Investigación Descriptiva en Enfermería

Pregunta

Respuesta

Identificación de población y muestra

Define qué es la población.

Explica los tres niveles de población.

¿Qué es la muestra y cómo se determina?

Población. Es el conjunto de elementos o individuos que cumplen con un conjunto de determinados criterios.

Población Diana. Son los elementos o individuos que se pretenden inferir; muy numerosa y de lejos alcance.

Población Accesible. Mismas características que la anterior, pero en menor número y accesible al investigador; delimita los criterios de inclusión y exclusión.

Población Elegible. Es la población a estudiar y que se halla definida en términos de lugar, tiempo y criterios de selección; en que se colectan datos.

Muestra. Subconjunto de elementos de la población que se han elegido para estudiarla, la población de estudio es el conjunto de elementos de donde se toma la muestra.

Muestreo. Operaciones encaminadas a determinar una muestra, su tamaño y demás características que lo conforman. Error muestra, estudio de una parte de la población o muestra. Error no muestral, definiciones, mediciones incorrectas o errores en el trabajo de campo.

Identificación de población y muestra

Sintetiza los tipos y características de las muestras probabilísticas y no probabilísticas.

Tipos de Muestra.

Probabilística. Todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser elegidos; son seleccionados al azar y se puede conocer el nivel de confianza, error y precisión muestral, generaliza resultados y evalúa la representatividad de la muestra; es más caro, lento y complicado.

*Aleatorio Simple. Selección sencilla, difícil de realizar en la práctica debido a que requiere marco muestral. Misma probabilidad de elección a todos los elementos, útil en poblaciones pequeñas y se utiliza en estudios experimentales. Depende de una lista para la elección de elementos, elección dispersa de los mismos que la puede hacer lenta y costosa.

*Aleatorio Sistemático. Orden previo de los elementos, para después elegir uno al azar y los siguientes a intervalos constantes, sigue una lista de criterios de similitud en los elementos. Sencillo y fácil de ejecutar, asegura la distribución de la muestra.

*Aleatorio Estratificado. Su objetivo principal es mayor precisión y menor costo. Se lleva a cabo en dos fases, se divide la población en estratos, después se seleccionan los elementos de cada estrato de manera aleatoria y proporcional. Clasifica a la muestra en grupos de edades, sexo (criterios sociodemográficos); forma los estratos por la elección aleatoria de los componentes proporcional en cada estrato; sugiere no más de 6 estratos.

*Conglomerados. Se divide a la población total en conglomerados excluyentes, se seleccionan aleatoriamente, es un muestreo por área, como áreas geográficas o zonas.

No Probabilística. La elección de los elementos depende de las características de la investigación; no se basa probabilidad, no se pueden calcular errores ni confianza, su dificultad de diseño y costo es menor, pero se corre el riesgo de proporcionar información errónea.

*Muestreo de Conveniencia. Fácil acceso, comodidad, en lugares de afluencia pública para facilitar la obtención de datos de manera rápida y barata; adecuado para estudios exploratorios.

*Muestreo de Juicio. Se elige la muestra por expertos en base a unidades representativas, la muestra es pequeña.

*Muestreo por Cuotas. Asegura la representación de todos los subgrupos según sus características en la proporción que se desee. Hay un riesgo de selección accidental de sujetos, la rapidez, menor costo y comodidad son sus ventajas.

*Muestreo "Bola de Nieve". Se utiliza para localizar por referencias a los participantes por medio de ayuda de los encuestados, tiene el riesgo de sesgo, pero son muestras pequeñas y su costo es menor.

Tipos de estudio

Describe ampliamente las características de los cuatro tipos de estudio según su finalidad.

*Exploratorios. Nos permite aproximarnos a fenómenos desconocidos o examinar problemas de investigación poco estudiados, con la finalidad de facilitar la obtención de datos para formular un problema de investigación. Ayudan a formular y desarrollar hipótesis, familiarizarnos con el fenómeno de estudio, aclarar conceptos, establecer prioridades de investigación, recopilar información de diferentes marcos teóricos. Son comunes en investigaciones donde los antecedentes son pocos.

*Descriptivo. Describir es recolectar datos; se selecciona una serie de temas y se recolecta información sobre cada uno con el fin de descubrir lo que se investiga, en esta clase de estudios se busca la posibilidad de predicciones o relaciones en base a la interpretación de datos. En comparación con los exploratorios, requieren de bastante información para formular las preguntas de investigación.

*Correlacionar. Tiene el propósito de evaluar la relación que exista entre dos o más conceptos, categorías o variables, midiendo el grado de relación entre ellas para también medir y analizar la correlación. Tiene un valor explicativo parcial, ya que busca explicar la forma y causa de la relación.

*Explicativo. Responden las causas de los eventos, sucesos y fenómenos físicos o sociales, van más allá de la descripción de conceptos o de las relaciones entre los mismos. ¿Por qué ocurren? ¿En qué condiciones?, requieren manipulación de las variables.

Técnicas de recolección de información

Describe ampliamente la observación, la entrevista y la investigación documental, mencionando sus características, ventajas y desventajas.

Observación. Consiste en seleccionar, ver, adquirir y registrar información sobre las características y conductas de los fenómenos de estudio, para registrarlos sistemáticamente de forma directa, diferente de la observación natural en que esta es sistemática y racional. Se debe tener en cuenta la naturaleza de fenómeno que se va a observar, estructurar el escenario donde se llevará a cabo y el check list de las acciones que se van a evaluar. Técnica que implica la selección y registro de las características de los seres vivos, objetos y fenómenos. La observación participativa es la observación de la conducta humana por medio de la participación del observador en la situación que observa y la no participativa es contraria. Propósitos. Información certera y más confiable que los cuestionarios aplicados a los entrevistados, se verifica la información recolectada y puede ser una fuente primaria de información. Ventajas. Más detalles complementarios de las personas y su medio, recolecta hechos que pueden ser omitidos en los cuestionarios, evalúa la confiabilidad de las respuestas de los cuestionarios. Desventajas. Problemas éticos referentes a la privacidad y confidencialidad, riesgo de sesgo ya que el observador solo puede notar lo que le interesa, el observador puede influir por su presencia en la situación, requiere de capacitación.

Entrevista. Recolección de datos mediante preguntas orales a grupos o personas entrevistadas, pueden ser escritas o grabaciones. Pueden ser de flexibilidad amplia, donde le dan al entrevistado suficiente tiempo para responder de forma abierta y en orden. Muy flexibles, son útiles para utilizarse de forma individual, ideales para investigación cualitativa, estudios exploratorios y de caso, donde el investigador sabe poco del tema; Bajo grado de flexibilidad, son una lista fija de preguntas estandarizadas con respuestas categóricas por medio de la escala de Ikert, por ejemplo, se recomienda para números grandes de entrevistas donde el investigador conoce las respuestas esperadas, también puede ser auto administrado, donde las preguntas se presentan por internet o en determinado lugar bajo instrucciones previas. Ventajas. Se pueden usar en analfabetos, aclara preguntas, más alta tasa de respuesta que los auto administrados. Desventajas. La presencia del entrevistador puede influir en las respuestas, informes menos completos por observaciones.

Investigación Documental. Es la búsqueda, recuperación y evaluación de documentos de los sistemas de investigación existentes con referencia al tema de estudio, por medio de bibliotecas, catálogos o índices especializados; se lleva a cabo mediante el diseño de un instrumento como una lista de cotejo y control. Ventajas: barata por la recopilación previa, examina tendencias pasadas. Desventajas: no siempre son accesibles los datos, la información puede ser desactualizada, imprecisa o incompleta.

Elaboración del instrumento de recolección

¿Cuáles son los tipos de instrumentos de recolección de la información y en qué consisten?

Para la recolección de datos se requiere utilizar un instrumento que mida el fenómeno de estudio y sus variables, debe tener 3 requisitos: confiabilidad, validez y objetividad.

Los instrumentos se utilizan con la finalidad de obtener información acerca de habilidades, actitudes, situaciones, etc., que permitan al investigador tomar decisiones.

Tipos de instrumentos en las ciencias sociales.

*Test. Destinada a evaluar los conocimientos o aptitudes en las que se elige la respuesta correcta entre varias opciones fijadas.

*Escala. Sucesión ordenada de valores distintos de una misma cualidad.

*Cuestionario. Lista de preguntas que se proponen con cualquier fin.

*Encuesta. Conjunto de preguntas tipificadas dirigidas a una muestra representativa. Para averiguar estados de opinión o diversas cuestiones.

*Lista de cotejo. Identificar la presencia o ausencia de actitudes, habilidades o destrezas a partir de una lista de indicadores.

Elaboración del instrumento de recolección

¿Explica en qué consiste la confiabilidad y la

validez?

Confiabilidad. Habla de la consistencia de la medida, y la consistencia de la medida que está libre de errores, se obtiene durante el paso del tiempo o en mediciones de diferentes individuos. Radica en la consistencia de sus medidas donde los rangos de variación no deben ser tan extremosos. Un instrumento es confiable si se obtienen medidas o datos que representen el valor real de la variable que se está midiendo y si estos datos o medidas son iguales al ser aplicados a los mismo sujetos u objetos en dos ocasiones diferentes, o al ser aplicados por diferentes personas.

Validez. Indica el grado de medición real o propósito de la variable que intenta medir en diferentes tipos. Validez de apariencia donde la escala parece medir lo que debe de medir, Validez de constructo: no deja valores sin medir, y no mide fenómenos que no corresponden, Validez de criterio: la escala funciona en base a un estándar establecido por otros instrumentos que ya comprobaron su validez, Inter evaluador: funciona bien bajo diferentes conducciones. Sensibilidad al cambio: detecta modificaciones de la realidad que mide y utilidad, fácil de aplicar y procesar.

Elaboración del instrumento de recolección

¿Qué es la prueba piloto y por qué debe hacerse?

Ensayo previo al estudio final, donde se aplica el instrumento seleccionado para la recolección de datos evaluando su eficiencia para medir el problema y todo lo relativo a él. Se realiza en una muestra de individuos para probar su congruencia y eficacia además de identificar la comprensión de las instrucciones dadas para la realización del estudio y registrar aquellas observaciones que sean necesarias para su modificación y mejor aplicación.

A grandes rasgos hacerse para probar el instrumento, la calidad, cantidad, ordenamiento y secuencia de las preguntas, verificando la claridad de las instrucciones, su costo, duración y necesidades para la aplicación.

Técnicas de procesamiento de la información

¿Explica la relación entre el tipo de estudio y la prueba estadística correspondiente?

Podemos explicarlo en base en el objetivo del estudio, si un estudio exploratorio donde yacen muchas dudas lo que más necesitamos son datos e información, pero dicha información requiere un orden y una medición, en este caso a la estadística descriptiva, o también si buscamos relacionar las causas y las variables en un estudio explicativo, requerimos hacer inferencias para relacionarlas; eh ahí donde el objetivo del estudio nos llevará a determinar la prueba estadística que elegiremos.

Técnicas de procesamiento de la información

Explica las diferencias entre la estadística descriptiva y la inferencial.

Descriptiva.

Permiten reducir, resumir, organizar, evaluar, interpretar y comunicar la información.

Permite interpretar los datos a través de cuadros estadísticos.

Indiferencial.

Generaliza resultados desde una muestra de sujetos para toda la población de estudio.

Examina las relaciones entre variables, comparando grupos que permitan hacer inferencias en características para generalizar los resultados de la muestra de población.

Técnicas de procesamiento de la información

Describe ampliamente qué es la tabulación de datos.

Es la expresión de valores, magnitudes o datos cuantificables por medio de tablas, cuadros, gráficas que se elaboran en base al conteo y agrupación de datos, y consta de 3 etapas.

1. La recolección de datos por medio de instrumentos.

2. El recuento y su captura en la base de datos.

3. El análisis y aplicación de pruebas estadísticas.

Para llevar a cabo la tabulación, los datos se agruparán según la frecuencia de los valores. Si son pocos se realiza una tabla similar a las realizadas en variables cualitativas; si son muchos, se agrupan en clases o intervalos sucesivos. Actualmente contamos con programas computacionales que nos permiten el análisis de datos en el caso de las ciencias sociales.

Técnicas de procesamiento de la información

Explica cuáles son las pruebas estadísticas para variables que tienen un nivel de medición nominal, ordinal e intervalar.

Nominal

*Frecuencia. Magnitud del número de repeticiones por unidad de tiempo en cualquier fenómeno o suceso periódico, establece rangos.

*Proporción. Número de observaciones con características de interés, dividido entre el número total de observaciones, resume cifras, establece porcentajes.

P= n/N donde n es igual a número que presenta los individuos con características de interés y N es igual al total de la población.

*Tasa. Proporción relacionada con un multiplicador relacionado llamado base, es una expresión de la frecuencia con que ocurre un hecho en una población determinada, ejemplo:

Tasa bruta de natalidad= (Nacimientos/Población) x 1000

Esto significa que se divide el número de nacimientos en un año entre el total de la población de ese país o estado donde se está haciendo el cálculo y se multiplica por una base que es 1000.

Ordinal.

*Mediana. Valor que divide al conjunto en dos partes iguales. Después de establecer los valores en orden de magnitud, si es impar la mediana será el valor que está en medio. Ejemplo:

Fórmula para número de valores impar:

Me (7+1) / 2 (dividido entre 2) =4

EL valor número 4 es la mediana: (11, 12, 13, 16, 17, 20, 25)

Número par de valores. En este caso, se toma la mediana como la media de estas dos observaciones. Ejemplo: 11, 12, 13, 16, 17, 20, 25, 26. Sumar los dos valores centrales y se divide entre 2. Me= 16 + 17 / 2= 16.5

Percentiles. Es una medida de posición no central que nos dice como está posicionado un valor respecto al total de una muestra. Si tenemos una muestra como muchos valores y la dividimos en 100 partes, cada una de ellas es un percentil, el percentil está referenciado de 0 a 100.

Intervalar.

Media. Se obtiene sumando todos los valores de la muestra y dividiendo el valor obtenido entre el número de valores que sumaron.

Moda. Es aquel que ocurre con mayor frecuencia en el conjunto de valores. Si todos los valores son diferentes no hay moda, se usa cualitativamente.

Rango. Es la diferencia entre la puntuación mayor y la menor en una distribución, y se obtiene restándole la puntuación mayor a la menor. Ejemplo 25, 27, 29, 30, 35, 40, 52. El rango se calcula así: Rango =52-25= 27.

Desviación estándar. Es un indicador de la dispersión de las puntuaciones respecto a la media, promedio de desviaciones respecto a la media.

Varianza. Es una medida de dispersión que se obtiene elevando la desviación estándar al cuadrado.

Técnicas de procesamiento de la información

¿Para qué tipo de estudio se establece la prueba de asociación entre variables?

Para los estudios correlacionales, ya que no hay variable dependiente e independiente, solo dos variables que están asociadas. En estos estudios no se establece casualidad.

Técnicas de procesamiento de la información

¿Qué se debe tomar en cuenta para interpretar los resultados?

Partir del análisis de datos.

Prueba estadística adecuada al nivel de medición de la variable.

Hipótesis nula que es la que se somete a prueba.

Nivel de significancia o de certeza para rechazar la hipótesis. Esto le permitirá al investigador aceptar o rechazar la hipótesis planteada.