Análisis e interpretación de datos Objetivos: 1. Conocer los procedimientos estadísticos para el análisis de variables categóricas. 2. Definir que es una variable aleatoria. 3. Relacionar los objetivos estadísticos con los niveles de investigación. 4. Interpretar la asociación entre variables 5. Definir el nivel de significación. 6. Interpretar la significación estadística.
Lic. Oscar Medina
Estadística Es la ciencia que se ocupa de los métodos y procedimientos para: Recolectar Clasificar Resumir Hallar irregularidades Analizar Interpretar Presentar los resultados Lic. Oscar Medina
Con la finalidad de Inferir
Población
Muestra
Con el propósito de tomar decisiones y si fuera el caso formular predicciones Lic. Oscar Medina
Variable aleatoria en una muestra
UA
Muestra = 2
Dato
a,b
a
2
a,c
b
5
b,a b,c
c
8
Media
5
c,a c,b
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Muestra=2
U1
U2
a,b
2
5
3,5
a,c
2
8
5
b,a
5
2
3,5
b,c
5
8
6,5
c,a
8
2
5
c,b
8
5
6,5
Media
5 Lic. Oscar Medina
Clasificación estadística
La decisión de que tipo de procedimiento a utilizar está ligado al tipo de estudio y los objetivos del mismo Lic. Oscar Medina
Niveles de la investigación Mejorar
Aplicativo Predictivo
Conocer
Explicativo
Relacional
descriptivos Esclarecer
Exploratorio Lic. Oscar Medina
Investigación Cuantitativa pura
Objetivos estadísticos según los niveles de investigación Aplicativo Predictivo 2 o más 2
1
Experimentales Probar, demostrar
Explicativo
Relacional
Descriptivos Exploratorio Lic. Oscar Medina
Observacionales Evidenciar
Descriptivos
Estudios observacionales
Analíticos
Relación entre variables Lic. Oscar Medina
Casos y Controles
Analíticos Cohorte
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•Transversales •Retrospectivos •Longitudinales •Prospectivos
Nivel Relacional No son estudios de causa y efecto; solo demuestra dependencia probabilística entre eventos.
La estadística bivariada nos permite hacer asociaciones (Chi Cuadrado) y medidas de asociación; correlaciones y medidas de correlación (Correlación de Pearson).
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El término asociación indica que dos eventos suceden de forma simultanea, ya sea por relación causal o por el azar.
Asociación entre
Variables
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Continuas Primer paso es evidenciar la asociación
Numéricas Discretas Nominal Categóricas
Ordinal
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Asociación de variables categóricas
Prospectivos
Retrospectivos
Riesgo relativo
Odds Ratio Lic. Oscar Medina
Enfermos Variable de riesgo Variable
Sanos
a
b
c
d
Fórmula del OR a x d / c x b = OR Lic. Oscar Medina
No hay asociación entre la variable y el evento
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Menor a 1 (uno)
La variable se asocia al evento y es un factor de riesgo
Igual a 1 (uno)
Mayor a 1 (uno)
Interpretación del OR
Existe asociación y la Variable es un factor protector
El término asociación indica que dos eventos suceden de forma simultanea, ya sea por relación causal o por el azar.
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Prueba de Significancia estadística
El nivel de significación es establecido en el diseño Generalmente es 0,05 o 5% (nivel de significación) Lic. Oscar Medina
Estadístico a utilizar para variables categóricas es Chi 2 de Pearson
Prueba de significancia estadística X2 n (a.d –b.c)2 X2 = (a+c). (b+d). (a+b). (c+d)
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Valores críticos a distintos niveles de significancia y confianza estadística
Valor de Chi cuadrado
Significación (p)
Nivel de confianza (NC)
10,83
0,001
99,999
6,63
0,01
99,99
2,71
0,10
90,0
1,64
0,20
80,0
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http://www.sergas.es/MostrarContidos_N3_T01.aspx?IdPaxina=62715 Lic. Oscar Medina
