Muestreo y sesgos

Question 1

H1 (Hipótesis alterna, alternativa o de trabajo):

Answer 1

Es la hipótesis que yo planteo, la que yo quiero cumplir como investigador.

Question 2

H0 (Hipótesis nula):

Answer 2

Generalmente es la realidad, es cómo son las cosas y uno la plantea de manera negativa frente a la hipótesis de trabajo.

Question 3

Errores aleatorios:

- Error tipo 1:

Answer 3

Rechazar la hipótesis nula cuando era verdadera.

Question 4

Errores aleatorios:

- Error tipo 2:

Answer 4

No rechazar la hipótesis nula cuando la alterna era verdadera.

Question 5

Valor de P “Nivel de significancia”:

Answer 5

• Probabilidad máxima que estoy dispuesto a aceptar de cometer un error tipo I en mi estudio.
• Cuánto voy a arriesgar para que mi resultado no sea
  explicado por el azar.
• Mientras más cercano a 0 voy a ser más exigente desde el punto de vista metodológico (e.g. requerir un tamaño muestral más grande, rigurosidad estadística, etc.).
• Más del 5% es el margen para cometer un error muy grande

Question 6

La muestra adecuada para trabajar dependerá de…

Answer 6

• las características de la población, se toma el tamaño muestral en relación a la variabilidad del a población.

Question 7

Muestras No probabilísticas:

Answer 7

Elige sujetos por “conveniencia”, de forma dirigida, seleccionar un grupo de pacientes de manera intencionada.

Question 8

Muestras Probabilísticas:

Answer 8

• Tomar una muestra al azar

- Todos los sujetos de la población tienen la misma probabilidad de ser elegidos para esa intervención.

Question 9

Tipo de muestras probabilísticas

Answer 9

• Muestreo aleatorio simple
• Muestreo por estratos (sexo, edad)
• Muestreo por conglomerado (estudio ecológico, multicéntrico, meta análisis, grupos)

Question 10

Error sistemático

Answer 10

• Error secundario al diseño o conducción de un estudio.
• Son errores derivados de la investigación.
• Predecibles
• No están determinados por el azar.
• Relacionados con la calidad del estudio
• Produce distorsión de los resultados
• Sesgos

Question 11

Error aleatorio

Answer 11

• Determinado por el azar

- No pueden ser predecidos

Question 12

1.- Sesgo de selección:

Answer 12

Cómo se escogió la muestra.

Question 13

1.- Sesgo de selección: a) Sesgos de prevalencia o incidencia:

Answer 13

No considerar el factor muerte

Question 14

1.- Sesgo de selección: b) Sesgo de la falacia de Berskon:

Answer 14

• Las personas que entran al estudio tienen una probabilidad diferente de tener una característica de interés.
• Elección de paciente “prototipo” en ensayo clínico

Question 15

1.- Sesgo de selección: c) El sesgo de no respuesta:

Answer 15

• Diseños donde, en un cuestionario por ejemplo, hay preguntas que el paciente no quiera responder.

Question 16

1.- Sesgo de selección: d) Sesgo de pertenencia o membresía:

Answer 16

• Hay un grupo de sujetos que eran necesarios para mi análisis y por alguna razón los obvié.

Question 17

2.-Sesgo de información o medición:

Answer 17

• Ocurre al usar métodos de medición distintos entre los grupos.
• Cuando ocupo herramientas que van a medir de forma distinta al grupo intervenido y al no intervenido.
• Típico en los ensayos de pruebas diagnósticas o ensayos clínicos.

Question 18

a) Sesgo de memoria:

Answer 18

• Muy frecuente en ensayos retrospectivos. Se da en adultos mayores preguntándoles sobre cosas pasadas previamente.

Question 19

b) Sesgo de adaptación:

Answer 19

• en los diseños de ensayos clínicos donde los pacientes se cambian de grupo.

Question 20

c) Sesgo del investigador o procedimiento:

Answer 20

• presente en ensayos clínicos y en casos y controles

- Inducir respuestas en el grupo de casos .

Question 21

3.-Sesgo de confusión:

Answer 21

• Ocurre al seleccionar los sujetos para determinada asociación de un factor de exposición x con una enfermedad y, pero existe un factor z, que es la “variable confundente”,
• Z está asociada con x e y, pero no está en la vía causal
• Es decir, z no es un paso intermediario entre x e y.

Question 22

La mejor forma de evitar los sesgos de selección y de confusión es la

Answer 22

aleatorización.

Question 23

La aleatorización permite

Answer 23

que los grupos sean lo más homogéneos posible, y, por tanto, comparables.

Question 24

Herramientas para comparar factores

Answer 24

• Muestreo por pareos

- Análisis multivariable

Question 25

Efectos de los errores sistemáticos

Answer 25

• distorsionan resultados finales en la intervención, subestimando o sobre-estimando.