Metodologia de la Investigacioon y Estadisticacch1

Report
Metodología de la Investigación y
Estadística
Benjamín Alvares Rubio
Margarito Álvarez Rubio
Ignacio Méndez Ramírez
Sigma.iimas.unam.mx/nacho
www.dpye.iimas.unam.mx/nacho
PREGUNTAS DE INICIO
1.- ¿Hacer Ciencia es ser
totalmente objetivo?
PREGUNTAS DE INICIO
2.- ¿La estatura de los seres
humanos tiene una distribución
normal?
3.- En una investigación se tienen dos grupos de
personas, uno realizó ejercicio físico vigoroso EFV
durante un año y el otro (testigo o control) no lo
hizo. Al término del año se midieron los ácidos
grasos en suero.
Los resultados son:
Grupo
n
Media
Desv. Est.
EFV
Control
100
100
12.3
18.6
2.8
3.1
Se efectúa una prueba de “t” y se tiene P <0.001.
Se concluye “el EFV disminuye los valores de
ácidos grasos”.
4
• Durante este curso trataremos de guiarlos en
forma general sobre cómo realizar trabajos de
investigación en cualquier área.
• ¿Todos los seres humanos hacen
investigaciones?
• Las investigaciones científicas son cómo
cualquier otra investigación como las
ejemplificadas, pero sólo que más rigurosas y
cuidadosamente realizadas.
¿QUÉ ES UNA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA?
• Es un tipo de investigación “sistemática, controlada, empírica,
y crítica, de proposiciones hipotéticas sobre las presumidas
relaciones entre fenómenos naturales” (Kerlinger, 1975, p. 11).
• “Sistemática y controlada” implica que hay una disciplina
constante para hacer investigación científica y que no se dejan
los hechos a la casualidad.
• “Empírica” significa que se basa en fenómenos observables de
la realidad.
• “Crítica” quiere decir que se juzga constantemente de manera
objetiva y se eliminan las preferencias personales y los juicios
de valor. Es decir, llevar a cabo investigación científica es hacer
investigación en forma cuidadosa y precavida.
• La investigación puede cumplir dos propósitos
fundamentales:
a) producir conocimiento y teorías (investigación
básica)
b) resolver problemas prácticos (investigación
aplicada)
• La investigación es la *base* para conocer lo que
nos rodea y su carácter es universal.
Objetivo:
Riedl considera lo que está fuera del individuo o unidad que aprende o que reacciona
al medio, y además que es independiente de las estructuras y conceptos del mismo.
En contraste, define como subjetivo, lo que es inherente al individuo o unidad, y que
en principio puede cambiar de un individuo a otro.
Básicamente, se consideran objetivas las regularidades del medio, que no dependen
del individuo. Si varios individuos las estudian en condiciones similares, los resultados
son semejantes. Las percepciones, ideas y conceptos de esas regularidades son
subjetivas porque dependen del individuos.
El concepto de predecir posibles evoluciones de un fenómeno para escoger entre
alternativas de acción es inherente al ser humano y está relacionado con la capacidad
de sobrevivir.
Riedl, señala que hay una evolución del mecanismo de aprendizaje; argumenta que
en la evolución biológica, los organismos sobreviven y dejan descendencia en la
medida en que captan las regularidades de su ambiente para conseguir alimento,
escapar de predadores y de condiciones desfavorables. Esta regularidad se capta
aunque exista aleatoriedad o variabilidad.
Popper (1985 y 1996) extiende el concepto de objetivo a situaciones donde hay
acuerdos en la comunidad de científicos respecto a un hecho o teoría, es la llamada
(objetividad intersubjetiva). Por ejemplo, la propiedad de los números primos o la
validez de un teorema matemático.
Jones (1976) considera objetivo el acuerdo de una comunidad en un marco de
referencia o fondo común.
Con relación a cómo se van adquiriendo las estructuras, comportamientos,
actitudes y pensamientos para adaptarse a las regularidades del medio, el
tratamiento de Riedl es excelente. Plantea que la evolución biológica es un
aprendizaje constante para adecuar la fisiología, morfología comportamientos
y formas de pensar, a las regularidades del mundo.
Riedl, especifica: *Un círculo regulador acopla expectativa y experiencia de
cara a una optimación paulatina, para esperar como real cada vez más de este
mundo lo que se puede experimentar, y experimentar como real cada vez más
de este mundo lo que se puede esperar*. Para Riedl lo esperado es una
consecuencia que está en la mente y es subjetivo. En contraste, lo
experimentado u observado es objetivo; es una reacción o respuesta de la
*realidad* en las condiciones de exploración, es decir, en las condiciones del
diseño, en la aceptación de que el resultado obtenido pueda ser explicado por
cualquiera que use el mismo diseño.
De esta forma se soluciona la disputa sobre la prioridad de la razón
(racionalismo) o de la experiencia (empirismo). La razón lleva a proponer la
teoría y con la práctica se obtiene la experiencia: *ambas unidades dan vueltas
como un espiral, que es tan remota como el antiguo proceso cognoscitivo del
viviente: tres mil millones de años.
Editorial Labor,
España, 1983
En el nivel inferior, el precelular, la parte del
organismo que presenta modificaciones en
forma de ARN mutantes o códices ya
establecidos, con un flujo energético, se
confronta con el exterior al organismo, el
medio químico, la auto catálisis e hidrólisis; lo
que lleva a la selección de los individuos
descendientes con mutaciones en los
procesos metabólicos que mejor funcionan en
ese medio. Dos ejemplos son los mutantes de
bacterias que se hacen resistentes a los
antibióticos y el desarrollo de enzimas para
descomponer la lactosa en bacterias.
En el siguiente nivel, el estructural, la parte interna es
la mutación que produce una nueva estructura o
condiciones fisiológicas (subjetiva) y es de nuevo el
medio (objetivo) mediante fomento y selección de
estructuras más adaptadas el que produce la
selección de los mutantes. En plantas xerófitas, las
estructuras y fisiología están muy acordes con el
medio escaso de agua; o las alas (manos modificadas)
y sistema de sonar de los murciélagos muy acordes
con sus hábitos nocturnos.
En el nivel instintivo, hay taxias (atracción a ciertas
condiciones), comportamientos instintivos (subjetivos) que
son internos al organismo; de nuevo estos aspectos son
resultado de mutaciones aleatorias que
producen
individuos, que son seleccionados (dejan más
descendientes en las generaciones siguientes) por presentar
una mejor adecuación al medio (objetivo), lo que produce
éxitos o fracasos de la conducta y la selección de aquellos
instintos con más éxitos. Por ejemplo, un roedor de las
praderas que en su primer recorrido en la superficie de la
madriguera, huye al notar una sombra cercana. El animalito
“sabe” que puede tratarse de un ave depredadora; no
podemos decir que tiene una representación mental, pero
sí que hay una reacción instintiva a la sombra, que le evita
ser capturado.
Hasta aquí, en los tres niveles pre celular,
estructural e instintivo el cambio como
captación de regularidades del mundo se
lleva a cabo de una generación a otras. En
los niveles superiores (asociativo, raciomorfo
y racional) a partir de las asociaciones, la
acumulación de cambios para lograr una
mejor adecuación a las regularidades del
medio, se da dentro del mismo individuo que
está sujeto a la experiencia a lo largo de su
vida. Esto no excluye que exista selección
natural de los individuos con una mejor
adaptación al medio.
En el nivel de las asociaciones hay desencadenantes
innatos, necesidades e impulsos que conducen a
reacciones condicionadas (subjetivas), que son
presentaciones o cambios del organismo ante las
condiciones ambientales (objetivas), que producen
recompensas y desengaños; esto es lo que conduce a
erigir una asociación entre eventos. Es el caso de los
perros de Pavlov que asociaron el sonido de una
campanilla con la comida. Hay muchos ejemplos en
estudios con ratas, aves y otros organismos, donde se
les inducen esas asociaciones de muy diverso tipo.
Esto da origen al conductismo
El siguiente nivel, el raciomorfo, considera que hay
organismos, que tienen construidos instructores
innatos para establecer asociaciones que responden
a deseos, curiosidad, hambre, búsqueda de pareja,
etc. (subjetivo) con las que, ante objetos o
ambientes (objetivo), se tienen experiencias y
percepciones que conducen al refuerzo o
debilitación de las asociaciones; por ejemplo el
juego de los jóvenes de muchos mamíferos, con el
que aprenden sobre situaciones a las que se
encuentran de adultos, tales como: la lucha, la
búsqueda de alimento, de pareja reproductiva, etc.
El siguiente nivel, el racional, es individual. Hay juicios, ideas,
teorías, planes, objetivos, fines, procederes, convicciones, que
conducen a reflexiones (subjetivos) y con ello a observaciones
(con más objetividad) que confirman o refutan esas ideas, juicios,
teorías, etc.; aquí está el nivel del individuo humano que se
plantea problemas y soluciones tentativas. ¿Cómo huir con más
seguridad del ataque de un depredador?, se observa el
comportamiento del enemigo, así como experiencias de
congéneres. Con estas bases se postulan hipótesis que contestan
(en la mente) la pregunta anterior; las consecuencias de las
hipótesis son ahora confrontadas con nueva información de las
reacciones del depredador. Así se cambia la conducta, al
considerar que ya se tiene una respuesta a la pregunta.
En el último nivel, el cultural, hay metas colectivas,
representaciones del mundo, cosmovisiones, evidencias
naturales que generan opiniones y juicios colectivos (objetivo
intersubjetivo) que llevan a la verificación o falsación (objetivo)
de esos juicios u opiniones. Por ejemplo, ¿qué estrategia de
caza es adecuada para los bisontes?, se plantean características
del proceso y experiencias para sugerir cambios de estrategia
(la hipótesis), al adecuar la acción del colectivo, se evalúan los
resultados y se puede o no cambiar la estrategia. También de
manera colectiva se van valorando y criticando las hipótesis
que se elaboran por los investigadores, las que son aceptadas o
rechazadas por la comunidad, dependiendo de las formas de
contrastación que se emplean en esas investigaciones. Este es
el nivel de la ciencia.
En el último nivel, el cultural y más precisamente el científico,
Riedl considera una reducción de la parte objetiva del proceso.
Sin embargo, es necesario señalar que esto ocurre en una
contrastación de una hipótesis o una idea, pero cada nueva
hipótesis, teoría o modelo puede predecir la existencia de
objetos, relaciones o procesos, que en caso de ser apoyadas
empíricamente en nuevas contrastaciones, ensanchan la base
objetiva global. Como ejemplos: El descubrimiento del nuevo
planeta Neptuno a partir de las anomalías de las órbitas de los
planetas conocidos. La tabla periódica de Mendeleiev, estaba
bastante elaborada y contenía a todos los 63 elementos
conocidos hasta ese momento, ordenados según masa atómica y
propiedades químicas. La tabla permitió conjeturar y encontrar
otros elementos de los mas de 100 que ahora se consideran. Los
trabajos de Box y colaboradores (2008), permiten modelar una
respuesta de un proceso industrial o agrícola en función de varios
insumos (metodología de superficie de respuesta); frecuentemente
las condiciones óptimas no han sido estudiadas, pero sí predichas
por el modelo.
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
Paradigmas
Cuantitativo
Ontológico
Realidad Subjetiva y
Realidad Objetiva y
Múltiple, según los
Singular
participantes
El investigador es
Epistemológico independiente del
objeto
Axiológico
Cualitativo
Insesgado y sin
valores
El investigador
interactúa con el
objeto
Sesgado y con carga
valorativa
Paradigmas
Cuantitativo
Cualitativo
Lenguaje
•Formal
•Definiciones previas
•Impersonal
•Informal
•Decisiones por desarrollar
•Personal
•Deductivo
•Causa y Efecto
• Inductivo
• Multifactorial y simultáneo
•Diseño Estático
• Diseño emergente
•Libre de Contexto
• Categorías que surgen en
Proceso de
Contexto
Investigación •Generalizaciones para
predicción, explicación • Patrones y teorías para
y entendimiento
entender
•Confiabilidad
•Casos múltiples
• Validez
• Estudio de Caso
Paradigmas
Cuantitativo
Cualitativo
Experiencia y • Habilidad técnica,
entrenamiento
computación
del Investigador
estadística
• Habilidad literaria,
computación para
análisis de textos
• Adaptado a reglas y
guías
• Adaptado a falta de
reglas o guías
• Baja tolerancia a la
ambigüedad
• Alta tolerancia a la
ambigüedad
Aptitudes
psicológicas
Paradigmas
Cuantitativo
Naturaleza
del problema
Cualitativo
• Confirmar teoría
• Investigación exploratoria
• Estudiado previamente • Variables desconocidas
• Variables conocidas
• Teorías existentes
• El contexto es importante
• Puede no existir teoría
básica
Paradigmas
Cuantitativo
Cualitativo
• Experimentos:
Aleatorización,
Homogeneización,
Bloques
• Estudios
Observacionales:
Aspectos
Metodológicos Modelos, Efectos
ajustados
• Causalidad
Probabilística
• Grupos de enfoque
• Inferencia sobre
poblaciones
• Entrevistas a
profundidad
• Observación participante
• Interpretación de textos
• Motivaciones, deseos
• Variables relevantes por
descubrirse
• Casos particulares
SINTESIS DE PARADIGMAS
(complementariedad)
Cuantitativo
• Las conclusiones
estadísticas son para
promedios o proporciones
Cualitativo
• Se descubren las
particularidades de un
elemento
• Se interpretan dentro de la
tendencia general los aspectos
particulares o la forma, y
• Se aplican a un individuo o
quizá el por qué de las
elemento, las conclusiones
desviaciones de la tendencia
de la población a la que
pertenece
• Se detectan las tendencias
generales
SINTESIS DE PARADIGMAS
(complementariedad)
Cuantitativo
Cualitativo
• La presencia de
interacciones múltiples, y
entre diversos conceptos e
indicadores, es difícil de
determinar
• Se descubren las
particularidades de un
elemento. Se interpretan sus
características en el contexto
específico
• Modelos gráficos,
ecuaciones simultaneas,
análisis de factores,
correspondencia,
conglomerados, etc.
• Se pueden tener unos pocos
elementos estudiados a
profundidad, y describir e
interpretar semejanzas y
diferencias
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.
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.
Construcción de teoría
• Se postulan conceptos y
ligas entre ellos.
• Se obtienen consecuencias
verificables.
• Se contrastan las
deducciones con las
observaciones.
{La estatura de seres humanos es normal}
f(x)= [1/(2ps2)]1/2 exp[(x-m)2/(2s2)]
ABCD/EFG
Factores
comunes
Factores
NO comunes
¿Estaturas negativas?
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.
Ciencias
Fácticas
Formales
Elementos : Células, familias,
personas, árboles, etc...
Elementos : Puntos, espacios,
vectores, funciones, etc...
Propiedades : Conceptualizar y
medir.
Propiedades: Definirlas, son los
axiomas.
Asociación o causalidad: a una
propiedad se acompañan otra (s)
Teoría: consecuencias lógicas de los
axiomas.
Modelos
CORRESPONDENCIA
METODO CIENTIFICO
GUIA, PASOS, REALIMENTACIÓN
PRIMER CICLO : PROBLEMATIZACIÓN, HIPOTESIS
Fase de tormenta de ideas
PROBLEMA
CONCEPTOS Y
VARIABLES
OBJETIVOS
HIPOTESIS
Para generar la hipótesis de
la investigación, elaborar la
lista de hipótesis (candidatos)
No se deben limitar las ideas
METODO CIENTIFICO
GUIA, PASOS, REALIMENTACIÓN
SEGUNDO CICLO
DISEÑO
HIPOTESIS
DISEÑO
VARIABLES
RECURSOS
DISEÑO
POBLACIONES
ESTRUCTURA
ELEMENTOS
A, B, C,...
MEDICIONES
CÓMO, CUÁNDO, DÓNDE
SEGUIMIENTO
MUESTRAS
REPRESENTATIVIDAD
CÓMO, CUÁNTOS
CONTROL DE
FACTORES DE
CONFUSIÓN
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
POBLACIÓN
f(Xi)
MUESTRA
Xi
Mientras que
no sea autoponderada,
la muestra no es representativa
f(Xi)
Xi
VALIDEZ EXTERNA
Muestras disponibles. A partir de un grupo de
n elementos disponibles se define la población.
POBLACION
La distribución de las variables de
interés en el estudio es
aproximadamente la misma en la
población y en la muestra
f(Xi)
MUESTRA
Xi
e.g.: toma como la muestra los pacientes con la
patología de interés de acuerdo con el orden de la
llegada
f(Xi)
Xi
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.
Metodología Estadística:
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 aleatorizacion)
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
CAUSALIDAD
Hipótesis Teórica.
Conceptos o “Constructos”
Hipótesis Empírica (s)
Entre Indicadores de los
conceptos.
x
y
X1
Y1
X2
Y2
X3
Y3
X4
Y4
...
...
Xk
Ym
CONCEPTOS DE CAUSALIDAD
Trisomía
21
X
Síndrome
de. Down
Causalidad determinística
La causa es necesaria y suficiente para el efecto.
La configuración del mundo está determinada
por la configuración anterior.
Y
Y
X
Causa necesaria pero no suficiente
Amibiasis
Amiba
Anemia
Deficiencia Fe
X
Y
Causa suficiente pero no necesaria
CONCEPTOS DE CAUSALIDAD
Tabaquismo
X
Y
Cáncer pulmonar
Causalidad probabilística
•Causa no necesaria ni suficiente
•Asociación estadística
•Las probabilidades de Y cambian al cambiar X
Doble ciego
1: Participante
2: Evaluador
x
Causa
Efecto
Factor de
confusión
c
Factor de confusión
y
FACTORES DE CONFUSION
Factor de confusión :
a)se asocia con el factor considerado causa en una relación
de causalidad hipotética; y
b)puede modificar la ocurrencia del factor considerado efecto;
se le llama factor de confusión.
Aquí están los efectos psicosomáticos llamados efectos placebo y
también los casos de tratamientos en los que junto con el factor
causal se introduce otro factor, es el llamado efecto de
“vehículo”.
Los Supuestos Auxiliares, Supuestos Adicionales SA:
(SA) Cuando se va a hacer un experimento, es normal suponer que se dan también
una serie de circunstancias, en torno a los hechos u objetos investigados, o
también n sobre el lugar o el momento en que se realiza el experimento, que no
impedirán que el suceso predicho se siga de las circunstancias descritas por las
condiciones iniciales, en el caso de que la hipótesis sea verdadera. Estas supuestas
circunstancias adicionales es decir, los enunciados que las expresan son los
supuestos auxiliares (también se les llama «hipótesis auxiliares»)
La predicción (P) o Esperado (E).
En un sentido vago, la predicción es un posible hecho, que no se sabe todavía si se
da o no, y que se deduce lógicamente de la hipótesis. En un sentido estricto,
llamamos predicción al enunciado que describe la ocurrencia de tal o cual suceso
o hecho posible, bajo tal y cual circunstancia y en tal o cual momento. Si la
hipótesis es sobre la existencia de una regularidad, o sobre las causas de la misma,
la predicción dirá algo sobre un caso no observado todavía en que se muestra esa
regularidad.
De manera que la predicción se hace sobre ciertas propiedades o relaciones
posibles de ciertos objetos o fenómenos
Las Condiciones iniciales (CI) o Diseño (D).
Los hechos que se dan en momentos y lugares determinados y que son
pertinentes para derivar la predicción a partir de la hipótesis son las condiciones
iniciales. En rigor, y tal como hemos hecho con la predicción, tomaremos como
condiciones iniciales no esos hechos mismos, si no los enunciados en n que se
describen. Las condiciones iniciales caracterizan las propiedades que tienen los
objetos estudiados o las relaciones que hay entre ellos o el estado en que se
encuentra un cierto sistema en un determinado momento. Es bastante
frecuente que ese momento coincida con el momento en que se inicia el
experimento de ahí el adjetivo «iniciales», pero no es necesario que así sea. Lo
que sí es imprescindible es que los hechos descritos por las condiciones iniciales
sean distintos de los que se especifican en la predicción.
Hipótesis
La actividad básica de la ciencia se dirige a descubrir regularidades entre los
fenómenos, regularidades que sean «interesantes», en el sentido de que puedan
servir para poder explicar esos fenómenos. Una hipótesis científica es una
afirmación sobre la existencia de una de esas regularidades o sobre las causas de la
misma.
A veces tales regularidades son patentes y se encuentran fácilmente. A menudo, en
cambio, están más ocultas a la inspección superficial y su descubrimiento es difícil.
De manera que el proceso que lleva a la formulación y la comprobación de una
hipótesis científica es, a menudo, arduo, pero también muchas veces apasionante.
La palabra hipótesis tiene a veces, en el habla común, un cierto matiz peyorativo,
como cuando se dice que una cierta afirmación es una «mera hipótesis», es decir,
una explicación gratuita de algo También en los escritos de los científicos del pasado
tenía la palabra ese carácter peyorativo. Sin embargo, en la mayoría de los escritos
actuales que describen la actividad científica, ese rasgo se encuentra muy raras
veces. Un resto de la vieja terminología se encuentra en el uso de la palabra «tesis»
para referirse a una afirmación que comienza a tener cierta credibilidad al aparecer
apoyada más o menos sólidamente por algunos datos.
Cuando una hipótesis es suficientemente general e importante y a salido victoriosa
de uno o varios procesos de comprobación va siendo gradualmente considerada
como una ley científica
EXPLICACIONES ALTERNATIVAS A LA
OCURRENCIA DE O “cercano” a E
Hay diferentes tipos de explicaciones alternativas. Se comentan aquí sólo
algunas de las mas relevantes.
EL AZAR
Como hay variabilidad en los procesos naturales,
puede ocurrir O cercano E, por azar, sin que H sea
cierta.
La explicación alternativa se llama hipótesis de
nulidad.
Por supuesto se refiere a la nulidad de H.
CONTRASTACIÓN DE HIPOTESIS
Comparación de lo O observado con lo E esperado según hipótesis
H: la Hipótesis
TEORIA
D: el Diseño
SA: Supuestos Adicionales
H, D, SAH
E
Esperado
PRACTICA
D
O,
Observado
E: lo que se espera si H, es cierto, y
también SAH
Se efectúa el Diseño, D, y se observa O,
Cuando hay aleatoriedad, se
cuantifican las discrepancias entre
Observado y Esperado
APOYO CONDICIONADO
TEORIA
PRACTICA
Se efectúa la
investigación
con diseño D
H, D, SAH
E
Ocurre O cercano a E ,
discrepancias pequeñas
CONCLUSIÓN
Se apoya H, condicionado a la validez de
D y la operación de los SAH
RECHAZO CONDICIONADO
TEORIA
PRACTICA
Se efectúa la
investigación
con diseño D
H, D, SAH
E
Ocurre O alejado, discrepa
mucho de E
CONCLUSIÓN
No se apoya H, condicionado a la validez
de D y la operación de los SAH
EXPLICACIONES ALTERNATIVAS
H, D, SAH
E
A, D, SAA
E
B, D, SAB
…………….
E
R, D, SAR
E
TEORIA
Se efectúa el diseño D, y ocurre O cercano a E
Formalmente tanto H como las explicaciones alternativas
son apoyadas. Condicionadas a la validez del diseño D, y de
cada uno de los SA
EXPLICACIONES ALTERNATIVAS
• Falta de Validez Externa
• El azar. Nulidad
Estadística
• Errores de medición
• Endogenicidad. 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
FALLAS DE MEDICION
Los indicadores no reflejan lo que se pretende medir.
OTRAS EXPLICACIONES ALTERNATIVAS
Hay otras explicaciones
subjetividad.
alternativas
según
la
teoría,
diseño
y
SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA
H, D, SAH
E
Azar, D, SAA
E
B, D, SAB
…………….
R, D, SAR
E
Se efectúa el diseño D, y ocurre O cercano a E
TEORIA
E
PRACTICA
Si en modelos estadísticos se supone cierta la explicación alternativa “No es cierta H”,
y SAA es que “ocurre O cercano a E por azar”, se demuestra que es improbable la
ocurrencia de O.
Se considera que se ha eliminado por improbable esa explicación, el azar.
Nótese que quedan otras posibles explicaciones alternativas.
SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA
H, D, SAH
E
Azar, D, SAA
E
B, D, SAB
…………….
R, D, SAR
E
Se efectúa el diseño D, y ocurre O cercano a E
TEORIA
E
PRACTICA
Se considera que se ha eliminado por improbable esa
explicación, el azar.
Nótese que quedan otras posibles explicaciones
alternativas. B, …R
La fiebre puerperal
Un caso famoso en ciencia es el de las investigaciones de Ignaz Semmelweis
(1818-1865), a mediados del siglo xix, sobre las causas de la fiebre puerperal
(fiebre en el postparto.) En los años que van de 1844 a 1846 la tasa de mortalidad
debida a la fiebre puerperal en la Primera División de Maternidad del Hospital
General de Viena era alrededor del 10%, mientras que la tasa en la Segunda
División era del 2% aproximadamente. En esta última división, las mujeres eran
atendidas solamente por comadronas, en lugar de médicos. Semmelweis trató en
vano durante dos años de averiguar la razón por la cual la tasa de mortalidad era
mayor en la División llevada por médicos y, por tanto, supuestamente mejor
atendida.
H= mejor atención en B que en A
A 10% médicos
SA=
B 2% comadronas
H, D, SAH
E
Azar, D, SAA
B, D, SAB
E
E
R, D, SAR
E
. Un día, uno de sus colegas se hizo un pequeño corte en un dedo con el
bisturí de un estudiante de medicina en el momento en que realizaba una
autopsia. Su colega murió al poco tiempo, mostrando síntomas
exactamente iguales a los de la fiebre puerperal. Semmelweis se
preguntó si no podía ser que la enfermedad fuera causada por algo
existente en la «materia cadavérica», algo que les estaba siendo
transmitido a las parturientas por medio de las manos de los Doctores y
estudiantes de medicina que pasaban las mañanas en la sala de
autopsias, justo antes de efectuar su ronda por la División. Semmelweis
razonó que, si su conjetura era cierta, la tasa de mortalidad podría ser
disminuida de modo espectacular, simplemente dando instrucciones para
que
Los doctores y estudiantes se lavaran las manos con un fuerte agente
limpiador antes de examinar a sus pacientes. Insistió, por tanto, en que
ningún doctor o estudiante entrara en la sala donde se encontraban las
parturientas sin lavarse las manos
En una solución de cal clorada, a la que Semmelweis supuso lo
suficientemente fuerte como para eliminar el agente causante de la
enfermedad, fuera éste el que fuera.
La disposición fue efectiva: la tasa de mortalidad de la Primera División en
1848 fue de menos del 2%
La eficacia del rezo.
Objetivo de este artículo es determinar si es o no eficaz el rezo.
Hipótesis: el rezo es eficaz
Diseños: Dos grupos los que ora y los que no lo hacen.
Predicción o Esperado: Se espera menos accidentes, menos niños malformados, mayor
vida en los que oran o son sujeto de oraciones.
Búsqueda de explicaciones alternativas.
No se puede decir que los que oran se salvan ya que otros factores influyen como la
habilidad y técnicas que el doctor utiliza, los cuidado hacia el paciente.
El oficio de la persona
Datos: el clero vive en promedio 66.42 años, los abogados 66.51 años los médicos
67.07, los clérigos oran mañana, tarde y noche se esperaría que vivieran más tiempos y
no ocurre. Además oran para larga vida al rey y familia real, sin embargo los reyes
tienen esperanzas de vidas menores que otros grupos. No ocurrió lo esperado en este
caso
Los riesgos de los navegantes (misioneros y esclavos), no se observaron diferencias en
la ocurrencia de accidentes.
De acuerdo al escrito se puede decir que el rezo NO es eficaz.
Cumple este artículo con la validez externa?
Si retomamos el concepto de validez externa en términos generales es con
relación a la extrapolación, donde la variable de interés es el rezo para
disminuir el índice de mortalidad o ser mas longevo, la forma en que se
obtienen los datos y se separan en dos grupos los que rezan y los que no lo
hacen, se puede decir que no hay una aleatorización de los individuos, ya que
el medio en que se desarrollan pueden ser similares o diferentes dentro del
grupo o entre los grupos, por ejemplo los navegantes en un mismo barco
pueden ir gente que ora y que no y el riesgo es el mismo. Los hábitos
alimenticios, la forma de vida y el tipo de trabajo, sexo, edad, estado físico, la
validez externa no es muy evidente.
Valide Interna.
Al formar los grupos con características similares, y con diferencias en el rezo,
además de que se eliminaron a los imprudentes y viciosos, con estos
bloqueos, podemos observar cierta tendencia hacia la homogeneidad en estos
hábitos, por lo que se trata de controlar factores internos y que pueden
minimizan los riesgos de muerte por los hábitos o por el medio en que se
desarrolla, por lo cual existe una tendencia a la validez interna.
CONTROL DE FACTORES DE CONFUSION
Existen cuatro formas básicas para el control de posibles
factores de confusión:
1. Homogenización
2. Estratificación o Formación de
bloques
3. Análisis estadístico
4. Aleatorización
1. Homogenización
Se buscan elementos homogéneos
en algunos posibles factores.
Ejemplo de homogenización
Para el caso del ejercicio, la homogeneización consiste en comparar grupos
con la ‘misma’ edad.
Personas de 20 a 25 años que realizan
ejercicio físico vigoroso por un año
Personas de 20 a 25 años que no realizan
ejercicio físico vigoroso por un año
Evaluación de ácidos
grasos
Evaluación de ácidos
grasos
Es importante señalar que en este caso, las conclusiones estrictamente
sólo son aplicables a personas de 20 a 25 años, es decir, a la población
que ha sido estudiada.
Se pierde validez externa por ganar validez interna.
2. Estratificación
Bloques: término que se usaba Fisher
Se establecen grupos de elementos
con
el
factor
de
confusión
constante dentro de cada grupo,
el factor cambia de un grupo o
bloque a otro.
Dentro de cada bloque los factores
causales varían.
EJEMPLO DE ESTRATIFICACION
10 personas de
25-30 años que
hacen EFV
15 personas de
32-38 años que
hacen EFV
19 personas de
25-30 años que
no hacen EFV
10 personas de
32-38 años que
no hacen EFV
...
6 personas de
70-76 años que
hacen EFV
18 personas de
70-76 años que
no hacen EFV
Valorar diferencias en niveles de ácidos
grasos
3. Análisis estadístico
Es posible modelar la relación conjunta
de los factores causales y los de
confusión con el efecto; de manera que
se evalúa la influencia del factor causal
sobre el efecto, bajo el supuesto en el
modelo, de que los factores de confusión
no varían. Esto aunque en el estudio,
éstos últimos sí variaban.
Se dice efecto de X sobre Y
corregido por C.
YconEFV,
Corregido
Ac.
Grasos
Efecto de
ejercicio
sobre
ácidos
grasos,
corregido
por edad
YSinEFV
Corregido
Sin EFV
Con EFV
YSinEFV
Ycon EFV
23
42
69
Edad
Factor de Confusión: la edad, sin interacción.
Hay más jóvenes que hacen EFV, que los “viejos”.
El efecto del ejercicio corregido por edad es la línea
negra.
La diferencia sin corregir es la línea verde.
Si la diferencia en ácidos grasos es igual estadísticamente dentro de cada
grupo etario, no hay interacción del EFV y la edad sobre los niveles de
ácidos grasos, se estudia un efecto principal.
En caso de diferencias significativas, se estudia en cada edad, por
separado la relación EFV con ácidos grasos.
Ac.
Grasos
Sin EFV
Con EFV
YSinEFV
Ycon EFV
23
42
69 Edad
Factor de Confusión: la edad, con interacción.
Hay más jóvenes que hacen EFV, que los “viejos”.
El efecto del ejercicio es más pronunciado para los
jóvenes que para los viejos, aunque el ejercicio es
menos efectivo para reducir ácidos grasos, al aumentar
la edad.
4. Aleatorización
Se eligen al azar los elementos para
que reciban las variantes del factor
causal.
. Aleatorización
La asignación aleatoria de las variantes
del
factor
considerado
causa
(tratamientos) a los elementos de
estudio, tiende a homogeneizar al inicio
del estudio, la presentación de todas las
características de la población estudiada
y entre esas de los posibles factores de
confusión, esto se logra con muestras
‘grandes’; y a pesar de que no se
puedan medir, incluso conceptualizar
algunos factores de confusión.
Esto se puede hacer unicamente cuando
es posible determinar a voluntad del
investigador, las variantes del factor
causal e imponerlas a los elementos de
estudio, es decir cuando se tiene un
experimento.
Frecuentemente se sobrevalora esta
propiedad, sin duda muy ventajosa de
los experimentos.
Sin embargo, aún pueden presentarse
factores
de
confusión
durante
la
conducción o seguimiento del estudio.
Conveniencia de tener igual n en dos
grupos que se comparan:
1. Facilita la interpretación del resultado
2. Ser
más
robusto
ante
la
heterogeneidad de varianza
La
aleatorización
homogeneiza
la
condición inicial de los grupos por
compararse, pero no garantiza la NO
introducción de factores de riesgo
(heterogeneidad).
Asignación Aleatoria
MECANISMO DE LA ALEATORIZACION
Variantes de C
(grupos de arreglos de factores de confusión)
C1
C2
C3
... Ci
... Cn
f X1 f X2 f X3
f Xi
no X f no X1 f no X2 f no X3
f no Xi
.
f Xi = f no Xi; para toda i
X
f Xn
f no Xn
Las categorías de C están variando, sin embargo, al interior
de los grupos con cada variante de X, la distribución de las
C tienden a ser iguales dentro de las muestras con las X.
En este sentido se gana validez interna sin perder validez
externa.
Población
Representatividad
Representatividad
Muestra Inicial
Partición
aleatoria
Submuestra
con X
Submuestra
con sin X
La representatividad de la muestra original, no se pierde
al generar submuestras aleatorias grandes. Además
esas muestras serán parecidas en su variabilidad.
COMENTARIOS SOBRE
LA CONTRASTACION DE HIPOTESIS
En el trabajo de investigación, en los estudios donde hay
una hipótesis que establece la existencia o la forma de una
hipótesis de causalidad, es fundamental el control de
factores de confusión, es decir la validez interna.
Dado que siempre existe la posibilidad de una explicación
alternativa, no se puede establecer de modo definitivo la
relación causal, sólo hay un grado de apoyo, que puede ser
muy fuerte si se realizó un gran esfuerzo en ese control, o
más modesto en caso contrario.
Siempre existe la posibilidad de que se tengan factores de
confusión no controlados o que existan otras explicaciones
alternativas.
En estudios observacionales, es más difícil el control de
factores de confusión, comparados con los experimentos.
Para considerar válida una relación causal probabilística,
es necesario considerar varios estudios, que entre todos
presenten coherencia, consistencia, apoyo teórico, efectos
fuertes, temporalidad correcta, a mayor intensidad de la
causa mayor intensidad o frecuencia del efecto (dosisrespuesta), entre otros aspectos.
El uso de los modelos en el trabajo de
investigación se da de acuerdo al esquema
siguiente:
80
La palabra riesgo deriva del latín risicare, que
significa “atreverse”.
En este sentido, es una elección, antes que
una suerte.
Las acciones que nos atrevemos a tomar,
dependen de que tan libres somos para
efectuar la elección.
81
El concepto de predecir posibles evoluciones de un
fenómeno, para escoger entre alternativas es
inherente al ser humano.
La expresión de la visión determinística: si
conocemos perfectamente el comportamiento de
todas las partículas que existe en el universo,
podremos predecir el futuro (Laplace)
82
¿La discrepancia entre O y EA, Dif, es compatible
con la hipótesis alternativa del Azar , A?
¿La discrepancia entre YEFV y YnoEFV es factible o
probable por azar o es improbable.?
Fisher: 0.05 o 0,01
De las posibles Explicaciones alternativas A, B,...Q.
Niegan H, y esperan E de otro modo.
Son “de Nulidad”, si hay significancia estadistica, se
considera que A: “El azar produce E” esta eliminada, pero
subsisten B,...Q

p
0
1
.66
.5
0
1
n
0
.66

2
1
2
1

p
1
1

p
1


3
Fre(S)
1
Fre(S)
REGULARIDAD ESTADISTICA EN VARIABLES DICOTOMICAS

4
n
0

0
n





p
1

p

...
2
3
n
pocos cambios
en la frecuencia



P(S)
1
2
3
4
100
∞
El valor en el que se estabilizan las proporciones se le
conceptualiza como la probabilidad de sobrevida para esos
85
pacientes con esa técnica quirúrgica
Tipos de Errores
1.- Errores sistemáticos, sesgo (Bias)
2.- Errores aleatorios.
Control:
1.- Cambiar diseño: cambiar definiciones
operacionales, poblaciones , mediciones,
procedimientos de selección, etc.
2.- Repeticiones, regularidad estadística. Tamaño de
muestra, errores estándar, valoración estadística
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
DESCRIPCION O EXPLICACION
DESCRIPTIVO
• Una sola población.
• Describir
características.
• Estimar promedios,
totales, etc.
• Conocer evolución.
• Distribución espacial
• Búsqueda sistemática
de asociaciones
COMPARATIVO
• 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)
•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.
•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 pueden formar 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
•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 longitudinales en los que las mediciones se realizan en un sólo
día, mientras que hay estudios transversales en los que se requieren tres
meses para las mediciones.
Matriz de clasificación de diferentes tipos de estudio
Características
Retrospectivo o
Prospectivo
Observacional
Retrospectivo
Experimental
Descriptivo
Encuesta
descriptiva
Comparativo
Encuesta
comparativa
Descriptivo
Revisión de
casos
Comparativo de
efecto a causa
Casos y
controles
Comparativo de
causa a efecto
Perspectiva
histórica
Descriptivo
Estudio de una
cohorte
Comparativo
Estudio de varias
cohortes
Comparativo
Experimento
Transversal
Longitudinal
Prospectivo
Prospectivo
Nombre
Longitudinal
Observacional, transversal descriptivo Prospectivo o retrospectivo
ENCUESTA DESCRIPTIVA
Pasado
Presente
Futuro
P
m
Extrapolación
m
P = población
m = muestra
Observacional, transversal comparativo Prospectivo o retrospectivo
ENCUESTA COMPARATIVA
Presente
P1
m1
m1
Futuro
Extrapolación
Pasado
P1 y P2 = poblaciones
m1 y m2 = muestras
P2
m2
m2
Observacional, longitudinal, descriptivo y retrospectivo
REVISION DE CASOS
Presente
P1
m1
m1
Extrapolación
en el presente
Extrapolación
en el pasado
Pasado
Evolución
P = poblaciones
m = muestras
Futuro
P1
m1
m1
Posible seguimiento
Captación de información
de aspectos en el pasado
Observacional, longitudinal, comparativo (efecto a causa) y retrospectivo
CASOS Y CONTROLES
Pasado
Presente
Búsqueda del
factor causal
Casos
Evolución
m1
Expuestos
No
expuestos
Futuro
seguimiento
retrospectivo
m1
Expuestos
Se supone que en
el pasado no está
presente el efecto
Evolución
m1 P1
Controles
m2 P2
P1 = población de casos con efecto
m1 = muestra de casos
P2 = población de controles, sin efecto
m2 = muestra de controles, sin efecto
Observacional, longitudinal, comparativo (causa a efecto) y retrospectivo
PERSPECTIVA HISTORICA
Pasado
Presente
Futuro
Se supone que en
el pasado no está
presente el efecto
P1 m1
P1
m1
Evolución
m1
seguimiento
retrospectivo
P2 m2
P1 y P2 = poblaciones
m1 y m2 = muestras
m2
Evolución
posible
seguimiento
m2
P2
Observacional, longitudinal, descriptivo y prospectivo
ESTUDIO DE UNA COHORTE
Pasado
Presente
Futuro
P1
seguimiento
P1
P1 m1
m1
m1
mediciones
P1 = población
m1 = muestra
Longitudinales con una población
Evidencia de Causalidad? Mayor en C, luego D, nada en B
Y
A
B
Ocurre X
Ocurre X
Tiempo
Tiempo
D
C
Maduración,
evolución natural,
etc..?
Ocurre X
Tiempo
Ocurre X
Tiempo
Longitudinales con dos poblaciones
Evidencia de Causalidad? Mayor en A, luego D, B y nada en C
Y
A
B
Control
Expuesto
Ocurre X
Ocurre X
Tiempo
Tiempo
D
C
Control de
Factores de
confusión
Ocurre X
Tiempo
Ocurre X
Tiempo
ESTUDIO DE VARIAS COHORTES
Observacional, longitudinal, comparativo y prospectivo
Pasado
Presente
Futuro
Se supone que en
el inicio no está
presente el efecto
P1
P1
seguimiento
P1 m1
m1
m1
mediciones
seguimiento
P2
P2 m2
P1 y P2 = poblaciones
m1 y m2 = muestras
m2
m2
mediciones
P2
EXPERIMENTO
Experimental, longitudinal, comparativo y prospectivo
Pasado
Presente
P con
T1
P
m1
m
P con
T2
Futuro
Seguimiento
m1
m2
m2
P con
T2
m1
m1
P con
T3
Mediciones
Pi = población inicial
m = muestras
T = tratamientos
extrapolación
P con
T3
P con
T1
Tratamientos
Asignación aleatoria
a los tratamientos
Evaluación
final
ESTUDIOS DE CAUSA A EFECTO
Tiempo inicial t0
Tiempo final t2
Poblaciones en estadoSe supone que en
t0 no está presente
inicial
Poblaciones en estado
subsecuente
el efecto
P1
n1 elementos
con la causa
b individuos
sin la causa
P1
P2
n2 elementos
sin la causa
b individuos
sin la causa
P2
ningún elemento presenta el efecto. Medición
inicial explicita o implícita
Medición final explicita
Y
X
X
X
Y
Y
CAUSALIDAD PROBABILISTICA
X
CAUSALIDAD
DETERMINISTICA
CAUSA SUFICIENTE PERO
NO NECESARIA
CAUSA NECESARIA PERO NO
SUFICIENTE
CAUSA NO NECESARIA NI
SUFICIENTE, PERO HAY UNA
RELACION ESTADISTICA
Y
P(Y/X) > P(Y/noX)
f(Y/X) = f(Y/noX)
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
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
ENCUESTA DESCRIPTIVA
POBLACION
Validez externa
MUESTRA
Ejemplo: Describir la prevalencia de anemia entre
los residentes de un hospital. Se toma una
muestra representativa de ellos. Se extraen
muestras de sangre y se determina si hay o no
deficiencia de hemoglobina
ENCUESTA DESCRIPTIVA 2
POBLACION
Validez externa
MUESTRA
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
ENCUESTA COMPARATIVA 2
Aguas
negras
Validez
Externa
Aguas
limpias
Validez
Externa
Validez Interna
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: Practicas agrícolas, origen del
suelo, clima, etc...
ENCUESTA COMPARATIVA 2
Pozos
Pendiente
Río aguas
limpias
Riego del canal
Canal con aguas
negras
ENCUESTA COMPARATIVA 3
CCH
Validez
Externa
Preparatoria
Validez
Externa
Validez Interna
Comparar el perfil de estudiantes de los
sistema de CCH y preparatorias (UNAM)
REVISION DE CASOS 2
PASADO
Validez
Externa
Tiempo
PRESENTE
Evolución
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?.
CASOS Y CONTROLES 1
Pasado
Presente
Casos,
con
cáncer
Sin X
Con X
Sin X
Controles,
sin cáncer
Seguimiento retrospectivo
Validez
Externa
Validez
Interna
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
CASOS Y CONTROLES 3
Pasado
Presente
Sin X
Con X
Sin X
Seguimiento retrospectivo
Casos,
reprobados
Validez
Externa
Controles,
regulares
Validez
Interna
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.
PERSPECTIVA HISTORICA 4
Presente
Pasado
Evolución pasada
halotano
éter
Validez
Interna
Validez
Externa
Validez
Externa
...
...
En base a expedientes de operaciones, 850,000, comparar
mortalidad con varios tipos de anestésico: halotano, éter,
etc. Controlar por edad, tipo de operación, estado físico, etc.
Estudio de perspectiva histórica sobre
Halotano
En 1958 se comenzó a usar un anestésico, el
halotano. Algunos pacientes murieron con el
hígado afectado. En esa época 10 millones
habían recibido halotano. En 1969, se
estudiaron registros de 850,000 operaciones
en 34 hospitales durante 1960-64. Se
clasificaron según tipo de anestésico y se
estudió el resultado de la operación.
Con modelos logarítmicos lineales y logísticos
se estimó el riesgo de muerte con ajuste por
edad, tipo de operación, sexo y estado físico.
Tasas de muerte ajustadas
Anestésico
Tasa de muerte en %
Halotano
2.1
Pentotal
2.0
Ciclopropano
2.6
Eter
2.0
Otros
2.5
UNA COHORTE 1
Tiempo
PRESENTE
Validez
Externa
FUTURO
Evolución
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.
UNA COHORTE 2
Tiempo
PRESENTE
Validez
Externa
FUTURO
Evolución
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.
VARIAS COHORTES 2
Presente
Fumadores
Futuro
Validez
Evolución futura
Externa
Validez
Externa
fuertes
Fumadores
moderados
No
Fumadores
Validez
Interna
Validez
Externa
Validez
Externa
Se comparan en su evolución de tres grupos básicos, fumadores empedernidos, fumadores
moderados y no fumadores, en la aparición de cáncer pulmonar
Doll y Hill estudio de varias
cohortes.
Se enviaron cartas a 60,000 médicos
en Inglaterra. Contestaron 40,000. se
preguntó sobre hábitos alimenticios e
higiénicos, sexo, y otros aspectos. Se
contactó el Registro Civil para seguir
por varios años a esos individuos. Se
formaron varios grupos (cohortes)
Fumadores
Fuertes,
Fumadores
Intermedios, y No fumadores
1.66 de cada mil con cáncer.
Muy Fumadores
5.99 de cada mil con ataques
cardiacos
Fumadores
intermedios
0.07 de cada mil con cáncer.
NO
4.22 de cada mil con ataques
cardiacos
Fumadores
RR=24 parar cáncer
Factores de Confusión :
Críticas de Fisher:
Un factor genético, asociado con el
cigarro y que causa cáncer.
Críticas de Berkson:
Hábitos alimenticios e higiénicos
Muy
Fumadores
NO
Análisis
estratificado
Fumadores
Hammond y Horn contactaron a
22,000 mujeres, les pidieron que cada
una
a su vez contactara a 10
hombres sanos entre 50 y 69 años.
Con un seguimiento por 4 años. Se
estudiaron alrededor de 200,000
hombres, murieron 12,000. El riesgo
relativo fue de 23.4 para cáncer y de
1.57 para enfermedades coronarias.
VARIAS COHORTES 4
Presente
Con X
Sin X
Futuro
Validez
Externa
Evolución futura
Validez
Interna
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.
EXPERIMENTO 3
Presente
Futuro
Evolución futura
población
Población
con X
Validez
Externa
Le toca X
Validez
Interna
Población
sin X
Le toca
no X
Validez
Externa
ALEATORIZACION
Se comparan los resultados del control tradicional
de paludismo con control focal. Unidad
experimental: un pueblo de ~2500 habitantes
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). Suponga 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
esperarian 100(0.0005)=0.05 en el placebo y
100(0.00025)=0.025 en el vacunado. Es decir
no se ubiera observado nada, cero casos en
ambos grupos
Si la muestra hubiese sido de 40,000
vacunados y 40,000 con placebo, se esperan
40,000(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 decidío un experimento aleatorizado,
doble ciego, con consentimiento informado
con 200,000 en el grupo placebo y 200,000 en
el placebo. Se esperan 200,000(0.0005)=100
en el placebo y 200,000(0.00025)=50 en el
vacunado.
Hubo algunos estados de EU no
quisieron participar en el ensayo clínico
controlado. En ellos se hizó un estudio
comparativo abierto no aleatorizado,
asignando 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 los de la
tabla siguiente
Area
n
casos
tasa(x100000)
Gran Total
1829916
1013
55
AreasAleator.
VacunadosAlea
PlaceboAlea
No Inoculados
Vacunas Incomp
AreasNo Alea
Vacunados2o
controles
2oNoInoculados
VacunacionInco
749236
200745
201229
338778
8484
1080680
221998
725173
123605
9904
428
82
162
182
2
585
76
439
66
4
57
41
81
54
24
54
34
61
53
40
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 no controlado.,
p=0.40
Diferencias entre los dos grupos no
inoculados, p=0.96
Grupo de Estudi o
2oNoInoculados
controles
Vacunados2o
No Inoculados
PlaceboAlea
VacunadosAlea
Mean(P(polio)x100000)
100
p<0.0001
75
50
25
0
VALIDEZ EXTERNA
REPRESENTATIVIDAD DE LAS MUESTRAS
POBLACIÓN
ABCD/EFG
POBLACIÓN
¿En qué difieren
las poblaciones?
¿Las diferencias
modifican las
conclusiones?
MUESTRA
f(Xi)
f(Xi)
Xi
Xi

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