Unidad ii formulación de hipótesis

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Unidad ii formulación de hipótesis

  1. 1. DISEÑO DE UN PROYECTO DE INVESTIGACIÓN UNIDAD II
  2. 2. V. FORMULACIÓN DE HIPÓTESIS
  3. 3.  Es una versión específica de la pregunta de investigación que resume los elementos principales del estudio (muestra y variables).  Establece la base para realizar pruebas de significación estadística.  Se debe plantear luego de haber planificado el número adecuado de participantes para el diseño de un estudio concreto. HIPÓTESIS
  4. 4.  No son necesarios en los estudios descriptivos, qué exponen como se distribuyen las características en una población (estudios de prevalencia).  Se necesitan en estudios que usarán pruebas de significancia estadística.  Si en la pregunta de investigación aparece los siguientes términos: mayor que, menos que, produce, conduce a, comparado con, asociado a, relacionado con; es necesario una HIPÓTESIS. HIPÓTESIS
  5. 5.  Sencilla frente a compleja:  Una hipótesis sencilla contiene una variable predictora y una variable resultado. Ejm:  Un estilo de vida sedentario se asocia a un aumento del riesgo de proteinuria en los pacientes con diabetes.  Una hipótesis compleja contiene más de dos variable predictora o más de una variable resultado. Ejm:  Un estilo de vida sedentario y el consumo de alcohol se asocian a un mayor riesgo de proteinuria en los pacientes con diabetes. CARACTERÍSTICAS DE UNA BUENA HIPÓTESIS
  6. 6.  Específica frente a imprecisa  Una hipótesis específica no deja ambigüedad sobre los participantes y las variables, ni sobre cómo se aplicará la prueba de significación estadística.  Usa definiciones operativas, concisas, que resumen la naturaleza del origen de los participantes y el modo en que se medirán las variables. CARACTERÍSTICAS DE UNA BUENA HIPÓTESIS
  7. 7.  Ejemplo:  El uso de antidepresivos tricíclicos evaluado con registros de farmacia, es más frecuente en los pacientes hospitalizados con un diagnóstico en el ingreso de infarto de miocardio en el Hospital LH durante el año pasado que en los pacientes controles hospitalizados por neumonía. HIPÓTESIS
  8. 8.  Anticipadamente frente a con posterioridad:  La hipótesis se planteará al principio del estudio para mantener la investigación centrada en el objetivo primario y crear una base más sólida para interpretar los resultados del estudio. CARACTERÍSTICAS DE UNA BUENA HIPÓTESIS
  9. 9. NULA ALTERNATIVA TIPOS DE HIPÓTESIS
  10. 10.  HIPÓTESIS NULA: establece que no existe asociación entre las variables predictora y de resultado. Ayudan a calcular que la probabilidad de que una asociación observada en un estudio se deba al azar.  Ejemplo:  No existe diferencia en cuanto a la frecuencia de beber agua de pozo entre personas que presentan enfermedad ulcerosa péptica y las que no tienen. TIPOS DE HIPÓTESIS
  11. 11.  HIPÓTESIS ALTERNATIVA  UNILATERAL: Especifica la dirección de la asociación entre las variable predictora y de resultado.  Ejm.: beber agua de pozo es más habitual entre personas con úlceras pépticas.  BILATERAL: Sólo estable una asociación sin especificar la dirección.  Ejm: las personas que desarrollan enfermedad ulcerosa péptica presentan diferente frecuencia de beber agua de pozo que las que no lo hacen. TIPOS DE HIPÓTESIS
  12. 12.  ERRORES DE TIPO I Y DE TIPO II  MAGNITUD DEL EFECTO  α - β Y POTENCIA  VALOR DE PROBABILIDAD PRINCIPIOS ESTADÍSTICOS SUBYACENTES
  13. 13.  ERRORES DE TIPO I Y DE TIPO II  Un investigador puede llegar a una conclusión errónea porque la muestra no es representativa.  ERROR TIPO I: (falso positivo) se da cuando un investigador rechaza una hipótesis nula que realmente es cierta.  ERROR TIPO II: (falso negativo) se da cuando el investigador no rechaza una hipótesis nula que realmente no es cierta en la población. PRINCIPIOS ESTADÍSTICOS SUBYACENTES
  14. 14.  MAGNITUD DEL EFECTO  La probabilidad de que un estudio sea capaz de detectar una asociación entre una variable predictora y una variable resultado en una muestra depende del tamaño de esa asociación en la población. Si es grande, será fácil detectarlo en la muestra. Por el contrario, si el tamaño de la asociación es pequeño, será difícil detectarlo en la muestra. PRINCIPIOS ESTADÍSTICOS SUBYACENTES
  15. 15.  MAGNITUD DEL EFECTO  Ejemplo:  Los niveles de glucemia en ayunas son de 20mg/dl menores en las mujeres diabéticas que hacen ejercicio que en las que no lo hacen. ASOCIACION FÁCIL DE DETECTAR.  Los niveles de glucemia en ayunas son de 2mg/dL menores en las mujeres diabéticas que hacen ejercicio que en las que no lo hacen. ASOCIACION DIFÍCIL DE DETECTAR. PRINCIPIOS ESTADÍSTICOS SUBYACENTES
  16. 16.  α - β Y POTENCIA  La probabilidad de cometer un error de tipo I (rechazar la hipótesis nula cuando en realidad es cierta) se denomina α (alfa) o nivel de significancia estadística. α = 0.05  La probabilidad de cometer un error tipo II (no rechazar la hipótesis nula cuando en realidad es falsa) se denomina β (beta). β = 0.10  La cantidad de (1- β) es el poder estadístico o potencia, la probabilidad de observar una asociación de una magnitud del efecto dada o mayor en una muestra si está realmente presente en la población. PRINCIPIOS ESTADÍSTICOS SUBYACENTES
  17. 17.  VALOR DE PROBABILIDAD (valor p)  Una hipótesis puede ser aceptada o rechazada con una prueba estadística. Éstas pruebas determinan el valor de p.  La hipótesis nula se rechaza a favor de su alternativa si el valor de p es menor que 0.05 (α )  Un resultado no significativo (uno con un valor de p mayor que alfa) no significa que no exista asociación en la población; sólo significa que el resultado observado en la muestra es pequeño comparado con el que se podría haber producido sólo por azar. PRINCIPIOS ESTADÍSTICOS SUBYACENTES
  18. 18. 1. LENGUAJE 2. RELACIÓN 3. VERIFICACION EMPÍRICA 4. INVESTIGACIÓN - INVESTIGADOR CRITERIOS PARA LA FORMULACIÓN DE LA HIPÓTESIS
  19. 19.  1. LENGUAJE  Deben formularse en forma clara y precisa, es imprescindible usar un lenguaje técnico unívoco.  Ha de ser enunciadas en forma sintética  Pueden adoptar distintas formas: positiva, negativa pero en forma afirmativa CRITERIOS PARA LA FORMULACIÓN DE LA HIPÓTESIS
  20. 20. 2. RELACIÓN  Han de formularse relacionando dos o más variables.  La relación entre variables debe ser verosímil.  Deben ser coherentes, con la mayoría de hechos conocidos.  Deben estar bien fundamentadas. CRITERIOS PARA LA FORMULACIÓN DE LA HIPÓTESIS
  21. 21.  3. VERIFICACIÓN EMPÍRICA  Las implicaciones derivadas de las mimas deben poder ser sometidas a verificación, por lo tanto deben ser cuantificables, comprobables , generalizables y contrastables.  4. INVESTIGACIÓN – INVESTIGADOR  Deben referirse a una situación real  Deben estar al alcance del investigador  Una vez realizado el estudio deben contestarse una a una. CRITERIOS PARA LA FORMULACIÓN DE LA HIPÓTESIS
  22. 22.  La metodología debe permitir al investigador dirigir su actitud investigativa de forma ordenada, secuencial, sistemática y con cierta flexibilidad. VI. METODOLOGÍA
  23. 23. 1. LOCALIZACIÓN Y TEMPORALIZACION 2. VARIABLES a) Identificación b) Operacionalización 3. TIPO Y DISEÑO DE ESTUDIO 4. UNIVERSO Y MUESTRA 5. DESCRIPCIÓN DE PROCEDIMIENTOS VI. METODOLOGÍA
  24. 24.  LOCALIZACION Y TEMPORALIZACIÓN  Especifica el lugar y el tiempo en el que se va a realizar la investigación.  Ejemplo:  La investigación se realizará en la Escuela Miguel Angel León durante los meses de enero a julio del año 2013. METODOLOGÍA
  25. 25.  VARIABLES  Concepto: Una variable es una propiedad que puede variar (adquirir diversos valores) y cuya variación es suceptible de medirse.  Ejemplo:  Sexo  Edad  Estado Nutricional  Nivel Socioeconómico VI. METODOLOGÍA
  26. 26.  VARIABLES  Definición: se debe describir cuál es el objeto de investigación de esa variable.  Si tenemos definidas nuestras variables, podemos comparar nuestras definiciones con las de otros estudios para saber "si hablamos de lo mismo". Si la comparación es positiva, podremos confrontar los resultados de nuestra investigación con los resultados de otras. VI. METODOLOGÍA
  27. 27.  VARIABLES  Operacionalización: especifica qué actividades u operaciones deben realizarse para medir una variable.  “Siguiendo la línea de F. N. Kerlinger, una definición operacional nos dice que hay que hacer para medir una variable”. VI. METODOLOGÍA
  28. 28.  VARIABLES  Para operacionalizar variables es importante identificar el tipo de variables, escala de medición y el indicador.  Tipo de variables  Predictora o independiente: son variables que se conocen desde el inicio de la investigación y pueden cambiar durante la investigación. Ejemplo: consumo de calorías  Resultado o dependiente: Son los obtenidas al final de la investigación o estudio. Varían de acuerdo a la variable independiente.  Control: son variables constantes, no cambian durante la investigación. Ejemplo: Sexo VARIABLES VI. METODOLOGÍA
  29. 29. ESCALA DE MEDICION CARACTERÍSTICA ESTADISTICA USADA NOMINAL Tienen categorías que no necesitan orden. Se las puede medir directamente. Ejemplo: sexo Frecuencia y porcentaje ORDINAL Tienen categorías que deben poseer un orden. Ejm: grados de dolor: intenso, moderado, leve Frecuencia Porcentaje Medianas CONTINUA Cuantifican una escala infinita. Poseeen mucha información. Ejemplo: Peso Promedio Mediana Desviaciones estándar ESCALA DE MEDICIÓN DE VARIABLES
  30. 30. VARIABLE ESCALA INDICADOR SEXO NOMINAL Femenino Masculino EDAD CONTINUA Años Nivel socioeconómico ORDINAL Estrato Bajo Estrato Medio Estrato Alto Ingesta de Energía Continua Ordinal Calorías Baja Normal Excesiva Ejemplo de operacionalización de variable
  31. 31.  Una regla general es preferir variables continuas, porque la información que contienen mejoran la eficiencia estadística.  En variables ordinales es preferible manejar pocas categorías para el análisis estadístico. Ejm: al preguntar sobre preferencias alimentarias, a menudo resulta útil proporcionar 6 categorías que oscilen desde no gustar hasta gustar enormemente. Los resultado pueden quedar más adelante colapsados en no gustar y gustar
  32. 32.  DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN  EXPERIMENTAL:  experimentos verdaderos  cuasi experimentos.  NO EXPERIMENTAL:  transversales,  longitudinales,  casos y controles,  cohortes METODOLOGÍA: TIPO Y DISEÑO DE ESTUDIO
  33. 33.  El investigador define la muestra y determina variables predictoras antes de emprender un período de seguimiento para observar los resultados.  En la investigación clínica un cohorte es un grupo de personas que se controla a lo largo del tiempo.  Mide las características de cada participante que podrían predecir los resultados subsiguientes y controla a estas personas realizando mediciones periódicas de las variables de resultado de interés. ESTUDIO DE COHORTES
  34. 34.  El estudio de cohorte prospectivo es una importante estrategia para evaluar la incidencia ( número nuevo de casos de una afección en un intervalo de tiempo especificado) y es útil para investigar las posibles causas de la afección. ESTUDIO DE COHORTES
  35. 35.  Es un estudio en el que se compara la prevalencia de factores de riesgo en una muestra de participantes que tiene una enfermedad (CASOS) u otra variable de resultado de interés con la de una muestra aparte que no la tiene (CONTROLES).  Este tipo de estudio es relativamente barato y sólo es eficaz para estudiar enfermedades poco frecuentes. ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES
  36. 36.  Todas las variables se miden en un solo momento del tiempo, sin distinción estructural entre variables predictoras y de resultado.  Son estudios valiosos para proporcionar información descriptiva sobre la prevalencia y tienen también la ventaja de evitar los problemas de tiempo, costo y abandonos de un diseño con período de seguimiento.  Proporcionan una prueba más debil de causalidad que los estudios de cohortes.  Necesitan gran tamaño de muestra cuando estudian enfermedades poco frecuentes. ESTUDIOS TRANSVERSALES
  37. 37.  “Se refiere a "un estudio de investigación en el que se manipulan deliberadamente una o más variables independientes (supuestas causas) para analizar las consecuencias de esa manipulación sobre una o más variables dependientes (supuestos efectos), dentro de una situación de control para el investigador" ESTUDIOS EXPERIMENTALES
  38. 38.  Población diana o fuente: conjunto de personas de todo el mundo a quienes serán generalizados los resultados.  Población accesible o elegible: es un subgrupo de la población definida geográficamente y temporalmente, que está disponible para su estudio.  Población participante o muestra: es el subgrupo de la población que participa en la investigación. Esta debe ser representativa. METODOLOGIA UNIVERSO Y MUESTRA Universo : es un grupo de personas con una serie específicas de características Muestra: es un grupo de la población
  39. 39.  CRITERIOS DE SELECCIÓN DE LA MUESTRA Criterios de inclusión: Específicar las poblaciones relevantes para la pregunta de investigación y eficientes para el estudio:  Características demográficas: Mujeres caucásicas de 50 a 60 años de edad  Características clínicas: Buena salud general con pareja sexual  Características geográficas: Pacientes que acuden a la consulta en el hospital del investigador  Características temporales: Entre el 1 de enero y el 31 de diciembre. METODOLOGIA UNIVERSO Y MUESTRA
  40. 40.  Criterios de exclusión: Especificar los subgrupos de la población que no serán estudiados debido a:  Una gran probabilidad de que se pierdan para el seguimiento.  Una incapacidad para proporcionar buenos datos  Tener un riesgo elevado de posibles efectos adversos. METODOLOGIA UNIVERSO Y MUESTRA
  41. 41.  MUESTRAS DE CONVENIENCIA O NO PROBABILÍSTICA  Es cuando la muestra está formada a menudo por personas que cumplen los criterios de admisión y a las que el investigador tiene fácil acceso.  Es considerada una muestra de conveniencia  MUESTRA DE PROBABILIDAD  El muestreo de probabilidad es el patrón oro para asegurar la posibilidad de generalizar.  Utiliza un proceso aleatorio para garantizar que cada unidad de la población tenga la posibilidad de participar en el estudio. METODOLOGIA UNIVERSO Y MUESTRA
  42. 42.  MUESTRA DE PROBABILIDAD  Muestra aleatoria simple: se extrae enumerando las unidades de la población escogiendo al azar.  Muestra sistemática: se parece a una muestra aleatoria simple, pero difiere en que la muestra se elige mediante un proceso periódico ordenado. Ejm: cada 4 personas se escoge al individuo que va a formar parte del estudio.  Muestra aleatoria estratificada: se divide a la población en subgrupos según características como el sexo o la raza y tomar una muestra aleatoria de uno de esos estratos. METODOLOGIA UNIVERSO Y MUESTRA
  43. 43.  Es un resumen de cada paso en el desarrollo de la investigación. Por ejemplo, en un experimento se describen la manera de asignar los sujetos a los grupos, instrucciones, materiales, manipulaciones experimentales y el desarrollo del experimento. En una encuesta se describe cómo se contactó a los sujetos y se realizaron las entrevistas.  En este rubro se incluyen los problemas enfrentados y la manera como se resolvieron. METODOLOGÍA DESCRIPCIÓN DE PROCEDIMIENTOS
  44. 44.  Se mencionan los recursos humanos, institucionales y económicos. Se debe tomar en cuenta:  Costos de material  Costos de capacitación  Costos de administrativos  COSTO TOTAL DEL PROYECTO METODOLOGIA RECURSOS Y PRESUPUESTO
  45. 45.  Detallar el tiempo que se empleará en función de las actividades a desarrollar. Para esta se utilizará el diseño del Cronograma de Gantt: METODOLOGÍA CRONOGRAMA Actividades TIEMPO: meses, semanas, días. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Validación de instrumentos Recolección de información Tabulación Redacción de informe Presentación de resultados
  46. 46.  REFERENCIA BIBLIOGRÁFICA  Se seguirán las normas Vancouver.  ANEXOS  Se reportarán mapas, instrumentos (cuestionarios, formularios, guías) y otros necesarios para la investigación, enumerando según el orden de reporte dado en el procedimiento. METODOLOGÍA REFERENCIA BIBLIOGRÁFICA Y ANEXOS

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