José Supo. Semi Semina nari rios os de Inve Invest stig igac ació ión n Cien Cientí tífc fca: a: Meto Metodo dolo logí gía a investigación para las ciencias de la salud. 2014. Bioestadístico I!".
de la
#ipos de investigación investigación
Los criterios de clasificación son útiles únicamente cuando los tipos de investigación resultantes son plenamente exhaustivos y mutuamente excluyentes. Significa que todos los estudios deben ser clasificados en algunas de las dos opciones de estas cuatro clasificaciones; del mismo modo no hay ningún estudio que pertenezca a los dos grupos de estas clasificaciones. 1. Seg$n la intervención del Investigador
Observacional !o existe intervención del investigador; los datos refle"an la evolución natural de los eventos# a"ena a la voluntad del investigador. $xpe $xperim rimen enta tal l Siem Siempr pree son son pros prospe pect ctiv ivos os## long longit itud udin inal ales es## anal anal%ti %tico coss y de nive nivell investigativo &explicativo' (causa ) efecto*; adem+s de ser &controlados'. 2. Seg$n la planifcación de la toma de datos
,rospectivo Los datos necesarios para el estudio son recogidos a propósito de la investigación (primarios*. ,or lo que# posee control del sesgo de medición. -etros -etrospec pectiv tivo o Los datos datos se recoge recogenn de regist registros ros don donde de el inves investig tigado adorr no tuvo tuvo participación (secundarios*. (secundarios*. !o podemos podemos dar fe de la exactitud exactitud de las mediciones. mediciones. %. Seg$n el n$mero de ocasiones en &ue mide la varia'le de estudio
ransversal odas las variables son medidas en una sola ocasión; por ello de realizar comparaciones# comparaciones# se trata de muestras independientes. Longitudinal La variable de estudio es medida en dos o m+s ocasiones; por ello# de realizar comparaciones (antes ) despu/s* son entre muestras relacionadas.
4. Seg$n el n$mero de varia'les de inter(s
0escriptivo $l an+lisis estad%stico# es univariado porque solo describe o estima par+metros en la población de estudio a partir de una muestra. 1nal%tico $l an+lisis estad%stico por lo menos es bivariado; porque plantea y pone a prueba hipótesis# su nivel m+s b+sico establece la asociación entre factores. 2mportante &0escriptivo no es sinónimo de observacional'. 3n estudio observacional puede ser anal%tico. $"m $l estudio de los casos y controles'.
Niveles de Investigación oda l%nea de investigación comienza con el descubrimiento de un problema y busca la solución al mismo a trav/s de los diferentes niveles de investigación. Los niveles de la investigación est+n en concordancia con la l%nea de investigación# con el an+lisis estad%stico y con los ob"etivos estad%sticos. 1. )ivel e*ploratorio
Se plantea cuando se observa un fenómeno que debe ser analizado# por tanto es fenomenológico; su función es el reconocimiento e identificación de problemas. 0esestima la estad%stica y los modelos matem+ticos# se opone al estudio cuantitativo de los hechos# por tanto es hermen/utico. Se trata de investigación cualitativa. 2. )ivel descriptivo
0escribe fenómenos sociales o cl%nicos en una circunstancia temporal y geogr+fica determinada. Su finalidad es describir y4o estimar par+metros. Se describen frecuencias y4o promedios; y se estiman par+metros con intervalos de confianza. $"m. los estudios de frecuencia de la enfermedad 2ncidencia y ,revalencia. %. )ivel relacional
!o son estudios de causa y efecto; solo demuestra dependencia probabil%stica entre eventos; $"m. los estudios de asociación sin relación de dependencia. La estad%stica bivariada nos permite hacer asociaciones (5hi 5uadrado* y medidas de asociación; correlaciones y medidas de correlación (5orrelación de ,earson*. 4. )ivel e*plicativo
$xplica el comportamiento de una variable en función de otra(s*; por ser estudios de causa6efecto requieren control y debe cumplir otros criterios de causalidad. $l control estad%stico es multivariado a fin de descartar asociaciones aleatorias# casuales o espurias entre la variable independiente y dependiente. $"m. 5hi7 de 8antel6 9aenszel.
+. )ivel predictivo
Se encarga de la estimación probabil%stica de eventos generalmente adversos# de ocurrencia como la enfermedad o en función al tiempo como el tiempo de vida media. Se aplican t/cnicas de an+lisis predictivos. $"m. La regresión de 5O:# las series de tiempo# el an+lisis de supervivencia de aplan 8eier y los riesgos de 9azard. ,. )ivel aplicativo
,lantea resolver problemas o intervenir en la historia natural de la enfermedad. $nmarca a la innovación t/cnica# artesanal e industrial como la cient%fica. Las t/cnicas estad%sticas del control de calidad apuntan a evaluar el /xito de la intervención sobre la población en cuanto a proceso# resultados e impacto. "as varia'les analíticas
3n estudio cuantitativo tiene una o m+s variables anal%ticas# reciben este nombre porque se incluyen en el proceso estad%stico para el cumplimiento de los ob"etivos# de esta manera podemos dividir a los estudios en dos grupos fundamentales el primero lleva solo una variable anal%tica y el segundo lleva dos o m+s variables anal%ticas. $n el primer grupo se encuentran los estudios descriptivos como los estudios de prevalencia# evidentemente adem+s de la prevalencia debemos consignar las caracter%sticas de la población estudiada# estas otras caracter%sticas tambi/n son variables pero no son la variable de inter/s; puesto que el estudio descriptivo es univariado. $n el segundo grupo tenemos a los estudios anal%ticos como los estudios de factores de riesgo# donde encontramos dos variables anal%ticas# la primera &los factores' y la segunda &la variable de inter/s' en el grupo de los factores se engloban a todas las caracter%sticas que ser+n relacionadas con la variable de estudio# no hay un l%mite para enlistar a todas estas caracter%sticas# pero todas en con"unto representan solamente una variable anal%tica# por cuanto su participación en el an+lisis estad%stico de cada una de ellas es la misma.
=actores 6 Obesidad ) Sedentarismo ) 5onsumo de alcohol ) 1ntecedente familiar
Las variables se pueden medir porque tienen dimensiones son ob"etivas si sus dimensiones son f%sicas# y son sub"etivas si sus dimensiones son lógicas. Las variables son propiedades# caracter%sticas o atributos que se dan en las unidades de estudio o por derivación de ellas; su condición indispensable es que deben ser medibles# sino se pueden medir no son variables. 1. Dimensiones físicas (objetivas)
!o presentan ninguna dificultad para su identificación solo requieren de la aplicación de instrumentos mec+nicos para conocer la magnitud f%sica de su medición. Las variables individuales corresponden a las unidades de estudio individuales# $"m. el
nivel de instrucción de las personas. Las variables colectivas son
propiedades de grupos y su medición se basa en las propiedades individuales que poseen sus miembros# por e"emplo el %ndice de analfabetismo. ienen indicadores directos (la misma variable es su propio indicador* $"m. ,eso# alla# emperatura# etc. Unidimensionales:
Multidimensionales: Se
obtienen a partir de la combinación de dos o m+s indicadores f%sicos# por tanto son tambi/n ob"etivos. $"m $l ?ndice de masa corporal (,eso 4alla 7* 2. Dimensiones lógicas (subjetivas)
Se identifican mediante instrumentos lógicos (documentales*# para lo cual se requiere definir operacionalmente el concepto teórico. $l constructo es una propiedad subyacente que se supone posee una persona (unidad de estudio individual*# es un $"m. la inteligencia# la motivación# la creatividad# las actitudes# etc.
!o pueden medirse de manera directa# sino a trav/s de sus dimensiones lógicas para lo cual se requiere de indicadores. Unidimensionales: ienen
un solo indicador que corresponde a su única dimensión. $"m el dolor ($scala visual an+loga*. La calidad de la atención elementos tangibles# fiabilidad# capacidad de respuesta# seguridad y empat%a.
Multidimensionales:
MI#: #odos los estudios re&uieren muestreo
3na forma sencilla de conducir una investigación es siguiendo los pasos se@alados en el protocolo que nos brinda la institución que publicar+ nuestros resultados. ,or e"emplo si nuestro traba"o est+ destinado a obtener un grado acad/mico es lógico ce@irse al reglamento de tesis de nuestra universidad. 0entro de este protocolo de tesis se encuentra la sección correspondiente al muestreo# quiz+s por ello muchos alumnos y "urados piensan que todos los estudios requieren del muestreo. Lo cierto es que no todos los estudios requieren muestreo# de hecho ningún estudio debiera tenerlo# siendo que el inter/s del investigador siempre est+ enfocado en la población. $s la población el ob"eto de inter/s del investigador# lo que sucede es que no siempre se puede estudiarla a toda# como en los siguientes tres casos >.6 La población es desconocida o se carece de un marco muestral# lo que no permite definir su magnitud# as% tenemos el con"unto de mu"eres &traba"adoras sexuales' 7.6 La población es inaccesible al investigador# as% tenemos que una persona tiene A litros de sangre pero bastaran A cc para conocer el valor de la hemoglobina. B.6 La población es inalcanzable por su magnitud como en los estudios de prevalencia donde debemos estudiar a todos los elementos de la población. $stas son las únicas "ustificaciones para usar el muestreo# en todos los dem+s casos debemos estudiar a toda la población. 1dicionalmente recordemos que la inferencia estad%stica nos permite trasladar las conclusiones que obtenemos de nuestra muestra hacia la población# lo cual remarca el concepto de que la población es siempre el ob"eto de inter/s y no la muestra. Sino
fi"/monos que hacemos con los A cc de sangre luego de obtener el valor de la hemoglobina en una persona. "a /ipótesis estadística
3na hipótesis es una proposición que puede ser verdadera o falsa# cuando esta decisión se apoya en la probabilidad se denomina hipótesis estad%stica. 1. st!uctu!a g!amatical. La hipótesis tiene dos partes.
Fundamento: $s
lo que nos lleva a sostener la hipótesis planteada. Las hipótesis relacionales carecen de fundamento porque nacen de la sub"etividad de una observación; mientras que las hipótesis explicativas se fundamentan en los antecedentes investigativos.
$s la hipótesis misma# denominada hipótesis del investigador; estad%sticamente es la hipótesis alterna y se debe someter a contraste. 5uando se la plantea en forma de interrogante es la que da respuesta al enunciado. Deducción:
2. st!uctu!a lógica. La hipótesis tiene dos
or%genes.
Las hipótesis empíricas (0avid
9ume* o relacionales son afirmaciones respecto a las relaciones entre dos o m+s variables sin fundamento# nacen de la observación y la experiencia. Cuscan concordancia entre hechos y generan la necesidad de plantear hipótesis explicativas. Son inductivas.
(-en/ 0escartes* o explicativas son consideradas como explicaciones tentativas. 0eben estar relacionadas con el conocimiento existente; nacen del razonamiento por analog%a (Cradford 9ill*. -equieren de antecedentes investigativos para sustentarlas. Son deductivas. Las hipótesis racionales
". st!uctu!a matem#tica. La hipótesis tiene
dos proposiciones
Hipótesis Nula (9o*. 5onocida como la hipótesis de traba"o# porque es a /sta
afirmación a la que se le somete a contraste; es decir a la que se le rechaza o no se le rechaza. La hipótesis nula niega la afirmación que plantea la hipótesis alterna.
Hipótesis Alterna (9>*.
Se le conoce como la hipótesis del investigador# porque esta afirmación es la que el investigador desea probar y se da por verdadera cuando rechazamos la hipótesis nula (9o*; como existe la posibilidad de error tenemos que estimar la probabilidad de que eso ocurra. $. st!uctu!a científica. La hipótesis deben cumplir
los siguientes requisitos
Deben ser lógicas el problema que se est+ estudiando debe ser deducible a partir de la
hipótesis Cientíicamente undadas
en la teor%a disponible o por lo menos compatible con el
conocimiento actual. !mpíricamente contrastables: debe
ser posible hacer observaciones y4o experimentos
que la confirmen. "oder e#plicativo: debe
poder absorber otras hipótesis y ser la que tenga mayor poder
predicativo. $imples: la hipótesis debe tener el menor número de elementos o suposiciones no confirmadas. Las hipótesis deben ser conceptualmente claras# deben tener referentes emp%ricos# deben ser espec%ficas y debe verificarse que existen t/cnicas para contrastar la hipótesis. "os estudios e*perimentales tienen /ipótesis de una sola cola
odos los estudios experimentales tienen hipótesis de una sola cola# recordemos que existen dos tipos de hipótesis 1 0OS 5OL1S aquellas que pretenden encontrar relaciones entre dos variables e hipótesis de 3!1 SOL1 5OL1 que pretenden demostrar direccionalidad en la relación que existen entre dos variables. Las primeras# las hipótesis a dos colas corresponden a los estudios de nivel investigativo -$L152O!1L# mientras que las hipótesis de una sola cola corresponden a los estudios de nivel investigativo $:,L2512
,ara saber exactamente 6cu+l es la forma en que debemos plantear la hipótesis6 primero tenemos que saber definir si el estudio es observacional o experimental# si se trata de un estudio observacional tenemos que buscar datos de pacientes o de unidades de estudio que residen a diferentes alturas y que se trasladan entre los diferentes pisos altitudinales# sobre los cu+les tendr%amos que ver la din+mica de la severidad de la hipertensión arterial. ,or supuesto esto no es nada pr+ctico# sin embargo es posible que en algún modo podamos conseguir esta información# si esto es as% podr%amos a manera de exploración buscar cu+l es el efecto de la altura de la severidad de la hipertensión quiz+s exista una relación directa o una relación inversa# como no conocemos si existe relación entre estas dos variables tendr%amos que plantear una hipótesis a dos colas. 1hora si el estudio que estamos planteando es un experimento quiere decir que tenemos suficiente información como para plantear una hipótesis de una sola cola# se sobreentiende que hemos pasado por el nivel investigativo inferior# el relacional# donde ya se han e"ecutado estudios observacionales y porque ahora queremos realizar un experimento queremos saber la relación exacta entre estas dos variables. 5omo conclusión podemos decir que las hipótesis a nivel explicativo no pueden plantearse explorar relaciones entre dos variables# las hipótesis del nivel investigativo explicativo son hipótesis racionales# se fundamentan en los antecedentes investigativos# no son emp%ricas# no nacen de la percepción sub"etiva del investigador sino que existe algún antecedente previo para pretender demostrar mediante experimento la relación exacta entre dos variables# recordando que se trata de un estudio de causa y efecto# por esta razón todos los estudios experimentales y en general los estudios explicativos tienen hipótesis de una sola cola. "os estudios correlacionales no e*isten
Lo que existe es el procedimiento anal%tico de la correlación# no podemos utilizar a un procedimiento como criterio de clasificación para los estudios; porque de aceptar que existen los estudios correlacionales# entonces tambi/n tendr%amos que aceptar que existen los estudios no correlacionales; englobando o agrupando a la mayor%a de los estudios dentro de este último grupo. %o!!elaciona! significa !elaciona! dos va!iables num&!icas.
Lo que se correlaciona son las unidades de dos variables aleatorias# por lo tanto la correlación corresponde a un ob"etivo estad%stico# ubicado espec%ficamente en el nivel de la investigación relacional# caracterizado por tener dos variables anal%ticas o dos variables de inter/s en su an+lisis estad%stico.
0entro de los estudios relacionales existen otros ob"etivos estad%sticos como comparar# asociar o concordar; si aceptamos que existen los estudios correlacionales y por consecuencia aceptar que existen los estudios no correlacionales; tendr%amos que agrupar no solamente a todos los estudios que completen los otros ob"etivos estad%sticos bivariados como comparar# asociar o concordar. ,ero no solamente eso# sino que adem+s habr%a que sumar a este segundo grupo los estudios que pertenecen a los distintos niveles de la investigación; es decir al nivel descriptivo o univariado y al nivel explicativo que se caracteriza por tener an+lisis multivariado. 1dem+s no existe ninguna diferencia metodológica en cuanto al planteamiento de la correlación y al planteamiento de la asociación; porque se trata de la misma intención y del mismo propósito de la investigación. La co!!elación no es m#s 'ue una p!ueba estadística#
un procedimiento mediante el cual determinamos la existencia o la no existencia de la relación entre dos variables num/ricas; de tal modo que si aceptamos que existen los estudios correlacionales# entonces tambi/n habr%a que aceptar que existen los estudios de asociación# los estudios de comparación y los estudios de concordancia; cuando estas intenciones son solamente ob"etivos estad%sticos que se pueden desarrollar dentro de un mismo nivel investigativo. 0e esta forma tendr%amos tantos tipos de investigación como ob"etivos estad%sticos podamos plantear; no solamente en un nivel investigativo sino a lo largo de los diferentes niveles de la investigación. ,or otro lado un procedimiento de correlación se puede convertir en un procedimiento de asociación si convertimos a nuestras dos variables num/ricas en categóricas; ba"o esa óptica un estudio correlacional se tendr%a que convertir en un estudio de asociación; una situación totalmente ilógica que por cambiar un procedimiento matem+tico tengamos que estar frente a otro tipo de estudio. ,or todo# esto no podemos aceptar que el procedimiento anal%tico de la correlación se utilice para clasificar a los estudios; y por consecuencia no podemos aceptar que existan los estudios correlacionales como una tipolog%a# como un planteamiento de clasificación o de taxonom%a de la investigación. Cuantas varia'les descriptivo
de
caracteriación
de'en
incluirse
en
un
estudio
$sta misma pregunta podr%amos trasladarla a otros niveles de la investigación# como el estudio de los factores de riesgo# nos podr%amos preguntar Dcu+ntos factores debemos incluir para realizar este traba"oE# tambi/n podemos trasladarlo al nivel investigativo explicativo Dcuantas variables intervinientes debemos incluir al estudio de causa y
efectoE y podemos incluirlo en realidad a cualquier estudio dentro de nuestra l%nea investigación. 3na variable de caracterización es una variable que acompa@a a la variable de estudio# en buena cuenta no es la variable de estudio; nos permite enmarcar el contexto# delimitar el estudio en función a las caracter%sticas que deseamos conocer sobre esa población# a la cual le estamos realizando probablemente un estudio de prevalencia. !o existe un algoritmo# no existe una regla# no existe un par+metro que nos diga Dcuantas variables de /stasE# debemos incluir en el estudio; el número de variables que debemos incluir es criterio personal del investigador ) recordando que el investigador tiene la autoridad para poder decidir cuantas variables incluir ) pues se trata de un experto dentro de su l%nea de investigación. $ste proceso es netamente cualitativo y es que los criterios cualitativos impregnan a toda nuestra l%nea de investigación en sus distintos niveles investigativos# ahora tampoco se trata de hacer un listado de >FF variables de caracterización o solamente una; Dcu+l es la función de estas variables y convertir+n en nuestro siguiente estudioE ,ensemos en que una variable de caracterización es una variable que corresponde al nivel descriptivo y que m+s adelante tenemos que desarrollar un estudio de nivel investigativo relacional# pues bien las variables de caracterización probablemente se conviertan en factores de riesgo de la variable estudio en un estudio relacional. $ntonces estamos describiendo la prevalencia de la enfermedad vamos a suponer la diabetes conviene describir tambi/n el tipo de dieta de la población a la cual estamos describiendo# el %ndice de masa corporal# el h+bito de fumar el consumo de alcohol y todas aquellas variables que el investigador cree# m+s adelante podr%an ser considerados factores de riesgo. La finalidad de un estudio descriptivo es poder plantear hipótesis para el siguiente nivel investigativo# entonces las variables que ser+n analizadas como posibles factores de riesgo en el estudio de nivel relacional fueron identificadas anteriormente en un estudio descriptivo y D5ómo van a ser identificadas sin nadie caracterizó a la poblaciónE $videntemente estos posibles factores de riesgo nacen o se originan inicialmente como variables de caracterización# entonces es un criterio cualitativo que tiene que ver con la experiencia del investigador y que su función es que nos sirvan para poder plantear hipótesis para el siguiente nivel de la investigación. $videntemente una persona con m+s experiencia dentro de esa l%nea de investigación ser+ capaz de detectar mayor número de variables de caracterización# as% como descartar
aquellas caracter%sticas que con menor probabilidad est/n relacionadas a nuestra variable de estudio =inalmente decidir el número de variables de caracterización# as% como aquellas que deben ingresar al estudio# o aquellas que no deben ingresar al estudio# es potestad del investigador porque /l es un experto dentro de esa l%nea de investigación y por supuesto deber+ consultar a otros especialistas que pertenezca a la misma l%nea de investigación.
