S03 - EDP2021_salud.pdf

MATEMÁTICA BÁSICA
ESTUDIOS GENERALES
3
SEMANA
- Etapas de una Investigación Estadística
- Organización de Datos

1. Etapas de una Investigación Estadística
- Fase Conceptual
- Fase de Diseño
- Fase Empírica
- Fase de Presentación de Resultados
2. Organización de datos en Tablas de Frecuencia
CONTENIDOS

EJEMPLOS D EL PROCESO DE INVESTIGACIÓN Y SU APLICACIÓN EN
DIFERENTES DISCIPLINAS
• Impacto del COVID en los Estados Financieros de las Pymes en el distrito de
Los Olivos. (Contabilidad)
• La organización contable y su incidencia en el clima laboral de la Jefatura de
Contabilidad de la empresa “Quipusac” (Contabilidad /Administración)
• Efectividad de un programa educativo en el nivel de conocimiento materno
sobre prevención de anemia ferropénica en lactantes mayores (Salud)
• Influencia de la gestión gerencial sobre el clima laboral de los colaboradores de la empresa XYZ (Administración)
• Nivel de atención a los clientes y propuesta de mejora en la caja Trujillo de la Ciudad de Lima. (Administración)
• Sindrome de Burnout y comportamiento organizacional de los colaboradores de la empresa “ABC (Administración)
• Sistema de información web para la mejora de la gestión académica en la institución educativa “XYZ” (Sistemas)
• Uso de anticonceptivo oral como factor protector de artritis reumatoide en mujeres adultas (Salud)
¿Qué criterios se deben tener para poder desarrollar una
investigación?

¿Qué pasos debo considerar al realizar una investigación?
Un enfermero de atención primaria tiene un paciente crónico de 62a, que
padece de diabetes desde los 27 años, obeso y sedentario. Presenta
además una ulcera en el pie derecho desde hace 3 años y esta herida se le
presenta periódicamente causándole ingresos hospitalarios
¿qué tratamiento debería seguir la enfermera para el beneficio del
paciente?
- Seguir haciendo las curas como siempre?
- ¿Cambiar las técnicas de cura, los apósitos viendo como responde ?
- ¿Acudir a un colega de mayor experiencia?
- ¿Busca información de investigaciones relacionadas al problema?
- ¿Traslada el paciente a otro profesional?

Investigación en Ciencias de la Salud
La investigación en cuidados de la salud requiere de una
planificación exhaustiva de las diferentes fases en las
que se va a desarrollar el trabajo posterior.
Por ello al igual que otras especialidades de las ciencias
de la Salud, en la Enfermería y en particular, la que se
dedica a la atención directa de las personas con
necesidades de cuidados profesionales, no puede ni debe renunciar al progreso, innovación y
ampliación del conocimiento existente en los servicios que presta a la sociedad.
Cada vez más se exige a los profesionales de la salud que presten cuidados de calidad y que gestionen de forma
más eficiente recursos en situaciones limitadas, lo que exige tener una base sólida de conocimientos que
fundamente la toma de decisiones en la práctica clínica.

Las fuentes de conocimiento para las ciencias de la salud en general, han ido evolucionando con los años y es el
razonamiento a través de procesos lógicos de pensamiento uno de los principales métodos de conocimiento.
El razonamiento lógico distingue dos tipos de razonamientos para comprender y organizar los fenómenos dentro
de la investigación científica.
Razonamiento Lógico
Razonamiento Inductivo Razonamiento Deductivo
Proceso mediante el cual se establecen
generalizaciones a partir de observaciones
particulares.
Proceso mediante el cual a partir de
predicciones generales, se llegan a formular
predicciones particulares.

Paradigmas de la Investigación en Ciencias de la Salud
Un paradigma representa una visión o interpretación del individuo, de como se concibe el “mundo”, de los distintos
fenómenos en la naturaleza y la extensión de las posibles relaciones del individuo con el mundo y sus partes.
Paradigma Positivista Paradigma Constructivista
Realidad puede ser estudiada. Hay causas naturales que provocan los
fenómenos.
Realidad construida mentalmente por los individuos. Subjetiva
Investigador es independiente de los sujetos investigados y de los
resultados.
Investigador e investigado interaccionan obteniéndose los resultados a
partir de esa interacción.
Busca la objetividad. Evita y controla la influencia de valores y
prejuicios.
Prevalecen la subjetividad y los valores.
Procesos deductivos. Diseño fijo. Controles sobre el contexto de la
investigación.
Procesos inductivos. Abordaje de los fenómenos en su totalidad
(holismo). Múltiples interpretaciones basadas en la experiencia.
Diseño flexible. Contexto es importante.
Información cuantitativa. Medida. Análisis estadístico Información cualitativa. Narrativa. Análisis narrativo.
Búsqueda de generalizaciones. Busca patrones.

A. Fase Conceptual
B. Diseño
C. Fase Empírica
D. Análisis, Interpretación y Difusión
A
ETAPAS DE UNA
INVESTIGACIÓN

Etapas en Investigación Cuantitativa
FASE
DISEÑO
Paso 3: Elaboración de
Marco Teórico
Paso 6: Determinación de
Población y Muestra
Paso 8: Elaboración calendario
de Trabajo y Presupuesto
Paso 10: Recolección
de datos
Paso 5: Selección de un
diseño de investigación
Paso 14: Difusión de
los resultados
Paso 13: Elaboración de
resultados y conclusiones
Paso 12: Análisis de los
datos
Paso 11: Preparación de
los datos para el análisis
Paso 1: Formulación y
delimitación del problema
FASE CONCEPTUAL
FASE ANÁLISIS, RESULTADOS Y
DIFUSIÓN
FASE EMPIRICA
Paso 2: Revisión
bibliográfica del tema
Paso 7: Determinación de variables y
Elaboración y diseño del instrumento
Paso 9: Realización Estudio
Piloto
Paso 4: Formulación Hipótesis,
Preguntas Investigación.

Es la etapa donde el investigador parte por concebir el problema a investigar alcanzando poder
plantear los objetivos que pretende alcanzar con el estudio.
Formular el
problema
Determinar
Objetivos e Hipótesis
de la Investigación
Preguntas de Investigación
Etapas de una Investigación
A. Fase Conceptual

A. Fase Conceptual
A.1. Formular el problema
A.2.Documentación mediante revisión
bibliográfica
A.3. Elaboración del Marco Teórico
A.4. Establecimiento de Objetivos e
Hipótesis
Determinación del estado actual
del problema
Construir toda la base que permitirá fundamentar la
viabilidad y pertinencia de la investigación, además de
establecer un lenguaje en términos correctamente
definidos, sin espacio a la ambigüedad

Planteamiento del
problema
¿Qué necesidades?
O problemas existen
se desean resolver?
Determinar los
objetivos de la
investigación
¿Qué se va a realizar
en el estudio
Unidad de análisis y
variables
¿A quién o qué voy a
analizar (mínima
unidad de
investigación)
¿Qué datos se debe
obtener de ellos?
Identificación de las
fuentes de
información
Se necesitará realizar
encuestas
Recurrir a archivos?
Implicará mediciones
fisiológicas
Una correcta revisión del problema a investigar permitirá dar un panorama de lo que se va a llevar a cabo y
como debería llevarlo, permitirá proyectarse hacia adelante sobre otros aspectos como esclarecer la
población a investigar, qué variables medir, de dónde y cómo obtener la información, etc…
A. Fase Conceptual

Alcance:
Los objetivos que se desean alcanzar con la
investigación, así como las actividades
necesarias para realizarlo.
Tiempo:
El tiempo para completar la investigación,
que se refleja en la programación del
mismo.
Costo:
El presupuesto que involucra llevar a cabo
la investigación, que se basa en el costo de
los recursos: personas, equipamiento,
materiales, etc…
Calidad investigación
(confianza de resultados)
Alcance
Tiempo
Costo
Al ajustar uno de estos elementos se ven afectados los otros dos y en general la calidad
de la investigación
Etapas de una Investigación Estadística
A. Fase Conceptual

EJEMPLOS DE COMO LLEVAR UN PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN AL PLANTEAMIENTO DE OBJETIVOS
Pregunta Objetivo
¿Cuál será la importancia que le dan
los estudiantes a la actividad física
en su vida diaria?
Estimar la frecuencia de estudiantes activos y la
cantidad e intensidad de actividad física que
desarrollan y la percepción que tienen de la misma,
según sexo, edad, etc..
¿Las desigualdades
socioeconómicas influirán en el
acceso a la Educación Superior?
Evaluar si existe relación en entre el nivel
socioeconómico y el grado de estudios que
alcanzan las personas

Esta etapa involucra :
- Definir la forma en que se llevará a cabo la investigación (diseño de la investigación)
- Definir los sujetos del estudio (población) (censo/muestreo)
- Identificar las fuentes de información
- Identificar las variables que vamos a estudiar
- Determinación de los métodos, técnicas e instrumentos de recolección y análisis de datos
- La elaboración de los instrumentos de recolección,
- Elaborar un cronograma de trabajo,
- Formulación de presupuesto,
- Prueba piloto, entre otros …
Y todo ello se traduce en lo que se denomina "Proyecto de Investigación"
B. Fase de Diseño

B.1. Tipos de diseños de Investigación
La elección de un diseño debe responder a un plan estructurado de trabajo, relacionado a
la teoría escogida, los objetivos y las hipótesis planteadas, a fin de obtener los datos que
resuelvan el problema planteado:
Existen distintos tipos de clasificaciones de acuerdo a diferentes criterios:
- Los objetivos: exploratorios, descriptivos, correlacionales, explicativos
- La manipulación del investigador: no experim, cuasiexperimentales, exper.,
- El desarrollo en el tiempo: transversales y longitudinales
- La finalidad: descriptivos, analíticos
- Orientación del proceso: prospectivo y retrospectivo
B. Fase de Diseño

B.1. Tipos de diseños de Investigación
Atendiendo a la clasificación de acuerdo a su finalidad, se puede subclasificar:
B. Fase de Diseño
Ciencias Salud

B.1.1. Estudios correlacionales o ecológicos
Describen una enfermedad en relación con algún factor de
interés, por lo que suponen el primer paso para la investigación
de una posible relación entre una exposición y una
enfermedad.
En los estudios ecológicos, la unidad de análisis corresponde a
poblaciones o comunidades geográficamente bien delimitadas.
Posibilita analizar un problema en poblaciones utilizando datos
ya recolectados almacenados en base de datos de la población,
datos de los servicios de salud, condición socioambiental, etc..
(no se recolecta información, se usa bases de datos o de
historias clínicas, etc…)
B. Fase de Diseño
Ejemplo: Impacto de uso del agua clorada
en partos con bajo peso al nacer.
Para realizarlos se revisan las historias
obstétricas de partos de mujeres
residentes en 10 municipios que utilizan
agua clorada y se compara con los datos
de las historias obstétricas de los partos
de mujeres que residen en otros 10
municipios que utilizan agua sin cloro.
Ciencias Salud

PREVALENCIA. Se usa para conocer el riesgo o
porcentaje de pacientes diagnosticados con
una determinada enfermedad sobre la
población total.
Ejemplo: Impacto de uso del agua clorada en partos con bajo peso al nacer.
Para realizarlos se revisan las historias obstétricas de partos de mujeres residentes en 10 municipios que utilizan
agua clorada (50 mujeres) y se compara con los datos de las historias obstétricas de los partos de mujeres que
residen en otros 10 municipios que utilizan agua sin cloro (60 mujeres)
https://www.guiainfantil.com/blog/35/no-al-agua-del-grifo-durante-el-embarazo.html
Bajo peso al nacer
Total
No Si
Mujeres
usaron Agua
clorada
Si usaron 15 35 50
No usaron 50 10 60
Total 85 25 110
Prevalencia =
Número de casos
Población
𝑃𝑟𝑒𝑣𝑆𝑖 𝑢𝑠𝑎𝑟𝑜𝑛 =
35
50
= 0.70 = 70%
𝑃𝑟𝑒𝑣𝑛𝑜 𝑢𝑠𝑎𝑟𝑜𝑛 =
10
60
= 0.16 = 17%
Ciencias Salud

B.1.2. Estudios transversales
Es el estudio para conocer tanto la exposición a un factor (riesgo o
protector) como la enfermedad (prevalencia) de forma
simultáneamente (corte trasversal), de una población muy definida y
en un momento bien definido, cuya información debe el investigador
recolectar por ejemplo mediante encuestas, esto es una gran
diferencia con el estudio ecológico. Consideran la prevalencia (más
que la incidencia).
Ventajas, facilita la generación de hipótesis. Como se pueden realizar
en períodos cortos de tiempo son más económicos y útiles para
estudiar enfermedades frecuentes y de larga duración.
Desventajas cabe resaltar la falta de secuencia temporal (no permite
diferenciar causa-efecto).
B. Fase de Diseño
Ejemplo: Estudio diseñado para
determinar en mujeres embarazadas la
prevalencia de VIH, que residan en el área
de influencia de un centro de salud rural
determinado en el mes de Mayo de 2003.
Ciencias Salud

B.1.3. Estudios de Series de casos y Casos Clínicos
Describen la experiencia de un individuo o un grupo de individuos
con una característica similar. Son estudios observacionales que
permiten conducir al descubrimiento de nuevas enfermedades o
síndromes. Describen de forma detallada las características
sociodemográficas y clínicas de un grupo de enfermos.
Ventajas: Posibilidad de identificar el comienzo o presencia de un
fenómeno y dar lugar a la generación de hipótesis. Fáciles y
económicos.
Desventajas: No cuentan con un grupo control, por lo que
cualquier factor de riesgo puede ser un hallazgo casual.
B. Fase de Diseño
Ejemplo: Estudio sobre identificación y
evolución de Covid19 en 10 pacientes
identificados con dicha enfermedad en
una comunidad agrícola.
Ciencias Salud

B.1.4. Estudios de Casos Control
Se seleccionan dos grupos de individuos, donde un grupo
denominado casos (presenta cierta enfermedad) y controles
(quienes no presentan enfermedad), se comparan
retrospectivamente buscando la exposición a un factor de riesgo que
pueda haber influido en el desarrollo de la enfermedad. actual.
El estadístico que mide la asociación entre la exposición a un factor
de riesgo (en el pasado) y la enfermedad actual es el odds ratio (OR)
o razón de probabilidades.
Ventajas Es útil para enfermedades raras o poco frecuentes,
permiten valorar diferentes factores de exposición, son rápidos y
relativamente económicos y no necesitan mucha población
muestral.
Desventajas: Dificultad para formar un grupo control adecuado.
B. Fase de Diseño
Ejemplo: Un estudio de melanoma cutáneo
en el cual 420 casos adultos fueron
comparados con 447 controles adultos,
encontrándose que en los casos el 75% no
se protegió de rayos solares, mientras, en
controles el 69% no se protegió de los rayos
solares en su infancia.
Ciencias Salud

El ODDS RATIO. Se usa en estudios de casos y control para medir la fuerza de la asociación o la
razón de ocurrencia de un evento (enfermedad) frente a que no ocurra dicha enfermedad debido
a un factor (exposición)
Obesidad
EPOC Total
Casos
(EPOC)
Controles
(Sanos)
IMC>=30 25 10 35
IMC <30 75 90 165
Total 100 100 200
OR =
25
75
10
90
=
25 × 90
75 × 10
= 3 Un Odds Ratio mayor a 1 indica una
mayor frecuencia de exposición en los
enfermos, así el valor de 3 indica que el
riesgo de padecer EPOC es 3 veces
mayor en personas con IMC>=30
En la Tabla. Se desea evaluar si la obesidad es un factor presente en pacientes diagnosticados con enfermedad pulmonar
obstructiva crónica (EPOC). Se ha estudiado a un grupo de 200 pacientes clasificados como 100 casos diagnosticados con
EPOC y 100 sanos (controles), se revisó su condición de obesidad, índice de masa corporal (IMC) superior a 30 y se verificó
el riesgo o chance de padecer EPOC entre pacientes obesos frente a no obesos.
OR =
𝐶𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑐𝑎𝑠𝑜𝑠 𝑐𝑜𝑛 𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐶𝑎𝑠𝑜𝑠 sin 𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟
𝐶𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑒𝑠 𝑐𝑜𝑛 𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐶𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑒𝑠 sin 𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟
Ciencias Salud

B.1.5. Estudios de Cohortes
Un grupo de individuos con un factor de riesgo (FR) o cohorte, se compara
con otro grupo sin factor de riesgo o cohorte no expuesta, con el fin de
observar en cada grupo la aparición/evolución/efecto de una enfermedad.
Ventajas, permite medir la incidencia y riesgo relativo (RR), ante diferentes
factores de exposición, establecer la secuencia de eventos y permiten el
registro de la evolución de las variables propias de una enfermedad.
Desventajas, debido a su larga evolución son más costosos y su
organización más compleja, no son de utilidad para eventos raros, se
producen pérdidas muestrales y hay que esperar largo tiempo para
obtener los resultados.
B. Fase de Diseño
Ejemplo: Un estudio buscó examinar la
asociación entre la exposición a los asbestos y
el cáncer, para ello un grupo de personas que
había trabajado con asbestos (expuestos) y se
comparo con otro grupo había trabajado en
la industria textil y que no había estado
expuesto a los asbestos. Al fallecer los
individuos, fueron identificados sus causas de
defunción y se comparó la mortalidad por
cáncer de pulmón en ambos grupos
Ciencias Salud

El RIESGO RELATIVO. Se usan en estudios prospectivos. Mide la fuerza de la asociación entre la exposición
y la enfermedad. Indica la probabilidad de que se desarrolle la enfermedad en los expuestos a un factor de
riesgo en relación al grupo de los no expuestos.
Tabaco
Exposición
Pasiva
Recien Nacido de
Bajo Peso
Total
Si No
Si 20 833 853
No 14 1606 1620
Total 34 2439 2473
RR =
𝐼𝑒
𝐼𝑛𝑒
=
20
853
14
1620
=
20 × 1620
853 × 14
= 2.713
El riesgo relativo igual a 2.71, significa que las expuestas
al factor x (exposición pasiva al tabaco) tienen 2.71
veces más probabilidades de tener niños de bajo peso
que las no expuestas.
En la Tabla, se exponen los resultados de un estudio de seguimiento donde 853 mujeres estuvieron
pasivamente expuestas al humo del tabaco durante la gestación y 1620 no lo estuvieron, y su asociación con
el bajo peso al nacer.
Ie = Incidencia en expuestos
Ine = Incidencia en no expuestos
Ciencias Salud

B.1.6. Ensayos Clínicos (estudios experimentales)
Son estudios donde se evalúa la relación entre una exposición y
un efecto. El investigador controla como mínimo una variable
independiente y verifica su efecto en una variable dependiente.
Por lo tanto el objetivo es evaluar la eficacia de cualquier
intervención preventiva, curativa o rehabilitadora.
La selección de los participantes, se asignan aleatoriamente a dos
grupos: experimental (quienes reciben tratamiento) y control
(quienes no reciben tratamiento o en su defecto un placebo)
Finalmente permite sacar conclusiones acerca del efecto de las
variables sobre los resultados del proceso.
B. Fase de Diseño
Ejemplo: Se pone a prueba un fármaco
para la recuperación de pacientes
positivos al COVID 19, para lo cual
pacientes positivos al COVID19, se
dividen en dos grupos (tratamiento) y
(control), evaluando al final de un
período la eficacia del fármaco.
Ciencias Salud

B.2. Determinación de Población y Muestra
Definido el diseño del estudio, se tiene que decidir quienes serán los objetos de estudio o unidad
estadística (personas, registro base de datos, etc…)
Se debe tener claridad sobre los criterios que se utilizarán para elegir dichos sujetos y en caso de no
poder trabajar con todos (censo), determinar con cuántos se va a trabajar (muestra) y la forma en
que serán seleccionados (método de selección)
B. Fase de Diseño

B.2. Determinación Población / Muestra
- Definir ¿Censo / Muestreo?
- Diseño y selección de la muestra
Tiempo disponible
Recursos humanos
Recursos financieros
Tamaño de las unidades a
investigar
Etc..
• Muestreo aleatorio simple
• Muestreo sistemático
• Muestreo por conglomerado
• Muestreo estratificado
• Etc…
El diseño muestral dependerá de las
características de la población, los niveles de
confiabilidad y precisión establecidos, como de
acuerdo a los recursos disponibles
B. Fase de Diseño

B.2. Determinación Población / Muestra
- Tamaño de la muestra “n”
-Grado de precisión (d)
-Nivel de confiabilidad (𝑧∝)
-Proporción esperada interés (p)
-Costo
𝑛 =
𝑧𝛼
2 × 𝑝 × 𝑞
𝑑2
𝑛 =
𝑁 × 𝑧𝛼
2
× 𝑝 × 𝑞
𝑑2(𝑛 − 1) × 𝑧𝛼
2
× 𝑝 × 𝑞
Formula proporción poblaciones infinitas
Formula proporción poblaciones finitas
B. Fase de Diseño

No hay investigación
científica sin
observación y ella
debe responder a
instrucciones claras y
precisas sobre qué y
como medir
B.3. Determinación de Variables y Diseño del Instrumento
La identificación de las variables corresponderá directamente al fenómeno que se
desea estudiar en la investigación.
EL INSTRUMENTO es la herramienta bajo la cual, de acuerdo al objetivo de la
investigación y a las variables, permitirá recoger los datos para el estudio.
Entonces dependiendo de la investigación, el instrumento pueden ser:
- Guía de preguntas (Focus group: Ansiedad estudiantes por ingreso universidad)
- Cuestionario estructurado (Estudios de opinión, Estudio nivel socioeconómico)
- Ficha clínica (Estudio de prevalencia de enfermedades, …)
- Test psicométrico (Test de Raven, Test de IQ, Test de Burnout, …)
- Equipo de medición (termómetro, reloj, tensiómetro)
- Etc…
B. Fase de Diseño

Ejemplo 1 : Instrumento Cuestionario Estructurado
Variables Definición conceptual Definición operacional Dimensiones Indicadores
Actitud de los
docentes hacia
las TIC
Predisposición de los docentes para
responder favorable o
desfavorablemente ante una
persona, cosa , acción o idea en
particular
Percepción del
acercamiento o rechazo
hacia las TIC
Componente Cognoscitivo
Experiencia y conocimiento en uso de TIC
Creencias sobre el uso de las TIC en el aula
Componente afectivo
Disposición hacia el uso de las TIC
Motivación hacia el uso de las TIC en el aula
Componente conductual Interacción docente TIC
Uso de los
componentes de
las TIC
Uso de procesos y medios
electrónicos derivados de las
nuevas tecnologías que crean,
almacenan, recuperan y transmiten
información a grandes velocidades
y cantidades
Grado de Manejo y uso de
herramientas informáticas
Hardware
Habilidad de Manejo Computador
Conocimiento de Dispositivo de entrada
Software
Grado y dominio Software educativo
Conocimiento y dominio de Plataformas en
software libre
Conocimiento y dominio de Herramientas
multimedia
Objetivo: Analizar la actitud de los docentes ante la implementación del uso de las TIC como apoyo del proceso
de enseñanza-aprendizaje en el CE “Manuel Scorza”
B. Fase de Diseño

Ejemplo 2: Instrumento Ficha de observación (registro notas) y Equipo de Medición
Variables Definición conceptual Definición operacional Indicadores
Anemia
nutricional
Es una enfermedad caracterizada por la
producción inadecuada de hemoglobina
o eritrocitos debido a deficiencia
nutricional de hierro, ácido fólico o
vitamina B12 o a otros trastornos
nutricionales.
Se analiza la hemoglobina (proteína presente en el
torrente sanguíneo que permite que el oxígeno sea
llevado desde los órganos del sistema respiratorio hasta
todas las regiones y tejidos), en la sangre y que ésta dé
como resultado una hemoglobina baja a los niveles
normales según edad
- Hemoglobina en gr/dl
- Hematocrito en %
Rendimiento
Académico
Expresión de capacidades y
características del estudiante,
desarrolladas durante el proceso de
enseñanza, para obtener logros
académicos durante el año lectivo.
Calificaciones que se asignó a la capacidad que tiene el
escolar de poder captar y analizar información sobre
esta asignatura
Rendimiento individual. (promedio de notas)
- AD (Logro destacado)
- A (Logro previsto)
- B (En proceso)
- C (En inicio)
Objetivo: Estudiar la relación de la anemia nutricional y su relación con el rendimiento académico en estudiantes
de un determinado plantel.
B. Fase de Diseño

B.4. Procedimientos para recolección de Información
- Entrevista personal
- Cuestionarios autoadministrados,
- Observación
- Encuesta por formulario web
- Mediciones fisiológicas
B. Fase de Diseño

B.5. Calendario de Trabajo
Busca ordenar las diferentes etapas de
la investigación, con sus
correspondientes fechas de inicio y
culminación a fin de poder controlar
cada fase, buscando cumplir dentro
del tiempo establecido.
Ello a la vez permite estimar el tiempo
de culminación de la investigación.
B. Fase de Diseño

B. Fase de Diseño
B.6. Presupuesto

B.7. Prueba Piloto
Consiste en poner a prueba el instrumento, reconocer
problemas que puedan darse antes de llevar el estudio a cabo.
(Para caso de encuestas)
B.8. Selección y capacitación de encuestadores
Cualquier planificación que se haya hecho puede resultar inútil,
si se presentan deficiencias en la recolección de la información
(entrevista), de allí que se debe poner especial cuidado en la
selección y capacitación de los encuestadores.
B. Fase de Diseño

C.1. Recolección de la Información
Es la etapa donde se realiza el trabajo de campo,
recopilando la información, controlando el número de
formularios entregados, recogidos, como también
verificando la información obtenida.
• Supervisión (distribución de encuestadores)
• Control de encuestas
• Revisión de cuestionarios inconclusos
• Etc..
C. Fase Empírica

C.2. Preparación de datos
Posteriormente la data recogida debe pasar por un proceso de
depuración de datos a fin de asegurar la calidad de la
información. Entre los puntos más importantes en esta etapa
son:
- Codificación: Asignar valor a las respuestas para facilitar su
procesamiento
- Crítica: Revisión de las respuestas del cuestionario a fin de no
encontrar incoherencias)
- Tabulación: descarga de los datos en algún programa para
facilitar su análisis: SPSS, Excel, etc..
C. Fase Empírica

Ejemplo Tabla datos de Investigación en Salud

D.1. Análisis estadístico
En esta etapa se realiza el análisis de los datos bajo técnicas
estadísticas descriptivas (tablas/gráficos) o inferenciales (pruebas
estadísticas), que estarán alineadas a responder los objetivos de la
investigación y las hipótesis planteadas. Objetivos que pueden ir
desde:
- Describir el fenómeno de estudio de acuerdo a sus variables
- Estudiar las posibles relaciones entre las variables
- Comparar variables entre distintos grupos de población
- Estudiar la relación causa – efecto en alguna variable debido a
uno o varios factores.
- Validar las hipótesis de estudio, etc..
D. Análisis, Resultados y Difusión

D.2. Elaboración de Resultados y Conclusiones
Los resultados, deben responder las preguntas:
- ¿Qué se encontró en el estudio realizado?
- ¿Cuáles son los hallazgos principales?
Son los resultados y la discusión de los mismos, que conllevará a evaluar ¿cuál es
el significado de los hallazgos de la investigación realizada?, lo que conllevará
inmediatamente a redactar las conclusiones acorde al objetivo principal de la
investigación.
En este sentido, hay que presentar dichos hallazgos en función de los objetivos y/o
las hipótesis que se formularon, de una forma clara y ordenada.
Resultados
Hipótesis
Objetivos
Conclusiones
Discusión

D.3. Publicación y Difusión de los resultados
Corresponde a la fase final de la investigación y con ella se propone hacer llegar a las
personas interesadas en el resultado final del estudio.
Publicaciones
Revistas científicas
Libros
Monografías
Informes técnicos
Congresos
Informe de Investigación
Artículo original
Artículo de revisión
Comunicaciones científicas
Comunicación oral
Póster

Un primer paso en el análisis estadístico de un conjunto de datos, constituye poder resumirla
y representarla mediante tablas de frecuencia o gráficas, porque proporcionan ideas acerca
las características de los datos como:
▪ Patrones de comportamiento: Frecuencia con la que se repite cierto valor.
▪ Localización: Identificar valores centrales que resuman el común conjunto de los datos.
▪ Dispersión o Variabilidad: Entender como se distribuyen o dispersan los datos entre sí.
B
ORGANIZACIÓN DE
DATOS EN TABLAS
DE FRECUENCIA
Edad
Li-1 - Li] Xi Fi fi fi Hi
19 4 4 0.15 0.15
23 6 10 0.22 0.37
27 4 14 0.15 0.52
31 10 24 0.37 0.89
35 2 26 0.07 0.96
39 1 27 0.04 1.00
TOTAL 27 - 1.00 -
17-21
22-24
25-29
30-32
33-37
38-40

Población Muestra
Datos
Cualitativo
Estos datos permitirán
evaluar el comportamiento
de esta variable en la
muestra particular
¿DE QUÉ
MANERA?
Patrones
Comportamientos repetitivos
Repeticiones de valores
Cada una de estas repeticiones corresponde a un nuevo
concepto denominado «frecuencia».
Edad
Li-1 - Li] Xi Fi fi fi Hi
19 4 4 0.15 0.15
23 6 10 0.22 0.37
27 4 14 0.15 0.52
31 10 24 0.37 0.89
35 2 26 0.07 0.96
39 1 27 0.04 1.00
TOTAL 27 - 1.00 -
17-21
22-24
25-29
30-32
33-37
38-40
Cuantitativo

Una distribución de frecuencias es tabla el cual
lista todas las categorías de una variable y
resume el número de veces que se presenta
cada uno de los mismos, tanto
cuantitativamente como porcentualmente,
permitiendo evaluar el comportamiento de una
variable.
Su propósito es organizar el conjunto de datos
(cualitativos/cuantitativos) y tener una rápida
impresión del comportamiento de la variable.
Organización y Presentación de datos
A. Tablas de Distribución de Frecuencias
Ejemplo: Distribución del sector donde se desempeñan los
profesionales del área de Informática.
Sector
Frecuencia
fi
Porcentaje
hi
Institución pública 88 74.6
Institución privada 19 16.1
Independiente 7 5.9
Organización social 0 0.0
No trabaja 4 3.3
Total 118 100

ELEMENTOS DE UNA TABLA DE DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS
Xi fi Fi hi Hi
Total
Secundaria
Sup. Técnico
Sup. Universitario
Maestría
Ejemplo: Una empresa lleva un estudio a fin de conocer el grado estudios alcanzado con una muestra de 88 trabajadores
¿Variable de estudio?
¿Tamaño de la población? n=88
x =grado de estudios
1 Secundaria
2 Sup. Técnico
3 Secundaria
4 Secundaria
5 Sup. Universitario
6 Maestría
7 Secundaría
…
…
88 Secundaria
Individuo Variable
¿Cuántas categorías diferentes tiene la variable? K=4
(Secundaria, Sup. Técnico, Sup. Universitario, Maestría)
x1
x2
x3
x4
Variable de estudio

Xi fi Fi hi Hi
Total
Secundaria
Sup. Técnico
Sup. Universitario
Maestría
25
32
22
9
n = 88
 i
f = n
f1
f2
f3
f4
Frecuencia
Absoluta
simple
Frecuencia Absoluta Simple ( fi )
Recuento de observaciones que caen en cada categoría
La suma de todas las categorías
tiene que ser igual al tamaño de la
población.
෍
𝑖=1
4
𝑓𝑖 = 𝑓1 + 𝑓2 + 𝑓3 + 𝑓4
= 25 + 32 +22 + 9
= 88
෍
𝑖=1
𝑘
𝑓𝑖 = 𝑛
Sirve para responder preguntas como:
¿Qué cantidad de individuos caen en
determinada categoría?

Xi fi Fi hi Hi
Total
Secundaria
Sup. Técnico
Sup. Universitario
Maestría
25
32
22
9
n = 88
25
57
79
88
F1
F2
F3
F4
Frecuencia
Absoluta
Acumulada
Frecuencia Absoluta Acumulada ( Fi )
Cantidad de observaciones acumulada hasta la i-ésima categoría Xi (i=1,…, k)
i
1
2
3
4
fi ≤ Fi ≤ n
Sirve para responder preguntas
como:
¿Qué cantidad de observaciones
llegan a lo más hasta
determinada categoría?
Fi = Fi-1 +fi
Observación: El subíndice “i-1”, hace referencia al intervalo anterior al intervalo “i”

Xi fi Fi hi Hi
Total
Secundaria
Sup. Técnico
Sup. Universitario
Maestría
25
32
22
9
n = 88
25
57
79
88
0.29
0.36
0.25
0.10
1.00
h1
h2
h3
h4
Frecuencia
Relativa
Simple
Frecuencia Relativa Simple ( hi )
Es la proporción (fracción) de observaciones de cada categoría Xi (i=1,…, k)
i
1
2
3
4
i
i
f
h =
n
 i
h = 1
Es la división del número de observaciones
fi sobre el total n.
Sirve para responder preguntas
como:
¿Qué proporción de personas se
ubican en determinada categoría?
෍
𝑖=1
𝑘
ℎ𝑖 = 1

Xi fi Fi hi Hi
Total
Secundaria
Sup. Técnico
Sup. Universitario
Maestría
25
32
22
9
n = 88
25
57
79
88
0.29
0.36
0.25
0.10
1.00
0.29
0.65
0.90
1.00
H1
H2
H3
H4
Frecuencia
Relativa
Acumulada
Frecuencia Relativa Acumulada ( Hi )
Es la proporción (fracción) de observaciones acumulada hasta la categoría Xi (i=1,…, k)
i
1
2
3
4
También calculado como la división
de Fi sobre el total n.
i
i
F
H =
n
Responde preguntas como:
¿Qué proporción de observaciones
llegan a lo más hasta determinada
categoría?
Hi = Hi-1 + hi

No necesariamente todas las tablas de frecuencia deben considerar todos los elementos de información, ello
dependerá del tipo de variable que se va a representar. A continuación se describirá ejemplos de diferentes Tablas
de frecuencia de acuerdo al tipo de variable.
Ejemplo: Un estudio de rendimiento académico con un grupo de estudiantes de la Universidad recogió diferentes
datos sobre los estudiantes:
REPRESENTACIONES DE TABLAS DE FRECUENCIA DE ACUERDO AL TIPO DE VARIABLE
Variables: Tipo de variable
- Sexo Variable cualitativa nominal
- Distrito de residencia Variable cualitativa nominal
- Grado estudios del padre Variable cualitativa ordinal
- Edad Variable cuantitativa discreta
- Promedio ponderado Variable cuantitativa continua

Xi
Distrito procedencia
fi hi
Total
Comas
Los Olivos
Independencia
Puente Piedra
30
10
8
2
n = 50
0.60
0.20
0.16
0.04
1.00
Ejemplo 1 (VARIABLE CUALITATIVA NOMINAL)
Tablas de Distribución de Frecuencias
Para variables cualitativas
nominales, se omite la
representación de Fi y Hi,
puesto que dichas columnas no
tendrían interpretación lógica
De los resultados, permitió conocer que la
mayoría procedía del distrito de Comas
(60%) y apenas un 4% de Puente Piedra.
Xi
Sexo
fi hi
Total
Masculino
Femenino
30
20
n = 50
0.60
0.40
1.00
La mayoría de estudiantes era
de sexo masculino (60%)

Xi
Grado de estudios
alcanzados
fi Fi hi Hi
Total
Secundaria
Sup. Técnico
Sup. Universitario
Maestría
25
32
22
9
n = 88
25
57
79
88
0.29
0.36
0.25
0.10
1.00
0.29
0.65
0.90
1.00
Ejemplo 2 (VARIABLE CUALITATIVA ORDINAL)
Se organizaron en tabla de frecuencia los datos de la variable: grado de estudios alcanzado por el padre
X (Grado estudios padre)
Secundaria,
Sup Técnico
Secundaria
Sup. Universitario,
Maestría
Secundaria
….
Secundaria
Secundaria
Para variables cualitativas
ordinales, las categorías se
ordenan de menor a mayor y si se
presentan las columnas Fi y Hi,
dado que la interpretación de
dichas columnas tienen sentido.

Ejemplo 3 (VARIABLE CUANTITATIVA DISCRETA) (cuando la variable X asume pocos valores diferentes)
Se desea representar las edades de los estudiantes y se sabe que las edades oscilan entre 18 a 23 años, es decir
asumen pocos valores diferentes, entonces es factible representar cada categoría como una fila independiente.
Edad
Xi
fi Fi hi Hi
Total
18
19
21
23
6
2
10
4
n = 22
6
8
18
22
0.27
0.09
0.46
0.18
1.00
0.27
0.36
0.82
1.00
X (Edades)
18
21
23
18
18
…
…
..
23
21

Ejemplo 4 (TABLAS AGRUPADAS EN INTERVALOS DE CLASE)
En el caso de trabajar con variables cuantitativas discretas o continuas es común que estos datos no se repitan como el caso
de variables cualitativas, por lo que tendremos muchos valores diferentes, lo que termina siendo poco práctico detallar cada
valor, por lo que se agrupan los datos construyendo intervalos de clase.
Ii Xi fi Fi hi Hi
Total
[1500 – 2083[
[2083 – 2666[
[2666 – 3249[
[3249 – 3832[
[3832 – 4415[
[4415 – 4998[
90
70
55
40
25
20
n = 300
1791.5
2374.5
2957.5
3540.5
4123.5
4706.6
90
160
215
255
280
300
0.30
0.23
0.18
0.13
0.08
0.07
1.00
0.30
0.53
0.71
0.84
0.93
1.00
Para variables cuantitativas
discretas o continuas con muchos
valores diferentes, se construyen
intervalos de clase.
Es importante distinguir si los
intervalos serán cerrados o
semiabiertos lo cual dependerá si
la variable es discreta o continua
respectivamente

Edad
Li-1 - Li]
Edad
Promedio
Xi
fi hi Fi Hi
17-21 19 4 0.15 4 0.15
22-24 23 6 0.22 10 0.37
25-29 27 4 0.15 14 0.52
30-32 31 10 0.37 24 0.89
33-37 35 2 0.07 26 0.96
38-40 39 1 0.04 27 1.00
TOTAL 27 1.00 - -
[ Li - Ls ]
Li=Lím Inf Ls=Lím Sup
I1= [L0 – L1]
I2= [L1 – L2]
I3= [L2 – L3]
I6= [L5 – L6]
TABLAS AGRUPADAS EN INTERVALOS DE CLASE
Los intervalos pueden clasificarse en dos tipos, dependiendo del tipo de variable con el que se trabaje
a) Cerrados : Ii =Li-1 - Li] .
Si la variable es discreta los intervalos serán
cerrados.
En el recuento de cada intervalo fi , se
considerará desde el límite inferior hasta los
valores iguales al límite superior.
Variable: Edad de un grupo de personas
Cuantitativa discreta

[ Li - Ls [
Li=Lím Inf Ls=Lím Sup
Los intervalos pueden clasificarse en dos tipos, dependiendo del tipo de variable con el que se trabaje
b) Semiabierto: Ii =Li-1 - Li[ .
Si la variable es continua los intervalos serán
semiabiertos.
En el recuento de cada intervalo fi , se
considerará desde el límite inferior hasta
cualquier valor menor al límite superior.
Ingresos
Li-1 - Li[
Xi fi Fi hi Hi
[1500 – 2083[ 1791.5 90 90 0.30 0.30
[2083 – 2666[ 2374.5 70 160 0.23 0.53
[2666 – 3249[ 2957.5 55 215 0.18 0.71
[3249 – 3832[ 3540.5 40 255 0.13 0.84
[3832 – 4415[ 4123.5 25 280 0.08 0.93
[4415 – 4998[ 4706.6 20 300 0.07 1.00
Total 300 1.00
I1
I2
I3
I4
I5
I6
Variable: Ingresos de trabajadores
Cuantitativa continua

Edad
Li-1 - Li]
Edad
Promedio
Xi
fi hi Fi Hi
17-21 19 4 0.15 4 0.15
22-24 23 6 0.22 10 0.37
25-29 27 4 0.15 14 0.52
30-32 31 10 0.37 24 0.89
33-37 35 2 0.07 26 0.96
38-40 39 1 0.04 27 1.00
TOTAL 27 1.00 - -
Marca de clase: Xi
i s
i
L + L
X =
2
Es el valor representativo de cada intervalo de clase, se calcula hallando la semisuma de los límites inferior y superior de
cada intervalo.

¿Cómo se construye una tabla con intervalos para una variable cuantitativa?
Edad
Li-1 - Li Xi fi hi Fi Hi
17-21 19 4 0.15 4 0.15
21-25 23 6 0.22 10 0.37
25-29 27 4 0.15 14 0.52
29-33 31 10 0.37 24 0.89
33-37 35 2 0.07 26 0.96
37-41 39 1 0.04 27 1.00
TOTAL 27 1.00 - -
1ro. ¿Cómo debo determinar
cuántos intervalos “k” se deben
construir tomar?
2do. ¿Cómo debo calcular la amplitud (A) para cada intervalo?
Se usa la Metodología
Regla de Sturges

Metodología Regla de Sturges
mín
máx X
X
R −
=
10
k 1 3.3 log (n )
= + 
1. Calcular el Rango
2. Determinar el número de intervalos (Regla de Sturges)
A un conjunto de 30 trabajadores entre diferentes variables recogidas, se registró la edad de los mismos
obteniendo los siguientes resultados:
21, 60, 52, 27, 34, 48, 47, 44, 48, 54,
44, 39, 31, 41, 49, 23, 26, 25, 37, 38,
47, 20, 30, 40, 53, 55, 32, 55, 32, 46.
20
60
Xmax = 60
Xmin = 20
R = 40
n=30 => k = 1+3.3log10(30) = 5.87 ≈ 6
R = 40
=> k = 6
REDONDEO SIMPLE
Construcción Tabla con Intervalos
Variable: Edad
n = 30 individuos

k
R
A =
3. Calcular la Amplitud del intervalo
40
A 6.6
6
7
= = 
A = 7
Luego, con el valor de la amplitud recortado, a la última cifra
se aumentará una unidad (redondeo por exceso)
REDONDEO POR EXCESO
(Conservar el mismo número de decimales, donde el último
dígito, se debe aproximar al número inmediatamente mayor)
Al hacer la división de la amplitud, el resultado será recortado al
mismo número de decimales que los datos originales.
(para el ejemplo 0 decimales)
R = 40
k = 6
A un conjunto de 30 trabajadores entre diferentes variables recogidas, se registró la edad de los mismos
obteniendo los siguientes resultados:
21, 60, 52, 27, 34, 48, 47, 44, 48, 54,
44, 39, 31, 41, 49, 23, 26, 25, 37, 38,
47, 20, 30, 40, 53, 55, 32, 55, 32, 46.
Variable: Edad
+1

4. Tomando en cuenta los valores calculados
Se construirán los intervalos diferenciando los casos para variables cuantitativas discretas y
continuas.
Valor mínimo : Xmin = 20
Valor máximo : Xmax = 60
Rango : R = 40
Nro intervalos : K = 6
Amplitud : A=7

A. CONSTRUCCIÓN INTERVALOS VARIABLE CUANTITATIVA DISCRETA
Al ser variable discreta los intervalos deberán ser cerrados
Ii = [ L i-1 - Li ]
Xmin = 20
Xmax = 60
R = 40
K = 6
A=7
Li-1 - Li]
[20 – 26]
Primero crear los intervalos que se requerirá: K=6
Para el primer intervalo I1
I1 = [L0 – L1] ➔ L0=Xmin y L1 = Xmin+ A -1
I1
LINF LSUP

A. CONSTRUCCION INTERVALOS VARIABLE CUANTITATIVA DISCRETA
Al ser variable discreta los intervalos deberán ser cerrados
Ii = [ L i-1 - Li ]
Xmin = 20
Xmax = 60
R = 40
K = 6
A=7 Li-1 - Li]
[20 – 26]
Los siguientes intervalos se construyen sistemáticamente de la siguiente
manera:
I1
Para el siguiente intervalo I2:
Linf = Lsup(anterior intervalo) +1
Lsup = Lsup(anterior intervalo) + A
Y así repetimos sucesivamente el paso anterior, hasta el último intervalo
[27
I2 – 33]
[34 – 40]
I3
[41 – 47]
I4
[48 – 54]
I5
[55 – 61]
I6
LINF LSUP

A. CONSTRUCCION INTERVALOS VARIABLE CUANTITATIVA DISCRETA
Lo siguiente es calcular la marca de clase para cada intervalo:
Y completar la información restante: fi, hi, Fi, Hi
Li-1 - Li]
i s
i
L + L
X =
2
Xi fi Fi hi Hi
23
30
37
44
51
58
21, 60, 52, 27, 34, 48, 47, 44, 48, 54, 44,
39, 31, 41, 49, 23, 26, 25, 37, 38, 47, 20,
30, 40, 53, 55, 32, 55, 32, 46.
5 0.17 0.17
10 0.17 0.33
15 0.17 0.50
21 0.20 0.70
27 0.20 0.90
30 0.10 1.00
n=30 1.00
[20 – 26]
[27 – 33]
[34 – 40]
[41 – 47]
[48 – 54]
[55 – 61]
5
5
6
6
3
5

B. CONSTRUCCION INTERVALOS VARIABLE CUANTITATIVA CONTINUA
La junta de edificios de un condominio esta interesado en hacer un reclamo a Edelnor por consumos
sobrevalorados de sus propietarios, para lo cual ha recogido el consumo mensual en kw/h.
21.1, 60.0, 52.2, 27.3, 34.5, 48.3, 47.5, 44.0, 48.3, 54.2,
44.5, 39.0, 31.1, 41.5, 49.9, 23.2, 26.7, 25.5, 37.7, 38.8,
47.7, 20.0, 30.2, 40.1, 53.2, 55.3, 32.2, 55.4, 32.3, 46.6.
Al ser variable continua los intervalos deberán ser semiabiertos
Ii = [ L i-1 - Li [

mín
máx X
X
R −
=
10
k 1 3.3 log (n )
= + 
1. Calcular el Rango
2. Determinar el número de intervalos (Regla de Sturges)
21.1, 64.0, 52.2, 27.3, 34.5, 48.3, 47.5, 44.0, 48.3, 54.2,
44.5, 39.0, 31.1, 41.5, 49.9, 23.2, 26.7, 25.5, 37.7, 38.8,
47.7, 20.0, 30.2, 40.1, 53.2, 55.3, 32.2, 55.4, 32.3, 46.6.
20.0
64.0
Xmax = 64
Xmin = 20
R = 44
n=30 => k = 1+3.3log10(30) = 5.87 ≈ 6
=> R = 44
=> k = 6
REDONDEO SIMPLE
Variable: Consumo Kw/h (Cuantitativa
continua)
n = 30

R 44
A 7.33
k 6
= = =
3. Calcular la Amplitud del intervalo
A = 7.4 Luego, con el valor de la amplitud recortado, a la última cifra se
aumentará una unidad (redondeo por exceso)
REDONDEO POR EXCESO
(Conservar el mismo número de decimales, donde el último
dígito, se debe aproximar al número inmediatamente mayor)
Al hacer la división de la amplitud, este debe conservar el
mismo número de decimales que los datos originales
(en este caso 1 decimal)
21.1, 64.0, 52.2, 27.3, 34.5, 48.3, 47.5, 44.0, 48.3, 54.2,
44.5, 39.0, 31.1, 41.5, 49.9, 23.2, 26.7, 25.5, 37.7, 38.8,
47.7, 20.0, 30.2, 40.1, 53.2, 55.3, 32.2, 55.4, 32.3, 46.6.
+1

Ii = [ L i-1 - Li [
Li-1 - Li[
[20.0 – 27.4[
Para el primer intervalo I1 :
I1 = [L0 – L1] ➔ L0=Xmin y L1 = Xmin+ A
I1
Xmin = 20
Xmax = 64
R = 44
K = 6
A = 7.4
LINF LSUP

B. CONSTRUCCION INTERVALOS VARIABLES CUANTITATIVA CONTINUA
Ii = [ L i-1 - Li [
Xmin = 20
Xmax = 64
R = 44
K = 6
A = 7.4 Li-1 - Li[
[20.0 – 27.4[
Los siguientes intervalos se construyen de la siguiente manera:
I1
Para el siguiente intervalo I2:
Linf = Lsup(anterior intervalo)
Lsup = Lsup(anterior intervalo) + A
Y así repetimos sucesivamente el paso anterior, hasta el último intervalo
[27.4 – 34.8[
I2
[34.8 – 42.2[
I3
[42.2 – 49.6[
I4
[49.6 – 57.0[
I5
[57.0 – 64.4[
I6
En situaciones excepcionales se puede considerar incluir
el valor del límite superior del último intervalo
LINF LSUP

Lo siguiente es calcular la marca de clase para cada intervalo:
Y completar la información restante: fi, hi, Fi, Hi
Li-1 - Li[
i s
i
L + L
X =
2
Xi fi Fi hi Hi
23.7
31.1
38.5
45.9
53.3
60.7
6 6 0.20 0.20
5 11 0.17 0.37
5 16 0.17 0.53
7 23 0.23 0.77
6 29 0.20 0.97
1 30 0.03 1.00
n=30 1.00
[20.0 – 27.4[
[27.4 – 34.8[
[34.8 – 42.2[
[42.2 – 49.6[
[49.6 – 57.0[
[57.0 – 64.4[
21.1, 64.0, 52.2, 27.3, 34.5, 48.3, 47.5, 44.0, 48.3, 54.2,
44.5, 39.0, 31.1, 41.5, 49.9, 23.2, 26.7, 25.5, 37.7, 38.8,
47.7, 20.0, 30.2, 40.1, 53.2, 55.3, 32.2, 55.4, 32.3, 46.6

Es la organización de la información de los datos (n) de dos
variables pareadas (X, Y) en una tabla bidimensional.
Una variable pareada (X,Y) es un par conjunto de cualquiera de las
variables recogidas en una investigación.
La decisión de estudiar las variables por pares, es evaluar si existe
una posible relación entre las mismas, por lo que debe haber una
comprensión del fenómeno en estudio para postular los pares de
variables que pueden ser sometidos a análisis bivariado.
Elaboración de Tablas Bidimensionales
DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES
Obs Sexo Trabaja Edad
Horas
Estudio
Semana
Prom
Pond
Hábito
fumar
1 Hombre Si 25 12 16 Si
2 Mujer Si 22 8 11 No
3 Mujer No 23 10 13 Si
4 Hombre Si 18 8 9 Si
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
231 Hombre Si 21 10 12 No
232 Hombre No 18 8 14 Si
233 Hombre No 19 12 16 No
Sexo (Y)
Hombre Mujer Total
Fuma
(X)
Si 75 48 123
No 33 77 110
Total 108 125 233
Ejemplo: De un estudio en estudiantes universitarios se busca evaluar
si existe relación entre el hábito de fumar y el sexo, por lo que se
decide contrastar en una tabla bivariada la información recolectada

Tablas bidimensionales de
frecuencias absolutas conjuntas (fij)
Sexo (Y)
Hombre Mujer Total
Fuma
(X)
Si 75 48 123
No 33 77 110
Total 108 125 233
A. TABLAS FRECUENCIAS ABSOLUTAS fij
75
33
48
77
0
20
40
60
80
100
Si fuma No fuma
Hombre Mujer
Distribución de estudiantes por sexo según hábito de fumar.

Sexo (Y)
Hombre Mujer Total
Fuma
(X)
Si 75 48 123
No 33 77 110
Total 108 125 233
frecuencias relativas conjuntas (hij)
Sexo (Y)
Hombre Mujer Total
Fuma
(X)
Si 0.32 0.21 0.53
No 0.14 0.33 0.47
Total 0.46 0.54 1.00
Si los valores internos (fij) son divididos por
“n”, se obtiene la tabla de frecuencias
relativas conjuntas (hij)
De ambas tablas fij y hij se pueden construir frecuencias marginales de X e Y
Fuma (X) f h
Si 123 0.53
No 110 0.47
Total 233 1.00
Sexo (Y) f h
Hombre 108 0.46
Mujer 125 0.54
Total 233 1.00
Distribución Marginal de X Distribución Marginal de Y
A. TABLAS FRECUENCIAS ABSOLUTAS fij Y RELATIVAS CONJUNTAS hij

Sexo (Y)
Hombre Mujer Total
Fuma
(X)
Si 75 48 123
No 33 77 110
Total 108 125 233
Si los valores internos (fij) son divididos
con respecto al subtotal de las categorías
de una variable se consiguen las tablas
de frecuencias condicionales
Tabla frecuencias condicionales
respecto a X
Los valores por fila de cada categoría de X son
divididos respecto a su respectivo subtotal.
Sexo (Y)
Hombre Mujer Total
Fuma
(X)
Si 0.61 0.39 1.00
No 0.30 0.70 1.00
Total 0.46 0.54 1.00
B. TABLAS FRECUENCIAS RELATIVAS CONDICIONALES
Sexo (Y)
Hombre Mujer Total
Fuma
(X)
Si
75
(0.61)
48
(0.39)
123
(1.00)
No
33
(0.30
77
(0.70)
110
(1.00)
Total
108
(0.46)
125
(0.54)
233
(1.00)
0.61
0.3
0.39
0.7
0
0.2
0.4
0.6
0.8
Si fuma No fuma
Hombre Mujer
Tomando el criterio de la
variable Fuman
Quienes fuman un 61% son
hombres y 39% mujeres
Y quienes no fuman un 30%
hombres y 70% mujeres
Distribución por sexo de acuerdo al hábito
de fumar

Sexo (Y)
Hombre Mujer Total
Fuma
(X)
Si 75 48 123
No 33 77 110
Total 108 125 233
Si los valores internos (fij) son divididos
con respecto al subtotal de las categorías
de una variable se consiguen las tablas
de frecuencias condicionales
Tabla frecuencias condicionales
respecto a Y
Los valores por columna de cada categoría de Y
son divididos respecto a su respectivo subtotal.
Sexo (Y)
Hombre Mujer Total
Fuma
(X)
Si 0.69 0.38 0.53
No 0.31 0.62 0.47
Total 1.00 1.00 1.00
B. TABLAS FRECUENCIAS RELATIVAS CONDICIONALES
Sexo (Y)
Hombre Mujer Total
Fuma
(X)
Si
75
(0.69)
48
(0.38)
123
(0.53)
No
33
(0.31)
77
(0.62)
110
(0.47)
Total
108
(1.00)
125
(1.00)
233
(1.00)
0.69
0.38
0.31
0.62
0
0.2
0.4
0.6
0.8
Hombre Mujer
Si fuma No fuma
Tomando el criterio de la
variable Sexo
En los hombres un 69%
fuma y un 31% no fuma.
En las mujeres un 38%
fuma y un 62% no fuma.
Distribución del hábito de fumar de acuerdo
al sexo

Elementos a considerar en la elaboración de una tabla o cuadro estadístico
Una tabla o cuadro estadístico debe incluir no tan solo los valores numéricos, sino también
las descripciones conceptuales a las que se refieren estos, además de incorporar
indicaciones particulares sobre el origen de los datos, así como aclaraciones específicas que
son de utilidad para el usuario interesado en conocer aspectos de naturaleza conceptual,
técnica o metodológica.

Una tabla o cuadro estadístico debe incluir estas componentes:
Ii Xi fi hi Fi Hi
15 - 19 17 5 0.17 5 0.17
19 - 23 21 5 0.17 10 0.34
23 - 27 25 13 0.43 23 0.77
27 - 31 29 4 0.13 27 0.90
31 - 35 33 2 0.07 29 0.97
35 - 39 37 1 0.03 30 1
30 1
CUADRO Nº 1
Responsables: GRUPO 06
Fuente: Aula 102 – INSTITUTO BRITÁNICO .
Lima, 16 de setiembre del 2010.
1. NÚMERO DE CUADRO
Distribución de los estudiantes del curso de Metodología de
acuerdo a grupos de edades (en años) Es el código o elemento de identificación
que permite ubicar el cuadro en el
interior de un documento. El numero se
anota junto con la palabra “CUADRO”,
por ejemplo: Cuadro Nº 1

Ii Xi fi hi Fi Hi
15 - 19 17 5 0.17 5 0.17
19 - 23 21 5 0.17 10 0.34
23 - 27 25 13 0.43 23 0.77
27 - 31 29 4 0.13 27 0.90
31 - 35 33 2 0.07 29 0.97
35 - 39 37 1 0.03 30 1
30 1
CUADRO Nº 1
acuerdo a grupos de edades (en años)
Es la descripción resumida del contenido del cuadro.
El título debe ser breve, claro y completo, expresar sin ambigüedad qué tipo de
información contiene el cuadro.
Debe responder a ¿qué variable representa el cuadro? ¿A qué población representa?
2. TÍTULO

Ii Xi fi hi Fi Hi
15 - 19 17 5 0.17 5 0.17
19 - 23 21 5 0.17 10 0.34
23 - 27 25 13 0.43 23 0.77
27 - 31 29 4 0.13 27 0.90
31 - 35 33 2 0.07 29 0.97
35 - 39 37 1 0.03 30 1
30 1
CUADRO Nº 1
4. CUERPO
5. PIE
acuerdo a grupos de edades (en años)
3. ENCABEZADO

S03 - EDP2021_salud.pdf

Recomendados

Recomendados

Más contenido relacionado

Similar a S03 - EDP2021_salud.pdf

Similar a S03 - EDP2021_salud.pdf (20)

Último

Último (20)

S03 - EDP2021_salud.pdf