1.3 INVESTIGACIÓN CUALITATIVA

No vamos a entrar aquí en el debate existente sobre las técnicas e información cuantitativa o cualitativa, al menos en los términos de contraposición en la que algunos autores lo hacen. Podríamos decir aquí lo mismo que en las conclusiones sobre los diferentes tipos de estrategias, diseños y estudios, "todo vale si se utiliza correctamente y todo depende de lo que queramos y podamos responder con nuestra investigación".

Cuando nos planteemos preguntas del tipo ¿a cuantos y a qué tipo de niños afecta la epidemia de VIH/SIDA? el tipo de información que precisamos es fundamentalmente cuantitativa para conocer las frecuencias (incidencia y prevalencia) del problema y su distribución en la población y en el tiempo. Para conseguir esa información tendremos que analizar archivos existentes (registro de casos, historias clínicas...) o realizar encuestas. Pero si nuestra pregunta es del tipo de ¿Por qué los niños afectados por VIH/SIDA son discriminados y cómo podemos modificar esa situación? Necesitaremos información cualitativa sobre los sentimientos de los maestros, otros padres, los niños afectados y los no afectados, y para ello deberemos recurrir a técnicas del tipo de entrevistas, grupos de discusión y otras. Para identificar medidas aceptables por todos para modificar la situación tal vez tengamos que utilizar técnicas de consenso cómo el grupo nominal o el Delphi.

La investigación cualitativa es una metodología que intenta acercarse al conocimiento de la realidad social a través de la observación de los hechos o el estudio de los discursos. Su objetivo no es centrarse únicamente en el acto de conocer sino que el centro de interés se desplaza con esta metodología a las formas de intervenir.

Los estudios sociales han pretendido adquirir rigor científico tratando de equipararse e imitar los métodos desarrollados por las ciencias naturales y experimentales, sin embargo la riqueza de matices y variedad de los fenómenos humanos resulta a menudo demasiado compleja como para poder ser captada y expresada en términos numéricos. Las limitaciones para comprender y explicar las complejas relaciones interpersonales, la variedad de situaciones que se producen en el medio social en el que se desenvuelve la vida de los individuos, la disparidad de los ambientes que existen en un mismo hábitat y las peculiaridades individuales, no se pueden entender solamente a través de las técnicas cuantitativas o positivistas. Su uso es cada vez más habitual en la investigación en salud como podremos ver posteriormente.

El ejemplo siguiente intenta servir para ilustrar las diferentes estrategias que se pueden utilizar para la investigación de una misma realidad (la comida) pero en función de los objetivos, muestra como los acercamientos pueden ser diferentes.

Como se observa en este ejemplo, ambas perspectivas son necesarias y ambas pueden funcionar conjunta y complementariamente. El asunto a estudiar, las circunstancias, así como el objetivo que se pretenda alcanzar, son factores determinantes para decidirse por una u otra alternativa o para primar un enfoque en relación a otro, pudiendo definirse funciones y objetivos diferentes a desempeñar dentro de un mismo proyecto de investigación.

La fundamentación teórica de los estudios que utilizan este tipo de técnicas, de carácter cualitativo, hay que buscarla en una concepción de la realidad a partir de significados y símbolos. Este mundo en que vivimos, es un mundo construido a través de las representaciones que los individuos tienen de la realidad que los envuelve. Con la investigación cualitativa tenemos acceso a partir del análisis de los relatos de las personas que son protagonistas.

La metodología cuantitativa también llamada distributiva, tiene como función contar unidades, la metodología cualitativa o estructural tiene como objetivo establecer identidades o diferencias. Es decir un estudio cualitativo acerca de la satisfacción de los usuarios con los servicios prestados por un hospital determinado nos dará información identificando y diferenciando lo que esperan los usuarios de un hospital, qué tipo de servicios son más importantes (hostelería, diagnósticos, comunicación con los profesionales..etc), qué servicios desearían que tuviera el hospital y no tiene, también se podrá conocer que se puede hacer para mejorar la satisfacción. Un estudio cuantitativo sabrá cuantos y en que medida (con una escala) han estado satisfechos con cada uno de los componentes identificados por la definición hecha por los usuarios. La investigación cuantitativa se ocupa más de "cuantos", la investigación cualitativa se ocupa más del "qué" "cómo" y "por qué".

        1.3.2 Diferencias metodológicas entre las dos perspectivas :CUALITATIVA vs CUANTITATIVA

a.-La Investigación cualitativa (ICL) tiene una concepción compleja y dinámica de la realidad social, admite la subjetividad de los investigadores, a los que atribuye el papel fundamental mientras que la Investigación cuantitativa (ICT) trata la realidad social como si esta fuese estática o compuesta por momentos diferenciados, considera posible, deseable e imprescindible su objetividad y el distanciamiento de los investigadores de los fenómenos de estudio.

b.- En la ICL la realidad socio-cultural no es unívoca sino que existen múltiples interpretaciones: cada persona y cada grupo humano reinterpreta subjetiva y culturalmente las situaciones, los momentos y las circunstancias, construyéndose su visión de la realidad mientras que en la ICT la realidad se considera única y universal, independientemente de como la subjetivicen los individuos o particulares.

c.- En la ICL los hechos, los grupos o las sociedades no pueden fragmentarse para su estudio sin peligro de sufrir una desintegración: el todo no es igual a la suma de sus partes, el diseño debe realizarse desde un enfoque holístico mientras que en la ICT se parcela la realidad a estudio tratando de controlar y aislar hechos y controlando por otras variables para establecer relaciones causales entre los fenómenos o las situaciones que interesa investigar.

d.- En la ICL los diseños de investigación no se desarrollan a partir de hipótesis que han de ser rechazadas o corroboradas, aunque el investigador tiene hipótesis y modelos, que son los que le llevarán a diseñar los grupos de una forma determinada, los datos son los que han de llevar a construir una hipótesis o modelo explicativo basándose en las diferentes perspectivas teóricas de interpretación, mientras que en la ICT trata de comprobar hipótesis previas basadas en presupuestos y teorías que hay que rechazar y corroborar a través del tratamiento y análisis estadístico de los datos, por medio de inferencias.

e.- En la ICL se pone énfasis en la construcción y el análisis de modelos o ejemplos, donde el contexto, la idiosincrasia de los participantes, la historia personal, etc., juega un papel fundamental a la hora de describir y analizar a los sujetos implicados en la investigación mientras que en la ICT a través del análisis estadístico de los datos se ofrece el perfil del sujeto medio. se habla de un sujeto que aglutina en sí los aspectos que en mayor proporción se encuentran presentes en la muestra.

f.-En la ICL se presta atención a lo que no se expresa de forma lingüística, a lo que no se dice, a los silencios, dudas, titubeos, excusas, gestos..etc. mientras que en la ICT se trata de atenerse a los hechos explicitados por los sujetos, a las respuestas señaladas.

g- En la ICL se elaboran diseños abiertos, flexibles, sometidos a la evolución y al cambio impuesto por el desarrollo de la investigación y las circunstancias peculiares de cada momento o situación, mientras que en la ICT parte de la credibilidad de estos diseños, se sustentan en la concreción y aplicación del diseño predeterminado, en el que han de estar perfectamente definidos las hipótesis, los métodos de recogida de información, la forma de ponerlos en marcha, el análisis.etc

h.- En la ICL no se pretende generalizar los resultados a otro hábitat, solo se discute la posibilidad de transferir los resultados a situaciones socioculturales similares mientras que en la ICT la esencia es la capacidad de generalización de los resultados.

        1.3.3 TIPOS DE INVESTIGACIÓN CUALITATIVA

Las técnicas que utilizan datos cualitativos en la investigación en salud son muy diversas. Durante los últimos años se han ido incorporando técnicas de otras áreas de conocimiento como la antropología, la sociología, la economía etc., en un intento de acercarse mejor al conocimiento para la resolución de problemas.

Un grupo de técnicas que han sido utilizadas a menudo entre los profesionales sanitarios, son  las técnicas de consenso: éstas tienen como objetivo alcanzar acuerdo/consenso sobre un tema de interés, en el que no hay datos, o que la información disponible no es concluyente, pero hay necesidad de tomar decisiones con respecto al tema^. El criterio de selección de los participantes es ser experto en el tema a consensuar y que sea de interés para los participantes en el grupo. Consiste en que a partir de información disponible los participantes llegan a un acuerdo sobre la pregunta que les hace el organizador de los grupos. Las técnicas de consenso más conocidas y utilizadas son: el grupo nominal, la técnica delphi, el forum comunitario y las conferencias de consenso.

Existe otro gran grupo de técnicas de investigación cualitativa con un objetivo diferente a las arriba mencionadas, ya que no buscan el consenso para la toma de decisiones. Estas tienen como pretensión desarrollar conceptos que nos ayuden a entender los fenómenos sociales en los lugares naturales en vez de en los experimentales dando énfasis en los significados, experiencias y visiones de los participantes:

Aunque esta metodología no ha sido tan ampliamente utilizada hasta el momento en la investigación en salud como la investigación cuantitativa, existe experiencia de investigación difundida en las fuentes habituales de difusión de publicaciones biomédicas. Una descripción de los objetivos de estás publicaciones, puede ser útil para mostrar la variedad de situaciones y de temas en la que son aplicables: desde el proceso de diseño o validación de instrumentos de medida como pueden ser los cuestionarios; a materiales de educación para la salud; o en el diseño de programas de intervención en salud y hasta para la misma evaluación de las intervenciones. A continuación se presentan algunos ejemplos a modo de ilustración, que aunque no es un listado exhaustivo de aplicaciones, si pretende servir para generar ideas.

A.- En la fase de conocimiento para el diseño y planificación de instrumentos o programas

a.1 Diseño de cuestionarios:

Se han utilizado diferentes técnicas de investigación cualitativa para identificar categorías de factores maternos asociados a la vacunación en el diseño de un cuestionario para un estudio de casos y controles, buscando relaciones entre variables sociales y comportamientos preventivos frente al SIDA. Es posible usarlas para complementar información recogida mediante cuestionarios. También han servido para evaluar cuestionarios como hizo la European Organitation for Research and Treatment of Cancer's QL con su cuestionario (EORTC QLQ-C30) sobre calidad de vida durante el tratamiento.

a.2 Diseño de materiales de educación para la salud

En este campo han sido utilizadas para para diseñar materiales de educación para la salud de nutrición en grupos específicos , los mayores de 60 años, jóvenes adolescentes para mejorar la accesibilidad a las actividades preventivas entre las mujeres negras de Londres. Con el objetivo de conocer las barreras, las percepciones y conocimiento de la población general sobre la dieta y su relación con las enfermedades crónicas o como fase previa para conocer las creencias acerca del SIDA en los niños.

a.3. Diseño y planificación de programas de intervención

Para promocionar conductas saludables como el ejercicio físico entre adolescentes, para promover el uso del casco en la bicicleta entre los niños para planificar diferentes aproximaciones de promoción de salud en adolescentes de alto riesgo, buscando las razones que apoyan la decisión de los adolescentes de conducir, aunque sientan que están borrachos o han bebido mucho. Para conocer las causas de mortalidad materna en países en desarrollo, o buscando el contexto adecuado para implantar programas de intervención en salud dirigidos a las mujeres de una región China, como forma de obtener información para programa de intervención dirigido a analfabetos. Para saber cómo las mujeres de países en vías de desarrollo, con hijos pequeños, hacen frente a periodos largos de enfermedad, en drogadictos por vía parenteral sobre la introducción de la máquina de ventas de jeringuillas y agujas en Australia. Para estudiar las decisión de los beneficiarios del medicare acerca de este seguro bajo un hipotético sistema de bonos. Estudio sobre la elección de los consumidores entre productos orgánicos con y sin pesticidas^. Para el conocimiento de las oportunidades para la promoción de salud que ofrece el sector de la alimentación en Valencia.

Hay un amplio número de estudios con el objetivo de mejorar el acceso a diferentes tipos de servicios a grupos minoritarios de los que se tiene conocimiento sobre su mayor necesidad y menor utilización. Por ejemplo, para entender los factores que impiden a los padres más pobres la utilización de los servicios de salud para sus hijos, o para entender la poca utilización en general de las mujeres de clase baja de los servicios sanitarios. Para el desarrollo de un programa dirigido a reducir los comportamientos de riesgo entre en minorías de población.

La mejora de la calidad de vida en los enfermos crónicos ha sido también objeto de estudio mediante investigación cualitativa. Desde conocer los problemas y el uso que hacen de la medicación los adolescentes con asma, hasta el desarrollo de metodología para el diseño de programas de auto cuidados. También se les ha preguntado a niños con asma, acerca de actitudes, creencias, cuestiones familiares y comunicación con su médico y/o farmacéutico. También para proveer a los pacientes de información y conocimientos sobre el origen y como manejarse con su enfermedad.

a.4 Diseño de programas de formación para los profesionales de la salud.

Para profundizar en como debería enfocarse el proceso de aprendizaje de la educación para la salud, para valorar necesidades de formación continuada de los dietistas clínicos, identificar las actitudes de las enfermeras al cuidado de personas con el virus de la inmunodeficiencia adquirida. También para conocer las barreras que perciben los médicos de atención primaria para implicarse en un programa de nutrición o para implicar a los profesionales de los hospitales y de atención primaria en actividades de promoción de salud. Para desarrollar colaboraciones, entre los "curanderos" y los profesionales de la salud sobre conocimientos y prácticas del cuidado de los ojos en Malawa.

        B.- En la fase de evaluación de las intervenciones

Para conocer las percepciones de las enfermeras, médicos, y cuidadores de ancianos después de la experiencia de los cuidados de larga duración en la casa. Para evaluar, el uso de la carta de aseguramiento de enfermedades, el coste social y psicológico de los servicios preventivos infantiles en Haití, una campaña publicitaria de tabaco dirigida a adolescentes o la evaluación realizada por la Asociación Médica Canadiense sobre una guía de consejo médico para los HIV positivos. También la investigación cualitativa se ha utilizado para diseñar una guía para la revisión y evaluación de los servicios de salud prenatales. Y con otro objetivo diferente para conocer la percepción acerca de los programas de actividades preventivas, de hombres homosexuales con conductas de riesgo. Para conocer las opiniones y experiencias de los profesionales sobre la implantación del nuevo modelo de Atención Primaria. Para evaluar los conocimientos de los estudiantes sobre los conceptos y terminología de la guía dietética para los americanos. Para la investigación en políticas, en una revisión del desarrollo de estas en la Comunidad Valenciana.

A modo de conclusión:

La mayoría de estudios de investigación están relacionados con uno o más de los
siguientes campos:

TERAPIA: Prueban la eficacia de tratamientos médicos, procedimientos quirúrgicos,
u otras intervenciones. El diseño óptimo es ensayo clínico controlado y aleatorio.
DIAGNÓSTICO: Demostración de si un nuevo test diagnóstico es válido (¿podemos
confiar en él?) y fiable (¿los resultados son los mismos cada vez?). El diseño óptimo
es la encuesta transversal [comparando los resultados del nuevo test con los del test
de referencia (gold standard)].
PRONÓSTICO: Determinación de lo que le ocurrirá a un grupo de personas afectas
de una enfermedad, en la etapa inicial de la misma. El diseño óptimo es el estudio de
cohortes longitudinal.
CAUSALIDAD: Determinación de si un determinado factor está relacionado con la
aparición de una determinada enfermedad o efecto. El diseño óptimo es el estudio
de cohortes o caso-control, dependiendo de la frecuencia de la enfermedad. El
estudio de serie de casos, puede también reportar información valiosa.
COMPRENSIÓN DE UN ENTORNO O FENÓMENO SOCIAL: La investigación
cualitativa con su metodología propia es la adecuada para responder a este tipo de
cuestiones.

2. VARIABLES

Recibe el nombre de variable toda característica medida en un estudio, se realice su medición en números (por ejemplo la edad o la altura) o en términos de categorías (por ejemplo el sexo, o la presencia o ausencia de una enfermedad)

El término medición hace referencia al procedimiento de atribuir valores cualitativos o cuantitativos a características de objetos, personas o hechos.

La medición es un proceso clave tanto en la investigación como en la práctica clínica. Si los procedimientos de medida que se emplean en un estudio no son correctos, la validez interna y externa de los resultados, y por tanto la utilidad del estudio, se restringirá seriamente.

En esta fase, de la simple observación se pasa a la asignación de valores a las variables en la forma más objetiva posible. A esto lo llamaremos "medir".

Así pues, habrá que ver, qué medir, cómo medirlo y qué hacer para asegurar la calidad de los datos (que se correspondan al máximo con la realidad). Es decir, todo el proceso que va desde decidir qué variables vamos a recoger, hasta que estas acaben en una base de datos codificada preparada para el análisis. Esto incluye muchos procesos, muy interrelacionados entre sí, y que de una forma esquemática con fines didácticos vamos a separar, intentando dar respuesta a las siguientes cuestiones:

1. ¿Qué variables vamos a medir?: Selección de las variables

2. ¿Qué y cómo vamos a medir cada variable?: Clarificar las variables (Definir y escala de medida)

3. ¿De dónde vamos a recoger los datos y cómo?. Fuentes de información e Instrumentos de medida (Observación, Cuestionarios, entrevistas...). Descripción breve de la organización del trabajo de campo.

4. ¿Qué podemos hacer para que los datos que se lleguen a analizar sean de calidad? Calidad de los datos

5. ¿Cómo asegurar que todo lo anterior se llevará a cabo de una forma UNIFORME Y ESTANDARIZADA? Hojas de Recogida de datos, Manual de Procedimientos y Prueba piloto

6. ¿Qué haremos con los datos una vez recogidos hasta que estén disponibles para el análisis?: Proceso de los datos

7. Englobando todo lo anterior, ¿Qué Fiabilidad y Validez tienen estas mediciones?

2.1. SELECCIÓN

La selección de las variables no ha de hacerse a la ligera. Existe una tendencia a infravalorar la dificultad que existe para medirlas y a seleccionar un elevado número, lo que suele producir cansancio en el profesional que debe recoger los datos, traduciéndose en una menor calidad de los mismos y en una gran dispersión y confusión en el momento de interpretarlos. Utilizar muchos datos y ver qué sale de ellos es una actitud que no conduce a nada, excepto a perder el tiempo. No hay pruebas estadísticas que consigan enmendar el error de seleccionar variables poco válidas o poco fiables. La selección debe guiarse por una norma sencilla "recoger tantas variables como sean necesarias y tan pocas como sea posible". Cuando existan dudas, debe compararse el posible beneficio que se obtiene con la dificultad de su medición.

Las variables se seleccionan según su relevancia para alcanzar los objetivos del estudio. Si dichos objetivos han quedado formulados por escrito, como se ha dicho, las variables clave deberán haber sido mencionadas en ellos específicamente; cuanto más específica la formulación de los objetivos, mayor nº de variables habrán sido incluidas en ellos.

De forma orientativa, las variables necesarias para un estudio se pueden agrupar en cinco grandes bloques, teniendo en cuenta que una misma variable puede pertenecer a varios grupos:

Esta agrupación es orientativa, y una misma variable puede estar englobada en varios grupos.

Además de las variables citadas, habrá que recoger variables de identificación del individuo, para poder consultar en caso de dudas o posibles errores.

Una buena práctica es elaborar una lista de las variables contenidas en cada una de estas categorías, que será discutida por todo el equipo investigador para valorar la pertinencia de su recogida. ¿Qué aporta? ¿ cuánto cuesta recogerla? ¿ es válida y fiable?

Otra terminología utilizada es la de variable dependiente e independientes. El criterio de evaluación o variable respuesta es sinónimo de variable dependiente. El resto de variables son independientes (también se les llama explicativas), incluido el factor de estudio.

Una vez seleccionadas las variables, hay que ir clarificando cada una de ellas. Existen dos aspectos a considerar. En primer lugar, resulta importante formular una definición operativa que acote sin error la variable en términos de hechos objetivamente medibles y diga, caso de ser necesario, cómo deben obtenerse estos hechos (se verá más adelante). En segundo lugar, debe especificarse la escala de medición a usar en la recogida de datos.

Ejemplo de lista de algunas variables en un estudio de enfermedades en niños

Que el registro deba adoptar esta u otra forma, es cuestión de gustos; pero la información señalada, indiscutiblemente debe quedar recogida en algún lado.

Cada una de las variables medidas en un estudio debe venir definida de modo claro y explícito. De no hacerse así, es imposible tener la seguridad de que si otro investigador distinto lleva a cabo el mismo estudio, o el investigador original lo repite, pudiesen obtenerse hallazgos similares.

Conceptos como la reducción de síntomas, alivio del dolor, clase social o mejoría en la calidad de vida, son poco concisos y difíciles de medir. De la misma manera, existen dificultades para medir exposiciones o intervenciones como, por ejemplo, la exposición pasiva al humo del tabaco o la educación sanitaria.

Así pues, la "definición operativa" (o "definición de trabajo") define las características que realmente medimos. Se  verbaliza en términos de hechos objetivamente observables, siendo suficientemente clara y explícita como para impedir las ambigüedades.

Al operativizar una variable, el investigador se ve poderosamente influido por consideraciones de factibilidad. En otras palabras, el investigador ha de jugar a lo que ha sido llamado "el juego de las sustituciones". Sustituye lo que le gustaría medir por lo que está en su mano medir (una variable "aproximada"). Las discrepancias pueden resultar inevitables, pero al menos es consciente de ellas. Si forzosamente van a ser grandes, tendrá que reconsiderar, incluso, si vale la pena siquiera medir la variable, o hasta si vale la pena la investigación en su conjunto.

Es imposible sugerir definiciones "recomendables" ya que depende del contexto del estudio y de la importancia de la variable en el mismo. Sin embargo, hay ciertas preguntas que suelen surgir al buscar definiciones para algunas variables de uso común, por ejemplo: Ocupación: ¿Actual o habitual? ¿ aquélla para la cual el sujeto recibió formación o el trabajo que en realidad desempeña?. Si retirado o desempleado, ¿se usa la ocupación previa?... Presencia de enfermedad crónica: ¿Sobre la base de la duración desde el comienzo? De ser así, ¿a partir de qué duración puede hablarse de crónico-3 meses, 6 meses, 1 año? ¿sobre la base de la presencia de ciertas enfermedades, definidas como crónicas, sin que importe su duración? Y en ese caso, ¿cuáles? ¿se incluyen la caries dental, la miopía y la obesidad? ¿Se consideran suficientes los síntomas crónicos (tos, estreñimiento, etc.) ¿Qué pasa, entonces, con las patologías que aparecen una y otra vez, como los dolores de garganta recurrentes?

Cuando se piensa conseguir información susceptible de ser directamente comparada con los hallazgos de otros estudios, es importante tener la precaución de usar las mismas definiciones operativas que ellos. Muchas veces las diferencias entre estudios, se deben simplemente, a que han utilizado definiciones operativas distintas.

Una de las utilidades de la búsqueda bibliográfica, es ver como han definido y medido las variables otros investigadores.

Lo más adecuado es utilizar definiciones estándar de variables y ya validadas por otros investigadores, con el objeto de permitir comparaciones de resultados con otros estudios.

Una variable basada en dos o más variables, recibe el nombre de variable "compuesta". El IMC por ejemplo calculado a partir de peso y talla.

Como parte del proceso de clarificar cada una de las variables sometida a estudio, debe especificarse su escala de medición. Cada escala dará una información diferente según el tipo de variable que resulte de la medición, lo cual es importante, ya que el análisis estadístico estará condicionado por el tipo de variable a analizar.

Según la escala de medida de la variable, se pueden clasificar en:

• CUALITATIVA son aquellas que indican una cualidad y no pueden ser medidas con números, sino que son categorizadas (categorías o modalidades).

• NOMINAL nombra las categorías:

• Sexo: hombre, mujer (cuando la variable tiene dos categorías se llama dicotómica)

• Vía de administración de un fármaco: parenteral, entérica, percutánea, otras.

• Estado civil: casada, viuda, soltera, separada o divorciada.

• ORDINAL  cuando las categorías tienen un orden:

• nivel socioeconómico: I a V

• cruces de leucocituria: 0 a 3

• vacunación: no, incompleta, completa

• CUANTITATIVA es la que se mide con números.

• DISCRETA sólo puede tener un número finito de valores y debe representarse por un número entero. Entre 2 valores observados hay un salto (no puede haber otro intermedio).

• nº altas por día

• nº de partos

• nº visitas programadas

• CONTINUA puede tomar un nº infinito de valores y entre 2 valores observados siempre puede haber uno intermedio.

• edad

• talla

Variables esencialmente continuas suelen tratarse como discretas por efecto de la medición Ej.: edad en años, estatura en cm. (se aproxima al más próximo).

Las variables discretas, en tanto estén ordenada (de menos a más) y tengan un gran número de valores posibles, se asemejarán a las continuas a efectos de medición y de análisis estadístico.Una variable continua debiera ser recogida como norma de forma continua, ya que aporta más información. Posteriormente pueden hacerse las categorizaciones o recodificaciones deseadas

 

CARACTERÍSTICAS DE UNA BUENA ESCALA DE MEDIDA
Apropiada	para su uso en el estudio, de acuerdo con los objetivos y la definición de la variable.
Viable	de acuerdo con los métodos que podrán utilizarse para recoger la información.
Potencia suficiente	para alcanzar los objetivos del estudio.
Categorías claramente definidas
Exhaustiva	en su conjunto, permitiendo clasificar todas las situaciones posibles.
Categorías mutuamente excluyentes	cada situación debe clasificarse en una única categoría.

En el apartado de variables de un protocolo de investigación, debe figurar al menos una lista de variables con su definición operativa y escala de medida,

Se entiende por Instrumento de medida cualquier vehículo que sea útil para recoger datos de una forma organizada. Pueden ser muy diversos, como un esfigmomanómetro, laboratorio, cuestionarios, entrevista, observación, pruebas diagnósticas, etc. La validez de los resultados del estudio dependerá, entre otras cosas de la calidad de dichos instrumentos.

Los datos se pueden clasificar según la fuente de información de los mismos en:

        2.4.1. Datos secundarios

Son datos derivados de fuentes documentales ya existentes.

Sus principales ventajas radican en que son fuentes de datos rápidas, sencillas y económicas. Tienen, sin embargo, importantes limitaciones, relacionadas fundamentalmente con su validez y calidad:

• Los datos que contienen han sido recogidos por múltiples personas que han utilizado definiciones y métodos diferentes.

• Además, aunque los datos fueran homogéneos, pueden no corresponder a la variable concreta que el investigador desea medir

• Existen problemas añadidos relacionados con la ilegibilidad de ciertas escrituras o la dificultad para encontrar determinada información enmascarada entre otros muchos datos irrelevantes para el estudio.

• Por otro lado, las bases de datos se mantienen habitualmente con finalidades clínicas o administrativas, pero no de investigación, por lo que no suelen estar recogidas con la debida meticulosidad.

• Son frecuentes los datos incorrectos o ausentes. Si un dato no está registrado, puede ser debido a que no se exploró o preguntó, a que fue negativo o ausente, o fue positivo pero no se registró o se consideró irrelevante.

Por ejemplo, en muchas historias clínicas no se registra el número de cigarrillos que fuman habitualmente los padres, o no se registra, o se registra con términos como fumador,....

• Censo poblacional

• Historias clínicas

• Registros de actividad de los centros de salud

• Altas hospitalarias

• Datos de estudios previos

• Estadísticas de mortalidad, de natalidad, demográficas, etc..

• Encuestas poblacionales

• Registros de morbilidad, EDOs, etc..

        4.2.2 Datos primarios

Son recogidos directamente por los investigadores durante la investigación mediante :

• Observación: visual, exploración física, exámenes complementarios.... Esta puede ser asistida (empleo de instrumentación) o no.

• Cuestionarios y entrevistas: para reunir datos sobre actitudes, comportamiento, conocimientos y la historia personal de los individuos. Sobre esta cuestión hablaremos en otro apartado de esta unidad (Diseño de cuestionarios y entrevistas).

2.5 DISEÑO DE CUESTIONARIOS Y ENTREVISTAS  

2.5.1 Cuestionarios

Cuestionario es un instrumento de medida de variables que sigue un proceso estructurado de recogida de información a través de la cumplimentación de una serie predeterminada de preguntas. Estructurado significa que a todos los participantes se les formula las mismas preguntas, de la misma forma y en la misma secuencia. El cuestionario es la herramienta que se utiliza cuando se realizan encuestas. El objetivo es obtener la máxima comparabilidad en la información obtenida entre los individuos encuestados

La finalidad del diseño de un cuestionario es:

• Obtener la medición de variables

• Reducir al mínimo los errores en la medición de esas variables

• Crear un instrumento que sea de fácil manejo para el encuestador, fácilmente comprensible para el encuestado, y que a la vez sea práctico para el proceso de los datos y análisis de los mismos.

Las etapas en la preparación de un cuestionario, o puntos a tener en cuenta y decidir, serán los siguientes:

A) Tipo de cuestionario

La clasificación de los cuestionarios se suele hacer en función de la persona que los cumplimente. Así, se pueden distinguir dos tipos:

• Cuestionarios de administración directa o cuestionarios autocumplimentados (administrados, contestados), donde es el propio participante en el estudio quien complementa el cuestionario.

• Cuestionarios de administración indirecta, donde un encuestador previamente entrenado registra las respuestas dadas por el participante en el estudio.

Según el modo en que se administren estos cuestionarios se pueden distinguir tres tipos de encuestas:

• Por correo

• Telefónicas

• Personales

B) Tipos de preguntas

Básicamente se pueden distinguir tres tipos de preguntas: abiertas, cerradas y semicerradas (o semiabiertas). Las principales ventajas e inconvenientes aparecen a continuación en la tabla.

 PREGUNTAS ABIERTAS.

En este tipo de preguntas el encuestado contesta con sus propias palabras, sin más límite que el espacio reservado para las mismas. En el cuestionario hay que dejar un espacio suficiente para que pueda escribir completamente la respuesta. Se utilizan en dos situaciones distintas. Cuando se necesita que el encuestado exprese él mismo libremente y con sus propias palabras, la respuesta. O bien, en el caso en que se quiera obtener una información específica que el encuestado puede recordar sin dificultad, pero debido al gran número de posibles categorías respuesta, resulta poco factible enumerarlas todas dado que complicaría mucho la respuesta

EJEMPLO

---

 

A) ¿Indique los tres principales motivos por los que no le ha dado de pecho a su hijo?. CONTESTAR CON LETRAS MAYÚSCULAS DANDO TRES RESPUESTAS.

1..............................................................

2..............................................................

3..............................................................

---

 

 

 

PREGUNTAS CERRADAS:

Las preguntas cerradas son aquellas en las que se especifican de antemano las posibles respuestas. Se pueden distinguir dos tipos de preguntas cerradas.

 

A.- Preguntas cerradas con gradación en las alternativas respuesta.

En las preguntas cerradas con gradación en las alternativas respuesta, las distintas alternativas respuesta representan una gradación de la dimensión de un concepto. Este tipo de preguntas se utilizan cuando se quiere determinar la intensidad de sentimiento, el grado de implicación, o la frecuencia de participación. En éstas el encuestado puede cuantificar su respuesta sobre una escala. El número de alternativas respuesta las define el investigador según la dimensión precisa del concepto estudiado. Ahora bien, un rango muy amplio puede dificultar la elección de la respuesta. Un número adecuado sería entre 5 y 9 puntos. Es aconsejable que el número de puntos sea impar, lo que permite una categoría intermedia o neutral. Las alternativas respuesta deben guardar un orden lógico (creciente o decreciente), que debe ser mantenido a lo largo de todo el cuestionario, sobre todo en el caso de cuestionarios auto-administrados.

 

B) Preguntas cerradas sin gradación en las alternativas respuesta.

En las preguntas cerradas sin gradación en las alternativas respuesta, cada una de las alternativas respuesta es independiente y representa un concepto diferente. Las alternativas respuesta deben ser mutuamente excluyentes

 

EJEMPLO

---

 

A.- ¿Cuál es su estado civil?

1 Soltera(o)

2 Casada(o)

3 Separada(o)

4 Divorciada(o)

5 Viuda(o)

6 Unión libre

---

 

PREGUNTAS SEMICERRADAS (O SEMIABIERTAS)

En las preguntas semicerradas (o semiabiertas), al igual que en las preguntas cerradas sin gradación en las alternativas respuesta, se presentan las principales alternativas respuesta, pero se deja la posibilidad de expresar libremente otras respuestas, al igual que en las preguntas abiertas.

EJEMPLO:

---

 

Mientras trabaja ¿quién cuida de su hijo?

1 Un persona externa

2 Alguien de la familia

3 Mi marido

4 Yo

5 Mi marido y yo

6 Otro (especificar)

6.1............................

6.2.............................

6.3.............................

 

C) Códigos, Puntuaciones y Escalas

Ejemplo : Mi pediatra siempre me explica el tratamiento a seguir:

1.- claramente de acuerdo

2.- de acuerdo

3.- sin decidir.

4.- en desacuerdo

5.- claramente en desacuerdo

Existe otra escala que es de tipo forzado en la que no permite a los entrevistados ofrecer una respuesta a mitad de camino (duda o incertidumbre).

Ejemplo: Mi pediatra siempre me explica el tratamiento a seguir:

1.- claramente de acuerdo

2.- de acuerdo.

3.- en desacuerdo.

4.- claramente en desacuerdo.

En preguntas relativas a actitudes, es posible elegir la escala de tipo Likert, que habitualmente incluye entre cinco y nueve puntos, y el tipo de elección forzada, frecuentemente con cuatro puntos.

En la tabla siguiente se describen ventajas e inconvenientes de formatos de escalas Likert o forzado.

D) Diseño y formulación de las preguntas

La redacción de preguntas bien formuladas es un arte, y como tal requiere tiempo. Con el fin de obtener respuestas válidas y fiables es necesario disponer de preguntas bien formuladas.

La redacción de las preguntas que integran un cuestionario no es una tarea fácil. No existe una receta mágica para la elaboración de un cuestionario, sino que la consecución de su versión definitiva requiere mucho tiempo y la elaboración de muchos borradores. Para ello, hay que tener presente la hipótesis de nuestro estudio, las variables respuesta y variables explicativas, así como el plan de análisis. A partir de esto se elaborará un listado de información necesaria que poco a poco se transformará en preguntas. La revisión de cuestionarios ya elaborados por otros autores nos puede ayudar en la redacción las preguntas. Hay que tener presente que bien para medir las variables resultado o bien para medir las variables exposición pueden existir escalas o cuestionarios ya validados. La utilización de los mismos permitirá una mayor comparabilidad de nuestros resultados con otros autores. A continuación se presenta una serie de aspectos a tener en cuenta en la redacción de las preguntas:

Utilizar un lenguaje sencillo

Evitar preguntas ambiguas

No sobrevalorar la memoria de los encuestados

No utilizar términos vagos (a menudo, en ocasiones, etc.)

No formular dos preguntas en una

Evitar las preguntas de forma negativa

Las alternativas respuesta deben ser mutuamente excluyentes, etc.

E) Orden de las preguntas

Si la secuencia sigue un orden lógico, se facilitará el proceso de respuesta.

F) Formato del cuestionario

Un buen formato ayudará a minimizar los errores

G) Formación de los encuestadores

El encuestador aporta una nueva fuente de variación. La forma de disminuirla es a través de un buen adiestramiento

El encuestador ha de cumplir tres requisitos básicos:

• Preguntar de la forma más comprensible posible y de forma estandarizada

• Escuchar atentamente

• Registrar las respuestas de forma exacta, completa y legible

H) Prueba piloto

También es necesaria

2.5.2 Entrevista

Conversación que tiene el propósito de obtener cierta información.

• ENTREVISTA ESTRUCTURADA:

Puede consistir en leer un cuestionario preparado (a todos los participantes se les formula las mismas preguntas, de la misma forma y en la misma secuencia) al entrevistado y anotar después sus respuestas según una escala de puntuación, en un impreso diseñado con ese fin. Sería equivalente a cuestionario de administración indirecta mediante encuesta personal

• ENTREVISTA NO ESTRUCTURADA:

El entrevistador no hace preguntas directas, sino que sencillamente invita al entrevistado a expresar sus opiniones y juicios sobre el tema de la entrevista.

En la Tabla siguiente se describen ventajas e inconvenientes de la entrevista estructurada y no estructurada.

A) Métodos para realizar las entrevistas

Las entrevistas pueden efectuarse:

1- En persona "cara a cara"

2- Comunicación a distancia "Teléfono"

B) Métodos para registrar la información de la entrevista.

1º. Registro en vídeo.

2º. Registro en cintas magnetofónicas.

3º. Empleo de guiones de respuestas, lista de respuestas.

4º. Notas libres (no estructuradas)

En la Tabla siguiente se muestran las ventajas e inconvenientes de diferentes formas de recoger o registrar la información en una entrevista.

C) El análisis de los datos obtenidos en entrevistas

La base para muchos análisis de datos procedentes de entrevistas es la transcripción (versión literal escrita de la conversación que se produjo entre los participantes). La transcripción se puede estudiar mediante:

- Análisis cuantitativo de transcripciones de entrevistas. Cuantifica las respuestas para determinar y analizar ciertos aspectos de las mismas.

- Análisis cualitativo de transcripciones de entrevistas. El análisis es descriptivo, descripción detallada de una serie particular de circunstancias.

D) Codificación y análisis temático

La codificación se utiliza para organizar datos obtenidos en una entrevista o que se encuentran en documentos tales como notas de campo (notas del entrevistador sobre particularidades de la entrevista).

2.6 RECOGIDA DE DATOS

Para la realización correcta del estudio , deberán detallarse  todos los aspectos mencionados en estos apartados, para lo cual son necesarios una serie de elementos que no forman parte como tal del protocolo, pero que son básicos para asegurar que toda la recogida y proceso de los datos se realice de una forma UNIFORME Y ESTANDARIZADA, y que son el objeto de este apartado:

1. Manual de Procedimientos

2. Hojas de Recogida de datos

3. Prueba piloto

4. Proceso de los datos

 a. Manual de Procedimientos o de operaciones

Es una versión AMPLIADA de la sección de planificación del diseño de un protocolo de investigación, en la que se especifica con exactitud los métodos que se van a utilizar para reclutar a los individuos del estudio, cómo se van a medir las variables y todos los otros métodos empleados en él.

Todo protocolo de estudio debería acompañarse de un manual de procedimientos, donde se aclarará detalladamente cómo debe recogerse la información, cuando y quién la recogerá. Resulta esencial cuando la investigación es llevada a cabo por varios individuos, en particular cuando colaboran investigadores de más de una localidad. Incluso cuando el investigador realice todo el trabajo él mismo, las especificaciones por escrito ayudarán a reducir la variabilidad y los cambios en la técnica de medición a lo largo del tiempo, es decir, aumentará la fiabilidad. 

Su objetivo es asegurar que el estudio se llevará a cabo de una forma UNIFORME Y ESTANDARIZADA, con un buen control de calidad.

Hablaremos de su contenido y adaptación.

Contenido del manual:

Incluye todos los instrumentos e impresos usados en el estudio, con instrucciones sobre aspectos como la forma de ponerse en contacto con los individuos del estudio, la realización de entrevistas, el llenado, codificación y edición de los impresos, la recogida y el procesamiento de las muestras y la gestión y el análisis de los datos. También debe haber una sección específica que se ocupe de los métodos para asegurar la calidad de los datos. Esquemáticamente:

• Organización y funciones del equipo investigador

• Relación de centros participantes en el proyecto

• Definiciones operacionales de los procedimientos de reclutamiento y medición:

• Especificación de los criterios de inclusión para los sujetos del estudio

• Especificación de las fuentes de información

• Conformidad de los sujetos del estudio a participar en el mismo

• Diseño de las hojas de recogida de datos

• Definiciones operativas de las variables de estudio, fuentes de información y la codificación de estas.

• Sistemas de control de calidad

 Adaptación del manual de procedimientos:

Puede ocurrir que una vez comenzado el estudio aparezcan problemas en el diseño, en las técnicas de reclutamiento o en las de medición.

Si se trata de problemas que no tendrán un efecto importante en la interpretación del estudio, lo mejor es resistirse a la tentación de cambiar el protocolo.

Si a pesar de todo se realizan cambios en los métodos de estudio, estos deben anotarse por escrito, asegurándose de que todos los que participan en el estudio están al corriente de ellos. Estas notas deben conservarse en el manual de procedimientos.

b. Hoja de recogida de datos

Todo estudio debe incorporar en su protocolo una hoja de recogida de datos, específicamente diseñada a tal propósito (forma parte del manual de procedimientos). El objetivo es conseguir que toda la información relevante de cada individuo del estudio quede registrada de la forma más clara posible.

El diseño deberá ser claro y atractivo con la finalidad de facilitar la recogida y el procesamiento de los datos. Debe seguirse la secuencia en que los datos serán recogidos.

Es conveniente que el documento especifique todas las instrucciones y codificaciones necesarias para su cumplimentación, de modo que facilite tanto la recogida de datos, como su procesamiento.

Si la hoja de recogida de datos consta de varias páginas, en cada una de ellas debe constar la identificación del individuo, mediante código, para evitar confusiones en caso de traspapeleo de hojas. Ya que en muchos estudios es importante la confidencialidad, es importante mantener un fichero distinto a la base de datos, con los datos de identificación del código de cada individuo, que puede llegar a no ser manejado directamente por los investigadores, sino por personal no implicado directamente en el mismo.

c. Prueba Piloto

Aunque el plan parezca perfectamente ensamblado, antes de comenzar el estudio suele ser necesario poner a prueba todos los procedimientos de reclutamiento y medición en un ensayo general completo. En éste deben participar individuos que reúnen las condiciones necesarias para el estudio, incluyendo algunos con características que puedan plantear dificultades durante el estudio, como edad avanzada, barreras culturales o enfermedades.

La prueba piloto, originará con seguridad una mejora de los métodos

También es recomendable, previamente a la prueba piloto con pacientes, realizar simulaciones entre los investigadores u otro personal experto para solicitar reacciones al plan de estudio y a su puesta en marcha.

d. Proceso de los datos

La planificación de una estrategia para el proceso de los datos y su análisis posterior suele a menudo pasarse por alto.

El proceso de datos incluye todos los pasos que transcurren desde que se recogen los datos hasta que éstos están listos para ser analizados mediante un programa informático

La planificación de esta fase cuando todavía ni siquiera se ha empezado la recogida de datos puede parecer algo prematuro o poco relevante. Sin embargo, cuando se manejan volúmenes importantes de datos, el proceso de los mismos, si no se hace de forma eficiente, puede enlentecer considerablemente el proyecto, afectar la calidad de los datos por simples errores de codificación y trascripción y entorpecer la fase de análisis.

En sus prisas por contrastar hipótesis, los investigadores a menudo realizan el proceso de datos de forma incorrecta o poco cuidada. Como resultado tendrán que volver a verificar y corregir los datos una y otra vez hasta que puedan ser utilizados para el análisis con el consiguiente consumo de esfuerzo, tiempo y dinero.

Entendemos por proceso de los datos la conversión de información verbal o escrita en datos legibles por un ordenador. La planificación de una estrategia adecuada para el proceso de los datos constaría de los siguientes puntos:

1. Creación de reglas de codificación.

2. Diseño de hojas de recogida de datos precodificadas.

3. Elección del programa informático para la creación de un archivo de datos que pueda ser transportable a los paquetes estadísticos más usuales.

4. Diseño del formato de la base de datos.

5. Elección de una estrategia de verificación de los datos.

6. Especificación de los códigos y reglas de verificación en un libro de códigos.

2.7 COMO ASEGURAR LA CALIDAD DE LOS DATOS

Es obvio que si vamos a basar las conclusiones de nuestro estudio en el resultado del análisis de los datos, las conclusiones dependerán de éstos. Por lo tanto, EL PRIMER REQUISITO ES QUE LOS DATOS SEAN DE CALIDAD, aspecto al que se le suele prestar poca atención, hasta el punto que se ha acuñado un término como GIGO, iniciales de Garbage In, Garbage Out (Basura Entra, Basura Sale), para referirse al hecho de que si al ordenador se le mete basura, no hay que esperar que los resultados de cualquier análisis, por sofisticado que sea, sean otra cosa que basura.

Existen numerosísimas oportunidades para introducir errores en los datos. Intentando sintetizar lo visto en este tema, y aspectos que se verán en los siguientes, a continuación se enumeran algunos puntos fundamentales para evitar estos errores.

Antes de la recogida de los datos:

• Buen diseño de los documentos

• Definiciones claras en manual de procedimientos

• Codificación clara de las variables, incluyendo la codificación para posibles valores ausentes ( missings)

• Elección de número reducido de personas y adecuadas, para recoger datos

• Sesiones de entrenamiento de las personas que participen en la recogida

• Información más importante, que conste en hojas de recogida de datos

• Calibración y validación de los instrumentos de medida periódicamente

• Prueba piloto, una vez hecho todo lo anterior y antes de empezar la recogida definitiva. Casi siempre se descubren aspectos en los que nadie había pensado

• Valorar el criterio de evaluación si es posible mediante la técnica de ciego, mediciones repetidas o ambas

• Verificación periódica de las hojas de recogidas de datos para detectar errores u omisiones, y poder corregirlos

• Consistencia interna de los datos: cosas imposibles o improbables verificarlas periódicamente

• Cuidado con los datos ausentes. Si son frecuentes pueden producir sesgos en las conclusiones

En la introducción de datos en ordenador y análisis de los mismos:

• Introducción en el ordenador en el mismo orden en que la información se encuentra en las hojas de recogidas de datos y con un formato similar, a ser posible

• Establecer filtros en la base de datos: que no dejen entrar un determinado rango de datos o que soliciten confirmación ante valores extremos o ilógicos

• Revisión de la base de datos o una muestra de sus registros por otra persona

• Codificación por otra persona, cuando la codificación de las variables no sea totalmente objetiva

• Doble entrada de datos en el ordenador por personas distintas, y luego compararlas

• Rutinas de verificación sistemática y exhaustiva (ej., si tenemos la edad del sujeto y la edad en que empezó a trabajar, si restamos la segunda de la primera, no puede haber valores negativos)

• Búsqueda de valores no habituales o ilógicos o errores de transcripción o codificación. Para esto es útil la estadística descriptiva: tablas de frecuencias detectarán valores erróneos, mínimos y máximos para detectar valores extremos que necesitarán ser verificados, o valores fuera de los criterios de inclusión, que se deberá a una inclusión incorrecta o a un error en la trascripción

• En relación a programas o instrucciones para ejecutar el análisis sería deseable poder consultar con un experto para tipo de análisis más indicado e interpretación de los resultados

Para terminar el punto y recalcar su importancia, comentar que ya existe la figura del data management (en ensayos clínicos ya está profesionalizada), profesional que se ocupa de garantizar la calidad de los datos que se han de analizar.

• Mayor probabilidad de un distribución equilibrada de las variables pronosticas (conocidas y no conocidas).

• Permite el uso de técnicas de enmascaramiento: Son aquellas que dan lugar a que los sujetos y/o el investigador, desconozcan a que grupo pertenecen. Simple ciego: cuando el sujeto o el investigador desconocen a que grupo pertenecen. Doble ciego: cuando tanto el sujeto como el investigador desconocen, a priori, el grupo a que pertenece cada sujeto.

4. ESTRATEGIA DE ANÁLISIS

A la hora de llevar a cabo un proyecto de investigación es habitual, aunque afortunadamente cada vez menos, que los investigadores, una vez recogidos los datos, se acerquen a un estadístico o a una persona con conocimientos de estadística con una base de datos en un disquete con la pregunta ¿ Me puedes hacer la estadística de estos datos para ver si lo que yo pretendía averiguar se puede resolver ? . La respuesta habitual suele ser : De la forma que has recogido los datos, la cantidad de sujetos que tienes no es posible responder a lo que tu te proponías, si no otra cosa que además no tiene nada que ver con tu objetivo. Si hubieras venido antes de recoger los datos, con el mismo esfuerzo...

 El presente modulo pretende mostrar todos aquellos aspectos del análisis que deben de ser considerados en la fase de diseño de una investigación , y en concreto de una investigación cuantitativa.

Para ello como un paso previo seria conveniente que se indique cual es el papel de la estadística en el método de la investigación empírica, así como cuales son sus principales objetivos y limitaciones. 

Habitualmente a la estadística se le ha asignado un importante papel en la parte de recolección, organización y análisis de los datos, sin embargo para que esta parte este bien efectuada, como ya se ha mencionado, habrá que tener en cuenta a la estadística en la fase de diseño del estudio, e incluso en la de la formulación de las hipótesis, dado que muchas veces la hipótesis planteada puede se cambiada según la formulación estadística que se haga. Por ejemplo no es lo mismo decir que la media de la altura de los niños al nacer aumenta en la población que decir que la proporción de niños de más de 58 cm al nacimiento aumenta.

Antes de entrar a definir de forma más concreta la forma y cantidad de recoger los sujetos de estudio vale la pena considerar que es lo que la estadística puede resolver. Ante un problema de investigación, por ejemplo, cual es la prevalencia de efectos secundarios en la vacunación a los 15 meses, la solución ideal sería poder estudiar a todos los niños que se vacuna a los 15 meses y seguirlos para ver cuantos de ellos sufren efectos, lo que es imposible. Podemos suponer que para toda la población de niños de 15 meses que son vacunados existe un mecanismo de caja negra de la naturaleza que es el que indica si un niño ha de tener o no efectos secundarios. La estadística va a utilizar sus métodos para que a modo de fotocopiadora estos traten de emular los mecanismos de la naturaleza y generar unos datos inferidos , de modo que se pueda calcular cual es la distancia entre los datos observados por la naturaleza y los datos inferidos por la estadística.

Este esquema se puede observar abajo tal como realmente se lleva a cabo. A partir de la población que se desea estudiar, por ejemplo los niños de 15 meses que son vacunados, a la caja negra de la naturaleza se le suele llamar distribución de probabilidad, de modo que esta asigna a cada uno de los niños una probabilidad p de padecer efectos secundarios. Este parámetro desconocido p ,que no es más que la prevalencia poblacional de efectos secundarios, es el que se pretende que los métodos estadísticos averigüen. Para ello se obtiene una muestra de la población por las llamadas técnicas de muestreo, y se estima cual es la prevalencia de efectos en esta muestra. Si efectivamente el muestreo es aleatorio o probabilístico, se puede calcular o mejor dicho acotar cual es la distancia entre la verdadera prevalencia en la población y la obtenida a partir del uso de técnicas estadísticas de muestreo. Es lo que se llama error aleatorio.

Dado que este es un módulo de diseño, únicamente mencionaremos algunas cosas importantes a la hora de efectuar el diseño. En los siguientes gráficos se presentan aquellos problemas que resuelve la estadística, así como un esquema de análisis de estos datos. Para mayor profundidad y compresión debería consultarse algún manual de estadística, asistir a un curso o consultar con un profesional.

Primero hay que diferenciar que tipo de variable se va a estudiar. Si se trata de variables cuantitativas o cualitativas, dado que la medida y el parámetro a estimar son distintos. En el caso de variables cualitativas, hablaremos de porcentajes, con lo cual el tamaño muestral y el tipo de análisis será para porcentajes. En el caso de variables continuas hablaremos de medias o de percentiles. Además del tipo de variables habrá que tener en cuenta el modo de recogerlas, los esquemas de codificación a utilizar etc. 

Como ya comentamos el tipo de variables a incluir también hay que tenerlo en cuenta, se deben de elegir no solo la variable respuesta o de interés, sino aquellas que se consideren relacionadas con ellas, bien porque son las que se consideran que si un sujeto esta expuestos a ellas tendrá la enfermedad, bien porque pueden estar encubriendo falsas relaciones entre la exposición y el problema a estudio.

En cuanto a la estrategia de análisis se debe de seguir tres pasos:

1) Análisis descriptivo.

Es la fase más importante del análisis en el por medio de tablas y gráficos se debe de resumir la información recogida en las muestras, permite generar nuevas hipótesis no planteadas, así como conocer a los sujetos de estudio. Además de las tablas y gráficos, se debe de calcular estimaciones puntuales y por intervalos de los parámetros seleccionados, habitualmente porcentajes para variables cualitativas y medias para variables cuantitativas. El intervalo de confianza permite medir el error y indicar que con una determinada probabilidad (95%) el porcentaje o medio para la población a estudio se encuentra entre los dos valores del intervalo.

A partir de la matriz de datos, podemos obtener para describir una variable medidas de:

2) Análisis simple de relación

En el caso de estudios analíticos o de relación el siguiente paso es observar si existe relación. Este análisis se efectúa mediante los contrastes de hipótesis, que dependen del tipo de variables que se quieran relacionar, así como de la cantidad de datos que se tengan.  En el gráfico que aparece a continuación se dispone de los test de contrastes mas utilizados así como las condiciones de su utilización.

En la tabla que aparece a continuación se exponen los tests de comparación con poblaciones generadas por una variable cualitativa.

3) Análisis múltiple de relación

Cuando se sospecha que la relación puede estar alterada por una tercera variable, por ejemplo sexo, se procede a estratificar la muestra para ver si la relación se mantiene en todos los grupos, es decir en cada sexo.

Cuando no únicamente se cree que la relación es entre tres variables sino que se pretende construir modelos de multirelación entre variables se utilizan diversos modelos de regresión.

En este mismo CD se adjunta el programa informático "DECITEST" desarrollado por Santiago Pérez Hoyos (Bioestadístico de la Escuela Valenciana de Salud de la Generalitat Valenciana). Este programa de libre distribución nos ofrece bajo el entorno WINDOWS los pasos a seguir para seleccionar el test estadístico que se ajuste a nuestro estudio. Funciona a modo de un diagrama de flujos con ayudas y ejemplos.

Para instalar, desde el administrador de archivos (o explorador de Windows) entrar en el archivo Decitest y pinchar setup.exe