Presentación de datos e interpretación de resultados

Presentación de datos Las presentaciones visuales pueden tener mayor impacto que una simple descripción de los datos El uso apropiado de tablas y gráficos puede realzar el mensaje que desea transmitir Sin embargo potencialmente pueden llegar a ser confusos o transmitir mensajes incorrectos

Directrices para crear buenos gráficos Elija el punto que desea presentar y después el método apropiado Enfatice las ideas de una en una en cada figura Utilice métodos gráficos convencionales (es decir, el tiempo siempre se representa en el eje de las X) Preste atención especial a la escala del gráfico Incluya siempre un título: centrado en la interpretación de los datos, no en los datos propiamente dichos

Directrices para crear buenos gráficos (Cont.) Los gráficos y las tablas deben ser autónomas y tener significado propio sin referencia al texto Marcados claramente para indicar valores Especifican claramente las unidades utilizadas Mencione si fuera posible el tamaño total de la muestra o del conjunto de datos para los que se han hecho cada uno de los gráficos o tablas Sea moderado y coherente al utilizar los colores y las fuentes

Gráficos de datos - tablas Presente los números o las palabras ordenadas en una tabla Útil para presentar números exactos Útil para:  Presentar resultados previos y posteriores  Presentar correlaciones o comparaciones

Gráficos de datos – gráficos de barras Muestra las cantidades representadas por barras horizontales o verticales, y son útiles para representar:  La actividad de algo cronológicamente  Varias categorías de los resultados al mismo tiempo  Conjuntos de datos con algunas observaciones Las desviaciones típicas se pueden representar utilizando una barra de desviación, que se extiende por encima de las barras de datos

Gráficos de datos – gráficos de líneas Muestra los puntos de los conjuntos de datos trazados sobre un periodo temporal, conectados a través de líneas rectas Útil para presentar  Cualquier conjunto de figuras que necesite ser mostrado cronológicamente  Resultados de dos o más grupos comparados cronológicamente, por grupos de edad, diferencias entre sexos, etc.  Tendencia de los datos con el paso del tiempo

Gráficos de datos – gráficos en forma de tarta Muestra proporciones relacionadas con un todo, cada cuña representando un porcentaje del total Útil para presentar:  Las partes que componen un todo en porcentajes  Análisis presupuestario, geográfico o de la población

Interpretación La hoja de datos STEPS y los informes utilizan porcentajes y medias para comentar e interpretar los datos Un porcentaje es una manera de expresar una proporción, una relación o una fracción como un número completo La media y la mediana son medidas de posición central La media proporciona el promedio de un conjunto de valores Debido a su simplicidad, la media es la medida más utilizada entre las medidas de posición central La mediana es la mitad en una distribución de valores (se utiliza al comunicar los datos de actividad física en las medidas MET)

Interpretación Busque pautas generales y después la desviación de estas pautas Busque valores extremos y lagunas Localice el centro y la extensión de la distribución Compare los gráficos con la misma escala: busque máximos, mínimos

Intervalos de confianza Miden la precisión de sus datos Método para analizar las diferencias entre los subgrupos Cuanto más precisos sean sus resultados, mayor confianza podrá tener en ellos Toda encuesta basada en muestras carece de precisión debido al error en la ausencia de muestreo y al error de muestreo Una medida de error de muestreo se llama error estándar para un porcentaje o una variable particular La precisión se mide por el error estándar y se ilustra mediante los intervalos de confianza

Error estándar Raíz cuadrada de la varianza de un porcentaje o variable a través de todas las muestras posibles de igual tamaño y diseño Calculado con Epi Info, que tiene en cuenta el diseño de la muestra por conglomerados Utilizado para calcular los intervalos de confianza

Intervalos de confianza (IC) Calculados multiplicando el Error estándar (EE) por 1.96 IC = EE * 1.96 Expresado como un intervalo alrededor del porcentaje - 42% (40% - 44%) 42% (+2%) El intervalo contiene el valor medio del porcentaje que resultaría si se utilizaran todas las muestras posibles Un IC del 95% sugiere que si se diseñan 100 muestras, el valor medio del porcentaje estaría incluido en 95 de los 100 IC

Intervalos de confianza - Método para analizar las diferencias entre los subgrupos Posibles subgrupos  Hombres y Mujeres  Grupos de edad (25 – 34, 35 – 44, etc.)  Dos países, dos regiones, dos ciudades Pregunta – ¿Son diferentes? Respuesta – Fíjese en los intervalos de confianza del 95% (IC)  Si los ICs coinciden – No son estadísticamente diferentes  Si los ICs no coinciden – son estadísticamente diferentes

¿Son diferentes? Participantes con sobrepeso Hombres % ( ) Mujeres – 12.6% ( )

¿Son diferentes? Participantes con sobrepeso Hombres % ( ) Mujeres – 12.6% ( ) * ** * *

¿Son diferentes? Participantes con sobrepeso Hombres % ( ) Mujeres – 12.6% ( ) * ** * * Los Intervalos de Confianza no coinciden = los resultados son diferentes

¿Son diferentes? Participantes que tienen la tensión alta Hombres ( ) Mujeres – 11.2 ( ) * ** * ** 1

¿Son diferentes? Participantes que tienen la tensión alta Hombres ( ) Mujeres – 11.2 ( ) * ** * *

¿Son diferentes? Participantes que tienen la tensión alta Hombres ( ) Mujeres – 11.2 ( ) * ** * * Los Intervalos de Confianza coinciden = los resultados no son diferentes