Dr. Abner A. Fonseca Livias

UNIVERSIDAD NACIONAL HERMILIO VALDIZAN ESCUELA DE POST GRADO Dr. Abner A. Fonseca Livias PROFESOR PRINCIPAL 14/08/2015 19:32 Dr. Abner A. Fonseca L. 1

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Es la materia prima que evidencia la existencia o no de un fenómeno de estudio. Esta se clasifican en: Datos constantes Datos variables 14/08/2015 19:32 Dr. Abner A. Fonseca L. 3

Son características que toma un sólo valor en todas las unidades elementales. Son muchos datos, pero iguales. Ejemplo: Sexo de las pacientes del servicio de ginecología. Título profesional de los miembros del Colegio de Enfermeros del Perú. Las constantes no son de interés en la investigación porque tienen una misma característica. 14/08/2015 19:32 Dr. Abner A. Fonseca L. 4

Si el registro de la característica toma diversos valores en las unidades elementales. Ejemplo: Edad, sexo y peso de los alumnos de la EAP de medicina Las variables, se caracterizan porque sus datos tienden a variar. 14/08/2015 19:32 Dr. Abner A. Fonseca L. 5

1. Cualitativos: Dicotómicas: Registran un Politómicas: atributo. Producto de una observación. Tienen 2 categorías. Las operaciones Tienen posibles más de son 2 el cálculo de la tasa porcentual Ejemplo: y de proporciones. categorías. Ejemplo: - Sano Estado de salud: - Enfermo Estado civil: Soltero, Casado, Conviviente, Viudo, Divorciado. Sexo de cliente: - Masculino - Femenino 14/08/2015 19:32 Dr. Abner A. Fonseca L. Grado de instrucción: Primaria, secundaria y superior. 6

2. Cuantitativos: Registro de una característica Ejemplo: a través de un DISCRETA conteoo odiscontinua: una medición. Las operaciones posibles son los promedios y las medidas de dispersión, entre otras. - Toma valores enteros. - Proviene de un conteo. Número de ventas en un día. Número de hijos. CONTINUA: - Toma cualquier valor. - Obtenido por medición. Ejemplo: Tiempo de duración de un proceso. Peso de un cliente. 14/08/2015 19:32 Dr. Abner A. Fonseca L. 7

DATOS CONSTANTES VARIABLES CUALITATIVAS CUANTITATIVAS DICOTÓMICAS POLITÓMICAS DISCRETAS CONTINUAS 14/08/2015 19:32 Dr. Abner A. Fonseca L. 8

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Nominal Intervalo Ordinal Razón 14/08/2015 19:32 Dr. Abner A. Fonseca L. 10

Indica igualdad. Los números no tienen valor real, sirven para etiquetar objetos o clases que no implican orden. Pertenecen a una variable cualitativa. Ejemplos: color de ojos, estado civil, enfermedades, satisfacción, etc. 14/08/2015 19:32 11 Dr. Abner A. Fonseca L.

Propiedades de la Escala Nominal: Los elementos de la categoría deben de ser equivalentes. No usa medición, solo conteos. Es excluyente, el objeto de análisis solo se incluye en una categoría. No tiene un orden específico. No se basa en diferencia cuantitativa. No presentan el cero, en caso de usarse sirve solo como etiqueta. 14/08/2015 19:32 12 Dr. Abner A. Fonseca L.

Determina mayor a menor. Los números diferencian el orden jerárquico. La diferencia entre dos números no tiene significado cuantitativo. Sólo indica que una es mejor que la otra. Ejemplos: Grado de instrucción Clases sociales Orden de mérito Grados militares, etc. 14/08/2015 19:32 13 Dr. Abner A. Fonseca L.

Propiedades de la Escala Ordinal: Las categorías tienen un orden. Se identifica por conteo. Cada categoría tiene una relación entre sí. Una categoría es mayor o menor que la otra, es decir, se clasifica por jerarquía. Las categorías son mutuamente excluyentes y exhaustivas. No presentan el cero, en caso de usarse sirve solo como etiqueta inicial. 14/08/2015 19:32 14 Dr. Abner A. Fonseca L.

Es una escala numérica, resultante de una medición. Características: Tiene un cero (inicio) arbitrario. La distancia entre un dato y otro es igual. Es la única escala que puede expresarse en positivo y negativo. Ejemplos: temperatura, fechas del calendario, saldo bancario, etc. 14/08/2015 19:32 15 Dr. Abner A. Fonseca L.

Propiedades de la Escala de Intervalos Esta escala cuantifica los datos y se identifica por medición. Proporcionan números que manifiestan diferencias evidentes entre ellos. Utilizan unidades constantes de medición que tienen intervalos iguales entre cada punto de la escala. Se pueden aplicar todas las medidas estadísticas más conocidas, con excepción del coeficiente de variación. Son mutuamente exclusivas y exhaustivas. El punto cero (0) y la unidad de medida es arbitrario. 14/08/2015 19:32 16 Dr. Abner A. Fonseca L.

Ejemplo: peso, talla, edad, ingresos monetarios, etc. Los números indican valores reales de la propiedad que sé esta midiendo. El cero es absoluto, con significado real. Nivel más alto de medición, tiene todas las características de las escalas anteriores. 14/08/2015 19:32 17 Dr. Abner A. Fonseca L.

Propiedades de la Escala de Razón: La distancia entre los números es un tamaño conocido y constante. Los datos tienen un punto cero significativo y se identifica por medición. Para su análisis puede utilizarse cualquier prueba de tipo estadístico, incluyendo el coeficiente de variación. Permite hacer comparaciones entre los números verdaderos. 14/08/2015 19:32 18 Dr. Abner A. Fonseca L.

Criterios Valoración Significado números ESCALAS DE MEDICIÓN CATEGÓRICA NUMÉRICA NOMINAL ORDINAL DE INTERVALO DE RAZÓN Nominativo Es jerarquíco Distancias iguales. Distancias iguales. Usa conteo Usa conteo Usa la medida Usa la medida dediferencian lasdiferencian El cero no es real, no El cero es real e indica categorías. jerarquía. indica ausencia. ausencia de un dato. Clases Dicotómica y Politómica Discreta y Continua Estadística descriptiva Frecuencias Moda. Frecuencias Moda Mediana Máximo Mínimo Medidas de: Tendencia central De dispersión De posición De asimetría E. Inferencial Pruebas No Paramétricas Pruebas Paramétricas Presentación de datos Gráfica de barras Gráfica de sectores Medidas de: Tendencia central De dispersión De posición De asimetría Histograma Gráfica de caja y bigotes Gráfica de tallo y hojas Diagramas de dispersión y otras 14/08/2015 19:32 Dr. Abner A. Fonseca L. 19

Variable Indicador Respuesta Escala Estado civil Grado académico Estado conyugal de la persona Estudios realizados Soltero Casado Conviviente Bachiller Maestría Doctorado Nominal Ordinal Saldo bancario Depósitos y retiros Dólares Intervalo Edad Fecha de nacimiento Años Razón Ansiedad Angustia Miedo Temor Leve Moderado Severo Ordinal 14/08/2015 19:32 Dr. Abner A. Fonseca L. 20

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Grado en que un instrumento realmente mide la variable que pretende medir. Hernández Sampieri Grado en que un instrumento realmente mide lo que el investigador pretende. Thorndike

VALIDEZ DE CONTENIDO DE CRITERIO DE CONSTRUCTO Aproximación a la población. Revisión bibliográfica. Juicio de expertos. Se compara con un criterio externo. Mide la relación de los constructos. VALIDEZ CUALITATIVA VALIDEZ CUANTITATIVA

1. Aproximación a la población (Validez de respuesta) Implica la carencia absoluta del conocimiento del constructo que se desea medir; así cuando se trata de evaluar las causas de una situación evidente, pero no existen estudios previos deberemos consultar a las unidades de estudio. No confundir con prueba piloto, la cual tiene por finalidad medir la confiabilidad del instrumento.

2. Revisión bibliográfica Es la revisión de modelos de instrumentos relacionados al tema, que pueden haberse utilizado en otras investigaciones. Se debe tener cuidado con los términos de los instrumentos de origen internacional; estas deben ser adaptados a nuestro contexto y luego sean validados.

3. Juicio de expertos (Validación por jueces) No existe un determinado número de jueces o expertos, que deben juzgar, de manera independiente, la bondad de los ítems del instrumento, en términos de relevancia, coherencia, suficiencia y claridad del contenido. La evaluación por jueces debe ser interdisciplinaria en lo posible.

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Establece la validez de un instrumento de medición comparándola con algún criterio externo. Este criterio es un estándar (Gold standard). Por ejemplo, un investigador valida los exámenes para el diagnóstico de la anomalía prostática (PSA, ecografía, tacto rectal) comparando con un criterio estándar (Biopsia). Se realiza con la prueba de Concordancia.

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Sin concordancia = < a 0,2 Escasa concordancia = 0,2 a 0,4 Moderada concordancia = 0,4 a 0,6 Buena concordancia = 0,6 a 0,8 Muy Buena concordancia = > a 0.8

Grado en que una medición se relaciona consistentemente con otras mediciones. Etapas: 1)Se establece y especifica la relación teórica de los conceptos de cada dimensión. 2)Se correlacionan los conceptos de una dimensión con otra dimensión. 3)Se interpreta la evidencia empírica del constructo para determinar la validez de constructo.

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+ 1.00 = Correlación positiva perfecta + 0.90 = Correlación positiva muy fuerte. + 0.75 = Correlación positiva considerable. + 0.50 = Correlación positiva media. + 0.10 = Correlación positiva débil. 0 = No existe correlación alguna entre las variables. 0.10 = Correlación negativa débil. 0.50 = Correlación negativa media. 0.75 = Correlación negativa considerable. 0.90 = Correlación negativa muy fuerte. 1.00 = correlación negativa perfecta.