SESIONES TEÓRICAS ESTADÍSTICA Y TIC: SEMANA 3.

¡Hola una semana más mis lectores!

Esta semana hemos terminado por dar el TEMA 2: EL MÉTODO CIENTÍFICO Y SUS PERSPECTIVAS y hemos empezado el TEMA 3: DE LOS CONCEPTOS A LAS VARIABLES.

En primer lugar, en las investigaciones y como todo en la vida, existen errores. En este caso, hablamos de ERRORES SISTEMÁTICOS O SESGOS. Se trata de errores que desplazan artificialmente las diferencias observadas en el estudio de las verdaderas, se muestree o no. A veces estos errores exageran las verdaderas diferencias y a veces las minimiza. Por lo que podemos decir, que estos errores afectan directamente a la credibilidad de las conclusiones del estudio. 

Existen tres tipos de sesgos: 

1. SESGO DE SELECCIÓN:  Se incluyen en el estudio sujetos de estudio que difieren en alguna característica relevante de la población sobre la que se pretenden sacar conclusiones. Ej: negativas a participar o abandonos durante un seguimiento
2. SESGO DE CLASIFICACIÓN (O INFORMACIÓN): Corresponde a una incorrecta medición de una variable. Depende, por tanto, de la validez y fiabilidad del método utilizado para recoger la información.
3. SESGO DE CONFUSIÓN: Es una distorsión de las estimaciones del estudio, producidas por la distribución desigual en los grupos de comparación de una tercera variable (variable confundente). Si esa variable es predictora del efecto (factor de riesgo o protector) entonces su distribución desigual contamina la verdadera relación entre la exposición y el efecto estudiados. Existen dos tipos. 

• No diferencial: Disminuye las diferencias realmente existentes. Ejemplo: cuando la gente oculta hábitos socialmente no admitidos, el estudio no detecta los que verdaderamente están expuestos, de forma que es difícil detectar asociaciones si existen. 
• Diferencial: Exagera las diferencias realmente existentes. Ejemplo: las madres de niños nacidos con malformaciones recuerdan con más intensidad las exposiciones ocurridas durante el embarazo que las que tuvieron hijos sanos.

Para evitar estos errores, se emplean estrategias: 

• Seleccionar las medidas más objetivas posibles 
• Estandarizar la definición de variables 
• Formar y entrenar a los observadores 
• Utilizar la mejor técnica posible 
• Utilizar instrumentos automáticos 
• Obtener varias mediciones de una variable para mejorar la precisión 
• Emplear técnicas de enmascaramiento (ciego) 
• Calibrar instrumentos

Por otro lado, tenemos que recordar que la estadística es la ciencia que estudia la variabilidad. La mayoría de los atributos son variables.

A veces, no podemos estudiar todos los atributos de todos los sujetos de la población, por lo que optamos por un muestreo (seleccionamos un pequeño grupo de la población y la estudiamos).

Estimamos el conocimiento de la variable en la población mediante la inferencia (sacar de la muestra, las características de la población). 

Existen dos grandes grupos de atributos o variables:

• Mediciones directas: Ej. Glucosa en sangre.
• Mediciones indirectas: Ej. Nivel de estrés. 

La naturaleza de las variables es distinto y por ello hay distintos métodos de medición.

Escalas de medida:

1. Escala nominal: Clasifica a las personas dependiendo si son iguales o distintos. No puede pertenecer un individuo a 2 categorías a la vez. Ej. Raza
2. Escala ordinal: Clasifica a las personas dependiendo si son iguales o distintos. Se le añade la jerarquía o el orden.
3. Escala de intervalo: Le añadimos distancias equivalentes. Ej. Temperatura. El cero no expresa ausencia de calor. 
4. Escala de razón: Expresa igualdad, orden y distancias equivalentes entre los intervalos. Introduce el 0 absoluto. El 0 representa que no existe esa propiedad.

Tipos de variables:

• Cualitativas: Pueden ser:

- Nominales: Existen dos tipos: discotómicas (solo tienen 2 categorías. Ej: Sexo) o policotómicas (más de 2 categorías. Ej: Raza).

- Ordinales: Establecen un orden. Ej: Satisfacción laboral

• Cuantitativas: Pueden ser: 

- Discretas: La variable no puede fraccionarse (decimales). Ej: Número de hijos por mujer.

- Continua: Puede tener cualquier valor dentro del rango. 

A veces convertimos la variable continua en discreta. Ej. Edad. Sin embargo, una discreta no la podemos convertir en continua.