• Like
Curso metodologia de la investigacion
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Curso metodologia de la investigacion

  • 286 views
Uploaded on

 

  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Be the first to comment
    Be the first to like this
No Downloads

Views

Total Views
286
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0

Actions

Shares
Downloads
3
Comments
0
Likes
0

Embeds 0

No embeds

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
    No notes for slide

Transcript

  • 1. UNIVERSIDAD ALAS PERUANASFILIAL –AREQUIPAESCUELA ACADÉMICO PROFESIONAL DEFARMACIA Y BIOQUÍMICA–METODOLOGÍA DE LAINVESTIGACIÓN–LIC.WENDY PACHECO SÁNCHEZ
  • 2. 1.12 COBERTURA DEL ESTUDIO1.12 COBERTURA DEL ESTUDIO1.12.1 Universo: la población con la que se trabajo y susdelimitaciones.1.12.2 Muestra: técnica de muestreo, tamaño de muestrateórica y práctica (justificadas)
  • 3. POBLACIÓN Y MUESTRAPOBLACIÓN Y MUESTRAgente1hombres
  • 4. ¿ De qué o de quienes se van aobtener los datos?
  • 5. .Población Es el conjunto sobre el que estamos interesados enobtener conclusiones (hacerinferencia).Normalmente es demasiado grandepara poder abarcarlo..Muestra Es un subconjunto suyo al que tenemos acceso ysobre el que realmente hacemos las observaciones(mediciones).Debería ser –representativo–.Esta formado por miembros –seleccionados– dela población (individuos, unidadesexperimentales).
  • 6. CRITERIOS DE EXCLUSIÓN E INCLUSIÓNCRITERIOS DE EXCLUSIÓN E INCLUSIÓNCRITERIOS DE EXCLUSIÓN Atiende a las características cuya presencia hace que unaunidad no sea parte de la población de estudio; porejemplo la existencia de una característica, unaenfermedad o un tratamiento que pueda modificar losresultados del estudio.CRITERIOS DE INCLUSIÓN Características que hacen que una unidad de estudio seaparte de una población de estudio, ejemplo que launidad de estudio tenga las características sociodemográficas definidas para el estudio.
  • 7. POBLACIÓN DE ESTUDIO :.Conjunto de la población de interés accesible..Se define teniendo en cuenta los criterios de selección.
  • 8. MUESTREOMUESTREO.Cuando la población de estudio es muy numerosa seselecciona una muestra..Por numerosa entendemos la cantidad de unidades oelementos poblacionales que no pueden estudiarse conlos recursos humanos, físicos y financieros disponibles. Además la muestra tiene que tener dos características: -Una alta representatividad -Proporcionar información que permita determinar laprecisión de las estimaciones.
  • 9. MUESTREOMUESTREO El método de muestreo utilizado tendrá queproporcionar una muestra que: - Tenga una alta representatividad. -Proporcione información que permitadeterminar la precisión de lasestimaciones.
  • 10. TIPOS DE MUESTREOTIPOS DE MUESTREO No probabilísticos. Intencional. Sin normas. Accidental. De voluntarios
  • 11. Probabilísticos.Aleatorio Simple..Sistemático..Estratificado.Conglomerado
  • 12. DISEÑO DEL MUESTREODISEÑO DEL MUESTREOEn el protocolo deberá especificarse claramente:.Unidad de análisis. Ejemplo un paciente, un animalexperimental etc..Unidad de muestreo. Ejemplo: una historia clínica..Marco de muestreo. Ejemplo: Listado de nombres, cuadernode citas, etc..Tamaño de la muestra.
  • 13. TAMAÑO DE LA MUESTRATAMAÑO DE LA MUESTRA.Hay que determinar el tamaño de la muestra, es decir, elnumero mínimo de elementos que se debe seleccionar de lapoblación de estudio para efectuar la inferencia.El tamaño de la muestra depende del tipo de muestreo
  • 14. 3.2 NIVEL DE CONFIANZA Y GRADO DESIGNIFICANCIA3.2 NIVEL DE CONFIANZA Y GRADO DESIGNIFICANCIA
  • 15. NIVEL DE CONFIANZA Y GRADO DESIGNIFICANCIANIVEL DE CONFIANZA Y GRADO DESIGNIFICANCIA.De acuerdo a patrón estadístico.(comúnmente usado95% y 0.05).Cada decisión que tomamos cada día tiene un margende error, así tenemos que: la cirugía tiene un margen deerror, los vuelos aéreos tienen un margen de error,rendir un examen tiene un margen de error, etc.Conocer la magnitud del error es la tarea principal delinvestigador, el cual debe estimar la probabilidad deocurrencia de este error y espera que sea de la menormagnitud posible. Por esta razón es indispensableplantear en cada caso, la magnitud del error queestamos dispuestos a aceptar para tomar cualquiera denuestras decisiones.
  • 16. DEFINICIONESDEFINICIONESEl error tipo I: Ocurre cuando aceptamos la hipótesis delinvestigador, cuando tal proposición era falsa. Por lo tanto,es un juicio de valor equivocado.El p-valor: Es la probabilidad de equivocarse al aceptar lahipótesis del investigador como verdadera; es decir laprobabilidad de cometer un error tipo I.
  • 17. EL NIVEL DE SIGNIFICANCIAEL NIVEL DE SIGNIFICANCIA El nivel de significancia: Es la máxima cantidadde error que estamos dispuestos aceptar paradar como válida la hipótesis del investigador.
  • 18. NIVEL DE CONFIANZA.NIVEL DE CONFIANZA.Complementariamente al nivel de significancia, el nivelconfianza se refiere a la confianza que debemosalcanzar para generalizar nuestro resultado o nuestraconclusión, independientemente de la hipótesis quehayamos planteado. Una probabilidad elevada nos darála tranquilidad de que lo que hemos encontrado oconcluido es cercano a lo real y no debido al azar. Elnivel de confianza se expresa convencionalmente enporcentaje; así un nivel confianza del 95% correspondecon un nivel de significancia del 5%, es decir un alfa de0.05.
  • 19. TAMAÑO DE LA MUESTRA REPRESENTATIVATAMAÑO DE LA MUESTRA REPRESENTATIVA.Suelen usarse fórmulas para su cálculo dependiendo el tipode estudio, tipo de variable y caracteres de la población. La implicación de la magnitud en el tamaño de la muestra esobvia: cuando las diferencias son grandes, nos bastan pocossujetos para detectarlas, pero cuando son muy pequeñasnecesitamos muchos sujetos.
  • 20. TAMAÑO DE MUESTRA PARA LLEVAR A CABO UNESTUDIO EXPERIMENTALTAMAÑO DE MUESTRA PARA LLEVAR A CABO UNESTUDIO EXPERIMENTAL La implicación de la magnitud en el tamaño de la muestra esobvia: cuando las diferencias son grandes, nos bastan pocossujetos para detectarlas, pero cuando son muy pequeñasnecesitamos muchos sujetos.
  • 21. TAMAÑO DE LA MUESTRATAMAÑO DE LA MUESTRA La implicación de la magnitud en el tamaño dela muestra es obvia: cuando las diferencias son grandes, nos bastan pocos sujetos paradetectarlas, pero cuando son muy pequeñasnecesitamos muchos sujetos.
  • 22. 3.4 ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DERESULTADOS3.4 ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DERESULTADOS.Se muestran los resultados en cuadros ygráficos estadísticos, con su debidainterpretación. Pero ojo sin adelantarconclusiones.
  • 23. ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE RESULTADOSANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE RESULTADOS.Al presentar la información a través de tablas, éstas deberáncontener preferentemente dos variables. Así mismo se debenelaborar gráficos que permitan visualizar datos del estudiodefinitivo..Los métodos para el análisis estadístico de los datos deberánelegirse según los objetivos planteados.
  • 24. ANÁLISISEINTERPRETACIÓNDERESULTADOSComoregladedecisión,observandolosresultadosdeunpaqueteestadístico,aunniveldesignificanciaestablecidoen0.05.Silaprobabilidadoniveldesignificanciaesmenoroiguala0.05serechazalahipótesisnula.ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DERESULTADOSComo regla de decisión, observando los resultados de unpaquete estadístico, a un nivel de significanciaestablecido en 0.05. Si la probabilidad o nivel designificancia es menor o igual a 0.05 se rechaza lahipótesis nula.
  • 25. PRUEBA DE HIPOTESIS
  • 26. 1. PLANTEAMIENTO DE HIPÓTESIS1. PLANTEAMIENTO DE HIPÓTESISConsiste en trasladar la estructura gramatical, lógica ycientífica hacia la estructura matemática el cual seconoce como sistema de hipótesis o hipótesis estadística;así tenemos:Ho: Hipótesis nula ó hipótesis de trabajoH1: Hipótesis alterna ó hipótesis del investigadorEl primer paso es colocar la hipótesis del investigadorcomo Hipótesis Alterna (H1) y formular la Hipótesis Nula(Ho) que viene a ser la negación de la alterna.
  • 27. 2. ESTABLECER EL NIVEL DE SIGNIFICANCIA2. ESTABLECER EL NIVEL DE SIGNIFICANCIASegún Fisher, el nivel de significancia estadísticaequivale a la magnitud del error que se estádispuesto a correr de rechazar una hipótesis nulaverdadera. Se denota por la letra griega alfa ypara la mayoría de los propósitos, se sueleestablecer en 0.05 y se considera significativo atodo p-valor que se encuentre por debajo de estenivel, se considera altamente significativo cuandoel p-valor es menor a 0.01 en porcentaje 1%.
  • 28. 3. ELECCIÓN DEL ESTADÍSTICO DE PRUEBA3. ELECCIÓN DEL ESTADÍSTICO DE PRUEBAHay dos clases de pruebas estadísticas: las paramétricasy las no paramétricas. El estadístico de prueba se elige enfunción a 6 conceptos: tipo de estudio, nivel investigativo,diseño de la investigación, objetivo estadístico, escalas demedición de las variables y comportamiento de los datos,es este último punto donde debemos considerar ladistribución de los datos en las variables de numéricas ylas frecuencias esperadas para las variables categóricas.
  • 29. 4. LECTURA DEL P-VALOR4. LECTURA DEL P-VALOREste paso no fue planteado originalmente por Fisher,porque entonces no se disponían de programasinformáticos a la hora de calcular el valor de p, el cualcuantifica el error tipo I y nos ayuda a tomar una decisiónde rechazo a la hipótesis nula (Ho) cuando es menor alnivel de significancia y de no rechazo cuando su valor esmayor al alfa planteado. El p-valor, al ser la cuantificaciónde error solo es un dato que nos ayuda a decidirnos a lahora de tomar decisiones basadas en la probabilidad
  • 30. 5. TOMA DE LA DECISIÓN5. TOMA DE LA DECISIÓN.En las épocas en que no se podía estimar de manerapráctica el p-valor, se solía contrastar el valor delestadístico de prueba con el valor teórico o de tabla quecorrespondía a la distribución que siguen nuestrasvariables; sin embargo este método no solamente haquedado obsoleto sino que además es inexacto. Hoy endía cuando se trata de demostrar nuestra hipótesis delinvestigador no hay mejor forma que la estimación del p-valor.
  • 31. .http://farmasalu2.blogspot.com
  • 32. GRACIAS POR SU ATENCIÓNGRACIAS POR SU ATENCIÓNcomp3