Los datos son la materia prima para cualquier análisis estadístico o epidemiológico. Por ello, es indispensable conocer cuáles son las técnicas que podemos utilizar para obtener datos confiables que nos sean de utilidad al realizar el análisis estadístico.
Habitualmente los datos provienen de la medición de las variables de interés. Y, por tanto, podrán obtenerse de las mediciones que el propio investigador haya realizado, o ser obtenidas a partir de algún tipo de registro ya existente.
Los datos que provienen de mediciones planeadas por el investigador son de mejor calidad porque controlan el error sistemático o sesgo, y generan conclusiones más exactas. Se denominan datos primarios.
Por otro lado, en los datos que se obtienen de registros previamente generados el investigador no puede garantizar la exactitud de las mediciones, ya que no tuvo participación directa en su construcción ni en el registro de los datos. Se denominan datos secundarios y hay que ser cautelosos con ellos por el riesgo implícito de sesgos.
En el campo de las ciencias de la salud existen cuatro técnicas principales para la colección de los datos y en un estudio se puede usar una o más de estas técnicas.
Documentación
Observación
Entrevista
Encuesta
Documentación
La documentación consiste en obtener los datos a partir de los documentos donde se encuentran almacenados. Por ejemplo, historias clínicas, informes de cirugía, informes de laboratorio, buzón de sugerencias, etcétera. Generalmente corresponden a datos que se registraron en el pasado con fines distintos nuestra investigación, y los utilizaremos para diseños de estudio retrospectivos. Dado que no se realizan mediciones directas, no necesitan de ningún instrumento de medición y la colección de datos consiste únicamente en trasladar los datos de la fuente original hacia nuestras propias bases de datos para su posterior análisis estadístico. Por ejemplo, si quisiéramos conocer la tasa de mortalidad materna en un país, nos bastaría revisar los registros del año anterior y contar el número de muertes de mujeres durante el embrazo y parto por cada 100 mil nacidos vivos.
Observación
La observación es una técnica de colección de datos prospectiva y se refiere a la observación de una magnitud física de un paciente, como el peso, la talla, la temperatura, etcétera. También se pueden observar conductas, actitudes o comportamientos de las personas.
Entrevista
La entrevista requiere de la participación de los pacientes, ya que deberán responder preguntas. La entrevista es la primera técnica de comunicación que se puede desarrollar en tres niveles: i) entrevista a profundidad, ii) entrevista enfocada, y iii) entrevista estructurada. Su análisis estadístico requiere de técnicas cualitativas, por lo cual este tema se tratará en extenso en otro apartado.
Encuesta
La encuesta se diferencia de la entrevista en que la encuesta es una técnica de colección de datos cuantitativa, mientras que la entrevista es cualitativa; en la encuesta el instrumento de medición es un cuestionario, mientras que en la entrevista (habitualmente) no existe un instrumento documental y el instrumento es el propio evaluador o entrevistador. En la encuesta no necesariamente el investigador funge encuestador, ya que el resultado de la medición depende del instrumento y no de quien aplica el instrumento. Esta característica es de gran utilidad porque permite tener varios encuestadores y solo va a requerir un instrumento de medición que corresponde al cuestionario. Hay que tener en cuenta que leerle las preguntas del cuestionario al encuestado no convierte a la encuesta en una entrevista, porque esto es solo una forma diferente de aplicar la encuesta llamada encuesta heteroadministrada, y el instrumento sigue siendo el que evalúa la característica en estudio.
Desde el momento mismo en que planeamos realizar un estudio, es indispensable que consideremos cómo será la hoja en la que vamos a capturar nuestros datos. Esto implica que debemos conocer con claridad cuáles son la variables que se van a medir en el estudio y la manera en que se llevarán a cabo las mediciones. La operacionalización de las variables corresponde a la descripción haremos de las variables desde tres aspectos fundamentales: Clasificación de las variables según su escala de medición Clasificación de las variables según su contenido , y Clasificación de las variables según sus relaciones Adicionalmente, en la operacionalización de las variables se deben establecer: a) cuál es el objetivo al medir la variable , b) cómo se va a medir , y c) la codificación que lleva implícita cada variable. Para ayudar a entender estos aspectos, utilizaré un ejemplo que plantea Martínez González (Bioestadística amigable 3a edición, 2014): Supongamos que se desea evaluar la efect...
Cálculo de probabilidades de eventos sencillos Basado en el libro de William Mendenhall La probabilidad de un evento A es una medida de nuestra creencia de que el evento A ocurrirá. Una manera práctica de interpretar esta medida es con el concepto de frecuencia relativa. Recuerda que si un experimento se realiza n veces, entonces la frecuencia relativa de un suceso particular, por ejemplo A , es donde la frecuencia es el número de veces que ocurrió el evento A . Si hacemos que el número n de repeticiones del experimento se haga cada vez más grande en última instancia se genera toda la población. En ésta, la frecuencia relativa del evento A se define como la probabilidad del evento A ; esto es, Como Pr(A) se comporta como una frecuencia relativa, Pr(A) debe ser una proporción que se encuentre entre 0 y 1; Pr(A) = 0 si el evento A nunca ocurre, y Pr(A) = 1 si el evento A siempre ocurre. Cuanto más cercano sea Pr(A) a 1, es más probable es que A ocurra. Por ejemplo...
Eventos y espacio muestral Basado en el Libro de William Mendenhall Obtenemos datos al observar eventos no controlados en la naturaleza o en situaciones controladas en el laboratorio. El término experimento se utiliza para describir cualquiera de los dos métodos de recolección de datos. Definición: Un experimento es el proceso mediante el cual se obtiene una observación (o medición). La observación o medición generada por un experimento puede o no producir un valor numérico. A continuación veamos algunos ejemplos de experimentos: • Registrar la calificación de un examen • Medir la cantidad de lluvia diaria • Entrevistar a un médico para obtener su opinión sobre una guía de práctica clínica Ejemplo Experimento : Lanza un dado y observa el número que aparece en la cara superior. Haz una lista de los eventos sencillos del experimento. Solución : Cuando el dado se lanza una vez, hay seis posibles resultados. Los eventos sencillos se presentan a continuación: Evento...
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