T.1: SESIONES TEÓRICAS ESTADÍSTICA Y TIC:

 "¿Por qué y para qué investigar en nuestra profesión? El método científico."

Buenas tardes, hoy traigo la temática teórica del primer tema de clase, por lo que dejaremos a un lado la estadística.

Investigación en enfermería: la investigación es un proceso sistemático y riguroso, para obtener soluciones de problemas y/o descubrir nuevos hechos y sus relaciones.  La investigación aumenta nuestros conocimientos científicos, y por otro lado, mejora el ejercicio profesional. 

La investigación en enfermería se ha hecho casi imprescindible a día de hoy en esta profesión y aunque no esté muy desarrollada, es imperiosa pues es esencial para el desarrollo, evolución y crecimiento de Enfermería. 

¿Por qué investigar en enfermería? Motivos de la necesidad de investigar desde enfermería.

-Aumento de la población anciana, incapacidades, problemas crónicos de salud, secuelas por accidentes… 

-Aumento de las tecnologías médicas, cambio del papel social de la mujer y expectativas de los usuarios de la asistencia.

-Aumento de la esperanza de vida: costos sociales humanos y económicos cada vez más altos.

Algunos ejemplos de las prioridades de investigación en Enfermería son las siguientes:

Proyectos que fomenten la independencia y los autocuidados, que desarrollen la continuidad de actividades de enfermería, que desarrollen la gestión de enfermería, su estructura, recursos y método, que reduzcan los problemas de salud causados por problemas medioambientales, hábitos de vida…que reduzcan los efectos nocivos de las nuevas tecnologías...

Estas investigaciones pueden presentar problemas como la falta de tiempo, cuestiones burocráticas, falta de conocimientos... pero que pueden solucionarse tomando alternativas.

La metodología, será la siguiente:

          -Trataremos Con Grupos De Personas: Información sobre la distribución de problemas de salud y sus determinantes en colectivos de personas.

       -Comparación De Grupos: para conocer si la presencia de una característica “F” se asocia con la aparición de una enfermedad “E”, es necesario saber cómo se distribuye esa enfermedad en la gente que no presenta “F”.    -Distribución De La Enfermedad: la distribución no es aleatoria y es posible encontrar diferencias entre los grupos a comparar.    -Ejemplo de comparación de grupos: Queremos saber si el fumador tiene mayor riesgo de padecer cáncer de pulmón. No basta sólo con observar a los fumadores. Si tenemos ocho fumadores, si 4 tienen el cáncer, el 50% presentaría la enfermedad. Pero no basta solo con ver el factor ‘’E’’ en los fumadores, ya que llegaríamos a una conclusión errónea. En este caso lo correcto sería comparar con un grupo de personas no fumadoras y ver la proporción en el grupo de no fumadores. Si son 11 sujetos no fumadores y vemos que 4 sólo padecen el carcinoma, podríamos afirmar que los expuestos al tabaquismo tienen mayor probabilidad de padecer la enfermedad que los no fumadores.

       Concluir diciendo que gracias a la investigación, enfermería puede ir creciendo cada vez más en el ámbito sanitario, y que este desarrollo irá cada vez a más, pues los medios en disposición también van a más.

      Un saludo!

NUTRICIÓN (II): PACIENTE RENAL

Seguimos con un poco de nutrición para el paciente renal. Toma nota, pues con unos pequeños cambios en tu dieta, tu calidad de vida puede mejorar.

En líneas generales, si padeces insuficiencia renal es mejor evitar o limitar los fritos y que los alimentos se cocinen hervidos, al vapor, a la plancha o asados. Estas son otras recomendaciones dietéticas para controlar tu patología:

Arroz, pastas, pan y cereales

Se pueden consumir una vez al día, y constituyen una buena fuente de energía, especialmente para aquellos que deban limitar la ingesta de proteínas; aunque si el paciente tiene sobrepeso o diabetes debe consultar al médico la cantidad que puede tomar. En cualquier caso, estos alimentos no deben ser integrales, ya que los productos integrales presentan un alto contenido en fósforo y potasio.

Leche y productos lácteos

Es importante recibir un aporte de calcio adecuado (en caso de que el paciente lo precise, el médico prescribirá suplementos), por lo que debe tomar leche, yogur o queso una o dos veces al día, pero siempre bajo supervisión médica, ya que la leche y sus derivados son ricos en fósforo que, al igual que el potasio, puede concentrarse en la sangre y causar problemas como picores y disminución de los niveles de calcio.

Carnes

La dieta debe ser baja en proteínas, por lo que es conveniente reducir el consumo de carnes y pescados a 100 gramos diarios.

Grasas

Son una buena fuente de calorías para aquellos pacientes que estén perdiendo peso, pero deben tomarse con moderación y preferiblemente las de origen vegetal (aceite de oliva, girasol, maíz y soja, margarina). Los alimentos que contengan grasa de origen animal, como el tocino o los embutidos, deben limitarse porque pueden elevar los niveles de colesterol.

Legumbres

Están desaconsejadas por su alto contenido en proteínas y potasio.

Frutas

Hay que tener cuidado especialmente con aquellas que tienen mucho potasio, como el plátano. Cuando el potasio no puede ser eliminado por el riñón, se acumula en la sangre y puede provocar problemas musculares (debilidad, temblores) y cardiacos. Además del plátano, otras frutas con alto contenido en potasio que es mejor evitar son el albaricoque y la uva.

Líquidos

Cuando el paciente sigue un tratamiento de diálisis es muy importante que controle la cantidad de líquidos que ingiere, incluyendo en este concepto no solo el agua, sino otros productos como zumos, caldos y sopas, leche, fruta, café o té y, en general, cualquier bebida. Esto se debe a que la pérdida de funcionalidad del riñón hace que se produzca retención de líquidos entre una sesión de diálisis y la siguiente, y provoca hinchazón e hipertensión. La cantidad de líquido que puede tomar el paciente está directamente relacionada con la capacidad de eliminarlo que conserve el riñón.

Sal

Los alimentos deben cocinarse sin sal porque el organismo tiene dificultades para eliminar el sodio, y su acumulación puede originar retención de líquidos y formación de edemas, incrementando la carga de trabajo del corazón, lo que podría generar insuficiencia cardiaca. En sustitución de la sal, se pueden emplear hierbas y especias para condimentar los alimentos, como laurel, albahaca, tomillo, pimienta, nuez moscada, así como aceite de oliva y vinagre.

Espero que os sirva!

T.10: SESIONES TEÓRICAS ESTADÍSTICA Y TIC:

 "Hipótesis Estadísticas. Test de hipótesis."

Buenas noches, hoy traigo un poquito de Chi Cuadrado, lo cual mostraremos mejor con ejemplos empíricos:

CONTRASTE DE HIPÓTESIS

A parte de los intervalos de confianza para controlar los errores aleatorios, tenemos los test de hipótesis. Esta es la estrategia: 

- Establecemos a priori una hipótesis cerca del valor del parámetro.

- Realizamos la recogida de datos

- Analizamos la coherencia de entre la hipótesis previa y los datos obtenidos.

Esto permite cuantificar la compatibilidad entre una hipótesis previamente establecida y los resultados obtenidos.

Siempre se va a contrastar la hipótesis nula.

Tipos de análisis estadístico según el tipo de variables implicadas en el estudio. 

ERRORES DE HIPÓTESIS

El test de hipótesis mide la probabilidad de error que cometo si rechazo la hipótesis nula.

Con una misma muestra podemos aceptar o rechazar la hipótesis nula. Todo depende de una error, al que llamamos α.

El error α es la probabilidad de equivocarnos al rechazar la hipótesis nula.

El error α más pequeño al que podemos rechazar H₀ es el error p. (p es sinónimo de α minimizada)

Habitualmente rechazamos H₀ para un nivel α máximo del 5% (p< 0.05). Por encima del 5% de error, aceptamos la hipótesis nula. Es lo que llamamos “significación estadística”.

TIPO DE ERRORES EN TEST DE HIPÓTESIS

TEST DE HIPÓTESIS CHI-CUADRADO

Una prueba de chi-cuadrado es una prueba de hipótesis que compara la distribución observada de los datos con una distribución esperada de los datos.

Ejemplo práctico paso a paso, con la explicación de todos los requisitos (explicación del cálculo del grado de libertad, redacción de las hipótesis razonadas...) 

Espero que os sirva! 

T.9: SESIONES TEÓRICAS ESTADÍSTICA Y TIC:

 "Estadística Inferencial: Muestreo y estimación."

Buenos días Sules, seguimos con nuestra querida estadística para no variar, pues de esto trata el blog no? Empezamos:

Cuando planteamos un estudio en el ámbito sanitario para establecer relaciones entre variables, nuestro interés no suele estar exclusivamente en los pacientes concretos a los que hemos tenido acceso, sino más bien en todos los pacientes similares a estos. 

         -Al conjunto de pacientes sobre los que queremos estudiar alguna cuestión (sacar conclusiones) le llamamos población de estudio.

        -Al conjunto de individuos concretos que participan en el estudio le denominamos muestra.

               -Al número de individuos de la muestra le denominamos tamaño muestral.

         -Al conjunto de procedimientos estadísticos que permiten pasar de lo particular, la muestra, a lo general, la población, le denominamos inferencia estadística.

           -Al conjunto de procedimientos que permiten elegir muestras de tal forma que éstas reflejen las características de la población le llamamos Técnicas de muestreo, esto se hace para evitar sesgos. 

      Si trabajamos con muestras hay que asumir un error:
          
          - Si la muestra se escoge por azar, la técnica de muestreo en ese caso se denomina muestreo probabilístico o aleatorio y el error asociado a esa muestra elegida al azar se llama error aleatorio.
             - En los muestreos no probabilísticos, no es posible evaluar el error.
             - Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, favorezco la reducción del error aleatorio por probabilidad. 

       Error estándar.
              Es la medida que trata de captar la variabilidad de los valores del estimador.
        
       Cálculo: 

    Error estándar para una media:

 

    Error estándar para una proporción

     

      Intervalos de confianza

       Son un medio de conocer el parámetro en una población midiendo el error que tiene que ver con el azar.

       Cálculo:

-         

           -Z es un valor que depende del nivel de confianza 1-α con que se quiera dar el intervalo (α=error máximo   admisible: 5%). Por lo tanto Z tiene que ver con el valor que va delante de S en el teorema central del limite.

         - Para nivel de confianza 95% z=1,96.

         - Para nivel de confianza 99% z=2,58.

       -El signo más menos significa que cuando se elija el signo negativo se conseguirá el extremo inferior del intervalo y cuando se elija el positivo se tendrá el extremo superior.

           PROCEDIMIENTO MUESTRAL
            Un 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.

          Tipos de muestreo
           - PROBABILÍSTICO: Todos los sujetos de la población tienen una probabilidad distinta de cero en la selección de la muestra y conocida.

-          Aleatorio Simple.

      Se caracteriza porque cada unidad tiene la probabilidad equitativa de ser incluida en la muestra:

n  De sorteo o rifa: Asignamos un nº a cada miembro de la población, calculamos el tamaño muestral y seleccionamos aleatoriamente ese nº.  

n  Tabla de números aleatorios: hace cuando disponemos de una lista informatizada en una base de datos de la población de estudio.

-          Aleatorio Sistemático.

       Similar al aleatorio simple, en donde cada unidad del universo tiene la misma probabilidad de ser seleccionada.

-          Estratificado.

       Se caracteriza por la subdivisión de la población de estudio en subgrupos o estratos, debido a que las variables principales que deben someterse a estudio presentan cierta variabilidad o distribución conocida que puede afectar a los resultados. 

-          Conglomerado.

       Se usa cuando no se dispone de una lista detallada y enumerada de cada una de las unidades que conforman el universo y resulta muy complejo elaborarla. En la selección de la muestra en lugar de escogerse cada unidad se toman los subgrupos o conjuntos de unidades conglomerados.

              - NO PROBABILÍSTICO: Puede haber personas en la población que no tengan probabilidad o que se desconozca,  de ser seleccionado en la muestra.

      -          No se sigue el proceso aleatorio.

-          No puede considerarse que la muestra sea representativa de una población.

-          Se caracteriza porque el investigador selecciona la muestra siguiendo algunos criterios identificados para los fines del estudio que realiza.

-          Por conveniencia o intencional: en el que el investigador decide, según sus objetivos, los elementos que integraran la muestra, considerando las unidades “típicas” de la población que desea conocer.

-          Tipos:

1.       Por cuotas: en el que el investigador selecciona la muestra considerando algunos fenómenos o variables a estudiar, como: Sexo, raza, religión, etc.

2.       Accidental: consiste en utilizar para el estudio las personas disponibles en un momento dado, según lo que interesa estudiar. De las tres es la más deficiente.

3.       Por conveniencia o intencional. En el que el investigado, decide según sus objetivos, loe elementos que integraran la muestra, considerando las unidades “típicas” de la población que se desea conocer. 

     

Espero que os haya servido!

T.8: SESIONES TEÓRICAS ESTADÍSTICA Y TIC:

 "Medidas de tendencia central, posición y dispersión."


Buenas noches mis panas, seguimos con nuestra querida estadística con la explicación de unos métodos que no conllevan dificultad.

Comenzaremos por la media, moda, mediana...

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

-Media aritmética: Suma de todos los valores de la variable observada entre el total de observaciones. Fórmula: x= Ʃx/n     Ej: para 9,5 y 4, la media es 6: (9+5+4)/3=6

-Mediana: medida de posición y central.
     Si el número de observaciones es impar  el valor de la observación será justamente la observación que ocupa la posición (n+1/2) Ejemplo: si son 75, pues 76 entre 2 = 38, la mediana seria la edad que tiene el sujeto 38.
     Si el número de observaciones es par, el valor de la mediana corresponde a la media entre los dos valores centrales, es decir, la media entre la observación n/2 y la observación (n/2)+1.

-Propiedad: Robustez

-Moda: Es el valor que más se repite.

MEDIDAS DE POSICIÓN O CUANTILES
Se calculan para variables cuantitativas.

-Percentiles: Dividen la muestra ordenada en 100 partes.
-Deciles: Dividen la muestra ordenada en 10 partes.
-Cuartiles: Dividen la muestra ordenada en 4 partes.


Ejercicio de clase: 

PESOS EN KG. DE NIÑOS ATENDIDOS EN LA CONSULTA DE NIÑO SANO n = 40

3,3	3,3	3,7	3,9	3,9	3,9	4,0	4,1	4,2	4,2
4,3	4,3	4,3	4,3	4,4	4,4	4,5	4,5	4,5	4,5
4,7	4,7	4,7	4,7	4,8	4,8	4,9	5,0	5,0	5,1
5,1	5,3	5,3	5,4	5,6	5,8	5,8	6,0	6,1	6,1

-          x= 4,685

-          Mo=4´3, 4´5, 4´7. Multimodal.

-          Me= 4,5+4,7/2=4,6. (Cuento el número 20 y lo sumo con el siguiente).

-          Q₁= 4,2 

-          Q₂=4,6 (el valor de la mediana), aunque si digo que es 4,5 también está bien).

-          Q₃=5,1

-          Q₄=6,1

Deciles:

D₁=3,9                  D₂=4,2                  D₃=4,3                 

Peso en Kg	Fi	Fi	hi	Hi
[3,25-3,75) Mc=3,5	3	3	0,075	0,075
[3,75- 4,25) Mc=4,0	8	11	0,2	0,275
[4,25- 4,75) Mc=4,5	14	25	0,35	0,625
[4,75-5,25) Mc=5,0	6	31	0,15	0,775
[5,25-5,75) Mc=5,5	4	35	0,1	0,875
[5,75-6,25) Mc=6,0	5	40	0,125	1
N=40

En este caso usaríamos las Mc para calcular las medidas de tendencia central (porque sabemos que hay tres niños en el primer intervalo pero no sabemos cuánto pesa exactamente cada niño).

x= ƩM

M_e= [4,25-4,75)

M_o= [4,25-4,75)

hi/a = Se hace para cuando no todos tienen la misma amplitud.

a=amplitud = 0,5 (3,75-4,25): Se haría en todos. 

MEDIDAS DE DISPERSIÓN

La información aportada por las medidas de tendencia central es limitada.

Ejemplo:

-          Serie 1: 18,19,20,21,22.

-          Mediana serie 1=20, Media serie 1=20

-          Serie 2: 9,14,20,27,30.

-          Mediana serie 2=20, Media serie 2=20

¿Qué es lo que diferencia a una de otra? La dispersión.

·         Rango o recorrido: Diferencia entre el mayor y el menor valor de la muestra lX_n-X₁l (valor absoluto).

Según el ejemplo anterior:

-          R₁=22-18=4

-          R₂=30-9=21 (esto ya nos indica que la serie 2 tiene más dispersión).

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

·         Desviación típica o estándar: Cuantifica el error que cometemos si representamos una muestra únicamente por su media.  Esta es la que más se emplea debido a que esta nos da un mayor rango de error. 

·         Varianza: Expresa la misma información en valores cuadráticos:

·         Recorrido intercuartílico: Diferencia entre el tercer y el primer cuartil = lQ₃-Q₁l

·         Coeficiente de variación: Es una medida de dispersión relativa (adimensional) ya que todas las demás se expresan en la unidad de medida de la variable. Nos sirve para comparar la heterogeneidad de dos series numéricas con independencia de las unidades de medidas. Se expresa sin unidades. 

DISTRIBUCIONES NORMALES

Las distribuciones normales en un histograma aparece una especie de Campana, por eso la campana de Gauss. Y es simétrica respecto de los valores de posición central, es decir que la moda va a coincidir con la media y la mediana.

Media, moda, mediana.

La gráfica de su función de densidad tiene una forma acampanada y es simétrica respecto de los valores posición central (media, mediana y moda, que coinciden en estas distribuciones). Es simetrica dejando la mitad de los valores por debajo del punto maximo y la mitad de los valores por encima. 

ASIMETRÍAS Y CURTOSIS

La asimetría es al lado contrario al que vemos el pico (la moda), es decir si vemos el pico hacia la derecha la asimetría es a la izquierda, y si la moda esta a la izquierda la asimetría esta hacia la derecha.

·         Coeficiente de asimetría de una variable: Grado de asimetría de la distribución de sus datos en torno a su media, cuanto más asimétrica sea, valores más diferentes encontraremos.

·         Asimetrías:

Los resultados pueden ser los siguientes:

-          g1=0 (distribución simétrica; existe la misma concentración de valores a la derecha y a la izquierda de la media).

-          g1>0 (distribución asimétrica positiva; existe mayor concentración de valores  a la derecha de la media que a su izquierda).

-          g1<0 (distribución asimétrica negativa; existe mayor concentración de valores a la izquierda de la media que a su derecha).

·         Curtosis o apuntamiento de la curva.

No tiene relación con la simetría. Coeficiente de apuntamiento o curtosis de una variable, sirve para medir el grado de concentración de los valores que toma en torno a su media. Los datos se acumulan mucho, mientras mas se acumulen, mas apuntada esta la curva.

Se elige como referencia una variable con distribución normal, de modo que para ella el coeficiente de curtosis es 0.

Los resultados pueden ser los siguientes:

-          g2=0 (distribución mesocúrtica o normal). Presenta un grado de concentración medio alrededor de los valores centrales de la variable (el mismo que presenta una distribución normal).

-          g2>0 (distribución leptocúrtica). Presenta un elevado grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable.

-          g2<0 (distribución platicúrtica). Presenta un reducido grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable.

TIPICACIÓN DE LOS VALORES Y SU RELACION CON LA CAMPANA DE GAUSS

La tipificación nos permite conocer si valor corresponde o no a esa distribución con frecuencia.


Finish por hoy, Salu2!