4.1 INTRODUCCIÓN
Los métodos estadísticos no pueden separarse de la investigación epidemiológica, unos conocimientos adecuados de estadística pueden constituir una valiosa ayuda para diseñar correctamente una investigación, por otro lado, la estadística y la epidemiología comparten un patrimonio común y toda la base cuantitativa de la epidemiología se fundamenta en la noción de probabilidad.
La estadística debe ser la compañera inseparable del razonamiento científico. Pero no sirve de nada si una investigación no se diseña y desarrolla correctamente. Los estadísticos y epidemiólogos son conscientes de que la elección de los métodos determina el objeto de nuestras observaciones y la extensión de las mismas. Por consiguiente, la elección cuidadosa del diseño tiene una importancia crucial para garantizar la validez de las observaciones.
4.2 BIOESTADÍSTICA
La bioestadística es la rama de la estadística aplicada a las ciencias de la salud. Se encarga de cuestiones relacionadas con la recogida de datos y su correcto almacenamiento; el análisis de la información y la representación e interpretación de resultados. Obtenemos conclusiones a través de ellos, con la intención de formular predicciones y ayudar en la toma de decisiones.
Los primeros trabajos bioestadísticos en enfermería los realizó, a mediados del siglo XIX Florence Nightingale. Durante la guerra de Crimea, Nightingale observó que eran mucho más numerosas las bajas producidas en el hospital que en el frente. En los hospitales de campaña, las enfermedades infecciosas y las malas condiciones higiénicas mataban a más soldados que las propias batallas (80 de cada 100 de los que morían). Por lo tanto, recopiló información y dedujo que la causa de la elevada tasa de mortalidad se debía a la precariedad higiénica existente. Nightingale estableció medidas higiénicas y de salubridad básicas que redujeron la mortalidad de forma drástica, como indica el conocido Diagrama de la Rosa.
El Diagrama de la Rosa, más adelante llamado diagrama polar en matemáticas, es una representación estadística innovadora inventada por la propia Nightingale, la cual muestra el número de muertes de soldados y sus causas que tenían lugar mes a mes. Así, gracias a sus análisis estadísticos, se comenzó a tomar conciencia de la importancia y la necesidad de unas buenas condiciones higiénicas en los hospitales.
4.2.1 Conceptos básicos de estadística
Los principales conceptos en estadística a partir de los cuales podemos profundizar en ella son:
- Población
- Muestra
- Individuo
- Muestreo
- Aleatoriedad de una muestra
- Homogeneidad de una muestra
- Independencia en la selección de una muestra.
- Muestreo simple
- Muestreo sistemático
- Muestreo estratificado
- Muestreo por conglomerados
- Muestreo de conveniencia
- Muestreo por cuota
- Muestreo por criterio
- Variables
- Parámetro
- Estadístico
4.2.2 Variables
Una variable es una propiedad que puede fluctuar y cuya variación es susceptible de medirse u observarse. Una variable según Ander-Egg, es una característica que puede tomar diversos valores o magnitudes. Son atributos o características que se miden en los sujetos de estudio. Como ejemplos de variables podemos citar: sexo, raza, tipo de población (urbana, rural), accesibilidad a los servicios de salud, número de hijos, peso en kilogramos, talla en centímetros, etc.
4.2.3 Definición conceptual y operacional de las variables
El proceso de definición de variables comienza desde que se define el problema de estudio y se formulan los objetivos, y es uno de los pasos más difíciles de la investigación.
Hay variables que no son difíciles de describir, definir o medir, como son la edad y el sexo, ya que son variables simples cuya compresión y la práctica de la vida diaria nos las facilitan. Otras por su composición y variación de criterios entre regiones, países, especialidades, autores, etc. son más complejas. Entre ellas tenemos la calidad de la atención y accesibilidad a los servicios. Por ello es importante conceptualizar y operacionalizar las variables, ya que cada investigador puede utilizar un criterio diferente sobre las mismas, y por lo tanto puede obtener datos muy distintos.
Las variables deben ser definidas de manera conceptual y operacional. La definición conceptual es de índole teórica, mientras que la operacional nos da las bases de medición y la definición de los indicadores.
4.2.4 Tipos de Variables
Según la relación que formula la pregunta de investigación o hipótesis:
- Variable dependiente.
- Variable independiente.
Según la posibilidad de manipularlas:
- Variables activas que son manipulables (programas de educación sanitaria, modelos de gestión, procedimientos diagnósticos etc).
- Variables atributivas, o no manipulables (sexo, edad, caracteres genéticos…).
Según su naturaleza:
- Variables cuantitativas. Son las variables que pueden medirse, cuantificarse o expresarse numéricamente. Las variables cuantitativas pueden ser de dos tipos:
o Variables cuantitativas continuas
o Variables cuantitativas discretas
- Variables cualitativas.
4.2.5 Escalas de medición de variables
Las Escalas de Medición son instrumentos de medida y se refieren a la forma en que se materializa el indicador. Uno de los elementos fundamentales de la definición de una variable es el tipo de escala que utilizaremos para medirla. En función de la escala elegida, decidiremos su codificación, tratamiento informático y estadístico.
Hay cuatro clases de escalas que representan los diferentes tipos de medición. Estas son nominales, ordinales, intervalo y razón o proporción. Todas las variables cuantitativas tienen escalas de intervalo o razón. Las variables cualitativas pueden ser nominales u ordinales.
Ordenadas en orden creciente de potencia según la proporción de información que contienen, son:
- Escala Nominal.
- Escala Ordinal.
- Escala de Intervalo.
- Escala de Razón.
El nivel de medición con que se define una variable es lo que determina posteriormente el alcance del análisis de los datos, razón por la cual, en términos generales se recomienda medir las variables al mayor nivel posible. Por ejemplo, una variable como edad, la cual es del nivel de razón o proporción, debe ser medida con una escala de este nivel. No debe bajarse a nivel ordinal agrupando los datos en clases (0<5; 5< 10; 10<15)
Una vez recogidos los datos procederemos a su análisis. Los resultados del estudio deben resumirse claramente para permitir su análisis e interpretación adecuados. Los datos se analizan en función de la finalidad del estudio, según se pretenda explorar o describir fenómenos o verificar relaciones entre variables. La primera tarea es describir los datos, los valores o las puntuaciones obtenidas para cada variable.
Necesitamos servirnos de técnicas para organizar los datos sobre todo en aquellos casos donde estos sean muy voluminosos. En la actualidad, el análisis cuantitativo de los datos se lleva a cabo por ordenador. Ya casi nadie lo hace de forma manual, ni aplicando fórmulas, en especial si hay un volumen considerable de datos.