Tema 6: Representación gráfica de la información.

Bienvenidos todos/as una vez más a este blog, hoy la entrada irá sobre representaciones gráficas.

Muy bien, ¿Qué son las representaciones gráficas?, pues son la forma más rápida de comunicar información numérica de los datos que recogemos en los estudios. Complementan el análisis estadístico y dan una orientación visual. Estas representaciones siguen unas normas básicas.

• Deben ser visualmente claros.
• Claramente descritos en pie de figura y en texto.
• Representar gráficamente las conclusiones del estudio
• Evitar gráficos confusos

Hay una serie de representaciones que son las más usadas normalmente y son las siguientes:
Estos tres primeros los usaremos cuando la variable sea cualitativa.

1.  Gráfico de sectores. Son usados para variables cualitativas dicotómicas o de pocas categorías. El área de cada sector es proporcional a la frecuencia de la variable.
2. Gráfico de barras. Representan frecuencias absolutas o relativas de las cataegorías de una variable cualitativa.
3. Pictogramas, No aporta información adicional, es como un gráfico de barras pero con dibujos en vez de barras.

Para variables cuantitativas usaremos:

1. Gráfico de barras, cuando sea una variable discreta y con pocos valores.
2. Histogramas. Son una sucesión de rectángulos consecutivos, el ancho de cada rectángulo es proporcional a la frecuencia de la variable.
3. Polígonos de frecuencia. Es la unión de las marcas centrales de los histogramas.
4. Gráfico de tronco y hojas. Son un híbrido entre la tabla de frecuencias y el histograma.

Para los datos bidimensionales y multidimensionales

1. Tendencias temporales. Se usan para representar el comportamiento de dos variables continuas en un grupo de individuos.
2. Nubes de puntos.
3. Otros gráficos multidimensionales.

Y pues ya estaría mis queridos lectores y lectoras, como siempre espero que haya servido de algo, nos vemos en la próxima entrada.

Tema 5: estadísticos univariables.

Bienvenidos/as de nuevo al blog, en esta nueva entrada os hablo sobre medidas de resumen en cuanto a variables cuantitativas, sobre medidas de dispersión y por último sobre formas de distribución.
Para comenzar debemos saber cuales son los tres grandes tipos de medidas estadísticas:

• Medidas de tendencia central: aportan información sobre al rededor de qué valores tienden los datos a agruparse.
• Medidas de dispersión o variabilidad: informan sobre lo heterogéneas que puedes ser las observaciones.
• Medidas de posición: nos van a informar sobre cómo se divide un conjunto de datos con la misma cantidad de individuos.

Medidas de tendencia central.
Dentro de estas medidas debemos conocer:

1. Media aritmética o media, la vamos a calcular para variables cuantitativas, y es el centro de todo el conjunto de los datos que tenemos.
2. Mediana. Es el valor de la tabla tal que por debajo encontramos el 50% de los datos que son menores y por encima el 50% que son mayores.
3. Moda. Es el valor que más se repite en la tabla.

Medidas de posición.

1. Cuantiles. Se calcularan para variables cuantitativa y solo tienen en cuenta la posición de los valores en la muestra.
2. Percentiles. Dividen la muestra ordenada en 100 partes. 1%
3. Deciles. Van a dividir la muestra en 10 partes. 10%
4. Cuartiles. Dividirán la muestra en 4 partes.  25%

Medidas de dispersión.
La información que aportan es limitada.

1. Rango o recorrido: se calcula a través de la diferencia entre el mayor y menor valor de la muestra.
2. Desviación media: es una media entre las distancia de dos datos y la distancia a la media de la muestra.
3. Desviación típica: cuantifica el error que cometemos si representamos una muestra únicamente por su media.
4. Varianza: sirve para identificar a la media de las desviaciones cuadráticas de una variable de carácter aleatorio, considerando el valor medio de esta.
5. Coeficiente de variación:es relativa (adimensional), ya que todas las demás se expresan en la unidad de medida de la variable y nos da información  con la que podemos comparar la heterogeneidad de dos series numéricas.

Distribuciones normales.

Es la distribución que adquieren los valores de las variables continuas cuando se representan en una gráfica, adquieren la conocida forma conocida como "Campana de Gauss".

Asimetría y curtosis.

La asimetría nos permite identificar si los datos se distribuyen de forma uniforme alrededor del punto central.

La curtosis determina el grado de concentración que presentan los valores en la región central de la distribución.

Y con esto acaba esta nueva entrada, como siempre, hasta la próxima y espero que os haya sido de utilidad.

TEMA 4: Introducción a la estadística descriptiva.

Buenos días, tardes o noches a aquellos/as que estáis leyendo esta nueva entrada. Hoy os intentaré hablar un poco sobre qué es la estadística descriptiva y su diferencia con la inferencial y también sobre otras interesantes herramientas estadísticas.

Estadística descriptiva e inferencial.
Mientras la estadística descriptiva se usa para descripción y resumen de datos la inferencial se usará para sacar conclusiones sobre poblaciones extensas a partir de muestras.

Tablas de frecuencia
Se trata de tablas que van a recoger los datos obtenidos en el estudio de una muestra o población, Las características de dichas tablas son las siguientes:

• Los datos que representan frecuencias se colocarán en columnas y las categorías de las variables en filas. 
• Presentan información repetitiva de de manera visible y comprensible.
• Son auto-explicativas y de fácil comprensión.
• Indican lugar, fecha y fuente de información.
• Incluye unidades de medida.
• Indican frecuencias relativas y absolutas.

Para las variables continuas usaremos tablas de frecuencias de datos agrupados.
En estas tablas estableceremos unos intervalos, a los cuales les marcaremos unos extremos. Tras hacer esto hay que definir la amplitud de los intervalos y calcular su marca de clase

Ahora voy a hablar un poco sobre tasa de incidencia, densidad de incidencia, razones o "ratios" y ODDS o ventaja.
Tasa de incidencia: es la relación entre el número de nuevos casos a lo largo de un periodo concreto y la suma de los periodos de riesgo de cada uno de los individuos enfermos a lo largo del periodo que se especifica.
Densidad de incidencia: es igual que la tasa de incidencia.
Razones o "ratios": es una medida de resumen para variables cualitativas que consiste en la comparación a través de una división entre dos conjuntos.
ODDS o ventaja: es el cociente entre la proporción o probabilidad de ocurrencia de un evento y la proporción o probabilidad de no ocurrencia

Por último os comentaré un poco lo que son las medidas de asociación, que se trata de establecer relaciones entre las medidas sobre las que hemos hablado anteriormente. Las tres medidas más importantes de asociación son las siguientes:

• Razón de prevalencias. realiza un ratio entre dos proporciones.
• Riesgo relativo o razón de riesgo: realiza una ratio entre dos incidencias acumuladas 
• ODDS ratio: realiza una ratio entre dos medidas odds.

Tema 3: De los conceptos a las variables.

Muy buenas tardes de nuevos a todas aquellas personas que estas disfrutando de esta nueva entrada a mi blog, Sentir, Cuidar, Sanar.
En esta nueva entrada os hablaré sobre el concepto de estadística, el procedimiento muestral, mediciones, escalas y tipos de variables y como siempre espero que esta nueva entrada os sirva para al menos aprender algo nuevo en el día.

Para comenzar, ¿Qué es la estadística?, pues bien, la estadistica es aquella ciencia que estudia la variabilidad, recoge datos y los interpreta.







Para poder hacer uso de esta ciencia, en otras entradas anteriores ya hemos visto herramientas que nos pueden ser útiles, esta vez os hablaré sobre el procedimiento muestral y todo esto es lo que nos ayudará en la investigación, lo cual es el centro de esta asignatura.

Lo que se realiza en un procedimiento muestral o muestreo es, escoger un reducido grupo de población en el que estudiar el objeto de nuestra investigación, para a partir de los datos obtenidos en ese pequeño grupo extrapolarlos a la población que queremos estudiar.
Debemos tener en cuenta una serie de conceptos:

• Mediciones directas: son mediciones en la que si disponemos de la tecnología necesaria, se busca exactitud, la máxima posible.
• Mediciones indirectas: son aquellas mediciones que se hacen sobre ideas y conceptos más abstractos, por ejemplo, el grado de satisfacción o dolor.
• Medición de signos y síntomas: que consiste en tener en cuenta la naturaleza de las variables que pudieran existir y la manera en la que las hemos medido.

Ahora que ya sabemos lo que son las mediciones, necesitamos saber usar escalas de medida, en las que existen diferentes tipos de escala:

1. Escala nominal. Representa el nivel inferior de medida, representa escasa información y es muy restrictiva.
2. Escala ordinal. Se pueden establecer diferencias entre las variables representadas con las escalas. Los números expresan relación de igualdad, desigualdad y orden.
3. Escala de intervalo. Presenta las características de las dos escalas anteriores, identidad y orden. Como nueva característica añadimos el requerimiento de que las distancias o intervalos iguales representan distancias equivalentes

Ya por último os hablaré sobre las variables y operativización con las mismas. Una varibale es aquello que está sujeto a cambios frecuentes o probables y dependiendo de sus características podemos diferenciar varios tipos de variables:

• Cualitativas: se refieren a propiedades que son subjetivas, es decir, no vamos a poder medirla en números. Y pueden ser
• Nomiles, que a su vez se dividen en dicotómicas (dos niveles) o policotómicas (más de dos categorías).
• Ordinales.. Que establecen un orden.
• Cuantitativas: se refieren a aquellas que pueden medirse numéricamente.
• Discretas: son números enteros.
• Continuas, pueden tomar valores decimales.

Lo último que os puedo comentar es la operativización de las variables, que consiste en el proceso qu transforma una variable subjetiva o abstracta en otras variables indirectas que tengan el mismo significado y que se puedan medir numéricamente.

Espero que os haya servido esta publicación, nos volveremos a ver pronto.

Tema 2. EL MÉTODO CIENTÍFICO Y SUS PERSPECTIVAS

Muy buenas a todos y todas, aunque lleve un tiempo sin publicar nada vuelvo hoy con un nuevo tema en el que os hablaré de una manera muy resumida sobre el método científico y su uso en la investigación enfermera.

La investigación tiene como meta el obtener un conocimiento que nos ayude a llevarlo a la práctica y para ello usaremos lo que ya menciono anteriormente, el método científico que es por definición " un proceso que tiene como finalidad el establecimiento de relaciones entre hechos, para enunciar leyes que fundamenten el funcionamiento del mundo."
En la investigación podremos usar varios métodos y procesos, los más usados son los siguientes:

1. Proceso deductivo, que se corresponde con los procesos estadísticos.
2. Proceso inductivo, que se corresponde con los procesos cualitativos.

Cuando hablamos de investigación nos estamos refiriendo a un proceso y como todo proceso, está conformado por etapas que serían las siguientes.

• Etapa conceptual.
• Etapa empírica.
• Etapa interpretativa.

Antes de comenzar a investigar debemos fijar unos objetivos que nos irán marcando el ritmo y la línea de investigación que debemos seguir. También debemos formular una hipótesis, nos referimos con esto, a la idea que queremos comprobar si es cierta o no.

Ya por último tras aplicar todos los métodos y realizar la investigación procederíamos a redactar el artículo científico, donde quedará todo bien plasmado y será lo que la comunidad científica reciba sobre nuestro trabajo.

Ahora os hablaré de detalles que debemos tener en cuenta; para comenzar los errores que se pueden producir durante la realización del trabajo que los nombraré y trataré de explicar brevemente.

En  los estudios cuantitativos nos encontraremos con dos tipos de errores.

• Errores aleatorios. Son errores que se producen ya que se trabaja sobre una población relativamente amplia. Pueden ocurrir errores probabilísticos que al extrapolarlos de la muestra a la población no coincidan con los datos esperados.
• Errores sistemáticos o sesgos. Son errores que desplazan artificialmente las diferencias observadas en el estudio de las verdaderas., a veces exageran y otras minimizan las diferencias. Al fin de la investigación estos errores o sesgos afectan a la validez del estudio.

Todos los estudios van a contar con una validez  interna y con otra externa:

- La validez interna: consta del estudio con ausencia de sesgos para la población estudiada.

- La validez externa: consta con capacidad de extrapolar los resultados del estudio en otras poblaciones.

A continuación os definiré dos términos que son importantes para tenerlos en cuenta a la hora de realizar un estudio.

•  Precisión: Grado en que una medición proporciona resultados similares cuando se lleva a cabo en más de una ocasión en condiciones similares
• Exactitud:: Es la validez para que una medición mida realmente aquello para lo que está destinada.

Ya para terminar, deciros que a la hora de realizar un estudio o una investigación debemos tener en cuenta la ética del mismo, y con más razón en profesiones como la nuestra en la cual tratamos con personas.

Y eso es todo por hoy queridos lectores, un saludo y nos vemos en la próxima entrada. Un placer escribir para vosotros.