Tema: Medición en investigación científica

1. Tema: Medición en investigación científica Escalas de medición Confiabilidad y validez Pruebas estadísticas Error, fuentes de error en la medición. Tipos de error. Lic. Oscar Medina

2. Medición La observación es una característica esencial del método científico. De la observación se induce una teoría y de la teoría se deducen conclusiones que son sometidas a experimentación Seigel: la medición se refiere generalmente a la asignación de números a las observaciones, de modo tal que los números sean susceptibles de análisis.

3. Kerlinger: afirma que la medición es la asignación de números a objetos o eventos según ciertas reglas. En resumen la medición se refiere a la cuantificación o cualificación de una variable para un estudio dado.

4. Que observamos y que medimos? LAS VARIABLES Como las medimos? Escalas Cualitativas Cuantitativas

5. Escalas para variables cualitativas Nominal: Flebitis, Cáncer, IAM, Insuficiencia Cardiaca. Ordinal: Grado de Insuficiencia Cardíaca, Estadio de cáncer.

6. Escalas para variables cuantitativas Numéricas: Intervalo, razón/proporción Edad, talla, TA, Frecuencia respiratoria, frecuencia cardiaca, numero de hijos, temperatura.

7. Características de la medición Validez: se refiere a si una medición mide lo que realmente quiere medir. Validez Indicador Repetibilidad: se refiere a la tendencia de la medición a producir idénticos resultados en el mismo sujeto o en las mismas condiciones.

8. Confiabilidad (Precisión, Reliability) Es la concordancia entre el valor del dato (resultado de la medición) y el valor real. Afectada por el error aleatorio: se refiere a la no correspondencia entre el valor observado y el valor real.

9. Confiabilidad (Precisión, Reliability) Los errores en la generación del dato(etapa de recolección) están vinculados a los siguientes componentes: • Observador • Individuo •Instrumento

10. Estrategias para reducir el error aleatorio • Estandarizar métodos de medición. Definiciones operativas en el protocolo. • Adiestramiento y acreditación del observador • Refinamiento del instrumento • Automatización del instrumento • Repetición de la medición

11. Validez (Exactitud, validity) • El grado con que un instrumento representa lo que intenta representar. • El grado con que el resultado de una medición corresponden al verdadero estado de los fenómenos que se están midiendo. Se establece comparando el instrumento con un patrón de referencia (gold standard). Depende de los errores sistemáticos o sesgos

12. Error aleatorio y error sistemático El error aleatorio (o al azar) produce una desviación del resultado obtenido respecto del verdadero valor en un determinado estudio, pero si el estudio se repitiera un número infinito de veces con la misma metodología y no hubiera sesgos, se obtendría un valor medio igual al valor real.

13. El error sistemático se produce consistentemente en cada medición y ocurre siempre en el mismo sentido (se obtienen valores siempre mayores o siempre menores que el valor real). Por tanto, el error sistemático (sesgo)también produce una desviación del resultado obtenido respecto del verdadero valor en un determinado estudio.

14. Pruebas estadísticas La estadística es la herramienta fundamental que nos permite traducir la experiencia de un grupo de individuos en datos numéricos para hacer inferencias acerca de la población estudiada y derivar conclusiones generales.

15. Estadística Inferencial • Los métodos estadísticos no nos informan un valor absoluto e inamovible; lo que hace la estadística es “inferir” o deducir un valor que se acerque lo más posible al “supuesto valor real” (que nunca conoceremos) y asumir este valor como el “verdadero valor”.

16. La estadística entonces no mide valores exactos sino que los “estima”. • Cuando hablamos de estimación nos referimos al cálculo más cercano que podamos hacer del verdadero valor y cuál es el grado de precisión con el cual este valor ha sido calculado.

17. ¿Por qué si tomamos la misma cantidad de pacientes en varias oportunidades nunca obtenemos el mismo valor, por ejemplo de mortalidad? • Estas variaciones mas allá de los factores que pueden influenciar la evolución de un IAM sin duda están influenciadas por el AZAR.

18. Estas variaciones son debidas al azar, pero debemos estar seguros. • La estadística nos ayuda a determinar cuál es la variación que puede presentar un valor debido solamente al azar o, dicho de otro modo, cuál es el rango de valores que probablemente obtendremos por azar al medir la ocurrencia de un evento

19. Probabilidad es simplemente una forma de describir cuán posible es que un evento ocurra dadas ciertas condiciones y por azar, y se expresa con números decimales. • La probabilidad de obtener un número dado por azar tirando un dado se expresa como 0,166 (1 dividido 6)

20. Si un evento puede ocurrir o no, entonces la probabilidad toma valores entre 1 y 0. • 1 significa que un evento ocurrirá y 0, que no ocurrirá. • Entre la posibilidad absoluta de que un evento ocurra o no, hay diferentes posibilidades intermedias: un evento puede ser más o menos probable. • Los valores intermedios entre 1 y 0 nos transmiten esta probabilidad.

21. El cálculo de probabilidad es el eje de los test estadísticos. • El término “p” o valor de p se refiere a probabilidad. • Es lo que se ve como, por ejemplo, p = 0,003, que indica que un evento tiene una probabilidad o chance de ocurrir por azar de 3 en 1.000 bajo ciertas condiciones.

22. Bibliografía Gerrero, R. Gonzalez, L.C. Medina, E. (1986), Epidemiologia. (2º ed) Wilmintong, Delawere, UEA: Addison-Wesley Iberoamericana. Miguel Ángel Royo Bordonada, Javier Damián Moreno, “Método epidemiológico”. Madrid: ENS - Instituto deSalud Carlos III, Octubre de 2009. Pineda E, Alvarado E, Canales F, Metodología de la investigación 2ª ed. OPS/OMS Washington, 1994. Moreno L, Cano F, García, Epidemiología Clínica, H, 2ª ed. Interamericana, México, 1994.