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Investigación cuantitativa: fundamentos y metodología
 

Investigación cuantitativa: fundamentos y metodología

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Material del curso sobre metodología de la investigación impartido para enfermeras en la Clínica Universidad de Navarra

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    Investigación cuantitativa: fundamentos y metodología Investigación cuantitativa: fundamentos y metodología Presentation Transcript

    • Investigación cuantitativa: fundamentos y metodología María Carrión Torre 7 de abril de 2011 Clínica Universidad de Navarra
    • Investigación cuantitativa
      • Clasificación de diseños de investigación
      • Tipos de muestreo
      • Recogida de datos
      • Análisis de datos
      • Consideraciones éticas
    • Clasificación de diseños de investigación
      • Distintos diseños para responder a distintos objetivos…
        • Estudios descriptivos
        • Estudios correlacionales
        • Estudios experimentales y cuasi-experimentales
    • Clasificación de diseños de investigación
      • Selección del diseño de investigación según la pregunta a responder:
        • Descripción: ¿Qué incidencia de úlceras por presión (UPP) hay en los pacientes quirúrgicos?
        • Correlación: ¿Qué variables están relacionadas en el desarrollo de UPP? p ej. edad, IMC, sexo, horas de cirugía
        • Causa-efecto: ¿Qué medidas son más efectivas para la prevención de las UPP en pacientes quirúrgicos?
    • Clasificación de diseños de investigación
      • Diseños no experimentales u observacionales: los fenómenos se observan tal y como ocurren naturalmente, sin intervenir en su desarrollo
      • Diseños experimentales: se desea comprobar los efectos de una intervención específica, en este caso el investigador tiene un papel activo, pues lleva a cabo una intervención
    • Clasificación de diseños de investigación
      • Diseños transversales: implican la recolección de datos en un solo corte en el tiempo
      • Diseños longitudinales: pretenden un seguimiento en el tiempo. Reúnen datos en dos o más momentos
    • Clasificación de diseños de investigación
      • Diseño retrospectivo: desde el presente hacia atrás en el tiempo (estudio de casos-controles) Se observa algún fenómeno y se intenta identificar retrospectivamente sus antecedentes o causas
      • Diseño prospectivo: desde el presente hacia adelante en el tiempo (estudio de cohortes) Se observan ciertas causas presumibles y se avanza en el tiempo para observar sus consecuencias
    • Diseño descriptivo
      • Diseño descriptivo: observa los fenómenos tal y como ocurren en la realidad
      • Características:
        • Nunca tienen hipótesis
        • Carencia de control, sobre la variable independiente
        • Debilidad para poner al descubierto relaciones causales
        • Control estadístico de variables
        • Más realista
    • Diseño descriptivo
      • Ejemplos:
        • ¿Cuál es la altura media de un niño de 3 años?
        • ¿Cuales son los datos de laboratorio normales?
        • ¿Cuál es la prevalencia de diabetes en una comunidad?
    • Diseño correlacional
      • Diseño correlacional: estudia el grado de asociación que existe entre dos variables (Ej.: factores genéticos en el cáncer de mama)
      • Intenta inferir relaciones, pero estrictamente no hay relaciones causales
      • Significa esperar que algo ocurra para estudiarlo, siempre centrado en el efecto
      • Puede ser prospectivo o retrospectivo
    • Diseño correlacional
      • Estudios de cohortes: grupo de personas que comparten una experiencia común en un mismo periodo de tiempo. Muestra expuesta a un factor x y buscamos la aparición o no de una enfermedad
      • Casos-controles: presencia (casos) o no (controles) de una enfermedad y búsqueda de un factor etiológico
    • Diseño no experimentales
      • Razones para su uso:
        • No es posible la manipulación
        • No es ética la manipulación. No es éticamente posible realizar la manipulación
        • No es rentable o viable manipular
        • La pregunta de investigación, se adecua más (estudio de la vida "natural", sin manipulación). Se quieren estudiar tal cual ocurren y se relacionan los fenómenos naturales sin intervención
    • Diseño experimentales
      • Definición: un experimento es un estudio en el que al menos una variable es manipulada y los sujetos son aleatoriamente asignados a los distintos grupos de las variables manipuladas
      • Características del diseño experimental:
        • Manipulación: es la intervención deliberada del investigador para provocar cambios en la v. dependiente
        • Aleatorización
    • Diseño experimentales
      • Estudios experimentales:
        • Experimentales puros: existe aleatorización; ensayo clínico aleatorio
        • Quasi-experimentales: no existe aleatorización; comparación antes y después
    • Diseño experimentales
      • Ventajas del diseño experimental:
        • Se elimina el efecto de las variables perturbadoras o extrañas, mediante el efecto de la aleatorización
        • El control y manipulación de las variables predictorias clarifican la dirección y naturaleza de la causa
        • Flexibilidad, eficiencia, simetría y manipulación estadística
    • Diseño experimentales
      • Viabilidad de los diseños experimetales:
        • Imposibilidad de manipular algunas variables
        • Cuestiones éticas
        • Practicabilidad
      • Inconvenientes del diseño experimental
        • Dificultad de elegibilidad y manejo de las variables de control
        • Dificultad de disponer de muestras representativas
        • Falta de realismo
    • ¿Qué es el sesgo?
      • Sesgo: cualquier factor que influencia de forma errónea las conclusiones de un estudio. A tres niveles:
        • En la muestra: si los grupos que se van a comparar son distintos entre sí de forma sistemática
        • En la intervención: si la forma de llevar a cabo la intervención es distinta dependiendo de los grupos
        • En la recogida de datos: si la forma de recoger los datos se lleva a cabo de forma diferente en alguno de los grupos
    • Tipos de muestreo
      • Casi nunca se estudia toda la población, ya que no es necesario
      • Es necesario conocer el procedimiento empleado en la selección de los sujetos
      • Es necesario determinar el tamaño de la muestra requerido para detectar cambios en la población de estudio
      • Tipos de muestreo:
        • Muestreo probabilistico
        • Muestreo no probabilístico
    • Tipos de muestreo
      • Muestreo probabilistico: existe una población de referencia accesible y bien diferenciada, en el método de selección interviene el azar
        • Muestreo aleatorio simple
        • Muestreo aleatorio estratificado
      • Muestreo no probabilístico: los sujetos se eligen utilizando métodos en los que no interviene el azar
        • Muestreo de conveniencia
    • Métodos de recogida de datos
      • El fenómeno bajo estudio debe ser traducido en datos que puedan analizarse
      • Definición de las variables a estudiar y selección del método de recogida de datos
      • Uno de los aspectos más difíciles en todo el proceso
    • Métodos de recogida de datos
      • ¿Es necesario generar nuevos datos?
        • Fuentes importantes de información ya existente: historiales médicos, registros de enfermería, gráficas, registros hospitalarios, etc
        • Empleo de análisis secundarios: estudios ya realizados; se prueban nuevas hipótesis
        • Meta-análisis: uso de datos ya existentes en diversos estudios
      • Ventajas: económicos; tiempo
      • Inconvenientes: difícil encontrar datos ya existentes que respondan a una pregunta de investigación
    • Métodos de recogida de datos
      • Recogida de nuevos datos, tres métodos principales: encuesta/entrevista; observación, medición variables fisiológicas
      • Cuatro dimensiones a tener en cuenta:
        • estructuración
        • cuantificación
        • objetividad
        • obstrucción del investigador
    • Métodos de recogida de datos
      • Estructurada:
        • Muy común en investigación cuantitativa
        • Preguntas y respuestas pre-determidadas, secuencia fija. Escasa opción para elaborar respuestas o explicar su significado
        • Datos fáciles de analizar
        • Tiempo y esfuerzo en diseñar instrumentos
      • No estructurada:
        • Muy común en investigación cualitativa
        • Examina en profundidad un fenómeno
        • Análisis difícil
    • Métodos de recogida de datos
      • Cuantificación:
        • el análisis estadístico implica que los datos sean cuantificados, independientemente del tipo de variable (edad, dolor, esperanza, etc)
        • Recogida de datos estructurada facilita la cuantificación
        • Es posible también cuantificar información no-estructurada
    • Métodos de recogida de datos
      • Obstrucción del investigador:
        • “ si el participante en el estudio es plenamente consciente de su rol en él, su comportamiento o respuestas pueden no ser normales”
        • circunstancias que pueden influir (ej. evaluación de una intervención o política del hospital)
        • objetivo: hacer hincapié en la importancia de un comportamiento natural
    • Métodos de recogida de datos
      • Objetividad:
        • dos investigadores independientes realizan la misma medición u observaciones similares sobre la variable de estudio
        • no se dejan influir por creencias o sentimientos personales
      • Dependiendo del tipo de investigación se requiere > grado de objetividad
    • Métodos de recogida de datos Cuestionarios
      • Cuestionarios: “conjunto de preguntas, (normalmente de varios tipos) preparado sistemática y cuidadosamente, sobre los hechos que interesan en la investigación. Puede ser aplicado de formas variadas, destacando:
        • Por correo
        • Personalmente o en grupo
      • Finalidad: obtención sistemática y ordenada de información sobre las variables de estudio
    • Métodos de recogida de datos Entrevistas
      • Entrevistas: encuentro “cara a cara” entre el investigador y el sujeto investigado. Pueden ser estructuradas, semi-estructuradas o no-estructuradas
      • Ventajas: recogida de datos retrospectivos, intenciones para el futuro; opiniones, sentimientos, valores, motivos
      • Inconvenientes: ¿Confiamos en lo que los participantes dicen? Es preciso ser conscientes del posible sesgo
    • Cuestionario VS Entrevista
      • Ventajas
        • Coste
        • Anonimato
        • < Sesgo Entrevistador
      • Ventajas
        • Tasa respuesta
        • Audiencia
        • Claridad
        • Profundidad
        • Pérdida de información
        • Orden
        • control de la muestra
        • Datos suplementarios
    • Métodos de recogida de datos Observación
      • Alternativa a las entrevistas: observación directa del comportamiento humano, características de individuos, comunicación verbal y no verbal, actividades, características del entorno, etc
      • Versátil: A través de los sentidos o de aparatos tecnológicos: cámaras vídeo, megafonía, etc.
      • Puede variar el grado de estructura
    • Métodos de recogida de datos Observación
      • Observación estructurada: recolección de datos en base a una “lista de control”; herramienta diseñada para registrar la ocurrencia o frecuencia de comportamientos o eventos y sus características
      • No estructurada: emplea el procedimiento de la “observación participante”. Investigador participa en el funcionamiento del grupo bajo estudio, se familiariza con él. Actúa como observador y recoge información dentro del contexto y estructuras que son relevantes para los miembros del grupo
    • Observación
      • Inconvenientes de la observación:
        • conflictos éticos
        • baja participación por “miedo” a ser observado
        • influencia del observador sobre el participante: comportamiento alterado, no real
        • sesgos introducidos por el observador: emociones, prejuicios o valores; intereses personales (ve lo que quiere ver); anticipación a lo observado
    • Métodos de recogida de datos Variables biofisiológicas
      • Se requieren instrumentos de medida de las variables y entrenamiento especial para la interpretación de resultados
      • Tipos de variables: in-vitro (ionograma); in vivo (ej. Sat O2)
      • Inconvenientes:
        • alto coste
        • efecto del aparato de medida sobre la variable de estudio
        • artefactos
      • Ventajas: Objetividad, precisión
    • Validez y Fiabilidad de un Instrumento
      • Fiabilidad (reliability): grado de consistencia con que mide el atributo que se supone debe medir (ej: báscula)
      • Validez (validity): grado en que un instrumento mide lo que se supone debe medir
        • Muy difícil de establecer
        • En relación con la fiabilidad. Un instrumento no fiable nunca será válido
        • Un instrumento fiable puede no ser válido
    • Análisis de datos
      • Estadistica descriptiva
        • Frecuencias
        • Porcentajes
        • Media
      • Estadística inferencial
      • Representación gráfica
    • Ética
      • El investigador debe tener siempre en cuenta los aspectos éticos de su estudio
      • La investigación debe ser realizada de acuerdo a unos principios éticos
      • La participación en un estudio de investigación es voluntaria (consentimiento informado)
      • Confidencialidad de los datos recogidos
      • Asesoramiento por parte un comité de ética
    • ¿Preguntas?
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