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Temas Método Científico - Etapas Niveles de medición - Dato e información Variables y Atributos - Continuas y discretas Calidad de la información -Tipos.

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1 Temas Método Científico - Etapas Niveles de medición - Dato e información Variables y Atributos - Continuas y discretas Calidad de la información -Tipos de errores Taller práctico

2 Conceptos De Dato E Información. Conceptos De Dato E Información. Fernand o González K Universidad Diego Portales Medicina 689, 5 El dato por si sólo no aporta mayor conocimiento, constituye un concepto aislado.

3 Dato Versus INFORMACION Dato Versus INFORMACION DATO => S ímbolo lingüístico o numérico que representa, ya sea algo concreto como abstracto. INFORMACIÓNINFORMACIÓN => Conocimiento útil sobre hechos o fenómenos.

4 ¿Cómo Estructuramos estos datos para transformarlos en información? Los datos adquieren relevancia cuando se les ubica en un contexto para darle estructura de información. Partos y Abortos Año R.Metrop Número% Parto Normal (*) ,1% Cesárea ,9% Total Partos ,0% Abortos9.290-

5 POBLACION TOTAL SEGÚN SEXO Y GRUPOS DE EDAD Año REGION METROPOLITANA Grupos de edad P O B L A C I O N TOTAL Sexo % Hombres % Mujeres HombresMujeres Población Total ,8%51,2% años ,8%49,2% años ,6%49,4% años ,9%51,1% 65 y más años ,4%60,6% Fuente: DEIS Ministerio de Salud

6 VARIABLES Y ATRIBUTOS VARIABLE Es una característica que puede tomar diferentes valores, no necesariamente numéricos en los elementos estudiados Adquieren valor cuando pueden ser relacionadas unas con otras forman parte de la hipótesis y se les denomina constructo Ejemplo Estatura Peso Sexo ATRIBUTOS Un atributo descriptivo es una categoría de una característica, a la que un sujeto pertenece o no, o una propiedad o cualidad que este posee o no Ejemplos: RH (-) SI NO ¿Fuma? SI NO Soltero SI NO Enfermedad SI NO

7 Se puede dar que Algunas características de las variables pueden ser tratadas sólo de una manera, mientras que otras son susceptibles de ser tratadas de ambas maneras ( variable y atributo) Ejemplo: *el peso corporal puede ser estudiado como una variable (peso en Kg) o como un atributo ( obeso/normal) *la escolaridad materna puede tratarse como total de años cursados, o, como por nivel educacional alcanzado por cada uno de los sujetos observados (madres)

8 Escolaridad De la Madre Frecuencia%Acumulado 041,6 320,82,4 441,64,0 541,65,6 672,88,4 7145,613, ,625,5 9239,234, ,349,0 11 4,453, ,190,4 13 5,295, ,099,6 1510,4100,0 Total ,0 Analfabeta Básica Media Superior

9 ESCOL. MAD. Frec % Acum Analfabeta 4 1.6% 1.6% Bás. incompleta % 13.9% Bás. completa % 25.5% Media incompleta % 53.4% Media completa % 90.4% Superior % 100.0% Total %

10 Las variables pueden ser Cualitativas: Se refiere a cualidades o atributos que no pueden ser medidos, sino constatar su existencia o no. Ej. enfermo, sano Cuasi cuantitativas: Se refiere a cualidades o atributos pero susceptibles a ser ordenados Ej. Dolor, frío (mucho, poco,) Cuantitativas : Son las que describen una característica en términos de un valor numérico Ej: estatura, peso

11 TIPOS DE VARIABLES CUANTITATIVAS Variable continua es la que tiene potencialmente un número infinito de valores posibles en cualquier intervalo, pertenecientes al conjunto de los números reales Ejemplo: peso, talla, etc Variables discretas sólo pueden tener un número finito de valores en cualquier intervalo dado. Los valores son números enteros, pertenecientes al conjunto de los números naturales Ejemplo: número de alumnos en la sala de clase, años de escolaridad, etc

12 Cuando se relacionan dos variables, estas pueden ser Variables dependientes (Y) Es explicada por el comportamiento de otra (s) variables Variables independientes (x) Son explicatorias del comportamiento de una variable dependiente Y = f (x) Ejemplo: Crecimiento de una colonia de bacterias kt C = A

13 Niveles de Medición Una vez definida el tipo de variable se hace necesario expresarla en diferentes niveles de medición, ya que estamos consignado valores con unidades de medida. Estas unidades de medida pueden ser asignado a distintas categorías de escalas dependiendo de: naturaleza del atributo, precisión requerida en la medición, etc..

14 Tipos de Escalas - Nominal Escalas Escalas - Ordinal - De Intervalos - Discreta o de Razón - Continua

15 ESCALAS DE MEDICIÓN ESCALAS DE MEDICIÓN. 1-Escala nominal o de clasificación. - Se dan nombres, rótulos o etiquetas para distinguir una medición de otra. - La medición de esta escala no incluye la noción de magnitud entre las medidas individuales, - No existe jerarquía entre las diferentes clases de la escala y su ordenamiento es arbitrario. - Con esta escala se clasifican las variables cualitativas. Ejemplos: Causa de muerte, sexo, estado civil, lugar de nacimiento; etc.

16 2.- Escala Ordinal Es capaz de nombrar pero además introduce una relación implícita de la idea de jerarquía o de orden entre las medidas Aunque existe cierto orden entre las categorías, la diferencia entre dos categorías adyacentes no es la misma en toda la escala Con esta escala se clasifican las variables cuasi-cuantitativas Ejemplos: La gravedad de una enfermedad, niveles de escolaridad materna, intensidad de un dolor, etc

17 3. 3.-Escala De Intervalos Capaz de nombrar, jerarquizar y además hacer comparaciones matemáticas entre las unidades de análisis Se caracteriza por una unidad numérica de medición,que representa la distancia exacta que existen entre dos observaciones diferentes Escala de intervalo Discreta => Escala de intervalo Discreta => Se refiere a datos que resultan de un recuento, sus diferentes categorías son números naturales, incluyendo al cero Ej. Número de camas de un hospital 3.2.-Escala de Intervalo Continuo => Escala de Intervalo Continuo => Corresponde a datos que son el resultado de mediciones, se habla de infinitos valores Ej. Temperatura, etc

18 Procesamiento de datos estructurados como sistemas de información La estadística y la calidad de los datos. La estadística y la calidad de los datos. Fuentes de error. Fuentes de error. Errores sistemáticos y aleatorios. Errores sistemáticos y aleatorios.

19 La estadística y la calidad de los datos. Quienes investigan y realizan análisis estadístico no son magos de los cuales se espera que produzcan oro a partir de cualquier materia sin valor. Son mas bien como químicos capaces de determinar exactamente cuánto hay de valioso y en la cantidad precisa y no más

20 Sería absurdo alabar un estadístico porque sus resultados son precisos o reprobarlo porque no lo son.Sería absurdo alabar un estadístico porque sus resultados son precisos o reprobarlo porque no lo son. Si es competente el valor de los resultados van a depender exclusivamente del valor del material que se empleaSi es competente el valor de los resultados van a depender exclusivamente del valor del material que se emplea. Contiene esa cantidad de información y no más.Contiene esa cantidad de información y no más. Su única tarea es producir lo que contiene. (R.A. Fisher).

21 DEFINICIONES La información de buena calidad debe ser La información de buena calidad debe ser EXACTA, en otras palabras debe reflejar la EXACTA, en otras palabras debe reflejar la VERDAD VERDAD. Sin embargo la exactitud se ve amenazada por múltiples factores que van desde el diseño de la investigación hasta el registro de los datos ERROR de la información

22 Error => diferencia entre la medida asignada a un objeto y su valor verdadero. Observador => toda persona que interviene en el proceso de obtención de información. Ej Médico Objeto => todo lo que pueda ser materia de conocimiento de parte del observador Ej. Enfermo unidad de observación Dentro del objeto está la unidad de observación => corresponde a la menor división del material en estudio sometido a observación. Ej. Temperatura, presión arterial Instrumento => medio utilizado para realizar la medición (aparatos, humano, combinación de ambos)

23 Algunas fuentes fuentes de de errores errores

24 LA PLANIFICACIÓN DEFECTUOSA La planificación deficiente conlleva a errores por falta de definiciones precisas ; cuanto más exhaustivas sean las definiciones tanto más precisos serán los datos obtenidos La falta de definiciones afecta sobretodo a las variables medidas en escalas nominal y ordinal En la escala de intervalos discreta => la definición tiene menor importancia por tratarse de datos que son resultado de recuentos En las escalas continuas => la unidad de medida está bien definida, como sucede al medir longitud, peso, etc

25 Por lo tanto, Todo esfuerzo que se haga durante la planificación, respecto a especificar las condiciones en que se debe realizar la medición se verá recompensado por la obtención de los datos exactos.

26 El Observador Los errores tienen relación con las destrezas, habilidades, experiencias y con su acuciosidad del observador. Esto se detecta al someter el mismo objeto a varios observadores o por el mismo observador en diferentes oportunidades. La variabilidad entre los observadores, se corrige con capacitación, hasta conseguir una nivelación que asegure límites tolerables de variación.

27 La unidad de observación La variabilidad de las unidades de observación es difícil de evitar, pero se debe tener en cuenta al planificar, las condiciones en que se hará la observación. Ejemplos: La presión arterial de un individuo puede variar por diferentes motivos en el transcurso del día. Las respuestas a un test de inteligencia pueden depender de factores emocionales, etc.

28 El instrumento Una característica deseable de los instrumentos para la medición de datos es la fiabilidad. Un instrumento fiable es el que da resultados constantes cuando se aplica mas de una vez a la misma unidad en condiciones análogas. Ejemplos: Obtener la misma longitud en repetidas mediciones. La misma respuesta a las preguntas de la historia clínica, etc.

29 Errores sistemáticos y aleatorios Los errores mencionados anteriormente pueden ser clasificados en dos categorías: - sistemáticos - aleatorios Se habla de error sistemático cuando: Cada valor de una serie de observaciones tiene una desviación en una dirección, ya sea en términos de frecuencia, o que todos los valores estén aumentados o disminuidos respecto a su valor verdadero Este tipo de error ocurre en todas las escalas

30 Ejemplos En la escala nominal se manifiesta a través de una mayor frecuencia de clasificación de las unidades en determinado rubro En la escala ordinal discreta, el recuento de colonias microbianas, por ejemplo, puede tener variación sistemática entre un observador y otro al mirar las mismas placas, por distinta apreciación de lo que es una colonia En las escalas en que interviene un instrumento de medición, la defectuosa calibración de este (pipeta, balanza), produce errores sistemáticos en un sentido

31 Las causas mas frecuentes de los errores sistemáticos son: La falta de definiciones precisas.La falta de definiciones precisas. La diversidad de criterios.La diversidad de criterios. La mala calibración de los instrumentosLa mala calibración de los instrumentos. Para reducirlos o evitarlos deberán unificarse los criterios de definición y calibrarse correctamente los instrumentos. Estos errores se podrán corregir, sumando o restando una cantidad constante a cada observación según el sentido en que haya actuado la mala calibración.

32 Se habla de error aleatorio cuando : el factor del error no es identificado y produce variación en más o menos respecto al valor verdadero, se deben a múltiples factores. Se estudian de preferencia en medidas de escala continua Ejemplo: Diferentes observadores miden una misma recta o bien, un mismo observador repite la medición de esta recta Prácticamente todas las mediciones difieren y no hay medios eficaces para evitar estos errores

33 TALLER PRACTICO 1.Clasifique las siguientes variables e indique la escala de medición a usar. Analice si alguna de ellas es susceptible de ser tratada de más de una forma a)Preferencias políticas (izquierda, derecha, centro) b)Cantidad de proteínas en un alimento c)La presión de un neumático en N / cm2 d)Estado civil e)Masa en Kg f)Medición del PH en muestra de orina g)Número de partos atendidos en una maternidad h)Velocidad en Km/hr i)Temperatura de un enfermo en grados Celsius j)Calidad de la vivienda k)Años de estudio

34 TALLER PRACTICO l)Tipo de enseñanza ( privada, pública, subvencionada) m)Grupo sanguíneo n)Tasa de mortalidad por cáncer en diferentes países o)Signo del zodiaco p)Diagnóstico clínico q)Nivel de intensidad de ruidos r)Notas de la prueba de Bioestadística s)Puntaje de la PSU t)Edad u)Nivel educacional

35 Un grupo de alumnos de medicina de UDP realiza la lectura de un monitor de saturación de oxigeno (saturómetro) en un paciente hospitalizado en la UCI, obteniéndose los siguientes resultados: Alumno% de 0xigeno A95,4 B95,5 C95,2 D95,4 E95,3 F95,5 a)a) Reconozca en esta situación observador, objeto, unidad de observación e instrumento b) c)b) Realice una discusión sobre la variabilidad de la medida y cómo corregirla

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