Métodos de Investigación

Presentación del tema: "Métodos de Investigación"— Transcripción de la presentación:

1 Métodos de Investigación
Dr. Ignacio Méndez Ramírez IIMAS UNAM Centro de Investigación y Docencia Económicas 20 de Agosto de 2004

2 PREGUNTAS DE INICIO La estatura de los seres humanos tiene distribución normal

3 En un estudio se tienen dos grupos de 50 personas
En un estudio se tienen dos grupos de 50 personas. El primer grupo realizó ejercicio físico vigoroso durante un año. El segundo grupo no lo hizo, fue sedentario. Al término del año se miden los ácidos grasos en suero. Para el primer grupo el promedio fue de 12.3 mg por cc., en cambio para los sedentarios fue de 18.5 mg por cc. Se realiza la prueba de “t” y da una P< Se concluye “El ejercicio físico vigoroso disminuye los niveles de ácidos grasos”.

4 Comparación de Paradigmas Epistemológicos
POSITIVISMO Objetivo Empírico Racionalidad en el Método Reduccionista Certeza La Matemática está en la realidad Causalidad determinista NUEVA FILOSOFIA Objetividad Intersubjetiva Constructivismo Racionalidad en el científico Sistémico Minimizar errores La Matemática aproxima la realidad Causalidad Probabilística

5 Estadística Análisis Epistemología Diseño Modelo Realidad
El uso de los modelos en el trabajo de investigación se da de acuerdo al esquema siguiente: Estadística Realidad Diseño Análisis Modelo Epistemología

6 Sistemas Los seres humanos y sus subsistemas y supersistemas
Mario Bunge “ Crisis y reconstrucción de la filosofía” Gedisa 2002 Sistemas Sistema mundial Sociedades Niveles Sociales Grupos Sociales Individuos Supersistemas pe. SNC Organos pe. hipotálamo Niveles Biológicos Microsistemas pe. minicolumnas corticales Células pe. Neuronas Orgánulos pe. cromosomas Niveles Químicos Moléculas pe. ADN Átomos, pe. Ca Niveles Físicos Partículas Elementales y campos Los seres humanos y sus subsistemas y supersistemas

7 Moraleja Metodológica :
Un nivel de organización es una colección compuesta por todas las cosas materiales caracterizadas por propiedades peculiares ( en especial leyes) Cualquier cosa perteneciente a un nivel determinado, está compuesta por cosas que pertenecen a niveles inferiores. Decimos que las propiedades de las cosas del enésimo nivel que no están presentes en los niveles inferiores son propiedades emergentes específicas del enésimo nivel Moraleja Metodológica : 1.- Identificar el nivel o niveles atravesados por su objeto de estudio. 2.- No saltar niveles. 3.- Reconocer la genealogía de los niveles superiores Holismo, Análisis, Síntesis y Enfoque multinivel

8 Paradigmas Cuantitativo Cualitativo
Ontológico Realidad Objetiva y Singular Realidad Subjetiva y Múltiple, según los participantes Epistemológico El investigador es independiente del objeto El investigador interactúa con el objeto Axiológico Insesgado y sin valores Sesgado y con carga valorativa

9 Paradigmas Cuantitativo Cualitativo
Lenguaje Formal Definiciones previas Impersonal Informal Decisiones por desarrollar Personal Proceso de Investigación Deductivo Causa y Efecto Diseño Estático Libre de Contexto Generalizaciones para predicción, explicación y entendimiento Confiabilidad Casos múltiples Inductivo Multifactorial y simultáneo Diseño emergente Categorías que surgen en Contexto Patrones y teorías para entender Validez Estudio de Caso

10 Paradigmas Cuantitativo Cualitativo
Experiencia y entrenamiento del Investigador Habilidad técnica, computación estadística Habilidad literaria, Computación para análisis de textos Aptitudes psicológicas Adaptado a reglas y guías Baja tolerancia a la ambigüedad Estudios breves en tiempo Adaptado a falta de reglas o guías Alta tolerancia a la ambigüedad Estudios de larga duración

11 Paradigmas Cuantitativo Cualitativo
Naturaleza del problema Confirmar teoría Estudiado previamente Variables conocidas Teorías existentes Investigación exploratoria Variables desconocidas El contexto es importante Puede no existir teoría básica

12 Paradigmas Cuantitativo Cualitativo
Aspectos Metodológicos Experimentos: Aleatorización, Homogeneización, Bloques Estudios Observacionales: Modelos, Efectos ajustados Causalidad Probabilística Inferencia sobre poblaciones Grupos de enfoque Entrevistas a profundidad Observación participante Interpretación de textos Motivaciones, deseos Variables relevantes por descubrirse Casos particulares

13 SINTESIS DE PARADIGMAS
(complementariedad) Cuantitativo Cualitativo Las conclusiones estadísticas son para promedios o proporciones Se detectan las tendencias generales Se aplican a un individuo o elemento, las conclusiones de la población a la que pertenece Se descubren las particularidades de un elemento Se interpretan dentro de la tendencia general los aspectos particulares o la forma, y quizá el por qué de las desviaciones de la tendencia

14 SINTESIS DE PARADIGMAS
(complementariedad) Cuantitativo Cualitativo La presencia de interacciones múltiples , y entre diversos conceptos e indicadores, es difícil de determinar Modelos gráficos, ecuaciones simultáneas, análisis de factores, correspondencia, conglomerados, etc. Se descubren las particularidades de un elemento. Se interpretan sus características en el contexto especifico Se pueden tener unos pocos elementos estudiados a profundidad, y describir e interpretar semejanzas y diferencias

15 Síntesis de Paradigmas Cualitativo y Cuantitativo
Ante las características de las epistemologías aceptadas actualmente para todas las ciencias; las diferencias básicas desaparecen, por lo que se puede y debe buscar una síntesis de los dos paradigmas.

16 No se puede ser totalmente objetivo
Todos los Hechos tienen carga teórica. Constructivismo. Formas “ Humanas” de pensar y percibir Se capta lo que se conceptualiza. Hay que creer para ver. Hay que ver para creer.

17 Construcción de teoría
Se postulan conceptos y ligas entre ellos. Se obtienen consecuencias verificables. Se contrastan las deducciones con las observaciones.

18 {La estatura de seres humanos es normal }
f(x)= [1/(2ps2)]1/2 exp[(x-m)2/(2s2)] Estaturas negativas? ABCD/EFG Factores comunes Factores NO comunes Para un grupo de personas homogéneo en edad, sexo, raza y alimentación; el modelo normal puede representar la distribución de frecuencias de las estaturas en forma aproximada.

19 Ciencias Fácticas Formales
Elementos : Células, familias, personas, árboles, etc... Propiedades : Conceptualizar y medir. Asociación o causalidad: a una propiedad se acompañan otra (s) Elementos : Puntos, espacios, vectores, funciones, etc... Propiedades: Definirlas, son los axiomas. Teoría: consecuencias lógicas de los axiomas. Modelos CORRESPONDENCIA

20 GUIA, PASOS, REALIMENTACION
METODO CIENTIFICO GUIA, PASOS, REALIMENTACION PRIMER CICLO : PROBLEMATIZACION, HIPOTESIS Fase de tormenta de ideas PROBLEMA CONCEPTOS Y VARIABLES OBJETIVOS Para generar la hipótesis de la investigación, elaborar la lista de hipótesis (candidatos) HIPOTESIS No debe limitar las ideas

21 GUIA, PASOS, REALIMENTACION
METODO CIENTIFICO GUIA, PASOS, REALIMENTACION SEGUNDO CICLO DISEÑO HIPOTESIS DISEÑO VARIABLES RECURSOS

22 DISEÑO MEDICIONES CÓMO, CUÁNDO, DÓNDE SEGUIMIENTO?
ESTRUCTURA MEDICIONES CÓMO, CUÁNDO, DÓNDE SEGUIMIENTO? CONTROL DE FACTORES DE CONFUSION POBLACIONES ELEMENTOS A, B, C,... MUESTRAS REPRESENTATIVIDAD CÓMO , CUÁNTOS?

23 VALIDEZ EXTERNA REPRESENTATIVIDAD DE LAS MUESTRAS
La distribución de las variables de interés en el estudio es aproximadamente la misma en la población y en la muestra POBLACION Xi f(Xi) MUESTRA Xi f(Xi)

24 Muestreo de la Población. Se toman al azar n elementos de la población
VALIDEZ EXTERNA Muestreo de la Población. Se toman al azar n elementos de la población La distribución de las variables de interés en el estudio es aproximadamente la misma en la población y en la muestra POBLACION Xi f(Xi) MUESTRA Xi f(Xi) Mientras que no sea autoponderada, la muestra no es representativa

25 VALIDEZ EXTERNA Muestras disponibles
VALIDEZ EXTERNA Muestras disponibles. A partir de un grupo de n elementos disponibles se define la población. La distribución de las variables de interés en el estudio es aproximadamente la misma en la población y en la muestra POBLACION Xi f(Xi) MUESTRA e.g.: toma como la muestra los pacientes con la patología de interés de acuerdo con el orden de la llegada Xi f(Xi)

26 REPRESENTATIVIDAD DE LAS MUESTRAS
VALIDEZ EXTERNA REPRESENTATIVIDAD DE LAS MUESTRAS ¿En qué difieren las poblaciones? POBLACION ABCD/EFG POBLACION MUESTRA Xi f(Xi) Xi f(Xi)

27 DESCRIPCION O EXPLICACION
DESCRIPTIVO COMPARATIVO Una sola población. Describir características. Estimar promedios, totales, etc. Conocer evolución. Distribución espacial Búsqueda sistemática de asociaciones Dos o mas poblaciones. Hay una hipótesis de causalidad. Control de factores de confusión. Se definen las poblaciones por la causa, o... Se definen las poblaciones por el efecto. (Casos y controles)

28 y x CAUSALIDAD Hipótesis Teórica. Conceptos o “Constructos”
... Xk Y1 Y2 Y3 Y4 ... Ym Hipótesis Empírica (s) Entre Indicadores de los conceptos.

29 CONCEPTOS DE CAUSALIDAD
Causalidad determinística La causa es necesaria y suficiente para el efecto. La configuración del mundo está determinada por la configuración anterior. Trisomía 21 Sx. Down X Y X Y Causa necesaria pero no suficiente Amiba Amibiasis Deficiencia Fe Anemia X Y Causa suficiente pero no necesaria

30 CONCEPTOS DE CAUSALIDAD
Tabaquismo X Y Cáncer pulmonar Causalidad probabilística Causa no necesaria ni suficiente Asociación estadística Las probabilidades de Y cambian al cambiar X

31 H, D, SAH P CONTRASTACION DE HIPOTESIS
Comparación de lo observado con lo esperado según hipótesis H: la Hipótesis D: el Diseño SA: Supuestos Adicionales P: la predicción (lo que se espera si H, es cierto) H, D, SAH P TEORIA Esperado Se efectúa el Diseño, D, y se observa si ocurre o no P. Cuando hay aleatoriedad, se cuantifican las discrepancias entre Observado y Esperados PRACTICA Observado

32 APOYO CONDICIONADO CONCLUSION
TEORIA H, D, SAH P PRACTICA Se efectúa la investigación con diseño D Ocurre P o algo cercano a P (puede ocurrir con facilidad por azar, si H es cierta) CONCLUSION No se apoya H, condicionado a la validez de D y la operación de los SAH

33 RECHAZO CONDICIONADO CONCLUSION
TEORIA H, D, SAH P PRACTICA Se efectúa la investigación con diseño D NO Ocurre P o algo cercano a P (lo observado NO puede ocurrir con facilidad por azar, si H es cierta) CONCLUSION No se apoya H, condicionado a la validez de D y la operación de los SAH

34 EXPLICACIONES ALTERNATIVAS
H, D, SAH P A, D, SAA P TEORIA B, D, SAB P ……………. R, D, SAR P Se efectúa el diseño D, y ocurre P ( o algo probable bajo H) Formalmente tanto H como las explicaciones alternativas son apoyadas. Condicionadas a la validez del diseño D, y de cada uno de los SA

35 EXPLICACIONES ALTERNATIVAS
Falta de Validez Externa El azar. Nulidad Estadística Errores de medición Endogeneidad. En realidad Y causa X Teorías plausibles y competitivas Factores de Confusión Presentes de modo diferente en los grupos con variantes de X. Afectan también la Y. Control: Homogeneizarlos Formar Bloques Aleatorización Análisis Estadístico

36 SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA
H, D, SAH P Azar, D, SAA P TEORIA B, D, SAB P ……………. R, D, SAR P Se efectúa el diseño D, y ocurre P ( o algo probable bajo H) PRACTICA Si en modelos estadísticos se supone cierta la explicación alternativa “No es cierta H”, y SAA es que “ocurre P por azar”, se demuestra que es improbable la ocurrencia de P. Se considera que se ha eliminado por improbable esa explicación, el azar. Nótese que quedan otras posibles explicaciones alternativas.

37 CONTROL DE FACTORES DE CONFUSION
VALIDEZ INTERNA CONTROL DE FACTORES DE CONFUSION En la hipótesis de que X causa Y, es necesario eliminar explicaciones alternativas y factores de confusión, para que si al cambiar X se producen cambios en Y, estos puedan ser atribuidos a X. Metodología Estadística: La asociación entre X y Y, persiste cuando se condiciona con variables A1, A2, A3, …An. El condicionamiento se logra: Por diseño (homogeneización, bloques o aleatorización) y/o Por análisis; así, se dice que se evalúa el efecto de X sobre Y, “corregido” o “ajustado” por A1, A2, A3, …An

38 CRITERIOS DE CLASIFICACION DE INVESTIGACIONES
1. Según el propósito son Descriptivos o Comparativos 2. Según la evolución son Transversales o Longitudinales 3. Según la fuente de información son Retrospectivos o Prospectivos 4.- Según el control del investigador son Observacionales o Experimentales

39 P m ENCUESTA DESCRIPTIVA Pasado Presente Futuro Extrapolación
P = población m = muestra

40 Pasado Presente Futuro
ENCUESTA COMPARATIVA Pasado Presente Futuro P1 P2 m1 m2 Extrapolación m1 m2 P1 y P2 = poblaciones m1 y m2 = muestras

41 P1 P1 m1 m1 m1 m1 REVISION DE CASOS Pasado Presente Futuro
Extrapolación en el pasado Extrapolación en el presente m1 m1 Posible seguimiento Evolución P = poblaciones m = muestras Captación de información de aspectos en el pasado

42 m1 m1 P1 m1 m2 P2 CASOS Y CONTROLES Pasado Presente Futuro
Búsqueda del factor causal Casos Evolución m1 m1 P1 Expuestos seguimiento retrospectivo No expuestos Controles m1 m2 P2 Expuestos Evolución P1 = población de casos con efecto m1 = muestra de casos P2 = población de controles, sin efecto m2 = muestra de controles, sin efecto Se supone que en el pasado no está presente el efecto

43 Pasado Presente Futuro
PERSPECTIVA HISTORICA Pasado Presente Futuro P1 Evolución P1 m1 m1 m1 seguimiento retrospectivo posible seguimiento P2 m2 m2 m2 Evolución P2 P1 y P2 = poblaciones m1 y m2 = muestras

44 Pasado Presente Futuro
ESTUDIO DE UNA COHORTE Pasado Presente Futuro P1 seguimiento P1 P1 m1 m1 m1 mediciones P1 = población m1 = muestra

45 Pasado Presente Futuro
P1 y P2 = poblaciones m1 y m2 = muestras ESTUDIO DE VARIAS COHORTES m1 seguimiento P1 mediciones m2 P2

46 Pasado Presente Futuro
EXPERIMENTO m1 Mediciones Tratamientos Evaluación final Asignación aleatoria a los tratamientos Seguimiento Pi = población inicial m = muestras T = tratamientos extrapolación P con T2 T3 T1 m2 m Pi

47 Tiempo inicial t0 Tiempo final t2
ESTUDIOS DE CAUSA A EFECTO Tiempo inicial t Tiempo final t2 Poblaciones en estado inicial Poblaciones en estado subsecuente P1 P1 n1 elementos con la causa b individuos sin la causa P2 P2 n2 elementos sin la causa b individuos sin la causa ningún elemento presenta el efecto

48 CAUSA NO NECESARIA NI SUFICIENTE, PERO HAY UNA RELACION ESTADISTICA
X CAUSALIDAD DETERMINISTICA X Y CAUSA SUFICIENTE PERO NO NECESARIA X Y CAUSA NECESARIA PERO NO SUFICIENTE CAUSALIDAD PROBABILISTICA CAUSA NO NECESARIA NI SUFICIENTE, PERO HAY UNA RELACION ESTADISTICA X Y P(Y/X) > P(Y/noX)

49 APOYO EMPIRICO A LA CAUSALIDAD
X Y A1, A2, A3, ...An Si la asociación entre X y Y persiste después de condicionar (mantener constante) posibles factores de confusión o explicaciones alternativas, A1,A2,...An se tiene un apoyo empírico a la causalidad

50 APOYO EMPIRICO A LA CAUSALIDAD
X Y A1, A2, A3, ...An Hay dos maneras de condicionar, por diseño y por análisis. Por diseño mediente bloques, homogeneización y aleatorización. Por análisis, se incluyen en el modelo como variables independientes las mediciones de los posibles factores de confusión, además de la X; con la Y como dependientes. En todos los casos es importante considerar la posibilidad de interacciones entre la X y los factores A1, A2, ...n

51 Estudio observacional comparativo = Pseudoexperimento
Se tienen dos o más poblaciones. Hay seguimiento. Se eligen o inventan las variantes del factor causal la X. Se aleatoriza la asignación de esas variantes a las unidades experimentales. Se forman bloques. OBSERVACIONAL Una o mas poblaciones. Dos poblaciones: Los elementos se eligen ya con las variantes del factor causal. Se pueden formar bloques. Comparativo. Una población: Se estudia una muestra de ella. Descriptivo Estudio observacional comparativo = Pseudoexperimento

52 LONGITUDINAL TRANSVERSAL
Se mide en dos o más ocasiones la o las variables de interés. La comparación de los valores en épocas distintas nos informa de la evolución de los elementos. Se conserva la identidad de los elementos durante el seguimiento. TRANSVERSAL Se mide una o más variables en una sola ocasión en cada unidad. No hay seguimiento y no se requiere mantener la identidad de los elementos. Hay estudios longitudinal en el que medición se realiza en un solo día, mientras que hay estudios transversales en el que se requiere tres meses para la medición.

53 Maduración, evolución natural, etc..?
Longitudinales con una población Evidencia de Causalidad? Mayor en C, luego D, nada en B A Y Tiempo Ocurre X B C D Maduración, evolución natural, etc..?

54 Control de Factores de confusión
Longitudinales con dos poblaciones Evidencia de Causalidad? Mayor en A, luego D, B y nada en C Tiempo Ocurre X A B C D Control de Factores de confusión Control Expuesto Y

55 RETROSPECTIVO PROSPECTIVO
La información fundamental, o parte de ella, ya ha sido captada en otras fuentes. El investigador no estudia los elementos, sino registros, expedientes, fichas, etc.., donde esta la información. Es rápido y barato. La información puede ser de mala calidad. PROSPECTIVO Toda la información fundamental se obtiene directamente aplicando instrumentos de medición a los elementos de estudio. La información no existe en fuentes secundarias, o es de muy mala calidad. Es caro y lento La información es de buena calidad.

56 ENCUESTA DESCRIPTIVA POBLACION
MUESTRA POBLACION Validez externa Ejemplo: Describir las prácticas de uso de plantas medicinales de los habitantes de una región. La población son todos los habitantes de la región. Se toma una muestra representativa de ellos; posiblemente con muestreo polietápico estratificado. Se aplica un cuestionario (Prospectivo) o se recurre a expedientes de servicios de salud (Retrospectivo) Ejemplo: Describir las áreas donde crece cierta especie vegetal. Se tendrá que muestrear aquellas zonas donde se sospeche que puede desarrollarse, posiblemente con muestreo de transectos.

57 ENCUESTA DESCRIPTIVA 2 POBLACION
MUESTRA POBLACION Validez externa Ejemplo: Perfil de ingreso estudiantes de una universidad. La muestra se forma con los expedientes de un grupo o generación. Se investiga la edad de ingreso,sexo, tipo de escuela de procedencia, nivel socioeconómico, etc. Ejemplo: Describir los padecimientos mas comunes en el servicio de admisión de un hospital de zona. La población son todos los pacientes semejantes a los que se estudian, la muestra

58 ENCUESTA COMPARATIVA 1 Validez Externa Validez Externa Validez Interna Comparar el grado y tipo de prácticas agrícolas que usan las fases lunares, por parte de productores agrícolas que tengan diferente origen étnico y escolaridad. Los factores de confusión pueden ser, el grado de dependencia de la agricultura, capital, tipo de tenencia de la tierra, etc..

59 ENCUESTA COMPARATIVA 2 Aguas negras Validez Externa Aguas limpias Validez Externa Validez Interna Comparar el grado y tipo de contaminación por metales pesados en zona de riego con aguas negras tratadas y con aguas limpias. Los factores de confusión son: Prácticas agrícolas, origen del suelo, clima, etc...

60 ENCUESTA COMPARATIVA 3 Validez Externa Validez Externa Pública Privada Validez Interna Comparar el perfil de estudiantes de la universidad pública con la privada

61 REVISION DE CASOS 1 Tiempo PASADO PRESENTE Validez Externa Evolución En base a registros de médicos de servicio en zonas rurales, cuantificar los cambios en el uso de plantas medicinales y otras prácticas de la medicina tradicional. En base a expedientes del seguro y o crédito agrícola, valorar los cambios en las técnicas de producción agrícola, en los últimos 40 años.

62 REVISION DE CASOS 2 Tiempo PASADO PRESENTE Retrospectivo con seguimiento Recolección de datos prospectivamente, además de los datos registrados Validez Externa Evolución En base a registros estudiantiles, avaluar el proceso educativo de un plantel. Determinar tasas de reprobación, evolución de calificaciones, estas, se asocian con sexo, escuela de procedencia, carrera etc.. En base a expedientes de un hospital explorar y determinar evolución de pacientes con ciertas patologías. Se pueden encontrar factores asociados con peores evoluciones?

63 CASOS Y CONTROLES 1 Pérdida de recursos genéticos o forestales,
Pasado Presente casos, con Y Validez Externa Sin X Con X Controles, sin Y Validez Interna Validez Externa Sin X Seguimiento retrospectivo Pérdida de recursos genéticos o forestales, con veda: casos, sin veda: controles. Remontarse a épocas pasadas en la que no se habían perdido los recursos, para investigar posibles factores causales, tales como industrialización, educación, etc..

64 Seguimiento retrospectivo
CASOS Y CONTROLES 2 Pasado Presente Casos, con cáncer Validez Externa Sin X Con X Controles, sin cáncer Validez Interna Validez Externa Sin X Seguimiento retrospectivo Evaluación de factores de riesgo para una neoplasia: cáncer de vejiga, pulmonar, enfermedad coronaria, etc.. Se pueden explorar varios posibles factores causales o de riesgo simultáneamente; las muestras pueden ser pequeñas, el periodo involucrado puede ser muy grande

65 Seguimiento retrospectivo
CASOS Y CONTROLES 3 Pasado Presente Validez Externa Sin X Casos, reprobados Con X Controles, regulares Validez Interna Validez Externa Sin X Seguimiento retrospectivo Comparar los expedientes de alumnos reprobados (casos) con alumnos regulares (controles). Valorar como riesgos para la reprobación: turno, carrera, sexo, escuela de procedencia, calificación previa, nivel socioeconómico, participación en deporte o actividades políticas.

66 PERSPECTIVA HISTORICA 1
Pasado Presente Evolución pasada Validez Externa Validez Interna Validez Externa desastre natural En base a expedientes de seguro o crédito agrícola, evaluar productividad agrícola en zonas comparables antes y después de un desastre natural, como volcán, o inundación.

67 PERSPECTIVA HISTORICA 2
Presente Pasado Evolución pasada Validez Externa Piso Validez Interna Validez Externa Cuidados Intensivos En base a expedientes de casos de infarto cardiaco, comparar evolución entre los que recurren a sala de cuidados intensivos y los que se atienden en “piso”.

68 PERSPECTIVA HISTORICA 3
Presente Pasado Evolución pasada Validez Externa halotano Validez Interna Validez Externa éter ... ... En base a expedientes de operaciones 40,000 comparar mortalidad con varios tipos de anestésico, halotano, éter, etc. Controlar por edad, tipo de operación, estado físico, etc.

69 UNA COHORTE 1 Tiempo PRESENTE FUTURO Validez Externa Evolución Se decreta una nueva ley de explotación forestal y se quiere conocer su impacto futuro en la conservación de recursos. Se establece una clínica de atención médica en base a medicina alternativa, se quiere saber como cambia la incidencia de padecimientos crónico-degenerativos en los próximos 10 años.

70 UNA COHORTE 2 Tiempo PRESENTE FUTURO Validez Externa Evolución Se crea una nueva carrera , se quiere valorar todo el proceso educativo. Se decide efectuar exámenes y aplicar cuestionarios al término de cada semestre. Se modifica una ley de impuestos, se desea conocer el impacto que tiene en la actividad económica. Se toma una muestra de establecimientos y se les aplica un cuestionario cada seis meses.

71 VARIAS COHORTES 1 Presente Futuro Evolución futura Con X Validez Externa Validez Externa Validez Interna Validez Externa Sin X Validez Externa Se comparan los resultados de la medicina tradicional con la moderna, para diabetes y cáncer. Las poblaciones deben ser enfermos con características semejantes, pero una de ellas acude a los practicantes de la medicina tradicional , (X) y la otra a las clínicas u hospitales, (sin X) .

72 VARIAS COHORTES 2 Presente Futuro Evolución futura Con X Validez Externa Validez Externa Validez Interna Validez Externa Sin X Validez Externa Se comparan los cambios en actitudes en relación a relaciones sexuales, entre los televidentes de una serie “con mensaje” con los no televidentes y los que no ven la serie.

73 VARIAS COHORTES 3 Presente Futuro Evolución futura Con X Validez Externa Validez Externa Validez Interna Validez Externa Sin X Validez Externa Se comparan las carreras académicas de un nuevo programa educativo, con el tradicional. Se comparan las carreras académicas de estudiantes con actividad política intensa con la de los políticamente no activos.

74 EXPERIMENTO 1 Presente Futuro Evolución futura Población con X población Validez Externa Le toca X Validez Externa Validez Interna Población sin X Le toca no X ALEATORIZACION Se comparan los resultados de la medicina tradicional con la moderna, para diabetes y cáncer. Se tienen 50 voluntarios que pueden ser asignados al azar a cualquiera de los dos tipos de tratamiento.

75 EXPERIMENTO 2 Presente Futuro Evolución futura Población con X población Validez Externa Le toca X Validez Externa Validez Interna Población sin X Le toca no X ALEATORIZACION Se comparan los resultados de un cambio en el proceso productivo. Cambiar condiciones de operación de una fábrica. Unidad experimental: una planta piloto.

76 Unidad experimental: un pueblo de 2500 habitantes
EXPERIMENTO 3 Presente Futuro Evolución futura Población con X población Validez Externa Le toca X Validez Externa Validez Interna Población sin X Le toca no X ALEATORIZACION Se comparan los resultados del control tradicional de paludismo con control focal. Unidad experimental: un pueblo de 2500 habitantes

77 EXPERIMENTO 4 Presente Futuro Evolución futura Población con X población Validez Externa Le toca X Validez Externa Validez Interna Población sin X Le toca no X ALEATORIZACION Se comparan los rendimientos de maíz con diferentes tipos de fertilizante. Unidad experimental de 4 surcos de 10 m.

78 El experimento más grande que ha habido
Se quería evaluar la eficacia de la vacuna Salk contra la Poliomelitis. La incidencia de polio era en de 50 por cada 100,000 (probabilidad de ). Si se supone una efectividad de 50%; es decir, se evitan 50% de casos con la vacuna. Si la muestra hubiese sido de 100 vacunados y 100 con placebo, se esperan 100(0.0005)=0.05 en el placebo y 100( )=0.025 en el vacunado. Es decir, no se hubiera observado nada, cero casos en ambos grupos

79 Si la muestra hubiese sido de 40,000 vacunados y 40,000 con placebo, se esperan 40000(0.0005)=20 en el placebo y 100( )=10 en el vacunado. En este caso aún se tienen números pequeños facilmente confundibles con el azar. Se decidió un experimento aleatorizado, doble ciego, con consentimiento informado con 200,000 en el grupo placebo y 200,000 en el placebo. Se esperan (0.0005)=100 en el placebo y ( )=50 en el vacunado.

80 Hubo algunos estados de EU no quisieron participar en el ensayo clínico controlado. En ellos se hizo un estudio comparativo abierto no aletorizado, asignado la vacuna a los niños de 2o de primaria y el placebo a los de 1o y 3o. Se supone que el promedio de los dos últimos se parece a los de 2o. Algunos se negaron a participar en ambos tipos de estudio. Los resultados fueron como la tabla siguiente

81 Area n casos tasa(x100000) Gran Total 1829916 1013 55 AreasAleator.
749236 428 57 VacunadosAlea 200745 82 41 PlaceboAlea 201229 162 81 No Inoculados 338778 182 54 Vacunas Incomp 8484 2 24 AreasNo Alea 585 Vacunados2o 221998 76 34 controles 725173 439 61 2oNoInoculados 123605 66 53 VacunacionInco 9904 4 40

82

83 Diferencias entre los dos grupos vacunados, p=0.26
Diferencias entre los dos grupos placebo, p=0.0019 Diferencias entre areas de experimento controlado con las de 2o contra 3 y 4os., p=0.40 Diferencias entre los dos grupos no inoculados, p=0.96