ERRORES EN LOS ESTUDIOS:
·
ERRORES ALEATORIOS- menos controlables ejemplo: muestra. personas
no representativas
·
ERRORES SISTEMATICOS – (SEGOS) son los que comete el investigador.
MOTIVOS DE LOS ERRORES
ERRORES
ALEATORIOS= casi siempre aparecen cuando realizamos un estudio sobre una parte
de la población y seleccionamos una muestra probabilística.
Por eso difícilmente me puede aparecer
una muestra que se acorde a la población.
Sabemos
que existe, pero no conocemos si el resultado sobre la muestra es el correcto.
Como se pueden minimizar los errores:
·
1º fase- cuando se diseñan,
seleccionar unas muestras amplias.
o
Calcular el tamaño mínimo q tiene que tener la muestra
para que el error no sea significativo.
N=
tamaño de la muestra.
·
2º fase – cuando estoy
analizando los datos_
o
Contractar una hipótesis y la relaciones de las variables
– para eso están los test de hipótesis, que nos permite observar si hay errores
en un rango de variables [α o β].
·
3º fase – en el análisis
de datos_ INTERVALOS DE CONFIANZA para las estimaciones obtenidas.
Los intervalos de
confianza son: horquilla de valores que nos sitúa dentro de unos intervalos de
las variables que queremos estudiar.
SESGOS: estos errores se cometen tomando
muestras y sin tomarlas.
ERRORES
SISTEMATICCOS
·
Son errores que
desplazan artificialmente la diferencias observadas en el estudio de las
verdaderas se muestre o no.
·
Estos errores a veces exageran las verdaderas diferencias
a veces las minimas
·
Estos errores afectan a la validez interna del estudio ,
es decir,a la credibilidad de las conclusiones.
·
Afectan a la validez interna.
Tres tipos de SESGOS:
- SELECION: cuando se elige sujetos de estudio donde no procede la variable.(ejemplo de diabetes gestacional en un rango de pacientes de ambulatorio. Y también entran hombres)
- CLASIFICACIÓN :
- CONFUSIÓN: se cometen a no incluir todas las variables y los resultados pueden estar erróneos.
SESGO
DE SELECCIÓN: incluir en los estudios sujetos de una característica
que difiere de los criterios de selección.
Si afecta a la variable dependiente y a
la independiente, factor de exposición y al efecto de interés, (factor de
riesgo y enfermedad) los hallazgos no son extrapolares.
Ejemplo: negativas a participar.
SESGOS
DE CLASIFICACIÓN: corresponde a una incorrecta medición de una variable.
Depende, por tanto de la validez y fiabilidad del método utilizado para recoger
la información.
*Se ha medido
mal. Por el instrumento o procedimiento.
Ejemplo:
tengo un aparato para medir HTA pero no lo mido bien.
*Puede afectar a
la exposición o al efecto.
*Puede diluir las
diferencias existentes o exagerarlas y estar muy diferenciadas.
·
No diferencial: estudios que disminuye las
diferencias, el estudio no detecta a los sujetos que realmente están expuestos.
·
Diferenciales: marcan las
diferencias. Las madres de niños con mal formaciones recuerdan con más
intensidad las incidencias ocurridas durante el embarazo que las que tuvieron
niños normales.
GRUPOS DE CONTROL- es tratar de minimizar los
errores por sesgos de clasificación. La finalidad del grupo control es aislar
el efecto del factor del estudio del debido a otros factores.
o
Efecto Hawthorne: sentirse observado, mejora
nuestra respuesta.
o
Efecto Placebo: la administración de fármacos
produce respuestas no atribuibles específicamente al producto F.
o
Regresión a la media: cuando se
obtiene un valor extremo y lo medimos una 2º vez se tiende a los calores de la
media.
o
Evolución natural: las enfermedades tienden a su
resolución natural sin que sean atribuibles a la intervención.
SESGO DE CONFUSIÓN:
- Se pude controlar, no solo en la fase de diseño, sino en la fase de análisis.
Un ejemplo de ello es , si hacemos un estudio en el cual ponemos en relacción la edad de la madre con el peso del recién nacido al nacer; si no contemplamos la variable de si la madre es fumadora o no, estaríamos en sesgos de confusión ya que esta demostrado que el hábito tabaquico influye en el peso del recién nacido.
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