Estadística Inferencial, Muestreo y Estimación - Hipótesis Estadística. Test de Hipótesis

En el tema 9, Estadística Inferencial, muestreo y estimación, hemos aprendido:

- El concepto y cálculo de erro estándar. Nos sirve para saber la variabilidad de los valores del estimador.
- El estudio del teorema central del límite y los intervalos de confianza, son útiles para conocer el parámetro en una población.
- Las técnicas de muestreo y los tipos de muestre probabilístico; aleatorio simple, sistemático, estratificado y conglomerado. El no probabilístico destacamos el de conveniencia, por cuotas o accidental.
- También hemos aprendido a calcular el tamaño de la muestra, que dependerá del error estándar, el tamaño de la población... 


El tema 10,Hipótesis Estadística. Test de Hipótesis, me resultó más ameno que el anterior. 
Iniciamos el tema por los contrastes de hipótesis, que permiten cuantificar la compatibilidad entre una hipótesis establecida previa y los resultados obtenidos.
Las fórmulas que utilizaremos según las variables que estén implicadas en el estudio son: hipótesis de chi-cuadrado o T de Sudent. 

Para saber cuándo usar cada una, el profesor nos explicó que cuando las variables del estudio sean las dos cualitativas se aplica chi-cuadrado. La T de student se aplica cuando una de las variables es cualitativa dicotómica y la otra variable es cuantitativa continua. 
Al finalizar la explicación de la teoría de estos dos temas, las horas siguientes de clases las hemos dedicado a practicar las fórmulas aprendidas mediante problemas.

Medidas de Tendencia Central, Posición y Dispersión

En este tema hemos comenzado aclarando  que es parámetro- que se refiere a la población- y se representa en letras griegas, y que es estadístico- que se refiere a la muestra.
Las medidas de tendencia central se calculan para variables cuantitativas, y miden el tamaño de los datos. Dentro de las medidas de tendencia central está la media, mediana y moda.
El estudio de medidas de posición son los cuantiles (para variables cuantitativas) y sólo tienen en cuenta la posición de los valores en la muestra. Los más utilizados son los percentiles (divide la muestra en 100 partes), deciles (divide a la muestra en 10 partes) y cuartiles (dividen a la muestra en 4 partes).
Las medidas de dispersión aportan información sobre la heterogeneidad de los datos. Para poder calcular la dispersión está el rango o recorrido (que es la diferencia entre el valor mayor y el menor), la desviación media, la desviación típica, la varianza, el recorrido intercuartílico y el coeficiente de variación. Estos conceptos se acompañan de unas fórmulas matemáticas que aún no hemos aplicado en clase y por tanto hasta que no comience a hacer ejercicios y prácticarlos no sabré el grado de dificultad que tiene.
En este tema también estudiamos las distribuciones normales, también llamada distribución de Gauss(campana de Gauss) y se aplica para variables continuas. Vimos las asimetrías(asimetría simétrica, asimétrica positiva- hacia la izquierda- y asimétrica negativa- hacia la derecha) y curtosis (distribución mesocúrtica- = 0, distribución leptocúrtica-mayor que 0 y distribución platicúrtica- menor que 0), cuanto más dispersión, más ancha es la campana.

Seminario 2: Cómo rescatar una base de datos/ Seminario 3: Analizar los datos

En el segundo seminario hemos aprendido a rescatar una base de datos. Para ello hemos usado unos comandos para poder analizar dichos datos. El programa que hemos utilizado sigue siendo Epi- info y nos guiamos con el caso anterior del cumpleaños como ejemplo.
Hemos manejado la estadística básica (tabla de frecuencia, que nos muestra los datos pero que no nos dice si existe relación causa-efecto). 

En la carpeta estadística básica aparece la base de datos guardado, buscamo view oswego.¿Para qué sirve?
View Oswego es donde se almacena los registros, es decir, los sujetos de estudio total; pero esto no sirve para esclarecer nada.
Vamos a listar la variable sexo y va a aparecer por orden de registro; después volvemos a listar todo menos la variable sexo(*) y nos va a a parecer toda a base de datos por orden de registro. Esto nos sirve para percibir valores perdidos- missing.

También hemos usado la frecuencia con la variable sexo y nos apareció una tabla con la frecuencia absoluta, la frecuencia relativa en % y la relativa acumulada con representación gráfica incluida.
  Hicimos lo mismo con la variable enfermedad y con la variable edad, y en esta última había mucha dispersión, así que la recodificamos por grupo de edad e hicimos tres grupos: uno personas menores de edad, otro adultos, y el último ancianos. Nos aparece a continuación una tabla con la agrupación ya aplicada.
Todo esto que estamos viendo es útil para aplicarlo en los estudios descriptivos.
Por último, hemos visto gráficos, eligiendo el adecuado para cada variable como por ejemplo, para el sexo utilizamos sectores y para las distintas comidas que había en el caso del cumpleños utilizamos un diagrama de barras.

En el seminario 3 nos dedicamos a analizar los datos obtenidos (por View Oswego), para averiguar cual era el alimento responsable del cuadro diarréico. 

El programa mostraba pulsando estadística básica e introduciendo los datos: tablas de frecuencia según la edad, la media, la varianza, desviación típica...
Después mediante el test de hipótesis  analizamos si se aceptaba o se rechazaba la hipótesis nula relacionando dos variables cualitativas (causa-efecto).
Vimos lo que es el valor de significación estadístico: mide el error que podemos cometer con un margen de un 5% (nivel de confiana de un 5%). Si la p es menor que 0,05 significa que las variables tienen relación causa- efecto y por lo tanto rechazamos la hipótesis nula. Si la p es mayor, no se asegura que la relación no se deba al azar, por lo tanto aceptamos la hipótesis nula.
Mediante una tabla de contingencia con una variable de exposición (sexo) y una variable de resultado (enfermedad) pudimos observar las relaciones que existían entre estas variables; en el programa si el cuadro está más acentuado quiere decir que existe relación. 
Llegamos a la conclusión que el helado de vainilla era el causante del cuadro diarréico en la fiesta de cumpleaños.

El profesor nos explicó para que se utilizaba la T de student, sirve para cuando se relaciona una variable cualitativa dicotómica con una variable cuantitativa continua. En el programa, mediante View Smoke analizamos los datos para ver si existía relación entre el peso y el tabaquismo.(Fue un ejemplo para que lo entendiéramos).

Etapa Empírica de la Investigación - Introducción a la Bioestadística

  La etapa empírica de la investigación corresponde al tema 6, y me ha parecido importante ya que es un tema primordial para desarrollar nuestro trabajo de investigación. Esta etapa contempla el diseño de estudio, el material y método. Hemos aprendido los tipos de diseños que hay, como el descriptivo,analítico (prospectivo- retrospectivo), obsevacional (exposición al factor- presencia de la enfermedad) , experimental (controlado- no controlado)... y dentro de ellos los estudios de cohortes o casos y controles. 
  También aprendimos a hallar las medidas de frecuencia; prevalencia (para saber la proporcion de la poblacion que tiene la enfermedad en un momento determinado) e incidencia (para saber los nuevos casos).  A saber aplicar la magnitud de asociación adecuadamente; Razón de Prevalencia, Riesgo Relativo, Odd Ratio.
  Todo esto nos sirve para saber si se acepta o se rechaza la hipótesis nula, los test de hipótesis tienen mayor veracidad al ser más específicos. 

  El tema 7 se titula la Introducción a la Bioestadística y se enlaza con el anterior. En este tema hemos aprendido cómo se clasifican las variables del estudio; Cualitativas(no pueden ser medidas numéricamente)- Nominales, donde se clasifica pero no existe una mejor ni peor (dicotómicas/policotómicas) u Ordinales, donde se clasifica pero existe un orden de jerarquía. Cuantitativa(se puden medir en términos numéricos)- discretas, los números son enteros(por ejemplo el nº de hijos 1,2,3) o continuas, los números pueden tener decimales (por ejemplo la tension arterial o la Tº corporal- 37.5ºC).
  Hemos aprendido a manejar datos para agruparlos y crear tablas de frecuencia, hallando el recorrido, la amplitud, intervalos, frecuencia acumulada, absoluta, ect.
  Por último, el profesor nos enseñó a representar tablas de frecuencia mediante gráficas. Las más utilizada en clase ha sido el histogramas.

Seminario 1: Cómo crear una base de datos

En el primer seminario hemos aprendido cómo crear una base de datos. El pofesor nos indicó las páginas a las que nos teníamos que dirigir para poder descargar el programa en nuestros ordenadores y una vez descargado el programa, como diseñar una base de datos.
El programa más utilizado es el SPSS, pero el que utilizaremos por ser más asequible es Epi- Info. Es un programa para gestionar una base de dato de ámbito socio-sanitario.
Para poder descargar Epi- Info, primero en google hay que escribir CDC, una vez en la página en la pestaña de buscar ponemos Epi- Info y le damos a downloads y directamente se descarga en nuestro ordenador.


 Instalado el programa, el profesor nos ha explicado los pasos para crear la base de datos:
Nos puso un ejemplo de una fiesta de cumpleaños relacionada con personas que tenían gastroenteritis.
Pasos a seguir:
- Crear vistas: archivo (nuevo, porque lo vamos a crear) y escribimos un nombre relacionado con el caso, y a continuación le ponemos un nombre al primer cuestionario.
- Hay que crear variables al cuestionario; de campo y/o de caso (sujeto de estudio), es decir, de cada sujeto de estudio generamos campos.
- En el primer campo ponemos el nombre del estudio que vamos a realizar, en el segundo campo el número de orden, en el tercero el nombre del paciente, en el cuarto la edad, etc.
Cada vez que creamos un campo tenemos que elegir el tipo de campo acertado, por ejemplo, cuando creamos el primer campo (el nombre del estudio) el tipo de campo será etiquetas y no permite meter datos porque es un título solamente. Si es el caso del segundo campo (el número de orden) el tipo de campo es un número y permite sumar, restar.. Para evitar equivocaciones al poner los dígitos, las ## nos sirven para no grabar más números de la cuenta, si ponemos dos # nos dejará grabar dos números como máximo.
Es muy importante asignar un orden de número de grabación para evitar sesgos a la hora de grabar. Para ello debemos dirigirnos a fuente de la pregunta donde al grabar los datos el programa asigna un número y entonces hay un control.

Etapa conceptual de la investigación - Marco teórico y los objetivos de la investigación

En el tema 3 hemos dado la primera etapa de la investigación, la etapa conceptual. Ha sido un tema breve,  donde nos explica que para comenzar una buena investigación es importante tener buenas ideas y que va a depender de la capacidad que tenga el profesional para identificar y formular el problema. 
La razón por la que veo este tema importante es porque nos ayuda a entender esta primera etapa  para poderla poner en marcha en nuestro trabajo de investigación.

El tema 5 primero se centra en la definición y formulación de los objetivos, es decir, trata de a que punto queremos llegar con nuestra investigación. Las carcterísticas de los objetivos deben ser pertinentes, concretas, realistas y que se puedan medir.

También hemos dado que es una hipótesis por lo que he entendido que es una idea previa que espero que ocurra con lo que voy hacer. Donde vamos a buscar una causa y un efecto. 

Tenemos que saber que hipótesis y objetivo no es lo mismo. La hipótesis tiene dos variables que son la independiente o explicativa y la dependiente o explicada. Esta parte la pudimos entender con el ejemplo de género- sexo que expuso el profesor en clase.

Otro concepto es "hipótesis nula", donde a través de un ejemplo entendí que no existe diferencia entre las variables que busco (ejemplo del fármaco y los grupos experimentales).

Por último dimos cómo se construye el marco teórico, con los elementos que se deben componer las preguntas PICO.

El resto del tema he de preguntarle al profesor ya que no me ha quedado claro.

La Importancia de Investigar

El primer tema trata  de qué es la investigación, cómo puede aplicarse al ámbito de la enfermería y su utilidad. 
He aprendido que la investigación no solo sirve para descubrir hechos nuevos, sino que también sirve para obtener solución a un problema para poder aumentar y mejorar nuestros conocimientos.
También hemos dado en clase todo lo referente al método científico por donde nos guiaremos en futuras investigaciones.

En el tema 2 nos ha explicado el profesor las fases del proceso de investigación.
Para realizar una investigación lo primero es conceptualizar la investigacion, saber qué queremos investigar y para qué queremos investigar.
Lo segundo es la etapa empírica,  donde decidimos cómo lo investigo.Entra el ámbito de herramientas para la estadística (método, resultados, cifras).
Lo tercero es la etapa interpretativa, donde interpretaremos los resultados y buscaremos un significado a los hallazgos. Es el apartado de discurso o conclusión donde comparamos los estudios anteriores con los que hemos hallados nosotros.
Después de ello, nos explicaron los errores que se pueden ir cometiendo en el estudio que estamos realizando, son los siguientes;
- Los errores aleatorios.
- Los errores sistemáticos o Sesgos, donde encontramos los sesgos de seleccion, los sesgos de clasificación y los sesgos de confusión.
Finalmente dimos los conceptos de precisión y exactitud.