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Universidad Nacional Mayor de San Marcos Doctorado en Ciencias de la Salud

Universidad Nacional Mayor de San Marcos Doctorado en Ciencias de la Salud. Seminario Nº 5 Diseño Metodológico : Tabulación y Análisis de Datos. 01-08-2009. Tabulación. Tabulación. Ordenamiento de la información en filas y columnas (campos y registros) en una BD.

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  1. Universidad Nacional Mayor de San MarcosDoctorado en Ciencias de la Salud Seminario Nº 5 Diseño Metodológico : Tabulación y Análisis de Datos 01-08-2009

  2. Tabulación

  3. Tabulación • Ordenamiento de la información en filas y columnas (campos y registros) en una BD. • Colección de datos puedan consultar, filtrar y analizar de manera sistematizada. • Incluye: codificación de las respuestas, la entrada de datos, en un programa Access ó Epiinfo o Epidata, • gestión de datos, especificando los procedimientos de recogida, edición y copias de seguridad Feigal J, Black D, Grady D, Hearst N, Fox C, Newman TB, Hulley SB. Capitulo 15 Planificación de la gestión y Análisis de Datos. En Hulley SB y Cummings SR. Diseño de la Investigación Clínica. Barcelona: Ediciones Doyma. Edición Española 1993. Pag. 175-182.

  4. Definición de los campos • Nombre a las variables. • Tipo de dato (numérico, texto, fecha, lógico (S/N), etc). • Reglas de validación. • Ejemplo: digitador sólo puede ingresar en el campo sexo los códigos ‘1’,’2’, ‘99’ para hombre, mujer o no hay dato. • Declaración de saltos condicionados en preguntas de tipo filtro, lo que permite integridad de la información. • Manual de Códigos o Diccionario de variables • Almacenamiento electrónico x digitación Gil FA, Rodríguez MN, Rondón MA. Capitulo 27 Recolección, Captura y Procesamiento de datos. En Ruiz A y Morillo LE. Epidemiología Clínica. Editorial Médica Panamericana. Bogotá. 2004.pp. 465-485.

  5. Análisis de Datos Cuantitativos

  6. Analisis según Obetivos • Tener presente el tipo de variables INFERENCIAL DESCRIPTIVO

  7. Análisis descriptivo • Depende del tipo de variables, así como de los objetivos planteados. • Variables cualitativas. Frecuencias, porcentaje. La presentación de esta información puede ser en cuadros o tablas con tres columnas o más.

  8. Análisis descriptivo • Variables cuantitativas: Medidas de tendencia central (media, mediana) y con sus respectivas medidas de dispersión (desvío estándar e intervalo intercuartílico). • También estos datos se pueden presentar como cuadros o como gráficos. • Adicionalmente las variables cuantitativas se pueden recodificar o reagrupar de manera que se pueden presentar como intervalos o categorías ordinales. Hernández R, Fernández C, Baptista P. Metodología de la Investigación. 4ª ed. 2006. México: McGraw Hill. Pag. 419

  9. GRÁFICAS NO repita la MISMA información ALTERNATIVAS EXCLUYENTES TEXTO La media del Indice de Masa Corporal fue de 21.1 ± 1.49 TABLAS / CUADROS

  10. Analisis Inferencial • A partir de los datos muestrales aleatorios se llegará a conclusiones que afecten a toda la población. • Se pueden clasificar en paramétricas y "no paramétricas”. • éstas ultima se utilizan cuando los datos no tienen distribución normal.

  11. Prueba de Hipótesis • Hipótesis proposición respecto a uno o varios parámetros. • Si la hipótesis es congruente con los datos obtenidos se la Acepta (no se rechaza) y • es rechazada, si no lo son. • La Hipótesis nula (Ho) propone la ausencia de la diferencia entre valores supuestos o hipotéticos, es decir la ‘nulidad’ significa ‘no hay diferencia’; • Mientras H1 ó Ha es una manifestación de desacuerdo con la hipótesis de nulidad. Dawson B, Trapp RG. Bioestadística Médica. 3ª edición. El Manual Moderno. México DF; 2002 . Pag 114

  12. Hipótesis nula Ho La que contrastamos Los datos pueden refutarla No debería ser rechazada sin una buena razón. Hipótesis Alternativa H1 Niega a H0 Los datos pueden mostrar evidencia a favor No debería ser aceptada sin una gran evidencia a favor. Identificación de hipótesis

  13. Prueba de Hipótesis • Región de rechazo: región nos llevará a rechazar la hipótesis. • Región de aceptación: Si el valor evaluado del estadístico pertenece a ella No rechaza-mos la hipótesis. • Hipótesis nunca se aceptan de forma definitiva, sólo se aceptan provisionalmente.

  14. Región de Aceptación Región de Rechazo. C u r v a N o r m a l E s t á n d a r 4 0 3 0 2 0 1 0 0 v a l o r e s e s t a n d a r i z a d o s Prueba de Hipótesis Valor crítico. Un punto

  15. Regla de decisión:  = p(rechazar H0|H0 cierta) = p(aceptar H0|H0 falsa) Potencia =1-= p(rechazar H0|H0 falsa)

  16. Procedimiento 5 pasos Paso 5. Con una Muestra llegar a Decisión Paso 4.- Regla de Decisión Paso 1.- Ho ; Ha Paso 3.- Estadístico de prueba Acepta Ho Rechazar Ho Y Aceptar Ha Paso 2.- Nivel de Significancia

  17. La Distribución NORMAL Z tiene Media = 0 y Desviación típica = 1 En cualquier distribución normal las probabilidades delimitadas entre :    68 %  2  95 %  3  99 % 68% 99% 95% 68% 95% z 99% -3 -2 -1 0 1 2 3

  18. Pruebas paramétricas: t, ANVA • Paramétricas, supuesto Distribución Normal de los datos. • Muestras sean aleatorias. • Ambas sirven para comparar medias. • Sólo dos medias ---> prueba t, •  2 medias ---> ANVA. * Pértega Díaz S., Pita Fernández S. Métodos paramétricos para la comparación de dos medias. t de Student. http://www.fisterra.com/mbe/investiga/t_student/t_student.asp * Dawson y Trapp. Op cit pp 179-192.

  19. Prueba t • Hipótesis. Para determinar si es razonable o no concluir que las dos medias son distintas entre sí se puede formular una de tres hipótesis:

  20. Prueba t • Hipótesis. Las otras dos:

  21. Unilateral y Bilateral La posición de la región crítica dependerá de las hipótesis. Bilateral H1: ¹20 Unilateral Derecha Unilateral Izquierda H1: <20 H1: >20

  22. Prueba no paramétrica

  23. Pruebas no paramétricas para comparar medias • Comparación de dos medianas: • Muestras independientes. prueba U de Mann-Whitney • Muestras apareados. prueba de Wilcoxon. • Comparación de varios grupos, Prueba de Kruskal-Wallis • Igual que en los casos anteriores se usa la mediana, en lugar de las medias.

  24. Hipótesis a contrastar Prueba U de Mann-Whitney

  25. Para Variables Cualitativas Requisitos: a)Que menos del 20% de los valores esperados sean menores de 5. b) Suma todas frecuencias en tabla> 40. Pruebas No Paramétricas: Chi2 O = Observado ; E = Esperado

  26. Cuadro de elección pruebas

  27. Cuadro de elección pruebas

  28. Análisis de Datos Cualitativos Carolina Blossiers

  29. Referencias Bibliográficas • Ardila J, Rodríguez MN, Gil F. Capítulo 8: Población y Muestreo. En Ruiz AM, Morillo LE. Epidemiología Clínica. Editorial Médica Panamericana. Bogotá. Colombia. 2004. • Dawson B, Trapp RG. Bioestadística Médica. 3ª edición. El Manual Moderno. México DF; 2002. pp 139-141 • Feigal J, Black D, Grady D, Hearst N, Fox C, Newman TB, Hulley SB. Capitulo 15 Planificación de la gestión y Análisis de Datos. En Hulley SB y Cummings SR. Diseño de la Investigación Clínica. Barcelona: Ediciones Doyma. Edición Española 1993. Pag. 175-182. • Gil FA, Rodríguez MN, Rondón MA. Capítulo 27 Recolección, Captura y Procesamiento de datos. En Ruiz A y Morillo LE. Epidemiología Clínica. Editorial Médica Panamericana. Bogotá. 2004.pp. 465-485. • Hernández R, Fernández C, Baptista P. Metodología de la Investigación. 4ª ed. 2006. México: McGraw Hill. pag. 442 • Pértega Díaz S., Pita Fernández S. Métodos paramétricos para la comparación de dos medias. t de Student. [Metodología de la investigación]. Fisterra.com [Portal de internet]. 2001[último acceso 2009 junio 30]. Disponible http://www.fisterra.com/mbe/investiga/t_student/t_student.asp • Pineda EB, de Alvarado EL. Metodología de la Investigación. 3ª edición. Serie Paltex Nº 47. Organización Panamericana de la Salud. 2008. pp. 172-3. • Pita S, Pértega S. Asociación de variables cualitativas: test de Chi-cuadrado. . [Metodología de la investigación]. Fisterra.com [Portal de internet]. 2001[último acceso 2009 junio 30]. Disponible http://www.fisterra.com/mbe/investiga/chi/chi.pdf • Pita S, Pértega S. Significancia estadística y relevancia clínica [Metodología de la investigación]. Fisterra.com [Portal de internet]. 2001[último acceso 2009 junio 30]. Disponible http://www.fisterra.com/mbe/investiga/signi_estadi/signi_estadisti2.pdf • Pita S. Determinación del tamaño muestral serie [Metodología de la investigación]. Fisterra.com [Portal de internet]. 2001[último acceso 2009 junio 30]. Disponible http://www.fisterra.com/mbe/investiga/9muestras/9muestras.asp. • Venezuela. Red Nacional Escolar RENA. http://www.rena.edu.ve/cuartaEtapa/metodologia/Tema8.html#hipo • Zubizarreta Armando. La Aventura del Trabajo Intelectual. Buenos Aires 1969. 2da Edición.

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