1. Métodos de Investigación
Dr. Ignacio Méndez Ramírez
IIMAS UNAM
Centro de Investigación y Docencia Económicas
2008
2. PREGUNTAS DE INICIO
2. La estatura de los seres humanos tiene distribución
normal
3. 3. En un estudio se tienen dos grupos de 50 personas.
El primer grupo realizó ejercicio físico vigoroso
durante un año. El segundo grupo no lo hizo, fue
sedentario. Al término del año se miden los ácidos
grasos en suero.
Para el primer grupo el promedio fue de 12.3 mg por
cc., en cambio para los sedentarios fue de 18.5 mg
por cc.
Se realiza la prueba de “t” y da una P< 0.0001.
Se concluye “El ejercicio físico vigoroso disminuye
los niveles de ácidos grasos”.
4. Comparación de Paradigmas Epistemológicos
POSITIVISMO
Objetivo
Empírico
Racionalidad en el Método
Reduccionista
Certeza
La Matemática está en la
realidad
Causalidad determinista
NUEVA FILOSOFIA
Objetividad Intersubjetiva
Constructivismo
Racionalidad en el científico
Sistémico
Minimizar errores
La Matemática aproxima la
realidad
Causalidad Probabilística
5. El uso de los modelos en el trabajo de investigación se da de
acuerdo al esquema siguiente:
6. Mario Bunge “ Crisis y
reconstrucción de la filosofía”
Gedisa 2002
Sistema mundial
Sociedades Niveles Sociales
Grupos Sociales
Individuos
Supersistemas pe. SNC
Organos pe. hipotálamo
Microsistemas pe. minicolumnas corticales
Células pe. Neuronas
Orgánulos pe. cromosomas
Moléculas pe. ADN
Átomos, pe. Ca
Partículas Elementales y campos
Niveles Biológicos
Niveles Químicos
Niveles Físicos
Los seres humanos y sus subsistemas y supersistemas
7. Un nivel de organización es una colección compuesta por
todas las cosas materiales caracterizadas por propiedades
peculiares ( en especial leyes)
Cualquier cosa perteneciente a un nivel determinado, está
compuesta por cosas que pertenecen a niveles inferiores.
Decimos que las propiedades de las cosas del enésimo nivel
que no están presentes en los niveles inferiores son
propiedades emergentes específicas del enésimo nivel
Moraleja Metodológica :
1.- Identificar el nivel o niveles atravesados por su objeto de
estudio.
2.- No saltar niveles.
3.- Reconocer la genealogía de los niveles superiores
Holismo, Análisis, Síntesis y Enfoque multinivel
8. Paradigmas Cuantitativo Cualitativo
Ontológico Realidad Objetiva y
Singular
Realidad Subjetiva y
Múltiple, según los
participantes
Epistemológico El investigador es
independiente del objeto
El investigador interactúa
con el objeto
Axiológico
Insesgado y sin
valores
Sesgado y con carga
valorativa
9. Paradigmas Cuantitativo Cualitativo
Lenguaje
•Formal
•Definiciones previas
•Impersonal
•Informal
•Decisiones por desarrollar
•Personal
Proceso de
Investigación
•Deductivo
•Causa y Efecto
•Diseño Estático
•Libre de Contexto
•Generalizaciones para
predicción, explicación
y entendimiento
•Confiabilidad
•Casos múltiples
•Inductivo
•Multifactorial y simultáneo
•Diseño emergente
•Categorías que surgen en
Contexto
•Patrones y teorías para
entender
•Validez
•Estudio de Caso
10. Paradigmas Cuantitativo Cualitativo
Experiencia y
entrenamiento
del Investigador
Habilidad técnica,
computación estadística
Habilidad literaria,
Computación para
análisis de textos
Aptitudes
psicológicas
• Adaptado a reglas y
guías
• Baja tolerancia a la
ambigüedad
• Estudios breves en
tiempo
• Adaptado a falta de
reglas o guías
• Alta tolerancia a la
ambigüedad
• Estudios de larga
duración
11. Paradigmas Cuantitativo Cualitativo
Naturaleza
del problema
• Confirmar teoría
• Estudiado previamente
• Variables conocidas
• Teorías existentes
• Investigación exploratoria
• Variables desconocidas
• El contexto es importante
• Puede no existir teoría
básica
12. Paradigmas Cuantitativo Cualitativo
Aspectos
Metodológicos
• Experimentos:
Aleatorización,
Homogeneización,
Bloques
• Estudios
Observacionales:
Modelos, Efectos
ajustados
• Causalidad
Probabilística
• Inferencia sobre
poblaciones
• Grupos de enfoque
• Entrevistas a
profundidad
• Observación participante
• Interpretación de textos
• Motivaciones, deseos
• Variables relevantes por
descubrirse
• Casos particulares
13. SINTESIS DE PARADIGMAS
(complementariedad)
Cuantitativo Cualitativo
• Las conclusiones
estadísticas son para
promedios o proporciones
• Se detectan las tendencias
generales
• Se aplican a un individuo o
elemento, las conclusiones
de la población a la que
pertenece
• Se descubren las
particularidades de un
elemento
• Se interpretan dentro de la
tendencia general los aspectos
particulares o la forma, y
quizá el por qué de las
desviaciones de la tendencia
14. SINTESIS DE PARADIGMAS
(complementariedad)
Cuantitativo Cualitativo
• La presencia de
interacciones múltiples , y
entre diversos conceptos e
indicadores, es difícil de
determinar
• Modelos gráficos,
ecuaciones simultáneas,
análisis de factores,
correspondencia,
conglomerados, etc.
• Se descubren las
particularidades de un
elemento. Se interpretan sus
características en el contexto
especifico
• Se pueden tener unos pocos
elementos estudiados a
profundidad, y describir e
interpretar semejanzas y
diferencias
15. Síntesis de Paradigmas Cualitativo y Cuantitativo
Ante las características de las epistemologías aceptadas
actualmente para todas las ciencias; las diferencias
básicas desaparecen, por lo que se puede y debe buscar
una síntesis de los dos paradigmas.
16. No se puede ser totalmente objetivo
Todos los Hechos tienen carga teórica.
Constructivismo.
Formas “ Humanas” de pensar y percibir
Se capta lo que se conceptualiza.
Hay que creer para ver.
Hay que ver para creer.
17. Construcción de teoría
Se postulan conceptos y
ligas entre ellos.
Se obtienen consecuencias
verificables.
Se contrastan las
deducciones con las
observaciones.
18. {La estatura de seres humanos es normal }
f(x)= [1/(2ps2)]1/2 exp[(x-m)2/(2s2)]
Estaturas negativas?
ABCD/EFG
Factores
NO comunes
Factores
comunes
Para un grupo de personas homogéneo en edad,
sexo, raza y alimentación; el modelo normal puede
representar la distribución de frecuencias de las
estaturas en forma aproximada.
19. Ciencias
Fácticas Formales
Elementos : Células,
familias, personas,
árboles, etc...
Propiedades :
Conceptualizar y medir.
Asociación o causalidad:
a una propiedad se
acompañan otra (s)
Elementos : Puntos,
espacios, vectores,
funciones, etc...
Propiedades: Definirlas,
son los axiomas.
Teoría: consecuencias
lógicas de los axiomas.
Modelos
CORRESPONDENCIA
20. METODO CIENTIFICO
GUIA, PASOS, REALIMENTACION
PRIMER CICLO : PROBLEMATIZACION, HIPOTESIS
Fase de tormenta de
ideas
Para generar la
hipótesis de la
investigación, elaborar
la lista de hipótesis
(candidatos)
No debe limitar las ideas
PROBLEMA
OBJETIVOS
HIPOTESIS
CONCEPTOS
Y VARIABLES
21. METODO CIENTIFICO
GUIA, PASOS, REALIMENTACION
HIPOTESIS
VARIABLES
RECURSOS
DISEÑO
SEGUNDO CICLO
DISEÑO
22. DISEÑO
ESTRUCTURA
MEDICIONES
CÓMO, CUÁNDO, DÓNDE
SEGUIMIENTO?
CONTROL DE
FACTORES DE
CONFUSION
POBLACIONES
ELEMENTOS
A, B, C,...
MUESTRAS
REPRESENTATIVIDAD
CÓMO , CUÁNTOS?
23. VALIDEZ EXTERNA
REPRESENTATIVIDAD DE LAS MUESTRAS
POBLACION
La distribución de las
variables de interés en el
estudio es aproximadamente
la misma en la población y
en la muestra
MUESTRA
Xi
X f(Xi) i
f(Xi)
24. VALIDEZ EXTERNA
Muestreo de la Población. Se toman al azar
n elementos de la población
La distribución de las
variables de interés en el
estudio es aproximadamente
la misma en la población y
en la muestra
MUESTRA
POBLACION
Xi
f(Xi)
Mientras que
no sea autoponderada,
la muestra no es representativa
Xi
f(Xi)
25. VALIDEZ EXTERNA
Muestras disponibles. A partir de un grupo de
n elementos disponibles se define la población.
La distribución de las
variables de interés en el
estudio es aproximadamente
la misma en la población y
en la muestra
Xi
f(Xi)
e.g.: toma como la muestra
los pacientes con la
patología de interés de
acuerdo con el orden de la
llegada
Xi
f(Xi)
POBLACION
MUESTRA
26. VALIDEZ EXTERNA
REPRESENTATIVIDAD DE LAS MUESTRAS
¿En qué difieren
las poblaciones?
POBLACION
ABCD/EFG
MUESTRA
Xi
f(Xi)
Xi
f(Xi)
POBLACION
27. DESCRIPCION O EXPLICACION
DESCRIPTIV
O
Una sola población.
Describir
características.
Estimar promedios,
totales, etc.
Conocer evolución.
Distribución espacial
Búsqueda sistemática
de asociaciones
COMPARATIV
O
Dos o mas poblaciones.
Hay una hipótesis de
causalidad.
Control de factores de
confusión.
Se definen las poblaciones
por la causa, o...
Se definen las poblaciones
por el efecto. (Casos y
controles)
DESCRIPTIV
O
COMPARATIV
O
28. CAUSALIDAD
Hipótesis Teórica.
Conceptos o “Constructos”
x y X1
X2
X3
X4
...
Y1
Y2
Y3
Y4
...
Hipótesis Empírica (s)
Entre Indicadores de los
conceptos.
29. CONCEPTOS DE CAUSALIDAD
X Y
Causalidad determinística
La causa es necesaria y suficiente
para el efecto. La configuración del
mundo está determinada por la
configuración anterior.
X Y
X Y
Causa necesaria pero no suficiente
Causa suficiente pero no necesaria
Trisomía
21
Sx.
Down
Amiba Amibiasis
Deficiencia Fe Anemia
30. CONCEPTOS DE CAUSALIDAD
X Y
Tabaquismo
Cáncer pulmonar
Causalidad probabilística
•Causa no necesaria ni suficiente
•Asociación estadística
•Las probabilidades de Y cambian al cambiar X
31. CONTRASTACION DE HIPOTESIS
Comparación de lo observado con lo esperado según hipótesis
H: la Hipótesis
D: el Diseño
SA: Supuestos Adicionales
P: la predicción (lo que se
espera si H, es cierto)
Se efectúa el Diseño, D, y se
observa si ocurre o no P.
Cuando hay aleatoriedad, se
cuantifican las discrepancias
entre Observado y Esperados
TEORIA
H, D, SAH P
Esperado
PRACTICA
Observado
32. AAPPOOYYOO CCOONNDDIICCIIOONNAADDOO
TEORIA H, D, SAH P
PRACTICA
Se efectúa la
investigación
con diseño D
Ocurre P o algo cercano a P
(puede ocurrir con facilidad
por azar, si H es cierta)
CONCLUSION
No se apoya H, condicionado a la validez
de D y la operación de los SAH
33. RREECCHHAAZZOO CCOONNDDIICCIIOONNAADDOO
TEORIA H, D, SAH P
PRACTICA
Se efectúa la
investigación
con diseño D
NO Ocurre P o algo cercano a P
(lo observado NO puede ocurrir con
facilidad por azar, si H es cierta)
CONCLUSION
No se apoya H, condicionado a la validez
de D y la operación de los SAH
34. EXPLICACIONES ALTERNATIVAS
H, D, SAH P
A, D, SAA P
B, D, SAB P
…………….
TEORIA
R, D, SAR P
Se efectúa el diseño D, y ocurre P ( o algo probable bajo H)
Formalmente tanto H como las explicaciones alternativas
son apoyadas. Condicionadas a la validez del diseño D, y
de cada uno de los SA
35. EXPLICACIONES ALTERNATIVAS
Falta de Validez Externa
El azar. Nulidad
Estadística
Errores de medición
Endogeneidad. En
realidad Y causa X
Teorías plausibles y
competitivas
Factores de Confusión
• Presentes de modo
diferente en los grupos
con variantes de X.
• Afectan también la Y.
Control:
• Homogeneizarlos
• Formar Bloques
• Aleatorización
• Análisis Estadístico
36. SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA
H, D, SAP
H Azar, D, SAP
A B, D, SAP
…………….
B R, D, SAP
R Se efectúa el diseño D, y ocurre P
( o algo probable bajo H)
TEORIA
PRACTICA
Si en modelos estadísticos se supone cierta la explicación alternativa
“No es cierta H”, y SAA es que “ocurre P por azar”, se demuestra que es
improbable la ocurrencia de P.
Se considera que se ha eliminado por improbable esa explicación, el
azar.
Nótese que quedan otras posibles explicaciones alternativas.
37. VALIDEZ INTERNA
CONTROL DE FACTORES DE CONFUSION
En la hipótesis de que X causa Y, es necesario eliminar
explicaciones alternativas y factores de confusión, para que
si al cambiar X se producen cambios en Y, estos puedan ser
atribuidos a X.
MMeettooddoollooggííaa EEssttaaddííssttiiccaa:
La asociación entre X y Y, persiste cuando se condiciona
con variables A1, A2, A3, …An. El condicionamiento se
logra:
1. Por diseño (homogeneización, bloques o aleatorización)
y/o
2. Por análisis; así, se dice que se evalúa el efecto de X
sobre Y, “corregido” o “ajustado” por A1, A2, A3, …An
38. CRITERIOS DE CLASIFICACION DE
INVESTIGACIONES
1. Según el propósito son Descriptivos o Comparativos
2. Según la evolución son Transversales o Longitudinales
3. Según la fuente de información son Retrospectivos o
Prospectivos
4.- Según el control del investigador son Observacionales
o Experimentales
40. ENCUESTA COMPARATIVA
Pasado Presente Futuro
P2
m2
m2
Extrapolación
P1
m1
m1
P1 y P2 = poblaciones
m1 y m2 = muestras
41. REVISION DE CASOS
P1 m1
m1
Extrapolación
en el pasado
Pasado Presente Futuro
P1 m1
m1
P = poblaciones
m = muestras
Extrapolación
en el presente
Evolución
Posible
seguimiento
Captación de información
de aspectos en el pasado
42. CASOS Y CONTROLES
Pasado Presente Futuro
Casos
m1 m1 P1
Controles
m2 P2 m1
P1 = población de casos con efecto
m1 = muestra de casos
P2 = población de controles, sin efecto
m2 = muestra de controles, sin efecto
Búsqueda del
factor causal
No
expuestos
Evolución
seguimiento
retrospectivo
Se supone que en
el pasado no está
presente el efecto
Evolución
Expuestos
Expuestos
43. PERSPECTIVA HISTORICA
Pasado Presente Futuro
m1
m2 P2 m2 m2
P1 y P2 = poblaciones
m1 y m2 = muestras
P1
Evolución
seguimiento
retrospectivo
P1 m1
posible
seguimiento
m1
Evolución
P2
44. ESTUDIO DE UNA COHORTE
Pasado Presente Futuro
P1 = población
m1 = muestra
P1
m1
seguimiento
P1 P1
mediciones
m1 m1
45. ESTUDIO DE VARIAS COHORTES
Pasado Presente Futuro
P1 y P2 = poblaciones
m1 y m2 = muestras
m1
seguimiento
P1 P1
mediciones
m1 m1
P1
m2
seguimiento
P2 P2
mediciones
m2 m2
P2
46. EXPERIMENTO
Pasado Presente Futuro
m1
Seguimiento
Mediciones
Tratamientos Evaluación
final
Asignación aleatoria
a los tratamientos
Pi = población inicial
m = muestras
T = tratamientos
extrapolación
P con
T1
P con
T2
P con
T3
m2
m1
m1
m2
m1
P con
T1
P con
T2
P con
T3
P m i
47. ESTUDIOS DE CAUSA A EFECTO
Tiempo inicial t0 Tiempo final t2
Poblaciones en
estado inicial
P sin la causa P1 1
ningún elemento
presenta el efecto
Poblaciones en
estado subsecuente
n1 elementos
con la causa
n2 elementos
sin la causa
b individuos
b individuos
sin la causa
P2 P2
48. X
X
X
Y
Y
Y
CAUSALIDAD PROBABILISTICA
X Y
CAUSALIDAD
DETERMINISTICA
CAUSA SUFICIENTE
PERO NO NECESARIA
CAUSA NECESARIA
PERO NO SUFICIENTE
CAUSA NO NECESARIA
NI SUFICIENTE, PERO
HAY UNA RELACION
ESTADISTICA
P(Y/X) P(Y/noX)
49. X Y
A1, A2, A3, ...An
Si la asociación entre X y Y persiste después de
condicionar (mantener constante) posibles factores
de confusión o explicaciones alternativas, A1,A2,...An
se tiene un apoyo empírico a la causalidad
50. X Y
A1, A2, A3, ...An
Hay dos maneras de condicionar, por diseño y por análisis.
Por diseño mediente bloques, homogeneización y aleatorización.
Por análisis, se incluyen en el modelo como variables
independientes las mediciones de los posibles factores de
confusión, además de la X; con la Y como dependientes.
En todos los casos es importante considerar la posibilidad de
interacciones entre la X y los factores A1, A2, ...n
51. EXPERIMENTO
• Se tienen dos o más
poblaciones.
• Hay seguimiento.
• Se eligen o inventan las
variantes del factor causal la X.
• Se aleatoriza la asignación de
esas variantes a las unidades
experimentales.
• Se forman bloques.
OBSERVACIONAL
• Una o mas poblaciones.
• Dos poblaciones: Los
elementos se eligen ya con las
variantes del factor causal.
Se pueden formar bloques.
Comparativo.
• Una población: Se estudia
una muestra de ella.
Descriptivo
Estudio observacional comparativo = Pseudoexperimento
52. LONGITUDINAL
• Se mide en dos o más
ocasiones la o las variables de
interés.
• La comparación de los valores
en épocas distintas nos
informa de la evolución de los
elementos.
• Se conserva la identidad de los
elementos durante el
seguimiento.
TRANSVERSAL
• Se mide una o más variables en
una sola ocasión en cada
unidad.
• No hay seguimiento y no se
requiere mantener la identidad
de los elementos.
Hay estudios longitudinal en el que medición se realiza en un solo día,
mientras que hay estudios transversales en el que se requiere tres
meses para la medición.
53. Longitudinales con una población
Evidencia de Causalidad? Mayor en C, luego D, nada en B
A Y
Tiempo
Ocurre X Ocurre X
Tiempo
Tiempo
Tiempo
Ocurre X
Ocurre X
B
C D
Maduración,
evolución
natural, etc..?
54. Longitudinales con dos poblaciones
Evidencia de Causalidad? Mayor en A, luego D, B y nada en C
A B
Tiempo
Control
Expuesto
Ocurre X Ocurre X
C D
Tiempo
Tiempo
Tiempo
Ocurre X
Ocurre X
Control de
Factores de
confusión
Y
55. RETROSPECTIVO
• La información fundamental,
o parte de ella, ya ha sido
captada en otras fuentes. El
investigador no estudia los
elementos, sino registros,
expedientes, fichas, etc..,
donde esta la información.
• Es rápido y barato.
• La información puede ser de
mala calidad.
PROSPECTIVO
• Toda la información
fundamental se obtiene
directamente aplicando
instrumentos de medición a los
elementos de estudio. La
información no existe en
fuentes secundarias, o es de
muy mala calidad.
• Es caro y lento
• La información es de buena
calidad.
56. ENCUESTA DESCRIPTIVA
POBLACION MUESTRA
Validez
externa
Ejemplo: Describir las prácticas de uso de plantas
medicinales de los habitantes de una región. La población
son todos los habitantes de la región. Se toma una muestra
representativa de ellos; posiblemente con muestreo
polietápico estratificado. Se aplica un cuestionario
(Prospectivo) o se recurre a expedientes de servicios de salud
(Retrospectivo)
Ejemplo: Describir las áreas donde crece cierta especie
vegetal. Se tendrá que muestrear aquellas zonas donde se
sospeche que puede desarrollarse, posiblemente con
muestreo de transectos.
57. ENCUESTA DESCRIPTIVA 2
POBLACION Validez MUESTRA
externa
Ejemplo: Perfil de ingreso estudiantes de una universidad.
La muestra se forma con los expedientes de un grupo o
generación. Se investiga la edad de ingreso,sexo, tipo de
escuela de procedencia, nivel socioeconómico, etc.
Ejemplo: Describir los padecimientos mas comunes en el
servicio de admisión de un hospital de zona. La población
son todos los pacientes semejantes a los que se estudian, la
muestra
58. ENCUESTA COMPARATIVA 1
Validez
Externa
Validez Interna
Validez
Externa
Comparar el grado y tipo de prácticas agrícolas que usan las
fases lunares, por parte de productores agrícolas que tengan
diferente origen étnico y escolaridad.
Los factores de confusión pueden ser, el grado de
dependencia de la agricultura, capital, tipo de tenencia de la
tierra, etc..
59. ENCUESTA COMPARATIVA 2
Comparar el grado y tipo de contaminación por metales
pesados en zona de riego con aguas negras tratadas y con
aguas limpias.
Los factores de confusión son: Prácticas agrícolas, origen del
suelo, clima, etc...
Validez
Externa
Validez Interna
Validez
Externa
Aguas
negras
Aguas
limpias
60. ENCUESTA COMPARATIVA 3
Privada
Validez
Externa
Validez Interna
Validez
Externa
Pública
Comparar el perfil de estudiantes de la
universidad pública con la privada
61. REVISION DE CASOS 1
Tiempo
PASADO PRESENTE
Evolución
Validez
Externa
En base a registros de médicos de servicio en zonas rurales,
cuantificar los cambios en el uso de plantas medicinales y
otras prácticas de la medicina tradicional.
En base a expedientes del seguro y o crédito agrícola,
valorar los cambios en las técnicas de producción agrícola,
en los últimos 40 años.
62. REVISION DE CASOS 2
Tiempo
PASADO PRESENTE
Evolución
Validez
Externa
Retrospectivo con
seguimiento
Recolección de datos
prospectivamente,
además de los datos
registrados
En base a registros estudiantiles, avaluar el proceso
educativo de un plantel. Determinar tasas de reprobación,
evolución de calificaciones, estas, se asocian con sexo,
escuela de procedencia, carrera etc..
En base a expedientes de un hospital explorar y determinar
evolución de pacientes con ciertas patologías. Se pueden
encontrar factores asociados con peores evoluciones?
63. CASOS Y CONTROLES 1
Pasado Presente
casos,
con Y
Controles,
sin Y
Validez
Externa
Validez
Interna
Seguimiento retrospectivo
Sin X
Con X
Sin X
Pérdida de recursos genéticos o forestales,
con veda: casos, sin veda: controles.
Remontarse a épocas pasadas en la que no se habían perdido
los recursos, para investigar posibles factores causales, tales
como industrialización, educación, etc..
Validez
Externa
64. CASOS Y CONTROLES 2
Casos,
con
cáncer
Controles,
sin cáncer
Validez
Externa
Validez
Interna
Pasado Presente
Seguimiento retrospectivo
Sin X
Con X
Sin X
Validez
Externa
Evaluación de factores de riesgo para una neoplasia: cáncer
de vejiga, pulmonar, enfermedad coronaria, etc..
Se pueden explorar varios posibles factores causales o de
riesgo simultáneamente; las muestras pueden ser pequeñas, el
periodo involucrado puede ser muy grande
65. CASOS Y CONTROLES 3
Casos,
reprobados
Controles,
regulares
Validez
Externa
Validez
Interna
Pasado Presente
Seguimiento retrospectivo
Sin X
Con X
Sin X
Validez
Externa
Comparar los expedientes de alumnos reprobados (casos) con
alumnos regulares (controles). Valorar como riesgos para la
reprobación: turno, carrera, sexo, escuela de procedencia,
calificación previa, nivel socioeconómico, participación en
deporte o actividades políticas.
66. PERSPECTIVA HISTORICA 1
Validez
Externa
Pasado Presente
Evolución pasada
Validez
Interna
desastre natural
Validez
Externa
En base a expedientes de seguro o crédito agrícola, evaluar
productividad agrícola en zonas comparables antes y después
de un desastre natural, como volcán, o inundación.
67. PERSPECTIVA HISTORICA 2
Validez
Externa
Pasado Presente
Evolución pasada
Validez
Interna
Validez
Externa
Piso
Cuidados
Intensivos
En base a expedientes de casos de infarto cardiaco,
comparar evolución entre los que recurren a sala de
cuidados intensivos y los que se atienden en “piso”.
68. PERSPECTIVA HISTORICA 3
Validez
Externa
Pasado Presente
Evolución pasada
Validez
Interna
Validez
Externa
...
halotano
éter
...
En base a expedientes de operaciones 40,000 comparar
mortalidad con varios tipos de anestésico, halotano, éter, etc.
Controlar por edad, tipo de operación, estado físico, etc.
69. UNA COHORTE 1
Tiempo
PRESENTE FUTURO
Evolución
Validez
Externa
Se decreta una nueva ley de explotación forestal y se quiere
conocer su impacto futuro en la conservación de recursos.
Se establece una clínica de atención médica en base a
medicina alternativa, se quiere saber como cambia la
incidencia de padecimientos crónico-degenerativos en los
próximos 10 años.
70. UNA COHORTE 2
Tiempo
PRESENTE FUTURO
Evolución
Validez
Externa
Se crea una nueva carrera , se quiere valorar todo el proceso
educativo. Se decide efectuar exámenes y aplicar
cuestionarios al término de cada semestre.
Se modifica una ley de impuestos, se desea conocer el
impacto que tiene en la actividad económica. Se toma una
muestra de establecimientos y se les aplica un cuestionario
cada seis meses.
71. VARIAS COHORTES 1
Presente Futuro
Validez
Interna
Evolución futura
Se comparan los resultados de la medicina tradicional con la
moderna, para diabetes y cáncer. Las poblaciones deben ser
enfermos con características semejantes, pero una de ellas
acude a los practicantes de la medicina tradicional , (X) y la
otra a las clínicas u hospitales, (sin X) .
Con X
Sin X
Validez
Externa
Validez
Externa
Validez
Externa
Validez
Externa
72. VARIAS COHORTES 2
Presente Futuro
Validez
Interna
Evolución futura
Con X
Sin X
Validez
Externa
Validez
Externa
Validez
Externa
Validez
Externa
Se comparan los cambios en actitudes en relación a
relaciones sexuales, entre los televidentes de una serie “con
mensaje” con los no televidentes y los que no ven la serie.
73. VARIAS COHORTES 3
Presente Futuro
Validez
Interna
Evolución futura
Con X
Sin X
Validez
Externa
Validez
Externa
Validez
Externa
Validez
Externa
Se comparan las carreras académicas de un nuevo programa
educativo, con el tradicional.
Se comparan las carreras académicas de estudiantes con
actividad política intensa con la de los políticamente no activos.
74. EXPERIMENTO 1
Presente Futuro
Evolución futura
Validez
Interna
Validez
Externa
población
Población
sin X
ALEATORIZACION
Población
con X
Le toca
X
Le toca
no X
Validez
Externa
Se comparan los resultados de la medicina tradicional con la
moderna, para diabetes y cáncer. Se tienen 50 voluntarios
que pueden ser asignados al azar a cualquiera de los dos
tipos de tratamiento.
75. EXPERIMENTO 2
Presente Futuro
Evolución futura
Validez
Interna
Validez
Externa
población
Población
sin X
ALEATORIZACION
Población
con X
Le toca
X
Le toca
no X
Validez
Externa
Se comparan los resultados de un cambio en el proceso
productivo. Cambiar condiciones de operación de una fábrica.
Unidad experimental: una planta piloto.
76. EXPERIMENTO 3
Presente Futuro
Evolución futura
Validez
Interna
Validez
Externa
población
Población
sin X
ALEATORIZACION
Población
con X
Le toca
X
Le toca
no X
Validez
Externa
Se comparan los resultados del control tradicional de
paludismo con control focal.
Unidad experimental: un pueblo de 2500 habitantes
77. EXPERIMENTO 4
Presente Futuro
Evolución futura
Validez
Interna
Validez
Externa
población
Población
sin X
ALEATORIZACION
Población
con X
Le toca
X
Le toca
no X
Validez
Externa
Se comparan los rendimientos de maíz con diferentes tipos
de fertilizante. Unidad experimental de 4 surcos de 10 m.
78. El experimento más grande que ha habido
Se quería evaluar la eficacia de la vacuna
Salk contra la Poliomelitis. La incidencia de
polio era en 1950-56 de 50 por cada 100,000
(probabilidad de 0.0005). Si se supone una
efectividad de 50%; es decir, se evitan 50%
de casos con la vacuna. Si la muestra
hubiese sido de 100 vacunados y 100 con
placebo, se esperan 100(0.0005)=0.05 en el
placebo y 100(0.00025)=0.025 en el
vacunado. Es decir, no se hubiera
observado nada, cero casos en ambos
grupos
79. Si la muestra hubiese sido de 40,000
vacunados y 40,000 con placebo, se esperan
40000(0.0005)=20 en el placebo y
100(0.00025)=10 en el vacunado.
En este caso aún se tienen números
pequeños facilmente confundibles con el
azar.
Se decidió un experimento aleatorizado,
doble ciego, con consentimiento informado
con 200,000 en el grupo placebo y 200,000 en
el placebo. Se esperan 200000(0.0005)=100
en el placebo y 200000(0.00025)=50 en el
vacunado.
80. Hubo algunos estados de EU no
quisieron participar en el ensayo clínico
controlado. En ellos se hizo un estudio
comparativo abierto no aletorizado,
asignado la vacuna a los niños de 2o de
primaria y el placebo a los de 1o y 3o. Se
supone que el promedio de los dos últimos
se parece a los de 2o. Algunos se negaron a
participar en ambos tipos de estudio. Los
resultados fueron como la tabla siguiente
82. 0
Mean(P(polio)x100000)
25
50
75
100
VacunadosAlea
PlaceboAlea
No Inoculados
Vacunados2o
controles
2oNoInoculados
Grupo de Estudio
p0.0001
83. Diferencias entre los dos grupos
vacunados, p=0.26
Diferencias entre los dos grupos placebo,
p=0.0019
Diferencias entre areas de experimento
controlado con las de 2o contra 3 y 4os.,
p=0.40
Diferencias entre los dos grupos no
inoculados, p=0.96
