Metodología de la Investigación y Estadística

Presentación del tema: "Metodología de la Investigación y Estadística"— Transcripción de la presentación:

1 Metodología de la Investigación y Estadística
Benjamín Alvares Rubio Margarito Álvarez Rubio Ignacio Méndez Ramírez Sigma.iimas.unam.mx/nacho

2 - ¿Hacer Ciencia es ser totalmente objetivo?
PREGUNTAS DE INICIO - ¿Hacer Ciencia es ser totalmente objetivo?

3 - ¿La estatura de los seres humanos tiene una distribución normal?
PREGUNTAS DE INICIO - ¿La estatura de los seres humanos tiene una distribución normal?

4 Se efectúa una prueba de “t” y se tiene P <0.001.
3.- En una investigación se tienen dos grupos de personas, uno realizó ejercicio físico vigoroso EFV durante un año y el otro (testigo o control) no lo hizo. Al término del año se midieron los ácidos grasos en suero. Los resultados son: Se efectúa una prueba de “t” y se tiene P <0.001. Se concluye “el EFV disminuye los valores de ácidos grasos”. Grupo n Media Desv. Est. EFV 100 12.3 2.8 Control 18.6 3.1

5 Durante este curso trataremos de guiarlos en forma general sobre cómo realizar trabajos de investigación en cualquier área. ¿Todos los seres humanos hacen investigaciones? Las investigaciones científicas son cómo cualquier otra investigación como las ejemplificadas, pero sólo que más rigurosas y cuidadosamente realizadas.

6 ¿QUÉ ES UNA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA?
Es un tipo de investigación “sistemática, controlada, empírica, y crítica, de proposiciones hipotéticas sobre las presumidas relaciones entre fenómenos naturales” (Kerlinger, 1975, p. 11). “Sistemática y controlada” implica que hay una disciplina constante para hacer investigación científica y que no se dejan los hechos a la casualidad. “Empírica” significa que se basa en fenómenos observables de la realidad. “Crítica” quiere decir que se juzga constantemente de manera objetiva y se eliminan las preferencias personales y los juicios de valor. Es decir, llevar a cabo investigación científica es hacer investigación en forma cuidadosa y precavida.

7 La investigación puede cumplir dos propósitos fundamentales:
a) producir conocimiento y teorías (investigación básica) b) resolver problemas prácticos (investigación aplicada) La investigación es la *base* para conocer lo que nos rodea y su carácter es universal.

8 Objetivo: Riedl considera lo que está fuera del individuo o unidad que aprende o que reacciona al medio, y además que es independiente de las estructuras y conceptos del mismo. En contraste, define como subjetivo, lo que es inherente al individuo o unidad, y que en principio puede cambiar de un individuo a otro. Básicamente, se consideran objetivas las regularidades del medio, que no dependen del individuo. Si varios individuos las estudian en condiciones similares, los resultados son semejantes. Las percepciones, ideas y conceptos de esas regularidades son subjetivas porque dependen del individuos. El concepto de predecir posibles evoluciones de un fenómeno para escoger entre alternativas de acción es inherente al ser humano y está relacionado con la capacidad de sobrevivir. Riedl, señala que hay una evolución del mecanismo de aprendizaje; argumenta que en la evolución biológica, los organismos sobreviven y dejan descendencia en la medida en que captan las regularidades de su ambiente para conseguir alimento, escapar de predadores y de condiciones desfavorables. Esta regularidad se capta aunque exista aleatoriedad o variabilidad. Popper (1985 y 1996) extiende el concepto de objetivo a situaciones donde hay acuerdos en la comunidad de científicos respecto a un hecho o teoría, es la llamada (objetividad intersubjetiva). Por ejemplo, la propiedad de los números primos o la validez de un teorema matemático. Jones (1976) considera objetivo el acuerdo de una comunidad en un marco de referencia o fondo común.

9 Con relación a cómo se van adquiriendo las estructuras, comportamientos, actitudes y pensamientos para adaptarse a las regularidades del medio, el tratamiento de Riedl es excelente. Plantea que la evolución biológica es un aprendizaje constante para adecuar la fisiología, morfología comportamientos y formas de pensar, a las regularidades del mundo. Riedl, especifica: *Un círculo regulador acopla expectativa y experiencia de cara a una optimación paulatina, para esperar como real cada vez más de este mundo lo que se puede experimentar, y experimentar como real cada vez más de este mundo lo que se puede esperar*. Para Riedl lo esperado es una consecuencia que está en la mente y es subjetivo. En contraste, lo experimentado u observado es objetivo; es una reacción o respuesta de la *realidad* en las condiciones de exploración, es decir, en las condiciones del diseño, en la aceptación de que el resultado obtenido pueda ser explicado por cualquiera que use el mismo diseño. De esta forma se soluciona la disputa sobre la prioridad de la razón (racionalismo) o de la experiencia (empirismo). La razón lleva a proponer la teoría y con la práctica se obtiene la experiencia: *ambas unidades dan vueltas como un espiral, que es tan remota como el antiguo proceso cognoscitivo del viviente: tres mil millones de años.

10 Editorial Labor, España, 1983

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12 En el nivel inferior, el precelular, la parte del organismo que presenta modificaciones en forma de ARN mutantes o códices ya establecidos, con un flujo energético, se confronta con el exterior al organismo, el medio químico, la auto catálisis e hidrólisis; lo que lleva a la selección de los individuos descendientes con mutaciones en los procesos metabólicos que mejor funcionan en ese medio. Dos ejemplos son los mutantes de bacterias que se hacen resistentes a los antibióticos y el desarrollo de enzimas para descomponer la lactosa en bacterias.

13 En el siguiente nivel, el estructural, la parte interna es la mutación que produce una nueva estructura o condiciones fisiológicas (subjetiva) y es de nuevo el medio (objetivo) mediante fomento y selección de estructuras más adaptadas el que produce la selección de los mutantes. En plantas xerófitas, las estructuras y fisiología están muy acordes con el medio escaso de agua; o las alas (manos modificadas) y sistema de sonar de los murciélagos muy acordes con sus hábitos nocturnos.

14 En el nivel instintivo, hay taxias (atracción a ciertas condiciones), comportamientos instintivos (subjetivos) que son internos al organismo; de nuevo estos aspectos son resultado de mutaciones aleatorias que producen individuos, que son seleccionados (dejan más descendientes en las generaciones siguientes) por presentar una mejor adecuación al medio (objetivo), lo que produce éxitos o fracasos de la conducta y la selección de aquellos instintos con más éxitos. Por ejemplo, un roedor de las praderas que en su primer recorrido en la superficie de la madriguera, huye al notar una sombra cercana. El animalito “sabe” que puede tratarse de un ave depredadora; no podemos decir que tiene una representación mental, pero sí que hay una reacción instintiva a la sombra, que le evita ser capturado.

15 Hasta aquí, en los tres niveles pre celular, estructural e instintivo el cambio como captación de regularidades del mundo se lleva a cabo de una generación a otras. En los niveles superiores (asociativo, raciomorfo y racional) a partir de las asociaciones, la acumulación de cambios para lograr una mejor adecuación a las regularidades del medio, se da dentro del mismo individuo que está sujeto a la experiencia a lo largo de su vida. Esto no excluye que exista selección natural de los individuos con una mejor adaptación al medio.

16 En el nivel de las asociaciones hay desencadenantes innatos, necesidades e impulsos que conducen a reacciones condicionadas (subjetivas), que son presentaciones o cambios del organismo ante las condiciones ambientales (objetivas), que producen recompensas y desengaños; esto es lo que conduce a erigir una asociación entre eventos. Es el caso de los perros de Pavlov que asociaron el sonido de una campanilla con la comida. Hay muchos ejemplos en estudios con ratas, aves y otros organismos, donde se les inducen esas asociaciones de muy diverso tipo. Esto da origen al conductismo

17 El siguiente nivel, el raciomorfo, considera que hay organismos, que tienen construidos instructores innatos para establecer asociaciones que responden a deseos, curiosidad, hambre, búsqueda de pareja, etc. (subjetivo) con las que, ante objetos o ambientes (objetivo), se tienen experiencias y percepciones que conducen al refuerzo o debilitación de las asociaciones; por ejemplo el juego de los jóvenes de muchos mamíferos, con el que aprenden sobre situaciones a las que se encuentran de adultos, tales como: la lucha, la búsqueda de alimento, de pareja reproductiva, etc.

18 El siguiente nivel, el racional, es individual
El siguiente nivel, el racional, es individual. Hay juicios, ideas, teorías, planes, objetivos, fines, procederes, convicciones, que conducen a reflexiones (subjetivos) y con ello a observaciones (con más objetividad) que confirman o refutan esas ideas, juicios, teorías, etc.; aquí está el nivel del individuo humano que se plantea problemas y soluciones tentativas. ¿Cómo huir con más seguridad del ataque de un depredador?, se observa el comportamiento del enemigo, así como experiencias de congéneres. Con estas bases se postulan hipótesis que contestan (en la mente) la pregunta anterior; las consecuencias de las hipótesis son ahora confrontadas con nueva información de las reacciones del depredador. Así se cambia la conducta, al considerar que ya se tiene una respuesta a la pregunta.

19 En el último nivel, el cultural, hay metas colectivas, representaciones del mundo, cosmovisiones, evidencias naturales que generan opiniones y juicios colectivos (objetivo intersubjetivo) que llevan a la verificación o falsación (objetivo) de esos juicios u opiniones. Por ejemplo, ¿qué estrategia de caza es adecuada para los bisontes?, se plantean características del proceso y experiencias para sugerir cambios de estrategia (la hipótesis), al adecuar la acción del colectivo, se evalúan los resultados y se puede o no cambiar la estrategia. También de manera colectiva se van valorando y criticando las hipótesis que se elaboran por los investigadores, las que son aceptadas o rechazadas por la comunidad, dependiendo de las formas de contrastación que se emplean en esas investigaciones. Este es el nivel de la ciencia.

20 En el último nivel, el cultural y más precisamente el científico, Riedl considera una reducción de la parte objetiva del proceso. Sin embargo, es necesario señalar que esto ocurre en una contrastación de una hipótesis o una idea, pero cada nueva hipótesis, teoría o modelo puede predecir la existencia de objetos, relaciones o procesos, que en caso de ser apoyadas empíricamente en nuevas contrastaciones, ensanchan la base objetiva global. Como ejemplos: El descubrimiento del nuevo planeta Neptuno a partir de las anomalías de las órbitas de los planetas conocidos. La tabla periódica de Mendeleiev, estaba bastante elaborada y contenía a todos los 63 elementos conocidos hasta ese momento, ordenados según masa atómica y propiedades químicas. La tabla permitió conjeturar y encontrar otros elementos de los mas de 100 que ahora se consideran. Los trabajos de Box y colaboradores (2008), permiten modelar una respuesta de un proceso industrial o agrícola en función de varios insumos (metodología de superficie de respuesta); frecuentemente las condiciones óptimas no han sido estudiadas, pero sí predichas por el modelo.

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22 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

23 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

24 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

25 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 Adaptado a falta de reglas o guías Alta tolerancia a la ambigüedad

26 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

27 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

28 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

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

30 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.

31 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.

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

33 {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.

34 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

35 GUIA, PASOS, REALIMENTACIÓN
METODO CIENTIFICO GUIA, PASOS, REALIMENTACIÓN PRIMER CICLO : PROBLEMATIZACIÓN, 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 se deben limitar las ideas

36 GUIA, PASOS, REALIMENTACIÓN
METODO CIENTIFICO GUIA, PASOS, REALIMENTACIÓN SEGUNDO CICLO DISEÑO HIPOTESIS DISEÑO VARIABLES RECURSOS

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

38 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 POBLACIÓN Xi f(Xi) MUESTRA Xi f(Xi) Mientras que no sea autoponderada, la muestra no es representativa

39 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 Xi f(Xi) e.g.: toma como la muestra los pacientes con la patología de interés de acuerdo con el orden de la llegada

40 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 aleatorizacion) y/o Por análisis; así, se dice que se evalúa el efecto de X sobre Y, “corregido” o “ajustado” por A1, A2, A3, …An

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

42 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 Síndrome de. Down X Y Y X Causa necesaria pero no suficiente Amibiasis Amiba Deficiencia Fe Anemia X Y Causa suficiente pero no necesaria

43 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

44 x y c Doble ciego 1: Participante 2: Evaluador Causa Efecto
Factor de confusión c Factor de confusión

45 FACTORES DE CONFUSION Factor de confusión :
se asocia con el factor considerado causa en una relación de causalidad hipotética; y puede modificar la ocurrencia del factor considerado efecto; se le llama factor de confusión. Aquí están los efectos psicosomáticos llamados efectos placebo y también los casos de tratamientos en los que junto con el factor causal se introduce otro factor, es el llamado efecto de “vehículo”.

46 Los Supuestos Auxiliares, Supuestos Adicionales SA:
(SA) Cuando se va a hacer un experimento, es normal suponer que se dan también una serie de circunstancias, en torno a los hechos u objetos investigados, o también n sobre el lugar o el momento en que se realiza el experimento, que no impedirán que el suceso predicho se siga de las circunstancias descritas por las condiciones iniciales, en el caso de que la hipótesis sea verdadera. Estas supuestas circunstancias adicionales es decir, los enunciados que las expresan son los supuestos auxiliares (también se les llama «hipótesis auxiliares») La predicción (P) o Esperado (E).  En un sentido vago, la predicción es un posible hecho, que no se sabe todavía si se da o no, y que se deduce lógicamente de la hipótesis. En un sentido estricto, llamamos predicción al enunciado que describe la ocurrencia de tal o cual suceso o hecho posible, bajo tal y cual circunstancia y en tal o cual momento. Si la hipótesis es sobre la existencia de una regularidad, o sobre las causas de la misma, la predicción dirá algo sobre un caso no observado todavía en que se muestra esa regularidad. De manera que la predicción se hace sobre ciertas propiedades o relaciones posibles de ciertos objetos o fenómenos

47 Las Condiciones iniciales (CI) o Diseño (D).
Los hechos que se dan en momentos y lugares determinados y que son pertinentes para derivar la predicción a partir de la hipótesis son las condiciones iniciales. En rigor, y tal como hemos hecho con la predicción, tomaremos como condiciones iniciales no esos hechos mismos, si no los enunciados en n que se describen. Las condiciones iniciales caracterizan las propiedades que tienen los objetos estudiados o las relaciones que hay entre ellos o el estado en que se encuentra un cierto sistema en un determinado momento. Es bastante frecuente que ese momento coincida con el momento en que se inicia el experimento de ahí el adjetivo «iniciales», pero no es necesario que así sea. Lo que sí es imprescindible es que los hechos descritos por las condiciones iniciales sean distintos de los que se especifican en la predicción.

48 Hipótesis La actividad básica de la ciencia se dirige a descubrir regularidades entre los fenómenos, regularidades que sean «interesantes», en el sentido de que puedan servir para poder explicar esos fenómenos. Una hipótesis científica es una afirmación sobre la existencia de una de esas regularidades o sobre las causas de la misma. A veces tales regularidades son patentes y se encuentran fácilmente. A menudo, en cambio, están más ocultas a la inspección superficial y su descubrimiento es difícil. De manera que el proceso que lleva a la formulación y la comprobación de una hipótesis científica es, a menudo, arduo, pero también muchas veces apasionante. La palabra hipótesis tiene a veces, en el habla común, un cierto matiz peyorativo, como cuando se dice que una cierta afirmación es una «mera hipótesis», es decir, una explicación gratuita de algo También en los escritos de los científicos del pasado tenía la palabra ese carácter peyorativo. Sin embargo, en la mayoría de los escritos actuales que describen la actividad científica, ese rasgo se encuentra muy raras veces. Un resto de la vieja terminología se encuentra en el uso de la palabra «tesis» para referirse a una afirmación que comienza a tener cierta credibilidad al aparecer apoyada más o menos sólidamente por algunos datos. Cuando una hipótesis es suficientemente general e importante y a salido victoriosa de uno o varios procesos de comprobación va siendo gradualmente considerada como una ley científica

49 EXPLICACIONES ALTERNATIVAS A LA OCURRENCIA DE O “cercano” a E
Hay diferentes tipos de explicaciones alternativas. Se comentan aquí sólo algunas de las mas relevantes. EL AZAR Como hay variabilidad en los procesos naturales, puede ocurrir O cercano E, por azar, sin que H sea cierta. La explicación alternativa se llama hipótesis de nulidad. Por supuesto se refiere a la nulidad de H.

50 H, D, SAH E CONTRASTACIÓN DE HIPOTESIS
Comparación de lo O observado con lo E esperado según hipótesis H: la Hipótesis D: el Diseño SA: Supuestos Adicionales E: lo que se espera si H, es cierto, y también SAH H, D, SAH E TEORIA Esperado Se efectúa el Diseño, D, y se observa O, Cuando hay aleatoriedad, se cuantifican las discrepancias entre Observado y Esperado PRACTICA D O, Observado

51 APOYO CONDICIONADO CONCLUSIÓN
TEORIA H, D, SAH E PRACTICA Se efectúa la investigación con diseño D Ocurre O cercano a E , discrepancias pequeñas CONCLUSIÓN Se apoya H, condicionado a la validez de D y la operación de los SAH

52 Ocurre O alejado, discrepa mucho de E
RECHAZO CONDICIONADO TEORIA H, D, SAH E PRACTICA Se efectúa la investigación con diseño D Ocurre O alejado, discrepa mucho de E CONCLUSIÓN No se apoya H, condicionado a la validez de D y la operación de los SAH

53 EXPLICACIONES ALTERNATIVAS
H, D, SAH E A, D, SAA E TEORIA B, D, SAB E ……………. R, D, SAR E Se efectúa el diseño D, y ocurre O cercano a E Formalmente tanto H como las explicaciones alternativas son apoyadas. Condicionadas a la validez del diseño D, y de cada uno de los SA

54 EXPLICACIONES ALTERNATIVAS
Falta de Validez Externa El azar. Nulidad Estadística Errores de medición Endogenicidad. 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

55 FALLAS DE MEDICION Los indicadores no reflejan lo que se pretende medir. OTRAS EXPLICACIONES ALTERNATIVAS Hay otras explicaciones alternativas según la teoría, diseño y subjetividad.

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

57 Eliminado SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA H, D, SAH E Azar, D, SAA E TEORIA
B, D, SAB E ……………. R, D, SAR E Se efectúa el diseño D, y ocurre O cercano a E PRACTICA Se considera que se ha eliminado por improbable esa explicación, el azar. Nótese que quedan otras posibles explicaciones alternativas. B, …R

58 Eliminado La fiebre puerperal
Un caso famoso en ciencia es el de las investigaciones de Ignaz Semmelweis ( ), a mediados del siglo xix, sobre las causas de la fiebre puerperal (fiebre en el postparto.) En los años que van de 1844 a 1846 la tasa de mortalidad debida a la fiebre puerperal en la Primera División de Maternidad del Hospital General de Viena era alrededor del 10%, mientras que la tasa en la Segunda División era del 2% aproximadamente. En esta última división, las mujeres eran atendidas solamente por comadronas, en lugar de médicos. Semmelweis trató en vano durante dos años de averiguar la razón por la cual la tasa de mortalidad era mayor en la División llevada por médicos y, por tanto, supuestamente mejor atendida. H= mejor atención en B que en A A 10% médicos SA= B 2% comadronas H, D, SAH E Eliminado Azar, D, SAA E B, D, SAB E R, D, SAR E

59 . Un día, uno de sus colegas se hizo un pequeño corte en un dedo con el bisturí de un estudiante de medicina en el momento en que realizaba una autopsia. Su colega murió al poco tiempo, mostrando síntomas exactamente iguales a los de la fiebre puerperal. Semmelweis se preguntó si no podía ser que la enfermedad fuera causada por algo existente en la «materia cadavérica», algo que les estaba siendo transmitido a las parturientas por medio de las manos de los Doctores y estudiantes de medicina que pasaban las mañanas en la sala de autopsias, justo antes de efectuar su ronda por la División. Semmelweis razonó que, si su conjetura era cierta, la tasa de mortalidad podría ser disminuida de modo espectacular, simplemente dando instrucciones para que Los doctores y estudiantes se lavaran las manos con un fuerte agente limpiador antes de examinar a sus pacientes. Insistió, por tanto, en que ningún doctor o estudiante entrara en la sala donde se encontraban las parturientas sin lavarse las manos En una solución de cal clorada, a la que Semmelweis supuso lo suficientemente fuerte como para eliminar el agente causante de la enfermedad, fuera éste el que fuera. La disposición fue efectiva: la tasa de mortalidad de la Primera División en 1848 fue de menos del 2%

60 La eficacia del rezo. Objetivo de este artículo es determinar si es o no eficaz el rezo. Hipótesis: el rezo es eficaz Diseños: Dos grupos los que ora y los que no lo hacen. Predicción o Esperado: Se espera menos accidentes, menos niños malformados, mayor vida en los que oran o son sujeto de oraciones. Búsqueda de explicaciones alternativas. No se puede decir que los que oran se salvan ya que otros factores influyen como la habilidad y técnicas que el doctor utiliza, los cuidado hacia el paciente. El oficio de la persona Datos: el clero vive en promedio años, los abogados años los médicos 67.07, los clérigos oran mañana, tarde y noche se esperaría que vivieran más tiempos y no ocurre. Además oran para larga vida al rey y familia real, sin embargo los reyes tienen esperanzas de vidas menores que otros grupos. No ocurrió lo esperado en este caso Los riesgos de los navegantes (misioneros y esclavos), no se observaron diferencias en la ocurrencia de accidentes. De acuerdo al escrito se puede decir que el rezo NO es eficaz.

61 Cumple este artículo con la validez externa?
Si retomamos el concepto de validez externa en términos generales es con relación a la extrapolación, donde la variable de interés es el rezo para disminuir el índice de mortalidad o ser mas longevo, la forma en que se obtienen los datos y se separan en dos grupos los que rezan y los que no lo hacen, se puede decir que no hay una aleatorización de los individuos, ya que el medio en que se desarrollan pueden ser similares o diferentes dentro del grupo o entre los grupos, por ejemplo los navegantes en un mismo barco pueden ir gente que ora y que no y el riesgo es el mismo. Los hábitos alimenticios, la forma de vida y el tipo de trabajo, sexo, edad, estado físico, la validez externa no es muy evidente. Valide Interna. Al formar los grupos con características similares, y con diferencias en el rezo, además de que se eliminaron a los imprudentes y viciosos, con estos bloqueos, podemos observar cierta tendencia hacia la homogeneidad en estos hábitos, por lo que se trata de controlar factores internos y que pueden minimizan los riesgos de muerte por los hábitos o por el medio en que se desarrolla, por lo cual existe una tendencia a la validez interna.

62 2. Estratificación o Formación de bloques
CONTROL DE FACTORES DE CONFUSION Existen cuatro formas básicas para el control de posibles factores de confusión: 1. Homogenización 2. Estratificación o Formación de bloques 3. Análisis estadístico 4. Aleatorización

63 1. Homogenización Se buscan elementos homogéneos en algunos posibles factores.

64 Ejemplo de homogenización
Para el caso del ejercicio, la homogeneización consiste en comparar grupos con la ‘misma’ edad. Personas de 20 a 25 años que realizan ejercicio físico vigoroso por un año Evaluación de ácidos grasos Personas de 20 a 25 años que no realizan ejercicio físico vigoroso por un año Evaluación de ácidos grasos

65 Es importante señalar que en este caso, las conclusiones estrictamente sólo son aplicables a personas de 20 a 25 años, es decir, a la población que ha sido estudiada. Se pierde validez externa por ganar validez interna.

66 Dentro de cada bloque los factores causales varían.
2. Estratificación Bloques: término que se usaba Fisher Se establecen grupos de elementos con el factor de confusión constante dentro de cada grupo, el factor cambia de un grupo o bloque a otro. Dentro de cada bloque los factores causales varían.

67 ... Valorar diferencias en niveles de ácidos grasos
EJEMPLO DE ESTRATIFICACION 10 personas de 25-30 años que hacen EFV 19 personas de 25-30 años que no hacen EFV 15 personas de 32-38 años que hacen EFV 10 personas de 32-38 años que no hacen EFV 6 personas de 70-76 años que hacen EFV 18 personas de 70-76 años que no hacen EFV ... Valorar diferencias en niveles de ácidos grasos

68 Se dice efecto de X sobre Y corregido por C.
3. Análisis estadístico Es posible modelar la relación conjunta de los factores causales y los de confusión con el efecto; de manera que se evalúa la influencia del factor causal sobre el efecto, bajo el supuesto en el modelo, de que los factores de confusión no varían. Esto aunque en el estudio, éstos últimos sí variaban. Se dice efecto de X sobre Y corregido por C.

69 YconEFV, Corregido YSinEFV Corregido Sin EFV Con EFV YSinEFV Ycon EFV
Ac. Grasos Efecto de ejercicio sobre ácidos grasos, corregido por edad Con EFV YSinEFV Ycon EFV Edad Factor de Confusión: la edad, sin interacción. Hay más jóvenes que hacen EFV, que los “viejos”. El efecto del ejercicio corregido por edad es la línea negra. La diferencia sin corregir es la línea verde.

70 Si la diferencia en ácidos grasos es igual estadísticamente dentro de cada grupo etario, no hay interacción del EFV y la edad sobre los niveles de ácidos grasos, se estudia un efecto principal. En caso de diferencias significativas, se estudia en cada edad, por separado la relación EFV con ácidos grasos.

71 Ac. Grasos Sin EFV Con EFV YSinEFV Ycon EFV 23 42 69 Edad
Edad Factor de Confusión: la edad, con interacción. Hay más jóvenes que hacen EFV, que los “viejos”. El efecto del ejercicio es más pronunciado para los jóvenes que para los viejos, aunque el ejercicio es menos efectivo para reducir ácidos grasos, al aumentar la edad.

72 4. Aleatorización Se eligen al azar los elementos para que reciban las variantes del factor causal.

73 . Aleatorización La asignación aleatoria de las variantes del factor considerado causa (tratamientos) a los elementos de estudio, tiende a homogeneizar al inicio del estudio, la presentación de todas las características de la población estudiada y entre esas de los posibles factores de confusión, esto se logra con muestras ‘grandes’; y a pesar de que no se puedan medir, incluso conceptualizar algunos factores de confusión.

74 Esto se puede hacer unicamente cuando es posible determinar a voluntad del investigador, las variantes del factor causal e imponerlas a los elementos de estudio, es decir cuando se tiene un experimento. Frecuentemente se sobrevalora esta propiedad, sin duda muy ventajosa de los experimentos. Sin embargo, aún pueden presentarse factores de confusión durante la conducción o seguimiento del estudio.

75 Conveniencia de tener igual n en dos grupos que se comparan:
Facilita la interpretación del resultado Ser más robusto ante la heterogeneidad de varianza La aleatorización homogeneiza la condición inicial de los grupos por compararse, pero no garantiza la NO introducción de factores de riesgo (heterogeneidad).

76 f no Xn f no Xi f no X3 f no X2 f no X1 f Xn f Xi f X3 f X2 f X1 ... X
MECANISMO DE LA ALEATORIZACION Variantes de C (grupos de arreglos de factores de confusión) f no Xn f no Xi f no X3 f no X2 f no X1 f Xn f Xi f X3 f X2 f X1 Cn ... Ci C3 C2 C1 X no X Asignación Aleatoria f Xi = f no Xi; para toda i Las categorías de C están variando, sin embargo, al interior de los grupos con cada variante de X, la distribución de las C tienden a ser iguales dentro de las muestras con las X. En este sentido se gana validez interna sin perder validez externa. .

77 Población Muestra Inicial
Representatividad Muestra Inicial Partición aleatoria Representatividad Representatividad Submuestra con X Submuestra con sin X La representatividad de la muestra original, no se pierde al generar submuestras aleatorias grandes. Además esas muestras serán parecidas en su variabilidad.

78 LA CONTRASTACION DE HIPOTESIS
COMENTARIOS SOBRE LA CONTRASTACION DE HIPOTESIS En el trabajo de investigación, en los estudios donde hay una hipótesis que establece la existencia o la forma de una hipótesis de causalidad, es fundamental el control de factores de confusión, es decir la validez interna. Dado que siempre existe la posibilidad de una explicación alternativa, no se puede establecer de modo definitivo la relación causal, sólo hay un grado de apoyo, que puede ser muy fuerte si se realizó un gran esfuerzo en ese control, o más modesto en caso contrario.

79 Siempre existe la posibilidad de que se tengan factores de confusión no controlados o que existan otras explicaciones alternativas. En estudios observacionales, es más difícil el control de factores de confusión, comparados con los experimentos. Para considerar válida una relación causal probabilística, es necesario considerar varios estudios, que entre todos presenten coherencia, consistencia, apoyo teórico, efectos fuertes, temporalidad correcta, a mayor intensidad de la causa mayor intensidad o frecuencia del efecto (dosis-respuesta), entre otros aspectos.

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

81 ¿Libre albedrío o fatalismo?
La palabra riesgo deriva del latín risicare, que significa “atreverse”. En este sentido, es una elección, antes que una suerte. Las acciones que nos atrevemos a tomar, dependen de que tan libres somos para efectuar la elección.

82 ¿En qué medida el pasado
Aleatoriedad El concepto de predecir posibles evoluciones de un fenómeno, para escoger entre alternativas es inherente al ser humano. ¿En qué medida el pasado determina el futuro? La expresión de la visión determinística: si conocemos perfectamente el comportamiento de todas las partículas que existe en el universo, podremos predecir el futuro (Laplace)

83 Pregunta Estadística ¿Qué tanto es "tantito"? ¿La discrepancia entre O y EA, Dif, es compatible con la hipótesis alternativa del Azar , A? ¿La discrepancia entre YEFV y YnoEFV es factible o probable por azar o es improbable.? Fisher: 0.05 o 0,01

84 Continua la Crítica y el escepticismo, requerimos conocimiento
De las posibles Explicaciones alternativas A, B,...Q. Niegan H, y esperan E de otro modo. Son “de Nulidad”, si hay significancia estadistica, se considera que A: “El azar produce E” esta eliminada, pero subsisten B,...Q

85 REGULARIDAD ESTADISTICA EN VARIABLES DICOTOMICAS
1  n 2 .66 3 .5 4 ∞ ... P(S) Fre(S) pocos cambios en la frecuencia 100 p p p p p El valor en el que se estabilizan las proporciones se le conceptualiza como la probabilidad de sobrevida para esos pacientes con esa técnica quirúrgica

86 Tipos de Errores 1.- Errores sistemáticos, sesgo (Bias)
2.- Errores aleatorios. Control: 1.- Cambiar diseño: cambiar definiciones operacionales, poblaciones , mediciones, procedimientos de selección, etc. 2.- Repeticiones, regularidad estadística. Tamaño de muestra, errores estándar, valoración estadística

87 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

88 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)

89 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.

90 EXPERIMENTO OBSERVACIONAL 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 pueden formar 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

91 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 longitudinales en los que las mediciones se realizan en un sólo día, mientras que hay estudios transversales en los que se requieren tres meses para las mediciones.

92 Matriz de clasificación de diferentes tipos de estudio
Características Nombre Observacional Retrospectivo o Prospectivo Transversal Descriptivo Encuesta descriptiva Comparativo Encuesta comparativa Retrospectivo Longitudinal Revisión de casos Comparativo de efecto a causa Casos y controles Comparativo de causa a efecto Perspectiva histórica Prospectivo Estudio de una cohorte Estudio de varias cohortes Experimental Experimento

93 P m ENCUESTA DESCRIPTIVA
Observacional, transversal descriptivo Prospectivo o retrospectivo ENCUESTA DESCRIPTIVA Pasado Presente Futuro P m Extrapolación P = población m = muestra

94 P1 P2 m1 m2 m1 m2 ENCUESTA COMPARATIVA
Observacional, transversal comparativo Prospectivo o retrospectivo ENCUESTA COMPARATIVA Pasado Presente Futuro P1 P2 m1 m2 Extrapolación m1 m2 P1 y P2 = poblaciones m1 y m2 = muestras

95 P1 P1 m1 m1 m1 m1 REVISION DE CASOS Extrapolación en el pasado
Observacional, longitudinal, descriptivo y retrospectivo REVISION DE CASOS Pasado Presente Futuro P1 P1 m1 m1 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

96 m1 m1 P1 m1 m2 P2 CASOS Y CONTROLES Expuestos No expuestos Expuestos
Observacional, longitudinal, comparativo (efecto a causa) y retrospectivo 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

97 P1 P1 m1 m1 m1 P2 m2 m2 m2 P2 PERSPECTIVA HISTORICA
Observacional, longitudinal, comparativo (causa a efecto) y retrospectivo PERSPECTIVA HISTORICA Pasado Presente Futuro Se supone que en el pasado no está presente el efecto P1 Evolución P1 m1 m1 m1 seguimiento retrospectivo posible seguimiento P2 m2 m2 m2 Evolución P2 P1 y P2 = poblaciones m1 y m2 = muestras

98 P1 P1 P1 m1 m1 m1 ESTUDIO DE UNA COHORTE P1 = población m1 = muestra
Observacional, longitudinal, descriptivo y prospectivo ESTUDIO DE UNA COHORTE Pasado Presente Futuro P1 seguimiento P1 P1 m1 m1 m1 mediciones P1 = población m1 = muestra

99 Longitudinales con una población Evidencia de Causalidad
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..?

100 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

101 m1 P1 m2 P2 ESTUDIO DE VARIAS COHORTES P1 y P2 = poblaciones
Pasado Presente Futuro P1 y P2 = poblaciones m1 y m2 = muestras ESTUDIO DE VARIAS COHORTES m1 seguimiento P1 mediciones m2 P2 Observacional, longitudinal, comparativo y prospectivo Se supone que en el inicio no está presente el efecto

102 P EXPERIMENTO m1 P con T2 T3 T1 m2 m Seguimiento Mediciones
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 P Experimental, longitudinal, comparativo y prospectivo

103 P1 P1 P2 P2 ESTUDIOS DE CAUSA A EFECTO
Tiempo inicial t Tiempo final t2 Se supone que en t0 no está presente el efecto 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. Medición inicial explicita o implícita Medición final explicita

104 Y X X Y X Y X Y P(Y/X) > P(Y/noX) f(Y/X) = f(Y/noX)
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) f(Y/X) = f(Y/noX)

105 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

106 X Y A1, A2, A3, ...An APOYO EMPIRICO A LA CAUSALIDAD
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

107 ENCUESTA DESCRIPTIVA POBLACION
MUESTRA POBLACION Validez externa Ejemplo: Describir la prevalencia de anemia entre los residentes de un hospital. Se toma una muestra representativa de ellos. Se extraen muestras de sangre y se determina si hay o no deficiencia de hemoglobina

108 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

109 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: Practicas agrícolas, origen del suelo, clima, etc...

110 ENCUESTA COMPARATIVA 2 Pozos Pendiente Río aguas limpias
Riego del canal Canal con aguas negras

111 ENCUESTA COMPARATIVA 3 Validez Externa Validez Externa CCH Preparatoria Validez Interna Comparar el perfil de estudiantes de los sistema de CCH y preparatorias (UNAM)

112 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?.

113 CASOS Y CONTROLES 1 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

114 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.

115 PERSPECTIVA HISTORICA 4
Presente Pasado Evolución pasada Validez Externa halotano Validez Interna Validez Externa éter ... ... En base a expedientes de operaciones, 850,000, comparar mortalidad con varios tipos de anestésico: halotano, éter, etc. Controlar por edad, tipo de operación, estado físico, etc.

116 Estudio de perspectiva histórica sobre Halotano
En 1958 se comenzó a usar un anestésico, el halotano. Algunos pacientes murieron con el hígado afectado. En esa época 10 millones habían recibido halotano. En 1969, se estudiaron registros de 850,000 operaciones en 34 hospitales durante Se clasificaron según tipo de anestésico y se estudió el resultado de la operación Con modelos logarítmicos lineales y logísticos se estimó el riesgo de muerte con ajuste por edad, tipo de operación, sexo y estado físico.

117 Tasas de muerte ajustadas
Anestésico Tasa de muerte en % Halotano 2.1 Pentotal 2.0 Ciclopropano 2.6 Eter Otros 2.5

118 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.

119 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.

120 VARIAS COHORTES 2 Validez Externa Validez Externa Fumadores fuertes
Presente Futuro Validez Externa Evolución futura Validez Externa Fumadores fuertes Fumadores moderados Validez Interna Validez Externa No Fumadores Validez Externa Se comparan en su evolución de tres grupos básicos, fumadores empedernidos, fumadores moderados y no fumadores, en la aparición de cáncer pulmonar

121 Doll y Hill estudio de varias cohortes.
Se enviaron cartas a 60,000 médicos en Inglaterra. Contestaron 40,000. se preguntó sobre hábitos alimenticios e higiénicos, sexo, y otros aspectos. Se contactó el Registro Civil para seguir por varios años a esos individuos. Se formaron varios grupos (cohortes) Fumadores Fuertes, Fumadores Intermedios, y No fumadores

122 RR=24 parar cáncer 1.66 de cada mil con cáncer.
5.99 de cada mil con ataques cardiacos Muy Fumadores Fumadores intermedios 0.07 de cada mil con cáncer. 4.22 de cada mil con ataques cardiacos NO Fumadores RR=24 parar cáncer

123 Análisis estratificado
Factores de Confusión : Críticas de Fisher: Un factor genético, asociado con el cigarro y que causa cáncer. Críticas de Berkson: Hábitos alimenticios e higiénicos Muy Fumadores Análisis estratificado NO Fumadores

124 Hammond y Horn contactaron a 22,000 mujeres, les pidieron que cada una a su vez contactara a 10 hombres sanos entre 50 y 69 años. Con un seguimiento por 4 años. Se estudiaron alrededor de 200,000 hombres, murieron 12,000. El riesgo relativo fue de 23.4 para cáncer y de 1.57 para enfermedades coronarias.

125 VARIAS COHORTES 4 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.

126 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

127 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 ). Suponga 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 esperarian 100(0.0005)=0.05 en el placebo y 100( )=0.025 en el vacunado. Es decir no se ubiera observado nada, cero casos en ambos grupos

128 Si la muestra hubiese sido de 40,000 vacunados y 40,000 con placebo, se esperan 40,000(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 decidío un experimento aleatorizado, doble ciego, con consentimiento informado con 200,000 en el grupo placebo y 200,000 en el placebo. Se esperan 200,000(0.0005)=100 en el placebo y 200,000( )=50 en el vacunado.

129 Hubo algunos estados de EU no quisieron participar en el ensayo clínico controlado. En ellos se hizó un estudio comparativo abierto no aleatorizado, asignando 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 los de la tabla siguiente

130 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

131 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 no controlado., p=0.40 Diferencias entre los dos grupos no inoculados, p=0.96

132

133 REPRESENTATIVIDAD DE LAS MUESTRAS
VALIDEZ EXTERNA REPRESENTATIVIDAD DE LAS MUESTRAS ¿En qué difieren las poblaciones? POBLACIÓN ABCD/EFG POBLACIÓN ¿Las diferencias modifican las conclusiones? MUESTRA Xi f(Xi) Xi f(Xi)