VARIABLES Tipos de datos en una investigación

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1 VARIABLES Tipos de datos en una investigación
nominal ordinal

2 Variable http://www.rae.es (Del lat. variabĭlis).
1. adj. Que varía o puede variar. 2. adj. Inestable, inconstante y mudable. 3. f. Mat. Magnitud que puede tener un valor cualquiera de los comprendidos en un conjunto. ~ estadística. 1. f. Mat. Magnitud cuyos valores están determinados por las leyes de probabilidad, como los puntos resultantes de la tirada de un dado.

3 VARIABLES “Susana es muy variable...”
“El índice COP varía entre 2,5 - 6,5” Género (hombre/mujer) Edad (en años) Presión sistólica (mm/Hg) Recuento de linfocitos Plaquetas Grado de displasia epitelial

4 PROCESOS DE OBS. Y VARIABLES
Unidad de Observación: Lo que nos interesa estudiar (quistes, LEP…) Características Poblacion en estudio: Conjunto de U.O.

5 ORIGEN DE LAS VARIABLES PROBLEMA A INVESTIGAR
Técnica de Extraccion de Terceros Molares: Desarrollo Radicular. Ubicación en Sentido Vertical. Ubicación en Sentido Horizontal. Relación con Dentario Inferior. Grosor del Saco Pericoronario ORIGEN DE LAS VARIABLES PROBLEMA A INVESTIGAR

6 Variable v/s Constante
Las Caracteristicas de las Unid. De Observación pueden ser Variables entre las ≠ U.O. Constantes

7 DEFINICIÓN Una variable es una característica o atributo de la Unid. de Observación que puede tomar distintos valores. Una variable es lo que está siendo observado o medido en nuestra investigacion (en pctes, muestras, etc).

8 EJEMPLOS : Género: masculino y femenino. Edad.
Color de la mucosa : pálido, rosado, rojo, amoratado, otro. Respuesta a determinado tratamiento : favorable, desfavorable. Pronóstico : bueno, dudoso, malo. Indice: COP, de Dean, IG-V, IP, ISG

9 LA ESTADISTICA SE OCUPA ESPECIALMENTE DEL ESTUDIO DE LAS VARIABLES
Y LA BIOESTADISTICA DEL ESTUDIO DE LAS VARIABLES EN EL AREA BIOLÓGICA

10 CATEGORÍAS Cada uno de los grupos de clasificación de una variable recibe el nombre de categoría, clase, nómina o lista. Un conjunto de categorías para una determinada variable constituye la escala de clasificación (vía de adm= oral, parental, im). Las categorías deben ser excluyentes entre sí.

11 CLASIFICACIÓN Utilidad de la clasificación :
determinar el método de análisis estadístico dirigido a analizar los resultados de una investigación. facilitar el desarrollo del estudio, como por ejemplo la etapa de recopilación de datos. nos ayuda a determinar el tipo de gráfico a utilizar.

12 CLASIFICACIÓN Según la naturaleza de la variable:
Cualitativa y cuantitativa. Según el grado de separación entre las observaciones: discreta y continua. Según nivel de medición: nominal, ordinal e intervalar. Según orientación descriptiva: dependiente e independiente.

13 I. SEGÚN NATURALEZA CUALITATIVA: CUANTITATIVA:
variable que asume valores de cualidad. Ej: liso-puntiforme; rosado-rojo; grande, mediano, chico….. CUANTITATIVA: Variable que asume valores de cantidad. Ej: PS - 1,2,3 mm; LT – 22,23,24mm…..

14 II. SEGUN GRADO DE SEPARACIÓN
Con y sin separación entre las distintas observaciones Pueden ser: Discreta Continua Valores en variable discreta espacios Valores en variable continua, sin espacios

15 1.Variable Discreta o Discontinuas
Si entre dos “valores” posibles de observar NO existe otro “valor” posible de encontrar. Incluye: nominales y ordinales. Ejemplos: Religión : católica, protestante, evangélica, musulmana, ortodoxa, budista, otra. Género : masculino y femenino. Dolor: leve, moderado, severo Tratamiento recibido por una persona (plac,farm).

16 Variables Discretas Solamente pueden tomar valores en un conjunto finito. Son producto de recuento. Generalmente se expresan en unidades enteras.

17 Variable Discreta Ejemplos:
Número de veces que una persona ha ingresado en un hospital. Número de caries dentales, de dientes obturados o de piezas perdidas Tipo de Dentrífico utilizado.

18 2. Variable Continua Es aquella que entre dos valores posibles de observar siempre existe otro valor posible de encontrar. Pueden tomar cualquier valor de un intervalo determinado. Los valores son reales y entre dos valores consecutivos se pueden encontrar infinitos valores.

19 Variable Continua Son producto de mediciones. La limitación viene impuesta por el instrumento de medida; las divisiones que hacemos son arbitrarias y tienen como único objeto satisfacer nuestras necesidades de medida.

20 Variable Continua Las variables continuas pueden transformarse en discretas. Por ejemplo: Nivel de Dolor – leve moderado severo 0 a 10

21 III. SEGÚN NIVEL DE MEDICIÓN
Las variables nos proporcionan distinto grado de precisión. Pueden ser variables: Nominal Ordinal Intervalar La medición que realicemos al evaluar una variable intervalar será más precisa y objetiva que aquella medida en una escala nominal u ordinal.

22 1. Variable Nominal Menor grado de precisión.
Cada valor dado a la variable es utilizado para clasificar o marcar las diferentes categorías. Ejemplo : Diagnóstico : pulpitis, periodontitis. Cada observación tiene la posibilidad única de pertenecer a una categoría.

23 Variables Nominales Variables existenciales de Feinstein (1977)
Una propiedad, condición o característica existe o no. Las respuestas sí /no a una pregunta. Una persona tiene un Carcinoma Espinocelular o no. Alguien ha recibido el nuevo tratamiento o no. La pieza dentaria está cariada o no.

24 Variable Nominal Ejemplos : Género: hombre / mujer
Sexo: heterosexual, homosexual y bisexual. Estado civil : soltero, casado, viudo, separado, anulado, divorciado, convive, otro. Color de ojos : negro, castaño, azul, verde, mezclado. Material de restauración: RC, amalgama, VI ATB: amoxicilina, metronidazol

25 Variable Nominal Las categorías no presentan jerarquía, no existe ningún orden implícito entre ellas. Los investigadores acostumbran a codificar los datos. Las categorías no guardan relación cuantitativa entre sí. La ordenación es arbitraria y no se gana ni se pierde ninguna información cambiándola.

26 2. Variable Ordinal Consiste en categorías ordenadas, de manera que las diferencias entre ellas pueden no ser iguales. Muchas de las variables que podemos encontrar en Odontología son ordinales por naturaleza. La escala ordinal se utiliza mucho en condiciones clínicas, para evaluar grados de severidad, ej.: IHO, IP

27 Variable Ordinal Ejemplos : Grado de tinción de una resina compuesta.
Grado de desgaste : +, ++, +++. Dolor : (1)ausente, (2)leve, (3)moderado y (4)marcado. Diagnóstico de un frotis de boca: (1)normal, (2)displasia leve, (3)displasia moderada, (4)displasia avanzada y (5)carcinoma. Flujo salival: disminuido, normal, aumentado

28 Variable Ordinal Las categorías se pueden ordenar en una escala. La respuestas o valores obtenidos pueden ordenarse, graduarse o jerarquizarse. No existe relación aritmética entre los distintos valores o respuestas posibles; no se específica la magnitud de la diferencia entre las categorías. Los elementos clasificados sólo tienen una posición relativa.

29 Las variables nominales y ordinales se describen señalando cuantos individuos o muestras pertenecen a cada categoría (n y porcentaje).

30 3. Variable Intervalar Los valores que se obtienen pueden ir de cero a infinito, y entre dos valores es posible encontrar otro. Los resultados en un experimento pueden tener un rango de valores continuos. Ejemplos : Presión sanguínea. Recuento de linfocitos T. Cantidad de secreción de saliva. Número de atenciones odontológicas.

31 Variables Intervalares
Sus categorías se ordenan en unidades igualmente espaciadas, se caracterizan porque en ellas existen intervalos constantes (mm Hg, ml de saliva, días). Es posible medir las diferencias relativas entre cada punto de la escala.

32 Variables Intervalares
Es posible describir la información contenida en este tipo de variables calculando el promedio y la desviación estándar. Siempre debiera incluirse, también, el número de observaciones que se realizaron (de cuántos casos, muestras o pacientes se obtuvieron los resultados).

33 DOLOR EDAD EVA AÑOS, MESES 0,+,++, Niño, adolesc., adulto, anciano SI / NO Niño / adulto INTERVALAR ORDINAL CONTINUO DISCRETO NOMINAL

34 Resumen Nominal Ordinal
Intervalar: Dependiente e indenpendiente – Continua Discretas Cualitativas

35 IV. SEGUN ORIENTACIÓN DESCRIPTIVA
Se basa en si una variable es para describir o ser descrita por otras variables. Esta clasificación depende del objetivo del estudio y la orientación de la variable, más que de la estructura matemática de la variable misma.

36 EJEMPLO 1. Variable Dependiente: 2. Variable(s) Independiente (s):
Técnica para Extracción Terceros Molares. 2. Variable(s) Independiente (s): Desarrollo Radicular. Ubicación en Sentido Vertical. Ubicación en Sentido Horizontal. Relación con Dentario Inferior. Grosor del Saco Pericoronario

37 EJEMPLO La Periodontitis está Asociada con las Neoplasias Orales
1. Variable Dependiente: Severidad de la Enf. Periodontal 2. Variable(s) Independiente (s): Tumores (no-específicos) Crecimiento Exofítico (s/ causa clara) Lesion Precancerosa (Leucop, Eritrop, ulcera no especifica….) Cualquier lesion oral

38 1. Variable Dependiente (Y)
Objeto de interés, varía en respuesta a alguna intervención. Corresponde a una respuesta o resultado. Es el factor observado y medido para determinar el efecto de la variable independiente, es decir, es el factor que aparece, desaparece o varía según el investigador introduce, suprime o varía la variable independiente. Es la variable en investigación y es descrita en términos de otra u otras variables.

39 2. Variable Independiente (X)
Es aquel factor medido, manipulado o seleccionado por el investigador para determinar su relación con un fenómeno observado. La variable independiente es la intervención, o lo que está siendo aplicado. Se utiliza para describir una variable dependiente.

40 La variable que queremos conocer es la variable dependiente, el resto son independientes.
Si una variable cambia en respuesta a otra, decimos que la variable dependiente es la que varía en respuesta a la variable independiente.

41 Ejemplos : Relación que existe entre sangramiento crevicular (variable dependiente) y cantidad de cigarros fumados (variable independiente). Asociación entre profundidad de la caries y dolor pulpar. La asociación o relación que existe entre la presión sistólica medida en mm de Hg y la edad medida en años. Relación entre número de caries y concentración de Flúor.

42 Glantz SA. Primer of biostatistics. 6th ed., McGraw Hill, NY, 2005
Tipo de experimento Escala de medición variables Dos grupos de tratamiento consistentes de individuos diferentes Tres o más grupos consistentes de individuos diferentes Antes y después de un tratamiento en los mismos individuos Múltiples tratamientos en los mismos individuos Asociación entre dos variables Intervalar (y obtenida de población con distribución normal)* Test t no pareado Análisis de Varianza Test t pareado Análisis de varianza de medidas repetidas Regresión linear y correlación de Pearson; análisis de Bland-Altman Nominal Chi-cuadrado de tabla de contingencia Test de McNemar Q de Cochrane Coeficientes de contingencia Ordinal Test de suma de rangos de Mann-Whitney Estadístico de Kruskal-Wallis Test del signo de rangos de Wilcoxon Estadístico de Friedman Correlación de rangos de Spearman Tiempo de sobrevida Test de Gehan ó Test de rango del Log * Si la premisa de poblaciones distribuidas normalmente no se cumple, las Glantz SA. Primer of biostatistics. 6th ed., McGraw Hill, NY, 2005

43 Métodos multivariables
Dependiente Independiente Propósito general Análisis de regresión múltiple Continua Clásicamente todas continuas pero en la práctica puede utilizarse cualquier tipo Describir la extensión, dirección y fuerza de la relación entre varias variables indep y una variable depend continua Análisis de varianza Todas nominales Describir la relación entre una variable dep continua y una o már variables independ nominales Análisis de covarianza Mezcla de variables nominales y continuas (estas últimas se le llaman variables de control) Describir la relación entre una var depend continua y una o más variab independ nominales, controlando por el efecto de una o más variables indep continuas Análisis de regresión logística Dicotómica Puede utilizar mezcla de varios tipos de variab Determinar como una o más var independ están relacionadas a la probabilidad de ocurrencia de uno o más posibles resultados Análisis de regresión de Poisson Discreta Determinar como una o más var indep están relacionadas con el grado de frecuencia de algún resultado.

44 Resumen Tipos de datos Presión sanguínea, altura, peso, edad
Cuantitativos Continuos Discretos Presión sanguínea, altura, peso, edad Número de caries Número de ataques de asma por semana Cualitativos Ordinal (categorías ordenadas) Nominal (categorías no ordenadas) Grado de displasia Síntomas: mejor, peor, igual De acuerdo, más o menos, en desacuerdo Género (hombre / mujer) Vivo o muerto Grupo sanguíneo O, A, B, AB