UNIVERSIDAD DE SAN CARLOS DE GUATEMALA FACULTAD DE CIENCIAS MÉDICAS AREA CURRICULAR DE INVESTIGACIÓN UNIDAD DIDÁCTICA DE INVESTIGACIÓN III

Transcripción

1 UNIVERSIDAD DE SAN CARLOS DE GUATEMALA FACULTAD DE CIENCIAS MÉDICAS AREA CURRICULAR DE INVESTIGACIÓN UNIDAD DIDÁCTICA DE INVESTIGACIÓN III Inga. Vivian Pérez Documento elaborado con fines docentes

2 Estadística Es la disciplina que se ocupa de la recolección, organización, procesamiento e interpretación de datos, así como la obtención de inferencias sobre un gran volumen de datos (población) a partir del estudio de una parte de ella (muestra). Wayne W. Daniel, 2005.

3 Proceso estadístico POBLACIÓN Muestreo Inferencia estadística Muestra estadistica-inferencial.jpg

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5 Constituida por personas, animales o cosas que guardan similitud entre sí en los aspectos que son relevantes para los objetivos de la investigación. Ruiz & Morillo, 2004.

6 Argimón Pallás, 2014

7 Son los datos que se van a obtener de la población estudiada, medidos en diferentes escalas; se pueden consultar, filtrar y analizar de manera sistematizada y que conforman la base de datos. Corresponde a la entidad mayor o representativa de lo que va a ser objeto específico de estudio en una medición y se refiere al qué o quién es objeto de interés en una investigación. Está conformada por: Unidad de análisis. Unidad de información. USAC, F. C.C. M.M.,COTRAG. 2014

8 Ejemplo: 1. Caracterización epidemiológica, clínica y terapéutica de pacientes con Lupus Eritematoso Sistémico. Unidad de Análisis: Datos epidemiológicos, clínicos y terapéuticos registrados en el instrumento diseñado para el efecto. Unidad de Información: Pacientes adultos que asisten a la Consulta Externa de Reumatología y sus registros clínicos, de los hospitales Roosevelt y San Juan de Dios. USAC, F. C.C. M.M.,COTRAG. 2014

9 15/05/28/fase-7-definicion-y-seleccion-de-la-muestra/

10 Probabilísticas No probabilísticas om/2011/10/poblacion-y-muestraparametro-y.html

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13 Cómo calcular el tamaño de la muestra?

14 emicos.html

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16 Muestra representativa

17 Error También llamado: precisión, margen de error, error de estimación y simbolizado por d Lo define generalmente el investigador Se refiere al margen de error que se está dispuesto a aceptar en el estudio No es el complemento del nivel de confianza Es la diferencia entre el estadístico y su parámetro Mientras más pequeño sea el error más preciso será un estadístico y por consiguiente la información que se revele en el estudio d = margen de error = amplitud del I.C / 2 = dimensión del I.C. / 2

18 Desviación estándar Medida de dispersión Variables numéricas Raíz cuadrada de varianza Promedio de las distancias que tienen los datos respecto a la media Qué tan dispersos están los datos

19 Nivel de confianza Es la probabilidad que se tiene que al construir un intervalo de confianza en torno a un estadístico, éste contenga al parámetro de la población. Ejemplo: En el muestreo repetido, a partir de una distribución normal, el 90% de todos los intervalos incluirán a la larga, la media de la población. Se tiene el 90% de confianza que el intervalo contenga la media de la población.

20 Coeficiente de confiabilidad Se utilizan tablas ya establecidas que proporcionan este dato de acuerdo al nivel de confianza que el investigador desea para su estudio. Los valores que se utilizan con más frecuencia son 90% σ 95% σ 99% σ Argimon Pallás,2004.

21 1) Diseño del estudio 2) Objetivos del estudio 3) Tipo de variables a estudiar 4) Población conocida o desconocida 5) Conocimiento de desviación estándar 6) Conocimiento de proporción De lo anterior se procede a la toma de decisión para aplicar la ecuación que le corresponda según sea el caso.

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23 Población finita o conocida Población infinita o desconocida

24 Población finita o conocida Población infinita o desconocida