ESTUDIOS TRANSVERSALES CORRELACIONALES LINDA BARRAZA FABIAN BELEÑO WILLIAM MORENO DANIELA NÚÑEZ JOHANN PERRET GENTIL DIEGO VASQUEZ.

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1 ESTUDIOS TRANSVERSALES CORRELACIONALES LINDA BARRAZA FABIAN BELEÑO WILLIAM MORENO DANIELA NÚÑEZ JOHANN PERRET GENTIL DIEGO VASQUEZ

2 ESTUDIOS DE CORTE TRANSVERSAL  Se utilizan en ocasiones para evaluar hipótesis de tipo causal.  La selección de la muestra suele ser representativa de la población de estudio, lo que facilita que los resultados sean generalizables a la población.  Exposición y efecto hace referencia a un mismo momento en el tiempo  Puede no ser fácil distinguir entre un factor de riesgo y un factor pronóstico, y que los casos con mayor duración tienden a estar sobrerrepresentados.  Adecuados para evaluar exposiciones que no cambian en el tiempo

3 CONCEPTO DE CORRELACIÓN  Una correlación es una medida del grado en que dos variables se encuentran relacionadas.  Las relaciones lineales entre variables pueden ser expresadas por estadísticos conocidos como coeficientes de correlación.  Se usan para predecir el comportamiento de un sujeto en una variable que no hay sido medida partiendo de una variable predictora de la que se tengan datos

4 CASOS EN LOS QUE SE UTILIZA LA INVESTIGACIÓN CORRELACIONAL Los estudios correlacionales se realizan cuando no se pueden manipular las variables de tratamiento por varias razones, de las cuales señalaremos tres:  Es imposible manipular físicamente las variables.  Los sucesos ya han ocurrido  Cuando la manipulación de variables sea ilegal o no ética

5 VENTAJAS DE UN ESTUDIO TRANSVERSAL  Permiten estudiar varias variables resultado como enfermedad y exposición.  Buen control de la selección de los sujetos de estudio.  Poco tiempo de ejecución del estudio puesto que no hay seguimiento de los individuos y generalmente poco costo económico.  Son un buen paso inicial en la elaboración de un estudio de cohorte.  Proporcionan estimadores de prevalencia.

6 CLASIFICACIÓN Esta tiene como característica la descripción de las variables y la relación que existe de ellas. Correlacional- descriptivo Esta predice el valor de una de las variables basado en valores obtenidos de otras variables. Diseño correlacional- predictivo Esta tiene como característica el examinar la precisión del modelo. Diseño de comprobación de métodos

7 TIPOS Cuando un aumento en una variable conduce a un aumento en la otra y una disminución en una conduce a una disminución en la otra. Correlación positiva Cuando un aumento en una variable conduce a una disminución en la otra y viceversa Correlación negativa

8 Dos variables no están correlacionadas cuando un cambio en una no conduce a un cambio en la otra y viceversa. Sin correlación

9 COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE PEARSON Puede tomar valor de +1, 0, -1 +1 correlación lineal positiva -1 correlación lineal negativa 0 no hay relación entre las variables Correlaciones entre ±.15 y ±.10 se consideran como bajas Entre ±.30 y ±.40 como moderadas Entre ±.50 y ±.70 como moderadamente altas Entre ±.80 y ±.90 como altas Más de ±.90 muy altas

10 SELECCIÓN DE LA MUESTRA ESTUDIOS TRANSVERSALES  Seleccionamos una muestra de una población determinada. Las técnicas de muestreo más utilizadas son el muestreo aleatorio simple o el muestreo por conglomerados  En cualquier caso debemos controlar que el hecho de presentar o no el fenómeno que queremos analizar no influyan sobre la probabilidad de ser seleccionado  Sin realizar ningún seguimiento se interroga a los individuos sobre su estado de exposición y enfermedad y se clasifican en las distintas categorías. Categorías: Enfermos expuestos, enfermos-no expuestos, sanos-expuestos, sanos-no expuestos.

11 ESTUDIOS CORRELACIONALES El muestreo en el estudio correlacional, debe ser idealmente heterogénea, para observar la presencia o no de relaciones entre las variables de estudio. SELECCIÓN DE LA MUESTRA

12 ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN – E. TRANSVERSAL Se inicia con el análisis de lo datos con unas aproximaciones puntuales, de tres maneras: EnfermoSano ExpuestoabN1N1 No ExpuestocdN0N0 M1M1 M0M0 N

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16 ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN – CORRELACIONAL +1 correlación lineal positiva -1 correlación lineal negativa 0 no hay relación entre las variables

17 Correlaciones entre ±.15 y ±.10 se consideran como bajas Entre ±.30 y ±.40 como moderadas Entre ±.50 y ±.70 como moderadamente altas Entre ±.80 y ±.90 como altas Más de ±.90 muy altas

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