REFLEXIÓN FINAL
Gracias a esta asignatura he aprendido que para que las técnicas enfermeras se lleven a cabo, otras personas deben investigar sobre ellas para mejorarlas y crear otras nuevas. Estas personas son enfermeros. Los enfermeros tienen un gran número de funciones, entre las que se encuentra la investigación.
Para poder comenzar a investigar, con ETIC´s se adquieren unos conocimientos básicos; como son la estadística y las herramientas informáticas (cómo buscar en bases de datos, manejar Epi Info, ...)
Para esta asignatura, he puesto todo mi empeño, pues es una rama de las matemáticas y se necesita trabajo y concentración para entenderla. Para ir alcanzando objetivos, he asistido a todas las clases y seminarios y he escrito apuntes para poder estudiarlos.
No puedo acabar esta reflexión final sin darle las gracias a D. Manuel Pabón por estar siempre dispuesto a ayudarnos y resolvernos todas las dudas que se han planteado.

SESIÓN TEÓRICA ETIC´s: TEMA 10
HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS: TEST DE HIPÓTESIS
1. Contraste de hipótesis

Primero planteamos una hipótesis cercana al valor del parámetro, recogemos los datos y finalmente analizamos la hipótesis previa con los datos recogidos. Dependiendo de las variables dependiente e independiente hay varios test:

Cualitativa + Cualitativa = Chi-Cuadrado

Cualitativa + Cuantitativa = T-Student

Cuantitativa + Cuantitativa = Regresión lineal

2. Errores de hipótesis
El test de hipótesis mide el error que se comete al rechazar la hipótesis nula

RESULTADO DEL TEST REALIDAD	Rechazo H0	Acepto H0
H0 cierta	Error tipo 1 (error α)	No error (1-α)
H0 falsa	No error (1-β)	Error tipo 2 (error β)

En ciencia de la salud se puede cometer un máximo de error (α)de 0.05




3. Test de hipótesis Chi-Cuadrado
La muestra debe ser mayor de 50 datos y con valores mayores de 5, comparando variables cualitativas dicotómicas.
Test de hipótesis Chi-cuadrado:
1º Realizar dos tablas con las variables cualitativas (dependiente e independiente). Una recogerá los valores observados, y la otra los esperados.
2º Con los datos de estas dos tablas realizamos la siguiente ecuación:

3º Calcular el grado de libertad que nos ayudara para mirar en la tabla en valor de chi cuadrado:
4ºGrado de libertad=(nº filas - 1)·(nº columnas - 1)
5ºCon el grado de libertad (sabiendo que se rechaza la hipótesis nula para un error α menor de 0,05) se mira el resultado de la chi-cuadrado en la tabla de chi-cuadrado.
Para rechazar la hipótesis nula el resultado debe ser mayor que la distribución de chi-cuadrado en la gráfica.


4. Test de hipótesis T-Student
Se utiliza cuando la variable independiente es cualitativa (dicotómica) y la variable dependiente es continua.


5. Regresión lineal
Estudia la asociación lineal entre dos variables cuantitativas
- Coeficiente de correlación (r): número adimensional (entre -1 y 1). Mide fuerza y sentido de la relación lineal entre variables
- Coeficiente de determinación (r2): número adimensional (entre 0 y 1). Da idea de la relación entre las variables relacionadas linealmente.

SESIÓN TEÓRICA ETIC´s: TEMA 9

ESTADÍSTICA INFERENCIAL: MUESTREO Y ESTIMACIÓN

1. Inferencia estadística

Cuando hacemos un estudio, pretendemos sacar una conclusión para toda la población a partir de una muestra de varios sujetos, es esto consiste la inferencia estadística.

Debido a que no se estudia a toda la población, siempre existe un error, llamado error aleatorio cuando la muestra es elegida al azar. Este error se puede evaluar.

 

2. Proceso de la inferencia estadística

De la población elegimos una muestra por selección aleatoria. De la muestra sacamos los datos (estimador), que serán el parámetro de la población a través de un proceso llamado inferencia.

 

3. Error estándar

Mide el grado en que varían los valores del estimador en las muestras que podríamos tomar de la población. Cuanto menor sea el error, más fiable serán los valores de cada muestra concreta.

Error estándar para una media :

Error estándar para una proporción (frecuencia relativa):

 

4. Teorema central del límite

Si se sigue una distribución normal, sumándole y restándole las siguientes desviaciones estándar a la media, dará los siguientes porcentajes de observaciones:

1S   68,26% observaciones.

2S  95,45% observaciones.

1,95S   95% observaciones.

3S  99,73% observaciones.

2,58S  99% observaciones.

 

5. Intervalos de confianza

Es una forma de conocer el parámetro en una población midiendo el error debido al azar.

I.C. de un parámetro= estimador± z (error estándar)

• Z=1 Nivel de confianza 68% z=1
• Z=1,96 Nivel de confianza 95% àes el que se suele usar en ciencias de la salud
• Z=2,58 Nivel de confianza 99%

6. Procedimiento muestral

Consiste en escoger al azar un pequeño grupo de la población el cual tenga la probabilidad de poseer las características de toda la población estudiada.

A partir de la muestra haremos inferencia de la población entera

 

7. Tipos de muestreo

• Muestreo probabilístico
• Aleatorio simple. + fiable y equitativo
• De sorteo o rifa
• Tabla de números aleatorios
• Aleatorio sistemático
• Estratificado
• Conglomerado
• Muestreo no probabilístico. No usa el azar, por lo que la muestra no es representativa de la población.
• Por cuotas
• Accidental
• Por conveniencia o intencional

8. Tamaño de la muestra

Depende del error estándar, de la importancia del error mínimo, varianza de la población y el tamaño de la población.

n= Z2*S2/e2, si N<n(n-1), tendremos que calcular: n´=n/1+(n/N)

SEMINARIO 5
Para poner fin a los seminarios de ETIC´s, presentamos en este seminario nuestros trabajos de investigación cada uno de los tres grupos.
En primer lugar se expuso mi trabajo, basado en la investigación sobre el conocimiento que tienen los jóvenes (13-25 años) sobre el Virus del Papiloma Humano (VPH) y la vacuna que existe.
Tras el nuestro, mostraron la investigación sobre el estrés que produce en los estudiantes los exámenes. La última investigación en presentarse fue sobre las lesiones que presentan los bomberos según el puesto de trabajo en el que se encuentren.

Finalizando nuestro último seminario de la asignatura, el docente nos contó varias anécdotas de su trabajo como enfermero.

SESIÓN TEÓRICA ETIC´s: TEMA 8
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, POSICIÓN Y DISPERSIÓN
1. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL.

• Media: es la suma de todos los valores entre el número total de datos. Cuando los datos son intervalos, se suman las marcas de clase y se divide entre el número total de datos
• Mediana: es el valor del dato del medio, teniendo todos los resultados ordenados de menor a mayor. Si el número de datos es par, la mediara es la media entre los dos valores centrales.
• Moda: es el dato que más se repite. Puede haber más de una moda.

2. MEDIDAS DE POSICIÓN (CUANTILES). Sirven para saber el porcentaje que hay por encima o por debajo de un dato específico.

• Cuartiles: dividen la muestra en 4 partes
• Deciles: dividen la muestra en 10 partes
• Percentiles: dividen la muestra en 100 partes

3. MEDIDAS DE DISPERSIÓN

• Rango: es la diferencia entre el valor mayor y el menor de la muestra
• Desviación típica: nos muestra el error de la representación de la muestra basada en la media. Es la raíz cuadrada de [sumatorio de (cada muestra menos la media aritmética al cuadrado) dividido entre el número total de datos menos uno.]
• Varianza: sumatorio de (cada muestra menos la media aritmética al cuadrado) dividido entre el número total menos uno. Es el cuadrado de la desviación típica
• Recorrido intercuartílico: es la diferencia entre el tercer y primer cuartil
• Coeficiente de variación: es la desviación típica dividida entre la media

4. DISTRIBUCIONES NORMALES
La distribución normal o de Gauss tiene unas características:

• Media, mediana y moda coinciden
• S(desviación típica)
• Media +S-S = 68,26% de las observaciones.
• Media +2S-2S= 95,45% de las observaciones. 
• Media +3S-3S= 99,73% de las observaciones

SESIÓN TEÓRICA ETIC´s: TEMA 7

INTRODUCCIÓN A LA BIOESTADÍSTICA. ORGANIZACIÓN DE DATOS.

1. ESTADÍSTICA

Es la ciencia que estudia la variabilidad, medición de signos y síntomas. Supone que las características observadas varían de unos objetos de estudios a otros (variable)

2. MEDICIÓN DE SIGNOS Y SÍNTOMAS

Se realiza mediante: ESCALAS DE MEDIDA

• ESCALA NOMINAL: nivel inferior, solo para saber si son o no iguales las variables.
• ESCALA ORDINARIA: determinar cuál de las variables es mayor. No sabemos si los intervalos representan distancias equivalentes.
• ESCALA DE INTERVALO: determinamos cuál de las variables es mayor, habiendo la misma distancia entre los intervalos. No posee cero absoluto, no existe nulo. Tiene identidad y orden.
• ESCALA DE RAZÓN. Nivel mayor de medición. Posee cero absoluto, por lo que existe nulidad. Tiene identidad y orden; además se puede sumar, restar dividir y multiplicar.

3. TIPOS DE VARIABLES.

• CUALITATIVAS: son propiedades, no se pueden medir
• Nominales: no tienen orden
• Dicotómicas: con dos valores
• Policotómicas: >2 valores
• Ordinales: establecen un orden de valor
• CUANTITATIVAS: se pueden medir
• Discreta: la unidad de medición no puede ser fraccionada
• Continua: la unidad de medición puede ser fraccionada infinitamente

4. OPERATIVIZACIÓN DE LAS VARIABLES: proceso para transformar una variable en otra con el mismo significado y con posibilidad de medición

5. VARIABLES: REPRESENTACIÓN DE DATOS.

• Tablas de frecuencia: muestran las frecuencias en las columnas y las categorías de las variables en filas; presentando información de los datos. Son autoexplicativas, de fácil comprensión, con título, información sobre fuente, lugar y fecha, incluyen unidades de medida y con abreviaturas explícitas.

6. VARIABLES CONTINUAS: REPRESENTACIÓN DE DATOS.

Son tablas de frecuencias con las frecuencias en intervalos, con una media de los dos extremos del intervalo (marca de clase)

7. REPRESENTACIÓN GRÁFICAS: PICTOGRAMAS: imágenes que representa la información numérica de los datos.

• REACCIONES LOCALES MÁS FRECUENTES. Diagrama de barra: variables cualitativas, nominales y policotómicas.

• HISTOGRAMAS Y POLÍGONOS DE FRECUENCIA. Histograma: misma forma que el anterior, solo que tiene un polígono de frecuencias (línea que une las marcas de clase (media de cada intervalo)), ya que es para variables continuas.

8. GRÁFICOS

• GRÁFICO DE TRONCO Y HOJAS. Para variables cuantitativas contínuas. Cada dato de la serie se divide en dos partes: El tronco a la izquierda (decenas) y la hoja a la derecha (unidades).

• GRÁFICO DE SECTORES. Para variables cualitativas con menos de 4 variables.

• GRÁFICO PARA DATOS BIDIMENSIONALES. Para variables cuantitativas

• GRÁFICOS PARA DATOS MULTIDIMENSIONALES (diagrama de estrellas): difícil de interpretar, usados para poco espacio.

SEMINARIO 4
Este seminario fue dedicado a un repaso general de la asignatura. Repasamos todas las fórmulas, su uso y cálculo.
- Medidas de aproximación: media, mediana y moda
- Medidas de dispersión: desviación típica, varianza, rango
- Medidas de posición: cuartiles, deciles y percentiles
- Simetría: simétrico, asimetría hacia la derecha, asimetría hacia la izquierda
- Chi cuadrado y T-student