MAESTRIA SEGURIDAD ALIMENTARIA Y DESARROLLO HUMANO

Presentación del tema: "MAESTRIA SEGURIDAD ALIMENTARIA Y DESARROLLO HUMANO"— Transcripción de la presentación:

1 MAESTRIA SEGURIDAD ALIMENTARIA Y DESARROLLO HUMANO
UNIVERSIDAD NACIONAL DE SAN AGUSTIN ESCUELA DE POSGRADO MAESTRIA SEGURIDAD ALIMENTARIA Y DESARROLLO HUMANO BIOMETRIA APLICADA A LA NUTRICION Dr. Alberto Cáceres Huambo Estadístico para la Investigación UNSA-UNMSM-UPCH

2 LA INVESTIGACION Y LA ESTADISTICA
-Diseño de la investigación. -Establecer adecuadamente los objetivos específicos. -Operacionalizar correctamente las variables. -Aplicación del estadístico de prueba.

3 DISEÑO DE INVESTIGACION
NIVEL DE INVESTIGACION + TIPO DE ESTUDIO

4 NIVELES DE INVESTIGACION
Hernández, 2006; Paredes, 2004

5 CRITERIOS PARA LA TIPIFICACION DE UN ESTUDIO
EPOCA DE OBTENCION DE DATOS Retrospectivo Prospectivo EVOLUCION DEL FENOMENO EN ESTUDIO Transversal Longitudinal COMPARACION DE POBLACIONES Descriptivo (Puro y de relación) Comparativo MANEJO DE LAS VARIABLES De observación Experimental Mormontoy, 1993

6 TIPOS DE ESTUDIOS CARACTERISTICAS DEL ESTUDIO NOMBRE DEL ESTUDIO (*)
Retrospectivo -Transversal-Descriptivo -De observación Descriptivo retrospectivo. Prospectivo -Transversal-Descriptivo -De observación. Descriptivo prospectivo Retrospectivo -Transversal-Comparativo -De observación Comparativo retrospectivo. 6

7 CARACTERISTICAS DEL ESTUDIO NOMBRE DEL ESTUDIO (*)
Prospectivo - Transversal-Comparativo - De observación. Comparativo prospectivo Retrospectivo - Longitudinal-Descriptivo - De observación. De casos Retrospectivo - Longitudinal- Comparativo de efecto a causa - De observación De casos y controles. 7

8 CARACTERISTICAS DEL ESTUDIO NOMBRE DEL ESTUDIO (*)
Retrospectivo - Longitudinal-Comparativo de causa a efecto - De observación. De cohorte retrospectivo. Prospectivo - Longitudinal-Descriptivo - De observación. De una cohorte. Prospectivo - Longitudinal-Comparativo de causa a efecto - De observación De cohortes. Prospectivo - Longitudinal-Comparativo - Experimental. Experimento. (*)Algunos nombres se han elaborado en función de las características principales del estudio y no están muy difundidos. 8

9 EXPERIMENTALES (Hernández, 2006)
PRE EXPERIMENTO CUASI EXPERIMENTO EXPERIMENTO PURO COMPARACION CON UN PARAMETRO COMPARACION DE MUESTRAS INDEPENDIENTES COMPARACION RELACIONADA, EMPAREJADA, PAREADA

10 PRE EXPERIMENTOS Factor intervención DESPUES 1 2 3 . n V. Dependiente

11 CUASIEXPERIMENTO ANTES DESPUES Factor Causa V. Dependiente
1 2 3 . n 1 2 3 . n V. Dependiente V. Dependiente

12 EXPERIMENTO PURO CAUSA EFECTO UNIDADES EXPERIMENTALES
Asignación aleatoria V. INDEPENDIENTE V. ESTIMULO V. RESPUESTA V. DEPENDIENTE T1 Nivel 1 Nivel 2 Nivel i T2 Tratamientos FACTOR Tn

13 MUESTRA REPRESENTATIVA
POBLACION n MUESTRA INFERENCIA (HIPOTESIS)

14 POBLACION - MUESTRA POBLACION.-Conjunto de unidades de estudio….
POBLACION OBJETIVO, DIANA, ESTUDIO.- Son las unidades que presentan los siguientes criterios: . Criterios de inclusión Criterios de exclusión Criterios de eliminación. MUESTRA. Subconjunto de unidades de estudio…

15 TIPOS DE MUESTREO PROBABILISTICOS
Posible calcular la probabilidad de selección de cada elemento poblacional. Las muestras probabilisticas: Tienen una alta representatividad Permiten calcular los errores de muestreo Permiten realizar inferencias válidas Los principales son: MAS, MS, ME y M de C. 15

16 METODOS DE MUESTREO 2. NO PROBABILISTICOS Prácticos y económicos
Las muestras no probabilisticas: No tienen representatividad No permiten calcular errores de muestreo No permiten realizar inferencias válidas Los principales son: de voluntarios, de casos (accidental), intencional, etc. 16

17 HIPOTESIS Son proposiciones tentativas acerca de las posibles relaciones entre dos o más variables y que cumplen con los seis requisitos mencionados antes Pueden ser: hipótesis descriptivas hipótesis correlacionales Hipótesis de la diferencia entre grupos Hipótesis de establecen relación de causalidad

18 Muestreo Aleatorio Simple (MAS)
VARIABLE POBLACION FORMULA CUALITATIVA (categórica) Infinita Finita CUANTITATIVA (numérica) n = Tamaño de la muestra N = Total de la población Zα/2 = Nivel de confianza al 95%=1.96 p = Proporción esperada del evento q = 1-p S2 = Varianza muestral piloto 2= Varianza poblacional piloto E = Error de estimación FORMULA DE AJUSTE

19 Muestreo Aleatorio Estratificado

20 Muestreo Aleatorio Estratificado

21 HIPOTESIS TIPOS: hipótesis de investigación hipótesis alternativa
hipótesis nula hipótesis estadísticas

22 HIPOTESIS: Como sería? Sólo dos: hipótesis de investigación (Alterna)
hipótesis estadísticas (Nula)

23 Rendimiento académico
peso sexo talla edad Etc.

24 MANEJO DE LAS VARIABLES
CUANTITATIVAS CUALITATIVAS ó CATEGORICAS (frecuencia) Continuas Discreta (conteo) Nominal Ordinal Razón ó Proporción + Intervalo ± Escalas de medición IMC, P/T, P/E, albumina Indicadores:

25 VARIABLES Edad Sexo Ocupación Procedencia Promedio de notas
Ingreso Familiar Número de habitaciones Habilidades sociales Nivel socioeconómico Clima organizacional Amilasa salival Rendimiento académico

26 TIPO DE VARIABLES SEGÚN EL DISEÑO DE INVESTIGACION
INDEPENDIENTE = (FACTOR) INVESTIGACION ESTADISTICA VARIABLE INTERVINIENTE = (CONFUSORA) VARIABLE DEPENDIENTE = (RESPUESTA)

27 UNA CUANTITATIVA EN CUALITATIVA
IMC=P/T2 23.4 19.4 23.6 24.8 35.5 23.5 20.5 40.0 25.89±6.57 Estado nutricional (IMC) Nº. % Bajo de peso Normal Sobrepeso TOTAL 1 7 2 10 10.0 70.0 20.0 100 Indicador: IMC Bajo de peso:(<19.9) Normal: ( ) Sobrepeso: ( )

28 PROCESAMIENTO DE DATOS
MUESTRA REPRESENTATIVA N POBLACION n MUESTRA INFERENCIA (HIPOTESIS) PARAMETRO ESTADISTICO RESUMEN ESTADISTICO

29 MEDIDAS DE RESUMEN Medidas de Tendencia Central - Media, mediana, moda
Medidas de Variabilidad - Varianza, Desviación estándar, CV 3. Medidas de Posición - Cuantiles (Cuartiles,deciles y percentiles) 4. Medidas de forma - Asimetria, curtosis

30 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
SIMPLE AGRUPADOS MEDIA MEDIANA MODA Repetición de datos

31 MEDIDAS DE VARIABILIDAD
SIMPLE AGRUPADOS Varianza Desviación estandar Coeficiente de varianción

32 ANALISIS DE DISPERSION
Caja Grande Caja Pequeña Baja Variabilidad Alta Variabilidad

33 Medidad de Posición Medidad de Forma Asimetria Curtosis

34 DIAGRAMA DE CAJA - BOX PLOT
Bigote superior Bigote inferior

35 La Mediana es resistente a los valores extremos.
ANÁLISIS DEL SESGO (ASIMETRIA) Moda=Mediana=Media Media Moda Mediana Moda=Mediana=Media 1.- Sesgada a la izquierda: (sesgo negativo): La media y la mediana están a la izquierda de la moda. (<0) 2.- Simetría (sesgo cero): La media, la mediana y la moda son iguales. (=0) Media Moda Mediana 3.- Sesgada a la derecha: (sesgo positivo): La media y la mediana están a la derecha de la moda. (>0) La Mediana es resistente a los valores extremos.

36 Metodo sturges En un examen de física a 50 personas, se obtienen las siguientes puntuaciones. 86 55 83 69 54 67 58 66 65 80 71 75 79 63 57 76 60 78 68 82 72 81 73 64 70 61