TEMA 6: "REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE LA INFORMACIÓN"

Volvemos con una nueva entrada sobre las representaciones gráficas. Y la pregunta es...¿para qué sirven?
Pues bien, las representaciones gráficas soy muy útiles a la hora de comunicar la información, ofrecen una visión más clara de lo que se pretende comunicar.

¿CUÁLES SON LAS REPRESENTACIONES GRÁFICAS MÁS EMPLEADAS?
En cuanto a las variables cualitativas, tenemos las siguientes:

GRÁFICO DE SECTORES:
- Para variables dicotómicas o policotómicas con pocas categorías (3)
- No usar con variables ordinales
- Sólo muestra una variable a la vez. Por ejemplo: sexo (mujer/hombre)


                             
                                   
                                          

DIAGRAMA DE BARRAS:
- Cada barra representa una categoría y su altura la frecuencia (absoluta o relativa)
- Las barras deben estar separadas
- Es importante que el eje Y empiece en 0






PICTOGRAMA:
- Igual que el diagrama de barras pero las variables se representan con imágenes.


            


En cuanto a las variables cuantitativas, tenemos las siguientes:

GRÁFICO DE BARRAS:
- Igual que el explicado en variables cualitativas.

HISTOGRAMA:
- Los datos están agrupados en intervalos
- La base representa la amplitud de cada intervalo y la altura la frecuencia.
- Igual que el diagrama de barras pero la diferencia es que el histograma es para variables continuas






POLÍGONOS DE FRECUENCIA:
- Resulta de unir las marcas de clase de cada intervalo, todo esto sobre el histograma.






GRÁFICO DE TRONCO Y HOJAS:
- Es un híbrido entre la tabla y el histograma.
- Cada dato de la serie se divide en dos partes: el tronco (decenas) y la hoja (unidades)

                       


                             

Por último tenemos las representaciones gráficas para datos bidimensionales y multidimensionales:

TENDENCIAS TEMPORALES:






DIAGRAMAS DE DISPERSIÓN:

- Para representar dos variables continuas en un grupo de individuos.

- En el eje “X” se representa la variable independiente y en el eje “Y” los valores de la variable dependiente.





                                                

DIAGRAMAS DE ESTRELLA:
- Para representar un conjunto de variables cuantitativas y comparar entre diferentes unidades de análisis.
- Cada variable representa un vértice del diagrama de estrella.


               



                             

SEMINARIO 3: "EPI INFO"

¡Buenas tardes! En este seminario aprendimos a utilizar Epi Info, que es un software diseñado para los profesionales de la salud pública e investigadores, con el fin de crear cuestionarios y bases de datos.  Hoy aprenderemos a crear cuestionarios usando esta aplicación paso a paso. ¡Empecemos!

El primer paso que tenéis que realizar es descargar esta aplicación en el enlace que os dejo:

https://www.cdc.gov/epiinfo/support/downloads.html, hacemos click en "DOWNLOAD INSTALLER". Una vez que lo tenemos descargado, al abrir la aplicación nos saldrá una ventana como esta:

Le damos a CREAR FORMULARIOS, nos aparecerá una página como la que os pongo aquí abajo y le damos a nuevo proyecto.

Como utilizaremos Epi Info para la realización de cuestionarios ya que nos facilita el trabajo a la hora de agrupar las respuestas, sólo mostraré las principales herramientas aunque tenéis muchísimas opciones.

TÍTULO:

Para ponerle título a nuestro cuestionario haremos click en "Título", lo he subrayado en naranja, y después nos aparecerá una pantalla en la que pondremos el Título que queramos, yo puse "Toxiinfecciones"

TEXTO:

Lo utilizaremos para crear una casilla en la que los participantes puedan poner su nombre. Pinchamos en "Texto" y repetimos el mismo procedimiento que antes.

NÚMERO:

Para que los participantes puedan poner su edad. Elegiremos el patrón "##" para que la edad pueda estar comprendida entre 0-99, si queremos que la edad esté comprendida entre 0-9 años elegiremos "#" y así con todos.

OPCIÓN: 

Con esta opción daremos a elegir a los participantes una serie de elementos que marcarán según su situación o preferencia.

SÍ/NO:

Con este campo los participantes marcarán la opción según estén enfermos o no por ejemplo.

CASILLAS:

Es un campo similar al de "Opción", lo utilizamos para saber qué opción eligen los participantes en función de las que les presentemos.

Una vez que elaboramos nuestro cuestionario en Epi Info, pasamos a introducir los datos recogidos en los cuestionarios pasados anteriormente, para así agruparlos fácilmente. Para ello pinchamos en GRABAR DATOS.

Una vez que hayamos pasado los datos de todos los cuestionarios que tenemos, le damos a LISTADO DE REGISTROS para así agrupar los datos en una tabla.

Si queremos un gráfico con los resultados obtenidos para verlo más claro, le damos  TABLERO VISUAL. Pulsamos el botón derecho y le damos  FRECUENCIAS y obtendremos la frecuencia de lo que busquemos, frecuencia de enfermos, frecuencia de personas que prefieren helado de vainilla...

Aquí termina el seminario chicos! Espero que os haya servido de ayuda este seminario y utilicéis esta aplicación a la hora de realizar cuestionarios, resulta mucho más sencillo y rápido que estar contando uno a uno!!

TEMA 5: "MEDIDAS RESUMEN PARA VARIABLES CUANTITATIVAS"

Además de las tablas podemos resumir una serie de observaciones mediante “estadísticos”. Tenemos tres tipos de medidas estadísticas:

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL:

Dan idea de los valores alrededor de los cuales el resto de los datos tienen tendencia a agruparse. Dentro de este grupo tenemos:

• Media aritmética: Se calcula para variables cuantitativas y se trata del centro geométrico de nuestros datos. Tenemos dos fórmulas. Cuando los datos están desagrupados, utilizamos esta fórmula:

                                                         

        Cuando los datos están agrupados utilizamos esta fórmula, siendo mc la marca de clase que se            calcula en la tabla de frecuencia sumando los extremos del intervalo y dividiéndolo entre 2.

                                                         

• Mediana: Es el valor de la observación tal que un 50% de los datos es menor y otro 50% es mayor. Si el número de observaciones es impar el valor de la observación será justamente la observación que ocupa la posición (n/2)+1 – Si el número de observaciones es par, el valor de la mediana corresponde a la media entre los dos valores centrales, es decir, la media entre la observación n/2 y la observación (n/2)+1

• Moda: Es el valor con mayor frecuencia (que más veces se repite) – Si hay más de una se dice que la muestra es bimodal (dos modas) o multimodal (más de dos)

MEDIDAS DE POSICIÓN:

Dividen un conjunto ordenado de datos en grupos con la misma cantidad de individuos. 

Los cuantiles más usuales son:

• Percentiles: Valor del elemento que divide una serie de datos en cien grupos de igual valor o en intervalos iguales. El P50 corresponde con el valor de la mediana puesto que la mediana, como hemos dicho, es justo el 50%.
• Deciles: Dividen la muestra ordenada en 10 partes. El D5 corresponde con el P50 y con la mediana.
• Cuartiles: Dividen la muestra ordenada en 4 partes:
• El Q1 , primer cuartil indica el valor que ocupa una posición en la seria numérica de forma que el 25% de las observaciones son menores y que el 75% son mayores. 
• El Q2 , segundo cuartil indica el valor que ocupa una posición en la seria numérica de forma que el 50% de las observaciones son menores y que el 50% son mayores. Por tanto, el Q2 coincide con el valor del D5, con al valor de la mediana P50 
• El Q3 , tercer cuartil indica el valor que ocupa una posición en la seria numérica de forma que el 75% de las observaciones son menores y que el 25% son mayores. 
• El Q4 , cuarto cuartil indica el valor mayor que se alcanza en la seria numérica

MEDIDAS DE DISPERSIÓN:
Dan información acerca de la heterogeneidad de nuestras observaciones. 

• Rango o recorrido: Diferencia entre el mayor y el menor valor de la muestra |xn -x1|
• Desviación media: media aritmética de las distancias de cada observación con respecto a la media de la muestra: 

                                                    

• Desviación típica: cuantifica el error que cometemos si representamos una muestra únicamente por su media

                                                      

• Varianza: expresa la misma información en valores cuadráticos.

                                                     

• Recorrido intercuartílico: Diferencia entre el tercer y el primer cuartil

                                                           

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

                                                            

DISTRIBUCIONES NORMALES:

Es una de las distribuciones de probabilidad de variable continua que con más frecuencia aparece en fenómenos reales. La gráfica de su función tiene una forma acampanada y es simétrica respecto de los valores posición central (media, mediana y moda, que coinciden en estas distribuciones)

                              

Asimetrías:

Grado de asimetría de la distribución de sus datos en torno a su media. Puede tener estos resultados:

           

• Si g1=0, tenemos una distribución simétrica
• Si g1>0, tenemos una asimetría positiva
• Si g<0, tenemos una asimetría negativa

Curtosis:

Grado de concentración de valores que se encuentran en torno a la media, adopta valores entre -1 y 1. Puede tomar estos valores:

• g2 = 0 (distribución mesocúrtica)
• g2 > 0 (distribución leptocúrtica).
• g2 < 0 (distribución platicúrtica)

                            

SEMINARIO 2: "BÚSQUEDAS BIBLIOGRÁFICAS"

Como ya os comenté hemos tenido que realizar un trabajo sobre las búsquedas bibliográficas interrogando a las bases de datos. El trabajo que se nos encomendó trataba sobre qué intervenciones enfermeras eran más eficaces en pacientes con Diabetes Mellitus Tipo II, si las intervenciones enfermeras individuales o las grupales. ¡Comencemos con el trabajo!

En primer lugar, como ya sabemos, elaboramos la pregunta PICO:

De tal forma que la pregunta quedó así: ¿Son más eficaces las actuaciones enfermeras educativas individuales que las de carácter grupal en pacientes de un centro de salud urbano con Diabetes Mellitus Tipo II, para aumentar la adherencia al régimen terapéutico?. Siendo las palabras subrayadas, las palabras que debíamos buscar en los tesauros.

Tesauros:

Búsqueda de artículos mediante Booleanos:

Conclusión:

Como conclusión obtuvimos que para mejorar la adherencia al tratamiento en pacientes con Diabetes Mellitus Tipo II, es más eficaz la realización de ambas intervenciones, primero una grupal y luego realizar un seguimiento individual.

TEMA 4: "INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA"

¡Buenas tardes! Empezamos un tema nuevo en el que aprenderemos a realizar tablas de frecuencia además de conocer conceptos como proporciones, tasas y razones... así que... ¡Allá vamos!

Primero tenemos que comenzar diferenciando dos conceptos: ¿Qué diferencia hay entre la estadística descriptiva y la inferencial?

La Estadística descriptiva sirve para describir y resumir datos. No pretende analizar una muestra o población para sacar conclusiones a nivel general. En cuanto a la Estadística inferencial, tenemos que utiliza muestras de datos para sacar conclusiones sobre poblaciones más grandes.

Para representar los datos utilizamos las tablas de frecuencia, en las que las columnas representan las frecuencias y las filas representan las categorías de las variables. Como ya sabemos, pueden ser dicotómicas (dos categorías) o policotómicas (más de dos categorías) y ordinales o discretas.

DICOTÓMICAS:

                        

POLICOTÓMICAS:

                     

ORDINALES:

                          


DISCRETAS:

                    


¿Cómo podemos hacer una tabla de frecuencia para variables continuas? Muy sencillo, debemos seguir unos pasos. Comenzamos con esta tabla en la que los datos están desagrupados:

1. Lo primero que debemos hacer es calcular el Rango o recorrido que sería de tal forma, donde Xn sería el valor más alto y X1 el más pequeño

2. Una vez calculado el Rango, tenemos que calcular el número de intervalos. Para ello calculamos la raíz cuadrada de "n" que es el número de participantes. Por lo que la raíz cuadrada de 40 nos quedaría 6,32, con lo cual tendríamos 6 intervalos.

3. Ahora vamos a por el tercer paso que sería calcular la amplitud, para ello dividimos el número de recorrido o rango por el número de intervalos: 2,8/6=0,46

4. Una vez que tenemos esto podemos calcular las frecuencias. Para ello os dejo un vídeo ya que seguro que lo veis más claro.


                             
                              


¿Cómo hacer una tabla de frecuencia?

¿Qué son los indicadores?

Es la medida de la frecuencia de un determinado suceso en una población, expresado como un número. Siempre tienen numerador y denominador. Pueden ser:

• Proporción: Medida para una variable cualitativa. Por ejemplo, para calcular la proporción de enfermos de una población. Se suele multiplicar por 100 para expresarlo en porcentajes.

                                         

• Tasa: Medida que expresa el riesgo de ocurrencia del evento (enfermedad) estudiado. Tenemos dos tipos:
• Prevalencia: Describe qué proporción de la población tiene la enfermedad en un punto específico en el tiempo

                                                  

• Incidencia: Describe la frecuencia de NUEVOS CASOS que ocurren durante un periodo de tiempo. Es el flujo de sanos a enfermos.

                                                   

• Odds: El cociente entre la proporción o probabilidad de ocurrencia de un evento y la proporción o probabilidad (complementaria) de no ocurrencia.

                                                   

• Ratios: Medida para variables cualitativas que consiste en la comparación, a través de una división entre dos conjuntos.El numerador del cociente, por tanto, no está incluido en el denominador, como sí sucedía en las proporciones. Por ejemplo: La razón de sexos. En una empresa trabajan 1.200 hombres y 345 mujeres, la razón de sexos será de 1.200/345, es decir, 3,47 hombres por cada mujer, o 347 hombres por cada 100 mujeres.

Magnitud de asociación:

La magnitud de asociación entre dos fenómenos (por ejemplo entre un factor de exposición y una enfermedad), puede estimarse a través de medidas que relacionen proporciones, tasas y odds. Las tres más importantes son:

• Razón de prevalencias: Estudios descriptivos de corte transversal. Realiza una ratio entre dos prevalencias (proporciones). Donde p.e (pacientes expuestos a la enfermedad) y p.ne (pacientes no expuestos)

• Riesgo relativo o razón de riesgos: Estudios de observacionales de seguimiento o estudios experimentales. Realiza una ratio entre dos incidencias acumuladas (proporciones) o dos densidades de incidencia (tasas).

• Odds ratio: Estudios de casos y controles. Realiza una ratio entre dos medidas “odds” o ventajas.

Terminamos un tema en el que empezamos a ver problemas sencillos, espero que lo hayáis entendido y... ¡a practicar!