Tema 3: De los conceptos a las variables: población, muestras, parámetros y estadísticos. Variables y escalas de medidas.

Tema 3 (I).

La estadística se puede definir como la ciencia cuyo objeto es dar método para el tratamiento de los datos provenientes de observaciones, donde intervienen en gran número de factores de variación.

La bioestadística se puede definir como la aplicación de la estadística en la interpretación de los fenómenos de la vida, donde la variable supone carácter esencial.

La estadística se puede clasificar en 2 tipos:

• Bioestadística descriptiva o deductiva: se ocupa del tratamiento, resumen y presentación de los datos observados de una manera gráfica y científica. 
• Bioestadística inferencial o analítica: su objetivo es "inferir", o sea, establecer conclusiones sobre una población a partir de los resultados obtenidos de una muestra.

En la investigación cuantitativa y cualitativa, son series ordenadas de procedimientos o etapas, regido por principio y reglas, y cuyo objetivo principal es obtener explicaciones válidas de los fenómenos observados. Debe tener una serie de caracteristica:

• Mayor objetividad.
• Mayor capacidad de predicción.
• Mayor control.
• Mayor generalización.
• Combina el razonamiento inductivo, el razonamiento deductivo y la evidencia empírica o práctica.

El razonamiento inductivo consiste en establecer generalizaciones a partir de observaciones particulares. Por otro lado, el razonamiento deductivo, supone realizar predicciones particulares a partir del conocimiento de resultado generales.

La evidencia empírica hace referencia a la realidad objetiva, y reunida, ya sea de forma directa o indirecta, a través de los sentidos.

Hay dos tipos de investigaciones biosanitaria que se puede representar con la siguiente imagen:

El procedimiento muestral: un muestro es un método tal que el escoger un grupo pequeño de una población para poder tener un grado de probabilidad de que ese pequeño grupo posea las características de la población.

El proceso de la inferencia estadística se puede representar con la siguiente imagen:

Un parámetros es una cantidad numérica calculado sobre una población o universo cuyo tamaño se expresa con "N" (mayúscula). Los parámetros se expresan con letras griegas:

• σ (proporción).
• π (proporción).
• μ (media).

La estadísticas es una cantidad numérica calculada sobre una muestra calculada sobre una muestra extraída  de la población o universo, cuyo o tamaño se expresa con "n" (minúsculas). Los parámetros se expresan con letras latinas en minúsculas:

• s (desviación típica).
• p (proporción).
• x (media).

La población de estudio en un conjuntos o finito de elementos definidos por una o más características de la que gozan todo los elementos que la componen y solo ellos.

Dentro de la población de estudio se puede encontrar:

Población diana

• Población diana: Conjunto de individuos que presentan la característica a estudiar.
• Población de estudio: Subconjuntos de individuos que cumplen criterios de inclusión.
• Muestra: Parte de la población de estudio con la que se trabaja o investiga.
• Participantes: Los individuos reales que han participado.

Representatividad de la población

• Tamaño: suficientemente grande para ser representatividad y pequeña para facilitar el análisis de los datos.
• Comparables: GI/GC comparable.

Hay 2 tipos de muestreo:

• Muestreo probabilístico: todas las unidades que componen la población tienen una probabilidad de ser elegidos y se puede calcular de antemano.
• Muestreo no probailístico: las unidades que componen la población tienen diferente probabilidad de ser elegidas ya que no solo interviene el azar si no también en otras condiciones. No se puede calcular la probabilidad de antemano y no todos los elementos tienen alguna posibilidades de ser incluidas.

Dentro del muestreo probabilístico se puede encontrar:

• Muestreo aleatorio que a su vez hay 2 subtipos:
• Simple: seleccionar al azar, donde se usa poblaciones pequeñas. Dentro de las desventajas son el listado de todas las unidades, un gran coste por dispersión de población y grupos minoritario no representado.
• Sistemático: seleccionar individuos según una regla o proceso. La ventaja de eso no hace falta tener la lista completa.
• Muestreo conglomerados: 
• Se obtiene de grupos o conglomerados ya establecidos cuando no hay listado de la población. La desventaja es que no se conoce de antemano el tamaño de la muestra que se va a obtener ya que el tamaño depende de  los grupos seleccionados.

Dentro del muestreo no probabilítico se puede encontrar:

• Muestreo consecutivo:
• Es el mas utilizado. Si se hace bien puede ser la representatividad de la muestra puede ser semejante al del muestreo probabilístico. Las desventajas es que no se haga de forma enteramente consecutiva, es decir, sino que se haya interrupciones.
• Muestreo de conveniencia:
• Se recluta a los individuos que son más accesibles para el equipo investigador o que se presentan voluntariamente. La ventaja es que se usa con frecuencia al ser el menos costoso y más fácil y la desventaja es que es poco solida ya que requiere de una gran homogeneidad de la variable estudiada en la población, ya que genera sesgos importantes.
• Muestreo intencional: 
• El propio investigador es quien selecciona a los individuos al considerarlo los más apropiados. La desventaja es que este método puede no contar con un método externo y objetivo para valorar la idoneidad de los sujetos.
• Muestreo bola de nieve:
• El propio investigador elige a un participante que cumpla los criterios de inclusión y al mismo tiempo se lo pide que identifique a otros individuos con sus mismas características para invitarles a participar y así sucesivamente hasta que se tenga recogida la muestra. La ventaja se puede acceder a parte de la población con difícil acceso o difíciles de identificar y la desventaja es que la muestra puede ser reducida. 
• Muestra teórico: 
• La selección de la muestra se hace de forma gradual debido a que el propósito del estudio es la generación de una teoría. La ventaja es que  se puede acceder a parte la población con difícil acceso o difícil de identificar y las desventajas es similar a al muestreo bola de nieve.