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sábado, 25 de mayo de 2013

Blog de la Asignatura

 

Dejo aquí la dirección del blog de la asignatura http://estadisticaytics2013.blogspot.com.es/ donde podeis encontrar información acerca de todo lo ocurrido en la misma y sobre el resto de blogs de mis compañeros.


Nuestros profesores en la asignatura son 2:
   -El titular docente Don José Antonio Ponce Blandón
   -Y Don Sergio Barrientos Trigo, que ejerce de profesor adjunto




TEMA 9: Estadística inferencial. Muestreo y estimación


En la investigación sanitaria no solo queremos obtener datos y sacar conclusiones sobre el grupo de individuos que estudiamos(muestra), sino que queremos extrapolarlos a todos los similares a estos (población de estudio).

Tambien tratamos muchos otros conceptos que algunos ya habíamos visto y hemos refrescado, paso a nombrarlos:
   -Tamaño muestral
   -Inferencia estadística
   -Técnicas de muestreo
   -Siempre se asume cierto error
   -Muestreos probabilisticos o aleatorios
   -Error aleatorio

Trabajamos con el concepto de Proces ode la Inferencia Estadística, así como con el Error Estandar, Cálculo del Error Estandar, Teorema Central del Límite, Intervalos de Confianza, Procedimiento Muestral (Técnica de Muestreo) y Tamaño de la Muestra.

Destacan los Tipos de Muestreo
   -Muestreo Probabilístico
       Aleatorio simple
       Aleatorio sistemático
       Estratificado
       Conglomerado
   -Muestreo No Probabilístico o de conveniencia del investigador(Por cuotas o accidental)

TEMA 8 Medidas de tendencia central, posición y dispersión


En el desarrollo de este tema aprendemos distintas medias y valores que se pueden aplicar a nuestros estudios, son muchos y los veremos por encima a continuación. 

Estadísticos de una distribución de frecuencias:
·Medidas de tendencia central: media medinana moda.
·Medidas de dispersión: rango o recorrido, desviación.
·Medidas de posición cuartiels percentiles deciles desviación media, desviación típica, varianza, recorrido intercuartílico y coeficiente de variación.

La distribución normal como tipo especial de distribución de frecuencias
forma de la distribución: asimetría y curtosis

Un parámetro o estadístico es un número que resume la información recogida en una población o una muestra (repsectivamente)
·La característica básica es que nos ofrecen una descripción resumida de cómo se distribuye una variable.

Existen 3 tipos de estadístico:
Medidas de tendencia central
    ·Media aritmética o media (X)
    ·Mediana
    ·Moda
Medidas de posición
    ·Cuantiles
    ·Percentiles
    ·Deciles
    ·Cuartiles
Medidas de disperción
    ·Rango o recorrido
    ·Desviación media
    ·Desviación típica
    ·Varianza
    ·Recorrido intercuadrático(intercuartílico)
    ·Coeficiente de variación
    ·Distribución normal(Campana de Gauss)
    ·Coeficiente de asimetría de una variable
    ·Asimetrías(g1=0 , g1>0 , g1<0)
 
    ·Curtosis o apuntamiento(g2=0 , g2<0 , g2>0)



Varios ejemplos:

miércoles, 22 de mayo de 2013

Comentario sobre bibliografia recomendada en TIC

Son muchos los libros y fuentes posibles para consultar en esta asignatura, pero me centraré en los 2 que mas he manejado y como me han ayudado en la asignatura.




Burgos Rodríguez, R., Chicharro Molero, J.A., Bobenrieth Astete, M.; "Metodología de Investigación y Escritura Científica en Clínica" Escuela Andaluza de Salud Pública, 1998

Este libro en particular me ha sido de gran ayuda a la hora de aclarar los conceptos explciados en clase y para completar mis apuntes, incluye todos lso conceptos vistos en la materia además de ejemplos aclaradores e ilustrativas imágenes.


 "Investigación en Atención Primaria" de la Parte I en: Martín Zurro, A

Este libro me ha sido de especial ayuda a la hora de la realización de los trabajos de la asignaturas, especialmente de los proyectos de investigacion.

Uso de herramientas en la búsqueda de descriptores y referencias bibliográficas.

Aquí comparto con vosotros una de las webs mas útiles para la tarea expuesta en el título de esta entrada, la web en concreto es DeCS, a continuación procedo a explicar a modo de guía como movernos y usarla.

Esta web nos ofrecerá todos sus servicios tanto en español, como en inglés y francés.

Una vez que entremos en la web, ir al apartado
Consulta al DeCS.
En mi caso voy a consultar 3 términos; sexualidad, salud sexual, masturbación.



Con las respectivas búsquedas elegimos los términos de los descriptores que más nos convienen para buscar información mas adelante:
   -Masturbation
   -Sexuality
   -Sexual Health

Ahora ya tenemos los descriptores adecuados, por lo que deberíamos acudir a una pagina en la que buscar información, en este caso usare SCOPUS, para acceder a esta herramienta web es necesario loguear mediante la biblioteca de la universidad de Sevilla.

Una vez dentro procedemos a buscar mediante las palabras clave previamente seleccionadas.

Otra opción es usar el Metabuscador de la biblioteca de la universidad de Sevilla y marcar la opción SCOPUS. En la imagen que adjunto a continuación lo hice así:


lunes, 20 de mayo de 2013

Seminario 3 Epi Info™ 3.5.4



Analizamos los datos del caso Oswego de nuevo.

Vemos la moda, q1, mediana, desviación típica, intervalo de confianza entre otros y con distintas comapraciones entre los datos disponibles

Creamos una tabla con el sexo como variable de exposición  y enfermedad como variable dependiente.

Comparamos distintos alimentos en tablas para distinguir cual fué o fueron las culpables, como en el caso anterior.

Como culpable final para la gastroenteritis tenemos el helado de vainilla.

Nuevo trabajo con otro grupo distinto llamado Viewsmoke. Buscaremos datos cuantitativos como en el caso anterior para seguir poniendo a prueba la aplicación y poder comprobar en un caso práctico los conocimientos explicados en clase.

Lista de comandos usada en el programa:

READ 'C:\Epi_Info\Sample.mdb':viewOswego
MEANS AGE
TABLES SEX ILL
TABLES MASHEDPOTA ILL
READ 'C:\Epi_Info\Sample.mdb':viewSmoke
MEANS WEIGHT SEX

jueves, 9 de mayo de 2013

Ejemplo de ejercicios mandados en clase

El primer ejercicio que se nos mandó en clase trata sobre lso errores y sesgos que pudiéramos reconocer en el siguiente artículo:
Prevalencia de consumo de alcohol y factores de riesgo cardiovascular en un área sanitaria de Extremadura. Estudio Hermex

El enunciado del ejercicio concretamente era el siguiente: "Tras la lectura del artículos sobre prevalencia de consumo de alcohol y factores de riesgo cardiovascular, realizar un comentario sobre los posibles errores aleatorios no controlados y los posibles sesgos que la metodología del trabajo presenta, especificando las medidas que los investigadores han llevado a cabo para evitarlos."

Ejemplo resuelto de Tarea sobre Magnitud de Asociación.

El siguiente ejercicio fue una tarea sobre Diseño de Estudio y Magnitud de Asociación cuyo enunciado era el siguiente: Se trata de responder al supuestos práctico que aparece en el documento adjunto. 

El último ejercicio que se mando trata sobe Frecuencias y Gráficos Resuelto, en el enlace podeis encontrarlo resuelto ya que lo realizamos en clase de manera individual.


TEMA 7 Introducción a la bioestadística. Organización de datos


En este tema tratamos muchos conceptos, definiciones importantes que desarrollare por encima a continuación para que os podáis hacer una idea. También se explicaron las distintas escalas de medida.

Primero definimos un concepto tan fundamental como es la Estadística:
-Cuerpo de conocimientos para aprender de la experienca, frecuentemente en forma de números provenientes de medidas que muestran variaciones entre los distintos individuos.
-Parte del supuesto de que las características clínicas que se observan cmabian de un paciente a otro: variable.
-Por tanto: Estadística es la ciencia que estudia la variabilidad.

Despues definimos los Materiales y métodos
-Población de estudio: Selección de individuos en búsqueda de validez interna y externa
-Muestreo: Cuando no es posible incorporar toda la población de estudio. Se considerara:
   ·Tamaño para hacer inferencias con un error determinado(p<0,05 generalmente).
   ·Representatividad muestreo aleatorio simple, sistemático, estratificado, multi- etápico).
-Recogida de datos: Cuidado: fiabilidad y precisión.
   ·Por observación directa
   ·Por fuentes documentales
   ·A través de entrevistas, cuestionarios, formularios..
-Registro y procesamiento:
   ·Agrupaciones de los datos.
   ·Distribuciones de frecuencia.
   ·Tablas cruzadas; tabulaciones.
   ·Bases de datos y hojas de cálculo.
-Recogida de datos:
   ·Pilotaje previo.
   ·Evitar sesgos de clasificación.
   ·Hoja de recogida de datos.
-Análisis:
   ·Revisión de la información.
   ·Aplicación técnica estadística.
   ·Comparación de grupos.
   ·Controlar variables confundentes.
   ·Estimar la magnitud de la asociación
   ·Errores en el estudio(aleatorios y sistemáticos)
  ·Definir la validez

Variables: definición
variable:
   -Todas las características o rasgos de los elementos deu na población.
      ·Ejemplo: gasto anual en alimentación color de ojos, edad...
Variable y unidad de análisis son dos conceptos sobre los que se asienta la investigación empírica.
El cruce de variables y unidades de análisis da lugar a la matriz de datos.

Medición de signos y síntomas
   -Diferentes naturalezas de las variables, diferentes métodos de medición
 ·Ejemplo: Presencia de dolor se pede medir como “si” o “no”, sin embargo la glucemia basal se  tendrá que medir por mg de glucosa por dl de sangre, con valores que pueden ir de 0 a 1000 mg/dl, por ejemplo. Son variables de diferente naturaleza.
   -Para medir variables se utilizan diferentes escalas de medición.

Escala de medida (I)
Escala nominal: es el nivel inferior de medida. Las categorias clasifican a los individuos.
Ejemplo: Raza(blanco negro amarillo) sexo(hombre mujer) tipo de profesion(enfermería, medicina TCAE((auxiliar de enfermeria)))
Características:
-Los números se utilizan como meros nombres, podrían ser sustituidos por símbolos, letras.
-Estos números no gozan de ninguna de las propiedades aritméticas.(
-Las categorias deben ser exhaustivas mutuamente excluyentes.

Escala ordinal: en la medición ordinal dadas dos o más modalidad de una variable, es posible: Establecer si son iguales o diferentes. Si son distintas, determinan cual de ellas es mayor.

Escala de medida(II)
Por lo tanto los números expresan relaciones de igualdad, desigualdad y orden ejemplo: Grado de mejoría tras el tratamiento, nula, leve, media, maxima.
Características:
-No podemos establecer la cantidad de mejoróa diferencial que un nivel categoria o número representa en ralción a cualquier otro
-Carecemos de suficiente información para determinar si entre los 3 y 4 existe el mismo grado de mejoría que entre el 3 y 2 ó 2 y 1.
-No se puede afirmar que la categoría 4 sea el doble que 2.
-Solo podemos un orden, una jerarquia 4>3>2>1

Escala de medida(III)
Escala de intervalo: Presenta las caracteristicas propias de las dos escalas anteriores: Identidad y orden + El requerimiento de que las didistancias o intervalos iguales representan distancias equivalentes.
Ejemplos: Temperatura: 36º, 37º, 38º
La distancia entre cualesuiqera de los puntos de la escala es igual.
El cmabio de temperatura entre 36º y 27º es = al cambio de temperaura entre 40º y 41º
Características
-No puede sacar razones o proporciones.
-Escala cuantitativa y en ella se puede aplicar las estadisticas como mediana, desviaciones y correlación.

Escala de medida IV
Escala de razón → Nivel más alto de medición caracteristicas propiuas de las trés escalas anteriores igualdad desigualdad identidad
orden
distancias equivalentes tentre los intervalos

Tipos de variables
→ Cualitativas
→ Cantitativas
Cualitativas: Se refieren a propiedades. No pueden ser medidas con números
-Nominales:
   ·Dicotómicas (2 niveles o categotrias ( H o M)
   ·Policotomicas mas de 2 categorías ( soltero viudo casado separado)
-Ordinales: Establecen un orden por ejemplo: Satisfacción en el trabajo ( muy satisfecho, satisfecho, poco satisfecho, nada satisfecho).

Cuantitativas: Pueden medirse en términos numéricos.
-Discretas: S´olo pueden tomar un nº finito de valores. La unidad de medición no puede ser fraccionada son nºs aislados. Ejemplo nº de hijos.
Continuas: Las que peuden tomar culaquier nº dentro de un rango. La unidad de medida puede ser subdividida en forma infinita. Ejemplo Talla, puede dividirse en cm, mm.

Las categorías deben construirse con dos criterios, exhaustividad y exclusividad.

Operativización de las variables
Es el proceso que transforma una variable en otras que tengan el mismo isgnificado y que sean susceptibles de medición. Consiste en:
Las variables principales se descomponen en otra mas específicas llamadas dimensiones.
A su vez esas dimensiones se determinan a raiz de indicadores que permitan la observación directa.

Operativización de las variables:
1variable
2definición conceptual
3Variables contenidas en la definición conceptual(dimensiones)
4.Indicadores

Accesibilidad a los servicios de salud → Mayor o menor posibilidad de tomar contacto con los servicios de salud para recibir asistencia.
-Accesibilidad geográfica
   ·Tiempo medio en horas y minuts que tarda una persona en trasladarse de su domicilio al centro de salud.
-Accesibilidad económica
   ·Cantidad de dinero que gasta para recibir la atención. Disponibilidad económica para cubrir ese gasto.
-Accesibilidad cultural
   ·Conocimiento sobre la atencion que se da en el Centro de salud. Percepción del problema de salud.

Hictograma

Grafico de troncos y hojas 

Diagrama de estrellas


miércoles, 8 de mayo de 2013

Seminario 2 Epi Info™ 3.5.4

En este seminario hemos expandido nuestros conocimientos sobre este programa, aprendiendo a manejar la opción de Analizar Datos.

Basándonos en unos datos previos, usamos un ejemplo predeterminado por el programa, el caso de Oswego para analizar mediante la: Ordenes/Datos/Abrir(read)improtar.

Vemos las estadísticas básicas mediante las órdenes:
   ·Listar(variable sexo, y luego todas)
   ·Frecuencia(variable de sexo, después de la enfermedad y edad)

También aprendimos a definir nuevas variables, que se adapten mas a lo que busquemos(edad en 3 grupos, menores de edad, adultos y ancianos).

Tambien creamos un gráfico que adjunto a continuación:
También creamos otro gráfico en función de los alimentos tomados:

Lista de comandos ejecutados en el lenguaje de Epi Info
READ 'C:\Epi_Info\Sample.mdb':viewOswego
LIST  SEX GRIDTABLE
LIST *  GRIDTABLE
FREQ  SEX
FREQ  ILL
FREQ  AGE
DEFINE GrupoEdad
RECODE AGE TO GrupoEdad
    0 - 17 = "1. Menores de edad"
    18 - 64 = "2. Adultos"
    65 - 120 = "3. Ancianos"
END

FREQ  GrupoEdad
FREQ  ILL STRATAVAR = SEX
GRAPH SEX GRAPHTYPE="Pie"
GRAPH CAKES CHOCOLATE BROWNBREAD VANILLA SPINACH COFFEE FRUITSALAD MILK WATER BAKEDHAM JELLO CABBAGESAL ROLLS MASHEDPOTA GRAPHTYPE="Bar"

TEMA 6 La etapa empírica de la investigación: el diseño y el material y métodos


En este tema se desarrollaron conocimientos referentes a las etapas del diseño material y métodos. Este tema nos será muy útil a la hora de desarrollar procesos de investigación y la resolución de problemas estadísticos.

Clasificación de los estudios (Diseño) Se dividen en función de los siguientes parámetros:
Finalidad:
·Anlítica(permite demostrar una relación entre dos variables) vs Descriptiva(describir sin buscar relación entre dos variables).

Secuentia temporal:
·Transversal(puntual en un momento del tiempo) vs longitudinal(necesario un lapso de tiempo).

Control de la asignación de los factores de estudio:
·Experimental(tratamiento de fármacos que yo administro, yo decido la dosis) vs Observacional(no controlas los factores, por ejemplo no puedes influir en lo que fuma la gente).

Cronología:
Prospectivo(futuro, tras una intervención se esperan los resultados) vs Retrospectivo(pasado).

También se deberá tener en cuenta que la asignación del diseño va en función de la pregunta de investigación

Problema 
→ Descrición(mide el problema y observa diferencia entre grupos, ecologicos y transversales) 
→ Evaluar posible asociación entre factores y el problema(Análiticos: casos y controles seguimiento, Experimentales: Aleatorios controlados cuasiexperimentos) 
→ Asociación causalidad riesgo.

Se nos presento una herramienta útil, el algoritmo de clasificación de los estudios analíticos, que mediante preguntas nos permite definir con claridad el caso ante el que nos encontramos.

A continuación se nos explicó el esquema de los estudios de cohortes:
Personas expuestas
→ Enfermos
→ No enfermos
Periodo de estudio
No expuestos
→ Enfermos
→ No enfermos

También se explico el esquema de los estudios de casos y controles:
Enfermedad.
→ Expuestas
→ No expuestas
Periodo de estudio(
No enfermedad
→ Expuestas
→ N.E

Ejemplo de clase:
·Cohorte:mujeres con síndrome coronario agudo sin elevación de ST
·Características: síndrome coronario agudo sin elevación de ST
·La estrategia es una medida encaminada a solucionar el problema, no a prevenirlo.
·Factores: mayor de 80 años, menor de 80 años, fumadoras, no fumadoras.
·Ratio: riesgo relativo.

Por último se nos explicaron las medidas de frecuencia en estudios descriptivos
-La situación en un punto en el tiempo: Prevalencia.
-Lo que está pasando durante un periodo de tiempo: Incidencia