T8. Metodología de la investigación. Flashcards
Fases
FASE 1. CONCEPTUAL.
1. Formulación y delimitación del problema: título del estudio y planteamiento del problema.
2. Revisión bibliográfica y definición de marco teórico.
3. Objetivos.
4. Formulación de hipótesis.
FASE 2. DISEÑO.
5. Selección del tipo de estudio epidemiológico.
6. Definir las características de la población diana.
7. Diseño del plan de muestreo.
8. Definir las variables y especificar los métodos de medición.
9. Valoración de la calidad de los datos a obtener.
FASE 3. EMPÍRICA.
10. Recogida de datos y preparación para el análisis.
FASE 4. ANALÍTICA.
11. Análisis de los datos.
12. Interpretación de los resultados.
Paso 1. Formulación y delimitación del problema.
Claro, preciso y concreto. Identificar el fenómeno que se estudia, población diana, tipo de estudio…
Al plantear el problema debemos resumir las cuestuones más importantes del mismo
a) Qué se sabe del tema.
b) Qué no se sabe.
c) Cuál es la justificación del estudio.
En los artículos científicos, suele desarrollarse en la introducción.
Paso 2. Revisión bibliográfica.
Nos permite determinar los conocimientos científicos que existen sobre el tema:
- Realizar el diseño del estudio, en el que será preciso conocer los datos de la población, prevalencia esperada de la enfermedad, variables a estudiar…
- Detectar posibles factores de confusión, que podrían alterar los resultados.
- Aprender de los errores cometidos por otros investigadores.
- Poder comparar con los resultados obtenidos por otros autores.
Paso 3. Objetivos de la investigación.
El objetivo es el punto a partir del cual se diseña todo el estudio, por lo cual debe expresarse de forma clara y precisa, indiando la población, el suceso que se estudia y las variables que se van a medir.
Paso 4. Formulación de la hipótesis.
La hipótesis es una predicción de los resultados que el investigador espera encontrar en su estudio. Suele basarse en los datos que hemos hallado en la bibliografía o en nuestros conocimientos previos.
Paso 5. Selección del tipo de estudio.
La selección del tipo de estudio depende directamente de los objetivos que hayamos planteado. Si nuestro objetivo es recoger datos sobre la frecuencia de la enfermedad y los factores de su aparición, será observacional descriptivo.
Si posteriormente queremos analizar, mediante técnicas estadísticas, las relaciones causa-efecto que se han planteado a raíz del estudio descriptivo, diseñaremos un observacional analítico.
Paso 6. Población diana y población en estudio.
La población que se somete a estudio, es decir, aquella de la que se quiere conocer algo, es la POBLACIÓN DIANA y teóricamente de ella debe tomarse la muestra.
La población en estudio, es pues, el conjunto de individuos de la población diana a partir del cual se tomará realmente la muestra. Lo ideal es que estas dos poblaciones coincidan, pero en cualquier caso, los individuos de ambas deben tener las mismas características.
Paso 7. Diseño del plan de muestreo.
Comprende el cálculo del tamaño de la muestra y la elección del método de muestreo.
El tamaño de la muestra depende del objetivo de estudio, tamaño de la población, resultado esperado, nivel de confianza o error aceptado.
El método de muestreo se selecciona en base a los objetivos de trabajo, los datos disponibles de la población, accesibilidad de los indiviuos etc.
En ocasiones, los autores definen una serie de criterios de inclusión y/o exclusión.
Paso 8 y 9. Variables y métodos de medición.
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Paso 10. Recogida de datos y preparación para el análisis
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Paso 11. Análisis de los datos.
Los datos recogidos deben analizarse de forma ordenada y coherente, de modo que podamos sinterizar la info obtenida (estadística descriptiva), detectar las relaciones causales entre las variables y generalizar los resutados a la poblaciín diana (esadística inferencial)
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: En los estudios con variables cualitativas, la descripción de los datos obtenidos se basa en el cálculo de razones, proporciones y tasas como la prevalencia y la incidencia. Por el contrario, si la variable es cuantitativa podemos determinar la forma de distribución de los valores, la tendencia central y la variabilidad o dispersión.
ESTADÍSTICA INFERENCIAL: La mayoría de estudios científicos formulan sus conclusiones a partir de datos obtenidos de una muestra, lo que supone que al no estudiar toda la población existe cierta posibilidad de error. La estadística inferencial nos permite extrapolar los resultados de la muestra a toda la población mediante dos técnicas principales: el contraste de hipótesis y el cálculo del intervalo de confianza.
El contraste de hipótesis
Se utiliza en los estudios analíticos cuyo objetivo es valorar la posible asociación entre la exposición a un factor y la aparición de un suceso. El investigador extrae de la población una muestra de individuos expuestos y otra de no expuestos y mide en ambos el suceso. Los datos de cada grupo se comparan, considerando que una diferencia en la presentación del sudeso en ambos grupos indicaría una asociación con la exposición al factor. No obstante, siempre hemos de plantearnos si la diferencia observada en la muestra existirá también en la población o si por el contrario es consecuencia del azar. Hemos de ser conscientes que al basar nuestras conclusiones en una muestra, podemos cometer dos tipos de errores:
- Error tipo I o alfa: concluir en base a la muestra que a nivel de la población existe una diferencia significativa entre expuestos y no expuestos (es decir, que existe asociación) cuando en realidad no la hay.
- Error tipo II o beta: concluir en base a la muestra que en la población no existe una diferencia significativa (es decir, no hay asociación) cuando en realidad sí la hay.
Pasos en el contraste de hipótesis.
- FORMULAR LAS HIPÓTESIS QUE SE VAN A CONTRASTAR (Ha y H0). COMPLETAR.
- DECIDIR EL ERROR QUE ESTAMOS DISPUESTOS A ASUMIR: NIVEL DE SIGNIFICACIÓN. COMPLETAR.
- CALCULAR EL ESTADÍSTICO DE CONTRASTE.
Cálculo del intervalo de confianza.
La segunda prueba de la estadística inferencial que permite extrapolar resultados a la población general. A partir de la estimación puntual de un parámetro (PA) o una diferencia de parámetros (PA-PB) en una muestra, podemos determinar los límites entre los que se encontrará, con una determinada seguridad (NC), el verdadero valor de ese parámetro en la población.
Estimación del riesgo y medidas de impacto.
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