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PREGUNTAS DE INICIO

PREGUNTAS DE INICIO. Hacer Ciencia es ser totalmente objetivo. PREGUNTAS DE INICIO. - La estatura de los seres humanos tiene distribución normal.

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PREGUNTAS DE INICIO

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Presentation Transcript

  1. PREGUNTAS DE INICIO • Hacer Ciencia es ser totalmente objetivo.

  2. PREGUNTAS DE INICIO • - La estatura de los seres humanos tiene distribución normal

  3. En un estudio se tienen dos grupos de 50 personas. El primer grupo realizo ejercicio físico vigoroso durante un año. El segundo grupo no lo hizo, fue sedentario. Al termino del año se miden los ácidos grasos en suero. Para el primer grupo el promedio fue de 12.3 mg por cc., en cambio para los sedentarios fue de 18.5 mg por cc. Se realiza la prueba de “t” y da una P< 0.0001. Se Concluye “El ejercicio físico vigoroso disminuye los niveles de ácidos grasos”.

  4. Comparación de Paradigmas Epistemológicos POSITIVISMO • Objetivo • Empírico • Racionalidad en el Método • Reduccionista • Certeza • La Matemática está en la realidad • Causalidad determinista NUEVA FILOSOFIA • Objetividad Intersubjetiva • Constructivismo • Racionalidad en el científico • Sistémico • Minimizar errores • La Matemática aproxima la realidad • Causalidad Probabilística

  5. Dra. Ana Moreno Coutiño

  6. Tres libros del enfoque mixto Tashakkori Abbas and Charles Teddlie “Mixed methodology. Combining Qualitative and Quantitative Approaches”. Applied Social Research Methods Series. Volume 46. . Sage Publications 1998 Isadore Newman and Carolyn R. Benz. “Qualitative-Quantitative. Research Methodology. Exploring de Interactive Continuum”. Southern Illinois University Press. 1998 John W. Creswell “ Research Design. Qualitative, Quantitative and Mixed Methods Approaches”. Sage Publications 2003

  7. Síntesis de Paradigmas Cualitativo y Cuantitativo Ante las características de las epistemologías aceptadas actualmente para todas las ciencias; las diferencias básicas desaparecen, por lo que se puede y debe buscar una síntesis de los dos paradigmas.

  8. No se puede ser totalmente objetivo • Todos los Hechos tienen carga teórica. • Constructivismo. • Formas “ Humanas “ de pensar y percibir • Se capta lo que se conceptualiza. • Hay que creer para ver. • Hay que ver para creer.

  9. Construcción de teoría • Se postulan conceptos y ligas entre ellos. • Se obtienen consecuencias verificables. • Se contrastan las deducciones con las observaciones.

  10. Estaturas negativas? {La estatura de seres humanos es normal} f(x)= [1/(2ps2)]1/2 exp[(x-m)2/(2s2)] ABCD/EFG Factores comunes Factores NO comunes Para un grupo de personas homogéneo en edad, sexo, raza y alimentación; el modelo normal puede representar la distribución de frecuencias de las estaturas en forma aproximada.

  11. CienciasFácticas Formales Elementos : Células, familias, personas, arboles, etc... Propiedades : Conceptualizar y medir. Asociación o causalidad: a una propiedad se acompañan otra (s) Elementos : Puntos, espacios, vectores, funciones, etc... Propiedades: Definirlas, son los axiomas. Teoría: consecuencias lógicas de los axiomas. Modelos CORRESPONDENCIA

  12. METODO CIENTIFICO GUIA, PASOS, REALIMENTACIÓN PRIMER CICLO : PROBLEMATIZACIÓN, HIPOTESIS Fase de tormenta de ideas PROBLEMA CONCEPTOS Y VARIABLES OBJETIVOS Para generar la hipótesis de la investigación, elaborar la lista de hipótesis (candidatos) HIPOTESIS No se deben limitar las ideas

  13. METODO CIENTIFICO GUIA, PASOS, REALIMENTACIÓN SEGUNDO CICLO DISEÑO HIPOTESIS VARIABLES DISEÑO RECURSOS

  14. POBLACIONES ELEMENTOS A, B, C,... ESTRUCTURA MEDICIONES CÓMO, CUÁNDO, DÓNDE SEGUIMIENTO? MUESTRAS REPRESENTATIVIDAD CÓMO , CUÁNTOS? CONTROL DE FACTORES DE CONFUSION DISEÑO

  15. f(Xi) f(Xi) Xi Xi VALIDEZ EXTERNAREPRESENTATIVIDAD DE LAS MUESTRAS La distribución de las variables de interés en el estudio es aproximadamente la misma en la población y en la muestra POBLACION MUESTRA

  16. f(Xi) f(Xi) Xi Xi VALIDEZ EXTERNA Muestreo de la Población. Se toman al azar n elementos de la población La distribución de las variables de interés en el estudio es aproximadamente la misma en la población y en la muestra POBLACION MUESTRA Mientras que sea autoponderada, la muestra es representativa

  17. f(Xi) Xi f(Xi) Xi VALIDEZ EXTERNAMuestras disponibles. A partir de un grupo de n elementos disponibles se define la población. La distribución de las variables de interés en el estudio es aproximadamente la misma en la población y en la muestra POBLACION MUESTRA e.g.: toma como la muestra los pacientes con la patología de interés de acuerdo con el orden de la llegada

  18. POBLACION ABCD/EFG POBLACION f(Xi) f(Xi) Xi Xi VALIDEZ EXTERNA REPRESENTATIVIDAD DE LAS MUESTRAS ¿En qué difieren las poblaciones? ¿Las diferencias modifican las conclusiones? MUESTRA

  19. CAUSALIDAD y x Hipótesis Teórica. Conceptos o “Constructos” X1 X2 X3 X4 ... Xk Y1 Y2 Y3 Y4 ... Ym Hipótesis Empírica (s) Entre Indicadores de los conceptos.

  20. Amibiasis Amiba Anemia Deficiencia Fe CONCEPTOS DE CAUSALIDAD Causalidad determinística La causa es necesaria y suficiente para el efecto. La configuración del mundo está determinada por la configuración anterior. Trisomía 21 Sx. Down Y X Y X Causa necesaria pero no suficiente X Y Causa suficiente pero no necesaria

  21. Tabaquismo Cáncer pulmonar CONCEPTOS DE CAUSALIDAD X Y • Causalidad probabilística • Causa no necesaria ni suficiente • Asociación estadística • Las probabilidades de Y cambian al cambiar X

  22. TEORIA H, D, SAH E Esperado PRACTICA D O, Observado CONTRASTACIÓN DE HIPOTESIS Comparación de lo O observado con lo E esperado según hipótesis H: la Hipótesis D: el Diseño SA: Supuestos Adicionales E: lo que se espera si H, es cierto, y también SAH Se efectúa el Diseño, D, y se observa O, Cuando hay aleatoriedad, se cuantifican las discrepancias entre Observado y Esperado

  23. APOYO CONDICIONADO TEORIA H, D, SAH E PRACTICA Se efectúa la investigación con diseño D Ocurre O cercano a E , discrepancias pequeñas CONCLUSION Se apoya H, condicionado a la validez de D y la operación de los SAH

  24. RECHAZO CONDICIONADO TEORIA H, D, SAH E PRACTICA Se efectúa la investigación con diseño D Ocurre O alejado, discrepa mucho de E CONCLUSION No se apoya H, condicionado a la validez de D y la operación de los SAH

  25. H, D, SAH E A, D, SAA E EXPLICACIONES ALTERNATIVAS TEORIA B, D, SAB E ……………. R, D, SAR E Se efectúa el diseño D, y ocurre O cercano a E Formalmente tanto H como las explicaciones alternativas son apoyadas. Condicionadas a la validez del diseño D, y de cada uno de los SA

  26. EXPLICACIONES ALTERNATIVAS • Falta de Validez Externa • El azar. Nulidad Estadística • Errores de medición • Endogenicidad. En realidad Y causa X • Teorías plausibles y competitivas • Factores de Confusión • Presentes de modo diferente en los grupos con variantes de X. • Afectan también la Y. Control: • Homogeneizarlos • Formar Bloques • Aleatorización • Análisis Estadístico

  27. H, D, SAH E B, D, SAB E SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA Azar, D, SAA E TEORIA ……………. R, D, SAR E Se efectúa el diseño D, y ocurre O cercano a E PRACTICA Si en modelos estadísticos se supone cierta la explicación alternativa “No es cierta H”, y SAA es que “ocurre O cercano a E por azar”, se demuestra que es improbable la ocurrencia de O. Se considera que se ha eliminado por improbable esa explicación, el azar. Nótese que quedan otras posibles explicaciones alternativas.

  28. H, D, SAH E B, D, SAB E SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA Eliminado Azar, D, SAA E TEORIA ……………. R, D, SAR E Se efectúa el diseño D, y ocurre O cercano a E PRACTICA Se considera que se ha eliminado por improbable esa explicación, el azar. Nótese que quedan otras posibles explicaciones alternativas. B, …R

  29. VALIDEZ INTERNA CONTROL DE FACTORES DE CONFUSION En la hipótesis de que X causa Y, es necesario eliminar explicaciones alternativas y factores de confusión, para que si al cambiar X se producen cambios en Y, estos puedan ser atribuidos a X. Metodología Estadística: La asociación entre X y Y, persiste cuando se condiciona con variables A1, A2, A3, …An. El condicionamiento se logra: • Por diseño (homogeneización, bloques o aleatorizacion) y/o • Por análisis; así, se dice que se evalúa el efecto de X sobre Y, “corregido” o “ajustado” por A1, A2, A3, …An

  30. CRITERIOS DE CLASIFICACION DE INVESTIGACIONES 1. Según el propósito son Descriptivos o Comparativos 2. Según la evolución son Transversales o Longitudinales 3. Según la fuente de información son Retrospectivos o Prospectivos 4.- Según el control del investigador son Observacionales o Experimentales

  31. DESCRIPCION O EXPLICACION DESCRIPTIVO COMPARATIVO • Una sola población. • Describir características. • Estimar promedios, totales, etc. • Conocer evolución. • Distribución espacial • Búsqueda sistemática de asociaciones • Dos o mas poblaciones. • Hay una hipótesis de causalidad. • Control de factores de confusión. • Se definen las poblaciones por la causa, o... • Se definen las poblaciones por el efecto. (Casos y controles)

  32. Origen de la información • PROSPECTIVO • Toda la información fundamental se obtiene directamente aplicando instrumentos de medición a los elementos de estudio. La información no existe en fuentes secundarias, o es de muy mala calidad. • Es caro y lento • La información es de buena calidad. • RETROSPECTIVO • La información fundamental, o parte de ella, ya ha sido captada en otras fuentes. El investigador no estudia los elementos, sino registros, expedientes, fichas, etc.., donde esta la información. • Es rápido y barato. • La información puede ser de mala calidad.

  33. Control por parte del investigador • EXPERIMENTO • Se tienen dos o más poblaciones. • Hay seguimiento. • Se eligen o inventan las variantes del factor causal la X. • Se aleatoriza la asignación de esas variantes a las unidades experimentales. • Se pueden formar bloques. • OBSERVACIONAL • Una o mas poblaciones. • Dos poblaciones: Los elementos se eligen ya con las variantes del factor causal. Se pueden formar bloques. Comparativo. • Una población: Se estudia una muestra de ella. Descriptivo Estudio observacional comparativo = Pseudoexperimento

  34. ¿Hay seguimiento en el tiempo? • LONGITUDINAL • Se mide en dos o más ocasiones la o las variables de interés. • La comparación de los valores en épocas distintas nos informa de la evolución de los elementos. • Se conserva la identidad de los elementos durante el seguimiento. • TRANSVERSAL • Se mide una o más variables en una sola ocasión en cada unidad. • No hay seguimiento y no se requiere mantener la identidad de los elementos. Hay estudios longitudinales en los que las mediciones se realizan en un sólo día, mientras que hay estudios transversales en los que se requieren tres meses para las mediciones.

  35. Y A B Tiempo Tiempo Ocurre X Ocurre X D C Maduración, evolución natural, etc..? Tiempo Ocurre X Tiempo Ocurre X Longitudinales con una población ¿Evidencia de Causalidad? Mayor en C, luego D, nada en B

  36. Matriz de clasificación de diferentes tipos de estudio

  37. Tiposde Errores 1-- Errores sistemáticos, sesgo (Bias) 2.- Errores aleatorios. Control: (Sistemáticos) 1.- Cambiar diseño: cambiar definiciones operacionales, poblaciones , mediciones, procedimientos de selección, etc. (Aleatorios) 2.- Repeticiones, regularidad estadística. Tamaño de muestra, errores estándar, valoración estadística

  38. P m Extrapolación m Observacional, transversal, descriptivo, Prospectivo o retrospectivo ENCUESTA DESCRIPTIVA Pasado Presente Futuro P = población m = muestra

  39. Observacional, transversal, comparativo, Prospectivo o retrospectivo ENCUESTA COMPARATIVA Pasado Presente Futuro Comparabilidad: Control de F. de Confusión P1 P2 m1 m2 Extrapolación m1 m2 P1 y P2 = poblaciones m1 y m2 = muestras

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