VARIABLE La definición más sencilla, es la referida a la capacidad que tienen los objetos y las cosas de modificar su estado actual, es decir, de variar y asumir valores diferentes. Sabino (1980) establece: "entendemos por variable cualquier característica o cualidad de la realidad que es susceptible de asumir diferentes valores, es decir, que puede variar, aunque para un objeto determinado que se considere puede tener un valor fijo". Briones (1987 : 34) define: "Una variable es una propiedad, característica o atributo que puede darse en ciertos sujetos o pueden darse en grados o modalidades diferentes. . . son conceptos clasificatorios que permiten ubicar a los individuos en categorías o clases y son susceptibles de identificación y medición". CLASIFICACIÓN DE LAS VARIABLES Variable Independiente: es aquella característica o propiedad que se supone ser la causa del fenómeno estudiado. En investigación experimental se llama así, a la variable que el investigador manipula. Variable Dependiente: Hayman (1974 : 69) la define como propiedad o característica que se trata de cambiar mediante la manipulación de la variable independiente. La variable dependiente es el factor que es observado y medido para determinar el efecto de la variable independiente. Variable Interviniente: Son aquellas características o propiedades que de una manera u otra afectan el resultado que se espera y están vinculadas con las variables independientes y dependientes. Variable Moderadora: Según Tuckman: representan un tipo especial de variable independiente, que es secundaria, y se selecciona con la finalidad de determinar si afecta la relación entre la variable independiente primaria y las variables dependientes. Variables Cualitativas: Son aquellas que se refieren a atributos o cualidades de un fenómeno. Sabino (1989 : 80) señala que sobre este tipo de variable no puede construirse una serie numérica definida. Variable Cuantitativa: Son aquellas variables en las que características o propiedades pueden presentarse en diversos grados de intensidad, es decir, admiten una escala numérica de medición. Variables Continuas: Son aquellas que pueden adoptar entre dos números puntos de referencias intermedio. Las calificaciones académicas (10.5, 14.6, 18.7, etc.) Variables Discretas: Son aquellas que no admiten posiciones intermedias entre dos números. Ej., en Barinas la división de territorial la constituyen 11 municipios por no (10.5 u 11.5 municipios). Variables de Control: Según Tuckman: La define como esos factores que son controlados por el investigador para eliminar o neutralizar cualquier efecto que podrían tener de otra manera en el fenómeno observado. Operacionalización de la Variable: Es un paso importante en el desarrollo de la investigación. Cuando se identifican las variables, el próximo paso es su

operacionalización. Comprende tres tipos de definiciones: 1. Nominal: es el nombre de la variable que le interesa al investigador. 2. Real: consiste en determinar las dimensiones que contienen las variables nominales. 3. Operacional: o indicadores. Esta da las base para su medición y la definición de los indicadores que constituyen los elementos mas concretos de una variable y de donde el investigador derivará los items o preguntas para el instrumento con que recolectará la información.

CALCULO DE LA MUESTRA Estimación de una proporción Los datos que tenemos que incluir en la fórmula para calcular el número de sujetos necesarios de la muestra (N) son: 1. Zα: valor de Z correspondiente al riesgo α fijado. El riesgo α fijado suele ser 0,05 y Zα de 1,96. 2. P: Valor de la proporción que se supone existe en la población. 3. i: Precisión con que se desea estimar el parámetro (2i es la amplitud del intervalo de confianza). Estimación de una media Los datos que tenemos que incluir en la fórmula para calcular el número de sujetos necesarios en la muestra (N) son: 1. Zα: valor de Z correspondiente al riesgo α fijado. El riesgo α fijado suele ser 0,05 y Zα de 1,96. 2. s2: Varianza de la distribución de la variable cuantitativa que se supone que existe en la población. 3. i: Precisión con que se desea estimar el parámetro (2i es la amplitud del intervalo de confianza). Concepto de muestreo El muestreo es una herramienta de la investigación científica. Su función básica es determinar que parte de una realidad en estudio (población o universo) debe examinarse con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población. El error que se comete debido al hecho de que se obtienen conclusiones sobre cierta realidad a partir de la observación de sólo una parte de ella, se denomina error de muestreo. Obtener una muestra adecuada significa lograr una versión simplificada de la población, que reproduzca de algún modo sus rasgos básicos.

Terminología Población objeto: conjunto de individuos de los que se quiere obtener una información. Unidades de muestreo: número de elementos de la población, no solapados, que se van a estudiar. Todo miembro de la población pertenecerá a una y sólo una unidad de muestreo. Unidades de análisis: objeto o individuo del que hay que obtener la información. Marco muestral: lista de unidades o elementos de muestreo. Muestra: conjunto de unidades o elementos de análisis sacados del marco.

Muestreo probabilístico El método otorga una probabilidad conocida de integrar la muestra a cada elemento de la población, y dicha probabilidad no es nula para ningún elemento. Los métodos de muestreo no probabilisticos no garantizan la representatividad de la muestra y por lo tanto no permiten realizar estimaciones inferenciales sobre la población. (En algunas circunstancias los métodos estadísticos y epidemiológicos permiten resolver los problemas de representatividad aun en situaciones de muestreo no probabilistico, por ejemplo los estudios de caso-control, donde los casos no son seleccionados aleatoriamente de la población.) Entre los métodos de muestreo probabilísticos más utilizados en investigación encontramos:

Muestreo aleatorio simple Muestreo estratificado Muestreo sistemático Muestreo polietápico o por conglomerados Ventajas e inconvenientes de los distintos tipos de muestreo probabilístico CARACTERISTICAS

Aleatorio simple

Sistemático

Se selecciona una muestra de tamaño n de una población de N unidades, cada elemento tiene una probabilidad de inclusión igual y conocida de n/N.

Conseguir un listado de los N elementos de la población Determinar tamaño muestral n. Definir un intervalo k=N/n. Elegir un número aleatorio, r, entre 1 y

VENTAJAS

INCONVENIENTES

Sencillo y de fácil comprensión. Cálculo rápido de medias y varianzas. Se basa en la teoría estadística, y por tanto existen paquetes informáticos para analizar los datos

Requiere que se posea de antemano un listado completo de toda la población. Cuando se trabaja con muestras pequeñas es posible que no represente a la población adecuadamente.

Fácil de aplicar. No siempre es necesario tener un listado de toda la población. Cuando la población está ordenada siguiendo una tendencia conocida, asegura una cobertura de unidades de todos los tipos.

Si la constante de muestreo está asociada con el fenómeno de interés, las estimaciones obtenidas a partir de la muestra pueden contener sesgo de selección

Tiende a asegurar que la muestra represente adecuadamente a la población en función de unas variables seleccionadas. Se obtienen estimaciones más precisa Su objetivo es conseguir una muestra lo mas semejante posible a la población en lo que a la o las variables estratificadoras se refiere.

Se ha de conocer la distribución en la población de las variables utilizadas para la estratificación.

Es muy eficiente cuando la población es muy grande y dispersa. No es preciso tener un listado de toda la población, sólo de las unidades primarias de muestreo.

El error estándar es mayor que en el muestreo aleatorio simple o estratificado. El cálculo del error estándar es complejo.

k (r=arranque aleatorio). Seleccionar los elementos de la lista. Estratificado

Conglomerados

En ciertas ocasiones resultará conveniente estratificar la muestra según ciertas variables de interés. Para ello debemos conocer la composición estratificada de la población objetivo a muestrear. Una vez calculado el tamaño muestral apropiado, este se reparte de manera proporcional entre los distintos estratos definidos en la población usando una simple regla de tres.

Se realizan varias fases de muestreo sucesivas (polietápico) La necesidad de listados de las unidades de una etapa se limita a aquellas unidades de muestreo seleccionadas en la etapa anterior.

Cálculo del tamaño muestral Cada estudio tiene un tamaño muestral idóneo, que permite comprobar lo que se pretende con la seguridad y precisión fijadas por el investigador. ¿De que depende el tamaño muestral ? Variabilidad del parámetro a estimar: Datos previos, estudios piloto o usar 50% como peor estimación Precisión: Amplitud del intervalo de confianza. Si se estima prevalencia su formato será % Nivel de confianza (1-α): habitualmente 95% o 99%. Probabilidad complementaria al error admitido α Si aumentamos el tamaño muestral n , podremos mejorar la calidad de la estimación bien aumentando la precisión (disminuye amplitud del intervalo) o bien aumentando la seguridad (disminuye el error admitido)

Cálculo del tamaño muestral en una auditoría de Historias Clínicas Se trata de una situación especial, en la que se va a determinar la presencia o ausencia de un determinado documento, por ejemplo (variable dicotómica). En este caso, hay que determinar la proporción esperada de la variable de interés, la precisión deseada, y el nivel de confianza. Podemos aplicar las siguientes fórmulas para el cálculo del tamaño muestral (si el muestreo es aleatorio). Si conocemos el tamaño de la población usaremos el método para poblaciones finitas. Si por el contrario el tamaño de la población es desconocido o infinito usaremos la otra alternativa. Hay que tener en cuenta que una población infinita puede corresponder a una finita (conocida) en la que se ha definido un muestreo con reemplazamiento (el mismo individuo puede salir

muestreado varias veces) Tamaño de la población infinito o desconocido

Tamaño de la población finito

n

Tamaño muestral

N

Tamaño de la población, número total de historias.

Z

Valor correspondiente a la distribución de Gauss 1,96 para α =0,05 y 2,58 para α =0,01.

p

Prevalencia esperada del parámetro a evaluar. En caso de desconocerse, aplicar la opción más desfavorable (p=0,5), que hace mayor el tamaño muestral.

q

1-p (Si p=30%, q=70%)

i

Error que se prevé cometer. Por ejemplo, para un error del 10%, introduciremos en la fórmula el valor 0,1. Así, con un error del 10%, si el parámetro estimado resulta del 80%, tendríamos una seguridad del 95% (para α =0,05) de que el parámetro real se sitúa entre el 70% y el 90%. Vemos, por tanto, que la amplitud total del intervalo es el doble del error que introducimos en la fórmula.