Presentación Concepto de estadística



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TEMARIO

  • Presentación




  • Concepto de estadística

  • Estadística Descriptiva Paramétrica

  • Estadística Descriptiva Inferencial

  • Estadística no Paramétrica

  • Diseño Muestral

  • Planteamiento de problema y Prueba de Hipótesis

  • Probabilidad

  • Probabilidad Conjunta Condicional

  • Cociente t o t de student

  • La prueba X²

  • Análisis de Varianza en dos o más direcciones por rangos de Friedman

  • Análisis de Varianza en una dirección por rangos de Kruskal Wallis

  • Correlación

  • Ecuación de regresión

  • Cuestionario de estadística


PRESENTACIÓN



Para quienes estudian por primera vez estadística, incluso para aquellos que ya han tomado algún curso, deben saber que es una materia sin mayores dificultades para ser abordada. Él tener que aplicar ciertas fórmulas para lograr y presentar los resultados sobre los cuales se podrán hacer análisis más objetivos, es agradable y sencillo, porque es muy fácil referir sucesos (medibles), y expresarlos cuantitativamente.
La estadística en síntesis es un imprescindible instrumento de apoyo en la investigación, en donde esta debe estar anticipada por un adecuado diseño metodológico.
La estadística, como instrumento de apoyo metodológico tiene varias funciones: Después de haber elegido algún tema a investigar, de tener con claridad los conceptos, de contar con cierta y elemental información bibliográfica. Si se requiere hacer uso de ella para tener datos de campo directo entonces se utiliza.
Cualquiera que sea el universo, con la adecuada aplicación de la estadística se estará en la posibilidad de realizar un representativo diseño muestral, de acuerdo a los requerimientos de la investigación y los recursos de que se dispone, como los son el recurso del tiempo, el recurso humano, el material, el presupuesto, etc. (Tema especial donde analizaremos desde la adecuada elaboración de cuestionarios, lo mismo la aplicación de las encuestas, el tipo y tamaño de la muestra con su nivel o grado de confianza preestablecido). Para posteriormente hacer el acopio o la recolección de los datos, mismos que para su mejor análisis e interpretación se tienen que organizar, ordenándolos quizás en continuo ascendente y presentándolos en tablas o en gráficas estadísticas.
Plasmar numéricamente las investigaciones con el uso de la estadística es la forma más adecuada y fácil, tanto para presentar, como para leer, interpretar y analizar los fenómenos cuantificables y así con mayor facilidad, poder obtener ciertas conclusiones, observaciones, alternativas o propuestas, situación que depende más de la postura del investigador ante la realidad, que de la estadística ya que ésta no condiciona a la teoría sino que es un imprescindible instrumento que bien utilizado te sirve de mucho apoyo.
Aun resulta para ti más sencillo y fácil saber que no hablamos de la estadística en abstracto ni en términos muy generales, sino que haremos referencia a la estadística aplicada tanto a la psicología, como a la medicina, a la educación, etc. por lo que a través de ejemplos prácticos y comunes a estas carreras, las asignaturas de estadística serán más gratas y aceptables.


CONCEPTOS BASICOS





  • Estadística- es un instrumento de apoyo a la teoría que sirve para recopilar los datos para plasmar los datos en una tabla o en gráficas estadísticas, mismas que facilitan los análisis y nos ayudan a obtener relativas conclusiones con bases más sólidas; además, sobre la base del conocimiento, de nuestra muestra podremos inferir comportamientos de la población con niveles o grados de confianza menores al 100%.



Pasos de la Estadística

  1. Elección del tema.

  2. Delimitar el tema

  3. Justificación.

  4. Planteamiento del problema ¿Qué quiero saber?.

  5. Objetivos (tanto generales como particulares o específicos).

  6. Marco teórico o antecedentes, a través de investigación bibliográfica.

  7. Estudio de campo.

  8. Diseño de muestra.

  9. Elección del tipo de muestreo.




  • Estadística paramétrica Es la que requiere que los elementos que integran las muestras contengan elementos parámetros o medibles ejemplo; (edad, peso, nivel de ingresos, grado educativo, etc.)




  • Estadística Descriptiva Es un instrumento de apoyo para describir más claramente los sucesos o fenómenos del comportamiento de la población, o del universo de estudio, a través de gráficas o tablas.




Estadística Descriptiva

Paramétrica

  • Requiere, que los elementos que integran las muestras sean medibles, y a partir del conocimiento de la muestra inferimos el comportamiento de la totalidad del universo de estudio pero con niveles o grados de confianza menores al 100%.




NO Paramétrica




Es la que no requiere que los elementos que integran las muestras elementos medibles o parámetricos, solo requiere que los elementos que integran las muestras tengan alguna característica en común: hombres-mujeres, fumadores-No fumadores, universitarios no universitarios, liberales o conservadores, etc.




  • ESTADÍSTICA PARAMÉTRICA INFERENCIAL: Requiere que las muestras contengan elementos parámetricos, y a partir del conocimiento de la muestra inferimos comportamientos de la totalidad del universo de estudio o de la población, con niveles o grados de confianza menores al 100%




  • PROBABILIDAD: Es una posibilidad medible que se basa en los sucesos esperados en relación a las observaciones de sucesos anteriores; o se basa también en sucesos esperados en relación a los sucesos posibles. Ejemplo: con una moneda puede caer águila o sello. Si esperamos que caiga águila el procedimiento es el siguiente:

Suceso esperado ­­­­­­­­­ A .

Suceso posible A ó S ½ = .5 = 50 % (es como razonamos para saber la probabilidad de que caiga águila)

  • DISEÑO MUESTRAL: Es el procedimiento que nos garantiza que una muestra es realmente representativa de la población y esta integrado por tamaño de la muestra, por el tipo de muestreo, por un diseño adecuado del cuestionario, la acertada capacitación de los encuestadores y los recursos, éstos son todos los elementos que se contemplan para obtener una muestra representativa evitando en lo posible sesgos (falso, mentira), mismo que está integrado por: Elementos de muestreo y elementos de no muestreo.




  • Estadística no paramétrica. Es la que no requiere que quienes integran la muestra contengan elementos parametricos, solo requiere que los elementos contengan algunas características en común. Ejemplo fumadores universitarios y fumadores no universitarios, hombres o mujeres, etc.




  • Correlación. Es una asociación existente entre dos variables donde una de las variables por lo general “X” es independiente y la otra por lo general “Y” es dependiente.




  • VARIABLES


DEFINICIÓN: Es una propiedad o característica del sujeto, cosa o elemento que se estudia, el cual puede variar en la medición de un sujeto a otro.
Ejemplos: sexo, religión, escolaridad, edad, aprendizaje, inteligencia, etc.
La variable se aplica a un grupo de personas u objetos, los cuales pueden adquirir diversos valores respecto a la variable. Seta adquiere valor para la investigación científica cuando pueden ser relacionadas con otras (formar parte de una hipótesis o una teoría).
En investigación, la identificación de variables inicia desde el momento en que se define el problema a investigar y se formulan los objetivos. Este proceso continua cuando se trabaja en la construcción del marco teórico; momento en que se identifican las variables que se relacionan con el problema de estudio y en que se conceptualizan las mismas.
Por ejemplo: en una investigación sobre diabetes, “ hábitos de alimentación de los diabéticos que acuden a la UMF 89, del IMSS” el problema señala las variables principales ( concentración de glucosa en sangre, consumo de alimentos), mientras que otras variables pueden ser identificadas en los objetivos como son: conocimiento sobre la diabetes, sobre su tratamiento, autocuidado y actividad educativa.
La identificación de las variables de estudio es sumamente importante, tal vez tanto como haber hecho una buena identificación del problema; sin embargo, no basta con identificarlas; es necesario definir en forma más precisa que es lo que se va a estudiar y cómo se va a entender cada término a fin de evitar confusiones ó ambigüedades.
Operacionalización de variables.
La operacionalización de una variable consiste en llevar la variable de un nivel abstracto a un plano más concreto y su función básica es precisar al máximo el significado que se le otorga a una variable en un determinado estudio. Hermida plantea que operacionalizar las variables significa explicar como se van a medir. Seta operacionalización es una de las tareas más difíciles del proceso de investigación; sin embargo, es un momento de gran importancia pues tendrá repercusiones en todos los momentos siguientes, razón por la que se le debe de prestar mucha atención.
En algunos casos las variables que aparecen enunciadas en los objetivos y en el marco teórico no ofrecen mayor dificultad en cuanto a su descripción, definición y medición. Por ejemplo: edad, ingreso, años de escolaridad, número de hijos. Estas son variables simples cuya comprensión es más fácil. Sin embargo, es frecuente que se incluyan variables de mayor complejidad que tienen que ser definidas claramente para entender su significado y para llegar a su medición. Ejemplo de éstas sería: marginación socioeconómica, trato humanizado al paciente, satisfacción con un programa educativo, accesibilidad a los servicios de salud, calidad de la atención brindada.
Es evidente que cada persona tendría una conceptualización diferente de lo que es el significado de estos términos o características y que si tratamos de hacer la medición de estas variables antes de haberlas conceptualizado y definido claramente, al final tendríamos información poco válida y poco confiable.
Ejemplo de la operacionalización de una variable sencilla y una compleja:


Variable

Definición conceptual

Dimensiones

(variables contenidas en la definición conceptual)

Indicadores

Definición operacional


Sencilla

Edad


Compleja

Accesibilidad a los servicios de salud




años cumplidos de la persona


Mayor o menor posibilidad de tomar contacto con los servicios de salud para recibir asistencia




ninguna

Accesibilidad geográfica
Accesibilidad económica

Accesibilidad cultural



de 1 a 99 o más

Tiempo medido en horas y minutos que tarda una persona para trasladarse de su domicilio al centro de salud
Cantidad de dinero que gasta para recibir la atención.
Disponibilidad económica para cubrir el gasto.
Conocimientos sobre la atención que se da en el centro de salud.
Percepción del problema de salud.


Medición de variables
Una vez definidas las variables de tal forma que faciliten la observación empírica en necesario considerar el tipo de medición que debe realizarse para lograr lo planteado en la investigación. Antes de discutir cuestiones relacionadas con la medición, es necesario algunos aspectos generales de ésta, tales como su naturaleza, niveles, escalas, alcances y su relación con la validez y confiabilidad.
Según Escalante, medición es la clasificación de casos o situaciones y sus propiedades, de acuerdo a ciertas reglas lógicas.
Tal como se ha comentado anteriormente, al hablar de las variables y los valores que éstas pueden tomar, la clasificación puede hacerse en términos de categorías o de valores numéricos que las variables asumen en una escala.
Siegel indica que “ la medición se refiere generalmente a la asignación de números a las observaciones, de modo que los números sean susceptibles de análisis por medio de manipulaciones y operaciones de acuerdo con ciertas reglas. La relación con los objetos que se están observando y los números es tan directa que mediante la manipulación de los números se obtiene nueva información acerca de los objetos”.
En resumen, medición se refiere a la cualificación o cuantificación de una variable para un estudio dado, en consecuencia, las variables se clasifican según la capacidad o nivel en que permiten medir los objetos, es decir, que la característica más común o básica de una variable es la de diferenciar entre la presencia o ausencia de la propiedad que ella enuncia. La clasificación básica de las variables es la que permite asignar distintos valores cualitativos o cuantitativos para los diferentes fenómenos bajo estudio.
Cuando se habla de una variable cualitativa se refiere al hecho de no ésta no puede ser medida en términos de la cantidad de la propiedad presente, sino que solo se determina la presencia o no de ella; (ejemplo: sexo, ocupación, religión, procedencia, estado civil); y no es posible asignarles un mayor o menor peso a las categorías, lo único que se puede hacer es clasificarlas.
Las variables de corte cuantitativo son aquellas cuya magnitud puede ser medida en términos numéricos, esto es, que los valores de los fenómenos se encuentran distribuidos a lo largo de una escala; (ejemplo: edad, peso, talla, escolaridad, debido a que) y se les puede asignar un mayor o menor peso a cada una de ellas. Estas a su vez pueden dividirse en discontinuas y continuas, según su unidad de medición; es decir si se pueden fraccionar como la temperatura (36.5, 36.8) o en su defecto la medición en por medio de número completos (número de hijos).
Con respecto a las escalas de medición, las variables pueden clasificarse en cuatro clases:
Escala nominal: es el nivel más elemental de medición y consiste en clasificar los objetos de estudio según las categorías de una variable: ejemplo: estado marital que se clasifica así: soltero, casado, viudo, divorciado, unión libre. Seta clasificación solo nombra los indicadores de la variable pero no representa ninguna jerarquización, dado que todos los indicadores se encuentran al mismo nivel.
Escala ordinal. Este tipo de escala se utiliza para clasificar los objetos , hechos o fenómenos en forma jerárquica, según el grado que posea una característica determinada, sin proporcionar información sobre la magnitud de las diferencias entre los casos así clasificados; ejemplo: tipo de higiene (excelente, buena, regular, mala).En este caso se refleja distancia entre una y otra categoría, o cuánto es mayor una de otra.
Escala de intervalo. Es la que clasifica a la variable de acuerdo a un rango numérico. Este tipo de escala intervalar mide las variables cuantitativas , siendo igual la distancia entre dos puntos o valores de un continuo. Sin embargo el punto cero es arbitrario y convencional, por lo que no se pueden establecer razones o proporciones, ni comparar dos escalas sin definir el mismo punto departida. Las variables de inteligencia, rendimiento académico y temperatura, debido a que el punto cero es arbitrario; tomando como ejemplo la temperatura, se puede decir que el cero no representa la ausencia de calor; sin embargo, la distancia entre cualesquiera dos puntos de la escala es igual, o sea, que el cambio de temperatura entre 36° y 37°C es igual al cambio entre 40° y 41°C. Al medir temperatura, no se puede decir que 20°C es el doble de 10°C. Esto debido a que cuando el termómetro marca 0 grados; en realidad la temperatura es de 273 grados. Por esto solo podemos decir que una temperatura de 20 grados es 10 grados más que una de 10.
Escala de proporción razón. Este tipo de escala constituye el nivel más alto de medición para las variables cuantitativas; contiene las características de una escala de intervalo con la ventaja adicional de poseer el cero absoluto, lo cual permite determinar la proporción conocida de valores de la escala. El peso, la talla y número de alumnos son ejemplos de variables de razón o proporción, en las que el cero representa la nulidad o ausencia de lo que se estudia. Por esta propiedad de la escala se puede establecer razones tales como se dan en la variable peso, en la cual se dice que un peso de 50 libras es el doble de uno de 25 kilos, o uno de 100 kilos es 4 veces mayor que uno de 25.


Referentes:

Pineda EB, De Alvarado EL, De Canales EH. Metodología de la investigación. Manual para el desarrollo del personal de salud. Serie PALTEX para Ejecutores de Programas de Salud No.35. OPS, segunda edición. Washington, D.C., 1994.
Hernández Sampieri R, Fernández Collado C, Baptista Lucio P. Metodología de la investigación. Editorial Mc Graw Hill. Segunda edición, México, 1998.

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