1
MÓDULO 1: SISTEMA DE INFORMACIÓN EN LA PRÁCTICA DE LA ENFERMERÍA
2
MÓDULO 2: PRINCIPIOS DE LA INVESTIGACIÓN EN ENFERMERÍA
3
MÓDULO 3: TRATAMIENTO ESTADÍSTICO DE DATOS
BASES DE DATOS PLANAS
PubMed:
Filtrar por fecha de publicación, abstract (documento disponible), artículos Free PMC article, .
Otro: sci-hub.ee (lovescihud.wordpress.com)
Programas para verificar la calidad de un artículo:
Escala PEDRO de análisis de artículos: formulan unas preguntas (si dan respuesta a objetivos, si pasan controles, etc) dan una puntuación para saber si es aceptable el artículo o no.
CASPE (Lo mismo que PEDRO)
Mendeley (gestor de referencias bibliográficas):
Crear cuenta con el correo de la universidad
Mendeley web importer (extensión de Google Chrome)
Refworks (proquest), si falla el mendeley. Hay que crear una cuenta. Sirve para almacenar nuestras referencias. Se genera una bibliografía
Operadores boleanos: AND, OR, NOT
Descritor+ Operador Boleano + Descritor + Operador Boleano + ETC. Siempre escritos en mayúsculas
Criterios de exclusión: Estudio que realizamos sobre pacientes con cáncer pero NO queremos incluir los que ya tengan metástasis
Normativa APA 7ª EDICIÓN
https://normas-apa.org/wp-content/uploads/Guia-Normas-APA-7ma-edicion.pdf
Generador automático de citación APA
https://www scribbr es/category/normas-apa/
Otros modelos de citación
Chicago
Harvard
Vancouver
MLA
Ejemplos de citación en texto y bibliografía
NormativaAPA7ºEdición
Resumen: resumen del trabajo
1. Introducción: En forma de embudo y con referencias. 2.
3.
4.
Objetivos: Uno principal y secundarios derivados del principal
Metodología/Material/Método: Utensilios utilizados, análisis estadísticos utilizados, tamaño muestral, descripción de la muestra, etc.
5.
Resultados: Gráficas, explicación de las gráficas, etc
6. Conclusiones: Van siempre enumeradas en función de los objetivos. Deben ser frases precisas y concisas.
Discusión: Relación de los resultados obtenidos con lo planteado en la introducción. Se pueden añadir limitaciones del estudio como: tamaño muestral, otros estudios o enfoques posibles, material, económico, etc
7. Bibliografía
8. Anexos9.
Cuantitativos: cuando se puede medir con números, ejemplo: el peso, los años, concentraciones de sustancias, etc
Cualitativos: Cuando no hay números sino categorías, ejemplo: sexo (mujer/hombre), bueno-malo, un grupo sanguíneo, etc.
ESTUDIOS
Observacionales
Descriptivos
Transversal
Apuntes de María Ventura
Población finita:
Anotaciones:
Población infinita:
El nivel de confianza (Z) lo valoraremos en 95% y Alfa 0,05
P: probabilidad de que algo suceda. Por ejemplo, basándonos en un estudio existente, sabemos que X fármaco tiene un 70% de posibilidades de curar Por tanto, diremos que tiene P=0,7
Q: probabilidad de que algo NO suceda Por tanto, Q será 0,3 (en el ejemplo visto en clase)
Tenemos en cuenta que se calcula el valor sobre 1, o sea, 100 = 1. Pasaríamos los porcentajes (sobre 100, a 1)
Cuando NO nos basemos en ningún artículo (o sea, no dispongamos de datos con referencia de probabilidad de que algo suceda), para calcular Q y P, pondremos 50% y 50% (0,5 y 0,5)
En nuestros trabajos de investigación aplicaremos un nivel de confianza del 95% y el valor Z correspondiente será 1’96 (valor preestablecido para el 95%).
El margen de error que aplicaremos en nuestros trabajos de investigación: 3%
Después de realizar el cálculo muestral, si obtenemos un número con decimales debemos redondear Ejemplo: 1065,2 pasaremos a 1066
A través de la página web recomendada: “questionpro.com” podemos calcular nuestro tamaño muestral aportando 95% y 3%
Se utiliza para informar al lector sobre la confiabilidad de nuestros datos. Por ejemplo, se muestra la edad promedio de la población Siempre se acompaña con la desviación estándar (DESVEST en Excel) y se visualiza mediante barras de error Cuanto mayor es la dispersión de los datos, mayor es la desviación Si no hubiera ninguna variación en los datos, es decir, si fueran idénticos, la desviación sería 0 Esto se puede hacer con un solo valor sin necesidad de crear un gráfico en 2D
“Margin of error: the statistic used to measure and communicate the degree of precision of the results of a sample
Example: “En una encuesta sobre la satisfacción de la población con el gobierno actual Se determina que un 60% de los ciudadanos no están de acuerdo con las políticas de sanidad aplicadas por el gobierno Cuando se comprueban estos números, se comunican con un margen de error de ±2% Este intervalo de valores probables comprendido entre el 58% y el 62% se llama intervalo de confianza. “
Confidence interval: The confidence interval (CI) is a range of values that’s likely to include a population value with a certain degree of confidence. It is often expressed as a % whereby a population mean lies between an upper and lower interval ”
María Ventura
95% sería el intervalo fiable, el 2’5% sería el porcentaje de lo NO esperado La línea media sería la media Intervalo de confianza = media +- margen de error
Ejemplo de probabilidad de que un suceso ocurra :
Valor Alfa = 0,05 para confirmar una hipótesis nula o alternativa:
Errores del tipo I y II:
Nivel de significancia
Contraste unilateral y bilateral
Cálculos estadísticos básicos en Excel:
MÍN = MIN
MÁX = MAX
Mediana = Mediana
Otros cálculos en Excel:
Desviaciónestándar = Desvest
Correlación = COEF.DE.CORREL
MODO = MODA
Media = Promedio
PruebaP = Prueba.T
Cuartiles = Cuartil
Conceptos:
La media es la media aritmética o promedio, su fórmula es igual a promedio en Excel. Ejemplo, nota media de mis notas del curso Deberemos seleccionar toda la columna o fila para obtener el resultado.
La mediana es el punto medio entre los valores en orden ascendente, es el centro
Modo es el valor que más se repite
Mín es el valor mínimo que encontramos entre los datos
Máx es el valor máximo que encontramos entre los datos
Porcentaje. Lo utilizaremos para realizar el cambio de números a porcentajes. Se realiza mediante la fórmula: número de individuos x 100/ número total de la muestra Ejemplo: Tenemos una muestra de 150 personas de las cuales 25 son mujeres y 125 hombres Queremos saber sobre 100 a qué porcentaje corresponde:
25x100/150 = 16,7 % son mujeres
125x100/150 = 83,3% son hombres
Como norma general debemos redondear y obtener dos números decimales Una herramienta útil es el símbolo:
Histograma
Diagrama 2D o gráfico de barras
Diagrama de cajas y bigotes
Circular - Quesitos
Gráfico de correlación
Anotaciones
El histograma y el grafico de cajas y bigotes estudian la distribución sobre 1 valor.
El gráfico de barras agrupa por clases.
El gráfico de correlación estudia la dispersión o relación entre 2 valores
El gráfico circular o de quesitos sirve para describir visualmente los porcentajes.
Sirve para determinar en qué posición se encuentran las dos muestras correlacionadas. El coeficiente de correlación va de -1, 0 a +1. Según el resultado obtenido podemos indicar: positiva/directa, en el caso de que sea ascendente; negativa/indirecta, cuando sea descendente; fuerte, débil o moderada para determinar la afinidad de los puntos sobre la línea.
Se utiliza para determinar la relación entre 2 variables (1 grupo).
Anotaciones:
Una vez realizada la gráfica añadiremos valor R e Y a la gráfica de dispersión: El valor R indica la afinidad de los puntos de nuestra gráfica sobre la línea. (Fuerte o débil)
Sirve para organizar los valores, saber en qué grupo están y cómo se distribuye nuestra muestra, para realizar este tipo de gráficas necesitamos solo 1 variable de la muestra. Ejemplo: Kg de los encuestados. Aplicaremos el gráfico de cajas y bigotes para su representación
Valor MIN
Q1 > 25% VALORES DISTRIBUCIÓN: significa que el valor está por encima de una cuarta parte del conjunto. Toda la muestra se va a dividir en 4 partes y Q1 estará por encima del 25% de los valores (q1 = la primera parte proporcional)
Q2 MEDIANA DISTRIBUCIÓN: Ordenamos los datos de mayor a menor y será el dato justo del medio.
Q3 >75% VALORES DISTRIBUCIÓN: Es el valor que sobrepasa el 75%
Valor MAX
Cáculo de los cuartiles según el ejemplo visto en clase:
Q1 se calcula dividiendo el tamaño de la muestra dividido entre 4. (N/4).
Q2= N= 9 = quedaría justo en medio de dos números y no cuadra, entonces realizaríamos la media de los dos valores del medio Para ello sacaremos los cuartiles. La mediana siempre coincide con Q2
Q3 = 3xN /4, en este ejemplo sería: 3 x 18/4 = 13’5 (en nuestro ejemplo)
Fórmula cuartil en Excel:
En Excel seleccionamos la función CUARTIL (matriz;cuartil) y seleccionaríamos todos los datos en matriz y en cuartil rellenaríamos:
1. Si rellenamos el cuartil con un 0 nos va a dar como resultado el valor mínimo
2. Si rellenamos el cuartil con un 1 nos va a dar como resultado el primer cuartil = percentil 25 (o sea, automáticamente el primer cuarto, el 25%)
3. Si rellenamos el cuartil con un 2 nos va a dar la mediana, es decir, nos dará el percentil 50, o sea la mitad el 50%)
4. Si rellenamos el cuartil con un 3 nos va a dar el 75%
5. Si rellenamos el cuartil con un 4 nos va a dar el valor máximo 100%
Aspectos a tener en cuenta para comentar una gráfica de cajas y bigotes:
A Las cajas también les puede pasar que haya una más grande que la otra eso no significa que haya más pacientes (porque siempre habrá el 25%) significa entonces que hay más dispersión o menos dispersión (a la hora de comentar la gráfica).
Que se encuentre más concentrado significa que hay más proximidad entre los datos
Ejemplo para comentar la gráfica en el examen: Se ve el valor mínimo, la mediana, los distintos percentiles, significa que el primer sector que va del valor mínimo a Q1 los valores están más o menos dispersos, etc.
Se utiliza para comparar medias en 2 grupos. Aplicamos PRUEBA.T (P-VALOR) y podemos añadir un gráfico de columnas 2D. También resulta útil calcularlo cuando hemos obtenido diferencias significativas en un test ANOVA y deseamos averiguar en qué grupos existe tal diferencia.
La muestra será significativa si el resultado es INFERIOR a 0,05 à Aceptamos Hipótesis
Nula. SÍ existen diferencias significativas.
La muestra no es significativa si el resultado es SUPERIOR a 0,05 à Rechazamos Hipótesis
Nula y Aceptamos Hipótesis alternativa. No existen diferencias significativas
Si el resultado obtenido en Prueba.T contiene un número y E-33 significa que está elevado a -33
En Excel:
3.
Se utiliza para comparar 3 grupos o más. Existen diversos análisis posibles: análisis de varianza de 1 factor (el que utilizamos) 1 análisis de varianza de 2 factores 2. análisis de varianza de un factor, pero con cambios entre ellos
Interpretación de F y F crítico:
El valor F (estadístico de contraste) nos indica si existen diferencias entre los distintos grupos.
Interpretación:
2.
SI F es MAYOR que F crítico Rechazamos la hipótesis nula y aceptamos hipótesis alternativa. Los resultados son estadísticamente significativos. Por tanto, los PROMEDIOS/MEDIA son diferentes.
1. Si F es MENOR que F crítico Aceptamos hipótesis nula y afirmamos que los promedios son iguales entre sí y no existen diferencias significativas.
El valor F crítico nos indica “cómo de diferentes son ” los grupos. En otras palabras, es el valor “tope” que estamos dispuestos a admitir. Por ejemplo, si tenemos 3,06 de valor crítico (F crítico), todo lo que quede por encima de este valor significará que ha sobrepasado el límite que hemos establecido
Desviación estándar o típica
Sirve para cuantificar la dispersión de una población o muestra estadística. Cuanto mayor sea la desviación estándar de una serie de datos, significa que más dispersos están los datos.
En Excel:
Calcularemos el promedio y seguidamente la desviación mediante la fórmula “Desvest”
Personalización de las Barras de Error en una gráfica 2D
Utilizaremos la fórmula Desvest en Excel para ello, a continuación:
Le damos a MÁS OPCIONES y aparece la siguiente pantalla:
Le daremos a PERSONALIZADO:
Borramos el valor = -1 que nos pone por definición y le agregamos al valor positivo las dos casillas de desviación y en negativo otra vez los dos valores.
Binominal Test: Ejemplo
Investigación con una muestra de sujetos en una escala del 1 al 10 sobre las preferencias por una bebida.
Datos X: 3,5,7,3,7
Lo que queremos saber es si la mediana (el valor que está en medio) de nuestra población corresponde a 5 en este caso concreto (escala del 1-10) Q2, Percentil 50% .
Nuestra hipótesis nula es que la mediana es igual a 5. La hipótesis alternativa sería que es diferente a 5.
Realizamos estadístico de contraste n + = 3 . Explicación: N es el número de datos con valor superior 5. El 3 es el valor de contraste que dice que hay 3 números por encima de 5.
Nos da la probabilidad de que haya un valor superior a 5.
Será significativo nuestro resultado según lo que le establezcamos, en este caso, podemos aplicar alfa 0,05.
Aplicamos Kolmogorov test: en Excel.
Recordemos que la hipótesis inicial = los datos de mi tabla siguen una distribución normal y la hipótesis alternativa = los datos de mi tabla NO siguen una distribución normal
Calculamos el valor máximo, lo comparamos con unas tablas (valores de referencia), con alfa.
Con nuestro tamaño de muestra + alfa (0,05) utilizaremos un valor con unas tablas (Preestablecidas por el señor Kolmogorov) para averiguar F crítico (o al igual que hacíamos con f crítico)
El valor crítico obtenido, en base a eso sabremos si aceptamos la hipótesis inicial. Test
Test de bondad de ajuste:
En el ejercicio de práctica, hemos obtenido un valor máximo diferencial de: 0,10983 Lo comparamos con el valor relacionado con 0,05 y un tamaño de muestra (n) de 20 en la tabla y el resultado que nos da es= 0’29408 por lo que, al ser menor, se cumple la hipótesis inicial. Esta es nuestra tabla de referencia:
Ejercicio realizado en clase
Cambiar todos los SÍ por YES:
Seleccionamos una columna entera, por ejemplo deportes: vamos a la lupa
A continuación apretamos reemplazar para conseguir que todas las respuestas sean YES, en lugar de que en unas ponga SI o Sí y sean todas iguales.
Formato condicional:
Insertar títulos de ejes:
Hacer dos columnas o giro en horizontal en WORD
Símbolo del dólar $
=B2/$B$9 El símbolo del dólar sirve para que afecte a todas las columnas cuando arrastras una fórmula. La fórmula es equivalente a la casilla a la que aplicamos la fórmula y divide el valor de B2 con B9 Para poder aplicar la misma frecuencia en el resto de las casillas sin necesidad de copiar y pegar caga vez, ponemos el símbolo del dólar y arrastramos en las casillas que queremos esa fórmula.
Para que no quede tanto margen y se vea mejor el gráfico podemos cambiar los valores haciendo doble click en el EJE de los números y cambiamos los valores:
Cambiar nombre a las barras de gráficas
En etiqueta de eje horizontal y seleccionamos las casillas con los nombres que queremos poner, en nuestro caso quedaría así:
Contar cuantos números 1 hay en toda mi columna
Para poner un condicionante, por ejemplo, contar solo los números 1 debo poner la formula CONTAR.SI y después de seleccionar todos los datos, escribimos ; + La condición que queremos. Por ejemplo, queremos saber cuántos 1 hay en la lista, pondremos: CONTAR.SI, SELECCIONAMOS TODOS LOS VALORES Y PONEMOS ;1
Peso/Altura (metros) elevado a 2 Si tengo los datos en centímetros tengo que pasarlos a metros, por lo tanto, dividimos entre 100. El símbolo utilizado en excel para multiplicar es * y el signo utilizado para elevar es ^ .
Aplicar formatos condicionales
Vamos a formato condicional y seleccionamos: nueva regla de formato
Esto nos sirve, por ejemplo, para poner un color diferente a un valor concreto. Tiene que estar relacionado con un filtro aplicado dentro de la opción de formato condicional.
Vamos a referencias, Insertar Título. Insertamos figura, ilustración o tabla.
Los filtros de selección se encuentran en “aplicar filtro” Cuando aplicamos el filtro “ menor o igual que ” el 16 quedará incluidos. Si indicamos “Mayor o igual”, no estarán incluidos. Si aplicamos “Entre” ambos números quedarán incluidos.
1 ¿Cuál es el valor medio de índice de adhesión a la dieta mediterránea (MedDiet) de las mujeres?
- Filtro: mujeres
- Copiar resultados en nueva columna
- Sacamos promedio
2. ¿Cuál es la diferencia de promedios entre los grados de alcoholismo en hombres y mujeres?
- Filtro: mujeres; filtro: hombres
- Promedio
- Restamos el resultado obtenido en hombres y mujeres
3. ¿Qué desviación típica o estándar tiene el valor del índice de adherencia a la dieta mediterránea de las mujeres?
- Desvest
4. Se supone que los niveles de glucosa en sangre de la población de Pollença (150 pacientes) siguen una distribución normal con una media de 83 mg/dL y desviación típica 21.
¿Cuál es la probabilidad de que una persona a la que se le determina el nivel de glucosa en sangre tenga un valor de 72 mg/dL o mayor?
=NORM.DIST(72, 83, 21, TRUE)
Función =DISTR.NORM( media, desviación estándar, acumulado, verdadero).
Nos dará un valor sobre 1. Hay que multiplicarlo x 100 para obtener el porcentaje.
