3. Tipos de variables
Variables contínuas
– Pueden poseer cualquier valor dentro de
una escala contínua.
– Ejemplos: peso, talla,glicemia, etc
Variables discretas
– Son variables contínuas pero que só lo
pueden poseer un determinado número
de valores enteros.
– Ejemplos: nº de cigarrillos por día
4. Tipos de variables
Variables categó ricas
– Representan fenó menos que no son
medibles en forma numérica sino que a
través de categorías.
Variedades de variables categó ricas
– V. dicotó mica: só lo puede tener dos
valores. P.e. masculino/femenino
– V. nominales: son clasificaciones que no
implican un orden de las categorías. P.e.
grupos sanguíneos.
– V. ordinales: implican un orden de los
valores posibles. P.e. leve, moderado,
severo.
5. Tipos de variables
Variables de atributo
– Representan atributos preexistentes de
los sujetos en estudio.
– Ejemplo: edad, fuerza, etc
Variables activas
– Son las variables que el investigador
crea o diseñ a para la investigació n.
6. Tipos de variables
Variables independientes
– Son las causas -ciertas o probables- de un
fenó meno.
Variables dependientes
– Son los efectos de las variables
independientes.
Variables asociadas
– No siendo las variables importantes del
estudio, están presentes en los sujetos y
pueden influir en los resultados
La denominación v. dependiente y v. independiente no
implica una relación de causalidad entre ellas.
7. ¿Cuales son las variables?
¿Qué tipo de variable es la obesidad?
Variable categórica, ordinal, de atributo.Variable categórica, ordinal, de atributo.
¿La obesidad aumenta el riesgo de infarto cardíaco?
Obesidad Variable independiente
Infarto cardíaco Variable dependiente
¿Puede medirse la obesidad?
NO
¿Qué se mide para determinar el grado de obesidad?
El peso y la talla
8. Definiciones
Variable: es cualquier cualidadVariable: es cualquier cualidad
de un organismo, grupo ode un organismo, grupo o
situació n capaz de adoptarsituació n capaz de adoptar
valores diferentes.valores diferentes.
Mediciones: son observaciones
que describen fenó menos en
términos que pueden ser
analizados estadísticamente
10. 04/01/17
Así como selecciona las
variables que participarán en
un estudio, el investigador
debe seleccionar las
mediciones que utilizará y las
escalas de medición
11. En general…
Debe preferirse mediciones que
producen valores numéricos
continuos.
Una medición continua puede
transformarse en categórica, pero no se
puede hacer el proceso inverso.
13. Precisión
Conceptos asociados
– confianza
– consistencia
Son afectados por error aleatorio
causas:causas:
variabilidad del observador
variabilidad del sujeto
variabilidad de instrumentos
Una medición precisa es aquella que da el mismo
resultado cada vez que se mide...
14. ¿Como se mide la precisión?
Desviació n estándar
Coeficiente de variació n
Coeficiente de correlació n
– consistencia test-retestconsistencia test-retest
– consistencia interna (entre dos variables relacionadas)consistencia interna (entre dos variables relacionadas)
– consistencia inter e intraobservadorconsistencia inter e intraobservador
D.E.D.E.
mediamedia
15. Estrategias para mejorar la
precisión
Estandarizació n de los mé todos de medició nEstandarizació n de los mé todos de medició n
– definiciones operacionalesdefiniciones operacionales
Entrenamiento y certificació n de los observadoresEntrenamiento y certificació n de los observadores
Instrumentos en buen estadoInstrumentos en buen estado
Automatizació nAutomatizació n
Repetició n de las medicionesRepetició n de las mediciones
16. Exactitud
Sesgo del observador
Sesgo del sujeto
Sesgo del instrumento
La exactitud de una variable es el grado conque ella
representa lo que se quiere representar
Error
sistemático Exactitud
Clases de error de exactitudClases de error de exactitud
17. Diferencias entre precisión y exactitud
Precisión Exactitud
Definición
Grado con el que las
mediciones dan el mismo valor
todas las veces
Grado con que las mediciones
representan lo que se supone
representan
Mejor manera de
probarlo
comparación entre
mediciones repetidas
comparación con una
referencia
Valor en el estudio
mayor poder para detec-
tar efectos
Aumenta la validez de
las conclusiones
Influido por
error aleatorio (Varianza)
dependiente de:
Observador, sujeto
instrumento
error sistemático (Sesgo)
dependiente de:
Observador, sujeto
instrumento
buena precisión
mala exactitud
mala precisión
buena exactitud
buena precisión
buena exactitud
mala precisión
mala exactitud
18. Estrategias para mejorar la
exactitud
Estandarizar los métodos de medició n
Hacer mediciones no sesgables
Instrumentos en buen estado
Automatizació n
Evitar el fraude en las mediciones
Estudios ciegos
Calibrar los instrumentos
20. Un plan para la recolección de datos
Paso 1
– Identificar las necesidades de
informació n:
¿Cuales son las variables que se va a medir?
¿Se han considerado las variables asociadas?
¿Se requiere informació n general sobre la
muestra o los sujetos?
¿Se requiere medir el sesgo de los sujetos?
¿Se requiere verificar la manipulació n?
¿Se requieren datos administrativos?
21. Un plan para la recolección de datos
Paso 2
– Selecció n del tipo de medició n
Autoinformes
Observaciones
Mediciones biofisioló gicas
22. Un plan para la recolección de datos
Paso 3
– Selecció n y elaboració n de
instrumentos
Aspectos a considerar
– Recursos
– Disponibilidad y conocimiento
– Normas y comparabilidad
– Adecuació n a la població n
– Aspectos de la aplicació n
– Reputació n