Tarea seminario 8
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Este documento describe un estudio que utiliza la prueba de Chi cuadrado para determinar si existe una relación entre el sexo y la frecuencia de estudio de los participantes. El documento presenta los pasos de la prueba de Chi cuadrado, incluidas las hipótesis, los cálculos en SPSS y a mano, y la interpretación de los resultados. La conclusión es que no existe una relación significativa entre el sexo y la frecuencia de estudio.
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Tarea seminario 9
Este documento describe los pasos para analizar la correlación entre dos variables cuantitativas, como el número de horas de práctica de deporte y el índice de masa corporal. Primero se realiza una prueba de normalidad para determinar si las variables siguen una distribución normal o no, y luego se aplica el coeficiente de correlación adecuado. Los resultados muestran que las variables no tienen una distribución normal y que no existe una correlación significativa entre ellas según los datos de la muestra.
Tarea seminario 7
Este documento describe los pasos para analizar la relación entre dos variables utilizando la prueba T de Student. Se realizó un estudio sobre la relación entre el sexo y la práctica de deporte en una muestra. Primero, se sometió la variable del peso a una prueba de normalidad para determinar si seguía una distribución normal. Luego, al obtener un resultado significativo en la prueba T de Student, se concluyó que sí existe una relación entre el sexo y la práctica de deporte en la muestra.
Actividades de concordancia y correlación
Este documento describe cómo realizar actividades de correlación y concordancia utilizando el software SPSS. Primero, selecciona dos variables cuantitativas de un cuestionario y analiza si existe una correlación positiva, negativa o ninguna. Luego, realiza pruebas de normalidad de Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk para determinar si usar el estadístico de Pearson o Spearman. Finalmente, el documento muestra los pasos en SPSS para calcular la correlación de Spearman entre el año de nacimiento y horas de deporte de una muestra, encontr
Correlaciones
Este documento describe la correlación entre variables, los tipos de correlación (directa, inversa, nula), y cómo medir el grado de correlación usando el coeficiente de Pearson o Spearman. Explica cómo determinar qué coeficiente usar mediante pruebas de normalidad, y provee un ejemplo numérico para comprobar si existe correlación entre el peso y la talla de individuos.
Tarea del seminario 10
Este documento resume los conceptos de correlación positiva, negativa y nula, y describe los estadísticos de Pearson y Spearman para medir la correlación entre dos variables cuantitativas. A continuación, analiza la correlación entre el peso y las horas dedicadas al deporte en un conjunto de datos, encontrando una correlación nula usando el estadístico de Spearman debido a que una de las variables no sigue una distribución normal. Esto se ilustra en un diagrama de dispersión que muestra la ausencia de relación entre las dos variables.
Contraste de hipotesis
Este documento presenta un ejercicio para analizar si existe una relación entre el cansancio en el rol de cuidador y el sexo utilizando la prueba de chi cuadrado. Se analizan las historias de 484 cuidadores, de los cuales 450 presentan cansancio y 192 son hombres y 292 mujeres. Se realizan las tablas de frecuencias observadas y esperadas y se calcula el chi cuadrado real y teórico, rechazándose la hipótesis nula dado que el chi cuadrado real es mayor que el teórico, por lo que existe
Tarea seminario 9
El documento trata sobre la correlación entre dos variables. Explica que la correlación puede ser positiva, negativa o nula, y que indica la relación pero no implica causalidad. También describe cómo realizar un análisis de correlación entre horas de deporte y IMC, incluyendo probar la normalidad de los datos, seleccionar el coeficiente de correlación apropiado (Spearman para datos no normales) y obtener un coeficiente de correlación bajo y positivo.
Seminario 7 estadistica
El documento describe los pasos para determinar si existe una relación entre el peso y la práctica de deporte. Primero, se realiza una prueba de normalidad a la variable del peso. Luego, se relacionan ambas variables mediante una prueba T para muestras independientes. La significación resultante es menor que 0.05, por lo que se concluye que existe una relación entre el peso y la práctica de deporte.
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Correlación
Este documento resume los pasos para estudiar la correlación entre dos variables cuantitativas utilizando los coeficientes de correlación de Pearson y Spearman. Explica que primero se debe comprobar si las variables siguen una distribución normal mediante histogramas y pruebas estadísticas, y luego seleccionar el coeficiente de correlación apropiado. Al aplicar estos pasos a las variables peso y colesterol total de una muestra, se concluye que no existe una correlación significativa entre ellas.
Semianrio 9
Este documento resume los resultados de una prueba de correlación entre dos variables: horas de práctica deportiva y el índice de masa corporal (IMC). Se determinó que las variables no siguen una distribución normal, por lo que se usó la prueba de Spearman. Los resultados mostraron una correlación positiva pero no significativa (0.263) entre las variables, indicando que no existe una relación entre las horas de deporte y el IMC.
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Sin título
Este documento discute la correlación entre dos variables cuantitativas: el número de cigarrillos fumados por día y la altura. Explica que la correlación mide la relación entre dos variables y puede ser positiva o negativa. Luego describe analizar estas dos variables específicas de los datos de un cuestionario, realizar una prueba de normalidad para determinar el estadístico de correlación apropiado, y encontrar que existe una correlación mínima entre el número de cigarrillos y la altura basado en un coeficiente de correlación de Spearman de 0.089.
Estadistica unida 4
Este documento describe los métodos de Pearson y Spearman para calcular coeficientes de correlación. El coeficiente de Pearson mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas, mientras que el coeficiente de Spearman se usa para variables ordinales. Ambos coeficientes varían de -1 a 1, donde valores cercanos a 1 indican una fuerte correlación positiva y valores cercanos a -1 indican una fuerte correlación negativa. El documento también proporciona ejemplos y fórmulas para calcular estos coeficientes, así como sus ventajas y desventajas
Seminario 10
Este documento presenta los pasos realizados para analizar la correlación entre dos variables, peso y número de cigarrillos, tomadas de un cuestionario. Se realizaron pruebas de normalidad para determinar el estadístico de correlación apropiado, el cual resultó ser la Rho de Pearson. Los resultados mostraron una correlación mínima entre las variables, lo que indica que el peso no tiene relación con la cantidad de cigarrillos fumados. Esto se ilustró también en un gráfico de dispersión que mostró una alta dispersión entre los datos.
Correlación
El documento describe los pasos realizados para explorar las correlaciones entre diferentes variables usando la base de datos obesidad.sav en SPSS. En el primer ejercicio, se analiza la correlación entre peso y glucemia encontrando una correlación moderada positiva. En el segundo ejercicio, se explora la correlación entre tensión arterial y colesterol, encontrando una correlación baja positiva. Ambos análisis involucraron gráficos de dispersión, pruebas de normalidad y pruebas de correlación de Spearman o Pearson según corresponda.
Estadística bivariada ejercicio 1
Este documento presenta un análisis estadístico bivariado que estudia la asociación entre el sexo y la práctica de deporte en una muestra de 290 estudiantes universitarios. Se utilizó una tabla de contingencia y la prueba de chi-cuadrado, la cual mostró una asociación significativa entre las variables (p<0.05). Los hombres tenían mayor probabilidad de practicar deporte que las mujeres. El análisis concluyó que existe una diferencia significativa en la práctica de deporte entre sexos.
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Estadística bivariada ejercicio 4
Este documento presenta un análisis estadístico bivariado de las variables "altura" y "peso" en una muestra de 290 estudiantes. Se representan los datos gráficamente y se realizan pruebas de normalidad y correlación. Los resultados muestran que no hay normalidad en las variables y existe una fuerte asociación positiva entre la altura y el peso de los estudiantes.
3 tipos de análisis bivariado.
El documento analiza diferentes tipos de análisis bivariados entre variables cualitativas y cuantitativas utilizando datos de salud. Incluye un análisis entre dos variables cualitativas "practicar deporte" y "sexo" utilizando una tabla de doble entrada. También incluye un análisis entre una variable cualitativa politómica "botellón" y una variable cuantitativa "altura" estudiando la normalidad y homocedasticidad. Por último, analiza dos variables cuantitativas "mantenimiento hogar" y "medicaliz
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El documento analiza la relación entre dos pares de variables tomadas de un cuestionario: peso y colesterol total, edad y tensión arterial sistólica. Para el primer par, se determina que siguen una distribución normal y no existe correlación entre ellas. Para el segundo par, no siguen una distribución normal pero sí existe una fuerte correlación positiva entre la edad y la tensión arterial.
Power seminario 10
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Seminario X
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Trabajo seminario 9
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Seminario IV: Correlación
Este documento presenta los resultados de un estudio que midió la frecuencia cardíaca y la edad de 8 personas. No se encontró una correlación lineal entre las variables. El análisis estadístico en SPSS y sin SPSS mostró que la muestra no era representativa de la población general con un nivel de significación de 0.01, ya que el valor p fue mayor que 0.01. Por lo tanto, no se puede concluir que existe una correlación entre la frecuencia cardíaca y la edad en la población.
M2_Estadistica Aplicada a la Psicología (1).ppsx
La estadística es una herramienta útil para la psicología que permite analizar patrones de conducta mediante el uso de muestras representativas. Ofrece medidas como la media, mediana y moda para describir datos. El coeficiente kappa de Cohen mide el acuerdo entre observadores más allá del azar. Un ejemplo calcula kappa en 0.4 para dos lectores que calificaron historias de infidelidad, mostrando un acuerdo superior al azar. La estadística permite realizar análisis conductuales rigurosos.
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Este documento explica cómo utilizar el programa SPSS. Describe las funciones básicas del programa como abrirlo, las diferentes vistas de datos y variables, y cómo crear, calcular y recodificar variables. También muestra cómo pasar datos desde Excel a SPSS.
Tarea seminario 4
El documento compara dos artículos científicos mediante una tabla. La tabla analiza aspectos como el título, autores, institución, resumen, metodología y discusión de cada artículo, señalando los puntos positivos y negativos de cada uno en color verde y rojo respectivamente.
Seminario 3
Este seminario cubrió cómo realizar búsquedas bibliográficas en las bases de datos PubMed y CINAHL utilizando Descriptores en Ciencias de la Salud. Los estudiantes aprendieron a desarrollar una estrategia de búsqueda en inglés y aplicarla en ambas bases para encontrar artículos sobre enfermería domiciliaria en pacientes con esquizofrenia o trastorno bipolar. Seleccionaron 5 artículos y los exportaron a Mendeley en formato Vancouver para su bibliografía.
Seminario 2 tarea irene
El documento describe las tareas del seminario 2 de TICs, que consistían en buscar dos artículos de revista en la base de datos Dialnet. Se debía encontrar el texto completo de un artículo en Dialnet y solo el resumen del otro artículo, el cual luego se buscaría en el catálogo Fama+ para acceder al texto completo. Se explican los pasos para realizar estas búsquedas y se muestran pantallazos de los primeros artículos encontrados.
Seminario 1 TICS
Este breve documento presenta información sobre un seminario de Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC). Menciona que es una prueba y proporciona el título "Seminario 1 TICS" y la plataforma "SlideShare", sin dar más detalles sobre el contenido del seminario.
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1.-INTRODUCCIÓN
La importancia del proceso de atención en enfermería (P.A.E.), radica en que enfermería necesita un lugar para registrar sus acciones de tal forma que puedan ser discutidas, analizadas y evaluadas.
Mediante el PAE se utiliza un modelo centrado en el usuario que: aumenta nuestro
grado de satisfacción, nos permite una mayor autonomía, continuidad en los objetivos, la
evolución la realiza enfermería, si hay registro es posible el apoyo legal, la información
es continua y completa, se deja constancia de todo lo que se hace y nos permite el
intercambio y contraste de información que nos lleva a la investigación. Además, existe
un plan escrito de atención individualizada, disminuyen los errores y acciones reiteradas
y se considera al usuario como colaborador activo.
Así enfermería puede crear una base con los datos de la salud, identificar los problemas actuales o potenciales, establecer prioridades en las actuaciones, definir las responsabilidades específicas y hacer una planificación y organización de los cuidados. El
P.A.E. posibilita innovaciones dentro de los cuidados además de la consideración de
alternativas en las acciones a seguir. Proporciona un método para la información de
cuidados, desarrolla una autonomía para la enfermería y fomenta la consideración como
profesional.
En el campo de la Hemodiálisis, con pacientes cada vez de mayor edad y una importante comorbilidad asociada (Diabetes Meliitus, patología cardiovascular, etc ) , los PAE
deben además ir orientados a conseguir una mayor calidad de vida de nuestros pacientes, que se puede traducir en: bajas tasas de ingresos hospitalarios, mayores supervivencias y una buena percepción por parte de los pacientes de su estado de salud.
Por todas estas razones, hace un año, el equipo de nuestra unidad decidió utilizar un
programa informático llamado NEFROSOFT®, que nos permite dar una atención integral
e individualizada a través del Proceso de Atención de Enfermería.
2.-OBJETIVO
El propósito de utilizar el P.A.E. a través de un programa informático es doble, por un
lado el bienestar del paciente atendiendo a las necesidades de un sujeto que se enfrenta
a un estado de salud de forma organizada y flexible.
Y por otro lado, generar una información básica para la investigación de enfermería,
de fácil acceso y tratamiento mediante este programa informático.
herencia multifactorial, genetica clinica
La predisposición genética no garantiza que una persona desarrollará una enfermedad específica, sino que aumenta el riesgo en comparación con individuos que no tienen esa predisposición genética.
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Comunicació oral de les infermeres Maria Rodríguez i Elena Cossin, infermeres gestores de processos complexos de Digestiu de l'Hospital Municipal de Badalona, a les 34 Jornades Nacionals d'Infermeras Gestores, celebrades a Madrid del 5 al 7 de juny. Atención al Politraumatizado - Diego.pptx
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El cáncer es una enfermedad caracterizada por el crecimiento descontrolado de células anormales en el cuerpo. Puede afectar a cualquier parte del organismo y su tratamiento varía según el tipo y la etapa de la enfermedad. Los factores de riesgo incluyen la genética, el estilo de vida y la exposición a ciertos agentes carcinógenos. Aunque el cáncer sigue siendo una de las principales causas de morbilidad y mortalidad en el mundo, los avances en la detección temprana y el tratamiento han mejorado las tasas de supervivencia. La investigación continúa en busca de nuevas terapias y métodos de prevención. La concienciación sobre el cáncer es fundamental para promover estilos de vida saludables y fomentar la detección precoz.
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Tarea seminario 8
- 1. Estudio de la relación entre dos variables. Prueba Chi cuadrado. TICs Tecnologías de la Información y la Comunicación
- 2. ¿Existe relación entre el sexo y la frecuencia de estudio? Para ver si existe relación entre dos variables utilizamos la estadística inferencial. En este caso queremos estudiar la relación entre dos variables cualitativas: el sexo y la frecuencia de estudio. Así pues, elaboramos nuestras hipótesis nula y alternativa: - Hipótesis nula (H0): No existe relación entre el sexo y la frecuencia de estudio. - Hipótesis alternativa (H1): Sí existe relación entre el sexo y la frecuencia de estudio.
- 3. Modo de proceder En primer lugar, vamos a ver si existe relación entre el sexo y la frecuencia de estudio utilizando el programa SPSS. Una vez analizados e interpretados los resultados, vamos a realizar el mismo estudio pero calculando los resultados a mano. Ambos procedimientos deberían llegar a la misma conclusión.
- 4. En SPSS…
- 5. En SPSS…
- 6. Resultado obtenido en SPSS
- 7. Análisis de los resultados obtenidos en SPSS El resultado obtenido en la prueba Chi cuadrado es 0,598 con un grado de libertad de 3. A continuación nos vamos a la tabla de distribución de Chi cuadrado para ver si el resultado obtenido es significativo o no. Debemos tener en cuenta que el grado de significación elegido es 0,05.
- 8. Tabla de distribución Chi Cuadrado
- 9. Interpretación de los resultados obtenidos Como vemos en la tabla, el valor mínimo necesario para que el resultado obtenido sea significativo, con un grado de libertad de 3 y un nivel de significación de 0,05, es 7,8147. Sin embargo, el valor obtenido en la prueba de Chi cuadrado es 0,598. 0,598 < 7,8147, por lo que debemos aceptar la hipótesis nula, ya que el valor obtenido en la prueba no es significativo, sino que se debe al azar. Solución final: No existe relación entre el sexo y la frecuencia de estudio.
- 10. Cálculo de la prueba Chi cuadrado a mano Para comparar dos variables cualitativas, se utiliza las tablas de contingencia. Debemos hacer una tabla de frecuencias observadas (la que nos da directamente el programa SPSS) y una tabla de frecuencias esperada o teórica, que debemos elaborar nosotros.
- 11. Tabla de frecuencia observada, obtenida del SPSS
- 12. Tabla de frecuencia esperada o teórica
- 13. Cálculo de la prueba de Chi cuadrado y grado de libertad
- 14. Tabla de distribución Chi Cuadrado
- 15. Interpretación de los resultados obtenidos Como hemos visto anteriormente, el valor obtenido en la prueba de Chi cuadrado es 0,59. 0,59 < 7,8147, por lo que debemos aceptar la hipótesis nula, ya que el valor obtenido en la prueba no es significativo, sino que se debe al azar. Solución final: No existe relación entre el sexo y la frecuencia de estudio.