Reflexión final

Una vez finalizada la teoría y los seminarios de Estadística y TICs y con ello también finalizado el examen, independientemente de haber aprobado o suspendido, pienso que es una asignatura que al final no me ha costado tanto trabajo como me esperaba puesto que al inicio del grado todos los alumnos de otros cursos superiores.

Tuve la suerte de que el año pasado tuve una profesora de matemáticas muy buena en mi instituto que se centró mucho en la parte de la Estadística, dándonos la mayoría de las fórmulas que hemos utilizado desde que comenzamos con la parte práctica de esta asignatura.

A lo largo de este curso también hemos tenido la ayuda de un profesor que en principio sólo era para los seminarios pero a los que muchos le hemos preguntado algunas dudillas que quedaban en el aire, es por eso por lo que damos gracias Manuel Pabón.

También agradecer su labor como profesor de teoría a José Antonio Ponce por su labor como docente e intentar poner calma a esos momentos de desesperación cuando no nos enterábamos y veíamos el poco tiempo que nos quedaba ya para el examen.

Como último agradecimiento quiero agradecerle labor a mis compañeras de grupo de Seminario con las que he realizado todos los trabajos: Lola Valderas, Blanca López y Amelia Romero, ya no solo por la ayuda que me han prestado cuando no sabía bien como hacer el trabajo sino por aguantarme como persona también.

Como reflexión final decir que esta asignatura nos ha formado como futuros investigadores enfermeros y que pienso que nos puede beneficiar a la hora de hacer el Trabajo de Fin de Grado que tendremos que realizar en 4º con la pequeña teoría aprendida.

¡¡ FELICES VACACIONES Y FELIZ VERANO !!

Tema 10: Hipótesis Estadísticas. Test de Hipótesis.

Procedemos a la explicación del último tema de la asignatura Estadística y TICs, el tema 10. 

Para controlar los errores aleatorios, además del cálculo de intervalos de confianza, contamos con una segunda herramienta en el proceso de inferencia estadística son los llamados test o contrastes de hipótesis.

Con los contrastes (test) de hipótesis la estrategia es la siguiente:

• Establecemos a priori una hipótesis cerca del valor del parámetro.
• Realizamos la recogida de datos.
• Analizamos la coherencia entre la hipótesis previa y los datos obtenidos.

    

   Aquí os dejo un cuadro resumen con los tipos de análisis estadísticos según tipo de variables implicadas en el estudio:

A veces se cometen errores cuando realizamos un test de hipótesis ya que se puede rechazar la hipótesis nula siendo esta verdadera o aceptarla siendo la hipótesis nula falsa. Según el tipo que sea recibe un nombre u otro:

El único test de hipótesis que nos dio tiempo a aprender en la ultima sesión fue Chi cuadrado. Con un ejemplo todo se entenderá mejor:

• Si el numero que sale en la tabla es mayor que Chi cuadrado se acepta la hipótesis nula.
• Si el número que sale en la tabla es menor que Chi cuadrado se rechaza la hipótesis nula.

Tema 9: Estadística inferencial: muestreo y estimación

Durante el desarrollo de la lección del tema 9 se nos dieron una serie de definiciones útiles para interpretar los símbolos de las nuevas fórmulas de este tema como fueron población de estudio, muestra, tamaño muestral, inferencia estadística, técnicas de muestreo, muestreo probabilístico aleatorio y el error aleatorio.

A lo largo de este tema nos centramos más en lo que viene siendo la inferencia estadística, el error estándar (para la media y para la proporción) y los intervalos de confianza (para la media y para la proporción).

• Error estándar: Es la medida que trata de captar la variabilidad de los valores del estimador. Cuanto más pequeño es el error estándar de un estimador, más nos podemos fiar del valor de una muestra concreta. 
• Para la media:

• Para la proporción:

• Intervalos de confianza: son un medio de conocer el parámetro en una población midiendo el error que tiene que ver con el azar (error aleatorio). Aclaración: para un nivel de confianza del 95% la z equivale a 2 y si es del 99% la z equivale a 3.
• Para la media:

• Para la proporción:

Cuando se realiza este tipo de ejercicios el problema viene a darse a la hora de aprenderse las fórmulas, una vez aprendidas es muy fácil y sencillo.

Ahora paremos un poquito con el formuleteo para hacer un breve descanso y os muestro en este breve esquema los tipos de muestreos que existen:

Para terminar con lo que viene a ser un resumen de este tema y enseñaros todo lo explicado, os voy a enseñar como se calcula el tamaño de la muestra para evitar que existan errores a la hora de extrapolar los datos obtenidos. Se calcula mediante la siguiente fórmula:

Una vez calculado el tamaño de la muestra hay que hacer la "prueba del algodón", es decir si N > n * (n - 1) se acaban los cálculos, si no tenemos que aplicar esta otra fórmula.

Nota: Si no dicen nada de un estudio piloto previo se da por hecho que p = 0,5 y q = 0,5

Seminario 5: Proyecto de Investigación

Este seminario se basó en la defensa del Proyecto de Investigación titulado "Actitudes y Conocimientos frente a las donaciones de sangre en la población de Sevilla".

Un Proyecto que junto con mis compañeras Lola Valderas, Blanca Vázquez y Amelia Romero ha sido realizado con la mejor intención e intentando extraer una información tan importante como el porqué la gente hoy en día no dona sangre.

Antes de la realización de nuestro trabajo de investigación debimos elaborar un Protocolo de Investigación, es decir, una breve introducción de lo que consistiría nuestro trabajo y la metodología que utilizaríamos para llevarlo a cabo. 

Junto con el esfuerzo puesto en él al realizarlo pienso que la defensa protagonizada por Blanca y por mí engrandezca nuestro trabajo aún más.

Aquí os lo dejo por si le queréis echar un vistazo: 

Investigación del papel que juega el sistema inmunológico en el desarrollo del ELA

Aquí os dejo el enlace de un vídeo publicado por la Universidad de Sevilla sobre el papel que juega el sistema inmunológico sobre el desarrollo de la ELA y sobre lo que se está investigando hoy en día. 

Espero que os guste

https://www.youtube.com/watch?v=AMILvss8ddM&feature=youtu.be

Tema 8: Medidas de tendencia central, posición y dispersión.

Durante el desarrollo de este temas profundizamos aún más en lo que viene siendo la Estadística. Se nos explicaron los tipos de medidas que existen en la Estadística y comenzamos con las fórmulas y a practicar con los ejercicios prácticos.

Como bien se ha dicho antes, existen tres tipos de medidas estadísticas: 

• Medidas de posición: nos ayuda a calcular la posición que ocupa un individuo en una serie estadística.
• Tendencia central: dan idea sobre el comportamiento de los sujetos.
• Medidas de dispersión o variabilidad: dan información acerca de le heterogeneidad de nuestras observaciones.

Se comenzó explicando las medidas de tendencia central. Existen 3: la media, la moda y la mediana.

• La media: se calcula para averigua el centro geométrico de nuestros datos y es la suma de todos los valores de la variable observada entre el total de observaciones.

        Si se trata de datos agrupados utilizamos esta otra:

• La mediana: es el valor de la observación tal que un 50% de los datos es menor y otro 50% es mayor.

• La 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 modas).

En segundo logar, y como a continuación explico, tratamos las medidas de posición.

• Cuantiles: se calculan para variables cuantitativas y sólo tienen en cuenta la posición de los valores en la muestra.

• Percentiles: son los que dividen la muestra ordenada en 100 partes.El P50 coincide justo con la mediana.
• Deciles: son los que dividen la muestra ordenada en 10 partes. El D5 = P50 y por lo tanto corresponde a la mediana.
• Cuartiles: son los que dividen la muestra ordenada en 4 partes.

Y en tercer y último lugar dimos las medidas de dispersión ya que la información aportada por las medidas de tendencia central es limitada.

• Rango o recorrido: es la diferencia entre el mayor y el menor valor de la muestra.

• Desviación media: es la media aritmética de las distancias de cada observación con respecto a la media de la muestra:

• Desviación típica o estándar (S): es la que cuantifica el error que cometemos si representamos una muestra únicamente por su media.

        Si se trata de datos agrupados utilizamos esta otra:

• Varianza: expresa la misma información que la disvación típica en valores cuadráticos:

• Rango intercuartílico: es la diferencia entre el tercer y el primer cuartil:

|Q3 - Q1|

• Coeficiente de variación (c.v.): nos sirve para comparar la heterogeneidad de dos series numéricas con independencia de las unidades de medidas.

Una vez dadas todas las medidas estadísticas, dejamos un poco de lado las fórmulas para centrarnos en la asimetría y curtosis.

SIMETRÍA

CURTOSIS

Para acabar con esta entrada extra larga, ya que es un tema fácil de comprender en lo que a mi me respecta pero un tanto largo, se nos explicó la tipificación de valores y su relación con la campana de Gauss, para ello debemos utilizar una fórmula y el resultado obtenido de ella debemos consultarlo en una tabla para que nos de un valor. Dicha fórmula es la siguiente: 

Seminario 4

Durante este seminario no hicimos nada en particular con el Epi Info, pero sí fue un buen seminario puesto que en él el profesor Manuel Pabón nos dio una pequeña tutoría sobre Estadística ya que muchos de nosotros nos encontrábamos muy perdidos con respecto a este tema y que fueron muy aclaratorias.

Por otra parte, en el tiempo que nos sobró, lo dedicamos a nuestro proyecto de investigación, sobre todo a como poner algunos gráficos y saber interpretar algunos de los resultados que nos habían salido debido a que el próximo seminario consistiría en la defensa de nuestro proyecto de investigación, en mi caso sobre las Actitudes y Conocimientos frente a las donaciones de sangre.

Seminario 3

Durante el Seminario 3 estuvimos trabajando con la aplicación que utilizamos en el segundo seminario, Epi Info.

Este día estuvimos viendo como podíamos insertar los gráficos con los resultados para cuando nosotros realizáramos nuestro Proyecto de Investigación además también los porcentajes de los resultados obtenidos. 

Al principio cuesta un poco, pero una vez cogido el truco es fácil y sencillo.

Para no perdernos mucho utilizamos el mismo ejemplo que el Seminario 2, el caso de Oswego de los alimentos de una boda que había alguno en mal estado y es por ello por lo que enfermaron los invitados. Pues mediante este seminario identificamos cuál era dicho alimento.

Mediante esta última imagen, utilizando el test de hipótesis de Chi cuadrado conseguimos averiaguar que el alimento que produjo la enfermedad fue la vainilla.