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Bueno, en esta clase vamos a desarrollar el tema el concepto de clasificación de variables en principio y para introducirnos en la metodología de una investigación. Estos son, en general, los pasos en el diseño de un estudio de investigación.
Comienza con que el investigador elabora una hipótesis de trabajo, luego redacta los objetivos del trabajo, elige el diseño de estudio y selecciona, define las variables. Este es el tema de la clase de hoy. Luego decide en qué escala serán medidas las variables y después, si fíjense, después dice selección de la muestra, que se relaciona con el tema que también estamos desarrollando en el otro video de universo y muestra. Recoge los datos, automatiza y después los datos se realizan esos datos para elaborar resultados y finalmente conclusiones.
Entonces, hoy vamos a dedicarnos a conocer qué es esto de las variables de un estudio epidemiológico. Vamos a definir variables a una cualidad, propiedad o característica que puede ser medida o numerada y que puede variar de un sujeto a otro. También puede variar en el mismo sujeto de un momento a otro. Piensen en la glucemia, la glucemia varía de una persona a la otra y también varía en una persona en diferentes momentos del día.
Y vamos a conocer a los diferentes modos que se encuentran en la variable como categorías. Por ejemplo, la variable sexo admite la categoría varón y mujer. Las variables pueden ser clasificadas según la escala que se utiliza para su medición y también según la relación que tienen con la hipótesis de un estudio.
Si las consideramos según la escala que se utiliza para su medición, las podemos clasificar en variables cualitativas y estas a su vez ser nominales y ordinales, y cuantitativas y estas a su vez en discretas y continuas. Vamos al ejemplo de cada una de ellas.
Las variables cualitativas nominales son aquellas donde se constata la presencia o ausencia de algún atributo que interesa conocer, pero que no presenta un orden entre una u otra categoría. O estaba la variable, por ejemplo, sexo, que puede adquirir, como decíamos, la categoría masculino, femenino, pero no hay un orden o una jerarquía entre una y otra. Evolución: vivo o muerto. Nacionalidad: argentino, paraguayo. No hay jerarquía entre estas categorías de variables. Un orden o jerarquía. Lo dijo el estado civil. A todas estas variables donde el nivel de medición indica la presencia de alguna con ausencia de un atributo y que no hay un orden entre ellas, vamos a llamarlas nominales.
En cambio, las variables cualitativas ordinales son aquellas donde ya existe un orden o jerarquía entre las categorías de esa variable, como por ejemplo, una escala de dolor categorizada como sin dolor, dolor leve, moderado, dolor severo, un severo dolor máximo. Primero, según nuestro ser puesto, observe que aquí, a pesar de que hay una jerarquía entre las categorías de las variables, no se puede operar matemáticamente con ellas. Podemos decir que el dolor máximo es tres veces más que el dolor moderado, por ejemplo. Entonces, hay un orden, pero hay dificultades en la operación matemática en este tipo de clasificación.
Las variables cuantitativas discretas son aquellas en las cuales la intensidad de un atributo tiene una expresión numérica. Por ejemplo, número de camas, número de goles, número de hijos. Cualquier conteo nos va a retribuir una variable discreta. Observen que no podemos en este caso decir 2,3 hijos, porque una persona puede tener dos o tres hijos, cuatro, cuatro o cinco camas, no 4,5 camas. Entonces, las variables cuantitativas discretas expresan la intensidad o fenómenos mediante una retribución numérica y no tiene sentido expresarlas en decimales.
A diferencia de las variables cuantitativas continuas, donde sí existe una expresión decimal y donde el límite en la expresión decimal está impuesto por el instrumento de medición, por la precisión del instrumento de la medición, pero que en teoría la expresión decimal se puede extender hacia el infinito, como la variable tiempo, peso, glucemia, altura, donde la, como le decía, la expresión decimal puede es infinita, nada más que existe un límite en el instrumento de medición y solamente por eso se presentan con los decimales.
Y decía que las variables también pueden ser clasificadas según la relación con la hipótesis del estudio: independientes, las cuales deben ser entendidas como el evento en la relación causa y evento, y variables independientes que vendrían a ser la causa, factores de riesgo. Entonces, si estamos considerando cuáles son las causas del embarazo adolescente, entonces la variable dependiente es el embarazo, en embarazos adolescentes, y las variables independientes serían todas las causas o factores que el investigador supone que llevan al embarazo.
A ver, como sea, a discutir algunos ejemplos de variables según su escala de medición. Si decimos en compararse un sexo, se observó una diferencia significativa, ¿cuál es la variable en estudio? La variable en estudio es la variable sexo y las categorías que pueda adquirir son femenino, masculino, y se trata de una variable de tipo cualitativa nominal.
Si este ejemplo se relaciona al estudio del cáncer 1, 2, 3, 4 con la sobrevida estimada del año de los pacientes, las variables que están en juego acá son el estudio del cáncer y la sobrevida que se está expresando en años. Observe particularmente el estudio del cáncer 1, 2, 3 y 4. Podemos pensar que es una variable numérica porque estamos viendo unos romanos, pero sin embargo, en este caso no se trata de una variable cuantitativa discreta como algunas personas podrían pensar. Se trata de una variable cualitativa ordinal, donde el estadio 1, 2, 3, 4 no expresa una intensidad numérica del fenómeno. Daría lo mismo que digamos A, B, C, D, expresa una jerarquía, pero tener estadio 4 no está el doble de un estadio 2.
Observen este ejemplo que dice: el 20% son argentinos, 35% paraguayo, 40% chilenos. La variable a la cual hace referencia este ejemplo, que acá no está expresada en forma explícita, es la variable nacionalidad, categorizada como argentino, paraguayo, chileno. Ahora, ¿de qué tipo de variable se trata? Estamos hablando de categorías como argentinos, paraguayos, chilenos que no expresan un orden, que sí expresan la presencia o ausencia de un atributo. Cero, uno argentino, cero los paraguayos. Una variable de tipo cualitativa nominal.
En promedio, las pacientes tienen dos consultas por semana. Aquí la variable consulta por semana es una variable que está siendo medida en una escala discreta. Dos consultas es una intensidad numérica de un fenómeno. No hay 2,3 consultas, hay dos otras consultas. Entonces, es una variable que está siendo medida en escala discreta.
En general, nos llegan con cierta frecuencia estas dos preguntas que, como ves, con el que, que los estudiantes la sacan de las aulas de desarrollo, anticipándome a probablemente a que alguien tenga esta misma duda. Una de esas preguntas son: ¿cuántas variables se tienen que usar en un estudio de investigación? No hay una respuesta en concreto con esta con esta pregunta porque no hay un número que pueda resultar orientativo. Y es importante considerar que la cantidad de variables que deben ser incluidas en un trabajo de investigación deben ser todas las necesarias para que hagan falta para dar respuesta a los objetivos del estudio de investigación que se plantea y tan pocas como sea posible. Esto está, hay una frase que dice: es deseable que la cantidad de variables sean tantas como sean necesarias y tan pocas como sean posibles. Hace referencia a que cuando un investigador selecciona muchas variables que no tienen relación con su objeto de estudio, en realidad tiene mayor trabajo, además puede cometer más errores en el análisis de resultados, puede producirse asociaciones al azar, complica todos los análisis estadísticos. Entonces, hay que tener en cuenta este detalle respecto del número de variables que se deben recolectar en una investigación.
Bueno, y la otra pregunta que nos suelen hacer es: ¿para qué tenemos que estudiar la clasificación de las variables? Y en particular, yo le diría que la clasificación de variables según la escala en la cual se miden es importante porque con ello luego podemos decir diferentes tests estadísticos para probar hipótesis, así como también los gráficos que uno puede utilizar para presentar resultados.
Hay un proceso que se conoce como operacionalización, que se aplica para variables teóricas, abstractas, muy conceptuales, que no pueden ser medidas inmediatamente. Estas variables tan abstractas o complejas que no pueden ser por ese motivo medidas inmediatamente o directamente, requieren un proceso que es la operacionalización, que tiene que ver con identificar dimensiones de esta variable teórica, a partir de esas dimensiones, indicadores que es lo que se recolecta con un instrumento y de esa manera puede ser medida una variable que de otra manera no podría ser medida.
Por ejemplo, la definición conceptual del concepto de accesibilidad a un servicio de salud podría ser entendida como la mayor o menor posibilidad de tomar contacto con los servicios de salud para recibir asistencia. Está claro que con esa definición uno puede hacer una medición en concreto en una persona. ¿Cómo puedo medir la accesibilidad al servicio de salud con esa definición? Es evidente que tenemos que operacionalizarla para determinar finalmente si esta persona tiene o no accesibilidad a un servicio de salud.
Las dimensiones que se pueden identificar en este concepto de accesibilidad podrían ser una dimensión de accesibilidad geográfica, una dimensión de accesibilidad económica o también otra dimensión sobre dimensiones culturales en referencia a la accesibilidad. Y entonces podríamos decir que de la dimensión accesibilidad geográfica podríamos tomar como indicador los minutos que las personas tardan en llegar al servicio de salud. La dimensión económica podríamos recolectarla mediante cuánto tiene que adaptar esta persona para poder acceder al servicio de salud. La dimensión cultural podríamos, por ejemplo, medirla mediante una encuesta que pueda determinar si esta persona conoce la oferta de servicios de este centro de salud. De esta manera, uno puede medir variables abstractas, complejas, que de otra manera no podrían ser medidas.
Nuestro concepto importante a tener en cuenta cuando hablamos de variables es el concepto de variable de confusión. El concepto de variable de confusión tiene sentido cuando el investigador está planteando una relación causa-efecto entre dos variables y entonces la variable de confusión sería aquella que se asocia tanto a la supuesta causa como al efecto, que no es parte de la cadena causal y que en realidad es la responsable del efecto.
Acá hay un ejemplo clásico que es el siguiente: si un investigador quisiera saber si el consumo de café se asocia a cáncer de pulmón, posiblemente podría encontrar una relación entre entre mayor consumo de café o entre las personas que consumen café que tengan más incidencia de cáncer de pulmón comparadas con las que no consumen café. Aquí podríamos pensar que existe una confusión, porque las personas que consumen café suelen también consumir tabaco. Entonces, el cigarrillo está asociado al consumo de café y también está asociado, es la causa del cáncer de pulmón. Y entonces, si el investigador no tiene en cuenta que en la asociación que está evaluando existe la posibilidad de hablar de confusión y no las registra, luego no puede controlar las y va a obtener un resultado erróneo.
Las variables de confusión se pueden controlar en el diseño o en el análisis de los datos, pero siempre va a requerir que el investigador haya previsto esta situación y haya recolectado el dato de la variable de confusión en el momento que está investigando. En el diseño se pueden controlar mediante restricción, es decir, mediante criterios de exclusión. En este ejemplo, podríamos decidir que no ingresan al estudio personas que fuman. Otra manera de controlar los factores de confusión solo mediante el emparejamiento o la aleatorización, y en el análisis mediante estratificación, ajuste de tasas o análisis multivariado.
Nuestros temas no son temas que desarrollamos en nuestra materia, pero es importante que los conozcan porque sí pueden ser de interés cuando ustedes desarrollen trabajos de investigación.
Bueno, hasta acá en nuestra clase virtual, pero aún hay más. Tienen que seguir estudiando este tema con los documentos que están disponibles en el campus virtual.