Universidad Nacional Mayor de San Marcos Doctorado en Ciencias de la Salud
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Universidad Nacional Mayor de San MarcosDoctorado en Ciencias de la Salud
Seminario Nº 5
Diseño Metodológico :
Tabulación y Análisis de Datos
01-08-2009
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Tabulación
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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.
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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.
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Análisis de Datos Cuantitativos
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Tener presente el tipo de variables
DESCRIPTIVO INFERENCIAL
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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.
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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
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ALTERNATIVAS
EXCLUYENTES
TEXTOLa media del Indice de
Masa Corporal fue de 21.1 ± 1.49
TABLAS / CUADROS
GRÁFICAS NO repita la
MISMA información
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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.
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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
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Identificación de hipótesis 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.
:H
:H
1
0%50p
%50p
, ,
, ,
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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.
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Prueba de Hipótesis
v a l o r e s e s t a n d a r i z a d o s
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
1
Región de
Rechazo.
Región de Aceptación
Valor crítico. Un punto
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Regla de decisión:
Decisión
Tomada
Estado Real
Ho
Verdadera
Ho Falsa;
H1 Verdadera
Ho
RechazadaError tipo I () Decisión correcta
Ho
No RechazadaDecisión correcta Error tipo II ( )
= p (rechazar H0|H0 cierta)
= p (aceptar H0|H0 falsa)
Potencia =1- = p (rechazar H0|H0 falsa)
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Rechazar HoY Aceptar Ha
AceptaHo
Procedimiento 5 pasos
Paso 1.- Ho ; Ha
Paso 2.- Nivel de
Significancia
Paso 3.- Estadístico de
prueba
Paso 5. Con una Muestra llegar a
Decisión
Paso 4.- Regla deDecisión
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La Distribución NORMAL Z tiene Media = 0 y
Desviación típica = 1
-3 -2 -1 0 1 2 3-3 -2 -1 0 1 2 3
zz
68%95%99%
En cualquier distribución normal las probabilidades delimitadas entre :
68 % 2 95 % 3 99 %
68%
99%
95%
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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.
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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:
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Prueba t
Hipótesis. Las otras dos:
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Unilateral y BilateralLa posición de la región crítica dependerá de las hipótesis.
UnilateralIzquierda
UnilateralDerecha
Bilateral
H1: <20 H1: >20
H1: 20
X
X
X
X
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Prueba no paramétrica
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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-WallisIgual que en los casos anteriores se usa la
mediana, en lugar de las medias.
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Hipótesis a contrastar Prueba U de Mann-Whitney
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Pruebas No Paramétricas: Chi2
Para Variables Cualitativas
Requisitos: a)Que menos del 20%
de los valores esperados sean menores de 5.
b) Suma todas frecuencias en tabla > 40.
EEO 2
O = Observado ;
E = Esperado
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Cuadro de elección pruebas
OBJETIVOSTipo de Variable
Escala de Medición
PRUEBAS
Comparar medias
Cuantitativa
Intervalo / Razón
• Prueba t (2 grupos )
• Prueba ANVA (≥ 2 grupos )
Comparar medianas
Cualitativa Ordinal
Prueba de U de Mann-Whitney (2 grupos independientes)
Prueba de Wilcoxon (2 muestras apareadas)
Prueba de Kruskall-Wallis >2grupos
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Cuadro de elección pruebas
OBJETIVOSTipo de Variable
Escala de Medición
PRUEBAS
Comprobar asociación
entre variables
Cuantitativa
Intervalo/ Razón
Coef. Correlación de Pearson; Coef.
Spearman
Predicción Cuantitati
vaIntervalo/
RazónRegresión
Independencia de variables
(Asociación)Cualitativa
Nominal , Ordinal
Chi 2
Fuerza de Asociación
CualitativaNominal ,
OrdinalOdds Ratio – Riesgo
Relativo
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Análisis de Datos Cualitativos
Carolina Blossiers
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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
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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
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Referencias Bibliográficas