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Operacionalización de variables estadistica
 

Operacionalización de variables estadistica

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    Operacionalización de variables estadistica Operacionalización de variables estadistica Presentation Transcript

    • IGENC TEL IA IN OFICINA DE SA NITARIA RED ASISTENCIAL LAMBAYEQUE ESSALUD Operacionalización de variables Dr. Cristian Díaz Vélez Epidemiólogo Clínico Auditor Médicocristiandiazv@hotmail.comcristian.diaz@essalud.gob.pe
    • Concepto• Una variable es operacionalizada con el fin de convertir un concepto abstracto en uno empírico, susceptible de ser medido a través de la aplicación de un instrumento.• La precisión para definir los términos tiene la ventaja de comunicar con exactitud los resultados.
    • Concepto• Algunas variables son tan concretas, o de igual significado en el ámbito mundial, que no requieren operacionalización: Sexo Colores semáforo Órganos del cuerpo humano
    • Variable• Cualquier característica de la realidad que pueda ser determinada por observación y que pueda mostrar diferentes valores de una unidad de observación a otra.• Es un aspecto o dimensión de un fenómeno que tiene como característica la capacidad de asumir distintos valores, ya sea cuantitativa o cualitativamente.• Se deriva de la unidad de análisis y están contenidas en las hipótesis y en el titulo del estudio.
    • Variable• La validez de una variable depende sistemáticamente del marco teórico que fundamenta el problema y del cual se ha desprendido, y de su relación directa con la hipótesis.• Su misma palabra define que “debe admitir rangos de variación”.• Debe traducirse del nivel conceptual (abstracto) al nivel operativo (concreto), es decir que sea observable y medible.
    • Tipos• Según el tipo de estudio: si se busca relación causa-efecto Independiente: CAUSA Dependiente: EFECTO Interviniente: actúa entre la independiente y dependiente.
    • TIPOS DE VARIABLESPor su naturaleza:  Cualitativas  Cuantitativas:  Discretas/continuas  Agrupadas o no agrupadasPor la naturaleza de las escalas que miden sus valores:  Nominales (“distinción”)  Ordinales (“distinción” + “orden”)  Intervalo y razón (“distinción” + “orden” + “distancia”) ¡ MUY IMPORTANTE! Define el tipo de estimadores estadísticos a utilizar
    • TIPOS DE VARIABLESEjemplos de variable nominales: Género (hombre/mujer) Lugar de nacimiento (País, Autonomía, Provincia, Localidad) Profesión (empresario, directivo de empresa, obrero....) Centro en que se cursaron los estudios (publico/privado) Razones para elegir la carrera de teleco (vocación, salario, prestigio....)
    • TIPOS DE VARIABLESEjemplos de variable ordinales (muy frecuentes en escalas de opinión) Grado de aceptación de una “afirmación” de 0 a 10 Mucho, bastante, poco, nada (escala de 4 posiciones) Mucho, bastante, poco, muy poco, nada (cinco posiciones) Totalmente en desacuerdo, en desacuerdo, indiferente, bastante de acuerdo, totalmente de acuerdo (5 posiciones) Siempre, a veces, rara vez, nunca ¡MUY IMPORTANTE! Los entrevistados tienden a situarse en las posiciones centrales. Las escalas con posiciones pares discriminan mejor.
    • TIPOS DE VARIABLESEjemplos de variable de intervalo y razón Nº de miembros de la unidad familiar Salario Edad Renta familiar bruta Nº de meses en situación de desempleo ¡MUY IMPORTANTE! No necesitan codificación Permiten un tratamiento estadístico más rico
    • TIPOS DE VARIABLES VARIABLES VARIABLES VARIABLESINDEPENDIENTES INTERVINIENTES DEPENDIENTES ESCOLARIDAD DE LOS PADRES DOTACION DE BIBLIOTECAS COMPRENSION EDAD METODOLOGIA LECTORA
    • Clasificación• Según los valores que toma: Cualitativas o categóricas a. Dicotómicas b. Categóricas c. Ordinales Cuantitativas o numéricas a. Discretas b. Continuas c. De razón
    • Definición Operacional• Explica como se define el concepto específicamente en el estudio planteado, que puede diferir de su definición etimológica.• Equivale a hacer que la variable sea mensurable a través de la concreción de su significado, y está muy relacionada con una adecuada revisión de la literatura.• Puede omitirse cuando la definición es obvia y compartida.
    • Categorización o dimensiones• Cuando el concepto tiene varias dimensiones o clasificaciones o categorías, éstas deben especificarse en el estudio.• Ej. “recursos”, que puede hacer referencia a “recursos técnicos”, “financieros”, “ambientales”, “humanos”
    • Indicador• Es la señal que permite identificar las características de las variables.• Se da con respecto a un punto de referencia.• Son señales comparativas con respecto a contextos o a sí mismas.• Su expresión matemática se nutre de la estadística, la epidemiología y la economía.• Se expresa en razones, proporciones, tasas e índices.• Permite hacer “medible” la variable.
    • Indicador• Son ejemplos de indicadores: indicadores económicos (la UVR, el dólar, la libra de café, el gramo de oro).• Indicadores de pobreza (las migraciones, los desplazados, el desempleo, los asentamientos suburbanos).• Indicadores de calidad de vida (tasa de natalidad, de mortalidad, de fecundidad, de esperanza de vida).• Indicadores de desarrollo (el PIB: precio interno bruto, tasa de desempleo, la inflación, el IPC: índice de precios al consumidor).
    • Nivel de medición o escala de medición• La medición de una variable se refiere a su posibilidad de cuantificación o cualificación. NOMINAL: este nivel sólo permite clasificar. Nominal dicotómica: sexo Nominal ppd: Color de ojos. ORDINAL: permite clasificar además ordenar, es decir, establecer una secuencia lógica que mide la intensidad del atributo.
    • Nivel de medición o escala de mediciónPor ejemplo, al medir el grado de satisfacciónfrente a un servicio de salud, se puedenestablecer escalas tales:satisfacción plena, satisfacción media, pocasatisfacción, o insatisfacción.Esta escala difiere de la meramente nominal quepermite establecer un orden o graduación entrelas observaciones.Todas las escalas socio-económicas pertenecen alnivel ordinal de medición.
    • Nivel de medición o escala de medición• INTERVALO: permite clasificar y ordenar. En una escala de este nivel el punto cero y la unidad de medición son arbitrarios, como en el caso de la temperatura en que el grado cero no implica ausencia de temperatura, sino que se designó el cero en forma arbitraria.• DE RAZÓN O PROPORCIÓN: permite clasificar y ordenar. Existe el cero absoluto o verdadero, es decir que el cero reflejo la ausencia de la propiedad.
    • Unidad de medida• Se refiere a la respuesta que se espera en la medición planeada.• Puede ser cuantitativa: en Kilos, en metros, en litros, en porcentajes, en proporciones, en tasas.• Puede ser cualitativa: en grados de satisfacción (mucho, regular, poco), en calificaciones (excelente, regular, insuficiente), en grado de acuerdo (si y no) o (muy de acuerdo, en acuerdo, en desacuerdo) etc.
    • Cuales son los factores asociados a hipoglucemia en pobladores de la comunidad AstuvilcaNombre de Tipo de Definición Dimensión Indicador Escala de Unidades dela variable Variable Operacional medición medidaSexo Cualitativa ------- Demográfica Masculino Nominal ---- dicotómica FemeninoEstado civil Cualitativa ------- Demográfica Soltero Nominal ---- Categórica Casado ViudoGlicemia Numérica Glicemia en Laboratorio Intervalo mg/dl continua ayunas
    • Hipótesis: “El status académico (Variable Independiente) del profesor incide positivamente en el aprendizaje del alumno (Variable Dependiente)” Nombre de la Tipo de Definición Dimensión Indicador Escala de Unidades de variable Variable Operacional medición medidaVar.Independiente:Var.dependiente:Var.Interviniente
    • Hipótesis: “El embarazo precoz (variableindependiente), incide en la habilidad para aprender a leer (variable dependiente) en el niño””Nombre de la Tipo de Definición Dimensión Indicador Escala de Unidades de variable Variable Operacional medición medidaVar.Independiente:EmbarazoprecozVar.dependiente:Habilidad paraaprender a leerVar.Interviniente
    • Qué prueba estadística usar?• Existen más de 300 pruebas estadísticas básicas.• Hay dos clases de pruebas estadísticas: Las paramétricas y las no paramétricas. Cristian Díaz Vélez 24
    • Paramétricas• Los valores de la variable dependiente sigan la distribución de la curva normal. La muestra en la que se hizo la investigación.• Las varianzas de los grupos que se comparan en una variable dependiente sean aproximadamente iguales (homogeneidad de las varianzas).• La variable dependiente esté medida en una escala que sea por lo menos de intervalo, aunque este último requisito no es compartido por todos los estadísticos. Cuando los datos cumplen con los requisitos indicados, especialmente con los dos primeros, las pruebas estadísticas paramétricas exhiben su máximo poder. Cristian Díaz Vélez 25
    • No Paramétricas• Las pruebas estadísticas no paramétricas, en cambio, no hacen a los datos ninguna de las exigencias que les hacen las pruebas estadísticas paramétricas; por eso se les denomina "pruebas estadísticas libres de distribución".• Todas estas pruebas poseen menos poder que las pruebas paramétricas correspondientes, pero han demostrado ser muy útiles como alternativas cuando no se considera apropiado el uso de pruebas paramétricas. Cristian Díaz Vélez 26
    • Clasificación según tipo y escala• Tipo: Categórica/cualitativa Numérica/cuantitativa• Escala: Nominal Categórica/cualitativa Ordinal Razón Proporción Numérica/cuantitativa Cristian Díaz Vélez 27
    • Dicotómicas• Categóricas nominales Nominales ppd• Categóricas ordinales Ordinales• Numéricas proporción Cuantitativas• Numéricas razón Cristian Díaz Vélez 28
    • Variable Dependiente Variable Prueba Independiente Dicotómica Dicotómica z, Chi-2, Fisher Dicotómica Nominal z, Chi-2, Metha-Patel Dicotómica Ordinal Mann-Whitney / Wilcoxon Dicotómica Cuantitativa Regresión Logística Nominal Dicotómica z, Chi-2, Metha-Patel Nominal Cuantitativa Regresión Discriminante Ordinal Nominal Kruskal-Wallis Ordinal Cuantitativa Regresión Odds Proporcional Cuantitativa Dicotómica t de Student Cuantitativa Nominal ANOVA Cuantitativa Cuantitativa Regresión Lineal, correlaciones Cristian Díaz Vélez 29
    • Identificar una variable dependiente Ninguna V. ind. Una V. ind. Más de una V. ind. V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep. V. Dep.Continua Ordinal Nominal Continua Ordinal Nominal Continua Ordinal Nominal 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Para fines estadísticos una variable nominal solo se refiere a dos categorías de una Característica. Si la característica tiene K categorías, se necesitan K-1 variables. Cristian Díaz Vélez 30
    • 1 V. Dependiente ContinuaInterés en la Interés en la posición dispersión Media Varianza, DS Coef. Variación T student Chi2 T student Cristian Díaz Vélez 31
    • 2 Var. Depend. Ordinal Interés en la Interés en la posición dispersión Mediana AmplitudPrueba de Willcoxon intercuartilica Cristian Díaz Vélez 32
    • 3 V. Dependiente nominal Interés en la Si posición No Proporción TasaDesenlace Desenlace Aprox. Normal común raro PoissonBinomial Poisson Cristian Díaz Vélez 33
    • 4 V. Dependiente Continua No Interés en la Si posiciónDif. Medias T student Var. Indep Var. Indep intencionada aleatoria Regresión lineal Análisis Correlación T student T student Prueba F Z de Fisher Cristian Díaz Vélez 34
    • 5 Var. Depend. Ordinal Var. Indep. Var. Indep Nominal Ordinal Mediana Coef. CorrelaciónMann-Whitney Prueba Sperman Cristian Díaz Vélez 35
    • 6 Var. Depend. Nominal Var. Indep. Var. Indep. Nominal Ordinal o continua Datos Datos Chi2 paraapareados Indep. tendenciaP. McNemar Dif. Medias Chi2 Test Fisher Cristian Díaz Vélez 36
    • 7 Var. Depend. Ordinal Var. Indep. Var. Indep. Var. Indep Nominal continua Continua o nominal Var. Indep Var. Indep Var. Indep Var. Indep Datos Datos intencionada aleatoria intencionada aleatoriaapareados Indep. ANOVA ANOVA Análisis Análisis Análisis AnálisisFactorial Medidas Regresión Correlación Covarianza Correlaciónde una via repetidas múltiple múltiple (ANCOVA) múltiple Prueba F Prueba F Prueba F Prueba F Prueba F Prueba F Student Student F parcial F parcial F parcial F parcial Cristian Díaz Vélez 37
    • 8 V. Dependiente ordinal Var. Indep Nominal Datos Datos Indep. pareados Prueba Prueba FriedmanKruskal-Wallis Cristian Díaz Vélez 38
    • 9 Var. Depend. Nominal Var. Indep. Var. Indep Nominal Continua o nominal Dependiente No dependiente Del tiempo Del tiempo. Dependiente No dependiente Del tiempo Del tiempo. Análisis de Análisis Regresión Regresión AnálisisTablas de vida estratificado De Cox logística discriminante Log-rank Mantel-Haenszel Razón de Razón de Razón de chi2 Máxima Máxima Máxima probabilidad probabilidad probabilidad Cristian Díaz Vélez 39
    • Cristian Díaz Vélez 40
    • GRACIAS