Estructura del manuscrito: Materiales y métodos

Oscar Federico Nave Herrera

Programa de Asesoría Estadística para Investigación -DIGI-

¿Qué es la sección de Materiales y métodos?

“If you consider a research study as a delicatedish of knowledge, a paper’s methods sectionwould be like a recipe that lists all the necessaryingredients of the study and how they need tobe combined during cooking. Ideally, it allowsthe dish to be prepared again with the sameresult.”

D. Kotz and J. W. L. Cals (2013)

Materiales y métodos

Es la parte del manuscrito que describe condetalle cómo se llevó a cabo el estudio.

Características:

• Vincula la Introducción con los Resultados

• Presenta el enfoque para responder a lapregunta de investigación

• Define la estructura de la presentación deresultados

Materiales y métodos

Elementos básicos

• Diseño de la investigación o del estudio

• Población, sujetos y muestra

• Recolección de datos

• Análisis de datos

* Aquí se incluye la aprobación ética si es necesaria.

Diseño de la investigación

El diseño de una investigación es elconjunto de actividades coordinadas einterrelacionadas que deberánrealizarse para responder la preguntade la investigación.

Diseño de la investigación

• Indicar si se aplicó un diseño en particular.

• Si no se adapta a un tipo de diseño específico,describir los componentes del diseño, cómoseleccionaron y controlaron las variablesindependientes, existencia de covariables, etc.

• Mencionar la ubicación temporal y espacialdel estudio.

Diseño de la investigación

• Incluir la información básica del diseño del estudio odiseño de la investigación, arreglos y sujetos,recolección de los datos, análisis y aprobación ética.

• Proveer suficiente detalle de las técnicas estadísticasusadas.

• No asumir que los lectores entienden lo que se hizosolo con el nombre de una técnica.

Partes de un diseño

1. Plan de muestreo

2. Plan de recolección de datos

3. Plan de tabulación

4. Plan de análisis

* Diseño operativo: métodos y técnicasmediante las cuales los planes especificadosanteriormente se van a llevar a cabo.

Aspectos a considerar

1. Enfoque de la investigación:

• Cuantitativo

• Cualitativo

• Mixto

Investigación cuantitativa

La recolección de los datos se fundamentaen los procesos de medición, en los cualeslas respuestas pueden reducirse a“valores”, siendo susceptibles de emplearen ellos operaciones matemáticas y porende, la aplicación de métodos estadísticosde análisis.

Aspectos a considerar

2. Alcances de la investigación cuantitativa:

• Exploratoria

• Descriptiva

• Correlacional

• Explicativa

• Predictiva

• Aplicativa

Investigación exploratoria

Problema poco investigado o con pocainformación de base.

Sirve para determinar tendencias, identificarrelaciones y comportamiento de las variables,llevan a desarrollar nuevas preguntas deinvestigación.

¿Qué? ¿En quiénes? ¿Dónde?

Investigación descriptiva

Busca determinar el estado en que se encuentrauna variable.

Puede generalizarse de la muestra a la poblacióncon base en estimadores.

Pueden hacerse cierto tipo de asociaciones ycomparaciones.

¿Cuánto hay?

Investigación correlacional

Establece relaciones o asociaciones entre dos omás variables.

Estos estudios son parcialmente explicativos yaque se deducen de ellos una serie de posiblesrazones de las relaciones encontradas.

Se basa en la medición de índices que miden elgrado de relación entre las variables.

Investigación explicativa

Pretende buscar las causas de los hallazgos(estudios comparativos) o establecer los efectospor los cambios deliberados en las variablesindependientes (estudios experimentales ycuasiexperimentales).

Está orientada a la comprobación de hipótesis.

Investigación predictiva

Se aplica para estimar la probabilidad deocurrencia de los eventos o variables.

Pretende formular modelos explicativos ypredictivos derivados de la relación causa-efecto entre dos o más variables.

Investigación aplicativa

Busca la generación de conocimiento pararesolver problemas, generalmente implicanalgún grado de intervención (procesos,resultados, impacto).

Plan de muestreo

Lo constituyen los elementos a considerar paraextraer una muestra de una población.

Se debe definir el número de elementos a tomary la forma en la cual se obtendrán las unidadesmuestrales.

Muestras y réplicas

• Si la inferencia se pretende hacer sobre laspoblaciones (estimación o pruebas dehipótesis), se requieren muestras de estas.

• Si se trata de un estudio experimental, en elque las unidades no representan unapoblación, sino que se integrarán en grupossobre los cuales se harán las inferencias(pruebas de hipótesis), se requieren réplicas(repeticiones).

Muestra y diseño de muestreo

• Definir la población y sujetos de estudio.

• Los aspectos relacionados con el cálculo delnúmero de muestra deben ser claros.

• El diseño de muestreo debe explicarse condetalle.

* No se requieren detalles más que losnecesarios para interpretar los resultados.

Cálculo del número de muestra

• Tamaño de la población = N• Tipo de población (estratos, grupos)• Variable (s) a investigar• Variabilidad estimada (precisión) = s2

• Nivel de confianza, nivel de significancia y/o poder = Z

• ¿Cuánto margen de error o precisióntendremos para aproximarnos al valor real? =D

Aspectos adicionales

• Indicar la ubicación temporal y espacial delestudio, sobre todo si estos son aspectosimportantes del diseño.

• En ciertos estudios se requiere la indicaciónde técnicas específicas de muestreo(transectas, parcelas, muestreo por lotes,muestreo 30x7, etc.).

Plan de recolección de datos

Plan que el investigador propone para laobtención de los datos a fin de dar respuesta ala pregunta de investigación o para probarhipótesis.

Incluye la aplicación de un diseño querepresente un arreglo particular de las unidadesmuestrales o experimentales, así como losmétodos, técnicas e instrumentos para lamedición.

Métodos y procedimientos

• Ser lo suficientemente claros en lasdefiniciones y operacionalización de lasvariables.

• Indicar qué se midió y cómo se midió consuficiente detalle para que el estudio puedaser replicado.

• Citar referencias sobre la precisión deinstrumentos y métodos específicos.

Plan de tabulación

Definir las variables y la forma en que se van amedir para preparar la base de datos.

Se debe prever los cuadros que, de acuerdo conlos objetivos e hipótesis, permitan lapresentación de la información en forma clara ysistemática sobre qué variables se presentaránsolas, cuáles se cruzarán, etc.

Crítica, corrección y codificación

Una vez recolectada la información se procede afase de crítica, corrección y codificación de lamisma, esto permite clasificar la informacióncomo: correcta, incorrecta pero corregible oinservible.

Así también, nos da la pauta para establecer sise puede re-muestrear o repetir algún proceso.

Edad (años) Sexo Est. Cívil Trabaja Año ingreso Peso (kg) Talla (m)

21 M soltero no 1999 75 1.73

26 M casado no 1995 67 1.66

19 F soltero no 2001 54 1.57

22 M soltero no 1998 81 1.83

19 F soltero no 2000 59 1.63

22 M soltero si 1999 100 1.76

21 M soltero no 2000 71 1.75

24 M casado si 1996 68 1.74

25 M soltero si 1995 61 1.63

21 F soltero si 1998 68 1.79

Plan de análisis

Exposición del plan que se deberá seguir para elanálisis y presentación de los datos, lo queincluye el tratamiento estadístico.

Está relacionado con el nivel de medición de lasvariables.

Plan de análisis

• El nivel de análisis debe corresponder con losobjetivos, tipo de variables y muestra.

• No deben obviarse elementos indispensablespara la correcta interpretación de losresultados (nivel de confiabilidad, nivel designificancia, comprobación de supuestos,etc.).

• El uso de software no es requisito.

Plan de análisis

• Proveer suficiente detalle de las técnicasestadísticas usadas y no asumir que loslectores entienden lo que se hizo solo con elnombre de una técnica.

• Si se tiene una pregunta primaria y otrassecundarias, debe presentarse en ese orden elanálisis.

Análisis de la información

El análisis de la información se efectúa con losdatos obtenidos para obtener resultados.

El tipo de análisis o métodos estadísticos aaplicar depende de las variables, los objetivos ehipótesis de la investigación.

Se recomienda el uso de paquetes decomputación con facilidades estadísticas (Excel)o paquetes especializados (R, SPSS, STATA, etc.).

Estadística descriptiva

Comprende la descripción, organización, síntesis y análisisde la información de interés, pero sin llegar aconclusiones sobre la o las poblaciones.

Estadística numérica: Medidas de tendencia central,medidas de dispersión y de posición.

Análisis de frecuencias. Análisis de series de tiempo. Estadística gráfica. Análisis exploratorio de datos.

Estadística inferencial

Persigue obtener conclusiones sólidas y más profundas conbase en el trabajo con muestras y su posterior generalizacióna las poblaciones. Incluye el cálculo de modelos de asociacióny predictivos.

Estimación de valores poblacionales (parámetros). Pruebas o contrastes de hipótesis. Correlaciones y asociaciones. Regresiones. Técnicas de análisis multivariado. Técnicas de análisis ráster (SIG)

Enfoque/alcance

Plan de muestreo

Plan de recolec-ción de datos

Plan de tabulación

Plan de análisis

Aprobación ética

Algunos ejemplos…

¿Errores?

Estimación

Consiste en establecer o estimar el verdadero valorpoblacional con base en una muestra, empleando lateoría de probabilidades para establecer un margende precisión (intervalo de confianza).

Se pueden estimar valores para promedio,desviación estándar (varianza), parámetros deregresión, frecuencias, etc.

Pruebas de hipótesis

1. Hipótesis de investigación

2. Hipótesis estadísticas:

• Hipótesis Nula

• Hipótesis Alternativa

Prueba de significación

Con base en datos se procede a establecer laprobabilidad de tener un valor al menos igual a(o “tan extremo”) como el que se ha obtenidocon la muestra (valor p) bajo la premisa que laHo es cierta. Si dicha probabilidad es másgrande que un nivel de error tipo I pre-establecido (a), la Ho no se puede rechazar; porel contrario, si la probabilidad es menor o igual adicho nivel de error, la Ho se rechaza.

Pero…

“Se evitará la dependencia exclusiva de laspruebas estadísticas de verificación de hipótesis,tal como el uso de los valores p, que no aportanninguna información cuantitativa importante.”

(Comité Internacional de Directores de RevistasMédicas. Octubre, 2001. Requisitos uniformesde los manuscritos enviados a revistasbiomédicas).

Entonces…

Un estudio debe diseñarse de forma tal que tenga una altaprobabilidad de detectar efectos de la magnitud que elinvestigador considera importantes, si esos efectos realmenteexisten. Esa probabilidad es lo que se conoce como “Potenciaestadística”.

Alternativas:

• Cálculo del tamaño del efecto (diferencia de mediasestandarizada, correlación biserial puntual, eta2, omega2,etc.)

• Intervalos de confianza

Asociación

Conjunto de procedimientos estadísticosque cuantifican y evalúan la relación entrevariables, generalmente de tipo cualitativo,aunque también entre variablescuantitativas y cualitativas.

Regresión

Proceso estadístico-matemático, por mediodel cual se calcula una ecuación que mejor seajuste a los datos, explicando con parámetrosestadísticos el comportamiento de dosvariables cuantitativas continuas, con elobjeto de predecir o estimar valores.

Una variable debe depender de la otra (uotras).

Modelos lineales generalizados

Constituyen una generalización de los modeloslineales clásicos (regresión lineal y regresiónmúltiple).

Incluye la regresión lineal, los modelos de análisisde varianza, modelos probit y logit para ensayoscuantales, modelos log-lineares (logística yPoisson), modelos de respuesta multinomial ymodelos de análisis de sobrevivencia.

Estadística bayesiana

La metodología bayesiana está basada en lainterpretación subjetiva de la probabilidad y tiene comopunto central el Teorema de Bayes.La probabilidad a priori de una hipótesis, Pr (H), se vetransformada en una probabilidad a posteriori, Pr(H|datos), una vez incorporada la evidencia que aportanlos datos.Entonces una vez observados los datos, el teorema"devuelve" una nueva distribución, que no es otra cosaque la percepción probabilística original actualizada porlos datos.

Análisis multivariado

Métodos estadísticos cuya finalidad es analizarsimultáneamente conjuntos de datos en los que setienen varias variables medidas para cada individuou objeto estudiado (cualitativas o cuantitativas).

Su razón de ser radica en un mejor entendimientodel fenómeno objeto de estudio obteniendoinformación que los métodos estadísticosunivariantes y bivariantes son incapaces deconseguir.

Geoestadística

Es un conjunto de técnicas para el análisis ypredicción de valores distribuidos en el espacioy/o en el tiempo, dichos valores se asumencorrelacionados entre sí.

Evalúa interacciones espaciales, es decir que losvalores de una variable están relacionados consu distribución en el espacio.

Puntos débiles en la sección de Materiales y métodos

En el plan de muestreo:

• Muestra insuficiente

• Extremos en la presentación de la información

• Confusión en la terminología estadística

• Pseudorreplicación

• Elaboración y seguimiento del plan demuestreo

Puntos débiles en la sección de Materiales y métodos

En el plan de recolección de datos:

• Priorización de las variables y mediciones

• Confusión encuesta-cuestionario-entrevista

• Extremos en la presentación de las técnicas yprocedimientos

• Definiciones operativas de las variables

• Validez interna (confiabilidad de losinstrumentos)

Puntos débiles en la sección de Materiales y métodos

En el plan de tabulación:

• Vaciado de la información

• Orden de la base de datos

• Escritura de datos según tipo de variables

• Fusión de celdas y colores

• Códigos y claves

Puntos débiles en la sección de Materiales y métodos

En el plan de análisis:

• Omitir aspectos generales sobre la descripciónde la muestra

• Métodos estadísticos (descriptivos oinferenciales) sin suficiente detalle

• Falta de comprobación de supuestos

• Uso de software

¿Dudas o comentarios?