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Paradigmas cuantitativo y cualitativo

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Métodos de Investigación 
Dr. Ignacio Méndez Ramírez 
IIMAS UNAM 
Centro de Investigación y Docencia Económicas 
2008
PREGUNTAS DE INICIO 
2. La estatura de los seres humanos tiene distribución 
normal
3. En un estudio se tienen dos grupos de 50 personas. 
El primer grupo realizó ejercicio físico vigoroso 
durante un año. El segundo grupo no lo hizo, fue 
sedentario. Al término del año se miden los ácidos 
grasos en suero. 
Para el primer grupo el promedio fue de 12.3 mg por 
cc., en cambio para los sedentarios fue de 18.5 mg 
por cc. 
Se realiza la prueba de “t” y da una P< 0.0001. 
Se concluye “El ejercicio físico vigoroso disminuye 
los niveles de ácidos grasos”.
Comparación de Paradigmas Epistemológicos 
POSITIVISMO 
 Objetivo 
 Empírico 
 Racionalidad en el Método 
 Reduccionista 
 Certeza 
 La Matemática está en la 
realidad 
 Causalidad determinista 
NUEVA FILOSOFIA 
 Objetividad Intersubjetiva 
 Constructivismo 
 Racionalidad en el científico 
 Sistémico 
 Minimizar errores 
 La Matemática aproxima la 
realidad 
 Causalidad Probabilística
El uso de los modelos en el trabajo de investigación se da de 
acuerdo al esquema siguiente:
Mario Bunge “ Crisis y 
reconstrucción de la filosofía” 
Gedisa 2002 
Sistema mundial 
Sociedades Niveles Sociales 
Grupos Sociales 
Individuos 
Supersistemas pe. SNC 
Organos pe. hipotálamo 
Microsistemas pe. minicolumnas corticales 
Células pe. Neuronas 
Orgánulos pe. cromosomas 
Moléculas pe. ADN 
Átomos, pe. Ca 
Partículas Elementales y campos 
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  • 1. Métodos de Investigación Dr. Ignacio Méndez Ramírez IIMAS UNAM Centro de Investigación y Docencia Económicas 2008
  • 2. PREGUNTAS DE INICIO 2. La estatura de los seres humanos tiene distribución normal
  • 3. 3. En un estudio se tienen dos grupos de 50 personas. El primer grupo realizó ejercicio físico vigoroso durante un año. El segundo grupo no lo hizo, fue sedentario. Al término del año se miden los ácidos grasos en suero. Para el primer grupo el promedio fue de 12.3 mg por cc., en cambio para los sedentarios fue de 18.5 mg por cc. Se realiza la prueba de “t” y da una P< 0.0001. Se concluye “El ejercicio físico vigoroso disminuye los niveles de ácidos grasos”.
  • 4. Comparación de Paradigmas Epistemológicos POSITIVISMO Objetivo Empírico Racionalidad en el Método Reduccionista Certeza La Matemática está en la realidad Causalidad determinista NUEVA FILOSOFIA Objetividad Intersubjetiva Constructivismo Racionalidad en el científico Sistémico Minimizar errores La Matemática aproxima la realidad Causalidad Probabilística
  • 5. El uso de los modelos en el trabajo de investigación se da de acuerdo al esquema siguiente:
  • 6. Mario Bunge “ Crisis y reconstrucción de la filosofía” Gedisa 2002 Sistema mundial Sociedades Niveles Sociales Grupos Sociales Individuos Supersistemas pe. SNC Organos pe. hipotálamo Microsistemas pe. minicolumnas corticales Células pe. Neuronas Orgánulos pe. cromosomas Moléculas pe. ADN Átomos, pe. Ca Partículas Elementales y campos Niveles Biológicos Niveles Químicos Niveles Físicos Los seres humanos y sus subsistemas y supersistemas
  • 7. Un nivel de organización es una colección compuesta por todas las cosas materiales caracterizadas por propiedades peculiares ( en especial leyes) Cualquier cosa perteneciente a un nivel determinado, está compuesta por cosas que pertenecen a niveles inferiores. Decimos que las propiedades de las cosas del enésimo nivel que no están presentes en los niveles inferiores son propiedades emergentes específicas del enésimo nivel Moraleja Metodológica : 1.- Identificar el nivel o niveles atravesados por su objeto de estudio. 2.- No saltar niveles. 3.- Reconocer la genealogía de los niveles superiores Holismo, Análisis, Síntesis y Enfoque multinivel
  • 8. Paradigmas Cuantitativo Cualitativo Ontológico Realidad Objetiva y Singular Realidad Subjetiva y Múltiple, según los participantes Epistemológico El investigador es independiente del objeto El investigador interactúa con el objeto Axiológico Insesgado y sin valores Sesgado y con carga valorativa
  • 9. Paradigmas Cuantitativo Cualitativo Lenguaje •Formal •Definiciones previas •Impersonal •Informal •Decisiones por desarrollar •Personal Proceso de Investigación •Deductivo •Causa y Efecto •Diseño Estático •Libre de Contexto •Generalizaciones para predicción, explicación y entendimiento •Confiabilidad •Casos múltiples •Inductivo •Multifactorial y simultáneo •Diseño emergente •Categorías que surgen en Contexto •Patrones y teorías para entender •Validez •Estudio de Caso
  • 10. Paradigmas Cuantitativo Cualitativo Experiencia y entrenamiento del Investigador Habilidad técnica, computación estadística Habilidad literaria, Computación para análisis de textos Aptitudes psicológicas • Adaptado a reglas y guías • Baja tolerancia a la ambigüedad • Estudios breves en tiempo • Adaptado a falta de reglas o guías • Alta tolerancia a la ambigüedad • Estudios de larga duración
  • 11. Paradigmas Cuantitativo Cualitativo Naturaleza del problema • Confirmar teoría • Estudiado previamente • Variables conocidas • Teorías existentes • Investigación exploratoria • Variables desconocidas • El contexto es importante • Puede no existir teoría básica
  • 12. Paradigmas Cuantitativo Cualitativo Aspectos Metodológicos • Experimentos: Aleatorización, Homogeneización, Bloques • Estudios Observacionales: Modelos, Efectos ajustados • Causalidad Probabilística • Inferencia sobre poblaciones • Grupos de enfoque • Entrevistas a profundidad • Observación participante • Interpretación de textos • Motivaciones, deseos • Variables relevantes por descubrirse • Casos particulares
  • 13. SINTESIS DE PARADIGMAS (complementariedad) Cuantitativo Cualitativo • Las conclusiones estadísticas son para promedios o proporciones • Se detectan las tendencias generales • Se aplican a un individuo o elemento, las conclusiones de la población a la que pertenece • Se descubren las particularidades de un elemento • Se interpretan dentro de la tendencia general los aspectos particulares o la forma, y quizá el por qué de las desviaciones de la tendencia
  • 14. SINTESIS DE PARADIGMAS (complementariedad) Cuantitativo Cualitativo • La presencia de interacciones múltiples , y entre diversos conceptos e indicadores, es difícil de determinar • Modelos gráficos, ecuaciones simultáneas, análisis de factores, correspondencia, conglomerados, etc. • Se descubren las particularidades de un elemento. Se interpretan sus características en el contexto especifico • Se pueden tener unos pocos elementos estudiados a profundidad, y describir e interpretar semejanzas y diferencias
  • 15. Síntesis de Paradigmas Cualitativo y Cuantitativo Ante las características de las epistemologías aceptadas actualmente para todas las ciencias; las diferencias básicas desaparecen, por lo que se puede y debe buscar una síntesis de los dos paradigmas.
  • 16. No se puede ser totalmente objetivo Todos los Hechos tienen carga teórica. Constructivismo. Formas “ Humanas” de pensar y percibir Se capta lo que se conceptualiza. Hay que creer para ver. Hay que ver para creer.
  • 17. Construcción de teoría Se postulan conceptos y ligas entre ellos. Se obtienen consecuencias verificables. Se contrastan las deducciones con las observaciones.
  • 18. {La estatura de seres humanos es normal } f(x)= [1/(2ps2)]1/2 exp[(x-m)2/(2s2)] Estaturas negativas? ABCD/EFG Factores NO comunes Factores comunes Para un grupo de personas homogéneo en edad, sexo, raza y alimentación; el modelo normal puede representar la distribución de frecuencias de las estaturas en forma aproximada.
  • 19. Ciencias Fácticas Formales Elementos : Células, familias, personas, árboles, etc... Propiedades : Conceptualizar y medir. Asociación o causalidad: a una propiedad se acompañan otra (s) Elementos : Puntos, espacios, vectores, funciones, etc... Propiedades: Definirlas, son los axiomas. Teoría: consecuencias lógicas de los axiomas. Modelos CORRESPONDENCIA
  • 20. METODO CIENTIFICO GUIA, PASOS, REALIMENTACION PRIMER CICLO : PROBLEMATIZACION, HIPOTESIS Fase de tormenta de ideas Para generar la hipótesis de la investigación, elaborar la lista de hipótesis (candidatos) No debe limitar las ideas PROBLEMA OBJETIVOS HIPOTESIS CONCEPTOS Y VARIABLES
  • 21. METODO CIENTIFICO GUIA, PASOS, REALIMENTACION HIPOTESIS VARIABLES RECURSOS DISEÑO SEGUNDO CICLO DISEÑO
  • 22. DISEÑO ESTRUCTURA MEDICIONES CÓMO, CUÁNDO, DÓNDE SEGUIMIENTO? CONTROL DE FACTORES DE CONFUSION POBLACIONES ELEMENTOS A, B, C,... MUESTRAS REPRESENTATIVIDAD CÓMO , CUÁNTOS?
  • 23. VALIDEZ EXTERNA REPRESENTATIVIDAD DE LAS MUESTRAS POBLACION La distribución de las variables de interés en el estudio es aproximadamente la misma en la población y en la muestra MUESTRA Xi X f(Xi) i f(Xi)
  • 24. VALIDEZ EXTERNA Muestreo de la Población. Se toman al azar n elementos de la población La distribución de las variables de interés en el estudio es aproximadamente la misma en la población y en la muestra MUESTRA POBLACION Xi f(Xi) Mientras que no sea autoponderada, la muestra no es representativa Xi f(Xi)
  • 25. VALIDEZ EXTERNA Muestras disponibles. A partir de un grupo de n elementos disponibles se define la población. La distribución de las variables de interés en el estudio es aproximadamente la misma en la población y en la muestra Xi f(Xi) e.g.: toma como la muestra los pacientes con la patología de interés de acuerdo con el orden de la llegada Xi f(Xi) POBLACION MUESTRA
  • 26. VALIDEZ EXTERNA REPRESENTATIVIDAD DE LAS MUESTRAS ¿En qué difieren las poblaciones? POBLACION ABCD/EFG MUESTRA Xi f(Xi) Xi f(Xi) POBLACION
  • 27. DESCRIPCION O EXPLICACION DESCRIPTIV O Una sola población. Describir características. Estimar promedios, totales, etc. Conocer evolución. Distribución espacial Búsqueda sistemática de asociaciones COMPARATIV O Dos o mas poblaciones. Hay una hipótesis de causalidad. Control de factores de confusión. Se definen las poblaciones por la causa, o... Se definen las poblaciones por el efecto. (Casos y controles) DESCRIPTIV O COMPARATIV O
  • 28. CAUSALIDAD Hipótesis Teórica. Conceptos o “Constructos” x y X1 X2 X3 X4 ... Y1 Y2 Y3 Y4 ... Hipótesis Empírica (s) Entre Indicadores de los conceptos.
  • 29. CONCEPTOS DE CAUSALIDAD X Y Causalidad determinística La causa es necesaria y suficiente para el efecto. La configuración del mundo está determinada por la configuración anterior. X Y X Y Causa necesaria pero no suficiente Causa suficiente pero no necesaria Trisomía 21 Sx. Down Amiba Amibiasis Deficiencia Fe Anemia
  • 30. CONCEPTOS DE CAUSALIDAD X Y Tabaquismo Cáncer pulmonar Causalidad probabilística •Causa no necesaria ni suficiente •Asociación estadística •Las probabilidades de Y cambian al cambiar X
  • 31. CONTRASTACION DE HIPOTESIS Comparación de lo observado con lo esperado según hipótesis H: la Hipótesis D: el Diseño SA: Supuestos Adicionales P: la predicción (lo que se espera si H, es cierto) Se efectúa el Diseño, D, y se observa si ocurre o no P. Cuando hay aleatoriedad, se cuantifican las discrepancias entre Observado y Esperados TEORIA H, D, SAH P Esperado PRACTICA Observado
  • 32. AAPPOOYYOO CCOONNDDIICCIIOONNAADDOO TEORIA H, D, SAH P PRACTICA Se efectúa la investigación con diseño D Ocurre P o algo cercano a P (puede ocurrir con facilidad por azar, si H es cierta) CONCLUSION No se apoya H, condicionado a la validez de D y la operación de los SAH
  • 33. RREECCHHAAZZOO CCOONNDDIICCIIOONNAADDOO TEORIA H, D, SAH P PRACTICA Se efectúa la investigación con diseño D NO Ocurre P o algo cercano a P (lo observado NO puede ocurrir con facilidad por azar, si H es cierta) CONCLUSION No se apoya H, condicionado a la validez de D y la operación de los SAH
  • 34. EXPLICACIONES ALTERNATIVAS H, D, SAH P A, D, SAA P B, D, SAB P ……………. TEORIA R, D, SAR P Se efectúa el diseño D, y ocurre P ( o algo probable bajo H) Formalmente tanto H como las explicaciones alternativas son apoyadas. Condicionadas a la validez del diseño D, y de cada uno de los SA
  • 35. EXPLICACIONES ALTERNATIVAS Falta de Validez Externa El azar. Nulidad Estadística Errores de medición Endogeneidad. En realidad Y causa X Teorías plausibles y competitivas Factores de Confusión • Presentes de modo diferente en los grupos con variantes de X. • Afectan también la Y. Control: • Homogeneizarlos • Formar Bloques • Aleatorización • Análisis Estadístico
  • 36. SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA H, D, SAP H Azar, D, SAP A B, D, SAP ……………. B R, D, SAP R Se efectúa el diseño D, y ocurre P ( o algo probable bajo H) TEORIA PRACTICA Si en modelos estadísticos se supone cierta la explicación alternativa “No es cierta H”, y SAA es que “ocurre P por azar”, se demuestra que es improbable la ocurrencia de P. Se considera que se ha eliminado por improbable esa explicación, el azar. Nótese que quedan otras posibles explicaciones alternativas.
  • 37. VALIDEZ INTERNA CONTROL DE FACTORES DE CONFUSION En la hipótesis de que X causa Y, es necesario eliminar explicaciones alternativas y factores de confusión, para que si al cambiar X se producen cambios en Y, estos puedan ser atribuidos a X. MMeettooddoollooggííaa EEssttaaddííssttiiccaa: La asociación entre X y Y, persiste cuando se condiciona con variables A1, A2, A3, …An. El condicionamiento se logra: 1. Por diseño (homogeneización, bloques o aleatorización) y/o 2. Por análisis; así, se dice que se evalúa el efecto de X sobre Y, “corregido” o “ajustado” por A1, A2, A3, …An
  • 38. CRITERIOS DE CLASIFICACION DE INVESTIGACIONES 1. Según el propósito son Descriptivos o Comparativos 2. Según la evolución son Transversales o Longitudinales 3. Según la fuente de información son Retrospectivos o Prospectivos 4.- Según el control del investigador son Observacionales o Experimentales
  • 39. ENCUESTA DESCRIPTIVA Pasado Presente Futuro P m m Extrapolación P = población m = muestra
  • 40. ENCUESTA COMPARATIVA Pasado Presente Futuro P2 m2 m2 Extrapolación P1 m1 m1 P1 y P2 = poblaciones m1 y m2 = muestras
  • 41. REVISION DE CASOS P1 m1 m1 Extrapolación en el pasado Pasado Presente Futuro P1 m1 m1 P = poblaciones m = muestras Extrapolación en el presente Evolución Posible seguimiento Captación de información de aspectos en el pasado
  • 42. CASOS Y CONTROLES Pasado Presente Futuro Casos m1 m1 P1 Controles m2 P2 m1 P1 = población de casos con efecto m1 = muestra de casos P2 = población de controles, sin efecto m2 = muestra de controles, sin efecto Búsqueda del factor causal No expuestos Evolución seguimiento retrospectivo Se supone que en el pasado no está presente el efecto Evolución Expuestos Expuestos
  • 43. PERSPECTIVA HISTORICA Pasado Presente Futuro m1 m2 P2 m2 m2 P1 y P2 = poblaciones m1 y m2 = muestras P1 Evolución seguimiento retrospectivo P1 m1 posible seguimiento m1 Evolución P2
  • 44. ESTUDIO DE UNA COHORTE Pasado Presente Futuro P1 = población m1 = muestra P1 m1 seguimiento P1 P1 mediciones m1 m1
  • 45. ESTUDIO DE VARIAS COHORTES Pasado Presente Futuro P1 y P2 = poblaciones m1 y m2 = muestras m1 seguimiento P1 P1 mediciones m1 m1 P1 m2 seguimiento P2 P2 mediciones m2 m2 P2
  • 46. EXPERIMENTO Pasado Presente Futuro m1 Seguimiento Mediciones Tratamientos Evaluación final Asignación aleatoria a los tratamientos Pi = población inicial m = muestras T = tratamientos extrapolación P con T1 P con T2 P con T3 m2 m1 m1 m2 m1 P con T1 P con T2 P con T3 P m i
  • 47. ESTUDIOS DE CAUSA A EFECTO Tiempo inicial t0 Tiempo final t2 Poblaciones en estado inicial P sin la causa P1 1 ningún elemento presenta el efecto Poblaciones en estado subsecuente n1 elementos con la causa n2 elementos sin la causa b individuos b individuos sin la causa P2 P2
  • 48. X X X Y Y Y CAUSALIDAD PROBABILISTICA X Y CAUSALIDAD DETERMINISTICA CAUSA SUFICIENTE PERO NO NECESARIA CAUSA NECESARIA PERO NO SUFICIENTE CAUSA NO NECESARIA NI SUFICIENTE, PERO HAY UNA RELACION ESTADISTICA P(Y/X) P(Y/noX)
  • 49. X Y A1, A2, A3, ...An Si la asociación entre X y Y persiste después de condicionar (mantener constante) posibles factores de confusión o explicaciones alternativas, A1,A2,...An se tiene un apoyo empírico a la causalidad
  • 50. X Y A1, A2, A3, ...An Hay dos maneras de condicionar, por diseño y por análisis. Por diseño mediente bloques, homogeneización y aleatorización. Por análisis, se incluyen en el modelo como variables independientes las mediciones de los posibles factores de confusión, además de la X; con la Y como dependientes. En todos los casos es importante considerar la posibilidad de interacciones entre la X y los factores A1, A2, ...n
  • 51. EXPERIMENTO • Se tienen dos o más poblaciones. • Hay seguimiento. • Se eligen o inventan las variantes del factor causal la X. • Se aleatoriza la asignación de esas variantes a las unidades experimentales. • Se forman bloques. OBSERVACIONAL • Una o mas poblaciones. • Dos poblaciones: Los elementos se eligen ya con las variantes del factor causal. Se pueden formar bloques. Comparativo. • Una población: Se estudia una muestra de ella. Descriptivo Estudio observacional comparativo = Pseudoexperimento
  • 52. LONGITUDINAL • Se mide en dos o más ocasiones la o las variables de interés. • La comparación de los valores en épocas distintas nos informa de la evolución de los elementos. • Se conserva la identidad de los elementos durante el seguimiento. TRANSVERSAL • Se mide una o más variables en una sola ocasión en cada unidad. • No hay seguimiento y no se requiere mantener la identidad de los elementos. Hay estudios longitudinal en el que medición se realiza en un solo día, mientras que hay estudios transversales en el que se requiere tres meses para la medición.
  • 53. Longitudinales con una población Evidencia de Causalidad? Mayor en C, luego D, nada en B A Y Tiempo Ocurre X Ocurre X Tiempo Tiempo Tiempo Ocurre X Ocurre X B C D Maduración, evolución natural, etc..?
  • 54. Longitudinales con dos poblaciones Evidencia de Causalidad? Mayor en A, luego D, B y nada en C A B Tiempo Control Expuesto Ocurre X Ocurre X C D Tiempo Tiempo Tiempo Ocurre X Ocurre X Control de Factores de confusión Y
  • 55. RETROSPECTIVO • La información fundamental, o parte de ella, ya ha sido captada en otras fuentes. El investigador no estudia los elementos, sino registros, expedientes, fichas, etc.., donde esta la información. • Es rápido y barato. • La información puede ser de mala calidad. PROSPECTIVO • Toda la información fundamental se obtiene directamente aplicando instrumentos de medición a los elementos de estudio. La información no existe en fuentes secundarias, o es de muy mala calidad. • Es caro y lento • La información es de buena calidad.
  • 56. ENCUESTA DESCRIPTIVA POBLACION MUESTRA Validez externa Ejemplo: Describir las prácticas de uso de plantas medicinales de los habitantes de una región. La población son todos los habitantes de la región. Se toma una muestra representativa de ellos; posiblemente con muestreo polietápico estratificado. Se aplica un cuestionario (Prospectivo) o se recurre a expedientes de servicios de salud (Retrospectivo) Ejemplo: Describir las áreas donde crece cierta especie vegetal. Se tendrá que muestrear aquellas zonas donde se sospeche que puede desarrollarse, posiblemente con muestreo de transectos.
  • 57. ENCUESTA DESCRIPTIVA 2 POBLACION Validez MUESTRA externa Ejemplo: Perfil de ingreso estudiantes de una universidad. La muestra se forma con los expedientes de un grupo o generación. Se investiga la edad de ingreso,sexo, tipo de escuela de procedencia, nivel socioeconómico, etc. Ejemplo: Describir los padecimientos mas comunes en el servicio de admisión de un hospital de zona. La población son todos los pacientes semejantes a los que se estudian, la muestra
  • 58. ENCUESTA COMPARATIVA 1 Validez Externa Validez Interna Validez Externa Comparar el grado y tipo de prácticas agrícolas que usan las fases lunares, por parte de productores agrícolas que tengan diferente origen étnico y escolaridad. Los factores de confusión pueden ser, el grado de dependencia de la agricultura, capital, tipo de tenencia de la tierra, etc..
  • 59. ENCUESTA COMPARATIVA 2 Comparar el grado y tipo de contaminación por metales pesados en zona de riego con aguas negras tratadas y con aguas limpias. Los factores de confusión son: Prácticas agrícolas, origen del suelo, clima, etc... Validez Externa Validez Interna Validez Externa Aguas negras Aguas limpias
  • 60. ENCUESTA COMPARATIVA 3 Privada Validez Externa Validez Interna Validez Externa Pública Comparar el perfil de estudiantes de la universidad pública con la privada
  • 61. REVISION DE CASOS 1 Tiempo PASADO PRESENTE Evolución Validez Externa En base a registros de médicos de servicio en zonas rurales, cuantificar los cambios en el uso de plantas medicinales y otras prácticas de la medicina tradicional. En base a expedientes del seguro y o crédito agrícola, valorar los cambios en las técnicas de producción agrícola, en los últimos 40 años.
  • 62. REVISION DE CASOS 2 Tiempo PASADO PRESENTE Evolución Validez Externa Retrospectivo con seguimiento Recolección de datos prospectivamente, además de los datos registrados En base a registros estudiantiles, avaluar el proceso educativo de un plantel. Determinar tasas de reprobación, evolución de calificaciones, estas, se asocian con sexo, escuela de procedencia, carrera etc.. En base a expedientes de un hospital explorar y determinar evolución de pacientes con ciertas patologías. Se pueden encontrar factores asociados con peores evoluciones?
  • 63. CASOS Y CONTROLES 1 Pasado Presente casos, con Y Controles, sin Y Validez Externa Validez Interna Seguimiento retrospectivo Sin X Con X Sin X Pérdida de recursos genéticos o forestales, con veda: casos, sin veda: controles. Remontarse a épocas pasadas en la que no se habían perdido los recursos, para investigar posibles factores causales, tales como industrialización, educación, etc.. Validez Externa
  • 64. CASOS Y CONTROLES 2 Casos, con cáncer Controles, sin cáncer Validez Externa Validez Interna Pasado Presente Seguimiento retrospectivo Sin X Con X Sin X Validez Externa Evaluación de factores de riesgo para una neoplasia: cáncer de vejiga, pulmonar, enfermedad coronaria, etc.. Se pueden explorar varios posibles factores causales o de riesgo simultáneamente; las muestras pueden ser pequeñas, el periodo involucrado puede ser muy grande
  • 65. CASOS Y CONTROLES 3 Casos, reprobados Controles, regulares Validez Externa Validez Interna Pasado Presente Seguimiento retrospectivo Sin X Con X Sin X Validez Externa Comparar los expedientes de alumnos reprobados (casos) con alumnos regulares (controles). Valorar como riesgos para la reprobación: turno, carrera, sexo, escuela de procedencia, calificación previa, nivel socioeconómico, participación en deporte o actividades políticas.
  • 66. PERSPECTIVA HISTORICA 1 Validez Externa Pasado Presente Evolución pasada Validez Interna desastre natural Validez Externa En base a expedientes de seguro o crédito agrícola, evaluar productividad agrícola en zonas comparables antes y después de un desastre natural, como volcán, o inundación.
  • 67. PERSPECTIVA HISTORICA 2 Validez Externa Pasado Presente Evolución pasada Validez Interna Validez Externa Piso Cuidados Intensivos En base a expedientes de casos de infarto cardiaco, comparar evolución entre los que recurren a sala de cuidados intensivos y los que se atienden en “piso”.
  • 68. PERSPECTIVA HISTORICA 3 Validez Externa Pasado Presente Evolución pasada Validez Interna Validez Externa ... halotano éter ... En base a expedientes de operaciones 40,000 comparar mortalidad con varios tipos de anestésico, halotano, éter, etc. Controlar por edad, tipo de operación, estado físico, etc.
  • 69. UNA COHORTE 1 Tiempo PRESENTE FUTURO Evolución Validez Externa Se decreta una nueva ley de explotación forestal y se quiere conocer su impacto futuro en la conservación de recursos. Se establece una clínica de atención médica en base a medicina alternativa, se quiere saber como cambia la incidencia de padecimientos crónico-degenerativos en los próximos 10 años.
  • 70. UNA COHORTE 2 Tiempo PRESENTE FUTURO Evolución Validez Externa Se crea una nueva carrera , se quiere valorar todo el proceso educativo. Se decide efectuar exámenes y aplicar cuestionarios al término de cada semestre. Se modifica una ley de impuestos, se desea conocer el impacto que tiene en la actividad económica. Se toma una muestra de establecimientos y se les aplica un cuestionario cada seis meses.
  • 71. VARIAS COHORTES 1 Presente Futuro Validez Interna Evolución futura Se comparan los resultados de la medicina tradicional con la moderna, para diabetes y cáncer. Las poblaciones deben ser enfermos con características semejantes, pero una de ellas acude a los practicantes de la medicina tradicional , (X) y la otra a las clínicas u hospitales, (sin X) . Con X Sin X Validez Externa Validez Externa Validez Externa Validez Externa
  • 72. VARIAS COHORTES 2 Presente Futuro Validez Interna Evolución futura Con X Sin X Validez Externa Validez Externa Validez Externa Validez Externa Se comparan los cambios en actitudes en relación a relaciones sexuales, entre los televidentes de una serie “con mensaje” con los no televidentes y los que no ven la serie.
  • 73. VARIAS COHORTES 3 Presente Futuro Validez Interna Evolución futura Con X Sin X Validez Externa Validez Externa Validez Externa Validez Externa Se comparan las carreras académicas de un nuevo programa educativo, con el tradicional. Se comparan las carreras académicas de estudiantes con actividad política intensa con la de los políticamente no activos.
  • 74. EXPERIMENTO 1 Presente Futuro Evolución futura Validez Interna Validez Externa población Población sin X ALEATORIZACION Población con X Le toca X Le toca no X Validez Externa Se comparan los resultados de la medicina tradicional con la moderna, para diabetes y cáncer. Se tienen 50 voluntarios que pueden ser asignados al azar a cualquiera de los dos tipos de tratamiento.
  • 75. EXPERIMENTO 2 Presente Futuro Evolución futura Validez Interna Validez Externa población Población sin X ALEATORIZACION Población con X Le toca X Le toca no X Validez Externa Se comparan los resultados de un cambio en el proceso productivo. Cambiar condiciones de operación de una fábrica. Unidad experimental: una planta piloto.
  • 76. EXPERIMENTO 3 Presente Futuro Evolución futura Validez Interna Validez Externa población Población sin X ALEATORIZACION Población con X Le toca X Le toca no X Validez Externa Se comparan los resultados del control tradicional de paludismo con control focal. Unidad experimental: un pueblo de 2500 habitantes
  • 77. EXPERIMENTO 4 Presente Futuro Evolución futura Validez Interna Validez Externa población Población sin X ALEATORIZACION Población con X Le toca X Le toca no X Validez Externa Se comparan los rendimientos de maíz con diferentes tipos de fertilizante. Unidad experimental de 4 surcos de 10 m.
  • 78. El experimento más grande que ha habido Se quería evaluar la eficacia de la vacuna Salk contra la Poliomelitis. La incidencia de polio era en 1950-56 de 50 por cada 100,000 (probabilidad de 0.0005). Si se supone una efectividad de 50%; es decir, se evitan 50% de casos con la vacuna. Si la muestra hubiese sido de 100 vacunados y 100 con placebo, se esperan 100(0.0005)=0.05 en el placebo y 100(0.00025)=0.025 en el vacunado. Es decir, no se hubiera observado nada, cero casos en ambos grupos
  • 79. Si la muestra hubiese sido de 40,000 vacunados y 40,000 con placebo, se esperan 40000(0.0005)=20 en el placebo y 100(0.00025)=10 en el vacunado. En este caso aún se tienen números pequeños facilmente confundibles con el azar. Se decidió un experimento aleatorizado, doble ciego, con consentimiento informado con 200,000 en el grupo placebo y 200,000 en el placebo. Se esperan 200000(0.0005)=100 en el placebo y 200000(0.00025)=50 en el vacunado.
  • 80. Hubo algunos estados de EU no quisieron participar en el ensayo clínico controlado. En ellos se hizo un estudio comparativo abierto no aletorizado, asignado la vacuna a los niños de 2o de primaria y el placebo a los de 1o y 3o. Se supone que el promedio de los dos últimos se parece a los de 2o. Algunos se negaron a participar en ambos tipos de estudio. Los resultados fueron como la tabla siguiente
  • 81. Area n casos tasa(x100000) Gran Total 1829916 1013 55 AreasAleator. 749236 428 57 VacunadosAlea 200745 82 41 PlaceboAlea 201229 162 81 No Inoculados 338778 182 54 Vacunas Incomp 8484 2 24 AreasNo Alea 1080680 585 54 Vacunados2o 221998 76 34 controles 725173 439 61 2oNoInoculados 123605 66 53 VacunacionInco 9904 4 40
  • 82. 0 Mean(P(polio)x100000) 25 50 75 100 VacunadosAlea PlaceboAlea No Inoculados Vacunados2o controles 2oNoInoculados Grupo de Estudio p0.0001
  • 83. Diferencias entre los dos grupos vacunados, p=0.26 Diferencias entre los dos grupos placebo, p=0.0019 Diferencias entre areas de experimento controlado con las de 2o contra 3 y 4os., p=0.40 Diferencias entre los dos grupos no inoculados, p=0.96