TEMA 9

Llegamos a la recta final de esta asignatura, puesto que estos dos últimos temas fueron los últimos que dimos en clases.

Primeramente deciros que esta asignatura ha sido toda una experiencia que ha merecido la pena de poder disfrutar, puesto que hemos aprendido una parte de la enfermería que muchas personas ignoran y que como enfermeros debemos promulgar y hacer de la enfermería cada vez más investigadora e innovadora. Pero bueno hoy me limitaré a explicaros estos temas de la manera más dinámica posible y con sus respectivos vídeos que a lo largo de esta asignatura han sido primordiales para mi enseñanza, además de todas las clases a las que he asistido.

En un primer lugar o hablaré del tema 9, donde se nos introdujo unos conceptos muy importantes a tener en cuenta, y es que cuando realizamos un estudio de investigación, planteamos un estudio en el ámbito sanitario para establecer relaciones entre variables, nuestro interés no suele estar exclusivamente en los pacientes concretos a los que hemos tenido acceso, sino más bien en todos los pacientes similares a estos. Esto se denomina interferencia estadística, y entre estos conceptos destacan:

Una vez que tenemos estos conceptos claros, deciros que conforme lo que hemos aprendido , cuando se trabaja con muestras, puesto que los sanitarios solemos trabajar con muestras, aunque sean representativas, se debe asumir un cierto error.

Es por ello que hoy os muestro las diferentes formas para calcular los errores que pueden darse lugar en nuestro estudio para verificar si nuestra muestra es la mejor escogida.

 Para ello se hace uso de fórmulas que tratan este tipo de errores, tales como:

Y los intervalos de confianza, que se utilizan como medio para conocer el parámetro en una población midiendo el error estándar  que tiene que ver con el azar, es decir que se comete por ese azar (error aleatorio). Se trata de un par de números tales que, con un nivel de confianza determinados, podamos asegurar que el valor del parámetro es mayor o menor que ambos números, es decir, no interesa saber exactamente el parámetro si no si en una alta probabilidad está entre los valores.

Se calcula considerando que el estimador muestral sigue una distribución normal, como establece la teoría central del límite.

Y te preguntarás ¿qué es la teoría del límite? Pues bien, yo al principio no entendí bien esta teoría, pero es sencilla, se trata de un teorema que nos dice que si seleccionan de cualquier población todas las muestras de un tamaño determinado, la distribución de las medias muestrales se acercará a una del tipo normal. De esta manera:

Esta aproximación aumenta en el caso de muestras más grandes, puesto que mientras mayor sea el tamaño de una muestra, menor será el error estándar.

Por último en este tema estuvimos viendo los tipos de muestreo.

Un muestreo es un método tal que al escoger un grupo pequeño de una población podamos tener un grado de probabilidad de que ese pequeño grupo posea las características de la población que estamos estudiando, por lo que en nuestras investigaciones futuras como enfermeros, el identificarlos es primordial.

Sinceramente en clase no lo entendí bien, así que tuve, como mucho de los estudiantes de hoy en día recurrir a Internet, ya que en libros no pude encontrar su explicación donde los entendiera, por lo que tras ver este vídeo, mis dudas quedaron resueltas al momento, y que espero que a vosotros también.

Por último vimos dos fórmulas esenciales pata calcular el tamaño muestral:

El tamaño de la muestra a tomar va  a depender de

·         Error estándar.

·         De la mínima diferencia entre los grupos de comparación que se considera importante en los valores de la variable a estudiar. Más grande debe ser la muestra para que más pequeño sea el error.

·         De la variabilidad de la variable a estudiar (varianza en la población).

·         El tamaño de la población de estudio.