DISEÑO TRANSVERSAL. Muestra, confiabilidad, validez, estudio piloto, razón de prevalencias.

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "DISEÑO TRANSVERSAL. Muestra, confiabilidad, validez, estudio piloto, razón de prevalencias."

Transcripción

1 DISEÑO TRANSVERSAL 1. Objetivos: - Reconocer las ventajas y limitaciones del diseño de prevalencia y transversal - Identificar tipos de muestreo utilizados en la selección de los participantes - Identificar sesgos más comunes del diseño transversal - Calcular e interpretar las medidas de riesgo relacionadas con este diseño y su intervalo de confianza 2. Términos Claves: Muestra, confiabilidad, validez, estudio piloto, razón de prevalencias. 3. Desarrollo del tema: 3.1. Introducción Los estudios transversales son diseños observacionales de base individual que suelen tener un doble componente descriptivo y analítico. Cuando predomina el primer componente se habla de estudios transversales descriptivos o de prevalencia, cuya finalidad es el estudio de la frecuencia y distribución de eventos de salud y enfermedad. El objetivo de este diseño es medir una o más características o enfermedades en un momento dado de tiempo; por ejemplo: prevalencia de accidentes laborales; número de cursos de capacitación realizados por trabajador; prevalencia de disfonía en profesores; nivel de satisfacción de los usuarios de un servicio; prevalencia de consumo de cigarrillo en la empresa, prevalencia de obesidad, etc. A través de este diseño se puede identificar los elementos básicos en epidemiología: persona (trabajador), lugar (ambiente laboral), tiempo (antigüedad a la exposición) y características relativas al agente (factor de riesgo) relacionados con el evento (Tabla 1). Tabla1: Identificación del patrón de ocurrencia del evento Elemento de Estudio Persona Aspectos considerados Sexo Edad Antigüedad laboral Raza Tasas de Mortalidad o Morbilidad más altas se presentan en: Hombres o mujeres? Un grupo de edad más que otros? Influye o no el tiempo en el trabajo? En que raza es más relevante?

2 Elemento de Estudio Lugar Tiempo Agente Aspectos considerados Actividad Condiciones fisiopatológicas Hábitos Residencia Origen o procedencia Estancia Características ambientales Tendencia Fluctuaciones Duración Emisión Depósito Características tóxicas Emisión Depósito Características tóxicas Tasas de Mortalidad o Morbilidad más altas se presentan en: En que determinado trabajo es más relevante? Existen grupos que realizan actividades similares? Quiénes presentan antecedentes patológicos? Quiénes fuman?, Tipo de alimentación?, Practican algún deporte? Urbano o rural? Quiénes ocupan el mismo puesto laboral? Quiénes viven en zonas comunitarias similares? Difieren las características del lugar de trabajo? Difieren las características del lugar de vivienda? Exposiciones más recientes? Aumento o disminución? Período o época? Períodos de exposición breves o largos? Los expuestos a las mayores emisiones? Los expuestos de manera prolongada a determinadas concentraciones? Los expuestos a las sustancias más tóxicas? Los expuestos a las mayores emisiones? Los expuestos de manera prolongada a determinadas concentraciones? Los expuestos a las sustancias más tóxicas? El diseño de prevalencia es de gran utilidad por su capacidad para generar hipótesis de investigación, estimar la prevalencia de eventos de salud o enfermedad (es decir, la proporción de individuos que sufre el evento en una población en un momento determinado), así como identificar posibles factores de riesgo para algunas enfermedades. El diseño transversal además de estimar la prevalencia de un evento en salud, se utiliza para investigar la asociación entre una determinada exposición y una enfermedad. En este último caso se conocen como estudios transversales analíticos. Una diferencia básica entre ambos es que en el diseño transversal la variable resultado (enfermedad o condición de salud) y las variables de exposición (características de los sujetos como hábito de fumar, edad, sexo,

3 nivel socioeconómico) se miden en un mismo momento. Como ejemplos se tiene el análisis de la relación entre stress (evento) y la condición socioeconómica (exposición); la relación entre actividad física (exposición) y obesidad (evento); hipertensión arterial (evento) y el nivel socioeconómico (exposición), y la relación ruido (exposición) e infarto agudo al miocardio (evento). A diferencia de los estudios de cohorte, en los cuales se realiza el seguimiento de sujetos expuestos y la ocurrencia de eventos nuevos por un período determinado de tiempo, en el diseño transversal se obtiene la medición de la exposición y evento de interés en los sujetos de estudio en un momento dado. Por este motivo, no es posible determinar si el factor de exposición en estudio precedió al efecto, salvo en el caso de exposiciones que no cambian con el tiempo. Su limitación para establecer causalidad entre exposición y efecto, se compensa por su flexibilidad para explorar asociaciones entre múltiples exposiciones y múltiples efectos. El diseño transversal es útil para estudiar enfermedades de larga duración, como es el caso de enfermedades crónicas. Este diseño no es adecuado para el estudio de enfermedades (o exposiciones) que se presentan con poca frecuencia en una población (enfermedades raras o con baja prevalencia) o que son de corta duración, debido a que sólo captarían información sobre un número reducido de individuos que las padezcan. A pesar de sus limitaciones, el diseño transversal es muy utilizado, ya que su costo es relativamente inferior al de otros diseños epidemiológicos, como los estudios de cohorte, y proporcionan información importante y en forma rápida para la planificación y administración de los servicios de salud Población y muestra Se define como población base del estudio aquella a la que el estudio hace referencia por ejemplo trabajadores de una determinada empresa, mujeres trabajadoras del agro, recién nacidos, hijos de madres fumadoras, etc. En la mayoría de los estudios no se obtiene información de todos los sujetos que integran la población bajo estudio, sino sobre un grupo de ellos llamado muestra. La muestra seleccionada debe reflejar las características de la población base que se busca estudiar; por ejemplo, si se quiere determinar la prevalencia de obesidad en una empresa y los factores de riesgo asociados, se debe incluir sujetos provenientes de todos los sitios de trabajo (gerencia, ejecutivos, administrativos, etc). Si al investigador le interesa estudiar características de algún subgrupo específico de la población, en ese caso se puede aumentar la proporción de sujetos en la muestra que pertenecen a ese subgrupo Cálculo del tamaño de muestra Para determinar el tamaño de muestra el investigador necesita fijar algunos criterios y, además conocer ciertos datos de la población. Los criterios que el mismo fija son: el nivel de significancia estadística, cuyo valor mayormente aceptado es 95%; la precisión (d), es decir, en cuanto acepta que difiera el

4 porcentaje de la muestra del P del Universo, en otras palabras cual es la amplitud del intervalo que él está dispuesto a aceptar para el parámetro. Finalmente se requiere tener una idea acerca de la prevalencia de la característica en la población o de la varianza si se trata de alguna medición de tipo cuantitativo. La seguridad (nivel de significancia) y la precisión compiten entre sí, por lo que debe llegarse a una combinación aceptable que asegure que el tamaño de muestra sea factible de estudiar desde el punto de vista de los recursos y del tiempo disponible. La fórmula general es: n = z 2 (PQ) d 2 Donde: n = tamaño de muestra z = es el valor de la desviación normal, igual a 1.96 para un nivel de significación del 5% P = Prevalencia de la característica en la población Q = 1 P d = precisión (en cuanto se aleja la muestra del verdadero porcentaje del universo. Suponiendo que se desea estimar la prevalencia de obesidad en la población, con una confianza del 95% y una precisión de 5%. Basándose en la información disponible en otros estudios, se estima que P = 25%. Reemplazando en la formula se obtiene: n = (25*75) = Esto significa que necesitamos una muestra de 288 personas para estimar con un 95% de confianza la prevalencia de obesidad, no alejándose más del 5% del verdadero porcentaje del universo. En la siguiente tabla se muestran diferentes tamaños muestrales necesarios para que el intervalo de confianza al 95% incluya la verdadera prevalencia, en dos escenarios de precisión del estudio. Prevalencia Tamaño de la muestra Precisión 10% Precisión 5%

5 El tamaño de muestra se calcula de tal forma que permita estimar, con un determinado poder y nivel de confianza, la prevalencia de alguna enfermedad o alguna característica de la población. Un tamaño de muestra pequeño no permitirá que el estudio tenga el poder suficiente para encontrar asociaciones significativas entre las variables de exposición y resultado, y un tamaño excesivo ocasionará gasto innecesario de recursos y tiempo Métodos de muestreo Una vez determinado el tamaño de muestra es necesario identificar el método que se utilizará para seleccionar a los participantes. Para ello existen diversos métodos de muestreo: a) Muestreo aleatorio simple (MAS): se denomina muestreo aleatorio simple a un método para seleccionar n unidades de las N unidades del universo, de modo que cada una de las muestras posibles de tamaño n tienen la misma posibilidad de ser seleccionada. Supongamos que una empresa con oficinas en varias regiones del país desea hacer un estudio sobre la prevalencia de obesidad y los factores de riesgo asociados. Se ha determinado que la población base es de 6000 personas y el tamaño de muestra requerido es de 300 individuos. Para seleccionar la muestra es necesario contar con un marco muestral, es decir una lista completa de las unidades de muestreo. Una alternativa simple es hacer una ficha con los 6000 nombres, meter las fichas en una bolsa y sacar las 300 fichas necesarias sin reemplazo. Otra alternativa es armar una base de datos con los 6000 sujetos y utilizando un paquete estadístico adecuado solicitarle una muestra del tamaño requerido. La probabilidad de selección en cada unidad está dada por la expresión: f = n N Denominada fracción de muestreo, donde n representa el tamaño de la muestra y N, el tamaño del universo. Ventajas: Todos los elementos tienen igual probabilidad de ser elegidos y los cálculos matemáticos son sencillos. Desventajas: Se requiere un marco muestral completo y detallado; la muestra puede quedar muy dispersa y puede ser necesario visitar una región por un solo elemento. b) Muestreo sistemático (MS): es un procedimiento especialmente útil cuando los elementos del universo están ordenados de alguna manera: archivos de fichas clínicas, listas de alumnos, etc. Este método se caracteriza por la selección de unidades tomando una de cada k unidades, siendo k el espaciamiento de muestreo dado por la expresión:

6 k = n N Donde N corresponde al tamaño de la población y n al tamaño de la muestra. El procedimiento consiste en tomar un número en forma aleatoria dentro de las k primeras unidades. A esta primera unidad de muestreo seleccionada se denomina unidad de arranque. Para seleccionar las siguientes unidades que formarán la muestra, se le suma a la unidad de arranque k, 2k, 3k, etc., hasta obtener el tamaño de muestra deseado. En nuestro ejemplo el espaciamiento de muestreo estaría dado por k = 6000 / 300 es igual a 20. Por lo tanto elegimos un número en forma aleatoria entre 1 y 20. Supongamos que el número elegido fue 5, a esa unidad de arranque (5) se le suma el intervalo de muestreo (20) entonces la muestra queda constituida por las unidades 5, 25, 45, 65, etc procediéndose de igual forma para el resto de las unidades seleccionadas. Ventajas: rápido y sencillo; garantiza la distribución de la muestra; no necesita numeración de las unidades, sólo un ordenamiento físico que permita el recuento Desventajas: No sirve si hay un ordenamiento en el marco muestral o si se presenta algún comportamiento periódico, por ejemplo que cada 10 números impares se registre un gerente. c) Muestreo aleatorio estratificado (MAE): consiste en clasificar a todos los elementos de la población en grupos (estratos) y seleccionar luego en cada grupo, una muestra aleatoria simple, tomando al menos un elemento de cada grupo. Los estratos pueden reflejar distintos grupos de edad, regiones geográficas, sexo, diferente grado de exposición, etc. En nuestro ejemplo, se pueden formar estratos de acuerdo al cargo u ocupación en la empresa, por ejemplo gerencia, personal administrativo y personal de terreno. En caso que los estratos sean de diferente tamaño se puede utilizar el siguiente procedimiento para seleccionar la muestra. Universo N % n Gerencia 100 1,7 5 Administrativos Trabajadores ,3 250 TOTAL El porcentaje con el que contribuye cada estrato al total del universo, se aplica al tamaño de la muestra calculado n y ese es el número de elementos que debe tomarse de cada estrato. Ventajas: la estimación de los parámetros puede tener un menor error que el obtenido para una muestra aleatoria simple de tamaño comparable; asegura la participación de todos los estratos.

7 Desventajas: se requiere un marco muestral detallado por estrato, mayor complejidad de los cálculos. d) Muestreo de Conglomerados (MC): En este tipo de muestreo las unidades de muestreo son agrupaciones tales como escuelas, fábricas, manzanas, llamadas conglomerados. En nuestro ejemplo los conglomerados serían las oficinas de la empresa distribuidas en varias regiones del país. En términos generales la característica que define un conglomerado es su proximidad geográfica, al reunir varios elementos en una misma área. Un conglomerado no implica necesariamente la homogeneidad que se requiere en el estrato y representa más bien una facilidad operativa. De hecho se busca que sean heterogéneos al interior de cada conglomerado y homogéneos entre sí. Ventajas: la principal ventaja del muestreo por conglomerados es de índole económica, pues permite obtener los datos sin necesidad de grandes desplazamientos en el terreno Sesgos más comunes en los estudios de diseño transversal Se conoce como sesgo a cualquier desviación que pueda conducir a conclusiones que son sistemáticamente diferentes de la verdad. Estos sesgos se pueden producir durante el proceso de elaboración del proyecto (sesgo de selección de los participantes), durante la recolección de la información (sesgo de información), o bien durante el análisis. Algunos de los sesgos más comunes en el diseño transversal son: a) Muestreo con sesgo de duración: este sesgo ocurre debido a que en el estudio de diseño transversal generalmente se sobrerrepresenta a los casos con larga duración de la enfermedad y se subrepresenta aquéllos de corta duración. Por ejemplo, una persona con enfermedad crónica tiene mayor posibilidad de ser incluida en un estudio que una persona que se enferma y recupera rápidamente quien difícilmente será incluida en el grupo prevalente. b) Sesgo de información: sesgo que puede ocurrir debido al cambio en el nivel de exposición a través del tiempo, por ejemplo un trabajador que se registra como no expuesto en el momento que se realiza el estudio, sin embargo 5 o 10 años atrás trabajaba en el sitio de mayor exposición. También es importante considerar que si la exposición produce enfermedad leve y de larga duración aun cuando no produzca riesgo de enfermar la frecuencia de exposición será elevada en los casos y, por lo tanto, de aparente mayor riesgo. En cambio, si la exposición produce una alta letalidad de la enfermedad, entonces la frecuencia de exposición será muy baja entre los casos y la asociación exposición-enfermedad puede resultar negativa, aún cuando en realidad la exposición no resulte en menor riesgo de enfermar. c) Sesgo de selección: aquel que se produce al momento de reclutar a los participantes del estudio. Por ejemplo si aquellos individuos que aceptan participar en el estudio presentan una menor o mayor exposición, o menor o mayor enfermedad en comparación con la población base, entonces los

8 resultados obtenidos no serán válidos. Una de las estrategias para tratar de evitar este sesgo es realizar un muestreo probabilístico o aleatorio en el que todos los individuos que conforman la población bajo estudio tengan la misma probabilidad de ser incluidos en el estudio. d) Sesgo de información: sucede cuando la recolección de la información no ocurre de igual manera para todos los participantes, por ejemplo si para el diagnóstico de una enfermedad se utilizan diferentes métodos entre los participantes. También ocurre sesgo de información cuando los datos recolectados son poco verídicos o incompletos o cuando los individuos seleccionados para el estudio rechazan participar, lo cual se puede relacionar con características de interés que hagan que la población participante sea diferente a la no participante. Esto afectará la estimación de prevalencia o de asociación entre exposición y efecto y afectará la validez del estudio. Por este motivo es necesario conocer las razones de no participación o no respuesta y las características de los sujetos no participantes, para saber si se trata de valores perdidos al azar o de manera sistemática y cómo esto afecta las mediciones. e) Sesgo de memoria: cuando se hacen preguntas sobre exposiciones o eventos pasados, aquellas personas que han sufrido una experiencia traumática (enfermedad, aborto, accidente) tienden a recordar las exposiciones con más detalle que quienes no tuvieron dicha experiencia. La ausencia de sesgos en la selección de los sujetos de estudio y en la medición de las variables en la población en estudio se conoce como validez interna; esto significa que los resultados obtenidos son ciertos para la población o muestra estudiada. Si la muestra es representativa de la población base, esto aumentará la validez externa del estudio; esto es, la posibilidad de inferir dichos resultados a la población base de la cual se obtuvo la muestra, así como a poblaciones similares Recolección de la información Una vez definida la población y muestra, así como las variables que se investigarán es necesario definir los instrumentos que se emplearán para recolectar la información. La variable resultado pueden ser medida a partir de: cuestionarios, fichas clínicas, exámenes de laboratorio, certificados de defunción, etc; mientras que las variables de exposición pueden obtenerse a partir de: cuestionarios, registros ocupacionales, uso de biomarcadores, información proveniente de otras instituciones, por ejemplo las encargadas de fiscalizar la calidad del agua, aire, etc. En el ámbito ocupacional generalmente existen registros que contienen información general tal como edad, sexo, año de ingreso a la empresa, sitios de trabajo, etc y fichas médicas donde se registran exámenes periódicos, hábito de fumar, etc. En estos casos puede ser necesario elaborar una ficha de recolección de tal información.

9 Otro método muy utilizado son los cuestionarios. En este caso, si las preguntas son elaboradas con fines del estudio, éstas deben estar adaptadas a la población objetivo. El lenguaje utilizado para las preguntas debe ser fácilmente entendido por la persona que responde. Antes de aplicar el cuestionario, se debe evaluar la confiabilidad (capacidad del instrumento para dar resultados similares en distintos momentos del tiempo) y la validez (capacidad del instrumento para medir la variable que realmente desea medir). Ambas características pueden ser evaluadas a través de un estudio piloto. También se pueden utilizar cuestionarios que ya han sido validados en el medio local. La principal ventaja de usar escalas validadas es que posteriormente se puede comparar la información obtenida con otros estudios. En todos los casos (cuestionarios elaborados con fines del estudio, cuestionarios previamente validados o también en el caso de las fichas de recolección de información) es necesario realizar una prueba piloto de los instrumentos de recolección de información. Esta prueba, llevada a cabo con una submuestra de la población bajo estudio, permitirá corregir problemas en el cuestionario y su procedimiento de aplicación. Un aspecto muy importante una vez definido el instrumento con que se recolectará la información, la confiabilidad y validez de éste, es el entrenamiento al personal de campo que aplicará dicho instrumento. Esto con el objetivo de evitar que el entrevistador o recolector de datos también sea una fuente de sesgo lo que se produce cuando un mismo entrevistador obtiene mediciones diferentes de la característica o atributo de interés (variabilidad intraobservador), o cuando una misma medición se obtiene de manera diferente entre un observador y otro (variabilidad entre observadores) Análisis de los datos El análisis de datos depende de los objetivos del estudio y de la escala de medición de las variables. Éste se inicia con la obtención de las estadísticas descriptivas de las variables de interés, lo que permite conocer las características generales de la población bajo estudio. Por ejemplo, se puede conocer la frecuencia y distribución de edades, escolaridad, ingreso económico, género, uso de servicios de salud, motivos de consulta médica, tabaquismo, etcétera. En el caso de variables dicotómicas como presencia o ausencia de enfermedad los datos se expresan como proporción y en el caso de variables continuas, como el peso y la talla, los datos se presentan como medidas de tendencia central (media, mediana, moda) y de dispersión (rangos, desviación estándar, varianza, percentiles). a) Comparación de prevalencias: Si el objetivo del estudio es comparar prevalencias entre grupos de exposición, los datos pueden ser analizados a partir de una tabla tetracórica (2x2). En esta tabla se registra en las columnas el número de enfermos y no enfermos y en las filas el número de expuestos y no expuestos:

10 Enfermos Sanos Total Expuestos a b a+b No Expuestos c d c+d Total a+c b+d a+b+c+d Estimador: Número de enfermos en la población = Prevalencia de enfermedad en la población = Prevalencia de enfermedad en los expuestos = Prevalencia de enfermedad en los no expuestos = Razón de prevalencias de enfermedad = a+c a+c /a+b+c+d a/a+b c/c+d (a/a+b) / (c/c+d) La medida de efecto o asociación puede ser expresada como: Razón de Prevalencia: ó Diferencia de Prevalencias: (a/a+b) / (c/c+d) (a/a+b) - (c/c+d) En la razón de prevalencias el valor de uno se interpreta como igual prevalencia de enfermedad entre expuestos y no expuestos. Un valor mayor de uno significa que la prevalencia es mayor en los expuestos que en los no expuestos. Un valor menor a uno significa que la prevalencia es mayor en los no expuestos que en los expuestos. Alternativamente, se puede calcular el ODDS RATIO con la siguiente fórmula: OR = (a*d) / (b*c) La interpretación del Odds Ratio es similar a la razón de prevalencias; un valor de uno se interpreta como igual posibilidad de enfermar entre expuestos y no expuestos. Un valor mayor de uno significa que la posibilidad de enfermar es mayor en los expuestos que en los no expuestos. Un valor menor a uno significa que la posibilidad de enfermar es mayor en los no expuestos que en los expuestos. b) Comparación de variables fisiológicas: Además de determinar la presencia o ausencia de síntomas, enfermedad o muerte como variables resultado, en algunos estudios transversales se mide como resultado variables que están distribuidas de manera continua como por ejemplo peso o presión arterial comparado entre dos o más grupos de trabajadores. Cuando se compara el valor promedio entre dos grupos la prueba estadística utilizada es la t-student y cuando se compara el valor promedio entre tres o más grupos se

11 utiliza la técnica de análisis de varianza conocida como ANOVA. Ambas técnicas pueden ser utilizadas cuando los datos tienen una distribución normal, de no ser así, es necesario realizar una transformación logarítmica previamente a la comparación. Conclusiones: Entre las ventajas del diseño transversal destaca que éste permite el estudio de eventos (variable dicotómica) y efectos sobre la función fisiológica (variables continuas). Además con este diseño se pueden estudiar simultáneamente múltiples efectos y múltiples exposiciones. Es útil para el estudio de enfermedades de alta prevalencia. Entre las debilidades de este diseño se señala que es menos apropiado que el diseño de casos y controles o el diseño de cohorte para establecer asociaciones causales debido a que en el diseño transversal los datos del evento y la exposición son medidas en el mismo momento. Una debilidad importante cuando se estudian poblaciones ocupacionales es que en dichos estudios sólo se incluye a la población activa. En estos casos la prevalencia o severidad del evento puede ser subestimada, especialmente en enfermedades que continúan el progreso después que la exposición ha terminado o en aquellas que llevan a un abandono precoz de los lugares de trabajo. 4. Referencias Bibliográficas - Rothman KJ, Greenland S. Modern epidemiology. 2nd edition: Lippincott- Raven, Taucher E. Bioestadística. 2ª edición. Editorial Universitaria, Hernández B, Velasco MHE. Encuestas transversales. Salud Pub Mex. 2000;42(5): Checkoway H, Pearce N, Kriebel D. Research Methods in Occupational Epidemiology. Second Edition. Oxford University Press, 2004.

Encuesta y Diseño de Formularios

Encuesta y Diseño de Formularios Dr. Oscar Caponi Encuesta y Diseño de Formularios Topics Dr. Edgardo Vitale Slide 1 Introducción Una de las mejores opciones de que se dispone en el mundo de la epidemiología para obtener información acerca

Más detalles

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

Técnicas de análisis para el uso de resultados de encuestas y estudios aplicados al VIH/sida. Por: Prof. Elena del C. Coba Técnicas de análisis para el uso de resultados de encuestas y estudios aplicados al VIH/sida Por: Prof. Elena del C. Coba Encuestas y estudios aplicados al VIH/sida Definir la fuente de los datos: Datos

Más detalles

CONCEPTOS BÁSICOS DE DISEÑO DE ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS

CONCEPTOS BÁSICOS DE DISEÑO DE ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS CONCEPTOS BÁSICOS DE DISEÑO DE ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS 1. Objetivo: Conocer los principales diseños epidemiológicos. 2. Términos Claves: Estudios epidemiológicos; estrategias de diseño; validez; objetivos.

Más detalles

TEMA 2: INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA. Las principales ventajas de estudiar una población a partir de una muestra son:

TEMA 2: INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA. Las principales ventajas de estudiar una población a partir de una muestra son: TEMA 2: INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA 2.- Tipos de muestreo. Muestreo aleatorio Las principales ventajas de estudiar una población a partir de una muestra son: - Coste reducido: Si los datos

Más detalles

DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN

DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN María a Eugenia Mackey Estadística stica Centro Rosarino de Estudios Perinatales El diseño de un estudio es la estrategia o plan utilizado para responder una pregunta, y es la

Más detalles

I1.1 Estudios observacionales IISESIÓN DISEÑO O DE ESTUDIOS EN INVESTIGACIÓN N MÉDICA DESCRIPTIVA CURSO DE. 1.2 Estudios experimentales

I1.1 Estudios observacionales IISESIÓN DISEÑO O DE ESTUDIOS EN INVESTIGACIÓN N MÉDICA DESCRIPTIVA CURSO DE. 1.2 Estudios experimentales 1 2 3 4 5 6 ESQUEMA DEL CURSO ESTADÍSTICA BÁSICA DISEÑO DE EXPERIMENTOS CURSO DE ESTADÍSTICA STICA BÁSICAB ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA TIPOS DE VARIABLES MEDIDAS DE POSICIÓN CENTRAL Y DE DISPERSIÓN TABLAS

Más detalles

Conceptos básicos de las medidas y los indicadores de la Epidemiología

Conceptos básicos de las medidas y los indicadores de la Epidemiología Mediciones de los problemas de salud Conceptos básicos de las medidas y los indicadores de la Epidemiología Marcela Cárcamo I. Depto. Salud Pública y Epidemiología Epidemiología Estudio de la distribución

Más detalles

Nure Investigación Nº 63 Marzo - Abril 2013. Lectura crítica de un artículo científico V: La valoración de la relevancia clínica

Nure Investigación Nº 63 Marzo - Abril 2013. Lectura crítica de un artículo científico V: La valoración de la relevancia clínica Nure Investigación Nº 63 Marzo - Abril 2013 Lectura crítica de un artículo científico V: La valoración de la relevancia clínica Critical reading of a scientific paper V: Assessing the clinical significance

Más detalles

ESTUDIOS DE COHORTE MARIA EUGENIA MACKEY ESTADISTICA CENTRO ROSARINO DE ESTUDIOS PERINATALES

ESTUDIOS DE COHORTE MARIA EUGENIA MACKEY ESTADISTICA CENTRO ROSARINO DE ESTUDIOS PERINATALES ESTUDIOS DE COHORTE MARIA EUGENIA MACKEY ESTADISTICA CENTRO ROSARINO DE ESTUDIOS PERINATALES ESTUDIOS DE COHORTE Los estudios de Cohorte son OBSERVACIONALES, y pueden ser DESCRIPTIVOS o ANALITICOS El punto

Más detalles

LOS INDICADORES HERRAMIENTA ESTADISTICA

LOS INDICADORES HERRAMIENTA ESTADISTICA LOS INDICADORES HERRAMIENTA ESTADISTICA INTRODUCCION Para evaluar los servicios de salud se requiere inicialmente tener una descripción orientada de tres elementos generales: La población con sus necesidades;

Más detalles

LOS ESTUDIOS DE ENCUESTA

LOS ESTUDIOS DE ENCUESTA UAM Métodos de Investigación en Educación Especial Curso 2009/10 LOS ESTUDIOS DE ENCUESTA AMANDA GONZÁLEZ VANESA CALLEJA LETICIA LÓPEZ PATRICIA PADRINO PATRICIA PUEBLA 1. ESTUDIOS DE ENCUESTA. UN ESTUDIO

Más detalles

Validez y Fiabilidad

Validez y Fiabilidad Curso de introducción a la metodología de la investigación (II) Validez y Fiabilidad Laura Martínez García Centre Cochrane Iberoamericano 9 de Febrero de 2011 Guión Validez interna Validez externa Precisión

Más detalles

Capítulo 7: Distribuciones muestrales

Capítulo 7: Distribuciones muestrales Capítulo 7: Distribuciones muestrales Recordemos: Parámetro es una medida de resumen numérica que se calcularía usando todas las unidades de la población. Es un número fijo. Generalmente no lo conocemos.

Más detalles

MEDIDAS DE RESULTADOS DE LOS ENSAYOS CLÍNICOS

MEDIDAS DE RESULTADOS DE LOS ENSAYOS CLÍNICOS MEDIDAS DE RESULTADOS DE LOS ENSAYOS CLÍNICOS María Dolores Vega Coca Especialista en Farmacia Hospitalaria Agencia de Evaluación de Tecnologías Sanitarias de Andalucía (AETSA) Jornada previa de apoyo

Más detalles

Encuestas transversales

Encuestas transversales Encuestas transversales Bernardo Hernández, D.Sc., (1) Héctor Eduardo Velasco-Mondragón, M. en C. (1) L a encuesta transversal es un diseño de investigación epidemiológica de uso frecuente. Se trata de

Más detalles

Diseños en Investigación Clínica

Diseños en Investigación Clínica Diseños en Investigación Clínica Este módulo ha sido desarrollado como componente de las actividades de la Iniciativa Panamericana en Bioética; programa apoyado por el Grant del Centro Internacional Fogarty,

Más detalles

TEMA 4: Introducción al Control Estadístico de Procesos

TEMA 4: Introducción al Control Estadístico de Procesos TEMA 4: Introducción al Control Estadístico de Procesos 1 Introducción 2 Base estadística del diagrama de control 3 Muestreo y agrupación de datos 4 Análisis de patrones en diagramas de control 1. Introducción

Más detalles

TEMARIO DETALLADO DE LOS MODULOS VIRTUALES:

TEMARIO DETALLADO DE LOS MODULOS VIRTUALES: TEMARIO DETALLADO DE LOS MODULOS VIRTUALES: Módulo 1: Introducción a la epidemiología 1. Qué es la epidemiología? Definiciones y tipos de epidemiología: 2. Breve historia de la epidemiología del cáncer

Más detalles

MUESTREO TIPOS DE MUESTREO

MUESTREO TIPOS DE MUESTREO MUESTREO En ocasiones en que no es posible o conveniente realizar un censo (analizar a todos los elementos de una población), se selecciona una muestra, entendiendo por tal una parte representativa de

Más detalles

UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y SOCIALES DEPARTAMENTO DE ESTADISITICA

UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y SOCIALES DEPARTAMENTO DE ESTADISITICA UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y SOCIALES DEPARTAMENTO DE ESTADISITICA CATEDRA ASIGNATURA Bioestadística Bioestadística (EST-135) NUMERO DE CREDITOS 03 HORAS DE DOCENCIA

Más detalles

Indicadores de la Variable.- Son aquellas cualidades o propiedades del objeto que pueden ser directamente observadas y cuantificadas en la práctica.

Indicadores de la Variable.- Son aquellas cualidades o propiedades del objeto que pueden ser directamente observadas y cuantificadas en la práctica. Las variables de un estudio. La variable es determinada característica o propiedad del objeto de estudio, a la cual se observa y/o cuantifica en la investigación y que puede variar de un elemento a otro

Más detalles

Métodos y Diseños utilizados en Psicología

Métodos y Diseños utilizados en Psicología Métodos y Diseños utilizados en Psicología El presente documento pretende realizar una introducción al método científico utilizado en Psicología para recoger información acerca de situaciones o aspectos

Más detalles

Muestreo estadístico. Relación 2 Curso 2007-2008

Muestreo estadístico. Relación 2 Curso 2007-2008 Muestreo estadístico. Relación 2 Curso 2007-2008 1. Para tomar la decisión de mantener un determinado libro como texto oficial de una asignatura, se pretende tomar una muestra aleatoria simple entre los

Más detalles

EXPERIMENTACIÓN. Eduardo Jiménez Marqués

EXPERIMENTACIÓN. Eduardo Jiménez Marqués EXPERIMENTACIÓN Eduardo Jiménez Marqués 1 CONTENIDO: 1. Experimentación...3 1.1 Concepto...3 1. Definición...4 1.3 Dificultad...4 1.4 Ventaja...5 1.5 Planificación...5 1.6 Aplicaciones...5 1.7 Metodología...6

Más detalles

Tema 8. Poblaciones y muestras

Tema 8. Poblaciones y muestras Curso de Estadística Aplicada a las Ciencias Sociales Poblaciones y muestras Fuentes: Manual (tema 19) y Agresti (cap. 2). Poblaciones y muestras Introducción Poblaciones y muestras Tipos de muestras Azar

Más detalles

Comparación de proporciones

Comparación de proporciones 11 Comparación de proporciones Neus Canal Díaz 11.1. Introducción En la investigación biomédica se encuentran con frecuencia datos o variables de tipo cualitativo (nominal u ordinal), mediante las cuales

Más detalles

TRATAMIENTO DE BASES DE DATOS CON INFORMACIÓN FALTANTE SEGÚN ANÁLISIS DE LAS PÉRDIDAS CON SPSS

TRATAMIENTO DE BASES DE DATOS CON INFORMACIÓN FALTANTE SEGÚN ANÁLISIS DE LAS PÉRDIDAS CON SPSS Badler, Clara E. Alsina, Sara M. 1 Puigsubirá, Cristina B. 1 Vitelleschi, María S. 1 Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE) TRATAMIENTO DE BASES DE DATOS

Más detalles

FACULTAD DE ENFERMERIA MAESTRÌA EN ENFERMERIA PROGRAMA DEL CURSO ESTADÌSTICA AVANZADA CODIGO MC1114 REQUISITOS EG2113 CREDITO: 4

FACULTAD DE ENFERMERIA MAESTRÌA EN ENFERMERIA PROGRAMA DEL CURSO ESTADÌSTICA AVANZADA CODIGO MC1114 REQUISITOS EG2113 CREDITO: 4 FACULTAD DE ENFERMERIA MAESTRÌA EN ENFERMERIA PROGRAMA DEL CURSO ESTADÌSTICA AVANZADA CODIGO MC1114 REQUISITOS EG2113 CREDITO: 4 REQUISITO LICENCIATURA EN ENFERMERÌA PROFESOR 1. Justificación. Se requiere

Más detalles

Diseño de Estudios. San Jose, Costa Rica 29 de abril, 2009

Diseño de Estudios. San Jose, Costa Rica 29 de abril, 2009 Diseño de Estudios San Jose, Costa Rica 29 de abril, 2009 Pasos en la investigación de brotes 1. Establecer la existencia de un brote 2. Confirmar el diagnóstico 3. Reunir un equipo 4. Implementar medidas

Más detalles

Muestreo. Introducción

Muestreo. Introducción Muestreo Introducción En este documento ofrecemos un resumen sobre el concepto de muestreo, y los tipos de muestreo existentes. Además, adjuntamos una hoja para el cálculo de tamaños muestrales en auditorías

Más detalles

Diseños de investigación en epidemiología y en clínica

Diseños de investigación en epidemiología y en clínica SOCIEDAD MÉDICA DE SANTIAGO SOCIEDAD. CHILENA DE MEDICINA INTERNA Curso de Educación Continua en Medicina Interna Avanzada El internista en la Práctica Clínica Habitual. Problemas y Soluciones Diseños

Más detalles

Evaluación de Gestión, Resultados e Impactos de Programas Públicos

Evaluación de Gestión, Resultados e Impactos de Programas Públicos Curso internacional PLANIFICACION ESTRATÉGICA Y POLÍTICAS PÚBLICAS La Antigua, Guatemala, mayo 2010 Evaluación de Gestión, Resultados e Impactos de Programas Públicos Eduardo Aldunate Experto ILPES/CEPAL

Más detalles

Estudios observacionales. Tip. Est. 0

Estudios observacionales. Tip. Est. 0 Estudios observacionales Tip. Est. 0 Epidemiología observacional Estudios descriptivos Estudios ecológicos Estudios transversales (de prevalencia) Tip. Est. 1 Estudios descriptivos (I) Describen el patrón

Más detalles

Encuesta de conocimiento de preferencia electoral manifiesta Municipio Boca del Río, Veracruz

Encuesta de conocimiento de preferencia electoral manifiesta Municipio Boca del Río, Veracruz Encuesta de conocimiento de preferencia electoral manifiesta Municipio Boca del Río, Veracruz Reporte Gráfico Investigación Cuantitativa Junio 2013 Eje 6 Sur (Av. Independencia) No 62-A Col. San Simón

Más detalles

Estimación de una probabilidad

Estimación de una probabilidad Estimación de una probabilidad Introducción En general, la probabilidad de un suceso es desconocida y debe estimarse a partir de una muestra representativa. Para ello, deberemos conocer el procedimiento

Más detalles

EJEMPLIFICACIONES DE DISTINTOS DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN EN EDUCACIÓN SOCIAL

EJEMPLIFICACIONES DE DISTINTOS DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN EN EDUCACIÓN SOCIAL EJEMPLIFICACIONES DE DISTINTOS DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN EN EDUCACIÓN SOCIAL Estas ejemplificaciones tienen el objetivo de completar y facilitar la comprensión del estudio teórico de los temas 3, 4 y 5

Más detalles

Curso Universitario de Investigación Científica y Estadística Aplicada

Curso Universitario de Investigación Científica y Estadística Aplicada Instituto para el desarrollo humano y la salud Curso Universitario de Investigación Científica y Estadística Aplicada OBJETIVOS: Capacitar a los profesionales del área de las ciencias de la salud en el

Más detalles

Curso Básico de Metodología de la Investigación

Curso Básico de Metodología de la Investigación Curso Básico de Metodología de la Investigación Fundamentos para el Diseño de la investigación científica Miércoles 15/11/2006 Dra. Mª Dolores Chirlaque Consejería de Sanidad. DG Salud Pública mdolores.chirlaque@carm.es

Más detalles

Proyecto de prevención de consumo de alcohol, cigarrillo y otras sustancias psicoactivas en el medio laboral

Proyecto de prevención de consumo de alcohol, cigarrillo y otras sustancias psicoactivas en el medio laboral Proyecto de prevención de consumo de alcohol, cigarrillo y otras sustancias psicoactivas en el medio laboral Dra. Delia Cristina Hernández MD. Psiquiatra MS. Conductas Adictivas Con respecto al establecimiento

Más detalles

DOCUMENTO. Factores de Riesgo de Enfermedad Cardiovascular en Adultos Mayores

DOCUMENTO. Factores de Riesgo de Enfermedad Cardiovascular en Adultos Mayores DOCUMENTO Factores de Riesgo de Enfermedad Cardiovascular en Adultos Mayores Diciembre 2014 1 Documento. FACTORES DE RIESGO DE ENFERMEDAD CARDIOVASCULAR EN ADULTOS MAYORES CEVECE Centro Estatal de Vigilancia

Más detalles

Curso/Tutorial: Estadística Aplicada en la Investigación Biomédica

Curso/Tutorial: Estadística Aplicada en la Investigación Biomédica Curso/Tutorial: Estadística Aplicada en la Investigación Biomédica Nombre del curso Modalidad Duración Intensidad Certificado Dirigido a Estadística Aplicada en la Investigación Biomédica Virtual 16 sesiones

Más detalles

M.I. Isidro Ignacio Lázaro Castillo

M.I. Isidro Ignacio Lázaro Castillo UNIDAD 3 Muestreo CURSO DE ESTADÍSTICA M.I. Isidro Ignacio Lázaro Castillo ESTADÍSTICA La estadística se considera un método empleado para: Recoger Organizar Analizar Y contrastar los resultados numéricos

Más detalles

Anexo 12-a. Plantillas de lectura crítica del SIGN

Anexo 12-a. Plantillas de lectura crítica del SIGN Anexo 12-a. Plantillas de lectura crítica del SIGN Plantilla de Lectura crítica nº 1: Ensayo clínico aleatorizado (ECA) Identificación del estudio (Referencia bibliográfica del estudio, formato Vancouver)

Más detalles

METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION. Capitulo III

METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION. Capitulo III 92 METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION Capitulo III 92 CAPITULO III METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION 1. TIPO DE INVESTIGACIÓN La presente investigación tiene como objetivo principal analizar la inteligencia

Más detalles

UNIVERSIDAD DE ATACAMA FACULTAD DE INGENIERÍA / DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA

UNIVERSIDAD DE ATACAMA FACULTAD DE INGENIERÍA / DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA UNIVERSIDAD DE ATACAMA FACULTAD DE INGENIERÍA / DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA ESTADÍSTICA Y PROBABILIDADES GUÍA N o 1: Estadística y Probabilidades Profesor: Hugo S. Salinas. Primer Semestre 2011 1. Señalar

Más detalles

Clase 8: Distribuciones Muestrales

Clase 8: Distribuciones Muestrales Clase 8: Distribuciones Muestrales Distribución Muestral La inferencia estadística trata básicamente con generalizaciones y predicciones. Por ejemplo, podemos afirmar, con base a opiniones de varias personas

Más detalles

TIPOS DE MUESTREO. Jordi Casal 1, Enric Mateu RESUMEN

TIPOS DE MUESTREO. Jordi Casal 1, Enric Mateu RESUMEN TIPOS DE MUESTREO Jordi Casal 1, Enric Mateu CReSA. Centre de Recerca en Sanitat Animal / Dep. Sanitat i Anatomia Animals, Universitat Autònoma de Barcelona, 08193-Bellaterra, Barcelona RESUMEN Se discute

Más detalles

10) Cronograma de actividades 11) Resultados esperados 12) Conclusiones 13) Bibliografía 14) Anexos

10) Cronograma de actividades 11) Resultados esperados 12) Conclusiones 13) Bibliografía 14) Anexos 1) Título 2) Índice 3) Introducción 4) Marco teórico oteorías del tema oantecedentes odatos estadísticos 5) Planteamiento del problema opregunta de investigación 6) Hipótesis 7) Justificación 8) Objetivos

Más detalles

CAPÍTULO III. Metodología. 3.1 Tipo de Investigación. La investigación se define como un estudio sistemático, controlado, empírico,

CAPÍTULO III. Metodología. 3.1 Tipo de Investigación. La investigación se define como un estudio sistemático, controlado, empírico, 49 CAPÍTULO III 3.1 Tipo de Investigación La investigación se define como un estudio sistemático, controlado, empírico, reflexivo y crítico de proposiciones hipotéticas sobre las supuestas relaciones que

Más detalles

Parámetros y estadísticos

Parámetros y estadísticos Parámetros y estadísticos «Parámetro»: Es una cantidad numérica calculada sobre una población y resume los valores que esta toma en algún atributo Intenta resumir toda la información que hay en la población

Más detalles

FORMATO DE CONTENIDO DE CURSO. : Estadística Epidemiología aplicada a la investigación CÓDIGO : 22166

FORMATO DE CONTENIDO DE CURSO. : Estadística Epidemiología aplicada a la investigación CÓDIGO : 22166 VICERRECTORIA DE DOCENCIA FACULTAD DE:NUTRICIÓN Y DIETÉTICA PROGRAMA DE:NUTRICIÓN Y DIETETICA PLANEACIÓN DEL CONTENIDO DE CURSO PÁGINA: 1 de 5 1. IDENTIFICACIÓN DEL CURSO NOMBRE : Estadística Epidemiología

Más detalles

Qué es la Estadística?

Qué es la Estadística? EYP2214 Estadística para Construcción Civil 1 Qué es la Estadística? La Estadística es una ciencia que proporciona un conjunto de métodos que se utilizan para recolectar, resumir, clasificar, analizar

Más detalles

Estadística Administrativa I

Estadística Administrativa I 1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: Horas teoría-horas práctica-créditos Estadística Administrativa I Licenciatura en Administración ADT-0426 2-3-7 2.-

Más detalles

(.$263*7.5"4+%#,"8..9$ $.$ - -. 7.# "4< $ 8 $ 7 "% @

(.$263*7.54+%#,8..9$ $.$ - -. 7.# 4< $ 8 $ 7 % @ !"#$%!& ' ($ 2 ))!"#$%& '$()!& *($$+%( & * $!" "!,"($"$ -(.$!- ""& +%./$$&,-,$,". - %#,"0# $!01 "23(.4 $4$"" ($" $ -.#!/ ". " " ($ "$%$(.$2.3!- - *.5.+%$!"$,"$ (.$263*7.5"4+%#,"8..9$ $.$ - $,"768$"%$,"$%$!":7#;

Más detalles

Por qué tomar muestras? Si queremos conocer una población, Por qué no tomar una muestra de toda la población?, Por qué no hacer un censo?

Por qué tomar muestras? Si queremos conocer una población, Por qué no tomar una muestra de toda la población?, Por qué no hacer un censo? Página 1 de 8 CAPÍTULO 2: MUESTREO En el capítulo anterior hablamos de que para tomar decisiones en Estadística primero debemos formular una hipótesis a partir de la teoría del investigador. Una vez formulada

Más detalles

Universidad Mariano Gálvez

Universidad Mariano Gálvez UNIVERSIDAD MARIANO GALVEZ LIC. OMAR GUERRA CURSO: MERCADOTECNIA III Integrantes Grupo No. 3 0213-06-10524 MARIA CRISTINA DONABO VIVAR 0213-03-10225 ERICKSON MARCIAL VARGAS 0213-06-10484 ANA KARINA PALACIOS

Más detalles

1 Ejemplo de análisis descriptivo de un conjunto de datos

1 Ejemplo de análisis descriptivo de un conjunto de datos 1 Ejemplo de análisis descriptivo de un conjunto de datos 1.1 Introducción En este ejemplo se analiza un conjunto de datos utilizando herramientas de estadística descriptiva. El objetivo es repasar algunos

Más detalles

Relación entre variables cuantitativas

Relación entre variables cuantitativas Investigación: Relación entre variables cuantitativas 1/8 Relación entre variables cuantitativas Pita Fernández S., Pértega Díaz S. Unidad de Epidemiología Clínica y Bioestadística. Complexo Hospitalario

Más detalles

Métodos y Técnicas de recolección de la información

Métodos y Técnicas de recolección de la información III Taller Seminario de Investigación Agosto 2013 Métodos y Técnicas de recolección de la información Prevalencia de discapacidad y factores asociados en la población económicamente activa de las zonas

Más detalles

INFERENCIA ESTADÍSTICA

INFERENCIA ESTADÍSTICA Capítulo 4 INFERENCIA ESTADÍSTICA 4.1. Introducción Inferir: Sacar una consecuencia de una cosa. Sacar consecuencia o deducir una cosa de otra. La estadística, ciencia o rama de las Matemáticas que se

Más detalles

Las técnicas muestrales, los métodos prospectivos y el diseño de estadísticas en desarrollo local

Las técnicas muestrales, los métodos prospectivos y el diseño de estadísticas en desarrollo local 21 Las técnicas muestrales, los métodos prospectivos y el diseño de estadísticas en desarrollo local Victoria Jiménez González Introducción La Estadística es considerada actualmente una herramienta indispensable

Más detalles

Base de Estudios y Direccionabilidad, Encuestas Comunitarias

Base de Estudios y Direccionabilidad, Encuestas Comunitarias Base de Estudios y Direccionabilidad, Encuestas Comunitarias Nigel Paneth M.D., MPH College of Human Medicine Michigan State Univ. paneth@msu.edu Nicolás Padilla, M.D. Universidad de Guanajuato, México

Más detalles

Manual del Usuario. Encuesta Nacional de Opinión Pública Universidad Diego Portales Septiembre 2013

Manual del Usuario. Encuesta Nacional de Opinión Pública Universidad Diego Portales Septiembre 2013 Encuesta Nacional de Opinión Pública Universidad Diego Portales Santiago, septiembre 2013 Presentación Manual del Usuario Desde 2005 la Universidad Diego Portales desarrolla un programa de encuestas de

Más detalles

TEMA 5 VALIDEZ DE LA INVESTIGACIÓN (II): Validez de conclusión estadística

TEMA 5 VALIDEZ DE LA INVESTIGACIÓN (II): Validez de conclusión estadística TEMA 5 VALIDEZ DE LA INVESTIGACIÓN (II): Validez de conclusión estadística 1 TAMAÑO DEL EFECTO 2 TAMAÑO DEL EFECTO vel tamaño del efecto es el nombre dado a una familia de índices que miden la magnitud

Más detalles

Migración, pobreza y políticas públicas, Hogares migrantes en Zonas de Atención Prioritaria (ZAP)

Migración, pobreza y políticas públicas, Hogares migrantes en Zonas de Atención Prioritaria (ZAP) Migración, pobreza y políticas públicas, Hogares migrantes en Zonas de Atención Prioritaria (ZAP) Autores: Dr. Israel Banegas, El Colegio Mexiquense Dr. Agustín Escobar Latapi, CIESAS Occidente Dra. Graciela

Más detalles

Tipos de Estudios Farmacoepidemiológicos

Tipos de Estudios Farmacoepidemiológicos Tipos de Estudios Farmacoepidemiológicos Marcela Jirón, PharmD, PhD, MSc Depto. de Ciencias y Tecnología Farmacéutica Universidad de Chile mjiron@ciq.uchile.cl Declaración de conflicto de intereses Sin

Más detalles

EPIDEMIOLOGÍA GENERAL Y DEMOGRAFÍA SANITARIA

EPIDEMIOLOGÍA GENERAL Y DEMOGRAFÍA SANITARIA ASIGNATURA: EPIDEMIOLOGÍA GENERAL Y DEMOGRAFÍA SANITARIA CRÉDITOS: Totales: 4 Teóricos: 2 Prácticos: 2 OBJETIVOS GENERALES Capacitar al estudiante para la integración de los fundamentos demográficos en

Más detalles

3.1 Qué es la investigación de mercados?

3.1 Qué es la investigación de mercados? 3.1 Qué es la investigación de mercados? La investigación de mercados es la función que enlaza al consumidor, al cliente y al público con el comercializador a través de la información. Esta información

Más detalles

Unidad 4: Ejecución de la investigación de mercado.

Unidad 4: Ejecución de la investigación de mercado. Unidad 4: Ejecución de la investigación de mercado. Aplicar los conocimientos adquiridos para realizar e interpretar el estudio de mercado que de solución a la(s) problemática(s) que presenta la organización

Más detalles

LA SELECCIÓN DE LA MUESTRA EN UNA ENCUESTA DE MERCADO

LA SELECCIÓN DE LA MUESTRA EN UNA ENCUESTA DE MERCADO LA SELECCIÓ DE LA MUESTRA E UA ECUESTA DE MERCADO AUTORÍA María Eugenia Suárez Casado TEMÁTICA ADMIISTRACIO Y FIAZAS: La selección de la muestra ETAPA CICLO FORMATIVO DE ADMIISTRACIO Y FIAZAS Resumen En

Más detalles

CAPÍTULO 3 METODOLOGÍA

CAPÍTULO 3 METODOLOGÍA CAPÍTULO 3 METODOLOGÍA 3.1 INTRODUCCIÓN El objetivo de este capítulo es explicar la metodología que sustenta a este estudio. En primer lugar se debe definir el problema del estudio para poder establecer

Más detalles

Problemas de No Respuesta Encuesta Casen

Problemas de No Respuesta Encuesta Casen Problemas de No Respuesta Encuesta Casen Carolina Casas-Cordero, Ph.D. División Observatorio Social Ministerio de Desarrollo Social Taller sobre Armonización de las Estadísticas de Pobreza en América Latina

Más detalles

BUENAS PRÁCTICAS DE UNA ENCUESTA POR MUESTREO

BUENAS PRÁCTICAS DE UNA ENCUESTA POR MUESTREO BUENAS PRÁCTICAS DE UNA ENCUESTA POR MUESTREO Lima, marzo de 2011 BUENAS PRÁCTICAS DE UNA ENCUESTA POR MUESTREO I. INTRODUCCIÓN Los métodos de muestreo probabilístico, son aquellos que se basan en el principio

Más detalles

Máster en Economía y Organización de empresas

Máster en Economía y Organización de empresas Máster en Economía y Organización de empresas Módulo III: Competencias para la preparación de trabajo fin de Máster Dr. Eulogio Cordón Pozo Índice de contenidos!! Introducción: metodología de la investigación!

Más detalles

CURSO: Bioestadística. Tema 1.- LA ESTADÍSTICA Y LA INVESTIGACIÓN EN ENFERMERÍA. Mg. Martha Martina Chávez Lima, Agosto 2006

CURSO: Bioestadística. Tema 1.- LA ESTADÍSTICA Y LA INVESTIGACIÓN EN ENFERMERÍA. Mg. Martha Martina Chávez Lima, Agosto 2006 UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS FACULTAD DE MEDICINA DEPARTAMENTO ACADÉMICO DE MEDICINA PREVENTIVA Y SALUD PÚBLICA Sección de Estadística y Epidemiología CURSO: Bioestadística EAP Enfermería 2006-II

Más detalles

INTRODUCCIÓN A LA EPIDEMIOLOGIA

INTRODUCCIÓN A LA EPIDEMIOLOGIA INTRODUCCIÓN A LA EPIDEMIOLOGIA FUENTES DE ERROR EN LA INVESTIGACION EPIDEMIOLOGICA: ROL DE LOS FACTORES CONFUNDIDORES OBJETIVOS DE LA CLASE: 1. Definir las alternativas que llevan a conclusiones erróneas

Más detalles

PRESENTACIÓN ASPECTOS METODOLÓGICOS Y COMPOSICIÓN DE LA MUESTRA

PRESENTACIÓN ASPECTOS METODOLÓGICOS Y COMPOSICIÓN DE LA MUESTRA PRESENTACIÓN La empresa UNIMER presenta en este documento los resultados y el análisis de una encuesta sobre el acceso a y uso de Internet así como el uso de redes sociales, efectuada entre el 30 de noviembre

Más detalles

www.fundibeq.org Además se recomienda su uso como herramienta de trabajo dentro de las actividades habituales de planificación y control.

www.fundibeq.org Además se recomienda su uso como herramienta de trabajo dentro de las actividades habituales de planificación y control. ESTUDIOS DE CAPACIDAD POTENCIAL DE CALIDAD 1.- INTRODUCCIÓN Este documento proporciona las pautas para la realización e interpretación de una de las herramientas fundamentales para el control y la planificación

Más detalles

Diabetes Mellitus y Factores de Riesgo Asociados en la Población Mexicana

Diabetes Mellitus y Factores de Riesgo Asociados en la Población Mexicana Diabetes Mellitus y Factores de Riesgo Asociados en la Población Mexicana M. En C. Zaira Ivonne Padrón Cortés Secretaría de Salud, México Inicialmente en el sitio: www.pitt.edu/~super1/ DEFINICION La Diabetes

Más detalles

Especialización en PLANEACIÓN, DESARROLLO Y ADMINISTRACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN

Especialización en PLANEACIÓN, DESARROLLO Y ADMINISTRACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN Especialización en PLANEACIÓN, DESARROLLO Y ADMINISTRACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN Curso: POBLACIÓN DE ESTUDIO Y MUESTRA Estrategia de trabajo. MODULO II. Elementos de muestreo Contextualización Este módulo

Más detalles

MANUAL SIMPLIFICADO DE ESTADÍSTICA APLICADA VIA SPSS

MANUAL SIMPLIFICADO DE ESTADÍSTICA APLICADA VIA SPSS 1 MANUAL SIMPLIFICADO DE ESTADÍSTICA APLICADA VIA SPSS Medidas de tendencia central Menú Analizar: Los comandos del menú Analizar (Estadística) ejecutan los procesamientos estadísticos. Sus comandos están

Más detalles

T. 8 Estadísticos de asociación entre variables

T. 8 Estadísticos de asociación entre variables T. 8 Estadísticos de asociación entre variables. Concepto de asociación entre variables. Midiendo la asociación entre variables.. El caso de dos variables categóricas.. El caso de una variable categórica

Más detalles

APUNTE EPIDEMIOLOGÍA CLÍNICA CONCEPTOS BASICOS

APUNTE EPIDEMIOLOGÍA CLÍNICA CONCEPTOS BASICOS APUNTE EPIDEMIOLOGÍA CLÍNICA CONCEPTOS BASICOS Prof. Pamela Serón S. Centro de Capacitación Investigación y Gestión en Salud para la Medicina Basada en Evidencias CIGES Documento Elaborado para el Curso

Más detalles

CARTAS DE CONTROL. FeGoSa

CARTAS DE CONTROL. FeGoSa Las empresas en general, ante la apertura comercial han venido reaccionando ante los cambios y situaciones adversas, reaccionan por ejemplo ante: Disminución de ventas Cancelación de pedidos Deterioro

Más detalles

Curso de Estadística Básica

Curso de Estadística Básica Curso de SESION 1 INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA M. en C. Objetivo Crear una imagen inicial del campo de la estadística así como introducir y comprender los términos básicos aplicados en su estudio. Agenda

Más detalles

CAPITULO 3 INVESTIGACIÓN DE MERCADOS. Para lograr desarrollar un Plan de Mercadotecnia que esté realmente enfocado en el

CAPITULO 3 INVESTIGACIÓN DE MERCADOS. Para lograr desarrollar un Plan de Mercadotecnia que esté realmente enfocado en el CAPITULO 3 INVESTIGACIÓN DE MERCADOS Para lograr desarrollar un Plan de Mercadotecnia que esté realmente enfocado en el consumidor se deben identificar, primeramente, sus necesidades, gustos y preferencias.

Más detalles

Qué es el Estudio de Cohorte Prospectivo?

Qué es el Estudio de Cohorte Prospectivo? Qué es el Estudio de Cohorte Prospectivo? Objetivos Comprender el propósito del estudio de cohorte Diferenciar el estudio de cohorte prospectivo de otros estudios de observación Comprender las fortalezas

Más detalles

DISEÑO DE ENCUESTAS. 1. Introducción. 3. Diseño de la encuesta 4. Tipos de muestreo y selección de la muestra

DISEÑO DE ENCUESTAS. 1. Introducción. 3. Diseño de la encuesta 4. Tipos de muestreo y selección de la muestra DISEÑO DE ENCUESTAS DISEÑO DE ENCUESTAS 1. Introducción 2. Tipos de encuestas 3. Diseño de la encuesta 4. Tipos de muestreo y selección de la muestra introducción Obtención de información De qué forma

Más detalles

SEMINARIOS. (Problemas de exámenes de años anteriores) Estadística. 1º Grado en Informática

SEMINARIOS. (Problemas de exámenes de años anteriores) Estadística. 1º Grado en Informática SEMINARIOS (Problemas de exámenes de años anteriores) Estadística. 1º Grado en Informática Seminario de Estadística Descriptiva Unidimensional y Bidimensional 1. Se ha realizado un control de calidad en

Más detalles

INFORME METODOLÓGICO ENCUESTA NACIONAL DE CAMPAMENTOS Centro de Investigación Social TECHO-Chile

INFORME METODOLÓGICO ENCUESTA NACIONAL DE CAMPAMENTOS Centro de Investigación Social TECHO-Chile INFORME METODOLÓGICO ENCUESTA NACIONAL DE CAMPAMENTOS Centro de Investigación Social TECHO-Chile INFORME METODOLÓGICO ENDC 2015 El presente documento pretende resumir los aspectos vinculados a la metodología

Más detalles

CAPíTULO 11 GASTOS EN SALUD

CAPíTULO 11 GASTOS EN SALUD CAPíTULO 11 GASTOS EN SALUD 11.1 INTRODUCCIÓN La ENDESA-96, además de los cuestionarios estándar del programa DHS, incluyó un cuestionario sobre gastos en salud, con el cual se obtuvo información detallada

Más detalles

Diseño de un estudio de investigación de mercados

Diseño de un estudio de investigación de mercados Diseño de un estudio de investigación de mercados En cualquier diseño de un proyecto de investigación de mercados, es necesario especificar varios elementos como las fuentes a utilizar, la metodología,

Más detalles

MEDIDAS DE DISPERSIÓN EMPLEANDO EXCEL

MEDIDAS DE DISPERSIÓN EMPLEANDO EXCEL MEDIDAS DE DISPERSIÓN EMPLEANDO EXCEL Las medias de tendencia central o posición nos indican donde se sitúa un dato dentro de una distribución de datos. Las medidas de dispersión, variabilidad o variación

Más detalles

Mónica López Ratón BIOSTATECH, Advice, Training & Innovation in Biostatistics, S.L. Octubre 2012. monica.lopez.raton@usc.es

Mónica López Ratón BIOSTATECH, Advice, Training & Innovation in Biostatistics, S.L. Octubre 2012. monica.lopez.raton@usc.es Mónica López Ratón BIOSTATECH, Advice, Training & Innovation in Biostatistics, S.L. Octubre 01 monica.lopez.raton@usc.es Tablas de contingencia y tests asociados Índice 1. Datos categóricos. Tablas de

Más detalles

CAPÍTULO IV MARCO METODOLÓGICO. Se empleará el método explicativo, el cual buscará medir

CAPÍTULO IV MARCO METODOLÓGICO. Se empleará el método explicativo, el cual buscará medir CAPÍTULO IV MARCO METODOLÓGICO 4.1 Diseño Metodológico: 4.1.1 Diseño de la investigación: Se empleará el método explicativo, el cual buscará medir el grado de comprensión del Lenguaje de Señas en niños

Más detalles

La metodologia Cuantitativa. Encuestas y muestras

La metodologia Cuantitativa. Encuestas y muestras La metodologia Cuantitativa. Encuestas y muestras Técnicas «cuantitativas» y «cualitativas» «Las técnicas cuantitativas»: Recogen la información mediante cuestiones cerradas que se planteal sujeto de forma

Más detalles

9.2. CONCEPTO Y USO DE LA METODOLOGÍA DE ENCUESTAS

9.2. CONCEPTO Y USO DE LA METODOLOGÍA DE ENCUESTAS Antes de nada, quisiera comunicaros lo complicado que me está resultando elaborar los resúmenes de esta asignatura. Sé que, por la extensión de algunos apartados, podéis pensar que de resumen tienen poco,

Más detalles

PRESENTACIÓN SVE SISTEMA DE VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA VICEPRESIDENCIA TÉCNICO MÉDICA ÁREA DE PREVENCIÓN PYME. COLMENA vida y riesgos profesionales

PRESENTACIÓN SVE SISTEMA DE VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA VICEPRESIDENCIA TÉCNICO MÉDICA ÁREA DE PREVENCIÓN PYME. COLMENA vida y riesgos profesionales PRESENTACIÓN SVE SISTEMA DE VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA VICEPRESIDENCIA TÉCNICO MÉDICA ÁREA DE PREVENCIÓN PYME COLMENA vida y riesgos profesionales Bogotá, 2010 Objetivo CONTENIDO 1. OBJETIVO Brindar una

Más detalles

Curso de Epidemiologia Veterinaria Facultad de Veterinaria, Montevideo Uruguay 20 al 24 de Mayo, 2013

Curso de Epidemiologia Veterinaria Facultad de Veterinaria, Montevideo Uruguay 20 al 24 de Mayo, 2013 Curso de Epidemiologia Veterinaria Facultad de Veterinaria, Montevideo Uruguay 20 al 24 de Mayo, 2013 Coordinadores del curso: Andrés D. Gil, DMV, MSc, PhD José Piaggio, DMVT, MSc Catedra de Bioestadística,

Más detalles

Tema 2: Muestreo. Estadística. 4 o Curso. Licenciatura en Ciencias Ambientales

Tema 2: Muestreo. Estadística. 4 o Curso. Licenciatura en Ciencias Ambientales Tema 2: Muestreo. Estadística. 4 o Curso. Licenciatura en Ciencias Ambientales Licenciatura en Ciencias Ambientales (4 o Curso) Tema 2: Muestreo Curso 2008-2009 1 / 13 Índice 1 Introducción 2 Muestreo

Más detalles