Elementos de la Investigación

1. Elementos de la Investigación OE-0202 Curso Investigación en Educación Especial Universidad de Costa Rica Prof. Dra. Ana Cristina Echeverría Sáenz

2. Procedimientos para la recogida de información • SONDEO: Encuesta dirigida a un número limitado de individuos. • ENCUESTA GENERAL: Se dirige a toda la población. • ENCUESTA PERMANENTE: A largo plazo, con forma de sondeo o de detección, como en el registro periódico de casos. • ENCUESTA NACIONAL: Sobre una muestra representativa de la población. • VIGILANCIA EPIDEMIOLÓGICA: Recoge los problemas de salud más importantes (registro de cáncer), o del conjunto de elementos que constituyen la historia natural de la enfermedad (caso, población de riesgo, agentes etiológicos, medio natural y social).

3. Preguntas previas al diseño del estudio • Población teórica: ¿a quién deseo generalizar los resultados del los estudios? • Población estudiada: ¿a quién puedo acceder en el estudio? • Tamaño muestral: ¿cuántos individuos necesito para poder generalizar resultados? • Técnicas de muestreo: ¿de qué manera selecciono a los individuos? • Muestra: ¿quién forma parte del estudio?

4. muestra • Una MUESTRA es • el conjunto de los individuos realmente estudiados.

5. HOMOGENEIDAD: • La muestra tendrá las mismas proporciones que la población en todos aquellos caracteres que pueden influir sobre a variable en estudio y, consecuentemente, en los resultados.

6. REPRESENTATIVIDAD • La muestra ha de ser un modelo representativo de la población

7. Tipos y métodos de muestreo • MUESTREOS PROBABILÍSTICOS • Es el proceso en el que todos los individuos candidatos tienen una probabilidad conocida, distinta de 0, de ser incluidos en la muestra (EQUIPROBABILIDAD).

8. Tipos de errores • ERRORALEATORIO. Obtención de un resultado no válido debido al azar: se puede corregir aumentando el tamaño muestral.  • ERROR SISTEMÁTICO. Los resultados no son válidos desde el principio, debido a un sesgo: una mala recogida de datos, factores de confusión. No hay arreglo: lo mejor es repetir el estudio, diseñando bien el estudio y eligiendo un buen muestreo.

9. MUESTREOALEATORIO SIMPLE • Cada unidad de muestreo de la población (elemento sobre el que se aplica la técnica de selección) tiene la misma probabilidad de ser escogida. (sistema de rifa, sorteo o el empleo de la tabla de números aleatorios) • El procedimiento es simple y sólo requiere un mínimo de paciencia. Tiene la ventaja de ser sencillo y de fácil comprensión, permitiendo un cálculo rápido demedias y varianzas.

10. MUESTREOALEATORIOSISTEMÁTICO • Se basa en alguna regla sistemática simple, como elegir uno de cada “n” individuos. Tras calcular la constante de muestreo (k), dividiendo el total de la población por el tamaño de la muestra deseado, se procede a extraer la primera unidad al azar de entre los primeros “k” individuos y se le suma la constante, sucesivamente, hasta completar el tamaño de la muestra. • Es fácil de aplicar, siendo en muchas ocasiones más cómodo y práctico que el muestreo simple (es más sencillo elegir las historias terminadas en cero que realizar una extracción por tabla de números aleatorios).

11. Otra ventaja es que no se necesita tener completa la lista de elementos de la población: el listado se puede construir a medida que el estudio avanza, siempre y cuando las unidades tengan algún orden preestablecido. Asimismo, sí la población se encuentra ordenada siguiendo una tendencia conocida (de más viejo a más joven), el muestreo sistemático asegura una cobertura de unidades de todos los tipos. • La limitación más importante aparece cuando la constante que se aplica está relacionada con el fenómeno que desea medirse. En este caso pueden darse estimaciones muy sesgadas de los parámetros poblacionales

12. MUESTREOALEATORIOESTRATIFICADO • La población se divide en dos o más estratos o subgrupos, en razón de alguna característica común, siendo mutuamente excluyentes. • A continuación se escoge una muestra al azar en cada estrato,manteniendo las proporciones observadas en la población de referencia. Así, por ejemplo, la estratificación según sexo, con una posterior elección de una muestra de varones y otra muestra de mujeres. • Se consigue que cada subgrupo tenga una representación similar a la de la población de referencia, evitando que los resultados estén influidos por alguna de las variables de estratificación. Para su correcta aplicación se requiere conocer la distribución en la población de la variable o variables utilizadas para estratificar. • Con el muestreoestratificado se obtienen estimaciones más precisas de los parámetros poblacionales que con el muestreo aleatorio simple.

13. PROPORCIONAL: al número de individuos que hay en los grupos de los estratos elegidos le corresponde una proporción exacta en la muestra. • SIMPLE: a cada estrato le corresponde un número igual de individuos. • ÓPTIMO: tiene poca aplicación.

14. POR ETAPAS MÚLTIPLES • En muchas ocasiones es necesario hacer una estratificación con respecto a dos o más caracteres. Así, por ejemplo, el estudio de la talla en referencia a sexo y a la edad. • En este caso se tendría que estratificar paulatinamente: en una primera etapa se seleccionan unidades de muestreo de una población, procediéndose a obtener, en una segunda etapa, una muestra de cada una de las unidades primarias. Se puede usar el número de etapas que sea necesario y, en cada una de ellas, el sistema de muestreo apropiado. • Gráficamente se va obteniendo un racimo (cluster) que puede crecer indefinidamente, con el resultado de que en cada submuestra, el número de unidades será menor cada vez, a medida que se amplia el racimo, lo que puede llevar aparejado la dificultad de poder demostrar diferencias estadísticamente significativas entre las diversas casillas de la muestra, a medida que va aumentando el número de unidades. • El muestreo en etapas se utiliza cuando la población de referencia es muy grande y dispersa.

15. MUESTREOALEATORIOPORCONGLOMERADOS • Si en el estudio polietápico se incluyen todas las unidades secundarias, el muestreo se denomina en conglomerados. • Los métodos presentados están pensados para seleccionar directamente los elementos de la población, es decir, que las unidades muestrales son los elementos de la población seleccionada: se determina el número de conglomerados necesarios para obtener el tamaño muestral y se cogen «n» individuos.

16. MUESTREOS NO PROBABILÍSTICOS • Sus resultados no se pueden generalizar a la población de la que parten. Las unidades se escogen utilizando métodos en los que no interviene el azar. Se desconoce la probabilidad que posee cada unidad de ser incluida en la muestra. Existendiversastécnicas:

17. MUESTREOPORCUOTAS • Poco utilizado en investigaciones epidemiológicas y más en estudios de mercado. A partir de la composición general de la población por características, tales como edad o sexo, se determina el número de personas necesarias para cada característica y, a partir de ahí, el único requerimiento es conseguir el número adecuado de personas para llenar cada cuota. Es muy probable que la muestra difiera sistemáticamente de la población. • MUESTREOOPINÁTICO O INTENCIONAL • Para conocer la opinión o intención. Se busca una muestra representativa de la opinión que buscamos recabar.

18. MUESTREO CAUSAL O INCIDENTAL • Muestreoconsecutivo • Se selecciona a los pacientes que cumplen los criterios de selección a medida que acuden a la consulta durante un periodo de tiempo determinado. Si se cumple la condición de que la muestra esté libre de sesgos y de que sea representativa de la población, el método es válido. • Muestreoporinclusión de voluntarios • En general es preferible rechazar la colaboración de voluntarios ya que los motivos que llevan a una persona a prestarse a un estudio sin haber sido seleccionada suelen estar relacionadas con otras características que afectan a la representatividad de la muestra.

19. Estudios para determinadosparámetros • DE CONFIANZA:Seguridad de obtener resultados válidos y extrapolables a la población. Dependiendo del nivel de seguridad que predeterminemos tendremos un determinado valor de Za. Porejemplo, cuandoZa = 1,96 = seguridad del 95 %.  • PRECISIÓN: amplitud del intervalo. • VALOR APROXIMADO DE LO QUE QUEREMOS MEDIR: Si lo desconocemos, nos ponemos en el peor de los casos, un 50 %. Varíasegúnconozcamos o no la población:

20. Conceptos de Población y Muestra • Población: Es el conjunto de todos los elementos que cumplen ciertas propiedades y entre los cuales se desea estudiar un determinado fenómeno (pueden ser hogares, número de tornillos producidos por una fábrica en un año, lanzamientos de una moneda, etc. ). Llamamos población estadística o universo al conjunto de referencia sobre el cual van a recaer las observaciones.

21. Muestra: • es el subconjunto de la población que es estudiado y a partir de la cual se sacan conclusiones sobre las características de la población. La muestra debe ser representativa, en el sentido de que las conclusiones obtenidas deben servir para el total de la población. • Las muestras pueden ser probabilísticas o no probabilísticas.

22. Individuo: cada uno de los elementos de la muestra o de la población (personas, tornillos, hospitales, comercios) y sobre los que recaerá la observación.

23. Variable • Variable: cada uno de los rasgos o característica de los elementos de una población y que varían de un individuo a otro (salario, color de ojos, sexo, número de hijos).

24. Variables: 4 niveles de medición • 1) Nominal: hace referencia a datos que sólo pueden clasificarse en categorías; existen sólo conteos; no existe orden particular para los grupos. Ejemplo: color de ojos. • 2) Ordinal: corresponde a aquellos datos que se pueden agrupar en categorías y “ordenarlas” según algún tipo de gradación. Ejemplo; nivel de dolor, nivel de preferencia. • 3) de Intervalo: incluye todas las características de la escala ordinal, pero además la distancia entre valores es constante pues los valores que toma este tipo de variables corresponde al orden de los números naturales. Ejemplo: número de hijos, • 4) de Razón: tiene las características de la escala de intervalo, pero se agrega un punto cero absoluto tal que significa ausencia del atributo y la razón o cociente de dos números es significativo pudiéndose aplicarles todo tipo de instrumental matemático. Ejemplo: ingreso familiar.

25. Tipos de Variables • Las variables pueden ser cualitativas o cuantitativas. Generalmente se utiliza el término “modalidad” cuando hablamos de caracteres cualitativos y el término “valor” cuando estudiamos caracteres cuantitativos. Una variable no es sino el conjunto de las distintas modalidades o valores que toma un carácter.

26. Variables Cualitativas • Variables cualitativas (o categóricas): aquellas que no aparecen en forma numérica, sino como categorías o atributos (sexo, profesión, color de ojos). • Las variables cualitativas sólo pueden ser nominales u ordinales.

27. Variables cuantitativas: • Las que pueden expresarse numéricamente (temperatura, salario, número de goles en un partido). • Variables discretas: son el resultado de contar y sólo toman valores enteros (número de hijos); Variables continuas: son el resultado de medir, y pueden contener decimales (temperatura, peso, altura). Se pueden subdividir a voluntad. Pueden tomar, entonces, cualquier valor de un determinado intervalo.

28. Distribución de Frecuencia: • En estadística existe una relación con cantidades, números agrupados o no, los cuales poseen entre sí características similares. • La representación numérica de las variables se denomina dato estadístico.

29. Cont. Distribución de frecuencias • La distribución de frecuencia es una disposición tabular de datos estadísticos, ordenados ascendente o descendentemente, con la frecuencia (ni) de cada dato. Las distribuciones de frecuencias pueden ser para datos no agrupados y para datos agrupados o de intervalos de clase.

30. Distribución de frecuencia para datos no Agrupados: • Es aquella distribución que indica las frecuencias con que aparecen los datos estadísticos, desde el menor de ellos hasta el mayor de ese conjunto sin que se haya hecho ninguna modificación al tamaño de las unidades originales. • En estas distribuciones cada dato mantiene su propia identidad después que la distribución de frecuencia se ha elaborado. En estas distribuciones los valores de cada variable han sido solamente reagrupados, siguiendo un orden lógico con sus respectivas frecuencias.

31. Distribución de frecuencia de clase o de datos Agrupados: • Es aquella distribución en la que la disposición tabular de los datos estadísticos se encuentran ordenados en clases y con la frecuencia de cada clase; es decir, los datos originales de varios valores adyacentes del conjunto se combinan para formar un intervalo de clase.

32. No existen normas establecidas para determinar cuándo es apropiado utilizar datos agrupados o datos no agrupados; sin embargo, se sugiere que cuando el número total de datos (N) es igual o superior 50 y además el rango o recorrido de la serie de datos es mayor de 20, entonces, se utilizará la distribución de frecuencia para datos agrupados, también se utilizará este tipo de distribución cuando se requiera elaborar gráficos lineales como el histograma, el polígono de frecuencia o la ojiva.

33. Componentes de una distribución de frecuencia de clase • 1.- Rango o Amplitud total (recorrido).- Es el límite dentro del cual están comprendidos todos los valores de la serie de datos, en otras palabras, es el número de diferentes valores que toma la variable en un estudio o investigación dada. Es la diferencia entre el valor máximo de una variable y el valor mínimo que ésta toma en una investigación cualquiera. • Se designa con la letra R.

34. 2.- Clase o Intervalo de clase.- • Son divisiones o categorías en las cuales se agrupan un conjunto de datos ordenados con características comunes. En otras palabras, son fraccionamientos del rango o recorrido de la serie de valores para reunir los datos que presentan valores comprendidos entre dos limites.

35. Tamaño de los Intervalos de Clase • Los intervalos de clase pueden ser de tres tipos, según el tamaño que estos presenten en una distribución de frecuencia: • a) Clases de igual tamaño, • b) clases desigualesde tamaño • c) clases abiertas.

36. 3.-Amplitud de Clase, Longitud o Ancho de una Clase • La amplitud o longitud de una clase es el número de valores o variables que concurren a una clase determinada. La amplitud de clase se designa con las letras Ic.

37. 4.-Punto medio o Marca de clase • El centro de la clase, es el volar de los datos que se ubica en la posición central de la clase y representa todos los demás valores de esa clase. • Este valor se utiliza para el cálculo de la media aritmética.

38. 5.-Frecuencia de clase o Frecuencia Absoluta • La frecuencia de clase se le denomina frecuencia absoluta y se le designa con las letras ni. Es el número total de valores de las variables que se encuentran presente en una clase determinada, de una distribución de frecuencia de clase.

39. Fuentes de referencia • http://gonzalomeza.wordpress.com/2008/08/29/clase-estadisticas-poblacion-muestra-variable/ • http://www.elergonomista.com/saludpublica/sp15.html • Hernández, S., R., Fernández C. y Baptista L., P. 1998. Metodología de la Investigación. 2ª Edición. México: Editorial Mc. Graw-Hill. BCMA- 507.2 H557m5