miércoles, 12 de junio de 2013

Bien está lo que bien acaba

Es difícil tener que hacer en un pequeño fragmento una valoración general de lo que ha significado para mí Estadística y TIC. (Reproducir vídeo para escuchar la canción)

Se podría decir que vine con la idea de que iba a ser una asignatura muy numérica en la que tendría que practicar muchos problemas y que me iba a dar más de un quebradero de cabeza...pero, como me decía un profesor que tuve en el colegio: "Contesta siempre lo contrario de lo primero que se te venga a la mente". Y es que haciendo un balance de todo lo que he hecho, de fórmulas y problemas he tenido que estudiar relativamente poco.

Dar las gracias como no a los profesores de la asignatura, Sergio Barrientos Trigo por su enorme dedicación y paciencia con todos nosotros. Él en parte ha sido el culpable de que me empiece a picar el gusanillo de la investigación y al que siempre estaré muy agradecido. Y a José Antonio Ponce Blandón que aunque sólo nos impartiese las primeras clases, nos introdujo en materia y espero que nos haya recordado en la distancia.

Finalmente, decir que siempre me acordaré del primer trabajo de investigación que hice como estudiante de enfermería, la primera tarea en el Campus Virtual, la primera entrada en este blog y la primera vez que utilicé Epi Info™ 3.5.4. Muchas de las clases han sido muy interesantes y me lo he pasado francamente bien en los seminarios, en los que he reído y aprendido a la vez. Han sido muchos momentos en los que dentro de lo que cabe me he sentido a gusto dando esta asignatura y aunque haya habido momentos de agobio y estrés, al final y como todo en esta vida, lo que se me viene a la mente es el buen sabor de boca.

Mucha suerte para todos en los exámenes, ya sólo queda el último esfuerzo. ¡Ánimo!


Seminario 4 Exposiciones

A lo largo del cuatrimestre, junto con mi grupo de compañeros, hemos estado realizando un trabajo de investigación que expusimos en clase el lunes 3 de julio y cuyo título es:

"Estudio comparativo sobre hábitos alimenticios del alumnado de primer curso en las titulaciones de Enfermería (Centro Universitario Cruz Roja, Universidad de Sevilla) y Derecho y Ciencias Políticas y de la Administración (Universidad Pablo de Olavide"

Tras un sorteo y con la suerte que me suele caracterizar (toque irónico), fuimos el primer grupo en presentar. A continuación, un proyecto referente a la calidad del sueño y el descanso en estudiantes de primer grado de Enfermería Cruz Roja, seguido de un estudio sobre la práctica de actividad física en estudiantes de secundaria y, por último, un proyecto de investigación sobre el IMC en estudiantes de tercero y cuarto de ESO.

Después de cada exposición los dos profesores encargados de la materia, nos evaluaban comentando cuales habían sido nuestros puntos débiles y por tanto, debíamos mejorar; y también en dónde habíamos destacado. Me sentí muy agradecido al oír ambas valoraciones porque fueron bastante positivas, pero siempre con afán de superación porque hay cosas que mejorar. 

Espero seguir estudiando e investigando porque la experiencia ha merecido la pena. 

Tema 10: Hipótesis Estadística. Test de Hipótesis.

En este tema hemos hablado de una segunda herramienta en el proceso de inferencia estadística: los test de hipótesis. Éstos, al igual que el cálculo de intervalos de confianza, nos permiten controlar los errores aleatorios.

Los test de hipótesis miden la probabilidad de error que cometo si rechazo la hipótesis nula. Existen dos tipos de errores:

  • Error alfa. Mínimo error para que pueda ocurrir la hipótesis nula
  • Error beta. Mínimo error para que no pueda ocurrir la hipótesis nula



De esta manera, hemos estudiado dos test de hipótesis:

Chi-cuadrado
Compara variables dos cualitativas (dicotómicas y policotómicas)



T de Student
Compara una variable cualitativa (dicotómica) y otra cuantitativa (continua)



En conclusión, me ha gustado mucho este tema porque además de que ya es el último, los problemas me parecen entretenidos y creo que los entendí bastante bien. No obstante, Sergio colgó en el Campus unos apuntes sobre todo lo anterior y unos Ejercicios sobre Test de Hipótesis. 

martes, 11 de junio de 2013

Tema 9: Estadística inferencial. Muestreo y estimación

En este tema hemos estudiado y aprendido a calcular el error estándar, el teorema del límite central, los intervalos de confianza y estimar el tamaño muestral para una media. En cuanto a este teorema, sabemos que cuanta más muestra, más se asemeja la gráfica de la muestra a la de la población y el cual  enuncia que si tenemos varias muestras de una población, la media de las medias de las muestras tenderán a distribuirse por el centro, es decir, van a tener una distribución más normal. También decir que para calcular los intervalos de confianza deberemos conocer un número llamado "Z" y que depende del nivel de confianza.



Este tema tiene varias fórmulas pero es cortito. Vamos a hacer ejemplos más adelante y lo veremos mucho más claro. Además, Sergio ha adjuntado al Campus Virtual unos apuntes con todo explicado y ha mandado una tarea sobre Ejercicios de Estadística Inferencial con tres problemas.

Tema 8: Medidas de tendencia central, posición y dispersión

En este tema nos hemos centrado en estadísticos como:
  • Medidas de tendencia central: media, mediana y moda 
  • Medidas de posición: percentiles, deciles y cuartiles
  • Medidas de dispersión: recorrido, desviación media, desviación típica, varianza, recorrido intercuatílico y coeficiente de variación

También hemos visto:
  • La distribución normal o de Gauss


  • Asimetrías


  • Curtosis



De esta manera, hemos continuado con  la parte más numérica de la asignatura, con fórmulas que debemos memorizar para poder realizar los problemas. Me ha parecido en algunas parte un tanto engorroso porque no lo hemos aplicado aún en ejemplos y problemas. No obstante, tiempo al tiempo, puesto que las prisas no llevan a ningún lado. Además, Sergio ha subido al Campus Virtual unos apuntes donde viene explicado todo lo anterior.

lunes, 10 de junio de 2013

Seminario 3 Epi Info™ 3.5.4

Volvemos a analizar los datos del caso viewOswego

En primer lugar, repasamos y comparamos con los datos diversos estadísticos de una distribución de frecuencias (medidas de tendencia central, posición y dispersión) como son la media, la mediana, la moda, los cuartiles, la desviación típica, etc. También vimos un poco de estadística inferencial como los intervalos de confianza y un poco de test de hipótesis (Chi-cuadrado). (Haga click para ver la imagen ampliada)



Por otro lado, creamos una tabla con el sexo como variable explicativa o de exposición y la enfermedad como variable dependiente. Y así, con los distintos alimentos para poder distinguir cual fue o fueron los causantes de la enfermedad.












Con relación significativamente estadística según el test Chi-cuadrado y, por tanto, alimento causante de la gastroenteritis, tuvimos el helado de vainilla.

Por último, con otros datos de un caso distinto (viewSmoke). Buscamos datos cuantitativos como anteriormente para seguir practicando y así comprobar todo lo dado en clase.

domingo, 9 de junio de 2013

Tema 7: Introducción a la bioestadística. Organización de datos

Este tema comienza con una definición general de Estadística que es la ciencia que estudia la variabilidad. También hablamos de diferentes apartados que tienen que aparecer en la metodología de cualquier estudio de investigación como la población de estudio, el muestro, las variables, la recogida de datos, el registro y procesamiento, y el análisis.




Para repasar y así comprender mejor las magnitudes de asociación dadas en el tema anterior, hicimos varios casos prácticos en clase sobre Diseño de estudio y Magnitud de Asociación, el primero de riesgo relativo y el segundo de razón de prevalencia. Estoy cogiendo más soltura, los voy entendiendo mejor y eso me alegra bastante.



Más adelante, nos centramos en las variables de estudio, las cuales se pueden dividir en:
  • Cualitativas. Se refieren a propiedades que no pueden ser medidas con números y a su vez se diferencian en nominales (dicotómicas y policotómicas) y ordinales.
  • Cuantitativas. Establecen un orden y se dividen en discretas y continuas.

El apartado final del tema correspondía a tablas de frecuencia y representación de gráficas. En cuanto a las tablas de frecuencia, se usan con variables cualitativas y encontramos tres tipos de frecuencia:
  • Frecuencia absoluta
  • Frecuencia relativa
  • Frecuencia acumulada (absoluta y relativa)



En cuanto a la representación de gráficas, aprendimos que son la forma más rápida de comunicar información numérica (frecuencias). Además, deben ser visualmente claros, claramente descritos en el pie de figura, no confusos, etc. Entre ellos, vimos:

Histograma y polígono de frecuencia, para variables cuantitativas continuas


Diagrama de barras, para cualitativas


      Gráfico de tronco y hojas, para cuantitativas discretas


      Gráfico de sectores, para cualitativas


      Diagrama de estrella



      Para comprender mejor este tema, Sergio nos subió al Campus Virtual unos apuntes y la corrección de un ejercicio de clase sobre Frecuencias y Gráficos. En mi opinión, es un tema que nos va a ayudar mucho a la hora de analizar los datos y resultados en el estudio de investigación y que a pesar de no ser una maravilla como dibujante, creo que las gráficas no me salen nada mal :P.

      miércoles, 5 de junio de 2013

      Seminario 2 Epi Info™ 3.5.4

      En este segundo seminario hemos avanzado un poco más en cuanto a conocimientos de este programa, aprendiendo a manejar el link Analizar datos.

      Basándonos en unos datos ya guardados en el primer seminario, usamos un caso predeterminado por el programa, viewOswego, y comenzamos mediante los pasos: Órdenes/Datos (parte izquierda de la pantalla) - Abrir (read)/Importar.

      También aprendimos a analizar definir nuevas variables que se ajustasen más a lo que buscásemos y fuesen cada vez más específicas como es el caso de la edad, que la dividimos en tres grupos:
      • Menores de edad
      • Adultos
      • Ancianos
      Con esto, conseguimos pasar de una variable cuantitativa a una variable cualitativa, este fenómeno recibe el nombre de Categorización de variables. Con ello conseguimos reunir información en rangos representativos que vinculen una gran cantidad de números ya que generalmente, las variables cuantitativas no son aptas para realizar tablas de frecuencia debido a su elevado número de valores.

      También creamos algunos gráficos que no puedo adjuntar debido a que el ordenador me hizo lo que Sergio denominó como "la cobra", es decir, apagón desafortunado y repentino; provocando la pérdida de todo lo que llevaba hasta el momento guardado. A pesar de ello, me lo pasé muy bien en este seminario y aprendí muchas cosas interesantes que más adelante tendré que retomar a la hora de analizar los datos de nuestro trabajo... espero que no se me olviden.

      Tema 6: La etapa empírica de la investigación: el diseño y el material y métodos


      Este es otro tema que nos ayudará mucho a la hora de realizar el protocolo. En primer lugar, hablamos sobre la clasificación de los estudios:
      1. Según la finalidad: Analítica vs Descriptiva
      2. Según la secuencia temporal: Transversal vs Longitudinal
      3. Según el control de la asignación de los factores de estudio: Experimental vs Observacional
      4. Según la cronología: Prospectivo vs Retrospectivo

      Además, hay que tener en cuenta la clasificación de los estudios analíticos en los que si existe grupo control del factor de estudio tendremos un estudio experimental y si no existe tendremos un estudio observacional. Dentro de los estudios experimentales, los que mayor evidencia tienen son los Ensayos clínicos aleatorios (ECA). En cuanto a los observacionales, atendiendo a la formación de los grupos tendremos: Estudio de cohortes (parte de la exposición al factor de estudio) y Estudio de casos y controles (parte de la enfermedad). (Haga click para ver la imagen ampliada)


      Por último, hablamos de las medidas de frecuencia en estudios descriptivos:
      • Proporción 
      • Razón
      Y de diversas magnitudes de asociación:
      • Prevalencia / Razón de prevalencia
      • Incidencia / Razón de incidencia = Riesgo relativo
      • Odds ratio / Razón de ventajas
      Todo ello acompañado de ejemplos que hicimos en clase. Además, Sergio subió una tarea al Campus Virtual sobre Diseño de estudio y Magnitud de asociación.


      En principio, son poquitas fórmulas. Esperemos que no se anime demasiado la cosa...jeje. Aunque he de decir que esta parte me gusta ya que añoraba un poco los números y las cuentas =).

      Seminario 1 Epi Info™ 3.5.4

      En esta entrada voy a comentar los conceptos explicados en el primer seminario de esta asignatura. Conocimos y comenzamos a trabajar con un programa muy útil para los análisis estadísticos y la elaboración de materiales necesarios para los estudios como encuestas, tablas, gráficos, etc.

      Lo primero que vimos fue cómo descargar la versión 3.5.4 de Epi Info y cómo adaptar el idioma:


      1. Poner Cdc epi info en google, te metes en primer link - Downloads (parte izquierda de la pantalla) - Previous version  Epi Info 3.5.4
      2. En Campus Virtual, nos metemos en la asignatura - Pinchamos en Parche en español para Epi info y se nos descargará.
      3. Nos metemos en Mi PC - En disco C - Carpeta Epi Info - En carpeta TRANS EXE pegamos el parche en español descargado previamente del Campus.
      4. Por último, nos metemos en el programa ya instalado - Pestaña superior: Configuración - Elegir idioma - Español (Spanish).

      A continuación, vimos unos conceptos que hay que saber del programa:
      • Registro: Se refiere a cada una de las personas que hemos pasado a la base de datos.
      • Campo: Se refiere a las variables.

      Por último, estudiamos los links Crear vistas y Grabar datos. Para ello, analizamos un supuesto caso de gastroenteritis causada por una posible intoxicación por determinados alimentos.

      Crear vistas: Analizamos las posibles variables de nuestro estudio (Haga click para ver la imagen ampliada)


      • Número de identificación
      • Nombre y apellidos del registro
      • Edad
      • Sexo
      • Horas tras la ingesta
      • Alimentos
      Grabar datos:
      • Guardamos cinco supuestos casos de personas (registros)

      Me pareció un seminario muy interesante y útil ya que íbamos a tener que usar dicho programa en la segunda parte de nuestro estudio de investigación. Me resultó relativamente fácil de manejar ya que a pesar de la gran variedad de pestañas y opciones que tiene las indicaciones de Sergio me ayudaron bastante.