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15/06/2014 10:23 Dr. Abner A. Fonseca L. 1

Dr. Abner A. Fonseca Livias

1

UNIVERSIDAD NACIONAL HERMILIO VALDIZAN

FACULTAD DE ENFERMERÍA

FASE 1. REDEFINICIONES FUNDAMENTALES SOBRE PROPÓSITOS, DEFINICIONES OPERACIONALES Y PARTICIPANTES.

FASE 3. • IDENTIFICAR EL CONJUNTO O

DOMINIO DE CONCEPTOS O VARIABLES A MEDIR.

• IDENTIFICAR LOS INDICADORES.

FASE 4. - DECISIONES: A) TIPO Y FORMATO. B) UTILIZAR UNO EXISTENTE, ADAPTARLO O CONSTRUIR UNO NUEVO. C) CONTEXTO.

FASE 2. REVISAR LA LITERATURA ENFOCÁNDOSE EN LOS INSTRUMENTOS UTILIZADOS PARA MEDIR LAS VARIABLES DE INTERÉS.

FASE 5. CONSTRUCCIÓN DEL INSTRUMENTO, EN FUNCIÓN DE LAS DECISIONES TOMADAS (INCLUYE LA GENERACIÓN DE TODOS LOS ÍTEMS Y CATEGORÍAS, ASÍ COMO LA CODIFICACIÓN Y LOS NIVELES DE MEDICIÓN DE LOS REACTIVOS).

FASE 6. - PRUEBA PILOTO: A) CONFIABILIDAD INICIAL. B) VALIDEZ INICIAL. C) ENTREVISTAS A LOS PARTICIPANTES PARA EVALUAR. D) ENSAYO.

FASE 7. - VERSIÓN FINAL: A) HACER CAMBIOS. B) CONSTRUIR LA VERSIÓN DEFINITIVA.

Es una herramienta que utiliza una técnica de investigación para medir, recolectar u observar los datos de las variables de un problema de investigación.

Titulo del instrumento. El titulo sirve para identificar el tipo de instrumento que se va a utilizar para la recolección de datos.

ID. Permite identificar a los elementos de análisis mediante un código a fin de mantener la confidencialidad. Se identifica con 01 al primer elemento de análisis del que se recogió la información y asi sucesivamente hasta completar todo el tamaño de la muestra.

Tema de investigación. El tema sirve para precisar la investigación que se esta realizando al investigador o al que va a recolectar los datos.

Objetivo de investigación. Indicar el objetivo que se desea lograr en la recogida de datos con el instrumento que se esta utilizando.

Responsable de la recolección de datos. Sirve para identificar a la persona que recolecto los datos. Es importante la identificación a fin de corregir algunos errores, en caso de haberlo. Esto es opcional.

Instrucciones. Son las indicaciones para el investigado o para el que administra el instrumento tenga en cuenta al momento de llenar los datos.

Cuerpo. Se considera las preguntas estructuradas por cada dimensión de la variable de estudio de acuerdo a los indicadores precisados.

Dr. Abner A. Fonseca Livias



• Grado en que un instrumento realmente mide la variable que pretende medir.

Hernández Sampieri

• Grado en que un instrumento realmente mide lo que el investigador pretende.

Thorndike

DE CONTENIDO DE CRITERIO DE CONSTRUCTO

VALIDEZ

Aproximación a la población.

Juicio de expertos.

Se compara con un criterio externo.

Mide la relación de los constructos.

VALIDEZ CUALITATIVA VALIDEZ CUANTITATIVA

Revisión bibliográfica.

1. Aproximación a la población (Validez de respuesta)

Implica la carencia absoluta del conocimiento del constructo que se desea medir; así cuando se trata de evaluar las causas de una situación evidente, pero no existen estudios previos deberemos consultar a las unidades de estudio. No confundir con prueba piloto, la cual tiene por finalidad medir la confiabilidad del instrumento.

2. Revisión bibliográfica

Es la revisión de modelos de instrumentos relacionados al tema, que pueden haberse utilizado en otras investigaciones.

Se debe tener cuidado con los términos de los instrumentos de origen internacional; estas deben ser adaptados a nuestro contexto y luego sean validados.

3. Juicio de expertos (Validación por jueces)

No existe un determinado número de jueces o expertos, que deben juzgar, de manera independiente, la “bondad” de los ítems del instrumento, en términos de relevancia, coherencia, suficiencia y claridad del contenido. La evaluación por jueces debe ser interdisciplinaria en lo posible.

• Establece la validez de un instrumento de medición comparándola con algún criterio externo. Este criterio es un estándar (Gold standard).

• Por ejemplo, un investigador valida los exámenes para el diagnóstico de la anomalía prostática (PSA, ecografía, tacto rectal) comparando con un criterio estándar (Biopsia).

• Se realiza con la prueba de Concordancia.

Sin concordancia = < a 0,2

Escasa concordancia = 0,2 a 0,4

Moderada concordancia = 0,4 a 0,6

Buena concordancia = 0,6 a 0,8

Muy Buena concordancia = > a 0.8

•Grado en que una medición se relaciona consistentemente con otras mediciones. Etapas: 1)Se establece y especifica la relación teórica de los conceptos de cada dimensión.

2)Se correlacionan los conceptos de una dimensión con otra dimensión. 3)Se interpreta la evidencia empírica del constructo para determinar la validez de constructo.

+ 1.00 = Correlación positiva perfecta

+ 0.90 = Correlación positiva muy fuerte.

+ 0.75 = Correlación positiva considerable.

+ 0.50 = Correlación positiva media.

+ 0.10 = Correlación positiva débil.

0 = No existe correlación alguna entre las variables.

—0.10 = Correlación negativa débil.

—0.50 = Correlación negativa media.

—0.75 = Correlación negativa considerable.

—0.90 = Correlación negativa muy fuerte.

—1.00 = correlación negativa perfecta.

MEDIDA DE ESTABIIDAD

CONSISTENCIA INTERNA

CONFIABILIDAD

Test retest KR 20

Alfa Cronbach

Se utiliza un grupo, donde se le va a administrar el instrumento en dos o más tiempos diferentes.

Medida de estabilidad “Confiabilidad a través

del tiempo”

Se aplica el instrumento al mismo grupo 2 veces.

Se recomienda que el grupo no sea parte de la muestra.

El grupo debe tener características similares a la muestra.

Calcular la correlación entre ambas aplicaciones usando el coeficiente de Pearson.

n

yy

n

xx

n

yxyx

rxy

2222

*

..

2222 *

..

yynxxn

yxyxnrxy

Prueba – reprueba: Formas Alternas Equivalentes

Se le administra la forma A del instrumento a un grupo de personas, se deja pasar un tiempo y luego se administra la forma B del instrumento al mismo grupo.

Forma A en tiempo 1

Forma B en tiempo 2

r= O.6O 0 más

Se utiliza para pruebas dicotómicas, es similar al coeficiente de Cronbach. Por ejemplo:

Si = 1

No = 0

Fórmula

2

11

1 x

k

i

ii

S

qp

k

kdadConfiabili

Se considera que el coeficiente de confiabilidad es bueno cuando se aproxima a 1.

Expresado en porcentaje:

1. mayor a 60% (confiabilidad alta)

2. mayor a 70% (es más confiable)

Trata de indagar sobre el grado de homogeneidad de las respuestas.

Confiabilidad de consistencia interna

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Si su valor es cercano a la unidad se trata de un instrumento fiable que hace mediciones estables y consistentes. Si su valor está por debajo de 0,8 el instrumento que se está evaluando presenta una variabilidad heterogénea en sus ítems y por tanto nos llevará a conclusiones equivocadas.

Definición

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MÉTODOS DE CALCULARLO

Requiere de un solo instrumento, produciendo valores entre 0 y 1:

-1 a 0 : No es confiable

0,01 a 0,49 : Baja Confiabilidad

0,50 a 0,75 : Confiabilidad Moderada

0,76 a 0,89 : Confiabilidad Fuerte

0,90 a 1,00 : Confiabilidad Alta

Improvisación

Instrumentos no contextualizados

Instrumentos inadecuados a la persona que los realiza

Condiciones en que se aplica el instrumento

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Es la materia prima que evidencia la existencia o no de un fenómeno de estudio. Esta se clasifican en:

Datos constantes

Datos variables


Son características que toma un sólo valor en todas las

unidades elementales. Son muchos datos, pero iguales.

Ejemplo: •Sexo de las pacientes del Consultorio Psicológico.

•Título profesional de los miembros del Colegio de Psicólogos del

Perú.

Las constantes no son de interés en la investigación porque tienen una misma característica.


Si el registro de la característica toma diversos valores en las unidades elementales.

Ejemplo: Edad, sexo y peso de los alumnos de una Academia Deportiva

Las variables, se caracterizan porque sus datos tienden a variar.


Dicotómicas:

Tienen 2 categorías. Ejemplo:

Estado de salud:

- Sano

- Enfermo

Sexo de cliente:

- Masculino

- Femenino

Politómicas:

Tienen más de 2 categorías. Ejemplo:

Estado civil:

Soltero, Casado, Conviviente, Viudo, Divorciado.

Grado de instrucción:

Primaria, secundaria y superior. 60

1. Cualitativos: Registran un atributo. Producto de una observación. Las operaciones posibles son el cálculo de la tasa porcentual y de proporciones.

DISCRETA o DISCONTINUA:

- Toma valores enteros.

- Proviene de un conteo.

Ejemplo:

Número de ventas en un día.

Número de hijos.

CONTINUA:

- Toma cualquier valor.

- Obtenido por medición.

Ejemplo:

Tiempo de duración de un proceso.

Peso de un cliente.

2. Cuantitativos: Registro de una característica a través de un conteo o una medición. Las operaciones posibles son los promedios y las medidas de dispersión, entre otras. 15/06/2014 10:23 Dr. Abner A. Fonseca L. 61

DATOS

VARIABLES CONSTANTES

CUALITATIVAS CUANTITATIVAS

DISCRETAS CONTINUAS

DICOTÓMICAS POLITÓMICAS


NOTA:

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Nominal

Ordinal

Intervalo

Razón

Conjunto de posibles valores que una variable puede tomar. Es una

serie de graduaciones que permiten darle un valor a las

características estudiadas.

65 Dr. Abner A. Fonseca L.

Indica igualdad.

Los números no tienen valor real, sirven para etiquetar objetos o clases que no implican orden.

Pertenecen a una variable cualitativa.

Ejemplos: color de ojos, estado civil, enfermedades, satisfacción, etc.

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Propiedades de la Escala Nominal:

Los elementos de la categoría deben de ser equivalentes.

No usa medición, solo conteos.

Es excluyente, el objeto de análisis solo se incluye en una categoría.

No tiene un orden específico.

No se basa en diferencia cuantitativa.

No presentan el cero, en caso de usarse sirve solo como etiqueta.

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Determina mayor a menor.

Los números diferen-cian el orden jerárqui-co.

La diferencia entre dos números no tiene significado cuantitativo.

Sólo indica que una es mejor que la otra.

Ejemplos:

• Grado de instrucción

• Clases sociales

• Orden de mérito

• Grados militares, etc.

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Propiedades de la Escala Ordinal:

Las categorías tienen un orden.

Se identifica por conteo.

Cada categoría tiene una relación entre sí.

Una categoría es mayor o menor que la otra, es decir, se clasifica por jerarquía.

Las categorías son mutuamente excluyentes y exhaustivas.

No presentan el cero, en caso de usarse sirve solo como etiqueta inicial.

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Es una escala numérica, resultante de una medición.

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Características:

Tiene un cero (inicio) arbitrario.

La distancia entre un dato y otro es igual.

Es la única escala que puede expresarse en positivo y negativo.

Ejemplos: temperatura, fechas del calendario, saldo bancario, etc.


Esta escala cuantifica los datos y se identifica por medición.

Proporcionan números que manifiestan diferencias evidentes entre ellos.

Utilizan unidades constantes de medición que tienen intervalos iguales entre cada punto de la escala.

Se pueden aplicar todas las medidas estadísticas más conocidas, con excepción del coeficiente de variación.

Son mutuamente exclusivas y exhaustivas.

El punto cero (0) y la unidad de medida es arbitrario.

Propiedades de la Escala de Intervalos

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Nivel más alto de medición, tiene todas las características de las escalas anteriores.

El cero es absoluto, con significado real.

Los números indican valores reales de la propiedad que sé esta midiendo.

Ejemplo: peso, talla, edad, ingresos monetarios, etc.

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La distancia entre los números es un tamaño conocido y constante.

Los datos tienen un punto cero significativo y se identifica por medición.

Para su análisis puede utilizarse cualquier prueba de tipo estadístico, incluyendo el coeficiente de variación.

Permite hacer comparaciones entre los números verdaderos.

Propiedades de la Escala de Razón:

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Criterios

ESCALAS DE MEDICIÓN

CATEGÓRICA NUMÉRICA

NOMINAL ORDINAL DE INTERVALO DE RAZÓN

Valoración Nominativo

Usa conteo

Es jerarquíco

Usa conteo

Distancias iguales.

Usa la medida

Distancias iguales.

Usa la medida

Significado de

números

Diferencian las

categorías.

Diferencian

jerarquía.

El cero no es real, no

indica ausencia.

El cero es real e indica

ausencia de un dato.

Clases Dicotómica y Politómica Discreta y Continua

Estadística

descriptiva

Frecuencias

Moda.

Frecuencias

Moda

Mediana

Máximo

Mínimo

Medidas de:

Tendencia central

De dispersión

De posición

De asimetría

Medidas de:

Tendencia central

De dispersión

De posición

De asimetría

E. Inferencial Pruebas No Paramétricas Pruebas Paramétricas

Presentación de

datos

Gráfica de barras

Gráfica de sectores

Histograma

Gráfica de caja y bigotes

Gráfica de tallo y hojas

Diagramas de dispersión y otras

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