Tema 3: de los conceptos a las variables

De los conceptos a las variables: población, muestra, parámetros y estadísticos. Variables y escalas de medida

Concepto de estadística y bioestadística

-Estadística: ciencia cuyo objeto es dar métodos para el tratamiento de datos provenientes de observaciones, donde intervienen un gran número de factores de variación.
Se puede clasificar:

• Bioestadística descriptiva o deductiva: se ocupa del tratamiento, resumen y presentación de los datos observados de una manera gráfica y científica.
• Bioestadística inferencial o analítica: su objetivo es establecer conclusiones sobre una población a partir de los resultados obtenidos de una muestra, todo ello, con un determinado nivel de seguridad o intervalo de confianza.

- Bioestadística: aplicación de la estadística en la interpretación de los fenómenos de la vida, donde la variabilidad supone el carácter esencial (Carrasco, 1995).

Investigación cuantitativa y cualitativa

Serie ordenada de procedimientos o etapas, regido por principios o reglas, y cuyo objetivo es obtener explicaciones válidas de los fenómenos observados.

• Mayor objetividad.
• Mayor capacidad de predicción.
• Mayor control.
• Mayor generalización.
• Combina el razonamiento inductivo, el razonamiento deductivo y la evidencia empírica o práctica.

El razonamiento inductivo consiste en establecer generalizaciones a partir de observaciones particulares. 

Por otra parte, el razonamiento deductivo, supone realizar predicciones particulares a partir del conocimiento de resultados generales.

La evidencia empírica hace referencia a la realidad objetiva y reunida, ya sea de forma directa o indirecta, a través de los sentidos.

Tipos de investigación biosanitaria.

• Investigación cuantitativa: basada en la recogida sistemática de información numérica y en el análisis estadístico. Descansa en el razonamiento deductivo y en las reglas de la lógica y ancla sus raíces en el positivismo lógico.

• Investigación cualitativa: subraya los aspectos dinámicos, holísticos e individuales de la experiencia humana y trata de captar cada uno de estos aspectos en su totalidad y dentro del contexto de quienes lo viven.  Esta técnica de investigación evita la cuantificación y su método descansa en la recogida de información subjetiva a través de instrumentos como las entrevistas no estructuradas, la observación de participantes, los registros narrativos, entre otros.

Existen algunas diferencias entre la investigación cualitativa y cuantitativa. 

¿Qué es un procedimiento muestral?

Un muestreo es un método tal que al escoger un grupo pequeño de una población podamos tener un grado de probabilidad de que ese pequeño grupo posea las características de la población que estamos estudiando.

Población: conjunto de todos los elementos cuyas propiedades se van a estudiar.

Muestra: es un subconjunto de la población. La muestra debe ser representativa de la población.

Proceso de la inferencia estadística

Parámetros y estadísticos

Parámetro: es una cantidad numérica calculada sobre una POBLACIÓN cuyo tamaño se expresa con N (mayúscula). Pretende resumir toda la información que hay en la población en unos pocos números (parámetros). Los parámetros se expresan con letras griegas: σ (desviación típica), π (proporción), µ (media)...

Estadístico: es una cantidad numérica calculada sobre una MUESTRA extraída de la población, cuyo tamaño se expresa con “n” (minúscula). Pretende resumir toda la información que hay en la población en unos pocos números (estimadores). Los estimadores se expresan con letras latinas en minúsculas: s (desviación típica), p (proporción), X (media)...

Población de estudio
Conjunto infinito o finito de elementos definidos por una o mas característica de las que gozan todos los elementos que la componen y solo ellos. Ej.: estudiantes de enfermería, personas diabéticas….

Niveles de población:

- Población diana: conjunto de individuos que presenta las características a estudiar.

- Población de estudio: subconjunto de individuos  que cumplen los criterios de inclusión en la investigación.

- Muestra: parte de la población de estudio con la que se trabaja o investiga.

- Participantes: los individuos reales que han participado, ya que de la muestra hay perdidas.

Representatividad de la población

Tamaño: debe de ser lo suficientemente grande para ser representativa y evitar errores, y pequeña para facilitar el análisis de datos.

Tipos de muestreo

Encontramos dos tipos de muestreo:

• Muestreo probabilístico: todas las unidades que componen la población tienen una probabilidad de ser elegidas y se puede calcular de antemano. Puede ser: aleatorio simple o sistemático, estratificado y conglomerados.

• Muestreo no probabilístico: las unidades que componen la población tienen diferente probabilidad de ser elegidas, ya que no solo interviene el azar sino también otras condiciones. No se puede calcular la probabilidad de antemano y no todos los elementos tienen alguna posibilidad de ser incluidos. Puede ser: consecutivo, de convivencia, a criterio o intencional, "bola de nieve", teórico.

Muestreo probabilístico 

• Aleatorio

-Simple: selección al azar de la muestra. Se usa en poblaciones pequeñas y es el más representativo. Algunas desventajas son que se necesita un listado de todas las unidades, conlleva costos por dispersión de la población y los grupos minoritarios no son representados.

-Sistemático: en este caso se selecciona a los individuos según unas reglas o procesos.

Tiene una fórmula:

K= N/n ; donde k es la división de la población candidata y la muestra.

Una ventaja de este tipo aleatorio es que no es necesaria la lista completa de todas las unidades.

r=1

• Estratificado

Se utiliza cuando la característica objeto de estudio no se distribuye de forma homogénea en la población, pero existen grupo o estrato donde se si presenta de manera homogénea. 

Estos grupos tienen alguna característica en común pero son mutuamente excluyentes. 

Ventaja: conocer como se comporta una variable en cada subgrupo de la población con precisión. Desventaja: necesita mas información y un listado de cada individuo de la población.

Ej: nivel de burnout en enfermeros y enfermeras 1000 individuos / 300 enfermeros / 700 enfermeras

• Conglomerados

Se obtiene de grupos o conglomerados ya establecidos cuando no hay listado de población.

Se usa en poblaciones muy dispersas o cuando no hay un listado completo de individuos pero si de grupos, por ejemplo en las unidades en un hospital.

La desventaja de este tipo de muestreo es que no se puede conocer de antemano el tamaño de la muestra que se va a obtener, ya que el tamaño depende de los grupos seleccionados. Asimismo, necesita un mayor tamaño de la muestra para ser preciso.

Ej: nivel satisfacción laboral de una unidad de un hospital. Escogemos al azar un hospital (m. aleatorio simple) y después la unidad (m conglomerados).

Muestreo no probabilistico 

• Consecutivo

Es el más utilizado. Se recluta a todos los individuos de una población accesibles y que cumplen todos los criterios de inclusión durante un período de reclutamiento fijado.

La desventaja de este muestreo es que no se haga de forma consecutiva y pueda haber interrupciones. Además, el tiempo de reclutamiento debe ser corto o que haya fluctuaciones.

Ej: horas sueño RN. Se toma información de todos los RN que acudan el centro sanitario en un tiempo concreto

• De conveniencia

Se recluta a los individuos que son más accesibles para el equipo investigador o que se presentan voluntariamente. Se usa con frecuencia porque es económico y fácil.

La desventaja de este es que es poco sólido, ya que requiere una gran homogeneidad de la variable estudiada en la población, con lo cual genera sesgos muy relevantes.

Ej: paramos a la gente de la calle que pasa por allí. 

• Intencional

El propio investigador es quien selecciona a los individuos porque los considera más apropiados. Se usa cuando se quiere contar con una muestra de expertos o en estudios cualitativos.

La desventaja es que puede no contar con un método externo, es decir ser aplicable a otras poblaciones y necesita mucha objetividad para valorar la idoneidad de los sujetos.

• Bola de nieve 

El propio investigador elige a un participante que cumpla los criterios necesarios para incluirlos en su investigación y, al mismo tiempo, se le pide que identifique a otros individuos con sus mismas características para invitarles a participar y así sucesivamente hasta que se tenga recogida la muestra completa. Se utiliza mucho en estudios cualitativos.

Una ventaja muy importante es que se puede acceder a población con difícil acceso o difíciles de identificar, como pueden ser poblaciones marginadas.

La desventaja es que la muestra puede ser reducida debido a la reducida red de contactos, pudiendo así favorecer al sesgo de la investigación. También se debe de tener en cuenta la calidad de los participantes y la confianza que tienen en el investigador.

• Teórico 

La selección de la muestra se hace de forma gradual debido a que el propósito del estudio es la generación de una teoría. 

Los participantes deben cubrir todas las características, perfiles y patrones que puedan influir en el fenómeno estudiado.

Las ventajas y desventajas se semejan con las del muestreo bola de nieve.

Cálculo del tamaño muestral

Determinar el numero aproximado de sujetos que es necesarios incluir en la muestra para que esta sea representativa. Si no hacemos un calculo correcto: 

-Nos puede faltar sujetos de estudio por lo que nos faltaría precisión en estimar los parámetros de estudio y no encontraríamos diferencias significativas cuando si las hay. Error tipo II 

-Podemos estudiar a más sujetos de los necesario, lo que supondría un gasto de tiempo y recursos. Una saturación de la muestra y no garantiza representatividad si no se ha hecho un muestreo probabilístico.

Mediciones directas

Son las realizadas a elementos concretos como: 

– Altura 

– Temperatura 

– Ritmo cardíaco 

– Peso 

– Respiración 

– Glucemia 

Las enfermeras también tienen experiencia en recoger medidas directas de variables atributivas o demográficas como:

– Edad 

– Género

– Origen étnico 

– Estado civil 

– Nivel de ingresos

– Nivel educativo

Medicines indirectas

El parámetro buscado no está indicado por un instrumento sino que en función de otras magnitudes que se miden directamente.

Ejemplos: estrés, cuidado, ansiedad, dolor, afrontamiento (indicadores de afrontamiento: frecuencia o exactitud de la identificación del problema, tiempo o eficacia en la resolución del problema, nivel de optimismo, los tipos de comportamiento de auto-actualización)

Raramente una estrategia de medición puede medir todos los aspectos de un concepto abstracto.

Medición de signos y síntomas

Las variables tienen diferentes naturalezas, por lo tanto, diferentes métodos de medición.

Ejemplo: Presencia de dolor se puede medir como “sí” o “no”, sin embargo la glucemia basal se tendrá que medir por mg de glucosa por dl de sangre, con valores que pueden ir de 0 a 1000 mg/dl, por ejemplo. Son variables de diferente naturaleza.

Se utilizan diferentes escalas de medición.

Escalas de medición de variables

• Escalas nominales o clasificatorias: nivel más bajo de medición. Los datos se ajustan por categorías que no tienen una relación de orden entre sí (color de ojos, profesión, género...) Cualitativa
• Escalas ordinales o de rango: aporta información referente a la equivalencia y existe un cierto orden o jerarquía entre las categorías (grado de disnea, de hipertensión arterial, estadio del tumor...)Cualitativa
• Escala de intervalo: los datos tienen que ser numéricos y poseen las propiedades de la escala ordinal. Los intervalos entre observaciones se expresan en términos de una unidad fija. Como la temperatura.Cuantitativa
• Escala de proporción o racional: supone el nivel más alto de medición. Se utiliza cuando una escala tiene todas las características de una escala de intervalo, y además tiene un punto cero real en su origen. Por ejemplo, el peso en gramos.Cuantitativa

Variable

Son características que puede ser medida en la muestra o población y puede variar de un sujeto a otro, o bien, de un evento a otro.

- Datos: cada uno de los valores que puede tomar la variable.

Tipos de variables

• Cuantitativa:  pueden tomar un valor numérico. Ejemplo: talla, nivel de colesterol, número de hijos, peso.
A su vez se puede dividir en:


- Discretas: sólo pueden tomar un número finito de valores dentro de un intervalo y se pueden asimilar a los números enteros. Por ejemplo, el número de hijos.
- Continuas: aquellas que pueden tomar infinitos valores dentro del intervalo, incluyendo decimales. Ejemplo: peso, talla, glucemia basal.


• Cualitativa: también llamadas atributos, factores, variables, categóricas, variables nominales, entre otros. Toman valores no numéricos y, por tanto, no son susceptibles de cuantificarse. Sirven para medir cualidades: color de ojos, de pelo, estado civil, profesión nivel de estudios.
Podemos dividirla en dos:


NOMINALES
Valores no numéricos y tampoco existe un orden 
- Dicotómicas o binaria: solo puede tomar dos valores opuestos y, además, excluyentes.
Ejemplos: hombre/ mujer, enfermo/sano.
- Policotómicas: puede tomar más de dos valores o atributos. Pueden ser ordinales o nominales.
Cualipolicotómicas ordinales: nivel de estudio(sin estudios, primarios, secundarios, universitarios).
Cualipolicotómicas nominales: estado civil, servicios de ingreso hospitalario, antecedentes laborales.


ORDINALES 
Establecen un orden, por ejemplo:
-Satisfacción en el trabajo: muy satisfecho, satisfecho, poco satisfecho, nada satisfecho.

Operativización de las variables

Es el proceso que transforma una variable subjetiva o abstracta en otras variables indirectas que tengan el mismo significado y que sean susceptibles de medición. 

Consiste en: 

-Las variables principales se descomponen en otras más especificas llamadas dimensiones. A su vez es necesario traducir las dimensiones en indicadores que permitan la observación directa.