PREGUNTAS DE AUTOEVALUACIÓN

Para el Capítulo: Problema, Hipótesis y Objetivos de investigación.

1 ¿Cuál es la primera etapa del método científico?

2 ¿Qué aspecto es necesario para poder formular un problema?

3 ¿Qué es la Hipótesis?

4 ¿Qué partes tiene la hipótesis científica?

5 ¿Cuándo es de utilidad poner la hipótesis nula?

6 ¿Qué preguntas se deben contestar para redactar un objetivo?

Respuestas

1. El Problema de investigación.

2. El Conocimiento

3. Suposición que pretende ser alternativa de solución de un problema.

4. Cimiento y estructura.

5. Para las pruebas de hipótesis de investigaciones analíticas.

6. ¿Qué?, ¿Cómo?, ¿Dónde? y ¿Cuándo?

BIOESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN APLICADA EN EL ÁREA DE LA SALUD

BIBLIOGRAFIA recomendada para ampliar en el tema:

- Vázquez C. L. “El método científico en la investigación en ciencias de la salud”, Ed. Méndez Oteo, México,.

- Zorrilla S. “Guía para elaborar Tesis” Ed. Interamericana; México,

- Taborga H. “como hacer una tesis”, Ed. Grijalbo, México,

- Facultad de Medicina “la investigación científica y la estadística”, UNAM, publicaciones técnicas de medicina preventiva y social, México,

- Polit D. “Investigación científica en ciencias de la salud”, Ed. Interamericana, México,

- Salkind N.J. “Métodos de investigación” Ed. Pearson Educación, 3ª Ed. México

- Sackett D.L., “Epidemiología Clínica” Ed. Panamericana, 2ª Ed. México,

Dr. Arnulfo L´Gámiz Matuk Et Alii

Capitulo IV

UNIVERSO, MUESTRA, GRUPO CONTROL Y ELEMENTOS DE OBSERVACIÓN

A) Problema

B) Hipótesis

C) Verificación de la Hipotesis

D) Resultados

UNIVERSO

Objetivos

Universo de estudios

Muestra

Grupo control

Elementos de observación

Variables

Medidas y escalas

Origen de la información

Plan de Tabulación

Plan de análisis

Posterior a la determinación clara y precisa de lo que se pretende realizar en un estudio científico, se requiere identificar lo más depurada posible la población que tiene que ver con el estudio o investigación a la que se denomina universo, que es el cúmulo de casos que cumplen con un conjunto predeterminado de criterios. Agregando que el universo no siempre va a corresponder a personas, ya que lo estudiado puede abarcar cualquier ser orgánico e incluso inorgánico, teniendo criterios de definición múltiples y de muy diversa índole, de tal manera que el universo podría estar construido por el total de mujeres embarazadas con antecedentes diabéticos; o por las historias clínicas de pacientes internados en algún hospital; las muestras de sangre, las viviendas en una comunidad, etc.

Bioestad Stica

Criterios de Inclusión y Exclusión

Cabe señalar que para determinar el universo de estudio se tienen que señalar los criterios de inclusión y los de exclusión para precisar cuál es la población que realmente está comprometida, de tal manera que los criterios de inclusión son las características que deben estar presentes para considerar a un elemento como parte de la población de estudio y por otro lado los criterios de exclusión serían aquellas características que en caso de estar presentes, eliminarán a un elemento como parte de la población de estudio, pudiendo existir en algunos casos la necesidad de incluir los criterios de eliminación que comprenden aquellas características que, en caso de presentarse durante la realización del estudio, pueden modificarlo y por lo tanto determinarán la eliminación del elemento de la población en estudio.

Resumiendo, al llegar al punto que se refiere a la determinación del universo de estudio, se debe incluir a la cantidad de individuos o elementos en los que puede presentar la variable o variables que pretendemos estudiar señalando sus características de inclusión y exclusión.

UNIVERSO

Total, de la población que tiene las características del estudio.

Arnulfo L´Gámiz Matuk Et Alii

Muestra

A) Problema

B) Hipótesis

C) Verificación de la Hipotesis

D) Resultados

Objetivos Universo

Muestra

Grupo control

Elementos de observación

Variables

Medidas y escalas

Origen de la información

Plan de Tabulación

Plan de análisis

Si bien en algunos casos es posible estudiar a todo un universo en la mayoría de las ocasiones será necesario recurrir a una muestra, ya que resultaría dificultoso o de muy alto costo económico estudiar a toda la población. Además de que según se ha comprobado la precisión de la medición y análisis de un fenómeno tiene mayor complejidad en cuanto mayor es una población, lo anterior por la imposibilidad de poder controlar los imponderables en el manejo de universos extensos. La muestra es entonces una porción que representa a un universo, mediante la cual es posible inferir lo más cercanamente posible, las variables estudiadas a la población de donde se extrajo el grupo estudiado.

Utilizando un ejemplo con lenguaje habitual, si tenemos un pastel, para saber si es agradable su sabor, no requerimos comernos todo el pastel, con probar una rebanada es suficiente, ésta rebanada correspondería a la muestra, claro está que la rebanada debe incluir el betún, el pan, el relleno, etc. o sea, tiene que contener de todos los elementos del pastel, igual con la muestra, ésta debe de tener todos los elementos que puedan estar contenidos en el universo.

Muestra

El objetivo de la muestra es proveer una comparación efectiva de la calidad de la información obtenida, presentándose el caso que aún para universos pequeños o restringidos, cuando es necesario realizar algún estudio, es preferible limitarse a una muestra, ya que el factor económico se verá incrementado a medida que se estudie un mayor número de casos. Ahora bien, con lo anterior no queremos justificar que se estudie siempre un número mínimo de elementos, ya que la mayor representatividad está dada por un tamaño de muestra adecuado.

Muestra Aleatoria Simple Universo

La característica más importante de las muestras para que puedan tener el carácter de representativas, es que deben de ser aleatorias, es decir que sean tomadas al azar, significando por lo tanto que cada integrante de la población o universo pueda tener la probabilidad de quedar incluido en la muestra.

Tipos De Muestras

Muestras Obligadas

En términos generales podemos considerar que existen dos tipos de muestras: las obligadas y las probabilísticas. Las primeras son aquellas en que por determinadas circunstancias se tiene que acudir

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a utilizar un número de casos, sin emplear medios estadísticos para el cálculo de su cantidad, existiendo, por lo tanto, en éstos casos, la desventaja de carecer de precisión para juzgar la exactitud de los resultados y la poca posibilidad probabilística para inferir los datos obtenidos en el grupo seleccionado, de la población total. Cabe señalar, sin embargo, que en algunas ocasiones es la única posibilidad que se presenta para realizar algún estudio, en cuyo caso queda justificada la utilización de este tipo de muestras, como es el caso de estudios exploratorios que preceden a un estudio de mayor envergadura, pero siempre con la imposibilidad de realizar una inferencia probabilística hacia el universo de estudio.

Muestras Probabilísticas

Por otro lado, en las muestras probabilísticas, los elementos que quedan comprendidos en la misma son seleccionados aleatoriamente, para las que antes de seleccionar su subtipo, se debe tomar en cuenta los siguientes puntos: a) cuáles son los objetivos del estudio, b) el nivel de precisión que se pretende alcanzar, c) el tipo de instrumento de recolección, d) el tipo de distribución de la población (normal o heterogénea) e) el proyecto de análisis estadístico que es factible realizar y f) la cantidad y calidad de recursos disponibles para la recaudación de datos.

De acuerdo con los puntos antes señalados y contrario a lo que se piensa comúnmente, la selección de la muestra no sólo es la determinación de su tamaño, sino que también se tienen que tomar en cuenta los diferentes aspectos que se presentarán en la realización del estudio, principalmente en la recolección de información, como es el caso del sitio en donde será realizada la investigación, la estrategia para sustituir a los formularios llenados, incorrectamente, las rutas y tiempos programados además de otros elementos.

Subtipos de Muestras Probabilísticas.

Dentro del muestreo probabilístico existen varios subtipos, los más utilizados son:

1) aleatorio simple

3) sistemático

1) Muestreo Aleatorio Simple

2) estratificado

4) racimos

Parte de la realización de un marco muestra o sea de la confección de un listado de los elementos que constituyen el total del universo, numerando progresivamente; posteriormente se recurre a una tabla de números aleatorios, como la que se presenta al final de este capítulo siguiendo los pasos que se encuentran a continuación: a) determinar el tamaño que va a tener nuestra muestra, b) se selecciona un número cualquiera que este comprendido en el marco muestra, c) se identifica el número de cifras por el que está constituida la cantidad mayor del universo, d) de acuerdo a lo anterior se selecciona el número de columnas que se utilizarán de la tabla, e) se cuenta de arriba abajo los renglones, de columna en columna hasta llegar al número que se seleccionó en el punto b) y f) se continúa apartando los números que van apareciendo por debajo, los cuales irán a ser los que constituyan la cantidad requerida.

Un ejemplo, utilizando la tabla de números aleatorios del final de este capítulo:

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a) Supongamos que el tamaño de la muestra es de 20 elementos, y que el tamaño del universo es de 99 pacientes.

b) Seleccionemos un número cualquiera pero que este comprendido en el universo, en este caso puede ser el 25 contamos entonces 25 renglones de arriba hacia abajo. y a partir del número que se encuentre en ese lugar iniciaremos a seleccionar cuáles serán los números del marco muestra que se incluirán en la misma.

c) El número de cifras del número mayor va a ser de dos, ya que el 99 es el número de dígitos que contiene, como si hubiéramos escogido 200 tendría tres dígitos o en el caso de seleccionar 2000, cuatro dígitos, etc.

d) El número de columnas que utilizaremos será de dos, siendo las primeras de cada columna de la tabla, recordar que las columnas son las que se presentan en forma vertical.

e) Empezar a contar renglón por renglón hasta el número 25 de acuerdo con lo acordado en el punto b) y nos encontramos que el número que se encuentra en tal posición es el 37. Si revisamos en nuestra tabla vemos lo siguiente:

1) 14... ----- -----

2) 96...

3) 31...

23) 33...

24) 22...

25) 37... ----- (aquí está el número con el que iniciaremos) f)

A partir del punto señalado con anterioridad empezamos a seleccionar los números que aparecen después, apartándolos y anotándolos para su posterior identificación, tendríamos revisando la tabla, que los números seleccionados serían

- 37,90,62,27,63,01,43,44,12,89,17,91,77,87,67,64,50,17,81 y 54 los que de acuerdo a nuestro marco a listado de muestra, serán los pacientes que se incluirán.

Tabla de números aleatorios

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1) Muestras Estratificadas.

Continuando con los tipos de muestreo, el estratificado es aquél que divide a la población en diferentes grupos homogéneos y en cada uno de los grupos se realiza el procedimiento que se describió para el muestreo aleatorio simple, sumando posteriormente los diferentes elementos seleccionados, debiendo considerar a cada estrato como población independiente. El criterio que se sigue para la determinación de cada estrato es que deben de tener entre ellos las mayores diferencias posibles y a su vez al interior de cada estrato el mínimo de diferencias.

Un ejemplo sería en el caso de querer realizar un estudio sobre la presencia de epilepsia en la población abierta de una comunidad, para lo cual podríamos entonces caracterizar tres estratos socioeconómicos, alto, medio y bajo; procediendo posteriormente a calcular el tamaño de muestra para cada uno de los estratos y la selección de los individuos que compondrán la muestra de cada estrato, sumando todos los individuos seleccionados y aplicando los exámenes previamente diseñados para determinar la presencia de epilepsia.

Este tipo de muestreo nos permite además de asegurar una mayor representatividad de la población existente en una comunidad, el poder garantizar que de alguna manera se encuentran incluidos en el estudio, los diferentes estratos que componen el universo, de ahí que el procedimiento de estratificación sea una estrategia que permite evitar que, por posibilidades de la probabilidad, no se incluyan las diferentes opciones existentes al momento de seleccionar una población. Como se ha mencionado, terminados los pasos antes descritos, se puede realizar la técnica utilizada para el muestreo aleatorio simple, aunque también es posible emplear el muestreo sistemático.

Con lo anterior señalamos que en varias ocasiones nos vamos a encontrar con la necesidad de utilizar diferentes tipos de muestreo en forma asociada, con el propósito fundamental de lograr siempre la mayor representatividad, de un grupo de población en diferencia al total de la misma.

Cuando se tienen poblaciones extensas que no van a permitir realizar el marco muestra, o sea la identificación de cada uno de los elementos que constituyen el universo, se puede utilizar la muestra obtenida sistemáticamente, señalando que en este subtipo no se utiliza el azar mediante una tabla, lo que por varios autores es criticado, sin embargo, en algunas ocasiones es el único procedimiento factible de realizar.

Para lo anterior se elabora una lista de los elementos que constituyen el universo, seleccionando el primer individuo a través de un sorteo para que sea al azar, posteriormente se va a escoger cada veinte elementos el que será incluido en la muestra hasta completar la cantidad predeterminada.

Este tipo de muestras tienen una gran semejanza con las estratificadas, siendo también conocidas como multietápico en vista que los elementos van a ser seleccionados en diferentes etapas, empleándose cuando la población universo, es de gran envergadura como puede ser la de un país, en donde el ahorro de gastos y tiempo resulta fundamental. El procedimiento consiste en realizar muestras pequeñas de diferentes grupos para al final juntarlas y construir la muestra definitiva.

Dr. Arnulfo L´Gámiz Matuk Et Alii

Tama O De La Muestra

El saber la cantidad de elementos que se deben incluir en la muestra, resulta uno de los puntos más controvertidos para un investigador, debido a que la solución no es sencilla, si no se tienen clarificados los objetivos del estudio y los niveles de precisión que se pretenden obtener.

Señalando que no existe una sola fórmula para su cálculo, teniendo aspectos como el que, de una muestra pequeña, las estimaciones serán menos precisas que las que se podrían realizar en muestras grandes, pero a su vez, no es conveniente como habíamos señalado con anterioridad, que sean demasiado grandes. En términos generales es recomendable que el tamaño de muestra sea del 10% del universo, cuando menos, añadiendo que el criterio definitivo para evaluar una muestra es su representatividad, en la cual se incluyen muchos factores, y no la cantidad de elementos que tiene.

Tamaño de Muestras

En Estudios Descriptivos.

En el caso de querer determinar una muestra para estudios descriptivos, se utiliza la siguiente formula:

En donde: n = tamaño de muestra

2

Z = nivel de confianza requerido, como en el área de la salud se debe buscar como mínimo un 95% de confianza el valor que se puede utilizar es de:

(1.96) asegurando así que nos mantenemos dentro de los límites de error permisibles. El dato de 1.96 es el obtenido en el cálculo del área bajo la curva normal, ya que se parte del hecho que la distribución tenga esta característica.