Este documento describe las escalas de medición utilizadas en epidemiología y las fuentes de error en los estudios epidemiológicos. Explica las cuatro escalas de medición (nominal, ordinal, intervalo y razón) y los tipos de variables (cualitativas y cuantitativas). También describe los errores aleatorios y sistemáticos, incluidos los sesgos de información, confusión y selección. Además, explica conceptos clave como variable, error de muestreo y factores que pueden introducir sesgo en la medición de

1. UNIVERSIDAD DE PAMPLONA
FACULTAD DE SALUD
DEPARTAMENTO DE ENFERMERIA
ESCALAS DE MEDICION EN EPIDEMIOLOGIA
REALIZADO POR:
CARLOS ALBERTO GUERRERO RODRIGUEZ
108593737
DOCENTE:
GERMAN DIAZ
UNIVERSIDAD DE PAMPLONA
FACULTAD DE SALUD
DEPARTAMENTO DE ENFERMERIA
CUCUTA NORTE SANTANDER
SEPTIEMBRE
2014

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1- Variable es un conjunto de datos cualitativos o cuantitativos que representan
una característica estudiada de un objeto. Es una propiedad no constante, que
cambia o puede cambiar en un individuo o entre varios individuos dentro de un
grupo o de varios grupos.
2-
NATURALEZA DE LA VARIABLE
CUANTITATIVAS CUALITATIVAS
Cuando el interés
se centra en una
propiedad no
numérica
Cuando la
observación que se
hace de la variable
puede ser
expresada en
términos numéricos
DISCRETA CONTINUA ORDINAL NOMINAL
Presión arterial,
peso, edad, talla
IMC
Número de
hijos, episodios
de infección
Nivel
socioeconómico
grado de
desnutrición.
Nombres de
personas, raza,
grupo sanguíneo
estado civil.
3- Escalas de medición en 4 niveles: nominal, ordinal, interval y de razón.

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 Nivel Nominal: Esta caracterizado por categorías de eventos mutuamente
excluyentes y colectivamente exhaustivos. En este nivel pertenecen mediciones
de tipo cualitativos.
Cuando los valores con los se mide una variable son códigos de identificación que
denotan la presencia o ausencia de una cualidad, la mención se efectúa a nivel
nominal; entonces se dice que dicha variable es de tipo categórico.
Londoño, 2006 afirma que en la epidemiología es frecuente tratar la enfermedad
como una variable nominal que solo presenta dos valores: su ausencia o su
presencia; también es común medir la exposición a factores de riesgo en dos
categorías excluyentes.
Mutuamente excluyente: Un sujeto no puede pertenecer a la vez a varias
categorías de la misma variable. Cada elemento que se observa corresponden a
una y solamente a una de estas categorías.
Mutuamente exhaustiva: Las categorías o grupos presentes conforman la
totalidad de los aspectos del evento. Tales categorías comprenden el conjunto de
todas las posibilidades en donde se puede clasificar a un elemento dado.
 Nivel ordinal: Los valores que presentan una variable ordinal informan acerca de
un orden o jerarquía, la medición se realiza a nivel ordinal. Fuera de representar
categorías mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivas, se caracteriza
por una relación de orden dentro de las categorías como de menor a mayor o de
peor a mejor, etc.
 Nivel intervalo: Pertenecen todas las mediciones de naturaleza cuantitativa que
se hacen con escalas que tienen como base un valor cero, el cual no es absoluto
sino arbitrario. Al nivel de intervalo pertenecen variables numéricas cuyos valores
representan magnitudes y la distancia entre los números de su escala es igual.
Con este tipo de variables podemos realizar comparaciones de igualdad y
desigualdad, establecer un orden dentro de sus valores y medir la distancia entre
cada valor de la escala. Las variables de intervalo carecen de un cero absoluto, por
lo que operaciones como la multiplicación y la división no son realizables.
 Nivel de razón: Las variables de razón poseen las mismas características de las
variables de intervalo, con la diferencia de que cuentan con un cero absoluto; es
decir, el valor cero representa la ausencia total de medida, por lo que se puede
realizar cualquier operación aritmética (suma, resta, multiplicación y división) y
lógica (comparación y ordenamiento). Este tipo de variables permiten el nivel más
alto de medición.

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4- Son un cálculo sesgado del factor de riesgo y a inferencias incorrectas acerca
de la relación entre el factor de riesgo y la enfermedad bajo investigación. En
salud pública la ocurrencia de error adopta características peculiares, desde el
momento en que se miden variables en una dimensión poblacional, además de la
individual. Los errores se clasifican en dos tipos.
Error aleatorio: es parte d ela variación, en una medición que generalmente es
considerada como debida solo al azar. Existen varias fuentes de error aleatorio.
Una fuente principal de este tipo de error es el proceso de establecer una muestra
de estudio. Esta forma de error aleatorio se conoce también como error de
muestreo.
Error sistemático: es el resultado de los defectos en el método de selección de
los participantes en el estudio o procedimientos de recolección de información
pertinente a la exposición o enfermedad
5- Algunas fuentes de error son:
A- A partir de la variable en observación
- Periodicidad: el suceso observado puede seguir un patrón irregular a lo
largo del tiempo, sea distribuyéndose uniformemente en el tiempo o
concentrándose en períodos o ciclos.
- Naturaleza de la medición: Tanto para variables cuantitativas como
cualitativas puede haber dificultad para medir la magnitud o valor de una
variable, sea porque la magnitud de valores es pequeña.
-
- Condiciones de la observación: determinados sucesos requieren de
condiciones especiales para que su ocurrencia sea posible. Estas
condiciones son bien conocidas en el terreno de las ciencias básicas, no así
al considerar grupos humanos y situaciones de no-experimentación.
B- Derivados de características del observador
La capacidad de observación de un suceso es variable de un individuo a otro. Es
más, frente a un mismo estímulo es posible que dos individuos puedan tener
percepciones diferentes. Homogeneizar la observación, garantizando adecuadas
condiciones para su ocurrencia y adecuadas técnicas (metodología) de
observación, conduce a minimizar errores de medición.

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El error es inherente al observador, casi independientemente del instrumento de
medición utilizado. Es por ello que en los diferentes modelos de investigación
epidemiológica se definen estrictas condiciones para homogeneizar la medición
realizadas por diferentes observadores, utilizando claras definiciones
operacionales o verificando el cumplimiento de estos requisitos entre los sujetos
incorporados en un estudio.
C- Relativo a los instrumentos de medición:
Las limitaciones de los instrumentos de medición se aplican tanto a aparatos y
tecnología "dura" como a instrumentos de exploración poblacional, como
encuestas u otros afines.
Estas restricciones aplican fácilmente a las pruebas diagnósticas, en las que
siempre existe la probabilidad de sobre diagnosticar a sujetos (falsos positivos) o
sub diagnosticarlos (falsos negativos), cometiendo en ambos casos errores de
distinta naturaleza.
6- Sesgo: Desviación sistemática de la realidad de los hechos o fenómenos
también pude definirse como un error sistemático en un estudio, que conduce a
una distorsión de los resultados.se caracteriza que el sesgo está condicionado por
algún factor distinto al azar.
Puede estar originado en un defecto del instrumento, en una particularidad del
operador o del proceso de medición u observación.
7- Error de muestreo o muestral: Es la diferencia entre un estadístico y su
parámetro correspondiente. Dado que de una misma población se pueden extraer
muchas muestras y el estadístico se puede calcular para cada una de ellas, éste
tendrá una distribución de probabilidades obtenida de las muestras. Es lo que se
conoce como la distribución en el muestreo estadístico. El nivel de confianza es la
probabilidad de que la estimación efectuada se ajuste a la realidad. Cualquier
información que se recoja está distribuida según una ley de probabilidad. El nivel
de confianza será entonces la probabilidad de que el intervalo construido en torno
a un estadístico capte el verdadero valor del parámetro.
El error de medición: puede ser inherente a las limitaciones del instrumento de
medida, dado por las limitaciones de precisión, o por la naturaleza de la magnitud
a medir.
Error aleatorio: por definición, supone que los valores encontrados tienen la
misma probabilidad de ser superiores que de ser inferiores al valor real, es decir
pueden ser positivos o negativos, siempre está presente y puede ser minimizado
realizando mediciones múltiples del mismo objeto. El error muestral es de este
tipo.

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Error sistemático o sesgo: por el contrario, es aquel que siempre proporciona
valores desviados en el mismo sentido (para más o para menos)1. Son
constantes durante toda la lectura de las mediciones. Por consiguiente, pueden
ser producto del equipo que no está correctamente calibrado o de la forma como
son realizadas las mediciones. Causa valores promedios de mediciones lejanos
del valor correcto y es difícil reconocer la presencia de errores sistemáticos en un
experimento.
.
FUENTES DE ERROR
ERROR DE
MUESTREO
ERROR DE
MEDICION
ERROR
ALEATORORIO
ERROR
ALEATORIO
ERROR
SISTEMATICO
O SESGO
Diferencia debida al azar entre
la estimación obtenida en el
estudio y el parámetro que se
quiere estudiar
Desviación sistemática y
no debida al azar de la
medida o de los resultados
de un estudio

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8- Sesgo de información: se refiere a los errores que se introducen durante la
medición de la exposición de los eventos u otras covariables en la población de
estudio.
Una posible fuente de sesgo de información, poder ser cualquier factor que influya
de manera diferencial sobre la calidad de las mediciones. Por ejemplo en el grupo
expuesto y no expuesto.
Sesgo de confusión: son producidos por la presencia de un factor que se asocia
con la variable de exposición y con la variable de efecto e introduce una distorsión
en los resultados que puede tomar cualquier dirección. El factor que produce
este fenómeno se le denomina confusor.
Para que una variable sea considerada confusor debe cumplir los siguientes
requisitos:
Debe estar asociada con la variable de exposición.
Debe ser factor de riesgo o causal del evento o enfermedad en estudio.
No puede ser un paso intermedio entre la variable de exposición y el evento en
estudio.
Sesgo de selección: se introducen durante la selección o el seguimiento de la
población en estudio y propician una conclusión equivocada sobre la hipótesis en
evaluación.
Los errores de selección pueden ser originados por el mismo investigador o ser el
resultado de relaciones complejas en la población de estudio que pueden no ser
evidentes para el investigador y pasar desapercibidas. Una posible fuente de
sesgo de selección puede ser cualquier factor que influya sobre la posibilidad de
los sujetos seleccionados esté relacionado con la exposición o con el evento en
estudio.

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Tipos de sesgo
Medición
Sesgo Procedimiento
Puede observarse en diseños de investigación
experimentales (ensayos clínicos controlados) en los cuales
no se respeta el principio de aleatoriedad en asignación a
los grupos de experimentación y de estudio.
Sesgo Memoria
Frecuente de observar en estudios retrospectivos, en los
cuales se pregunta por antecedente de exposición a
determinadas circunstancias en diferentes períodos de la
vida, existiendo la posibilidad de olvido
Sesgo Falta de
sensibilidad
Si no se cuenta con adecuados métodos de recolección de
la información, es posible que la sensibilidad de los
instrumentos empleados en tales mediciones carezca de la
sensibilidad necesaria para poder detectar la presencia de
la variable en estudio. Como consecuencia de ello, la
frecuencia de tal variable puede tener órdenes de magnitud
inferiores a la real.
Sesgo Detección
Su ocurrencia se explica por la introducción de
metodologías diagnósticas diferentes a las inicialmente
utilizadas al comienzo de un estudio.
Sesgo Adaptación
Se produce especialmente en estudios de intervención
(experimentales o cuasi-experimentales), en los cuales
individuos asignados inicialmente a un grupo particular
deciden migrar de grupo por preferir un tipo de intervención
por sobre otro.
Selección
Sesgo Neymann
Se produce cuando la condición en estudio determina
pérdida prematura por fallecimiento de los sujetos afectados
por ella.
Sesgo Berkson o
admisión
Tipo de sesgo de selección, que puede darse en estudios
de casos y controles. Estar enfermo y haber estado
expuesto al factor de riesgo en estudio, aumenta la
probabilidad de ser ingresado en un hospital. Genera una
conclusión paradójica, pues la variable independiente
acerca del factor de riesgo, se convierte en factor de
protección.
No respuesta o
efecto del voluntario.
El grado de interés o motivación que pueda tener un
individuo que participa voluntariamente en una investigación
puede diferir sensiblemente en relación con otros sujetos.
Sesgo de membresía
Se produce cuando entre los sujetos evaluados se
presentan subgrupos de sujetos que comparten algún
atributo en particular, relacionado positiva o negativamente
con la variable en estudio.
Procedimiento de
selección
Puede observarse en diseños de investigación
experimentales (ensayos clínicos controlados), en los
cuales no se respeta el principio de aleatoriedad en la
asignación a los grupos de experimentación y de estudio.

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10- Variable: es una característica condición o atributo susceptible de ser medido,
usando alguna escala de medición conocida y que puede adoptar diversos valores
a los ojos del observador. Para nuestros efectos, es de también de interés medir
estas características.
La medición de una variable dependerá de la capacidad del observador para
poder percibir la ocurrencia de ella y de la disponibilidad de un sistema de registro
y medición capaz de identificar el valor real que adopta.
Para la epidemiología, el concepto de variable es de especial importancia puesto
que del registro de su ocurrencia y las relaciones que puedan observarse entre
ellas derivan hipótesis de explicación de sucesos
Variables epidemiológicas tiempo, lugar y persona.
Tiempo: la frecuencia con la que ocurre un evento de acuerdo en función del
tiempo; la existencia de variaciones estacionales, de ciclos o períodos en la
aparición del problema, la duración de los síntomas de una enfermedad; el periodo
de incubación y de resolución de la enfermedad y la velocidad de propagación de
ésta en la comunidad.
El seguimiento en el tiempo de un problema de salud por periodos prolongados,
permiten establecer su tendencia secular y analizar la influencia de los factores del
contexto ambiental y humano que puedan dar cuanta de la tendencia observada.
Lugar: El área comprometida, su clima, flora, fauna, y otras variables que puedan
guardar relación con el fenómeno observado, como la geografía de la zona, la
ubicación de los asentamientos humanos en relación con su entorno geográfico,
requieren ser consideradas y detallados. En ocasiones, las condiciones
geográficas están en correspondencia con las características de los sujetos que la
habitan.
Persona: importa conocer características de las personas como ser su edad, el
sexo, la raza, nivel de instrucción, su situación económica o condiciones
genéticas.
Atributos personales vinculados con el nivel socioeconómico, como ser el nivel de
jerarquía o status social de las personas, muestran tener influencia sobre la
mortalidad de algunas enfermedades crónicas del adulto.
Son también de importancia características clínicas de las enfermedades, sus
síntomas más relevantes, el tiempo transcurrido entre la exposición al eventual
agente causal y el inicio de los síntomas (período de incubación), la existencia de
personas en contacto con enfermos dentro y fuera de la familia, el resultado de
exámenes de laboratorio y complicaciones de la enfermedad.

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Preguntas
1- Describa y defina el concepto de variable.
2- Establezca una clasificación de variables de acuerdo a su naturaleza.
3- Identifique, describa y analice las diferentes escalas de variables.
4- Explique y define que es error en epidemiología.
5- Señale y clasifique algunas fuentes de error.
6- Explique y defina que es sesgo en epidemiología.
7- Describa mediante un cuadro sinóptico las diferencias entre error y sesgo.
Investigue y describa mediante un cuadro estos dos conceptos.
8- Clasifique y describa los tipos de sesgo de manera general.
9- Clasifique y describa los sesgos de selección y de medición.
10- Explique que es el concepto de variable en epidemiología y cuáles son las
principales variables de utilización frecuente en epidemiología.