El Método Científico. Metodología de Investigación. Te sifón Parrón

Transcripción

1 El Método Científico Metodología de Investigación Te sifón Parrón

2 Bioestadística Para qué sirve la Bioestadística? DESCRIPTIVA Sistematización, recogida, ordenación y presentación de los datos referentes a un fenómeno que presenta variabilidad Deducir las leyes que rigen esos fenómenos PROBABILIDAD INFERENCIA Poder de esa forma hacer previsiones sobre los mismos, tomar decisiones u obtener conclusiones

3 Etapas del método científico Planteamiento del problema Definir el objetivo de la investigación y precisar la población: Hipótesis Los fumadores tienen más disfunciones sexuales que los no fumadores Recogida de la información Recolectar los datos necesarios relacionados al problema de investigación. Qué individuos pertenecerán al estudio (muestras) Qué datos recoger de los mismos (variables) Análisis descriptivo Resumir los datos disponibles para extraer la información relevante en el estudio Edad de inicio de la disfunción en fumadores y no (estadísticos) % de disfunciones por fumadores y sexo (frecuencias), gráficos,... Inferencia estadística Suponer un modelo para toda la población partiendo de los datos analizados para obtener conclusiones generales. Los fumadores tienen un riesgo de tener una disfunción 1.8 veces más que los no fumadores. Diagnóstico Verificar la validez de los supuestos del modelo que nos han permitido interpretar los datos y llegar a conclusiones sobre la población Nivel de confianza del 95% Significación del contraste: p<0.05

4 Etapas del método científico AREA DE INTERES DATOS Tema de Investigación -Antecedentes Previos -Objetivos -Preguntas de Investigación -Hipótesis -Unidad de Análisis -Población - ORGANIZAR Y RESUMIR INTERPRETACIÓN ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Población o Muestra? Población Muestra INFERENCIA ESTADÍSTICA CONCLUSIONES INFORMACIÓN PROBABILIDAD

5 Etapas del método científico Población y Muestra Representativa Inferencia Población: ( population ) es el conjunto sobre el que estamos interesados en obtener conclusiones (hacer inferencia) Muestra: ( sample ) es un subconjunto sobre el que hacemos las observaciones (mediciones). Esta formada por miembros seleccionados de la población

6 Etapas del método científico Una variable es una característica observable que varía entre los diferentes individuos de una población y nos aporta la información que disponemos de cada individuo.

7 Etapas del método científico Tipos de variables Describen cualidades y se expresa con categorías Cualitativas Sus valores son numéricos Nominales Ordinales Discretas Continuas Sus categorías no tienen Sus categorías tienen un Toma valores enteros Si entre dos valores, un orden preestablecido. orden preestablecido. Número de Hijos son posibles infinitos Sexo, grupo sanguíneo Mejoría a un tratamiento, valores intermedios Grado de satisfacción Altura, Presión intraocular

8 Etapas del método científico Exhaustivas No podemos olvidar ningún posible valor de la variable Excluyentes No presentar dos valores simultáneos de la variable Categorías de las variables

9 Es la presentación ordenada de los datos Frecuencias Cualitativas Porcentajes acumulados Porcentajes

10 Cualitativas Sexo Frecuencia Hombre 4 Mujer 6 60% 40% sexo hombre mujer Las tablas de frecuencias y las representaciones gráficas son dos maneras equivalentes de presentar la información. Las dos exponen ordenadamente la información recogida en una muestra.

11 Cualitativas Frecuencias absolutas Contabilizan el número de individuos de cada modalidad Frecuencias relativas Es ni/n. Se representan en porcentajes Frecuencias acumuladas Solo tienen sentido para variables ordinales y numéricas

12 Cualitativas Número de hijos Cuántos individuos tienen menos de 2 hijos? frec. sin hijos+ frec. con 1 hijo = = 674 individuos Qué porcentaje de individuos tiene 6 hijos o menos? 97,3% Qué cantidad de hijos es tal que al menos el 50% de la población tiene una cantidad inferior o igual? 2 hijos Ocho+ Total Porcent. Porcent. Frec. (v álido) acum ,8 27, ,9 44, ,9 69, ,2 83, ,4 92,2 54 3,6 95,8 24 1,6 97,3 23 1,5 98,9 17 1,1 100, ,0 50%

13 Cualitativas Descripción de 2 variables cualitativas Distribución conjunta Ejemplo Interesa estudiar cual es el principal medio de transporte preferido por un grupo de personas según su situación laboral a la hora de dirigirse al centro comercial. Tabla 1 Actividad Transporte Estudia Pensionado Trabaja Autobus Bicicleta Caminar Coche Metro Transporte Nº % Autobus 12 20,0 Bicicleta 8 13,3 Caminar 9 15,0 Coche 14 23,3 Metro 17 28,3 Actividad Nº % Estudia 21 35,0 Pensionado 26 43,3 Trabaja 13 21,7 TOTAL TOTAL

14 Cualitativas Gráficos Diagrama de Barras Gráfico de Sectores Pictiogramas

15 variable 1 Cualitativas Gráficos Diagrama de Barras: representa las frecuencias de las diferentes categorías Proporción de unidad de análisis de acuerdo a variable 1 D C B A 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 Proporción de unidad de análisis Altura 2/3 de la anchura

16 Cualitativas Gráficos Para variables con menos de 4 categorías

17 Cualitativas Gráficos Pictiograma: representa las frecuencias de las diferentes categorías con un dibujo que debe corresponderse a la variable que representa. El área de cada modalidad debe ser proporcional a la frecuencia Botellas de cerveza recogidas en un fin de semana Botellas de cerveza recogidas en un fin de semana

18 Medidas de tendencia central Media Mediana Moda Medidas de forma Medidas de dispersión Asimetría Curtosis Mínimo, máximo Varianza Desviación típica Rango

19 Media Mediana Moda Rango Varianza Desviación típica

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21 Propiedades de la varianza y la desviación típica: 1.- La varianza no puede ser negativa 2.- A igualdad de medias, cuanto mayor sea la dispersión, mayor es la varianza (y la desviación típica). 3.- Si dos conjuntos de datos poseen medias similares, es más disperso aquel que tenga mayor varianza (desv. típica). 4.- El recíproco no es necesariamente cierto, porque la varianza (desv. típica) depende también del tamaño de los datos. Coeficiente de variación (CV) CV S x A mayor CV, mayor dispersión

22 Ejemplo: Se realiza un experimento para investigar el efecto de una nueva dieta, sobre la ganancia de peso de cachorros durante las primeras semanas de vida. Gran Danés: ganancia media de 30 libras, desviación típica de 10 libras. Chihuahua: ganancia media de 3 libras, desviación típica de 1 5 libras. Qué grupo posee mayor variabilidad? CV= 10/30 CV= 1.5/3 CV= 0.33 CV= 0.50

23 Asimetría El concepto de asimetría se refiere a si la curva que forman los valores de la serie presenta la misma forma a izquierda y derecha de un valor central (media aritmética)

24 Asimetría CA n i 1 ( x i n s x) 3 3 g1 = 0 (distribución simétrica; existe la misma concentración de valores a la derecha y a la izquierda de la media)

25 Asimetría CA n i 1 ( x i n s x) 3 3 g1 > 0 (distribución asimétrica positiva; existe mayor concentración de valores a la derecha de la media que a su izquierda)

26 Asimetría CA n i 1 ( x i n s x) 3 3 g1 < 0 (distribución asimétrica negativa; existe mayor concentración de valores a la izquierda de la media que a su derecha)

27 Curtosis El Coeficiente de Curtosis analiza el grado de concentración que presentan los valores alrededor de la zona central de la distribución. Una variable estadística es normal si el polígono de frecuencias (utilizando %) se ajusta a esta curva.

28 Curtosis CAp n i 1 ( x i n s x) 4 4

29 Curtosis CAp n i 1 ( x i n s x) 4 4 Distribución mesocúrtica: presenta un grado de concentración medio alrededor de los valores centrales de la variable (el mismo que presenta una distribución normal). Si CAp=0 la distribución se dice normal (similar a la distribución normal de Gauss)

30 Curtosis CAp n i 1 ( x i n s x) 4 4 Distribución leptocúrtica: presenta un elevado grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable Si Cap>0 la distribución es más puntiaguda (mayor concentración de los datos en torno a la media).

31 Curtosis CAp n i 1 ( x i n s x) 4 4 Distribución platicúrtica: presenta un reducido grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable Si Cap<0 la distribución es más plana (menor concentración de los datos en torno a la media).

32 Curtosis Leptocúrtica: más apuntada Mesocúrtica: normal Platicúrtica: más aplanada

33 Gráficos Histograma Caja y Bigotes Series temporales

34 Frecuencia Gráficos 15 El eje x se refiere a la variable. El eje y se refiere a la frecuencia (Nº, %). Cada barra representa la frecuencia de la variable en la población en estudio edad

35 Gráficos 250 Histogramas para variables continuas El área que hay bajo el histograma entre dos puntos cualesquiera indica la cantidad (porcentaje o frecuencia) de individuos en el intervalo. Recuento Edad del encuestado Recuento Diagramas barras para variables discretas Se deja un hueco entre barras para indicar los valores que no son posibles Ocho o más Número de hijos

36 Gráficos Caja y Bigotes

37 Gráficos Caja: Rectángulo cuyos lados más largos muestran el recorrido entre cuartiles. Dicho rectángulo se ubica a escala sobre un segmento que tiene como extremos los valores mínimo y máximo de la variable. Bigotes: Las líneas que quedan abajo y arriba de la caja y marca el valor mínimo y máximo de la variable.

38 Nº de alumnos Metodología de Investigación Gráficos Número de alumnos matriculados en las Carreras según año de ingreso Carrera B año ingreso Carrera A

39 Gráficos * El Tipo de Gráfico seleccionado va a depender de la variable en estudio. * El Gráfico debe contener un Título General y la identificación de cada eje (variable en estudio y frecuencia). * En ocasiones resulta más ilustrativo un gráfico que una tabla de frecuencia. * Al igual que las tablas, los gráficos deben ser auto-explicativos.