Metodo De Investigacion

Tercera parte. Investigacion explicativa

la investigación explicativa, está dirigida a contestar por qué sucede determinado fenómeno, cuál es la causa o factor de riesgo asociado a ese fenómeno, o cuál es el efecto de la causa, es decir, buscar explicaciones a los hechos. Según el grado de control que se hace sobre la investigación, los estudios explicativos pueden ser Experimentales y No experimentales.

a) Plantear un problema que involucre la comparación de dos porcentajes

Por ejemplo, en una investigación de un brote de Hepatitis A entre clientes de un restaurante, se realizó un estudio de casos y controles para identificar la comida asociada (salsa suave) a la enfermedad.

b) Fijar los tamaños de la muestra

Realizamos un estudio de casos y controles.

Se identificó a un total de 240 pacientes-caso y 134 controles.

CASOS: 240 -------- 218 estuvieron expuestos y 22 no estuvieron expuestos

CONTROLES: 134 ------ 45 estuvieron expuestos y 89 no estuvieron expuestos

CASOS

CONTROLES

TOTAL

Comió salsa suave (expuesto)

218

45

263

No comió salsa suave (no expuesto)

22

89

111

TOTAL

240

134

374

c) Técnicas frecuentistas habituales

Tipo de estudio : Caso-control

Nivel de confianza: 95,0%

Tabla

Casos Controles Total

------------ -------- -------- --------

Expuestos 218 45 263

No expuestos 22 89 111

------------ -------- -------- --------

Total 240 134 374

Estimación IC(95,0%)

---------------------------------------- ---------- --------- ---------

Proporción de casos expuestos 0,908333 - -

Proporción de controles expuestos 0,335821 - -

Odds ratio 19,597980 11,123595 34,528479

11,152788 34,425267 (Cornfield)

---------------------------------------- ---------- --------- ---------

Fracción atribuible en expuestos 0,948974 0,910101 0,971038

Fracción atribuible poblacional 0,861985 0,790774 0,908959

Prueba Ji-cuadrado de asociación Estadístico Valor p

---------------------------------------- --------------- ---------

Sin corrección 135,0451 0,0000

Corrección de Yates 132,3159 0,0000

Se ha obtenido un OR de 19,9 e un intervalo de confianza para el 95% (11,12-34,52) y p< 0,05 existiendo por lo tanto significación estadística. Tienen 19.6 veces más riesgo de padecer Hepatitis los casos que comieran salsa suave que los controles que la hubieran comido

d) Construir una distribución a priori para cada uno de los porcentajes desconocidos. Para ello no se tiene en cuenta el resultado del estudio y aplicar la técnica bayesiana para actualizar la información a priori mediante los resultados de las muestras. EPIDAT 3.1

Partimos de unos parámetros a priori de a = 200 y b = 80 para la población 1(casos) y de a = 30 y b =100 para la población 2 ( controles).

Distribuciones beta a priori Población 1 Población 2

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Parámetro a 200,0 30,0

Parámetro b 80,0 10,0

---------------------------- ----------- -----------

Media 0,71 0,75

Desviación estándar 0,03 0,07

Distribución empírica a posteriori de las diferencias

Número de simulaciones: 500

Media

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-0,038

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