Variables

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En esta presentación podrás aclarar la forma para clasificar las Variables en la Investigacion.

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Variables

  1. 1. Variables
  2. 2. Definición Una variable es una característica, cualidad, rasgo, atributo o propiedad del sujeto o unidad de observaciones. Salinas M; Villareal E; Garza M; Ñunes G, La investigación en ciencias de la salud, Segunda edición McGraw-Hill Interamericana, 2011.
  3. 3. CLASIFICACION DE LAS VARIABLES
  4. 4. VARIABLES METODOLOGICAS ESTADISTICAS DEPENDIENTES INDEPENDIENTES DESCRIPTIVAS CONTINUAS DISCRETAS CUANTITATIVAS CUALITATIVAS NOMINALES ORDINALES DICOTOMICAS POLITOMICA INTERVALO DISEÑOS EXPLICATIVOS
  5. 5. Instrumento medición Definición metodológicamente estadísticamente conceptual operacional dependiente independiente cuantitativa cualitativa continua discreta nominal ordin al Pregunta En cuestionari o
  6. 6. Tipos de Variables Variable dependiente  Es la variable central de la investigación; a través de ella se miden los cambios ocasionados por la variable independiente en la población estudiada. Variable independiente  Determina a la variable dependiente. Es la que va a ocasionar los cambios en la población estudiada. Salinas M; Villareal E; Garza M; Ñunes G, La investigación en ciencias de la salud, Segunda edición McGraw-Hill Interamericana, 2011.
  7. 7. Definición de variables  Las definiciones deben de ser claras  Prever todas las situaciones posibles.  Ejemplo: Al definir la profesión de un sujeto se deberá decidir si interesa la ejercida en la actualidad o la habitual. Si se está estudiando una determinada exposición laboral, interesa más la historia ocupacional que la profesión. Argimon Pallás J; Jiménez Villa J, Métodos de investigación clínica y epidemiológica, Tercera Edición, Elsevier Spain S.L, 2004.
  8. 8. Escalas de medida La escala de medida determinará el análisis estadístico que podrá realizarse.  Variables nominales: (la mas simple) Los valores son categorías no numéricas bien definidas.  Variables dicotómicas: En el caso que solo existan dos valores posibles. Ejemplo: si/no, presente/ausente, masculino/femenino… Argimon Pallás J; Jiménez Villa J, Métodos de investigación clínica y epidemiológica, Tercera Edición, Elsevier Spain S.L, 2004
  9. 9.  Variables ordinales: Las categorías se pueden ordenar de alguna forma lógica. Ejemplo: La codificación del dolor en ausente, leve, moderado o grave.  Variables cuantitativas discretas: Adoptan solo ciertos valores, en general números enteros.  Ejemplo: Número de hijos o número de ingresos hospitalarios.  Variables cuantitativas continuas: Adoptan cualquier valor numérico, en general dentro de un rango. Ejemplo: El peso, la edad, la glucemia basal. Argimon Pallás J; Jiménez Villa J, Métodos de investigación clínica y epidemiológica, Tercera Edición, Elsevier Spain S.L, 2004
  10. 10. Medición de Variables Fuentes de Variabilidad La fiabilidad de una medida es un instrumento, cuando se aplica en una muestra de individuos concreta en unas condiciones dadas.  Variación individual: El fenómeno biológico debe medirse varias veces para reducir la variabilidad.  Variación causada por un instrumento: Se da por aplicar un instrumento de medida y en la técnica aplicada.  Variación causada por el observador: Para eliminar esta variación se debe entrenar al observador y elegir medidas lo más objetiva posible. Argimon Pallás J; Jiménez Villa J, Métodos de investigación clínica y epidemiológica, Tercera Edición, Elsevier Spain S.L, 2004.
  11. 11. Evaluación de la Fiabilidad Esta se obtiene repitiendo el proceso de medición con el fin de analizar la concordancia entre las distintas medidas.  Índice Kappa: En caso de variables cualitativas, es que corrige la concordancia observada por la que se esperaría simplemente por azar.  Coeficiente de correlación intraclase: Si las variables son cuantitativas. Argimon Pallás J; Jiménez Villa J, Métodos de investigación clínica y epidemiológica, Tercera Edición, Elsevier Spain S.L, 2004.
  12. 12.  Concordancia intraobservador: Grado de consistencia de un observador consigo mismo al leer o interpretar un resultado.  Concordancia interobservador: Consistencia entre dos observadores independientes sobre una medida practicada en el mismo individuo. Argimon Pallás J; Jiménez Villa J, Métodos de investigación clínica y epidemiológica, Tercera Edición, Elsevier Spain S.L, 2004.
  13. 13. Validez  Es el grado en que una variable mide realmente aquello para lo que esta destinada.  Existen 3 tipos de errores:  Error causado por el individuo  Error causado por el observador  Error causado por el instrumento Argimon Pallás J; Jiménez Villa J, Métodos de investigación clínica y epidemiológica, Tercera Edición, Elsevier Spain S.L, 2004.
  14. 14. Evaluación de la Validez  Sensibilidad: Probabilidad de que una persona que presente la característica sea clasificada correctamente por la medida empleada en el estudio.  Especificidad: Probabilidad de que una persona que no tenga la característica sea correctamente clasificada por la medida utilizada. Argimon Pallás J; Jiménez Villa J, Métodos de investigación clínica y epidemiológica, Tercera Edición, Elsevier Spain S.L, 2004.
  15. 15.  Existen 3 tipos de validez  Validez de criterio  Validez de constructo o de concepto  Validez de contenido Argimon Pallás J; Jiménez Villa J, Métodos de investigación clínica y epidemiológica, Tercera Edición, Elsevier Spain S.L, 2004
  16. 16. Consecuencias de una medida poco válida Conduce a una respuesta errónea a la pregunta de investigación.  Error no diferencial: Ocurre al medir el factor de estudio y/o la respuesta y que se produce por igual en todos los participantes.  Error diferencial: Cuando la medición del factor de estudio y/o variable de respuesta dependen del valor de otra variable y afecta de modo diferente a los participantes en el estudio. Argimon Pallás J; Jiménez Villa J, Métodos de investigación clínica y epidemiológica, Tercera Edición, Elsevier Spain S.L, 2004
  17. 17. Estrategias para aumentar la fiabilidad y la validez:  Seleccionar las medidas más objetivas posibles  Estandarizar la definición de las variables  Formar a los observadores  Utilizar la mejor técnica  Utilizar instrumentos automáticos  Obtener varias mediciones de una variable  Emplear técnicas de enmascaramiento(ciego)  Calibrar los instrumentos Argimon Pallás J; Jiménez Villa J, Métodos de investigación clínica y epidemiológica, Tercera Edición, Elsevier Spain S.L, 2004
  18. 18. Selección y definición  Variables que permitan evaluar la aplicabilidad del protocolo (criterios de selección).  Variables que permitan medir el factor o los factores de estudio, y la variable o variables de respuesta.  Variables que puedan actuar como:  Posibles factores de confusión  Posibles variables modificadoras del efecto  Pasos intermedios de la cadena causal. Argimon Pallás J; Jiménez Villa J, Métodos de investigación clínica y epidemiológica, Tercera Edición, Elsevier Spain S.L, 2004
  19. 19.  Variables universales descriptoras de los sujetos estudiados  Otras variables de interés  Definen subgrupos de sujetos de especial interés o son necesarias para responder a las preguntas secundarias. Argimon Pallás J; Jiménez Villa J, Métodos de investigación clínica y epidemiológica, Tercera Edición, Elsevier Spain S.L, 2004
  20. 20. Fuentes de información 1. Observación directa:  Exploración física.  Exploraciones complementarias. 2. Entrevistas y cuestionarios: Permiten obtener información tanto sobre exposiciones ocurridas en el pasado como en la actualidad. Fuente preferida cuando se requieren grandes cantidades de datos. Argimon Pallás J; Jiménez Villa J, Métodos de investigación clínica y epidemiológica, Tercera Edición, Elsevier Spain S.L, 2004
  21. 21. 3. Registro de datos por el propio paciente: Su duración es de pocos días o semanas. 4. Informador indirecto: Personas próximas al sujeto incluido en el estudio. Capaces de proporcionar información necesaria. Debido a: muerte del individuo seleccionado, presencia de enfermedades mentales o edad. Argimon Pallás J; Jiménez Villa J, Métodos de investigación clínica y epidemiológica, Tercera Edición, Elsevier Spain S.L, 2004
  22. 22. 5. Registro y documentos ya existentes: Contienen datos obtenidos para otro propósito que no es el del estudio. Ejemplo: Censos poblacionales, estadísticas de mortalidad, estadísticas de natalidad, estadísticas demográficas y registros laborales. Ventaja: Fuentes de datos rápidas, sencillas y económicas. Limitaciones: Su validez y calidad. Argimon Pallás J; Jiménez Villa J, Métodos de investigación clínica y epidemiológica, Tercera Edición, Elsevier Spain S.L, 2004

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