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Mostrando entradas de mayo, 2019

REFLEXIÓN FINAL

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Finalizado el segundo cuatrimestre puedo hacer una valoración del contenido y proyecto de las asignaturas impartidas, y ETIC ha sido una de las que más me han gustado. Pienso que es una asignatura de gran importancia para las enfermeras ya que imparte contenidos muy importantes para saber realizar una de las ramas fundamentales de la enfermería: la investigación.  He adquirido muchos conocimientos nuevos y de gran utilidad para realizar una investigación científica, que tuve que reflejar junto a mi grupo en el trabajo de investigación final. Dicho trabajo me ha parecido un trabajo enriquecedor y que nos permite plasmar los conocimientos adquiridos en la asignatura. En cambio, realizar este blog no me ha resultado tan interesante más que para llevar al día la asignatura y poco más, pues se invierte mucho tiempo en su realización y no compensa por su valoración en el proyecto de la asignatura, además pienso que este tipo de formato esta cada vez más en desuso y hoy en día prevalec...

BLOQUE TEMÁTICO IV: TICS Y SALUD

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Desde el punto de vista de la salud , la aplicación de las TICs eleva la calidad de la asistencia sanitaria, mediante los siguientes aspectos: Mejorar los procesos asistenciales. Los ciudadanos tienen un mejor acceso a los servicios, derribándose barreras de espacio y tiempo. Agiliza los procesos burocráticos. Facilita la colaboración de los profesionales entre ellos y con los pacientes. Proporciona el máximo de información a la ciudadanía para las distintas redes. En Junio de 2000 la Unión Europea estableció o identificó 11 áreas de las TICs entre la que se encuentran la e Salud o Salud en Línea , dentro de esa área incentivada y desarrollada en los países miembros se establecieron cinco áreas de TICs sanitarias para garantizar la cobertura y para desacelerar el gasto sanitario: La historia clínica electrónica (HCE). Receta electrónica Movilidad Telemedicina Picture Archiving Communication System (PACS) En la actualidad se han incorporado los siguientes conceptos...

TEMA 13: PRUEBAS PARAMÉTRICAS MÁS UTILIZADAS EN ENFERMERÍA

Variable cualitativa Vs Variable cuantitativa Paramétricos: T de student para 1 o dos muestras (o categorías) (apareadas o independientes). ANOVA (para más de dos muestras o categorías independientes) No paramétricos: Prueba U de Mann Whitney (muestras Test Wilconxon (muestras Test Kruskal Wallis (más de dos muestras o categorías) TEST DE NORMALIDAD Kolmogorov (n mayor de 50) o Shapiro (n menor de 50) K-S <0,05  Distribución No normal. (Test no paramétrico) K-S >0,05  Distribución normal (Test paramétrico) T DE STUDENT  Criterios de parametricidad Distribución Normalidad (Test K S o Shapiro) Homocedasticidad o igualdad de varianza Test Levene. F> 0,05: Se asume igualdad de varianzas F< 0,05: No hay igualdad de varianzas N muestral > 30 Permite contrastar Sí dos muestras proceden o no de la misma población. Si hay diferencia entre las dos medias. Las muestras Muestras independientes Muestra...

TEMA 12: CONCORDANCIA Y CORRELACIÓN

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Se trata de estudiar la asociación lineal entre dos variables cuantitativas. En la regresión lineal simple se trata una sola variable independiente, en la regresión lineal múltiple más de una variable independiente. Nosotros estudiaremos la lineal simple. La ecuación de la recta es: y = ax + b (ej: TAS=a· edad +b)  Pendiente de la recta a = β1. Punto de intersección con el eje de coordenadas b=β0.  Media de la variabble independiente = x Media de la variable dependientes = y La ecuación de la recta sería : y = β1x + β0. Β1 expresa la cantidad de cambio que se produce en la variable dependiente por unidad de cambio de la variable independiente.  Β0 expresa cuál es el valor de la variable dependiente cuando la independiente vale cero. Modelos lineales deterministas: la variable independiente determine el valor de la variable dependiente. Entonces para cada valor de la variable independiente sólo habría un valor de la dependient...

TEMA 11: PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS MÁS UTILIZADAS EN ENFERMERÍA

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Variable cualitativa Vs Variable cualitativa P ara comparar dos variables cualitativas (dependiente e independiente) seguimos un razonamiento: suponemos la hipótesis cierta y estudiamos cómo es de probable que siendo iguales los dos grupos a comparar se obtengan resultados como los obtenidos o haber encontrado diferencias más grandes por grupos. Las tablas de contingencia-Frecuencias absolutas: se emplean para registrar y analizar la asociación entre dos o más variables, de naturaleza cualitativa (nominales u ordinales). La prueba o estadístico Chi cuadrado se utiliza para comprobar si la diferencia en los datos que observamos es debida al azar (la Ho establece que no hay diferencia, que hay igualdad. Aceptamos la Ho) o es debida a algo más, por ejemplo una asociación entre las variables que estudiamos (rechazamos la H0 y ceptamos la H1).  Para aplicar CHI CUADRADO las observaciones deben ser independientes y las variables cualitativas, más de 50 casos, las frecuencias...

TEMA 10: ESTIMACIÓN Y/O SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA

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La significación estadística es una de las dos formas que tenemos de hacer inferencia, la otra es la estimación puntual y/o por intervalos. Permite contrastar hipótesis y relacionarlo con el método científico. Se parte de la hipótesis nula, frente a la hipótesis alternativa. Permiten calcular un parámetro muy importante que es el parámetro de significación. Nos permite tomar decisiones, cuantificando el error. Hipótesis estadística  Consiste en una creencia sobre los parámetros de una o más poblaciones, siempre son proposiciones sobre la POBLACIÓN, NO sobre la MUESTRA, aunque lo vamos a comprobar en una muestra empíricamente. Por lo que al hacer la inferencia tengo riesgo de error. Son conjetura que se hacen antes de empezar el muestreo y pretenden comprobar si la diferencia encontrada en la muestra del estudio se puede generalizar a la población. Para ello se construye un modelo teórico en el que se formula una hipótesis. Con los contrastes (tests) de hipótesis la est...

TEMA 9: INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA. INTERVALOS DE CONFIANZA Y CONTRASTE DE HIPÓTESIS

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INFERENCIA ESTADÍSTICA La inferencia estadística es el conjunto de procedimientos estadísticos que permiten pasar de lo particular, la muestra, a lo general, la población. Hay dos formas de inferencia, la estimación y el contraste de hipótesis. 1. Las estimaciones Proceso de utilizar información de una muestra para extraer conclusiones acerca de toda la población. se utiliza la información recogida para estimar un valor. Puede realizarse dos estimaciones: La estimación puntual: consiste en considerar al valor del estadístico muestral como una estimación del parámetro poblacional. Estimación por intervalos: consiste en calcular dos valores entre los cuales se encuentra el parámetro poblacional que queremos estimar con una probabilidad determinada, habitualmente del 95%. Se puede crear intervalo de confianza para cualquier parámetro de la población. Se utiliza como indicadores de la variabilidad de las estimaciones, cuanto más “estrecho” sea, mejor. Error estánda...

TEMA 8: TEORÍA DE MUESTRAS

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El proceso de inferencia consiste en medir un parámetro realizando una selección preferiblemente aleatoria, una muestra mediante muestreo y una vez que calculo el estimador de ese parámetro hago la inferencia, es decir, puedo aproximarme al conocimiento de ese parámetro. Las técnicas de muestreo es un método tal que al escoger un grupo pequeño de una población podamos tener un grado de probabilidad de que ese pequeño grupo posea las características de la población que estamos estudiando. Además de la técnica debemos de tener en cuenta el tamaño de la muestra para estimar de una población. Esta va a depender de la varianza y del tamaño de la población, del error aleatorio y de la mínima diferencia entre los grupos de comparación que se considera importante en los valores de la variable a estudiar. Su fórmula es:  n = z 2  x S 2  / e 2 Z es el valor que depende del nivel de confianza 1-α con que se quiere dar a los intervalos calculados a partir de estimadores ...

TEMA 7: TEORÍA DE LA PROBABILIDAD

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El término " Probabilidad" que se expresa mediante un número del 0 al 1 siendo el 1 lo más probable (o también en porcentajes). Si en nuestros ejemplos no existe la certeza de que ocurra los hechos, existe una esperanza dimensionada y razonable, de que el hecho confirmado se vea anunciado por lo que nos ayuda a tomar decisiones. Aunque el concepto es simple, ya que se usa de manera intuitiva, su definición es complicada y tiene tres vertientes: 1 PROBABILIDAD SUBJETIVA O PERSONALÍSTICA La probabilidad mide la confianza que el individuo tiene sobre la certeza de una proposición determinada, este concepto de las probabilidades ha dado lugar al enfoque de análisis de datos estadísticos llamado “estadística bayesiana”. 2 PROBABILIDAD OBJETIVA Probabilidad clásica o “a priori”. Fue desarrollada para resolver juegos de azar por lo que las probabilidades se calculan con un razonamiento abstracto. Por ejemplo, la pobabilidad a “priori” de que salga un ...

TEMA 6: REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE LA INFORMACIÓN

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Las REPRESENTACIONES GRÁFICAS : son una forma rápida de comunicar información numérica (frecuencias), son la imagen de las ideas (barras, histogramas, sectores...), complementan el análisis estadístico, aumentando la información y ofreciendo orientación visual y no reemplaza a las medidas estadísticas que deben ser calculadas. Normas básicas: Visualmente claros. Claramente descritos en pie de figura y en texto. Representan gráficamente las conclusiones del estudio. Evitar gráficos confusos, no sobrecargarlos. Representaciones gráficas más empleadas. Variables cualitativas (dicotómicas o de pocas categorías) Gráfico de sectores (dicotómicas con pocas categorías): el área de cada sector circular es proporcional a la frecuencia de las categorías de la variable. Solo muestra una variable a la vez. No cometer estos errores: Usar demasiadas categorías ya que se dificulta la lectura (variables policotómicas) y utilizar las variables ordinales. Gráfico de barras (po...

TEMA 5: ESTADÍSTICOS UNIVARIABLES: MEDIDAS RESUMEN PARA VARIABLES CUANTITATIVAS

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1. Medidas de tendencia central: dan idea de los valores al rededor de los cuales el resto de los datos tienen tendencia a agruparse.  Media aritmética La mediana (valor de la observación tal que un 50% de los datos es menor y un 50% es mayor, si el número de observaciones es impar será (n/2)+1)  La moda (valor con mayor frecuencia, puede ser bidmodal, multimodal... y si los datos están agrupados se habla de clase modal). 2. Medidas de posición: dividen un conjunto ordenado de datos en grupos con la misma cantidad de individuos. Los cuantiles solo tienen en cuenta la posición de los valores en la muestra. Los más usados son: Percentiles: dividen la muestra ordenada en 100 partes. Es "i" (Pi) aquel valor que ordenadas las observaciones en forma creciente, el i% de ellas son menores que él y el (100-i)% son mayores. En una serie de datos agrupados buscamos el intervalo en el que la frecuecia relativa acumulada sea superior a valor ...

TEMA 4: INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

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Existen dos conceptos de estadística: la estadística descriptiva que se encarga de ordenar, agrupar, clasificar datos de un determinado grupo, explorar las relaciones entre variables étc. de manera clara y fácil sin pretender sacar conclusiones de tipo general. La estadística inferencial, en cambio, predice el comportamiento de una población apoyándose de la estadística descriptiva y la probabilidad. Nosotros trabajaremos la estadística descriptiva.  Variables: Presentación de datos. Las tablas de frecuencia nos ayudan a leer los datos que muestran frecuencias en columnas y las categorías de las variables en filas. Presentan información repetitiva de forma visible y comprensible y además encontramos múltiples de variaciones (tabla de frecuencia variable cualitativa dicotómica, policotómica, ordinal, discreta...).  Variables Continuas: tablas de frecuencia de datos agrupados. La manera de hacer sería siguiendo estos pasos: Calculamos el Recorrido: ...

TEMA 3: DE LOS CONCEPTOS A LAS VARIABLES

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Estadística es la ciencia que estudia la variabilida, siendo una variable la parte del supuesto de que las características clínicas que se observan cambian de un paciente a otro. Si tenemos una población y seleccionamos un pequeño grupo aleatoriamente y a partir de las muestras y mediante unos cálculos estadísticos y mediciones (inferencia) puedo extraer las conclusiones de la población, hablaríamos de procedimiento muestral. Proceso de la inferencia estadística Debemos de conocer que cualquier medición estadística que se hace a la población se denomina parámetro, es decir, la cantidad numérica calculada sobre una población cuyo tamaño se expresa con N (mayúscula). Estadísticos es una cantidad numérica calculada sobre una muestra extraída de la población , cuyo tamaño se expresa con “n” (minúscula) y la inferencia se trata de calcular unas mediciones estadísticas para aproximarnos al parámetro. Conceptos de la teoría de medición Identificar el objeto a medir y la estrat...

TEMA 2: EL MÉTODO CIENTÍFICO Y SUS PERSPECTIVAS

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Las etapas en las que se divide el proceso de investigación son: Etapa conceptual: es una fase teórica que consiste en la observación de hechos de los cuales se realizara una identificación y una formulación del problema. Etapa empírica: es una fase práctica en la que se aclaran los conceptos para partir de su idea y establecer una base en la investigación. Etapa interpretativa: Es la etapa más costosa ya que se debe reflexionar sobre los métodos empleados, se realiza la convalidación de resultados y descripción de las fortalezas y debilidades del estudio, se relacionan los objetivos que nos planteábamos y las hipótesis con los hallazgos, los cuales se relacionan con los hallazgos de otros autores de investigaciones similares, ayuda a destacar aspectos novedosos y relevantes y a extraer conclusiones del estudio realizado. Además de las etapas descritas anteriormente, tenemos que tener en cuenta los posibles errores o sesgos que se pueden dar: Errores Aleatorios: son e...