AU REVOIR..!!

Antes de finalizar quiero hacer hincapié en el temario dado en los seminarios. Se corresponde con el correcto uso y funcionamiento de la aplicación estadística Epi Info.

Esta herramienta un poco rebuscada la verdad nos ha servido para realizar el proyecto final de investigación que en mi caso se titulo "Comparativa de los niveles de estrés y satisfacción laboral del personal de enfermería entre un hospital publico y privado". Desde luego no podemos olvidarnos de esta herramienta porque en 4º Curso nos acordaremos de ella!

Finalmente agradecer a Sergio por su continuo interés por nosotros y su implicación en la temática de la clase y en nuestro aprendizaje. De la misma manera agradecer al tutor principal de la asignatura, Jose Antonio Ponce. 

Al principio no eramos conscientes del alcance e importancia de ésta asignatura pero poco a poco  he visto como es totalmente fundamental en el mundo de la Enfermería.

Espero poder llevar a la práctica muy pronto todo lo aprendido y seguir con este blogger poco a poco.

Un saludo y buenas noches!

Tema 10 

TEST DE HIPÓTESIS

Buenas noches amigos! Ya vamos finalizando el curso y como regalo unos bonitos test de Hipótesis! =) Allá vamos!

Gracias también a esta herramienta podemos controlar los errores aleatorios. Nos permite cuantificar el grado de compatibilidad entre una hipótesis inicial y los posteriores resultados. tenemos que tener claro que lo principal que se va a contrastar es la hipótesis nula (Ho). De esta forma rechazaremos la hipótesis nula cuando el valor del error sea mayor del valor correspondiente para (p< 0.05). 

• Test de hipótesis Chi-Cuadrado: para comparar variables cualitativas dependientes e independientes.

ej: 

	POSITIVA	NEGATIVA	TOTAL
Silvederma	11	15	26
Blastoestimulina	16	10	26
Total	27	25	52

H₀= Silvederma y Blastoestimulina producen similares resultados

	Fre1	Fec2	a
	Frec3	Frec4	b
	c	d	t

Así tenemos dos tablas con frecuencias observadas y esperadas. Si la tabla es dos por dos el grado de libertad siempre va a ser 1.Mientras mayor sea chi cuadrado  más se rechaza la hipótesis nula

(11²-1²⁾/ esperada 1 +(la 2,3,4……)= valor de chi cuadrado

	+	-
S	13.5	12.5	26
B	13.5	12.5	26
	27	25	52

E= valores esperados

0= valores observados

x² = (0-E)² /E 

X² = (11-13.5)²/13.5 + (15-12.5)²/12.5+(16-13.5)²/13.5+(10-12.5)²/12.5=1.92

Como el valor es menor al valor de chi.cuadrado correspondiente 3.48 se acepta la hipotesis nula.

• T de Student: se usa cuando la variable independiente es cualitativa dicotomica y la variable dependiente es cuantitativa continua.

Las fórmulas que se deben aplicar en este test son las siguientes:

t= x₁-x₂/ sp√(1/n₁ + 1/n₂)

Sp = √ Ʃ(X₁-X₁)² + Ʃ(X₂-X₂)²/ n_1-n₂-2

Bien! Con éste terminamos los temas de Estadística y Tics! Ahora...a estudiar! ;) 

Tema 9:  ESTADÍSTICA INFERENCIAL

MUESTREO Y ESTIMACIÓN

Los datos más representativos a tener en cuenta son los siguientes:

• Población de estudio: conjunto de individuos sobre los que vamos a realizar el estudio.
• Muestra  o tamaño muestral:  conjunto de individuos concretos que van a participar.
• inferencia estadística: procedimientos estadísticos que nos permiten pasar de la muestra a la población.
• Técnicas de muestreo: métodos para elegir la muestra con las características deseadas.
• Parámetro: pasa a ser en estadística inferencial, toda la población
• Estimador: es la medida de la variable del estudio.

Erro estándar: es la medida que trata de captar la variabilidad de los valores del estimador. se calcula dependiendo de:

• Error estándar para una proporción:   √(p (1-p)/n  P= Proporción
• Error estándar para una media: s/√n

Intervalos de confianza: Se trata de dos números que asignándoles un nivel de confianza determinados, podrían asegurar que el valor del parámetro es mayor o menor que ambos números.

• IC para un parámetro = sumar o restar el estimador (Z) por el error estándar  .(Z) Dependerá del nivel de confianza que se le otorgue al intervalo, así por ej:

1.       Para nivel de confianza 95%, Z=1.96.

2.       Para nivel de confianza 99%, Z=2.58.

• IC para una proporción: ICP = P± Z √P(1-)/N
• Cuando escogemos el signo negativo obtendremos el extremo inferior del intervalo y con el signo positivo el extremo superior. Lo mas aconsejable es usar un intervalo de confianza del 95%

Haciendo inmersión ya en los últimos temas vamos a ver a continuación las medidas de tendencia central, posición y dispersión (Tema 8)

• Medidas de tendencia central:

Media o media aritmética: se calcula para variables cuantitativas y se trata del centro geométrico o de gravedad de nuestros datos. Es la suma de todos los valores de la variable observada entre el total de observaciones.

Mediana: si el numero de las observaciones es impar el valor de la observación sera justamente la observación que ocupa la posición (n/+2)+1. Si el numero de observación es par, el valor de la mediana corresponde a la mediana entre los dos valores centrales, es decir, la media entre la observación n/2 y la observación (n/2)+1.

Moda: Es el valor que mas veces se repite. Si hay más de una se dice que la muestra es bimodal (dos modas) o multimodal (más de dos) y se puede calcular para cualquier tipo de variable.

• Medidas de posición :

Cuantiles: Se calculan para variables cuantitativas y, al igual que la mediana, solo tienen en cuenta la posición de los valores en la muestra. 
Deciles:  dividen la muestra en 10 partes.
Percentiles: Dividen la muestra ordenada en 100 partes.Para buscar la posición de un percentil en una serie de datos agrupados, buscamos el intervalo en el que la frecuencia relativa acumulada (H_i) sea superior al valor del percentil.

Cuartiles: Dividen la muestra ordenada en 4 partes: 

• El Q₁, primer cuartil indica el valor que ocupa una posición en la serie numérica de forma que el 25% de las observaciones son menores y que el 75% son mayores.
• El Q₂, segundo cuartil indica el valor que ocupa una posición en la serie numérica de forma que el 50% de las observaciones son menores y que el 50% son mayores. Por tanto, el Q₂, coincide con el valor del D₅
• El Q₃, el tercer cuartil indica el valor que ocupa una posición en la serie numérica de forma que el 75% de las observaciones son menores y que el 25% son mayores.
• El Q₄, cuarto cuartil indica el valor mayor que se alcanza en la serie numérica.

• Medidas de dispersión:  

Rango o recorrido: diferencia entre el mayor y el menor valor de la muestra.

Desviación media: media aritmética de las distancias de cada observación con respecto a la media de la muestra.

Varianza: expresa la misma información en valores cuadráticos.

Rango intercuadratico: diferencia entre el tercer y primer cuartil.

Coeficiente de variación: Nos sirve para comparar la heterogeneidad de dos series numéricas con independencia de las unidades de medida. 

 Tema 7.

En este tema lo más importante y  que hay que tener muy claro es lo siguiente:

Tipos de variables

• Cualitativas: Se refieren a propiedades que no pueden ser medidas. No se pueden utilizar para medir el nivel de conocimientos, el estado civil,…

          Nominales

o   Dicotómicas: 2 niveles o categorías (eje: hombre, mujer).

o   Policotómicas: Mas de 2 categorías. (eje: soltero, viuda, casado, separado).

-       Ordinales: Establecen una orden.

           Ej.: Satisfacción en el trabajo:

          Muy satisfecho.

          Satisfecho.

          Poco satisfecho.

          Nada satisfecho.

• Cuantitativas: Son las que se pueden medir en términos numéricos.  Las que se utilizan en escalas de intervalo y de razón.

-                                          --Discretas: Sólo pueden tomar un número finito de valores. La unidad de medición no puede ser  fraccionados. Son números aislados

Ej.: Nº de hijos: 1, 2, 3, 4,… o más.

-                                      --Continuas: Las que pueden valer cualquier número dentro de un rango. La unidad de medida pueda ser subdividida en forma infinita.

Ej.: TA (tensión arterial)

Es importante saber que una variable discreta no podemos convertirla en continua, al revés sí.

Finalmente las categorías deben construirse con dos criterios: Exhaustividad y exclusividad.

La representación de los datos se realizara a traves de tablas de frecuencia y a continuación si lo requiere mediante una representación gráfica. Para esta ultima unas recomendaciones básicas son: que sean claros, perfectamente descritos al pie de la figura, que represente las conclusiones y no sobrecargarlos.

Podemos encontrar:

• Histogramas
• Gráfico de tronco y hojas
• Gráfico de sectores para datos bidimensionales
• Gráfico de estrellas para datos multidimensionales