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El autor admite que es una exageración, pero hay dudas de que una dependencia excesiva de las pruebas estadísticas socavará "la capacidad de interpretar datos y tomar decisiones racionales independientemente de P". Hill menciona una prueba de diferencia significativa. Este es probablemente el método más común utilizado para evaluar el papel del azar, y quizás más precisamente la cantidad de evidencia digital de que la diferencia observada no se debe a la aleatoriedad.

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EVALUANDO EL PAPEL DEL AZAR – INFERENCIA

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EVALUANDO EL PAPEL DEL AZAR – INFERENCIA

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Luego del análisis descriptivo, cuando se encuentra un estudio, se realiza una evaluación de la hipótesis de investigación. La evaluación del impacto potencial de las variaciones aleatorias en los datos es un aspecto que respalda tanto el análisis descriptivo como la prueba de hipótesis, especialmente este último.

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En algún momento la exploración de datos se convierte en un análisis descriptivo, para examinar y luego informar las medidas de frecuencia y de extensión , asociación , e impacto . Estas medidas se calcularán para subgrupos importantes y probablemente para el total de la población de estudio.

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1. Identificación
2. Nominal
3. Ordinal
4. De conteo
Tipos de variables continuas
1. De intervalo
2. De razón

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Variable continua toma todos los valores dentro de su rango permitido, se usa en respuesta a la pregunta “¿cuánto?”.
Variable discreta puede tomar sólo ciertos valores entre sus valores máximo y mínimo,  pueden tomar cualquier valor dentro de un conjunto grande de valores a menudo son tratadas como si fueran continuas

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TECNICAS ANALITICAS DEPENDIENDO EL TIPO DE VARIABLE

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TECNICAS ANALITICAS DEPENDIENDO EL TIPO DE VARIABLE

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Las variables (también llamadas “factores”)”, resumen y reducen los datos, tratando de representar la información “esencial”. Pueden ser clasificadas de diversas maneras

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 TIPOS DE VARIABLES-NIVELES O ESCALAS DE MEDICION

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 TIPOS DE VARIABLES-NIVELES O ESCALAS DE MEDICION

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Significa la traducción de la información en valores adecuados para ser ingresados en la computadora y para el análisis estadístico. Su objetivo es crear variables a partir de la información, con la posibilidad de análisis en mente.

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 TRABAJO DE PREPARACION- CODIFICACION DE LOS DATOS

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 TRABAJO DE PREPARACION- CODIFICACION DE LOS DATOS

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Estos métodos buscan imputar los valores para las respuestas faltantes a los ítems de manera de tratar de aumentar la eficiencia estadística
Los casos con datos completos: sirven típicamente como material crudo para las imputaciones.

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IMPUTACION  PARA LOS VALORES FALTANTES – TEMA OPERATIVO

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IMPUTACION  PARA LOS VALORES FALTANTES – TEMA OPERATIVO

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Los datos que faltan son un estorbo y pueden ser un problema. Por un lado, las respuestas que faltan significan que los denominadores para muchos análisis pueden ser diferentes, lo cual puede confundir y además es tedioso de explicar.

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TRABAJO PREPATATORIO  – VALORES FALTANTES 

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TRABAJO PREPATATORIO  – VALORES FALTANTES 

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Trata de “sentir” los datos– analizar la distribución de cada variable. Examina gráficos de correlación bivariados y cruces de variables.

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TRABAJO PREPARATORIO – EXPLORANDO LOS DATOS

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TRABAJO PREPARATORIO – EXPLORANDO LOS DATOS

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Escalas-Índices-Algoritmos

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La reducción de datos busca reducir el número de variables para el análisis combinando variables únicas en variables compuestas que cuantifican mejor el constructo

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-CORREA RUIZ ANDREA FIORELA
-MADRID TIMANA ARIANA
-ORTIZ ORTIZ YASIS HILLYARI
-ROA GONZALES MARCIA EDUARDA
-ROSAS SALDARRIAGA JENIFER CAROLINA
-VALLADOLID OTERO ANGEL DAVIS

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Examina cada par de datos relacionados con el conjunto de valores habituales y permitidos de las variables como par. Esta se usa para: detectar y corregir las combinaciones no permitidas
Señalas e investigar combinaciones inusuales, verificar la consistencia de los denominadores y valores ausentes
Verificar la lógica de las distribuciones conjuntas

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Cuando los datos son introducidos y son verificados de manera visual son sometidos a una serie de verificaciones por la computadora.

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Un estudio bien ejecutado el plan de recolección de datos incluye procedimientos diseñados y ensayados para su máxima precisión. Los procedimientos de monitorización son establecidos al inicio y se mantienen durante todo el estudio.

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Evaluar y realizar la calidad de los datos., describir la población de estudio y su relación con alguna fuente, evaluar la posibilidad de sesgos, estimar las medidas de frecuencia y extensión, estimar medidas de fuerza o efecto, evaluar el grado de incertidumbre

Y evaluar su impacto o importancia.

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TRABAJO PREPARATORIO –REDUCCION DE DATOS

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TRABAJO PREPARATORIO –REDUCCION DE DATOS

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La parte más disfrutable de llevar a cabo un estudio epidemiológico, dado que después de todo el duro trabajo y la espera, tienen la oportunidad de encontrar las respuestas. Si los datos no proveen respuestas, es una oportunidad más para la creatividad. De manera que el análisis y la interpretación de los resultados son el “premio” que recompensa el trabajo de recolección de datos.

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Significado básico de varios términos usados para caracterizar los atributos matemáticos de distintos tipos de variables, i.e., nominal, dicotómica, categórica, ordinal, de medición, conteo, discreta, intervalo, razón, continua. Reconocer ejemplos de diferentes tipos de variables y ventajas/desventajas de tratarlas de diferentes maneras.