Técnicas de análisis para el uso de resultados de encuestas y estudios aplicados al VIH/sida. Por: Prof. Elena del C. Coba

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1 Técnicas de análisis para el uso de resultados de encuestas y estudios aplicados al VIH/sida Por: Prof. Elena del C. Coba

2 Encuestas y estudios aplicados al VIH/sida Definir la fuente de los datos: Datos primarios: Tienen vínculo directo entre investigación y recolección. Datos secundarios: No existe vínculo entre su uso y el proceso de recolección.

3 Qué se necesita para hacer un buen análisis? Contar con información.de calidad Conocer el diseño del estudio / muestreo Conocer cómo se expresan las variables o indicadores Conocer qué preguntas se desean contestar Conocer cómo construir los indicadores Si hay preguntas con hipótesis, conocer la prueba estadística a emplear

4 Contar con información de calidad NO CONTAR CON: Errores de campo Errores al momento de digitar Valores extremos

5 Errores de campo Verificar y/o conocer cómo se llevó a cabo la recolección o levantado de información (datos). se han minimizado los posibles errores por: Sesgo de selección? Se pierde validez externa Sesgo de medición? se pierde validez interna Validación de instrumentos Capacitación / estandarización de personal O se espera encontrar estos errores?

6 Errores en digitación El error humano se da!!!, asumir lo contrario es un error!! Estos se pueden CONTROLAR y CORREGIR Se controlan a través del software Se corrigen a través de un doble ingreso y validación

7 Limpieza de datos Dos objetivos: Corregir o identificar errores provenientes de campo Corregir o identificar casos extremos (outliers) qué pasa si no se pueden corregir? Se eliminan, lo cual disminuye el tamaño de muestra, aumentando el error en las estimaciones y se disminuye el poder estadístico en pruebas de hipótesis

8 Valores extremos Qué son? Se asumen? No se toman en cuenta?

9 Conocer las variables / indicadores Diferencia entre variable e indicador? Variable: >>> definiciones <<<: Es lo qué se mide en el sujeto de estudio Indicador: Se caracteriza por tener una meta y usarse para comparar poblaciones, puede ser o construirse con: Una variable Más de una variable (índices, tasas, prevalencias, etc) El tipo de variable o indicador orienta el análisis estadístico. Tipo de escala

10 Conocer las variables / indicadores El indicador se construye con una o más de una variable? se cuenta con todas las variables? conoce cómo se relacionan las variables para construir el indicador? El indicador requiere de un denominador? Todas las tasas, prevalencias, porcentajes requieren de denominador. se cuenta con el denominador?

11 Tipos (escala) de variables (indicadores) Variables Categóricas Escala de medición nominal ordinal Ejemplos Sexo: masculino, femenino Nivel socioeconómico: Bajo, Medio y Alto Numéricas de intervalo de razón o relación absoluta Temperatura, calificación de examen, etc. Estatura, peso, distancia, etc. Número de hijos por familia, etc.

12 Qué queremos conocer o responder con esa base de datos y esas variables o indicadores? Solamente queremos conocer cuál es la prevalencia de VIH? Y / o Queremos conocer cómo ésta se relaciona con, por ejemplo, la educación de las personas? Para contestar Conocer el diseño del estudio / muestreo Es necesario / se puede desagregar la información? Existen variables confusoras? se cuenta con información de las mismas?

13 Técnicas de análisis de datos a)técnicas de análisis cualitativo b)técnicas de análisis cuantitativo

14 Técnicas de análisis cualitativo a)categorización (Los datos se revisan y se reducen a unidades llamadas categorías) a)análisis de contenido (permite la descripción de la información a través de variables pre definidas en el estudio. Permite cuantificar datos cualitativos. Nudist)

15 Clasificación de los diseños de investigación Según los objetivos: Descriptivos, de asociación o analíticos Según la participación del investigador: Observacionales e experimentales Otras clasificaciones: Transversales y longitudinales Prospectivos (Cohorte única y Cohortes) y Retrospectivos (Caso control y Cohorte histórica)

16 Diseño del estudio / muestreo El análisis estadístico debe realizarse de acuerdo con el diseño del estudio / muestreo De no tomarse en cuenta el diseño la información del análisis estaría sesgada, perdiéndose la validez interna del estudio. Por ejemplo: un diseño de muestreo para estimar la prevalencia de VIH, que utiliza conglomerados y que se analiza como un diseño de muestreo simple aleatorio. Otro ejemplo: Un diseño longitudinal, de seguimiento, obliga a calcular la diferencia o cambio en indicadores a través de las personas, no de las poblaciones.

17 Variables de diseño Cuando se tiene un diseño de muestreo que no es simple aleatorio se necesita definir/calcular variables de diseño: Estrato. Variable que identifica la estratificación Conglomerado. Variable que identifica el conglomerado primario de muestreo. Ponderación. Variable que asigna un peso a cada observación de acuerdo con su probabilidad de selección (ponderación = 1 / prob de selección). Cuando aplica: Variables para identificar sub poblaciones y/o tratamientos / cohortes

18 VARIABLES CONFUSORAS? Son variables que por su asociación con la variable dependiente (o respuesta), esconden la relación que existe entre la variable respuesta y otras variables de interés. Por ejemplo: se desea establecer si un proyecto educativo tuvo éxito en dar conocimientos con respecto al VIH. Se cuenta con personas participantes y no participantes. Una variable confusora puede ser el nivel de educación de la persona. Si esta variable no se toma en cuenta al momento del análisis, se puede concluir erróneamente.

19 PREGUNTAS EN INVESTIGACIÓN Asunto Anormalidad Diagnóstico Frecuencia Riesgo Pronóstico Tratamiento Prevención Costos Pregunta El sujeto está bien o enfermo? Cuán confiables son las pruebas para diagnosticar la condición? Qué tan común es la enfermedad? Qué factores aumentan el riesgo de enfermar? Cuáles son las consecuencias de enfermar? Cómo cambia un tratamiento el curso de la enfermedad? Una intervención en personas sanas evita la enfermedad? Cuál intervención hace un mejor uso de los recursos?

20 DISEÑOS MÁS APROPIADOS PARA LAS PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN Pregunta Diseño 1. Descripción Estudio observacional descriptivo 2. Causalidad Ensayo controlado aleatorio Cohortes Casos y controles Revisión sistemática 3. Intervenciones Ensayo controlado aleatorio Revisión sistemática 4. Pruebas diagnósticas Evaluación con patrón de oro Revisión sistemática 5. Pronóstico Cohorte Revisión sistemática 6. Evaluación económica Costo efectividad Costo beneficio Costo utilidad

21 Técnica de análisis cuantitativo Describir variables Usos Descripción Técnicas Caracterizar una muestra variable por variable Distribución de frecuencias Porcentajes Promedios, desviación estándar Gráficos (de barra, de sectores, histogramas) Comparar grupos Analizar la relación entre variables Analizar la validez Se compara la diferencia entre grupos de la muestra según las variables seleccionadas Determinar la relación entre 2 o más variables Analizar la validez de constructo de los instrumentos de medición T de student Análisis de varianzas Kruskall-Wallis Gráficos de barras múltiples R de Pearson R de Spearman Chi-Cuadrado Análisis de regresión (lineal, logística, multinominal) Análisis de correspondencia Grafico de dispersión Análisis factorial Análisis de Clusters o conglomerados Escalamiento multidimensional

22 Procesamiento y análisis Tipos de análisis estadístico (según el número y tipo de variables) Dependiente Independiente Univariado: 1 0 Bivariado: 1 1 Multivariado: 1 2 ó más

23 Análisis Descriptivo Es dar a conocer los valores de tendencia central de la población a través de la muestra: media, mediana, porcentaje Es importante dar a conocer los valores que miden la variabilidad: varianza, desviación estándar, error estándar, coeficiente de variabilidad. Y, mejor aún: Intervalo de confianza El análisis descriptivo se hace para toda la población y para las sub poblaciones o estratos (siempre y cuando sea factible) Este análisis también es el primer paso de un estudio inferencial

24 Análisis inferencial Requiere de una hipótesis No confundir la hipótesis de investigación con las hipótesis estadísticas (nula y alterna) Los estudios en VIH y las hipótesis La mayoría de los estudios son descriptivos tipo encuesta, sin embargo hay ocasiones en que se desea contestar alguna pregunta, por ejemplo: Ha disminuido la prevalencia de VIH? Hay mayor conocimiento sobre cómo se previene el VIH? Es igual la prevalencia de VIH entre la población Maya y la Garífuna? Es igual la prevalencia de VIH entre personas con baja o ninguna educación y personas que tienen regular o alta educación? Para contestar las preguntas se puede necesitar de uno o más indicadores (variables) Dado que la mayoría de estudios se hacen con muestras independientes entre si, la prueba de hipótesis más útil es la que se conoce como de una población : Ho: P = Po Ho: m = mo

25 Cómo se prueba esa hipótesis en forma rápida y sencilla? Se hace uso del intervalo de confianza. Por ejemplo: En el país de Liliput se midió la prevalencia de VIH hace 5 años, siendo la misma de un 8.7%. El Fondo Global /USAID / ONUSIDA, etc, invirtieron en prevención. Ahora se llevó a cabo un nuevo estudio para conocer si la prevalencia había cambiado, y el resultado obtenido fue de 7.5%, con un intervalo de confianza de 7.0% a 8.0%. Y si el intervalo hubiera sido de 6.0% a 9.0%, qué concluimos? Para cada diseño y tipo de variable hay pruebas estadísticas para contestar las preguntas varios cursos de estadística. Resumen de algunas pruebas más utilizadas

26 Análisis Paramétricas El análisis paramétrico presuponen distribuciones particulares de la variable aleatoria cuantitativa, o bien sus hipótesis especifican parámetros o distribuciones. Por esto la estadística que se usan con más frecuencia son las estadísticas paramétricas. Estas técnicas se basan en especificar una forma de distribución de la variable aleatoria y de los estadísticos derivados de los datos. Y permiten confirmar resultados o valorar las inconsistencias de ellos.

27 Cuáles son los supuestos de las estadísticas paramétricas? 1. La distribución poblacional de la variable dependiente es normal: el universo tiene una distribución normal. 2. El nivel de la medición de la variable dependiente es por intervalo o razón 3. Cuando dos o más poblaciones son estudiadas, éstas tienen una varianza homogénea, es decir: 4. Las poblaciones en cuestión tienen una dispersión similar en sus distribuciones

28 Cuáles son los métodos o pruebas estadísticas paramétricas más utilizadas? Coeficiente de Correlación de Pearson y la regresión lineal Prueba z y t Prueba de contraste de la diferencia de proporciones Análisis de varianza unidireccional (ANOVA Oneway) Análisis de varianza factorial (ANOVA) Análisis de covarianza (ANCOVA)

29 Análisis No Paramétricos Una alternativa en la solución de problemas son los métodos no paramétricos o de distribución libre, los cuales no exigen supuestos tan numerosos ni severos y son aplicables a cualquier variable, en particular a las de tipo nominal u ordinal así como a distribuciones diversas

30 Cuáles son las presuposiciones de la estadística no paramétrica? La mayoría de estos análisis no requieren de presupuestos acerca de la forma de la distribución poblacional. Aceptan distribuciones no normales Las variables no necesariamente deben de estar medidas en un nivel por intervalos o razón, pueden analizarse datos nominales u ordinales Sí se quiere análisis no paramétricos a datos por intervalos o razón, estos deben ser resumidos en categoría discretas. Las variables deben ser categóricas Ventajas e Inconvenientes: Con n muy pequeña, inconsistente, no tabulada (n>5-6) desventaja. A veces es compleja, no aparece siempre en los programas informáticos estandar (desventaja), pero suele ser más sencilla de aprender y aplicar incluso de forma manual. La interpretación suele ser más directa.

31 Cómo se aplican estas pruebas: Aplicar una transformación a los datos originales, convertiéndolos en rangos, valores positivo o negativo, etc. Con los datos transformados, calcular un estadístico en base a los datos (a veces también se calcula su promedio y error estándar) Con el estadístico y los parámetros calculados, realizar una prueba de hipótesis de acuerdo a una cierta distribución paramétrica (Normal, Jicuadrado, Binomial, etc.)

32 Análisis temporal Cómo varían las condiciones en el tiempo? Epidemiológicas Discriminación y estigma Provisión / acceso a servicios Comparación con márgenes mínimos y máximos Índices de series de tiempo Regresiones

33 Análisis espacial Distribución territorial de las características observadas Mapeo de problemas versus mapeo de las respuestas sociales coinciden? Mejoras en la disponibilidad territorial de datos Representatividad departamental de las encuestas Dirige los esfuerzos y recursos hacia donde son más necesarios

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