unidad ii formulación de hipótesis

DISEÑO DE UN PROYECTO DE INVESTIGACIÓN

UNIDAD II

V. FORMULACIÓN DE HIPÓTESIS

Es una versión específica de la pregunta de investigación que resume los elementos principales del estudio (muestra y variables).

Establece la base para realizar pruebas de significación estadística.

Se debe plantear luego de haber planificado el número adecuado de participantes para el diseño de un estudio concreto.

HIPÓTESIS

No son necesarios en los estudios descriptivos, qué exponen como se distribuyen las características en una población (estudios de prevalencia).

Se necesitan en estudios que usarán pruebas de significancia estadística.

Si en la pregunta de investigación aparece los siguientes términos: mayor que, menos que, produce, conduce a, comparado con, asociado a, relacionado con; es necesario una HIPÓTESIS.

HIPÓTESIS

Sencilla frente a compleja:

Una hipótesis sencilla contiene una variable predictora y una variable resultado. Ejm: Un estilo de vida sedentario se asocia a un aumento del riesgo

de proteinuria en los pacientes con diabetes.

Una hipótesis compleja contiene más de dos variable predictora o más de una variable resultado. Ejm: Un estilo de vida sedentario y el consumo de alcohol se asocian

a un mayor riesgo de proteinuria en los pacientes con diabetes.

CARACTERÍSTICAS DE UNA BUENA HIPÓTESIS

Específica frente a imprecisa

Una hipótesis específica no deja ambigüedad sobre los participantes y las variables, ni sobre cómo se aplicará la prueba de significación estadística.

Usa definiciones operativas, concisas, que resumen la naturaleza del origen de los participantes y el modo en que se medirán las variables.


Ejemplo:

El uso de antidepresivos tricíclicos evaluado con registros de farmacia, es más frecuente en los pacientes hospitalizados con un diagnóstico en el ingreso de infarto de miocardio en el Hospital LH durante el año pasado que en los pacientes controles hospitalizados por neumonía.

HIPÓTESIS

Anticipadamente frente a con posterioridad:

La hipótesis se planteará al principio del estudio para mantener la investigación centrada en el objetivo primario y crear una base más sólida para interpretar los resultados del estudio.


NULA ALTERNATIVA

TIPOS DE HIPÓTESIS

HIPÓTESIS NULA: establece que no existe asociación entre las variables predictora y de resultado. Ayudan a calcular que la probabilidad de que una asociación observada en un estudio se deba al azar.

Ejemplo:

No existe diferencia en cuanto a la frecuencia de beber agua de pozo entre personas que presentan enfermedad ulcerosa péptica y las que no tienen.

TIPOS DE HIPÓTESIS

HIPÓTESIS ALTERNATIVA

UNILATERAL: Especifica la dirección de la asociación entre las variable predictora y de resultado. Ejm.: beber agua de pozo es más habitual entre personas con

úlceras pépticas.

BILATERAL: Sólo estable una asociación sin especificar la dirección. Ejm: las personas que desarrollan enfermedad ulcerosa péptica

presentan diferente frecuencia de beber agua de pozo que las que no lo hacen.

TIPOS DE HIPÓTESIS

ERRORES DE TIPO I Y DE TIPO II

MAGNITUD DEL EFECTO

α - β Y POTENCIA

VALOR DE PROBABILIDAD

PRINCIPIOS ESTADÍSTICOS SUBYACENTES

ERRORES DE TIPO I Y DE TIPO II

Un investigador puede llegar a una conclusión errónea porque la muestra no es representativa.

ERROR TIPO I: (falso positivo) se da cuando un investigador rechaza una hipótesis nula que realmente es cierta.

ERROR TIPO II: (falso negativo) se da cuando el investigador no rechaza una hipótesis nula que realmente no es cierta en la población.


MAGNITUD DEL EFECTO

La probabilidad de que un estudio sea capaz de detectar una asociación entre una variable predictoray una variable resultado en una muestra depende del tamaño de esa asociación en la población. Si es grande, será fácil detectarlo en la muestra. Por el contrario, si el tamaño de la asociación es pequeño, será difícil detectarlo en la muestra.


MAGNITUD DEL EFECTO

Ejemplo:

Los niveles de glucemia en ayunas son de 20mg/dl menores en las mujeres diabéticas que hacen ejercicio que en las que no lo hacen. ASOCIACION FÁCIL DE DETECTAR.

Los niveles de glucemia en ayunas son de 2mg/dLmenores en las mujeres diabéticas que hacen ejercicio que en las que no lo hacen. ASOCIACION DIFÍCIL DE DETECTAR.


α - β Y POTENCIA

La probabilidad de cometer un error de tipo I (rechazar la hipótesis nula cuando en realidad es cierta) se denomina α (alfa) o nivel de significancia estadística. α = 0.05

La probabilidad de cometer un error tipo II (no rechazar la hipótesis nula cuando en realidad es falsa) se denomina β(beta). β = 0.10

La cantidad de (1- β) es el poder estadístico o potencia, la probabilidad de observar una asociación de una magnitud del efecto dada o mayor en una muestra si está realmente presente en la población.


VALOR DE PROBABILIDAD (valor p) Una hipótesis puede ser aceptada o rechazada con una

prueba estadística. Éstas pruebas determinan el valor de p. La hipótesis nula se rechaza a favor de su alternativa si el

valor de p es menor que 0.05 (α )

Un resultado no significativo (uno con un valor de p mayor que alfa) no significa que no exista asociación en la población; sólo significa que el resultado observado en la muestra es pequeño comparado con el que se podría haber producido sólo por azar.


1. LENGUAJE

2. RELACIÓN

3. VERIFICACION EMPÍRICA

4. INVESTIGACIÓN - INVESTIGADOR

CRITERIOS PARA LA FORMULACIÓN DE LA HIPÓTESIS

1. LENGUAJE

Deben formularse en forma clara y precisa, es imprescindible usar un lenguaje técnico unívoco.

Ha de ser enunciadas en forma sintética

Pueden adoptar distintas formas: positiva, negativa pero en forma afirmativa


2. RELACIÓN

Han de formularse relacionando dos o más variables.

La relación entre variables debe ser verosímil.

Deben ser coherentes, con la mayoría de hechos conocidos.

Deben estar bien fundamentadas.


3. VERIFICACIÓN EMPÍRICA

Las implicaciones derivadas de las mimas deben poder ser sometidas a verificación, por lo tanto deben ser cuantificables, comprobables , generalizables y contrastables.

4. INVESTIGACIÓN – INVESTIGADOR

Deben referirse a una situación real

Deben estar al alcance del investigador

Una vez realizado el estudio deben contestarse una a una.


La metodología debe permitir al investigador dirigir su actitud investigativa de forma ordenada, secuencial, sistemática y con cierta flexibilidad.

VI. METODOLOGÍA

1. LOCALIZACIÓN Y TEMPORALIZACION

2. VARIABLES

a) Identificación

b) Operacionalización

3. TIPO Y DISEÑO DE ESTUDIO

4. UNIVERSO Y MUESTRA

5. DESCRIPCIÓN DE PROCEDIMIENTOS

VI. METODOLOGÍA

LOCALIZACION Y TEMPORALIZACIÓN

Especifica el lugar y el tiempo en el que se va a realizar la investigación.

Ejemplo:

La investigación se realizará en la Escuela Miguel Angel León durante los meses de enero a julio del año 2013.

METODOLOGÍA

VARIABLES

Concepto: Una variable es una propiedad que puede variar (adquirir diversos valores) y cuya variación es suceptible de medirse.

Ejemplo:

Sexo

Edad

Estado Nutricional

Nivel Socioeconómico

VI. METODOLOGÍA

VARIABLES

Definición: se debe describir cuál es el objeto de investigación de esa variable.

Si tenemos definidas nuestras variables, podemos comparar nuestras definiciones con las de otros estudios para saber "si hablamos de lo mismo". Si la comparación es positiva, podremos confrontar los resultados de nuestra investigación con los resultados de otras.

VI. METODOLOGÍA

VARIABLES

Operacionalización: especifica qué actividades u operaciones deben realizarse para medir una variable.

“Siguiendo la línea de F. N. Kerlinger, una definición operacional nos dice que hay que hacer para medir una variable”.

VI. METODOLOGÍA

VARIABLES

Para operacionalizar variables es importante identificar el tipo de variables, escala de medición y el indicador.

Tipo de variables

Predictora o independiente: son variables que se conocen desde el inicio de la investigación y pueden cambiar durante la investigación. Ejemplo: consumo de calorías

Resultado o dependiente: Son los obtenidas al final de la investigación o estudio. Varían de acuerdo a la variable independiente.

Control: son variables constantes, no cambian durante la investigación. Ejemplo: Sexo

VARIABLESVI. METODOLOGÍA

ESCALA DE MEDICION CARACTERÍSTICA ESTADISTICA USADA

NOMINAL Tienen categorías que no necesitan orden. Se las puede medir directamente. Ejemplo:sexo

Frecuencia y porcentaje

ORDINAL Tienen categorías que deben poseer un orden. Ejm: grados de dolor: intenso, moderado, leve

Frecuencia PorcentajeMedianas

CONTINUA Cuantifican una escala infinita. Poseeen mucha información.Ejemplo: Peso

PromedioMedianaDesviaciones estándar

ESCALA DE MEDICIÓN DE VARIABLES

VARIABLE ESCALA INDICADOR

SEXO NOMINAL FemeninoMasculino

EDAD CONTINUA Años

Nivel socioeconómico ORDINAL Estrato BajoEstrato MedioEstrato Alto

Ingesta de Energía Continua

Ordinal

Calorías

BajaNormalExcesiva

Ejemplo de operacionalización de variable

Una regla general es preferir variables continuas, porque la información que contienen mejoran la eficiencia estadística.

En variables ordinales es preferible manejar pocas categorías para el análisis estadístico. Ejm: al preguntar sobre preferencias alimentarias, a menudo resulta útil proporcionar 6 categorías que oscilen desde no gustar hasta gustar enormemente. Los resultado pueden quedar más adelante colapsados en no gustar y gustar

DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN

EXPERIMENTAL: experimentos verdaderos

cuasi experimentos.

NO EXPERIMENTAL: transversales,

longitudinales,

casos y controles,

cohortes

METODOLOGÍA:TIPO Y DISEÑO DE ESTUDIO

El investigador define la muestra y determina variables predictoras antes de emprender un período de seguimiento para observar los resultados.

En la investigación clínica un cohorte es un grupo de personas que se controla a lo largo del tiempo.

Mide las características de cada participante que podrían predecir los resultados subsiguientes y controla a estas personas realizando mediciones periódicas de las variables de resultado de interés.

ESTUDIO DE COHORTES

El estudio de cohorte prospectivo es una importante estrategia para evaluar la incidencia ( número nuevo de casos de una afección en un intervalo de tiempo especificado) y es útil para investigar las posibles causas de la afección.

ESTUDIO DE COHORTES

Es un estudio en el que se compara la prevalencia de factores de riesgo en una muestra de participantes que tiene una enfermedad (CASOS) u otra variable de resultado de interés con la de una muestra aparte que no la tiene (CONTROLES).

Este tipo de estudio es relativamente barato y sólo es eficaz para estudiar enfermedades poco frecuentes.

ESTUDIOS DE CASOS Y CONTROLES

Todas las variables se miden en un solo momento del tiempo, sin distinción estructural entre variables predictoras y de resultado.

Son estudios valiosos para proporcionar información descriptiva sobre la prevalencia y tienen también la ventaja de evitar los problemas de tiempo, costo y abandonos de un diseño con período de seguimiento.

Proporcionan una prueba más debil de causalidad que los estudios de cohortes.

Necesitan gran tamaño de muestra cuando estudian enfermedades poco frecuentes.

ESTUDIOS TRANSVERSALES

“Se refiere a "un estudio de investigación en el que se manipulan deliberadamente una o más variables independientes (supuestas causas) para analizar las consecuencias de esa manipulación sobre una o más variables dependientes (supuestos efectos), dentro de una situación de control para el investigador"

ESTUDIOS EXPERIMENTALES

Población diana o fuente: conjunto de personas de todo el mundo a quienes serán generalizados los resultados.

Población accesible o elegible: es un subgrupo de la población definida geográficamente y temporalmente, que está disponible para su estudio.

Población participante o muestra: es el subgrupo de la población que participa en la investigación. Esta debe ser representativa.

METODOLOGIAUNIVERSO Y MUESTRA

Universo : es un grupo de personas con una serie

específicas de características

Muestra: es un grupo de la población

CRITERIOS DE SELECCIÓN DE LA MUESTRA

Criterios de inclusión: Específicar las poblaciones relevantes para la pregunta de investigación y eficientes para el estudio:

Características demográficas: Mujeres caucásicas de 50 a 60 años de edad

Características clínicas: Buena salud general con pareja sexual

Características geográficas: Pacientes que acuden a la consulta en el hospital del investigador

Características temporales: Entre el 1 de enero y el 31 de diciembre.


Criterios de exclusión: Especificar los subgrupos de la población que no serán estudiados debido a:

Una gran probabilidad de que se pierdan para el seguimiento.

Una incapacidad para proporcionar buenos datos

Tener un riesgo elevado de posibles efectos adversos.


MUESTRAS DE CONVENIENCIA O NO PROBABILÍSTICA

Es cuando la muestra está formada a menudo por personas que cumplen los criterios de admisión y a las que el investigador tiene fácil acceso.

Es considerada una muestra de conveniencia

MUESTRA DE PROBABILIDAD

El muestreo de probabilidad es el patrón oro para asegurar la posibilidad de generalizar.

Utiliza un proceso aleatorio para garantizar que cada unidad de la población tenga la posibilidad de participar en el estudio.


MUESTRA DE PROBABILIDAD

Muestra aleatoria simple: se extrae enumerando las unidades de la población escogiendo al azar.

Muestra sistemática: se parece a una muestra aleatoria simple, pero difiere en que la muestra se elige mediante un proceso periódico ordenado. Ejm: cada 4 personas se escoge al individuo que va a formar parte del estudio.

Muestra aleatoria estratificada: se divide a la población en subgrupos según características como el sexo o la raza y tomar una muestra aleatoria de uno de esos estratos.


Es un resumen de cada paso en el desarrollo de la investigación. Por ejemplo, en un experimento se describen la manera de asignar los sujetos a los grupos, instrucciones, materiales, manipulaciones experimentales y el desarrollo del experimento. En una encuesta se describe cómo se contactó a los sujetos y se realizaron las entrevistas.

En este rubro se incluyen los problemas enfrentados y la manera como se resolvieron.

METODOLOGÍA DESCRIPCIÓN DE PROCEDIMIENTOS

Se mencionan los recursos humanos, institucionales y económicos. Se debe tomar en cuenta:

Costos de material

Costos de capacitación

Costos de administrativos

COSTO TOTAL DEL PROYECTO

METODOLOGIA RECURSOS Y PRESUPUESTO

Detallar el tiempo que se empleará en función de las actividades a desarrollar. Para esta se utilizará el diseño del Cronograma de Gantt:

METODOLOGÍA CRONOGRAMA

Actividades TIEMPO: meses, semanas, días.

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Validación de instrumentos

Recolección de información

Tabulación

Redacción de informe

Presentación de resultados

REFERENCIA BIBLIOGRÁFICA

Se seguirán las normas Vancouver.

ANEXOS

Se reportarán mapas, instrumentos (cuestionarios, formularios, guías) y otros necesarios para la investigación, enumerando según el orden de reporte dado en el procedimiento.

METODOLOGÍA REFERENCIA BIBLIOGRÁFICA Y

ANEXOS

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