Cuarto seminario

En el cuarto seminario expusimos en grupos nuestro trabajos de estadística y mi grupo salió el segundo, aunque estábamos muy nerviosas lo expusimos lo mejor posible, ya que este trabajo ha supuesto mucho esfuerzo, peleas, tiempo y sobretodo superación y se merecía una exposición a su nivel, al parecer salió todo bien, por fin respiramos tranquilas después de nuestra última exposición de primero de carrera.

En fin, esta es la última entrada de mi blog, espero que os haya gustado y ayudado a todos.

Tercer seminario

Bueno el tercero fue el último seminario que tuvimos acerca del programa “Epi Info” y en el descubrimos, en el estudio que estuvimos tratando en los demás seminarios, cuál era el alimento que provoco la gastroenteritis en la fiesta y era la vainilla, llegamos a esa conclusión mediante el manejo de medias, tablas de frecuencias, test de hipótesis, etc, que nos ayudó a ver las relaciones entre nuestras variables.

Hipótesis estadísticas. Test de hipótesis.

Este tema se ha convertido en uno de mis favoritos, ya que por fin hay que realizar cálculos y dejarse de tanta teoría, espero que os guste.

Para controlar los errores aleatorios contamos con los tests o contrastes de hipótesis.

Tipos de análisis estadísticos según el tipo de variables implicadas en el estudio

Predictora/Resultado	Dicotómica	Continua
Dicotómica	Test x2 (chicuadrado)	T de student
Continua	Regresión logística	Regresión lineal

Chi cuadrado también sirve para cualitativas que no sean dicotómicas sino policotómicas.

Debemos tener en cuenta los errores de hipótesis: con una misma muestra podemos aceptar o rechazar la hipótesis nula, todo depende de un error, al que llamamos alfa, este es la probabilidad de equivocarnos al rechazar la hipótesis nula, el error alfa más pequeño al que podemos rechazar la hipótesis nula es el error y habitualmente rechazamos la hipótesis nula para un nivel alfa máximo del 5% (p<0’05), es lo que llamamos significación estadística.

Tipo de errores en test de hipótesis

Realidad/ resultado del test	Rechazo H0	Acepto H0
H0 cierta	Error tipo I (error alfa)	No error (1-alfa)
H0 falsa	No error (1-beta)	Error tipo II (error beta)

Estadística inferencial: muestreo y estimación

Nada más empezar esta entrada debemos dejar claro que al conjunto de procedimientos que permiten elegir muestras de tal forma que éstas reflejen las características de la población llamamos técnica de muestreo y que siempre que trabajamos con muestras debemos asumir un cierto error.

Hablando de errores, definiremos que es un error estándar: es la medida que trata de captar la variabilidad de los valores del estimador, mide el grado de variabilidad en los valores del estimador en las distintas muestras de un determinado tamaño que pudiésemos tomar de una población. Cuanto más pequeño es el error estándar de un estimador, más nos podemos fiar del valor de una muestra concreta.

Intervalos de confianza: Son un medio de conocer el parámetro en una población midiendo el error que tiene que ver con el azar (error aleatorio), se trata de un par de números tales que, con un nivel de confianza determinados, podamos asegurar que el valor del parámetro es mayor o menos que ambos números. Se puede calcular intervalos de confianza para cualquier parámetro.

Tipos de muestreo:

Muestreo probabilístico (Aleatorio): Es el método que cosiste en extraer una parte (o muestra) de forma que todas las muestras posibles del tamaño fijo, tengan la misma posibilidad de ser seleccionadas, dentro de este existen diferentes tipos:

• Aleatorio simple: Se caracteriza porque cada unidad tiene la probabilidad equitativa de ser incluida en la muestra.
• Sistemático: Similar al aleatorio simple, en donde cada unidad del universo tiene la misma probabilidad de ser seleccionada.
• Estratificado: Se caracteriza por la subdivisión de la población en subgrupos o estratos, debido a que las variables principales que deben someterse a estudio presentan cierta variabilidad o distribución conocida que puede afectar a los resultados.
• Conglomerado: Se usa cuando no se dispone de una lista detallada y enumerada de cada una de las unidades que conforman el universo y resulta más complejo elaborarla. En la selección de la muestra en lugar de escoger cada unidad se toman los subgrupos o conjuntos de unidad “conglomerados”.

Muestreo no probabilístico: No puede considerarse que la muestra sea representativa de una población, se caracteriza porque el investigador selecciona la muestra siguiendo algunos criterios identificados para los fines del estudio que realiza. Hay diferentes tipos:

• Por conveniencia o Intencional: En el que el investigador decide, según sus objetivos, los elementos que integrarán la muestra, considerando las unidades “típicas” de la población que desea conocer.
• Por cuotas: En el que el investigador selecciona la muestra considerando algunos fenómenos o variables a estudiar, como: Sexo, raza, religión, etc.
• Accidental: Consiste en utilizar para el estudio las personas disponibles en un momento dado, según lo que interesa estudiar. De las tres es la más deficiente.

Segundo seminario

En el segundo seminario lo que hicimos fue analizar los datos que introducimos en el primer seminario.

Para ello, nuestro profesor nos enseñó algunas herramientas que posee Epi Info para agrupar categorías, así como ver los datos del estudio. En este caso el estudio trataba de una población que había asistido a una fiesta y que un gran número de ellos cogieron gastroenteritis, entonces con los datos ya introducidos de qué habían ingerido cada una de estas personas así como otros datos relevantes, pudimos observar qué habían comido estas personas, qué número de ellas se habían puesto malas y pudimos sacar nuestras propias conjeturas, incluso representarlo gráficamente mediante el uso de gráficos.

Medidas de tendencia central, posición y dispersión.

Esta entrada va dirigida a las medidas de tendencia central, posición y dispersión, por lo que al ser conceptos clave no puedo explicarlo exactamente con mis palabras por lo que he aclarado los conceptos y colocado gráficas para que se vean más claras estas medidas.

Empezamos definiendo qué es un parámetro o estadístico: es un número que resume la información recogida en una población o una muestra y existen tres tipos de estadísticos:

1. Medidas de tendencia central
2. Medidas de posición
3. Medidas de dispersión

Medidas de tendencia central

• Media aritmética o media: es la suma de todos los valores de la variable observada entre el total de observación.
• Media ponderada: es la media de diferentes valores.
• Mediana: es el valor de la observación tal que un 50% de los datos es menor y otro 50% es mayor.
• Moda: es el valor que más veces se repite.

Medidas de posición

• Cuantiles o n-tiles: sólo tienen en cuenta la posición de los valores en la muestra.
• Percentiles: dividen la muestra ordenada en 100 partes.
• Deciles: dividen la muestra ordenada en 10 partes.
• Cuartiles: dividen la muestra ordenada en 4 partes.

Medidas de dispersión

• Rango o recorrido: diferencia entre el mayor y el menos valor de la muestra.
• Desviación media: media aritmética de las distancias de cada observación con respecto a la media de la muestra.
• Desviación típica: cuantifica el error que cometemos si representamos una muestra únicamente pos su medida.
• Varianza: expresa la misma información en valores cuadráticos.
• Recorrido intercuartílico: diferencia entre el tercer y el primer cuartil.
• Coeficiente de variación: nos sirve para comparar la heterogeneidad de dos series numéricas con independencia de las unidades de medidas.

Distribuciones normales:

• En estadística se llama distribución normal, distribución de Gauss, a una de las distribuciones de probabilidad de variable continua que con más frecuencia aparece en fenómenos reales.
• Esta curva se conoce como campana de Gauss. (ejemplo gráfico)

Asimetría y curtosis:

Coeficiente de asimetría de una variable: Grado de asimetría de la distribución de sus datos en torno a su media.

·         g1=0 (distribución simétrica)

·         g1>0 (distribución asimétrica positiva, existe mayor concentración de valores a la derecha que a la izquierda)

·         g1<0 (distribución asimétrica negativa, existe mayor concentración de valores a la izquierda que a la derecha)

Curtosis o apuntamiento:

• Es una variable sirve para medir el grado de concentración de los valores que toma en torno a su media
• Los resultados pueden ser los siguientes:

×          g2=0 (distribución mesocúrtica, es una distribución normal)

×          g2>0 (distribución leptocúrtica, larga (hacia arriba))

×          g2<0 (distribución platicúrtica, más llana (hacia abajo))

Introducción a la bioestadística. Organización de los datos.

En este tema conoceremos conceptos claves a la hora de desarrollar nuestros métodos y el material necesario para nuestro estudio.

Para empezar hablaremos de la población de estudio que no es más que la selección de las personas que vamos a incluir y excluir de nuestro estudio conservando así la validez interna y externa de este, evitando los sesgos de selección que hayamos tomado en cuenta anteriormente. También hablaremos del muestreo, el muestreo no es más que el número de individuos que necesitamos para el estudio ya que es imposible incorporar a toda la población.  Existen diferentes tipos de muestreo: el muestreo aleatorio simple, el sistemático, el equi-probabilístico, el estratificado, el multi-etápico, el monstro consecutivo y por último los voluntarios.

La recogida de datos se puede hacer: de forma directa, por fuentes documentales, a través de encuestas, entrevistas, etc. En esta fase tenemos que tener en cuenta los sesgos de clasificación y, si es posible, hacer un pilotaje previo, es decir, hacer una prueba con pocas personas antes de hacer el estudio.

A la hora del análisis, mediante el programa “Epi Info” podemos analizar los datos mediante el uso de: tablas de frecuencia (tablas que muestran las frecuencias y las categorías de las variables, las frecuencias son el número de veces que una categoría aparece en nuestra población de estudio), frecuencia absoluta (número de veces que se repite cada categoría de la variable de estudio), frecuencia relativa (frecuencia absoluta dividida por el número total de casos, la suma de estas debe ser 1), frecuencia acumulada (suma de las frecuencias correspondientes a cada valor) y representación de datos mediante gráficas (exponen los datos obtenidos en nuestro estudio de forma gráfica, nos ayuda a aclarar los datos)

Primer Seminario

En el primer seminario de “Estadistica y TIC” descubrimos un nuevo programa informático llamado Epi Info, aprendimos cómo instalarlo y profundizamos levemente en su manejo. Este programa sirve para recoger la información obtenida en nuestro estudio a través de nuestros cuestionarios o entrevistas y nos ayuda a estudiar las variables de este y a analizar los diferentes datos que hemos obtenidos mediante cálculos y representaciones gráficas para que podamos llegar a nuestras conclusiones.

Para descargar Epi Enfo solo tenemos que poner en google: “cdc Epi Info” y pinchar en el primer enlace que aparece y cliqueamos en “downloads” y luego en “previus versions” y ya estaría descargado. ¡OJO! El programa está en inglés por lo que debemos usar un parche de español, que lo podemos encontrar en nuestro campus. Para ello buscamos la carpeta del ordenador donde se encuentra Epi Info y abrimos la carpeta “TransExE” y pegamos el parche en esta carpeta, después abrimos Epi Info y cambiamos el idioma al español, ya que nos debería salir como opción.

Ya solo queda aprender a manejarlo, el programa no es muy complicado. ¡Suerte!

También en este seminario comenzamos la introducción de la información referente a un estudio que vamos a analizar en los próximos seminarios.

La etapa empírica de la investigación: el diseño.

Para llevar a cabo el diseño de nuestro estudio debemos tener en cuenta cuatro criterios: la finalidad de este, su secuencia temporal, si se controlan los factores de estudio y la cronología de este.

En función de la finalidad nuestro estudio puede ser analítico o descriptivo: es analítico cuando existe relación entre dos variables y descriptivo cuando se describe sin buscar relación entre las dos variables. Según la secuencia temporal puede ser transversal, porque se da en un momento del tiempo o longitudinal, que significa que el estudio necesita un lapsus de tiempo para que se lleve a cabo. Según el control de la asignación de los factores de estudio puede ser experimental u observacional y en función de la cronología puede ser: prospectivo, que significa que primero intervenimos y luego obtenemos los resultados o retrospectivo que se da cuando ya tenemos los resultados y queremos intervenir.

Por lo que, una vez sabido esto, a la hora de clasificar los estudios analíticos primero debemos saber si existe control del factor de estudio, si es que no se trata de un estudio observacional en el cual la formación de los grupos de estudio se realiza en función de la enfermedad y serían o estudios de cohortes o estudios de casos y controles. Si, por el contrario, si se controla el factor de estudio se trata de un estudio experimental, en el cual si existe un grupo de control se trata de un ensayo controlado y si no se trata de un ensayo no controlado. Dentro de los ensayos controlados si la asignación de estos grupos es aleatoria estamos hablando de un ensayo clínico aleatorio, si por el contrario la asignación de estos grupos no es aleatoria ya hablaríamos de un ensayo clínico no aleatorio.

El marco teórico y los objetivos de la investigación. Hipótesis de investigación.

A la hora de desarrollar el marco teórico debemos definir los objetivos de nuestro estudio y qué queremos lograr llevando a cabo este, por lo que debemos profundizar en la información, para ello debemos desarrollar las hipótesis del estudio. Las hipótesis son solo las relaciones existentes entre las variables (tanto dependientes como independientes), es por lo tanto, una predicción del resultado del trabajo. 

El desarrollo del marco teórico requieres de cuatro pasos:

1. Formular la pregunta correspondiente a nuestro estudio que queramos tratar. Con formular la pregunta nos referimos a reducir a términos sencillos y precisos los objetivos del estudio. Las preguntas se deben descomponer en cuatro elementos: Las llamadas Preguntas PICO:

1. Paciente o problema de interés
2. Intervención que se va a considerar
3. Intervención con la que Comparar
4. Resultado (Outcome) que se valora

2. Apoyarse en pruebas disponibles en literatura.

3. Evaluar críticamente la literatura obtenida: con esto nos referimos a determinar el nivel de evidencia que tendrá nuestro estudio en función a la metodología de cada experiencia, es decir determinar la fiabilidad del estudio. Los niveles de evidencia son:

Nivel de evidencia I: Obtenida de por lo menos un experimento clínico controlado, adecuadamente aleatorizado, o de una metaanálisis de alta calidad.

Nivel de evidencia II: Obtenida de por lo menos un experimento clínico controlado, adecuadamente aleatorizado o de un metaanálisis de alta calidad, pero con probabilidad alta de resultados falsos positivos o falsos negativos.

Nivel de evidencia III:

• Nivel de evidencia III.1: Obtenida de experimentos controlados y no aleatorizados, pero bien diseñados en todos los demás aspectos.
• Nivel de evidencia III.2: Obtenida de estudios analíticos observacionales bien diseñados, preferiblemente multicéntricos o con más de un grupo de investigación.
• Nivel de evidencia III.3: Obtenida de cohortes históricas (retrospectivas), múltiples series de tiempo, o series de casos tratados.
• Nivel de evidencia IV: Obtenida de opiniones de autoridades respetadas, basadas en la experiencia clínica no cuantificada, o en informes de comités de expertos.

4. Aplicación de las conclusiones obtenidas en nuestro estudio práctico: de los anteriores niveles de evidencia explicados se obtienen cinco grados de recomendación, los cuales son aplicables como criteros de calidad: 

• GRADO DE RECOMENDACIÓN A: Existe evidencia satisfactoria (por lo general de Nivel I) que sustenta la recomendación para la intervención o actividad bajo consideración.
• GRADO DE RECOMENDACIÓN B: Existe evidencia razonable (por lo general de nivel II, III.1 O III.2) que sustenta la recomendación para la intervención o actividad bajo consideración.
• GRADO DE RECOMENDACIÓN C: Existe pobre o poca evidencia por lo general de nivel III O IV) que sustenta la recomendación para la intervención o actividad bajo consideración.
• GRADO DE RECONMENDACIÓN D: Existe evidencia razonable (por lo general de Nivel II, II2.1 O III.2) que sustenta excluir o no llevar a cabo la intervención o actividad en consideración
• GRADO DE RECOMENDACIÓN E: Existe evidencia satisfactoria (por lo general de Nivel I) que sustenta excluir  o no llevar a cabo la intervención o actividad en consideración.

Fuentes de información y revisión bibliográfica. Información documental e información de campo.

Esta entrada va dirigida a la búsqueda de información bibliográfica, a la cual le podemos añadir una de las anteriores entradas en la que muestro como poder acceder a un artículo para nuestra investigación, por lo que en este tema abarcaré las distintas fuentes de información alternativas a la ya explicada.

Fuentes de información práctica:

Observación directa: registro visual de lo que ocurre en una situación real y  según el problema de estudio. Por lo que pueden surgir errores en la observación, en los observadores, en el instrumento utilizado y en los fenómenos observados:

Entrevistas y cuestionarios (validados): 

• Entrevista estructurada:   Ventajas: la información es más fácil de procesar, para este tipo de entrevistas no se necesita ser entrenado el entrevistador, y existe uniformidad en la información obtenido. Desventajas: es difícil obtener información confidencial, por lo que no permite profundizar en un tema que surja en la entrevista.
• Entrevista no estructurada: Ventajas: se puede utilizar todos los sujetos y utilizar en cualquier circunstancia, ya que permite profundizar en temas personales del entrevistado. Desventajas: estas entrevistas requieren más tiempo y suelen ser más costosas, requiere mayor habilidad a la hora de obtener la información y un mayor conocimiento del tema tratado.

Registro por el/la propio/a paciente.

Informador/a directo

Registros previos: secundarios, primarios, individuales y agregados.

Cuestionarios

Instrumentos empleados para los estudios que se utilizan por documento, tanto impreso como por correo, o por teléfono.

Ventajas: suelen ser de un costo bajo, se puede acceder a un mayor número de personas en corto tiempo y tiene facilidad a la hora de obtener, analizar e interpretar los datos.

Desventajas: son pocos flexibles y no profundizan en la información, por lo que es necesario que estos cuestionarios estén validados y bien desarrollados, es decir, hay que prestar particular atención a la fiabilidad y validez de estos.

Preguntas cerradas y abiertas:

Preguntas cerradas:

• Ventajas: este tipo de preguntas obliga a reflexionar sobre los detalles, uniformidad de las respuestas y la facilidad a la hora de la codificación o comprensión.
• Desventajas: estas preguntas no son útiles para informaciones complejas, por lo que puede inducir a respuestas.

Preguntas abiertas:

• Ventajas: al contrario que las otras, son útiles para informaciones complejas, por lo que permiten tener observaciones y comentarios.
• Desventajas: estas preguntas requieren mayor tiempo, y no son útiles cuando se preguntan sobre actitudes mal vistas socialmente.

La etapa conceptual de la investigación: el problema de la investigación.

En este tema abarcaremos la etapa conceptual de la investigación en la cual se requiere la revisión del estado actual del conocimiento sobre el tema que vayamos a investigar. 

En esta etapa se pretende ver si la investigación que seguimos es buena, es decir, una buena investigación significa tener buenas ideas y plantearse las preguntas de forma adecuada, así como establecer el marco teórico e identificar las variables que hay que tener en cuenta para desarrollar el estudio y por último se ha de realizar el análisis de la pertinencia del estudio y de la viabilidad o factibilidad.

Se ha de tener unos aspectos a valorar en la justificación de un proyecto, la llamada pertenencia. La cual abarca que: si una pregunta no ha sido contestada se ha de adecuar a la práctica, así como ver la importancia del problema, que la pregunta y el diseño del estudio se ajusten a los principios éticos de la investigación y que los resultados esperables compensen los recursos utilizados.

Puntos de guía para el desarrollo de la investigación

1. Definir la pregunta con claridad
2. Escoger el diseño idóneo
3. Seleccionar la población de estudio adecuada
4. Calcular el número de personas necesarias
5. Medir las variables con precisión y exactitud
6. Planear la estrategia de análisis
7. Organizar el estudio cuidadosamente(cronogramas)
8. Interpretar los resultados con precaución
9. Comunicar los resultados con rigor

Buscadores y descriptores

Una de las tareas más importantes a la hora de realizar un estudio de investigación es la búsqueda de información. Por lo que esta entrada va destina al uso de los buscadores y descriptores con la finalidad de encontrar estudios, artículos, revistas o información que sea útil para poder realizar nuestro trabajo de investigación.
Para ello voy a enseñaros paso a paso que hay que hacer para obtener dicha información, por lo que voy a buscar, por ejemplo, información relevante al consumo de comida basura como factor de riesgo en la obesidad.


1ºPaso: Nos meteremos en la pagina web: http://decs.bvs.br/E/homepagee.htm, DeCS es un buscador de descriptores, en la cual podremos encontrar nuestros descriptores referentes al tema escogido utilizando las palabras claves de nuestro estudio que en este caso sería: consumo de comida basura, factor de riesgo y obesidad infantil, para ello pulsamos en el apartado "Consulta al DeCS" e introducimos nuestras palabras claves de una en una, para ello debemos seleccionar el idioma en el que estamos escribiendo nuestra palabra clave. Veamos que tal ha ido la búsqueda:

Durante la realización de la búsqueda, tendremos que modificar nuestras correspondientes palabras clave, ya que puede que no encontremos artículos con las palabras clave que hemos utilizado, en este caso cambiaremos: comida basura por comida rápida.

2ºPaso: Completado el primer paso pasamos, a través de la página de la biblioteca Universitaria de Sevilla, a la página de Scopus. Para poder encontrar artículos referentes a nuestro estudio, para ello ponemos nuestras palabras clave entre comillas y en inglés y separadas entre ellas con el boleano "AND".

Una vez realizado el paso anterior deberíamos poder haber encontrado algún artículo referente al estudio, siempre debemos coger los artículos más recientes para mayor fiabilidad de nuestro estudio.

3ºPaso: Cuando ya hemos encontrado nuestro artículo nos vamos a la página web de la Biblioteca de la Universidad de Sevilla y como en este caso es una revista nos metemos en el apartado "Revistas-e" y copiamos el nombre de la revista en la que se encuentra nuestro artículo.

Una vez encontrada nuestra revista, nos metemos en la página oficial de esta, como he mencionado antes nos metemos en la más reciente para mayor fiabilidad del estudio.

Y por último copiamos el nombre de nuestro artículo y ya lo habremos encontrado.

Continuación: Errores y sesgos en un estudio de investigación.

Esta entrada es perteneciente a la anterior, al tema 2, pero al ser un tema más complejo he preferido realizar una entrada aparte para poder expandirme un poco más y dejar clara la diferenciación entre los diferentes tipos de errores y sesgos que se pueden llegar a cometer en un estudio de investigación.
Empezamos:
Errores en los estudios: existen dos tipos de errores: los errores aleatorios y los errores sistemáticos o sesgos:
Errores aleatorios: son errores que se intentan minimizar pero que siempre están presentes, por ejemplo si cogemos una muestra en la que todos los miembros padecen cáncer de pulmón, los resultados serían que el 100% de la población padece cáncer de pulmón, por lo que estos resultados no podrían extrapolarse a la población. Por lo que estos errores se cometen en los estudios que trabajan con muestras, ya que el trabajar con estas es impreciso porque no sabemos si el resultado obtenido en la muestra supera o se queda corto con respecto al resultado real. Para ello se toman unas medidas de control, las cuales se dividen en tres fases:

• Primera fase: se calcula el mínimo tamaño de la muestra que es necesaria específicamente para nuestro estudio, para detectar estadísticamente una diferencia, si es que esta existe.
• Segunda fase: se usan pruebas o test.
• Tercera fase: se realizan cálculos de intervalos de confianza para las estimaciones que hemos obtenido.

Errores sistemáticos (sesgos): son errores que inciden en las diferencias observadas y obtenidas en nuestro estudio, es decir, separa artificialmente las diferencias observadas en el estudio y las verdaderas, por ejemplo: el uso de un instrumento no calibrado en el estudio puede suponer que se comentan errores que exageren las verdaderas diferencias o que las minimice. Estos errores afectan a la validez interna, es decir, a la credibilidad de nuestras conclusiones. Existen 3 tipos de sesgos:

• Sesgo de selección: este sesgo corresponde a los criterios de inclusión o de exclusión a nuestro estudio, por ejemplo: si vamos a realizar un estudio acerca de la población adolescente no podemos coger a ninguna persona ajena a este grupo de estudio, como por ejemplo serían la población adulta. También entran en este sesgo las negativas a participar en el estudio y el abandono durante la realización de este.
• Sesgo de clasificación o información: este sesgo corresponde a la incorrecta medición de una variable perteneciente a nuestro estudio, por lo que depende de la validez de el método utilizado para recoger la información, por ejemplo: si vamos a realizar un estudio de la media de fiebre en la población infantil con gripe debemos medir la fiebre a partir de una cifra. Este sesgo puede afectar a la exposición o al efecto y puede minimizar las diferencias existentes o exagerarlas. Dentro de este sesgo podemos encontrar: el sesgo no diferencial y el sesgo diferencial: el sesgo no diferencial disminuye las diferencias realmente existentes, mientras que el sesgo diferencial las exagera.
• Sesgo de confusión: este es el único sesgo que se puede controlar tanto en la fase de diseño como en la de análisis. Se trata de un error en las estimaciones del estudio, producidas por una distribución desigual en los grupos de comparación con una tercera variable y si esta es predictora del efecto sus distribución contamina los resultados de la verdadera relación entre la exposición y el efecto que se ha estudiado, por ejemplo: realizamos un estudio de personas que tienen una dieta rica en grasa y padecen obesidad, si este tipo de dieta es más frecuente en personas no fumadoras que las que si fuman y los investigadores no lo han tenido en cuenta, la carga del riesgo, en este caso, de no ser fumador, se camufla dentro de la dieta.

Por último, hablaremos de lo que es el grupo de control:

El grupo de control tiene como finalidad aislar el efecto del factor de estudio del que se debe a otros factores. Efectos que se controlan:

• Efecto Hawthorne: responden lo que se espera que hagan.
• Efecto placebo: respuesta no atribuible al fármaco dado al paciente.
• Regresión a la media.
• Evolución natural: no se sabe con certeza si fue el fármaco o el cuerpo el que acabó con el problema, por ejemplo: los dolores de cabeza.

Etapas y fases del proceso de investigación

En este segundo tema abarcaremos desde lo que es conocido como "método científico" hasta las diferentes etapas y fases del proceso de investigación, así como los conocidos "sesgos" o errores a la hora de desarrollar un estudio.

Empezaremos definiendo lo que es el método científico: es un método de investigación que comprende las ciencias puras o formales, este no se ocupa de hechos, sino que sus objetivos son formas ideas, aplica el procesos deductivo y como método usa la lógica para demostrar los teoremas que ha propuesto así como la observación y experimentación para verificar si sus enunciados son adecuados a su objetivo.

Una vez comprendido el método utilizado en las investigaciones, pasamos a las etapas y a las fases de dicho proceso de investigación. Podemos identificar tres tipos de etapas: la conceptual, la empírica y la interpretativa.

La etapa conceptual: en esta etapa, lo primordial es observar los hechos y definir el problema de la investigación que estamos realizando, es decir, identificar y formular el por qué se está realizando un estudio acerca de dicho problema.. Para ello se realiza una revisión bibliográfica, se miran los antecedentes dicho estudio y la base teórica del problema. A continuación se definen los objetivos, los términos y variables, se formulan las hipótesis y para finalizar esta etapa se redacta la importancia del estudio y las limitaciones que pueden aparecer o han aparecido.

La etapa empírica: es la etapa más práctica de todo el proceso de investigación, llamada popularmente como "el trabajo de campo". Por lo que dicha etapa corresponde a los métodos y el material con el que vamos a trabajar y la obtención de resultados de nuestra investigación. En esta etapa se debe definir el plan de investigación que se ha preparado, así como las fuentes de información utilizadas y el método de recolección de datos, para que una vez realizado el estudio se pueda ver la fiabilidad de este, por lo que debe tener un control y una validez tanto interna como externa, intentando no cometer errores ni sesgos, los cuales lo explicaremos más adelante. Por lo que esta etapa debe estar planificada de tal manera:

1. Proyecto: material y métodos usados, diseño, población de estudio, muestreo, variables, definición del proceso de recogida de datos y registro y procesamiento.

2. "Trabajo de campo": recogida de datos práctica, ejecutadas de la forma en la que la hemos trabajado en el primer punto.

3. Análisis de los datos obtenidos.

La etapa interpretativa: es la última etapa del proceso de investigación, en la cual se convalidan los métodos de estudio empleados y los resultados, también se ha de describir las fortalezas y debilidades encontradas a lo largo de la realización del estudio, así como la relación entre los resultados obtenidos y los objetivos e hipótesis planteadas. También se debe destacar los aspectos novedosos y relevantes acerca del estudio y finalmente extraer las conclusiones que nos ha llevado nuestro trabajo de investigación.

Investigación en enfermería

Este tema va relacionado con la conducta enfermera en el ámbito de la investigación, destacando que no solo existe la función asistencial como labor en enfermería, sino que también existen otras funciones que un/a enfermero/a puede desempeñar, como son: la labor de gestión, docente e investigadora.

Centrándonos en la labor de la investigación, el tema empieza definiendo que es una investigación y la importancia de investigar en enfermería, dándonos una serie de razones para investigar, los objetivos, las líneas de investigación, las dificultades que se nos pueden presentar y las prioridades a la hora de elaborar una investigación.

Con todo esto se pretende llegar al alumnado y demostrarles que existen diferentes salidas para la labor de enfermería y no solo la asistencial, creando curiosidad, ambición y dando una formación para desempeñar nuestras futuras investigaciones.

Introducción al blog

Este blog va dirigido a la asignatura "Estadística y Tecnología de la Información y Comunicación" de la escuela de enfermería Cruz Roja, en el cual, semanalmente, se va a publicar una entrada dirigida al temario procedente de dicha asignatura. En el que se intentará llegar a una comprensión sencilla y breve del temario.