Marco metodologico.

1. MARCO METODOLOGICO
Dr. Cristian Díaz Vélez
Editor Científico de Revista Cuerpo Médico Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo
Miembro del Comité Científico de la Revista Acta Médica Peruana
Miembro del comité Científico. Revista Acta Médica Peruana del Colegio Médico del Perú
y Revista Médica de Risaralda, Universidad Tecnológica de Pereira-Colombia.

2. DISEÑO

3. Diseños

4. Estrategias metodológicas

5. Estudios observacionales

6. JERARQUIAS DE LA EVIDENCIA
Revisión sistemática / Meta-análisis de ensayos
clínicos.
Ensayos clínicos aleatorios y controlados
Revisión sistemática / Meta-análisis de estudios
de cohortes.
Estudios de Cohortes
Estudios de casos y controles
Series de casos
Reporte de casos
Opinión experta

7. DISEÑO
DESCRIPTIVOS

8. Series de casos
• Estos estudios describen la experiencia de un
paciente o un grupo de pacientes con un
diagnóstico similar.
• En estos estudios frecuentemente se describe
una característica de una enfermedad o de un
paciente, que sirven para generar nuevas
hipótesis.

9. VENTAJAS:
Baratos y rápidos.
Ecológico
Primera aproximación
asociación causa-efecto.
Utiles para evaluar
intervenciones en la población
(programas o políticas de
salud).
DESVENTAJAS:
 Capacidad limitada de hacer
inferencias causales (Falacia
Ecológica)

10. Series de casos

11. Ecológicos o de correlación
“CONTAMINACION AMBIENTAL Y ENFERMEDADES
RESPIRATORIAS AGUDAS EN NIÑOS: ESTUDIO
ECOLOGICO EN LA OROYA”
¿Existe correlación entre el número de consultas
diarias en los servicios de urgencia por
enfermedades respiratorias agudas en niños y los
niveles de contaminación ambiental en La Oroya a
través del año 2008?

12. Transversal
ESTUDIO TRANSVERSAL, es aquel que mide en un instante
determinado la frecuencia del evento de interés.
Expuestos
No Expuestos
INICIO ESTUDIO
muestra
Enfermos
Sanos
FIN DE ESTUDIO

13. Transversal
VENTAJAS:
• Son relativamente sencillos y
rápidos.
Su costo no es tan alto.
Da rápidamente un perfil de la
población en cuanto a uno o
más problemas de salud.
Determina prevalencia de
factores de riesgo.
Genera hipótesis etiológicas.
DESVENTAJAS:
Aporta muy poco al estudio
de la causalidad: No
incorpora EL TIEMPO en la
evaluación de los individuos.
p.e. AO - HTA
No son útiles en
enfermedades de corta
duración o baja prevalencia.

14. DISEÑO
ANALITICOS

15. Casos y Controles
15

16. Casos y Controles
 Estudio analítico observacional, en el que se
selecciona dos grupos de sujetos de acuerdo a la
presencia (casos) o ausencia del evento (controles) en
estudio.
 Comparación de grupos respecto a la exposición previa
a factores de riesgo (FR) o protección (FP) para
esclarecer su papel en la etiología de la enfermedad en
estudio.
 Este diseño representa una estrategia muestral del
diseño de cohorte.
16

17. Diseño
Casos
a) Definición: Criterios diagnósticos.
b) Selección: Caso incidente o prevalente.
c) Fuentes de obtención: empresas, hospitales, etc.
Controles
a) Selección: criterios de simultaneidad y
homogeneidad.
b) Fuentes de obtención: hospitales, registros
poblacionales con otras enfermedades, empresa de
la cual provienen los casos, vecinos, etc.
17

18. Medición de la exposición
 Definición de exposición.
 Criterios para la clasificación.
 Fuentes de información:
a) Cuestionarios
b) Biomarcadores
c) Registros ocupacionales
d) Fichas clínicas
18

19. Sesgos
a) Selección
b) Información
c) Del entrevistador
19

20. Ventajas
 Útil para estudiar enfermedades raras (de baja
incidencia) o con períodos de latencia prolongados.
 Permiten el estudio simultáneo de varios factores
de riesgo.
 Requieren comparativamente menor número de
sujetos.
 En general son menos costosos y duran menos
tiempo.
20

21. Limitaciones
 No se puede medir incidencia directamente.
 Dificultad en la selección de los controles.
 Mayor posibilidad de sesgos: sesgo de memoria,
sesgo de confusión.
 Cuando se estudian enfermedades muy raras, la
elección del grupo de casos no suele ser
aleatoria y se toma lo que existe.
21

22. Diseño de Cohorte
Cohorte
libre
de enfermedad
Población
objetivo
Expuesto
No Expuesto
Enfermos
No Enfermos
Enfermos
No Enfermos
TIEMPO
22

23. Estudio de Cohortes:
Estudio de tipo observacional longitudinal, analítico, con
sentido hacia delante.
Función: Evaluar la posible existencia de una relación causa-efecto.
Sujetos participantes:
•no presentan la enfermedad al ser incluidos
•se clasifican en grupos expuestos/no expuestos
•son seguidos durante un periodo de tiempo
•se comparan las tasas de incidencia de la enfermedad en los
grupos de expuestos y de no expuestos.
23

24. Tipos de estudios de cohortes (I)
Según el momento de inclusión de los sujetos en la cohorte:
Cohortes Fijas
Todos los sujetos entran a formar parte de la cohorte en el mismo
momento del tiempo.
Cohortes Dinámicas
Los sujetos entran a formar parte de la cohorte en diferentes momentos
del tiempo.
24

25. Tipos de estudios de cohortes (II)
Según la posición temporal del observador:
Estudios de cohortes prospectivas (o concurrentes)
En el momento de iniciar el estudio, aún no se ha producido el efecto en
ninguno de los sujetos sometidos a observación.
Estudios de cohortes retrospectivas
En el momento de iniciar el estudio, el punto final del seguimiento ya ha
tenido lugar.
Estudios de cohortes ambispectivas
En el momento de iniciar el estudio, el período de seguimiento ya se
había iniciado para alguno de los sujetos incluidos en las cohortes.
25

26. Colección de datos de estudio cohorte
TIPO PASADO PRESENTE FUTURO
Prospectivo E D
Retrospectivo E D
Prospectivo E E D

27. Principales usos de los estudios de cohorte
•Ensayar hipótesis de causalidad y de riesgo
•Medir la incidencia de una enfermedad o condición.
•Permiten la cuantificación del riesgo
•Estudiar la historia natural de la enfermedad
•Explorar el efecto de exposiciones de baja frecuencia
poblacional
•Estudiar mas de una consecuencia para la salud
derivado de exposiciones
27

28. Ventajas
• Temporalidad: La exposición precede al resultado
debido a que la cohorte está libre del resultado al
inicio.
• Eficiente para estudiar exposiciones raras
• Puede ser usado para estudiar múltiples resultados
• Permite cálculo de incidencia de enfermedad en
expuestos y no expuestos.
• Minimiza sesgo de recuerdo
28

29. Desventajas
• Tendencia a ser caros (gran tamaño de muestra) y
consumidores de tiempo (largos periodos de
seguimiento)
• Pérdidas de seguimiento.
• Cuando múltiples resultados o incidencia de
enfermedad específica es el resultado de
interés, sesgo puede ser un serio problema
• Ineficaz para estudiar enfermedades raras
29

30. Desventajas
• No participación (sesgo de selección) – no
puede ser asumido que aquellos que
eligieron participar tuvieron la misma
prevalencia de exposición o incidencia de
la enfermedad, que aquellos que no
participaron.
• Una diferencia en la prevalencia de exposición en
no participantes no sesgará los resultados.
• Una diferencia en la tasa de la enfermedad entre
los no participantes sesgará los resultados
30

31. Diseño Experimental
Factor -
causal
Factor +
causal
Efecto
Efecto
Positivo
Negativo
Positivo
Negativo
Grupo testigo
control
Grupo de estudio
experimental
Medición
Variable independiente
Medición
Variable dependiente
Aplicación
Variable independiente

32. Investigaciones
Experimentales
No clásicos
Grupo experimental
y de medición
DESPUES
Cuatros grupos de
Solomón:
2 mediciones después
y 2 mediciones
antes y después.
Cuasi – experimentales
no hay grupo control
no hay asignación al azar.

33. ¿Qué es un experimento?
• Es elegir o realizar una acción y después
observar sus consecuencias.
• Es un estudio en el que se manipula
intencionalmente una o más variables
independientes (supuestas causas) para
analizar las consecuencias sobre variables
dependientes (supuestos efectos) en una
situación de control para el investigador.

34. DISEÑO EXPERIMENTAL
• El investigador es un agente activo.
• El experimento controlado constituye el ideal
de la ciencia.
• Son estudios en los que el investigador
manipula la variable predictora (la
intervención, variable independiente) y
observa el efecto sobre un desenlace.

35. CARACTERISTICAS DE UN EXPERIMENTO
Manipulación:
• El experimentador interviene y modifica,
manipula la V.I.(tratamiento o placebo)
• Se manipula deliberadamente la variable
independiente en cantidades o grados
para analizar sus consecuencias sobre la
variable dependiente

36. • Control
• El experimentador introduce uno o más
controles (grupo testigo)
• Al grupo control no se le administra el estímulo.
• Los grupos deben ser comparables entre sí
(equiparables, semejantes).

37. CARACTERISTICAS DE UN EXPERIMENTO
• Aleatorización (randomization)
• Se asignan los sujetos a un grupo de control o
experimento al azar.
• Es el método para lograr la equivalencia inicial
(validez interna).
• Nos asegura probabilísticamente que dos o más
grupos son equivalentes entre sí.

38. Ensayos clínicos
Ponen a prueba hipótesis.
Proveen evidencia científica sólida.
Impactan sobre la práctica médica.
Consagran un nuevo estándar.
Generan más preguntas.
Impulsan el progreso médico.
P. Politi www.cancerteam.com.ar

39. Fase I
Farmacología
humana
II
Exploratoria
III
Comprobatoria
o Terapéutica
IV
Efectividad
Farmacovigilancia
Sujetos 20
Voluntarios
sanos
100-200
Enfermos muy
seleccionados
250-1000
Enfermos
>1000
Heterogéneos
Finalidad Farmacocinética
Tolerancia
Dosis crecientes
Dosis-respuesta Dosis respuesta
óptima
Dosis establecida
Farmacodinamia Eficacia 3
meses
Eficacia Efectividad
Variables
intermedias
Variables
clínicas
Seguridad Reacciones
adversas menos
frecuentes
Tipo Cruzados Paralelos Comparativos Tratamientos
crónicos
FASES DE LOS ENSAYOS CLÍNICOS

40. Tienen inconvenientes...
1. PROMOTOR INDUSTRIA FARMACÉUTICA
Fines: Registro y dar conocer sus fármacos
2. EFICACIA vs EFECTIVIDAD
Validez externa. Grupos reducidos, homogéneos, controlados
3. EFECTOS SECUNDARIOS: No se detectan <1/10.000
4. NO SUBGRUPOS POBLACION:
NIÑOS: 40% fármacos no están aprobados
67% reciben medicamentos no aprobados
ANCIANOS
5. NO PREDICEN EFECTO INDIVIDUAL
Sólo aportan la mejor evidencia disponible del efecto medio de una
intervención, pero no el resultado en un paciente concreto

41. DISEÑO
CUALITATIVOS

42. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN
Teoría Fundamentada (Grounded Theory)
• Es un diseño cuyo propósito es desarrollar teoría
basada en datos empíricos y se aplica a áreas
específicas.
• Provee un sentido de comprensión sólido porque
“embona” en la situación en estudio,se trabaja de
manera práctica y concreta y es sensible a las
expresiones de los individuos.
• Intenta entender los procesos sociales que tienen
lugar en ambientes naturales.
• Se utiliza la codificación abierta para categorizar
los datos.

43. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN
Etnográficos
• Pretenden describir y analizar ideas, creencias,
significados, cococimientos y prácticas de grupos,
culturas y comunidades.
• Pueden ser muy amplios y abarcar la historia,
geografía y los subsistemas socioeconómicos,
educativo, político y cultural de un sistema social
(rituales, símbolos, funciones sociales,
parentesco, migraciones ,redes, etc.
• Implica la descripción e interpretación profundas
de un grupo, sistema social o cultural.

44. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN
Narrativos
• Recolectar datos sobre la historia de vida y
experiencias de ciertas personas para
describirlas y analizarlas.
• Resultan de interés los individuos en sí
mismos y su entorno, incluyendo a otras
personas.
• Pueden referirse a toda la historia de vida de
un individuo, un pasaje o época de dicha
historia de vida o varios episodios.

45. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN
Investigacción en Acción
• La finalidad es resolver un problema
cotidiano e inmediato y mejorar prácticas
concretas.
• Su propósito fundamental se centra en
aportar información que guíe la toma de
decisiones para programas,procesos, y
reformas estructurales.
• Pretende propiciar el cambio
social,transformar la realidad.

46. DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN
Fenomenológicos
• Se enfocan en las experiencias
individuales subjetivas de los
participantes.
• Pretende reconocer las percepciones de
los participantes y el significado de un
fenómeno y la experiencia.
• Ej;Indagar cómo se sienten,definen y
entienden esa experiencia las personas
que han sido secuestradas.

51. HIPOTESIS

52. Hipótesis
Son explicaciones tentativas de la relación
entre dos o más variables
Indica lo que tratamos de probar
Sus funciones son:
1. Guiar el estudio
2. Proporcionar explicaciones
3. Apoyar la prueba de teorías

53. Tipos de hipótesis
Hipótesis
H.
de
investigación
Descriptiva Correlacional Causal
H. Nula
H. NULA
H.
Alternativa
H. Alternativa
H.
Estadistica
De
estimación
De
correlación
De
diferencia
De medias

54. Tipos de Hipótesis
De investigación
Proposiciones tentativas sobre la o las posibles
relaciones entre dos o más variables.
Correlacionales
• A mayor confianza, mayor equidad.
• “A mayor autoestima de los estudiantes, mejores son
sus resultados académicos”
• “A mayor autoestima, menor temor al éxito”

55. Tipos de Hipótesis
Descriptivas
• “El conocimiento sobre alfabetización
científica de los profesores es bajo”
• “La mayoría de los profesores tienen un bajo
conocimiento sobre alfabetización científica”
• “El crecimiento de Chile durante el año 2010
será de un 5 %”

56. Tipos de Hipótesis
Hipótesis causales
• La desintegración del matrimonio provoca
baja autoestima en los hijos e hijas.
X (independiente)  Y (dependiente)

57. Tipos de Hipótesis
Hipotesis Nulas
• Proposiciones que niegan o refutan la relación
entre las variables
Ejemplo:
No hay relación entre la autoestima y el temor
al éxito

58. Tipos de Hipótesis
Hipotesis Alternativas
• Son posibilidades diferentes o alternas ante
las hipótesis de investigación y nula.
Ejemplo:
El candidato A obtendrá en la elección para la
presidencia más del 60% de la votación total.

59. No toda investigación cuantitativa
pone a prueba una hipótesis
Alcance del estudio Formulación de hipótesis
Exploratorio No se formulan hipótesis
Descriptivo Solo se formulan hipótesis cuando
se pronostica un hecho o dato
Correlacional Se formulan hipótesis
correlacionales
Explicativo Se formulan hipótesis causales

60. VARIABLES

61. Concepto
• Una variable es operacionalizada con el fin de
convertir un concepto abstracto en uno
empírico, susceptible de ser medido a través
de la aplicación de un instrumento.
• La precisión para definir los términos tiene la
ventaja de comunicar con exactitud los
resultados.

62. Variable
• Cualquier característica de la realidad que pueda
ser determinada por observación y que pueda
mostrar diferentes valores de una unidad de
observación a otra.
• Es un aspecto o dimensión de un fenómeno que
tiene como característica la capacidad de asumir
distintos valores, ya sea cuantitativa o
cualitativamente.
• Se deriva de la unidad de análisis y están
contenidas en las hipótesis y en el titulo del
estudio.

63. Variable
• La validez de una variable depende
sistemáticamente del marco teórico que
fundamenta el problema y del cual se ha
desprendido, y de su relación directa con la
hipótesis.
• Su misma palabra define que “debe admitir
rangos de variación”.
• Debe traducirse del nivel conceptual (abstracto)
al nivel operativo (concreto), es decir que sea
observable y medible.

64. Tipos
• Según el tipo de estudio: si se busca relación
causa-efecto
Independiente: CAUSA
Dependiente: EFECTO
Interviniente: actúa entre la independiente y
dependiente.

65. TIPOS DE VARIABLES
Por su naturaleza:
Cualitativas
Cuantitativas:
 Discretas/continuas
 Agrupadas o no agrupadas
Por la naturaleza de las escalas que miden sus valores:
Nominales (“distinción”)
Ordinales (“distinción” + “orden”)
Intervalo y razón (“distinción” + “orden” + “distancia”)
¡ MUY IMPORTANTE!
Define el tipo de estimadores
estadísticos a utilizar

66. TIPOS DE VARIABLES
Ejemplos de variable nominales:
Género (hombre/mujer)
Lugar de nacimiento (País, Autonomía, Provincia, Localidad)
Profesión (empresario, directivo de empresa, obrero....)
Centro en que se cursaron los estudios (publico/privado)
Razones para elegir la carrera de teleco (vocación, salario, prestigio....)

67. TIPOS DE VARIABLES
Ejemplos de variable ordinales (muy frecuentes en escalas de opinión)
Grado de aceptación de una “afirmación” de 0 a 10
Mucho, bastante, poco, nada (escala de 4 posiciones)
Mucho, bastante, poco, muy poco, nada (cinco posiciones)
Totalmente en desacuerdo, en desacuerdo, indiferente, bastante de acuerdo,
totalmente de acuerdo (5 posiciones)
Siempre, a veces, rara vez, nunca
¡MUY IMPORTANTE!
Los entrevistados tienden a situarse en las posiciones centrales. Las escalas con
posiciones pares discriminan mejor.

68. TIPOS DE VARIABLES
Ejemplos de variable de intervalo y razón
Nº de miembros de la unidad familiar
Salario
Edad
Renta familiar bruta
Nº de meses en situación de desempleo
¡MUY IMPORTANTE!
No necesitan codificación
Permiten un tratamiento estadístico más rico

69. TIPOS DE VARIABLES
VARIABLES
INDEPENDIENTES
VARIABLES
INTERVINIENTES
VARIABLES
DEPENDIENTES
EDAD
COMPRENSION
LECTORA
ESCOLARIDAD DE LOS PADRES
DOTACION DE BIBLIOTECAS
METODOLOGIA

70. Clasificación
• Según los valores que toma:
Cualitativas o categóricas
a. Dicotómicas
b. Categóricas
c. Ordinales
Cuantitativas o numéricas
a. Discretas
b. Continuas
c. De razón

71. Definición Operacional
• Explica como se define el concepto
específicamente en el estudio planteado, que
puede diferir de su definición etimológica.
• Equivale a hacer que la variable sea
mensurable a través de la concreción de su
significado, y está muy relacionada con una
adecuada revisión de la literatura.
• Puede omitirse cuando la definición es obvia y
compartida.

72. Categorización o dimensiones
• Cuando el concepto tiene varias dimensiones
o clasificaciones o categorías, éstas deben
especificarse en el estudio.
• Ej. “recursos”, que puede hacer referencia a
“recursos técnicos”, “financieros”,
“ambientales”, “humanos”

73. Indicador
• Es la señal que permite identificar las
características de las variables.
• Se da con respecto a un punto de referencia.
• Son señales comparativas con respecto a
contextos o a sí mismas.
• Su expresión matemática se nutre de la
estadística, la epidemiología y la economía.
• Se expresa en razones, proporciones, tasas e
índices.
• Permite hacer “medible” la variable.

74. Indicador
• Son ejemplos de indicadores: indicadores económicos
(la UVR, el dólar, la libra de café, el gramo de oro).
• Indicadores de pobreza (las migraciones, los
desplazados, el desempleo, los asentamientos
suburbanos).
• Indicadores de calidad de vida (tasa de natalidad, de
mortalidad, de fecundidad, de esperanza de vida).
• Indicadores de desarrollo (el PIB: precio interno bruto,
tasa de desempleo, la inflación, el IPC: índice de
precios al consumidor).

75. Nivel de medición o escala de medición
• La medición de una variable se refiere a su
posibilidad de cuantificación o cualificación.
NOMINAL: este nivel sólo permite clasificar.
Nominal dicotómica: sexo
Nominal ppd: Color de ojos.
ORDINAL: permite clasificar además ordenar,
es decir, establecer una secuencia lógica que
mide la intensidad del atributo.

76. Nivel de medición o escala de medición
• INTERVALO: permite clasificar y ordenar.
En una escala de este nivel el punto cero y la unidad de
medición son arbitrarios, como en el caso de la
temperatura en que el grado cero no implica ausencia de
temperatura, sino que se designó el cero en forma
arbitraria.
• DE RAZÓN O PROPORCIÓN: permite clasificar y ordenar.
Existe el cero absoluto o verdadero, es decir que el cero
reflejo la ausencia de la propiedad.

77. Unidad de medida
• Se refiere a la respuesta que se espera en la
medición planeada.
• Puede ser cuantitativa: en Kilos, en metros, en
litros, en porcentajes, en proporciones, en tasas.
• Puede ser cualitativa: en grados de satisfacción
(mucho, regular, poco), en calificaciones
(excelente, regular, insuficiente), en grado de
acuerdo (si y no) o (muy de acuerdo, en acuerdo,
en desacuerdo) etc.

78. POBLACION

79. 79
Niveles de población
Población diana
Población accesible
Población elegible
Muestra
Participantes
Pregunta de investigación
Accesibilidad/viabilidad
Criterios de selección
Tipo y tamaño muestral
No colaboración /perdidas

80. 80
Algoritmo
Criterios de inclusión y
exclusión

81. 81
Criterios de inclusión
Criterios de inclusión: son los que determinan las
reglas de ingreso al estudio. Entre más rígidos sean,
más pequeña será la población a la cual se
extrapolen los resultados.
Nota: si en el título aparece a quienes se realiza el
estudio, ya no debe ir como criterio de inclusión.

82. Población diana: Médicos generales de los distritos de
Chiclayo y La Victoria.
a. Criterios de Inclusión: Médicos generales que laboran en
Postas de salud, Centros de salud, consultorios particulares
y un hospital II.
b.Criterios de exclusión: Médico con labor
predominantemente administrativa, con enfermedad
mental incapacitante y con enfermedad orgánica severa o
terminal.
82

83. 83
Criterios de Exclusión
Subconjunto de individuos que cumplen
con los criterios de inclusión PERO tienen
características que pueden interferir con la
calidad de los datos o en la interpretación
de los hallazgos; determinan qué pacientes
deben ser excluidos del estudio, después de
haber ingresado.
NO es la negación de los criterios de
INCLUSION

84. Franco León Jiménez 84

85. 85
Unidad de análisis
• Elemento, objeto individuo del que se toman
las mediciones de la variable de interés.
• En el estudio de Fibromialgia la unidad de
análisis es el entrevistado en casa.
• Tomado de Pérez Lu L. Clase magistral: Muestreo. Diplomado de Investigación en salud- Escuela de Medicina Humana USAT-
2013

86. 86
Unidad de muestreo
• Colección de elementos incluidos en una población.
• En el estudio trasversal de Fibromialgia:
• Unidad de muestreo 1: Zonas de Chiclayo
• Unidad de muestreo 2: Manzanas de cada zona
• Unidad de muestreo 3: casas de cada manzana
• Unidad de muestreo 4: persona entrevistada.
• Tomado de Pérez Lu L. Clase magistral: Muestreo. Diplomado de Investigación en salud- Escuela de Medicina Humana USAT-2013

87. Muestra y muestreo

91. Errores, Errores, ERRORES
Aleatorio
Muestral
Sistemático
V = v± e
Valor
Verdadero en
la población
Valor
Medido en
la muestra
ERROR

92. Factores que influyen
►Tipo de diseño de etudio.
►Tipo de muestreo utilizado.
►Comparación de muestras independientes o
pareadas.

99. Plan de muestreo

100. ANALISIS ESTADISTICO

101. Tipos de análisis en estudios epidemiológicos
• Análisis univariado: Estudios descriptivos (prevalencia,
incidencia). Estimaciones puntuales de parámetros
poblacionales a partir de una muestra.
• Análisis bivariado: Estudios analíticos. Buscan asociación entre
dos variables. Riesgo de confusión.
• Análisis multivariado: Estudios analíticos. Buscan medir
asociación entre dos variables ajustando por otras variables
(intervinientes) que confundan la asociación o modifiquen su
efecto
Tomado de Lezcano, AG

102. Cálculos más comunes
• Estudio descriptivo o serie de casos:
– Estimar una prevalencia
• Estudio analítico o comparativo:
– Comparar prevalencias o incidencias entre dos grupos
• Estudio de casos y controles:
– Determinar fuerza de asociación (OR) entre una exposición y una
enfermedad
• Estudio de cohortes:
– Determinar diferencias en incidencia de una enfermedad entre un
grupo expuesto y otro no expuesto (RR)
Tomado de Lezcano, AG

103. Tipos de análisis bivariados
• Dos variables categóricas: Chi 2, Prueba exacta de
Fisher
• Dos variables numéricas (comparación de medias): T
de student (ojo con supuestos) y técnicas no
paramétricas.
• Una variables numérica con una categórica: ANOVA
(supuestos!) Corrección.
• Normalidad y teorema de límite central.

104. Muchas Gracias….!
cristiandiazv@hotmail.com