donde esta también el título del estudio, los objetivos y la población definida para el estudio. Indicar también que después de evaluar el formulario debe responder el cuestionario de validación.(Puede presentarse la matriz de consistencia o Resumen del proyecto)

2. Instrumento o formulario a validar.3. Cuestionario de validación.

La carta puede ser firmado por el asesor o autoridad y debe ser firmado por el autoridad y debe ser firmado por el investigador.investigador.


Eje

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Utilizando la prueba binomial se determina la significación estadística de la concordancia entre los evaluadores para cada pregunta, cuando el valor de p < 0,05 se dice que existe concordancia significativa entre expertos en esa pregunta.No procede obtener el promedio de valores de p. Si alguna pregunta del cuestionario de validación tiene un p ≥ 0,05 se tomará en cuenta las sugerencias y observaciones del experto para la elaboración del formulario final de estudio.

Tab

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Informede la validación del instrumento

PROCESAMIENTO Y PROCESAMIENTO Y ANALISIS ESTADISTICOANALISIS ESTADISTICO

Estadística - conjunto de técnicas utilizadas para la obtención, clasificación, presentación y resumen de datos; así como para la generalización de resultados obtenidos en la muestra a la población respectiva.

La Estadística en el proceso de investigación se utiliza, tanto en la elaboración del proyecto, como en la preparación del informe respectivo. respectivo.

La Investigación Científica y la Estadística se relacionan estrechamente.

Para el procesamiento y análisis computarizado de los datos se suele utilizar programas y paquetes estadísticos, tales como: Excel, Epiinfo, SPSS, STATA, etc.

En todos los casos, el trabajo se inicia con la preparación de la base de datos (ingreso de datos) para continuar con el análisis estadístico correspondiente.

El uso de la Estadística en el El uso de la Estadística en el proceso de la Investigación proceso de la Investigación depende de, si se trabajará con depende de, si se trabajará con toda la población o con muestra toda la población o con muestra (probabilística o no probabilística), (probabilística o no probabilística), del tipo de estudio, de los objetivos del tipo de estudio, de los objetivos de la Investigación, etc. de la Investigación, etc.

En algunos casos sólo se usará la En algunos casos sólo se usará la Estadística Descriptiva y en otros Estadística Descriptiva y en otros hasta la Estadística Inferencial.hasta la Estadística Inferencial.

ESTADISTICA DESCRIPTIVA

Estudios con:Estudios con:• Toda la Población Toda la Población • Muestras no probabilísticasMuestras no probabilísticas• Muestras probabilísticasMuestras probabilísticas

Se utiliza en:Se utiliza en:

ESTADISTICA DESCRIPTIVA

PRESENTAR LA INFORMACION EN PRESENTAR LA INFORMACION EN FORMA CONCISA, CLARA Y FORMA CONCISA, CLARA Y

COMPRENSIBLECOMPRENSIBLE..

TIENE COMO OBJETIVO FINAL:

ESTADISTICA DESCRIPTIVAESTADISTICA DESCRIPTIVA

• ELABORACION DE TABLAS Y GRAFICOS• USO DE MEDIDAS DE RESUMEN:

• PARA VARIABLES CUALITATIVAS:• TASAS, RAZONES, PROPORCIONES

• PARA VARIABLES CUANTITATIVAS:• MEDIA ARITMETICA ± DESVIACION ESTANDAR• MEDIANA ± DESVIACION CUARTIL• OTRAS

• USO DE MEDIDAS DE ASOCIACION, COMO:• r DE PEARSON• r DE SPEARMAN• RIESGO RELATIVO (RR)• ODDS RATIO (OR)• OTRAS

COMPRENDE:

ESTADISTICA ESTADISTICA INFERENCIALINFERENCIAL

Estudios con Estudios con Muestras Muestras

probabilísticasprobabilísticas

Se utiliza en:Se utiliza en:

ESTADISTICA ESTADISTICA INFERENCIALINFERENCIAL

OBTENER CONCLUSIONES DE OBTENER CONCLUSIONES DE NATURALEZA PROBABILÍSTICA NATURALEZA PROBABILÍSTICA

SOBRE LA POBLACIÓN EN SOBRE LA POBLACIÓN EN BASE A RESULTADOS BASE A RESULTADOS

OBTENIDOS EN LA MUESTRA.OBTENIDOS EN LA MUESTRA.

TIENE COMO OBJETIVO :TIENE COMO OBJETIVO :

ESTADISTICA INFERENCIALESTADISTICA INFERENCIAL

• ESTIMACION DE PARAMETROS, MEDIANTE EL CALCULO DE UN INTERVALO DE CONFIANZA.

IC 95% ( LI ; LS )• CONTRASTACION DE HIPOTESIS SOBRE

SITUACIONES POBLACIONALES, CON CIERTO GRADO DE ERROR, HACIENDO USO DE PRUEBAS DE SIGNIFICACION ESTADISTICA, ESTAS PUEDEN SER:• PARAMETRICAS: “t”, “z”, ANOVA, ETC.• NO PARAMETRICAS: X2, WILCOXON, U

DE MANN - WHITNEY, ETCLA CONTRASTACION DE HIPOTESIS CULMINA CON LA OBTENCION DEL VALOR DE p

COMPRENDECOMPRENDE

INTERPRETACION DE INTERPRETACION DE RESULTADOS RESULTADOS ESTADÍSTICOSESTADÍSTICOS

Ing. WILFREDO MORMONTOY LAUREL Ing. WILFREDO MORMONTOY LAUREL MPHMPH

Todo resultado estadístico debe ser interpretado adecuadamente. Esto implica la interpretación tanto de los estadísticos descriptivos como de los obtenidos al usar la estadística inferencial.

Al aplicar esta última, se obtienen dos posibles resultados:

1. IC 95% ( LI ; LS): Obtenido al estimar un parámetro poblacional y que indica que éste se encuentra entre los límites inferior y superior del intervalo de confianza con 95% de seguridad o confianza.

2. Valor de p: valor obtenido al realizar toda prueba de hipótesis estadística mediante un test paramétrico o no paramétrico.

El valor de p expresa la probabilidad de tomar una decisión desacertada ( la de rechazar una hipótesis nula siendo verdadera). Así, en una comparación de dos medias poblacionales, p indicaría la probabilidad de equivocarnos al afirmar que existe diferencia entre las medias poblacionales cuando en realidad tal diferencia no existe

El valor de p se denomina nivel de significación observado o calculado. El nivel de significación esperado, referencial o máximo error tolerable, se representa con y en investigaciones biomédicas usualmente = 0,05. El valor de p obtenido se compara con para determinar la significación estadística del resultado; y si: p 0,05, se considera el resultado como estadísticamente no significativo, si p < 0,05, resultado estadísticamente significativo y si, p < 0,01, resultado altamente significativo

Education

Clase 1 Diseño de Investigación