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RECURSOS Y METODOS AVANZADOS EN INVESTIGACION > METAANALISIS > Flashcards

METAANALISIS Flashcards

1
Q

Procedimientos/técnicas para resumir la evidencia existente relativa a una pregunta específica de investigación y así llegar a una conclusión general:

A

Revisiones sistemáticas

Meta-análisis

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Q

Búsqueda sistemática de todos los estudios que hayan explorado una pregunta de investigación específica

Extracción de la información de esos estudios

A

Lo que tienen en común las Revisiones sistemáticas y los Meta-análisis

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3
Q

Análisis cualitativo de la evidencia hallada en cada
uno de estos estudios

A

Revisión sistemática

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4
Q

Análisis cuantitativo de la evidencia hallada en cada
uno de estos estudios ▶ Proceso objetivo, preciso y replicable

A

Meta-análisis

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5
Q

Combinación cuantitativa de los resultados de los estudios

A

Meta-análisis

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6
Q

¿De que depende que hallemos un tamaño del efecto u otro?

A

Se utiliza un tamaño del efecto u otro en función del tipo de variable que este involucrada en la pregunta de investigación

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7
Q

La diferencia de medias estandarizada (Familia d de Cohen).

La correlación de Pearson Correlation (r)

El riesgo relativo y la razón de ventajas (odds ratio)

A

Los tamaños del efecto más utilizados en Psicología Clínica

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8
Q

Variable independiente categórica (2 niveles) y variable dependiente continua o cuantitativa.

A

La diferencia de medias estandarizada (Familia d de Cohen)

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9
Q

Variable independiente continua o cuantitativa y variable dependiente continua o cuantitativa.

A

La correlación de Pearson Correlation (r)

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10
Q

Variable independiente categórica dicotómica y variable dependiente categórica dicotómica

A

El riesgo relativo y la razón de ventajas (odds ratio)

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11
Q

indica la magnitud de la diferencia entre dos grupos (ej. tratamiento y control) en una variable cuantitativa.

A

Diferencias de medias estandarizada o d de Cohen

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12
Q

Si quiero hacer un meta-análisis entre las diferencias de autoestima en un grupo que recibe una terapia de aceptación y compromiso y un grupo que no recibe esa terapia, ¿Qué tamaño del efecto se habría de utilizar?

A

d de Cohen

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13
Q

Una d de Cohen negativa nos indica que el tratamiento

A

ha sido eficaz

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14
Q

En magnitud, el tamaño del efecto es GRANDE según los límites establecidos por Cohen.

A

entre 0.5 y 0.8

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15
Q

En magnitud, el tamaño del efecto es MODERADO según los límites establecidos por Cohen.

A

entre 0.2 y 0.5

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16
Q

En magnitud, el tamaño del efecto es PEQUEÑO según los límites establecidos por Cohen.

A

entre 0 y 0.2

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17
Q

Hedges (1981) demostró que la formula d de Cohen da lugar a estimaciones sesgadas (sobrestimadas) de la d de Cohen
poblacional (𝛿). Por lo tanto, propone un factor de corrección, para así pasar de una d de Cohen a una __________

A

g de Hedges

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18
Q

podemos ver si se puede considerar que el tamaño del efecto es estadísticamente diferente de 0

A

A través de la construcción de intervalos de confianza en d de Cohen

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19
Q

Cuanto más amplios sean los intervalos de confianza

A

menos preciso es el estudio

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20
Q

El IC no incluye el 0, por lo que podemos concluir que -1.13 es significativamente diferente de cero.

A

por lo que se puede concluir que la terapia funciona

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21
Q

Para medir diferentes tiempos en un tratamiento se utiliza

A

d de Cohen para cambio medio tipificado

22
Q

Si estoy haciendo un meta-analisis sobre la relación entre recibir tratamiento psicológico o no recibirlo, entre caer o no en el consumo de una droga, ¿Qué tamaño del efecto debería utilizar?

A

Índices para variables dicotómicas

23
Q

Cuales de los siguientes tamaños del efecto exige una transformación logarítmica previa a su combinación en el meta-análisis:

a. la d de Cohen
b. la correlación de Pearson
c. el riesgo relativo o razones de proporciones

A

c. el riesgo relativo o razones de proporciones

24
Q

no se distribuyen normalmente, hay que realizar una transformación logarítmica

A

Riesgo relativo o razones de proporciones

25
Q

Tanto la variable dependiente como independiente son dicotómicas.
NO se distribuyen normalmente, por lo que hay que aplicar una transformación logarítmica a cada _______________ antes de combinarlas

A

Razón de ventajas (odds ratio)

26
Q

Cuando la razón de ventajas es igual a 1, significa que

A

no hay ventaja de un grupo sobre otro

27
Q

Cuando la razón de ventajas es menor a 1, significa que

A

hay una desventaja del primer grupo sobre el segundo

28
Q

¿Cuál es el índice más apropiado en un diseño experimental con asignación aleatoria de los participantes a las condiciones experimentales?.

A

tanto el riesgo relativo como la razón de ventajas son válidas.

29
Q

Estudio de cohortes. Se crean dos grupos en función de la exposición a factores de riesgo, y después de un periodo de tiempo se observa cuántos han desarrollado cierta característica. ¿Cuál es el índice más apropiado?

A

riesgo relativo

30
Q

Estudios de casos y controles, donde los grupos han sido formados a
partir de la variable dependiente. Es decir, se tiene un grupo de personas que han desarrollado cierto trastorno y otro grupo que no, y se intentan buscar variables predictoras del desarrollo de ese trastorno. ¿Cuál es el índice más apropiado?

A

razón de ventajas

31
Q

Índice que oscila entre -1 y 1, y que indica el grado de asociación entre dos variables cuantitativas

A

Correlación de Pearson

32
Q

tampoco se distribuye normalmente, por lo que también hay
que aplicar una trasformación (a puntuaciones Z)

A

Correlación de Pearson

33
Q

Un correlación de Pearson entre 0 - 0.10

A

Correlación pequeño

34
Q

Un correlación de Pearson entre 0.10 - 0.30

A

correlación mediano

35
Q

Un correlación de Pearson entre 0.30 - 0.50

A

correlación grande

36
Q

Para hallar el peso que se va a dar a cada estudio, se calculará la

A

varianza muestral de cada estudio

37
Q

A mayores tamaños muestrales

A

Menores varianzas muestrales

38
Q

A los estudios que tengan menores varianzas muestrales, se les dará más peso, concretamente

A

1 / 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑧𝑎 𝑚𝑢𝑒𝑠𝑡𝑟𝑎𝑙

39
Q

Estudio 1 Estudio 2
t = 0.40, 𝑣𝑡= 0.045 t = 0.23. 𝑣𝑡= 0.078

¿Qué estudio está basado en una muestra más grande?

A

El estudio 1

40
Q

Ambos modelos son regresiones lineales

A

Modelo de efecto fijo y Modelo de efectos aleatorios

41
Q

Asume que todos los estudios que se meta analizan son exactamente iguales entre sí y que solo se diferencian en la muestra que utilizan

A

Modelo de efecto fijo

42
Q

Asume que los estudios difieren entre sí

A

Modelo de efectos aleatorios

43
Q

Los tamaños del efecto reportados en cada estudio son estimaciones de un único tamaño del efecto poblacional

A

Modelo de efecto fijo

44
Q

Los tamaños del efecto reportados en cada estudio estiman su propio tamaño del efecto poblacional, debido a las múltiples diferencias que existen entre estudios

A

Modelo de efectos aleatorios

45
Q

Si tengo un Forest plot y el estudio 1 tiene un recuadro más grande que el estudio 2 eso significa que:

A

que el estudio 1 va a recibir más peso que el estudio 2

46
Q

Si la varianza inter-estudios es 0, significará que no hay mucha variación entre los tamaños del efecto observados en los estudios.

Si la varianza inter-estudios es alta, significará que el tamaño del efecto
varía mucho en función de las características de los estudios.

A

Modelo de efectos aleatorios

47
Q

% de varianza que se debe a las diferencias entre estudios

A

𝐼2 de estadistico 𝐼2

48
Q

𝐼2 < 50%:

A

variabilidad leve

49
Q

𝐼2 > 50%:

A

variabilidad moderada

50
Q

𝐼2 > 75%:

A

variabilidad alta

51
Q

Si entre los estudios menos precisos hay muchos efectos de
gran magnitud positivos mientras que no hay estudios de gran
magnitud negativos en el Gráfico de embudo o funnel plot:

A

podría existir sesgo de publicación

52
Q

Si lo efectos se distribuyen uniformemente en el funnel plot,
entonces

A

no habría indicios de sesgo de publicación

RECURSOS Y METODOS AVANZADOS EN INVESTIGACION (8 decks)

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