Població i variables d'estudi
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×
 

Like this? Share it with your network

Share

Població i variables d'estudi

on

  • 1,021 views

 

Statistics

Views

Total Views
1,021
Views on SlideShare
1,021
Embed Views
0

Actions

Likes
0
Downloads
0
Comments
0

0 Embeds 0

No embeds

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Microsoft PowerPoint

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

Població i variables d'estudi Presentation Transcript

  • 1. Població d’estudi. Definició i tipus de variables. Mòdul de metodologia UAB Canet de Mar
  • 2. Fases de la planificació d’un estudi de recerca.
    • Clarificació del propòsit de l’estudi.
      • Definició d'objectius i hipòtesis.
      • Definir el disseny de l’estudi.
    • Definir la població
    • Definir les variables d’estudi:
      • Definició, v. Primàries i compostes.
      • Escales de mesura.
    • Preparació de la recollida de dades.
    • Pla d’anàlisis.
  • 3. Definició de població d’estudi
    • Conjunt d’individus que s’han d’estudiar.
    • Definir criteris d’inclusió i d’exclusió.
  • 4. Definició de població d’estudi Les conclusions de l’estudi es poden generalitzar només a la població estudiada Diabètics de l’ABS Diabètics diagnosticats a l’ABS Diabètics controlats a l’ABS Diabètics visitats els últims 3 mesos
  • 5. Mostreig
    • Millora la factibilitat de l’estudi.
    • Disminueix els costos.
    • Augment de la precisió.
    Seleccionar una part dels individus de la població:
  • 6. Característiques de la mostra
    • Mètode de selecció adequat: tots els individus de la població tenen la mateixa probabilitat de ser seleccionats.
    • Cumplimentació adequada: s’estudien tots els casos seleccionats.
    • Mida mostral adequada.
  • 7. Tècniques de mostreig
    • Aleatori simple.
    • Sistemàtic.
    • Estratificat.
    • Per conglomerats.
  • 8. Nombre d’individus de la mostra
    • Estudis per determinar paràmetres: PROBLEMES D’INFERÈNCIA: conèixer el valor (mitjana o proporció) a la població, a partir del valor obtingut a la mostra.
    • CONTRASTES D’HIPÒTESIS: comparar mitjanes o proporcions entre dues mostres.
  • 9. Tècniques de mostreig
    • Mostreig probabilístic
      • Aleatori simple
      • Aleatori estratificat
      • En etapes múltiples. Conglomerats
      • Sistemàtic
    • Mostreig no probabilístic
      • Accidental
      • Quotes
      • Voluntaris
      • Bola de neu.
  • 10. Variable: definició
    • Característica, condició o atribut susceptible de ser mesurat, fent servir alguna escala de medició coneguda i que pot adoptar diversos valors.
  • 11. Pacients i variables: taula de dades ... ... ... ... ... Pacient 5 Pacient 4 Pacient 3 Pacient 2 Pacient 1 P.A. Pes Sexe Edat
  • 12. Tipus de variables
    • Qualitatives (atributs)
    • Quantitatives:
      • Discretes
      • Continues
  • 13. Tipus de variables i escales de mesura Escala de raó Escala d’interval Variables Quantitatives Escala ordinal Escala nominal Variables Qualitatives Escala de mesura Tipus de variable
  • 14. Selecció de variables
    • Universals
      • Edat, sexe,...
    • Fonamentals: objectius de l’estudi.
    • Factors de confusió
  • 15. Mesura i error
    • Mesurar: assignar valors a les variables de l’estudi.
    • Qualsevol amidament comporta un cer grau d’error:
      • Error aleatori
      • Error sistemàtic (biaix).
  • 16. Error aleatori (precisió) Poc precís Molt precís
  • 17. Error sistemàtic, biaix (validesa)
  • 18. Fonts de variabilitat i de biaix
    • Individu
    • Observador
    • Instrument de mesura.
  • 19. Estratègies per augmentar la precisió i la validesa
    • Seleccionar mesures objectives.
    • Estandarditzar la definició de les variables.
    • Formació dels observadors.
    • Utilitzar la millor tècnica possible.
    • Fer servir instruments automàtics.
    • Obtenir varies mesures d’una variable.
    • Tècniques de cec.
    • Calibrar els instruments.