Bioestadística - Diapositivas del Bloque 1 PDF

28/10/2024 BIOESTADÍSTICA DRA. JEANNETH TAPIA ING. LORENA MEJIA BLOQUE 1. FUNDAMENTOS Y ESTADÍSTICADESCRIPTIVA Objetivos Específicos: Generar en los e...

28/10/2024 BIOESTADÍSTICA DRA. JEANNETH TAPIA ING. LORENA MEJIA BLOQUE 1. FUNDAMENTOS Y ESTADÍSTICADESCRIPTIVA Objetivos Específicos: Generar en los estudiantes el conocimiento en conceptos básicos de la Bioestadística. TEMARIO 1.1.- Introducción a la 1.1.1.- Tipos, niveles o alcances y los diseños de la investigación Bioestadística: científica Conceptos y Tipos de 1.1.2.- Tipos de población, clasificación de Variables de investigación: Estadística Categóricas y Numéricas, dependientes e independientes 1.2.1.- Frecuencias absolutas, relativas y acumuladas 1.2.- Estadísticas 1.2.2.- Porcentajes (Prevalencia e incidencia) y proporción, Razones y Descriptivas para Tasas Variables Categóricas o 1.2.3.- Gráficos para variables categóricas: barras simples, barras Cualitativas dobles, pastel, pictogramas 1  28/10/2024 1.3.1.- Medidas de Tendencia Central: Media , Mediana y Moda, Desviación Standar y Rango IQ 1.3.- Estadística 1.3.2.- Medidas de Posición: Cuartiles, Deciles, Percentiles, Quintiles Descriptiva para variables 1.3.3.- Medidas de Forma: Asimetría, Curtosis Cuantitativas 1.3.4.- Gráficos para variables Cuantitativas: Dispersión, Histograma, Polígono de frecuencias, Cajas y Bigotes 1.4.1.- Creación de formularios de recolección de datos ( kobotoolbox y EpiInfo) 1.4.- Recopilación, 1.4.2.- Validación de un cuestionario o test organización de datos. 1.4.3.- Organización de datos (Excel, SPSSS) Prácticas en relación a la asignatura 1. CONSTRUCCIÓN Y RECOLECCIÓN DE DATOS CON EPIINFO, KOBOTOOLBOX. Puntaje: 6 puntos. 1.1.- Introducción a la Bioestadística: 2  28/10/2024 1.1.- Introducción a la Bioestadística: ¿onceptos Estadística : Rama de las matemáticas, método utilizado en el manejo de los datos, es decir el método de recopilar, organizar, analizar e interpretar datos. Bioestadística es la estadística aplicada a las ciencias de la salud. Nos brinda datos de salud para extraer conclusiones y facilitar la toma de decisiones en el ámbito sanitario. Introducción a la Bioestadística: APLICACIONES DE LA ESTADÍSTICA Ejemplo: Ejemplo: 1 Seguimiento de los resultados de tu 2 Conocer el número de vacunas que se equipo de fútbol. necesita abastecer. 3 Ejemplo: Proyectar la construcción de 4 Ejemplo: Mejorar la IA para crear nuevos hospitales y algoritmos de centros de salud. computadora. 3  28/10/2024 1.1.- Introducción a la Bioestadística: APLICACIONES DE LA BIOESTADÍSTICA Evaluar la eficacia de nuevos medicamentos o tratamientos. Determinar la relación entre hábitos como el tabaquismo y el riesgo de desarrollar enfermedades como el cáncer de pulmón. Analizar la relación entre variables como la edad, el estilo de vida y la aparición de enfermedades. Medir el impacto de intervenciones en salud pública. Analizar tendencias en mortalidad, morbilidad y factores de riesgo. 4  28/10/2024 GENERALIDADES: Población: Conjunto de individuos sobre el que se va a estudiar una característica común. Individuo: O unidad estadística, es cada uno de los elementos que compone la población. Muestra: Un conjunto representativo de la población. Generalmente es el grupo de individuos a quienes se “pregunta”. Variables: Son características de los elementos que conforman el universo. Ejemplos: talla, peso, sexo, temperatura corporal, condición social y escolaridad. Dato: Cada uno de los valores obtenidos, en “respuesta”. 5  28/10/2024 El Ministerio de Salud está consultando a 300 personas de la ciudad de Cuenca sobre su esquema de vacunación completo. 1. Población: Todos los habitantes de la ciudad de Cuenca. 2. Individuo: Cada uno de los habitantes de la ciudad de Cuenca. 3. Muestra: 300 personas de la ciudad de Cuenca seleccionados al azar. 4. Dato: Respuestas obtenidas sobre su esquema de vacunación: SI/NO Un equipo de oftalmólogos está estudiando las consecuencias en la vista que provoca el uso de los celulares en pacientes de tres hospitales de la Ciudad de Cuenca. 1. Población: Todos los pacientes de los hospitales de la ciudad de Cuenca. 2. Individuo: Cada uno de los pacientes de los hospitales de la ciudad de Cuenca. 3. Muestra: Pacientes de tres hospitales de la ciudad de Cuenca seleccionados al azar. 4. Dato: Respuestas obtenidas: Daño en la retina de forma progresiva y produce sequedad, Visión borrosa, Fotofobia o sensibilidad a la luz, Dolor de cabeza. EJERCICIOS EN CLASES 1: Participe y determine la población, individuo, muestra y dato. 1.Para estudiar cuál es el candidato presidencial por el cual votarán los ecuatorianos en las próximas elecciones, se toma una muestra de 3500 personas de todo el Ecuador. La pregunta es la siguiente, ¿por quién votará en las próximas elecciones presidenciales? 2. Un conocido fabricante de medicamentos, desea conocer la proporción de personas cuya diabetes tipo 2, puede ser controlada con un nuevo fármaco. Se realiza un estudio en 3500 personas con esta diabetes, y se encontró que el 75% de ellas pudo controlar su diabetes tipo 2 usando el fármaco. Asumiendo que estas 3500 personas son representativas del grupo de pacientes de diabetes tipo 2. 3. El Ministerio de Salud está estudiando cuáles son los medicamentos que más consumen los habitantes de la ciudad de Cuenca para tratar la amigdalitis, se realiza la consulta a 200 ciudadanos. 4. Un investigador desea estudiar los hábitos de ejercicio de los estudiantes universitarios en Ecuador. Para ello, realiza una encuesta a 1200 estudiantes de diferentes universidades del país, preguntándoles cuántas veces a la semana realizan actividad física. 6  28/10/2024 Finita: Por ejemplo, la población estadística que nos indica la cantidad de árboles de una ciudad es finita. Es cierto que puede variar con el tiempo, pero en un instante determinado es finita, tiene fin. TIPOS DE POBLACIÓN ESTADÍSTICA Infinita: Por ejemplo, el número de estrellas que existen en el universo. Aunque puede que sea finito, el número es tan grande y desconocido que estadísticamente se asume como infinito. TIPOS DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Que el 30% de los compañeros de clase de Juan Estudia a una población, tienen los ojos azules, el 60% castaños y el 10% de la cual se extraen Por ejemplo restante negros, estamos describiendo la frecuencia conclusiones con la que aparece. INFERENCIAL Estudia a una muestra Los resultados de las elecciones generales, es para conocer, a partir imposible preguntar a toda la población del país. Para de ese estudio, como Por ejemplo solventar ese problema se escoge una muestra variada y representativa. Gracias a la cual se puedan se comporta la extraer una estimación del resultado final. Escoger población una muestra adecuada corre a cargo de las distintas técnicas de muestreo. 7  28/10/2024 INVESTIGA MAS EJEMPLOS SOBRE LOS TIPOS DE ESTADÍSTICA Caso: Un profesor quiere saber el rendimiento promedio de sus 30 estudiantes en un examen. Caso: Una empresa desea conocer la distribución de edades de sus empleados. Caso: Un gimnasio quiere saber el porcentaje de DESCRIPTIVA Por ejemplo asistencia diaria de sus miembros durante una semana. Caso: Un restaurante quiere conocer el tiempo promedio que los clientes esperan para ser atendidos. INVESTIGA MAS EJEMPLOS SOBRE LOS TIPOS DE ESTADÍSTICA  Caso: Un investigador quiere saber la opinión de todos los habitantes de una ciudad sobre un nuevo proyecto urbano.  Caso: Una compañía farmacéutica desarrolla un nuevo medicamento y quiere determinar si es efectivo. INFERENCIAL Por ejemplo  Caso: Una tienda quiere predecir las ventas del próximo trimestre.  Caso: Una universidad desea estimar el porcentaje de estudiantes que prefieren clases en línea versus presenciales. 8  28/10/2024 DIFERENCIAS Estadística Descriptiva: DECRIPTIVA INFERENCIAL Se enfoca en resumir y describir los No datos que ya se tienen. Por ejemplo, Si generaliza generaliza calcular promedios, crear gráficos de distribución, o determinar la desviación estándar de un conjunto de datos. Describe a Deduce a Estadística Inferencial: población o partir de una una muestra muestra Utiliza una muestra de datos para hacer generalizaciones o predicciones sobre Obtiene una una población más amplia. Por ejemplo, Se limita a realizar encuestas para estimar opiniones conclusión, describir estimación generales, o usar muestras para probar hipótesis sobre un todo. TIPOS DE ESTADÍSTICA Tratar los datos Para analizar los datos la estadística se divide en dos DESCRIPTIVA INFERENCIAL Descripciones Predicciones Comparaciones Generalizaciones Cualitativos Cuantitativos Chi Cuadrado Cualitativos Probabilidad exacta de Fisher Medidas de Tendencia Central Cuantitativos Paramétricas Medidas de Dispersión No paramétricas Asociaciones 9  28/10/2024 RETO EN LINEA QUIZIZZ 1. El reto será individual 1. Seguir las indicaciones de la docente 2. Los 5 primeros estudiantes que contesten bien y correctamente, ganan 0,50 punto. Una variable es una propiedad que puede variar y cuya variación puede medirse. Las variables adquieren valor para TIPOS DE VARIABLES EN la investigación científica INVESTIGACIÓN cuando pueden ser relacionadas con otras (formar parte de una hipótesis o una teoría 1. Cualitativas 2. Cuantitativas Nominal Ordinales Discretas Continuas 10 28/10/2024 11  28/10/2024 Tipo VARIABLES CATEGÓRICAS VARIABLES NUMÉRICAS Naturalez CUALITATIVAS CUANTITATIVAS a Escala NOMINAL ORDINAL INTERVALO RAZÓN Estado Intensida Hora del Ejemplos Género Instrucción Temperatura Peso Hijos Civil d día Soltero Primaria Leve -10C 00 Horas 00.00Kg Uno Valor Masculino Casado Secundaria Moderado 0C 10 Horas 10.24Kg Dos Final Femenino Convivien Superior Severo 20C 20 Horas 20.00Kg Tres te CUALITATIVAS NOMINALES DICOTÓMICAS-BINARIAS POLITÓMICAS 12  28/10/2024 CUALITATIVAS ORDINALES Son aquellas variables cualitativas que indican atributos o cualidades, que se expresan con palabras y cuyas categorías se ordenan según un criterio jerárquico. Categoriza a los individuos en dos o más categoría, siguiendo un orden lógico CUANTITATIVAS DISCRETAS Son aquellas variables cuantitativas cuyos valores se expresan con números enteros y son limitados. porque no se pueden encontrar dentro de un intervalo 13  28/10/2024 CUANTITATIVAS CONTINUAS Son aquellas variables cuantitativas cuyos valores se expresan con números reales y son ilimitados, porque pueden ser intermedios, es decir, que pueden estar entre dos valores enteros dentro de una escala. Admiten cualquier valor dentro de un rango numérico determinado, con uno o varios decimales. CUANTATIVAS DE INTERVALO No tienen cero absoluto (es arbitrario) El cero de la escala no expresa el valor nulo o ausencia de atributo. Ejemplo: la diferencia de temperatura entre una habitación a 22 grados centígrados y otra a 26 es la misma que la existente entre dos a 33 y 37 grados centígrados, respectivamente. 14  28/10/2024 CUANTATIVAS DE RAZÓN Tiene cero absoluto (es arbitrario) El cero sí indica ausencia de atributo. Ejemplo: Concentración de glucosa en una muestra: medida en mg/dl. RELACIÓN DE VARIABLES Suponiendo que hay una persona con dinero que quiere comprar pizza, en este supuesto de se tienen 2 variables, una es el dinero que posee la persona y la otra es/son la/s pizza/s que la persona comprará, entonces con hacer un poco de análisis se puede comprender que la/s pizza/s que la persona compre va a depender del dinero que posea esta persona, por lo tanto la variable independiente será el dinero de la persona y la variable dependiente serán la/s pizza/s que se pueda comprar. 15  28/10/2024 Las variables independientes: Son aquellas las cuales no dependen de ninguna otra, este tipo de variables son las que en un estudio estadístico se manipulan con el fin de llegar a un resultado en especifico. Las variables independientes no son el fin del estudio pero si que son el camino que se lleva para llegar al objetivo principal de un estudio, porque haciendo cambios en estas variables es que se llega al objetivo. Las variables dependientes: Son las variables cuyos valores dependen completamente del valor de otras, estas también se pueden ver como el fin o resultado de un estudio. como estas variables dependen del valor de otras, esto significa que si se cambia la variable de la cual esta depende, por ende la variable dependiente también cambiará. Cuando existe una asociación entre 2 variables: podemos obtener una ecuación de regresión, con el fin de pronosticar el valor de la variable dependiente en base a la variable independiente. Son sinónimos los siguientes términos: 16 28/10/2024 17  28/10/2024 PRACTIQUEMOS Ejemplo explicativo Una investigadora estaba interesada en identificar algunas condiciones de la madre que pudieran relacionarse con el bajo peso de los niños al nacer. Para ello, decidió estudiar las variables que se muestran a continuación, en el cual las variables se clasifican según su escala de medición: Edad madre (años cumplidos): Talla madre ( en centímetros): Estado civil (soltera, casada, viuda, divorciada, unión libre): Escolaridad (sin instrucción, primaria, secundaria, superior): Temperatura ( en grados Celcius): Ocupación ( empleada privada, pública, quehaceres domésticos, otro): Exposición al humo tabaco ( no fuma, fumadora pasiva, fumadora activa): Hemoglobina en sangre (mg/dl): Número de consultas prenatales: COMPROBEMOS 18  28/10/2024 OTRA VEZ Concentración de triglicéridos en la sangre (mg/dl): Diabetes (sí/no): Creatitina (umol/L): Número de cigarrillos fumados el día anterior: Índice de masa corporal (peso/ talla2): Número de consultorios de una clínica: Presión arterial sistólica: Intensidad del dolor (escala del 0 a 10): Opinión del servicio (bueno, regular, malo): Uso de drogas antihipertensivas (sí/no): Edad ciclos de vida (lactante, infante, adolescente, adulto, adulto mayor) Sexo (hombre/mujer): Enfermedades no trasmisibles: hipertensión arterial, diabetes, hipotiroidismo, otra COMPROBEMOS Concentración de triglicéridos en la sangre (mg/dl): cuantitativa, continua, razón Diabetes (sí/no): cualitativa, nominal, dicotómica Creatitina (umol/L): cuantitativa, continua, razón Número de cigarrillos fumados el día anterior: cuantitativa, discreta Índice de masa corporal (peso/ talla2): cuantitativa, continua, razón Número de consultorios de una clínica: cuantitativa, discreta Presión arterial sistólica: cuantitativa, discreta Intensidad del dolor (escala del 0 a 10): cualitativa, ordinal Opinión del servicio (bueno, regular, malo): cualitativa, ordinal Uso de drogas antihipertensivas (sí/no): cualitativa, nominal, dicotómica Edad ciclos de vida (lactante, infante, adolescente, adulto, adulto mayor): cualitativa, ordinal Sexo (hombre/mujer): cualitativa, nominal, dicotómica Enfermedades no trasmisibles: hipertensión arterial, diabetes, hipotiroidismo, otra: cualitativa, nominal, politómica 19  28/10/2024 Codificación de Variables EJERCICIOS EN CLASES 2: 1. Revisar dos artículos en Pubmed e identificar Nombre de Tipos variable Según Nivel de Unidades o variable relación de edición de categorías de variables variable la variable Sexo Cualitativa Independiente Nominal- 1. Hombre Dicotómica 2. Mujer 20  28/10/2024 RETO EN GRUPOS RESPONDE POR FILAS 1. El reto será grupal 2grupos 1. Seguir las indicaciones de la docente. 2. El juego termina según el cronometro o el primero que termine 3. Jugamos por 4 puntos INVESTIGACION CIENTÍFICA Conjunto de procesos sistemáticos, críticos y empíricos que se aplican al estudio de un fenómeno o problema con el resultado (o el objetivo) de ampliar su conocimiento. Esta concepción se aplica por igual a los enfoques cuantitativo, cualitativo y mixto. Los fenómenos pueden ser tan variados como el universo mismo: comportamientos, sentimientos y emociones, enfermedades, procesos psicológicos, organizaciones sociales (comunidades, empresas, etc.), valores y actitudes de los individuos, actividades en las distintas profesiones, y un sin número de otras cuestiones. ¿Cómo se define la investigación? 21  28/10/2024 INVESTIGACION CIENTÍFICA ELEMENTOS DE A INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA ENFOQUES DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA 22 28/10/2024 23  28/10/2024 ENFOQUES DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA Aspecto Cuantitativo DIFERENCIAS Cualitativo Positivismo, neopositivismo y Fenomenología, constructivismo, Marco referencia pospositivismo interpretativismo Punto de partida Una realidad por conocer Una realidad por construir, descubrir e interpretar Subjetiva, entendida desde el punto de vista de Realidad a estudiar Objetiva, externo al investigador los actores estudiados Describir, explicar, comprobar (causa- Describir, comprender e interpretar fenómenos, Metas u objetivos efecto) percepciones, experiencias Lógica De lo general a lo particular De lo particular a lo general Papel del investigador Neutral e imparcial Reconoce sus valores y creencias Papel de los fenómenos Pasivo Activo estudiados Cumple un papel fundamental, se Papel menos importante, aunque hay un marco Teoría compara con estudios previos de referencia Hipótesis Se prueban Se generan Proceso de investigación Muy estructurado Abierto, flexible, reconstruible Tamaño depende de la comprensión del Muestra Representatividad, fórmulas, estimaciones fenómeno Recolección de datos Instrumentos predeterminados Instrumentos se van afinando, datos emergentes Análisis de datos Estadístico, variables Análisis temático, categorías Tablas, figuras, variables, modelos Presentación de resultados Tablas, figuras, categorías, símbolos y modelos matemáticos y estadísticos 24  28/10/2024 ENFOQUES CUANTITATIVO CUALITATIVO Proceso Proceso Secuencial No lineal, emergente, Orientado a la recurrente e iterativo realidad objetiva Orientado a múltiples Deductivo realidades subjetivas Probatorio Inductivo Fortalezas Fortalezas Representatividad y Amplitud y profundidad generalización de de resultados resultados Riqueza interpretativa Control sobre fenómenos Naturalidad de y precisión observaciones Réplica Flexibilidad Predicción Proceso Cuantitativo 25  28/10/2024 Proceso Cualitativo ENFOQUE MIXTO QUE ES ? Como funciona? Los métodos mixtos o híbridos Recolección y análisis representan un conjunto de de datos cuantitativos procesos sistemáticos, empíricos y y cualitativos, así críticos de investigación e implican como su integración y la recolección y el análisis de datos discusión conjunta. tanto cuantitativos como Implementados en cualitativos, así como su secuencia, paralelo o integración y discusión conjunta, mezclados desde el para realizar inferencias producto planteamiento. de toda la información recabada (denominadas metainferencias) y lograr un mayor entendimiento del fenómeno bajo estudio. 26  28/10/2024 ENFOQUES DE LA INVESTIGACION CIENTÍFICA CARACTERISTICAS CUANTITATIVA CUALITATIVA MIXTA Planteamientos abiertos que van Recolección y análisis de datos Planteamientos específicos cuantitativos y cualitativos, así como su enfocándose integración y discusión conjunta Orientado en cuestiones que nos Orientado en variables medidas ayuden a comprender el fenómeno Implementados en secuencia, paralelo o Prueba de hipótesis y teoría Diseños emergentes mezclados desde el planteamiento Instrumentos que se afinan Diseños preestablecidos paulatinamente Datos narrativos: escritos, verbales, Instrumentos estandarizados visuales, audiovisuales, simbólicos… Análisis temático sobre una base de Datos numéricos datos Análisis estadístico sobre una matriz Un estudio que explora las experiencias de pacientes con cáncer terminal en cuidados paliativos. Los investigadores EJEMPLOS podrían realizar entrevistas en profundidad con los pacientes para entender sus emociones, necesidades no cubiertas, y percepciones sobre la calidad de vida. Este enfoque ayuda a captar la complejidad de la experiencia humana en situaciones de salud Un estudio sobre la adherencia al tratamiento en críticas. pacientes con diabetes tipo 2. En la primera fase, se podría realizar una encuesta cuantitativa para medir la tasa de adherencia y los factores asociados (por ejemplo, edad, nivel educativo, etc.). En la segunda fase, se podrían realizar entrevistas cualitativas con un subgrupo de pacientes para explorar en profundidad las razones por las que algunos pacientes no Un ensayo clínico que investiga la siguen su tratamiento, como barreras eficacia de un nuevo medicamento psicológicas o socioeconómicas. Esto permite antihipertensivo. Los participantes se no solo medir la adherencia sino también asignan aleatoriamente a un grupo entender los motivos detrás de los que recibe el medicamento o a un grupo control que recibe un placebo. comportamientos observados. Luego se mide la presión arterial en ambos grupos y se comparan los resultados usando métodos estadísticos para determinar si el medicamento es más efectivo que el placebo. 27  28/10/2024 ALCANCES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA Amplitud y profundidad con que se aborda un problema de investigación. Determinan el tipo de información que se busca obtener, la forma en que se realiza la investigación y las conclusiones que se pueden extraer. ALCANCES DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA Exploratorio -Investigan fenómenos o problemas poco estudiados, de los cuales se tienen dudas o no se han abordado en el contexto. Descriptivo -Se enfoca en describir de manera precisa las características de un fenómeno, población o situación. Correlacional Busca identificar y analizar la relación entre dos o más variables Explicativo o Causal Busca identificar las causas de un fenómeno y entender cómo y por qué ocurren ciertos eventos 28  28/10/2024 Con análisis estadístico Aplicativo Cuantitativa Predictivo Explicativo Relacional Sin análisis estadístico Descriptivo Cualitativa Exploratorio 29  28/10/2024 Diseño plan o estrategia que se desarrolla para obtener la información (datos) requerida en una investigación con el fin último de responder satisfactoriamente el planteamiento del problema. QUE ES UN DISEÑO DE INVESTIGACIÓN? DISEÑOS DE INVESTIGACION CIENTÍFICA ENFOQUE CUANTITATIVO 30  28/10/2024 DISEÑOS DE INVESTIGACION ENFOQUE CUANTITATIVO Diseños Diseños Observacionales Experimentales Descriptivos Ensayos Reportes de Caso Clínicos Estudios Transversales Analíticos Estudios de Caso y Cuasi controles Experimentales Estudio de Cohorte 31  28/10/2024 DISEÑOS DE INVESTIGACION CIENTÍFICA ENFOQUE CUANTITATIVO DISEÑOS DE INVESTIGACION ENFOQUE CUALITATIVO Diseño de Descripción Características Ejemplo Investigación - Análisis sistemático de datos Estudio que investiga las etapas Busca desarrollar teorías a Teoría Fundamentada emocionales del duelo para partir de los datos - La teoría emerge de los datos, no de (HISTORIA DE VIDA) generar una teoría sobre el recolectados. hipótesis previas. proceso de duelo. - Observación participativa - Inmersión en el entorno durante un Un investigador vive en una Comprender una cultura o período prolongado comunidad indígena para estudiar Etnográficos grupo social desde una - Análisis de creencias, sus prácticas tradicionales y la perspectiva interna. comportamientos y costumbres desde influencia externa. una visión holística. - Enfoque en el significado de las Comprender las experiencias subjetivas Estudio sobre las experiencias de Fenomenológicos experiencias vividas - Uso de entrevistas profundas personas con enfermedades respecto a un fenómeno - Analiza cómo se experimenta un terminales y su percepción de la específico. fenómeno desde la perspectiva del muerte. participante. Enfoque colaborativo - Participantes activos en todo el donde los participantes y el proceso Colaboración en una escuela Investigación-Acción- investigador buscan - Ciclo de reflexión, planificación, acción entre maestros, alumnos y padres Participativa (IAP) transformar una situación y evaluación para mejorar el rendimiento social o resolver - Orientada a generar cambios o académico. problemas. mejoras prácticas en la comunidad. 32  28/10/2024 Estadísticas Descriptivas para Variables Categóricas o Cualitativas FRECUENCIAS Frecuencias absolutas: Son el número de veces que se repite un número en un conjunto de datos. Frecuencias absolutas acumuladas Es la suma de las frecuencias absolutas. Frecuencias Relativas: Corresponde a las veces que se repite un número en un conjunto de datos respecto al total, pero se expresa en porcentajes (%). Frecuencia relativa acumulada: Es la suma de las frecuencias relativas. 33  28/10/2024 Número de hijos Sexo del encuestado Porcentaje Porcent. Porcent. Frecuencia Porcentaje válido Válidos Hombre 636 41,9 41,9 Frec. (válido) acum. Mujer Total 881 1517 58,1 100,0 58,1 100,0 0 419 27,8 27,8 1 255 16,9 44,7 2 375 24,9 69,5 Nivel de felicidad 3 215 14,2 83,8 Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido Porcentaje acumulado 4 127 8,4 92,2 Válidos Muy feliz 467 30,8 31,1 31,1 Bastante feliz No demasiado feliz 872 165 57,5 10,9 58,0 11,0 89,0 100,0 5 54 3,6 95,8 Total 1504 99,1 100,0 Perdidos Total No contesta 13 1517 ,9 100,0 6 24 1,6 97,3 7 23 1,5 98,9 Ocho+ 17 1,1 100,0 Total 1509 100,0 Tablas de frecuencia Exponen la información recogida en la muestra, de forma que no se pierda nada de información (o poca). ○ Frecuencias absolutas: Contabilizan el número de individuos de cada modalidad ○ Frecuencias relativas (porcentajes): Idem, pero dividido por el total ○ Frecuencias acumuladas: Sólo tienen sentido para variables ordinales y numéricas Muy útiles para calcular cuantiles ¿Qué porcentaje de individuos tiene 3 hijos o menos? R//: 83,8 ¿Entre 4 y 6 hijos? Soluc 1ª: 8,4%+3,6%+1,6%= 13,6%. Soluc 2ª: 97,3% - 83,8% = 13,5% 34  28/10/2024 Ejemplo ¿Cuántos individuos tienen menos de 2 hijos? frec. indiv. sin hijos + frec. indiv. con 1 hijo = 419 + 255 = 674 individuos ¿Qué porcentaje de individuos tiene 6 hijos o menos? 97,3% ¿Qué cantidad de hijos es tal que al menos el 50% de la población tiene una cantidad inferior o igual? 2 hijos Número de hijos Porcent. Porcent. Frec. (válido) acum. 0 419 27,8 27,8 1 255 16,9 44,7 2 375 24,9 69,5 ≥50% 3 215 14,2 83,8 4 127 8,4 92,2 5 54 3,6 95,8 6 24 1,6 97,3 7 23 1,5 98,9 Ocho+ 17 1,1 100,0 Total 1509 100,0 35  28/10/2024 ¿Cómo construir una tabla de frecuencias? Vamos a tomar como ejemplo un salón de clases! Imagina que eres profesor o profesora de biología de 20 estudiantes y tienes las notas finales del semestre. ESTUDIANTES NOTAS 1 10 2 5 3 4 4 8 5 2 ….. … Cuál es el resultado? 20 1 Para la medición de la frecuencia de una enfermedad utilizaremos Razones Se basan en el Proporciones cociente Numerador Tasas Denominador 36  28/10/2024 La Razón Es la comparación, a través de una división, de dos grupos de individuos con atributos de diferente naturaleza. El numerador no esta incluido en el denominador. Es la forma más simple de mostrar desigualdades entre grupos: Hombres/Mujeres Fumadores/ No fumadores Enfermos/Sanos EJEMPLO: En el Hospital UC se tienen 1000 pacientes y 50 médicos 1000 Para obtener la razón vamos a dividir: = 20 50 ENTONCES: Se dice que por cada 1 médico existe 20 pacientes en el Hospital UC PROPORCIÓN o PORCENTAJE  La proporción es la medida de estadística descriptiva que más se usa.  Es el número de observaciones con una característica en particular entre la población de referencia.  El numerador siempre está incluido en el denominador.  Se expresa en porcentaje.  Relaciona la categoría con el total, como por ejemplo: Hombres / Total Mujeres / Total No Fumadores / Total Sanos / Total Enfermos / Total 37  28/10/2024 PROPORCIÓN o PORCENTAJE EJEMPLO: Se realiza un estudio en Azuay en el 2006 del número de habitantes con Tuberculosis(TBC) donde se presentan 188 casos: 153 Hombres 35 Mujeres Podemos decir que, de En proporción tenemos que: los 188 casos de TBC en el Azuay, 2006: El 81% se dio en hombres El 19% se dio en mujeres PROPORCIÓN o PORCENTAJE  Las medidas de proporción utilizadas en la práctica clínica para describir las enfermedades son la prevalencia y la incidencia. INCIDENCIA PREVALENCIA PROPORCION 38  28/10/2024 Prevalencia La prevalencia es el número de casos existentes de una enfermedad en particular dividida en una determinada población y un determinado intervalo de tiempo. La prevalencia de enfermedad entre la población azul es del 8% Incidencia La incidencia es el número de casos nuevos que se presentan de una enfermedad en particular dividida entre la población sana al inicio del seguimiento. La incidencia de la enfermedad entre la población azul es del 2% Para obtener la incidencia, requiero la prevalencia de la enfermedad. 39  28/10/2024 Tasa Muestra como se relacionan dos cantidades con unidades distintas. La tasa es una forma especial de proporción o de razón que tiene en cuenta el tiempo y lugar. EJEMPLO: En Azuay para el 2006, existía una población de 516.329 habitantes. Se realiza un estudio del número de habitantes con Tuberculosis(TBC) donde se presenta 188 casos: Donde se obtiene que la tasa de casos de TBC, fue de 36,4 casos por cada 100,000 habitantes en Azuay para el año 2006 TASAS Tasa de Prevalencia Casos Actuales / Población determinada Tasa de Incidencia Casos Nuevos / Población determinada Tasa de Letalidad Muertes / Casos de enfermedad determinada Tasa de Mortalidad Muertes por enfermedad determinada / Total Población determinada Tasa de Natalidad Nuevos nacimientos/ Total de población determinada 40  28/10/2024 Desafío en pizarra Obtén datos de tasa de mortalidad por obesidad y sin Se elije un líder(calculadora) obesidad, tasa de mortalidad general. Interpretación (6 Tienen 2 minutos puntos) 6 compañeros Puntos adicionales: adicionales 1er puesto 0,75 2do puesto 0,50 3er puesto 0,25 En la parroquia El Valle(lugar determinado) se realiza un estudio con 10,000 personas(población determinada) para evaluar el impacto de la obesidad en el 2021 (tiempo determinado). Se recabaron los siguientes datos: Personas sin obesidad que murieron durante el año: 30 personas. Personas con obesidad que murieron durante el año: 20 personas. 41  28/10/2024 Gráficos para variables Categóricas Pasteles o Sectores Dicotómicas Nominales Politómicas Pictogramas Variables Categóricas Simples Barras Dobles Ordinales Compuestas Presentación ordenada de datos 7 6 Género Frec. 5 Hombre 4 4 3 2 Mujer 6 1 0 Hombre Mujer Las tablas de frecuencias y las representaciones gráficas son dos maneras equivalentes de presentar la información. Las dos exponen ordenadamente la información recogida en una muestra. 42  28/10/2024 Gráficos para variables Categóricas Diagramas de barras Alturas proporcionales a las frecuencias (abs. o rel.) Se pueden aplicar también a variables discretas. Se recomienda: Barras de misma anchura; espacio para separar barrar, de ancho no mayor a las barras; ordenar de mayor a menor, a menos que se requiera de otra manera. Diagramas de sectores (pastel, polares) No usarlo con variables ordinales. Se utiliza con fines comparativos. En él pueden representarse cifras absolutas o porcentajes. Gráficos para variables Categóricas Pictogramas Fáciles de entender. El área de cada modalidad debe ser proporcional a la frecuencia. 43  28/10/2024 BARRAS DOBLES BARRAS SIMPLES GRAFICOS ESTADISTICOS Barras Compuestas 44  28/10/2024 DESAFÍO EN PIZARRA CALCULE LAS FRECUENCIAS # DE ABORTOS DEL SIGUIENTE CONJUNTO 0,1,3,2,1,0,1,0,2,3,0,1,3,2,1,0,1,0,2,3 (20) Calcular 1. Ordenar los datos 2. F Absoluta 3. F Absoluta acumulada 4. F. Relativa 5. F. Relativa acumulada 6. F Relativa en % NÚMEROS A CATEGORIAS NOTAS SEGÚN ESCALAS Del siguiente conjunto de notas, agrúpelos conforme la escala 70 60 65 CATEGORIA FRECUENCIA 89 60 a 69 DEFICIENTTE DEFICIENTTE 3 70 a 79 REGULAR 71 80 a 89 COMPETENTE REGULAR 2 COMPETENTE 2 96 90 a 100 SATISFACTORIO SATISFACTORIO 3 100 10 91 87 60 45  28/10/2024 Estadísticas Descriptivas para Variables Numéricas o Cuantitativas Parámetros y estadísticos Parámetro: Es una cantidad numérica calculada sobre una población La altura media de los individuos de un país, la edad promedio de los estudiantes universitarios del EC La idea es resumir toda la información que hay en la población en unos pocos números (parámetros). Estadístico: Ídem (cambiar población por muestra) La altura media de los que estamos en este aula. Somos una muestra (¿representativa?) de la población. Si un estadístico se usa para aproximar un parámetro también se le suele llamar estimador. Normalmente nos interesa conocer un parámetro, pero por la dificultad que conlleva estudiar a *TODA* la población, calculamos un estimador sobre una muestra y “confiamos” en que sean próximos. 46  28/10/2024 1.3 Estadística Descriptiva para variables Cuantitativas Medidas de tendencia central Medidas de resumen Medidas de dispersión Medidas de posición Medidas de forma Un brevísimo resumen sobre las medidas de resumen o análisis Centralización Indican valores con respecto a los cuales los datos muestran tendencia a agruparse. Media, mediana y moda Dispersión Indican la mayor o menor concentración de los datos con respecto a las medidas de centralización. Desviación típica, coeficiente de variación, rango, varianza Forma Asimetría, Apuntamiento o curtosis. Leptocúrtica, Mesocúrtica, Platicúrtica Posición Dividen un conjunto ordenado de datos en grupos con la misma cantidad de individuos. Cuantiles, quintiles, percentiles, deciles,... 47  28/10/2024 1.3 Estadística Descriptiva para variables Cuantitativas Medidas de Análisis o Resumen 48  28/10/2024 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Las medidas de tendencia central son datos que informan cuál es el centro en torno al cual se ubica un conjunto de datos; estas se utilizan principalmente para resumir la información. Media (‘mean’) Es la media aritmética (promedio) de los valores de una variable. Suma de los valores dividido por el tamaño muestral. Suma de muestra = 7+9+10+8+6+8+9+7=64 Tamaño de la muestra (N) = 8 Media = 64/8 = 8 Conveniente cuando los datos se concentran simétricamente con respecto a ese valor. Muy sensible a valores extremos. Centro de gravedad de los datos. Media de 1,2,4,5,6,6,800. ¡La media es 117,7! 49  28/10/2024 Mediana (‘median’) Es un valor que divide a las observaciones en dos grupos con el mismo número de individuos (percentil 50). Si el número de datos es par, se elige la media de los dos datos centrales. Mediana de 1,2,4,5,6,6,8 es 5 Mediana de 1,2,4,5,6,6,8,9 es (5+6)/2=5,5 Es conveniente cuando los datos son asimétricos. No es sensible a valores extremos. Se requiere ordenar los datos Mediana de 1,2,4,5,6,6,800 es 5. ¡La media es 117,7! Altura mediana 50  28/10/2024 Moda (‘mode’) llamaremos moda a cualquier máximo relativo de la distribución de frecuencias, es decir, cualquier valor de la variable que posea una frecuencia mayor que su anterior y su posterior. Es muy fácil de calcular. Puede no ser única. De las medidas 1.75m, 1.78m, 1.64m, 1.82m, 1.75m, 1.68m, 1.75m, 1.88m En este caso, la moda es 1.75m pues se repite en tres ocasiones, la mayor cantidad del grupo. A diferencia de la media y mediana, la moda también se puede calcular para observaciones no numéricas. Por ejemplo, Cúal es su comida favorita? y responden lo siguiente: Pizza, tacos, hamburguesas, pasta, pizza, tacos, pizza, sushi En este caso, la moda es la pizza. Ejemplo: Lista con las edades de quince niños. Como ves, los números son muy variados y están un poco desordenados. Lo mejor es organizarlos, ya sea de forma vertical u horizontal, así será más fácil calcular las tendencias. 51  28/10/2024 Ejemplo: La mediana Calcular la mediana es mucho más fácil porque es justo el valor central, es decir, el que se encuentra en la mitad de la lista. Lo único que debes hacer es organizar los datos de menor a mayor o de mayor a menor. Ejemplo: La moda Es el número que más se repite. Identificar la cifra que más aparece. 52  28/10/2024 EJERCICIO EN EL AULA CALCULAR LA MEDIA MODA Y MEDIANA ENTRE: LAS EDADES DE LOS ESTUDIANTES DEL 4H ESTATURAS DE LOS ESTUDIANTES DEL 4H MEDIA, MEDIANA Y MODA EN DATOS AGRUPADOS Ejemplo de datos agrupados Los datos agrupados se presentan en intervalos o clases. Por ejemplo, las notas de los estudiantes de cuarto ciclo podrían agruparse así: Rango Frecuencia [0 – 4) 2 estudiantes [4 – 8) 6 estudiantes [8 – 12) 10 estudiantes [12 – 16) 14 estudiantes [16 – 20) 18 estudiantes En este caso, calcular la mediana o la moda requiere usar las fórmulas específicas para datos agrupados 53  28/10/2024 Armamos la tabla de frecuencias. El valor de marca de clase corresponde al valor medio de cada intervalo, por ejemplo: Primer Intervalo: 0+4 = 4/2= 2 Marca de Clase Segundo Intervalo 4+8 = 12/2 = 6 Marca de Clase 54 28/10/2024 55 28/10/2024 56 28/10/2024 57 28/10/2024 58  28/10/2024 DISTRIBUCIÓN NORMAL S= Desviación Estándar 59 28/10/2024 60  28/10/2024 LA VARIANZA La varianza es una de las medidas más importantes, junto con la media. La varianza es una medida de dispersión que evalúa que tan distante esta cada número de un conjunto de datos de su promedio. Nos dirá cómo de locos son los datos de un experimento. La varianza es el cuadrado de la (desviación estándar )² Imagínate dos deportistas que, de media, practican una hora de deporte al día. ¿Dirías que son dos personas equilibradas y sanas? Pues ten cuidado. El primero de ellos, todos los días, de 7 a 8 de la tarde, sale a correr a la calle, de lunes a domingo. El segundo de ellos, está durante 23 días sin hacer absolutamente nada de deporte, y el día número 24, a las 00:00:00 sale a correr a la calle y está corriendo durante 24 horas por la orilla de una playa mojándose las piernas y pisando piedras puntiagudas hasta las 23:59:59, es decir, corre todo el día completo (24 horas). 61  28/10/2024 Ambos corren una media de 1 hora al día, sí, sin embargo, el segundo de ellos tiene una varianza mayor que el primero porque a pesar de que de media corra 1 hora al día, el día que corre, corre mucho, y además, se destroza los pies. Numéricamente sería: 111111111111111111111111 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 24 Gráficamente sería: 62  28/10/2024 La desviación típica es una solución al problema anterior, pues esta define que tan confiable es la media aritmética, mientras más baja sea la desviación típica de un conjunto de datos, más fiable es el resultado de la media aritmética, y viceversa, mientras más alta sea la desviación típica, menos fiable es la media aritmética. La desviación típica se representa con el siguiente símbolo S y como la desviación típica es el resultado de encontrar la raíz cuadrada de la varianza, la varianza es la desviación típica al cuadrado S2 Fórmulas 63  28/10/2024 DESVIACIÓN ESTÁNDAR 64  28/10/2024 Varianza frente a desviación estándar La diferencia entre la varianza y la desviación estándar es que la desviación estándar mide la distancia media respecto a la media y la varianza mide la distancia media al cuadrado respecto a la media. En otras palabras, la varianza es la desviación estándar elevada al cuadrado y la desviación estándar es la raíz de la varianza. Sin embargo, esta elevación al cuadrado da lugar a un ratio difícil de interpretar, ya que la unidad no se corresponde con los datos originales. Por este motivo, es aconsejable utilizar siempre la desviación típica para describir una muestra, ya que facilita la interpretación. 65 28/10/2024 66  28/10/2024 No. de muestras (n)6 Media 155 67 28/10/2024 68  28/10/2024 EJERCICIO EN EL AULA CALCULAR LA VARIANZA, DESVIACIÓN ESTANDAR Y RANGO, ENTRE: LAS EDADES EN LA POBLACION DE LOS ESTUDIANTES DEL 4H LAS ESTATURAS EN LA POBLACION DE LOS ESTUDIANTES DEL 4H 69 28/10/2024 70 28/10/2024 71  28/10/2024 Quartil 1 Un grupo de datos que representan las notas de un examen de admisión de 16 alumnos son los siguientes: 13, 14, 16, 18, 24, 25, 26, 26, 29, 29, 29, 29, 30, 30, 30, 30 Cuartil 1 recuerde que el cálculo es para la posición o ubicación del cuartil. Nuevos cálculos se requerirán para crear la ubicación en el caso de no existir en la base de datos. Q1= Posición (n-1)= Q1= 0,25 (16-1) = 3,75. El número que ocupa la posición 3,75 está entre el 16 y el 18 Ej. (16 +18)/2 = 17 Q1= 17 72  28/10/2024 Quartil 2 Ejemplo para calcular cuartiles Un grupo de datos que representan las notas de un examen de admisión de 16 alumnos son los siguientes: 13, 14, 16, 18, 24, 25, 26, 26, 29, 29, 29, 29, 30, 30, 30, 30. La mediana o cuartil 2, ocupa la posición (n+1)/2, es decir (16+1) / 2 =8,5. En la posición 8 está el número 26 y en la posición 9 está el número 29. Observe que no existe la posición 8,5 por lo que se creará esta posición promediando la posición 8 y la 9. Ej. (26 +29)/2 = 27,5. Q2= 27,5. QUARTIL 3 Un grupo de datos que representan las notas de un examen de admisión de 16 alumnos son los siguientes: 13, 14, 16, 18, 24, 25, 26, 26, 29, 29, 29, 29, 30, 30, 30, 30. Cuartil 3 recuerde que el cálculo es para la posición o ubicación del cuartil. Q3= Posición (n-1) Q3=(0,75) (16-1)= 11,25. El número que ocupa la posición 11,25 está entre el 29 y el 29 Q3= 29+29/2 Q3= 29. Rango intercuartil Q3-Q1 ⇛ 29 - 17 = 12 IQR=12 73 28/10/2024 74  28/10/2024 CÓMO CALCULAR QUINTILES? Kj= j*n/ N j= posición del quintil n= número de datos N= número de partes Ejemplo: Disponemos de 30 datos de estudiantes de bioestadística de cuarto ciclo, con las calificaciones del examen interciclo queremos calcular el quintil 1 K1= (1*30)/5 K1=6 entonces es la posición 6, o sea es igual al intervalo de 1 a 6 Ahora el quintil 3 K3= (3* 30)/5 K3= 18 Ojo menor e igual que 18 PERCENTILES Los Percentiles (P) Son los que dividen el conjunto de datos en 100 partes. Hay 99 percentiles que dividen la serie en 100 partes iguales. 75 28/10/2024 76  28/10/2024 EJERCICIOS EN EXCEL Medidas de Forma Son aquellos números resúmenes, que indican la morfología de la distribución de los datos, es decir de la simetría y apuntamiento que tiene el histograma de la variable en estudio. Sólo se pueden calcular en variables medidas en escala intervalo y de razón. Son el: SESGO (COEFICIENTE DE ASIMETRIA) : Mide el grado de asimetría de la distribución con respecto a la media. Un valor negativo de este indicador significa que la distribución se encuentra sesgada hacia la izquierda (orientación negativo). Un resultado positivo significa que la distribución se sesga a la derecha. CURTOSIS: Indica cuan escarpada (apuntalada) o achatada es una distribución de datos. La curtosis muestra el grado de concentración de los datos alrededor de la media y la zona central de la distribución; es decir, es una característica asociada a la altitud y a las colas de la distribución. 77  28/10/2024 Asimetría Negativa Simetrica Positiva Los datos se central Presenta uniformidad Los datos se central a la derecha de la en la distribución de a la izquierda de la distribución los datos distribución 78  28/10/2024 Curtosis Leptocúrtica Mesocúrtica Platicúrtica La curva de La curva de La curva de apuntalamiento apuntalamiento igual a apuntalamiento mayor a la la distribución normal menor a la distribución normal distribución normal 79  28/10/2024 Gráficos para variables Numéricas Pasteles Discretas Pictogramas Barras Histograma Variables Numéricas Polígono de frecuencias (Simp y Mult.) Diagrama de frecuencias acumuladas Continuas Diagrama de Puntos o Correlacional Diagrama logarítmico Diagrama de cajas y bigotes 80  28/10/2024 Gráficos para variables Numéricas Dispersión, Histograma, Polígono de frecuencias, Ojivas, Cajas y Bigotes Investigar sobre los Gráficos para variables Numéricas Indicar sus características Indicar como saber cual gráfico usar 1. Dispersión, 2. Histograma, 3. Polígono de frecuencias, 4. Ojivas, 5. Cajas y Bigotes 81 28/10/2024 82  28/10/2024 DIAGRAMA DE DISPERSIÓN 83  28/10/2024 ¿Qué es un diagrama de caja (Boxplot)? Con un diagrama de caja puede mostrar gráficamente mucha información sobre sus datos. Entre otras cosas, en un diagrama de caja puede leerse la mediana, el rango intercuartílico y los valores atípicos. Los datos utilizados suelen ser de escala métrica, como la edad de una persona, el consumo anual de electricidad o la temperatura. A menudo se crea un diagrama de caja para comparar y contrastar dos o más grupos. Por ejemplo, la edad de diferentes grupos. 84  28/10/2024 ¿Cómo se interpreta un diagrama de caja? Por debajo de q1 se encuentra el 25% de los datos y por encima de q3 se encuentra el 25% de los datos, en la propia caja se encuentra el 50% de los datos. Supongamos que observamos la edad de los individuos en un diagrama de caja, y q1 es 31 años, entonces significa que el 25% de los participantes son menores de 31 años. Si q3 es 63 años, significa que el 25% de los participantes tienen más de 63 años, por lo que el 50% de los participantes tienen entre 31 y 63 años. Así pues, entre q1 y q3 está el rango intercuartílico. En el diagrama de caja, la línea continua indica la mediana y la línea discontinua, la media. 85  28/10/2024 Por ejemplo, si la mediana es 42, significa que la mitad de los participantes son menores de 42 años y la otra mitad mayores de 42 años. Así pues, la mediana divide a los individuos en dos grupos iguales. Los bigotes en forma de T llegan hasta el último punto, que sigue estando dentro de 1.5 veces el rango intercuartílico. ¿Qué significa esto? El bigote en forma de T es el valor máximo de tus datos, pero como máximo 1.5 veces el rango intercuartílico. Por lo tanto, si hay un valor atípico, el bigote llega hasta 1.5 veces el rango intercuartílico. Si no hay ningún valor atípico, el bigote es el valor máximo. Así que el bigote superior es el valor máximo o 1.5 veces el rango intercuartílico. Dependiendo de qué valor sea menor. Lo mismo ocurre con el bigote inferior, que es el mínimo o 1.5 veces el rango intercuartílico. Los puntos más alejados se consideran valores atípicos. Si ningún punto está más alejado que 1.5 veces el rango intercuartílico, el bigote en forma de T indica el valor máximo o mínimo. 86  28/10/2024 Recopilación, organización de datos. Recopilación, organización de datos. Creación de formularios de Validación de Organización recolección de un cuestionario de datos datos o test (Excel, SPSSS) (Kobotoolbox) 87  28/10/2024 KOBOTOOLBOX Requerimientos Computador Conexión a internet Navegador web google Chrome o Mozilla Firefox Dispositivo Android (tableta o teléfono celular) ¿Cómo crear una cuenta y como acceder a ella? 1. https://www.kobotoolbox.org/ 2. Ingresar sign up 3. Crear una cuenta 4. Ingresar sus datos 5. Confirmación correo VALIDACIÓN DE FORMULARIOS ETAPA DE RECOLECCIÓN DE DATOS Recolectar los datos significa aplicar uno o varios instrumentos de medición para recabar la información pertinente de las variables del estudio en la muestra o casos seleccionados (personas, grupos, organizaciones, procesos, eventos, etc.). Que se requiere: 1. Revisión bibliografía 2. Hipótesis-Variables 3. Instrumentos o formas para medir o evaluar las variables planteadas. ¿Qué requisitos debe cubrir un instrumento de medición? Toda medición o instrumento de recolección de datos cuantitativo debe reunir tres requisitos esenciales: Confiabilidad Validez Objetividad. 88  28/10/2024 ORGANIZACIÓN DE DATOS PROGRAMAS PARA INTRODUCCIÓN DE DATOS BASE DE DATOS Forma de almacenar y organizar información en formato digital. Se refiere a determinar las interrelaciones lógicas que existen entre las variables que formarán una base de datos y a partir de ello estructurar la base de datos. Formada por campos y registros. Los campos son las columnas de una hoja de datos y representa a las variables. Se asigna un nombre a cada columna (variable) que represente el tipo de información desplegada en ella. Los registros son las filas de una hoja de datos y representan la información que entra a la base de datos. CAMPOS REGISTROS 89  28/10/2024 Identificar variables y su medida. Columna de identificación. Columnas para las variables. Instrucciones del ingreso de datos. Ingreso de datos. Revisión y corrección de los datos. Identificar variables, tipo (cualitativa o cuantitativas) y medición (categorías o numéricas) 90  28/10/2024 Primera columna con la numeración de los casos o formularios. Crear columnas correspondientes a cada variable incluida en el formulario de recolección de datos. 91  28/10/2024 Instrucciones de ingreso de datos (Codificación) Crear comentarios en los nombres de cada columna explicando como se ingresan los datos y su codificación. Ingreso de datos Para cada formulario corresponde una fila, y se ingresa los datos respectivos del formulario para cada columna. 92  28/10/2024 Revisión y corrección de datos Luego aparecerá la tabla con los datos, con los filtros de cada columna (flechas a la derecha de cada variable o columna) Primero se seleccionan todas las filas y columnas y filas de la base de datos, insertando una tabla en el EXCEL Haciendo clic en las fechas del lado derecho de cada variable se puede visualizar los datos ingresados 93  28/10/2024 Seleccionando la categoría vacía o con error y luego dando clic en aceptar se ver el o los casos con errores y se procede a corregir verificando los datos en el formulario de origen. Se procede a revisarlos datos de la variable educación del formulario 9, 13, 14 y 17 y corregir si se tiene el dato. 94  28/10/2024 GRACIAS FIN DE BLOQUE 1 95