Reflexión final.

Cuando comenzamos con esta asignatura, he de decir sinceramente que me parecía una pérdida de tiempo. No veía la utilidad que yo podía darle en un futuro, y mucho menos veía la relación que podía tener con mi futura profesión como enfermera. Tenía la impresión de que iba a ser una asignatura de bulto, que esta ahí para ocupar un espacio vacío, de esas por las que pasas pero de las que no pasan por ti, que realmente acabarás olvidando. 

Pero estaba equivocada, y de mi error me empece a percatar conforme íbamos avanzando con la asignatura, sobretodo cuando de ejemplos se nos ponían casos prácticos, y nos visualizábamos en unos años, llevando a cabo toda la información que estábamos recibiendo. 

Porque la estadística e investigación es una parte esencial en el área de la salud, y no se le ha dado la importancia que realmente tiene, hasta ahora, que parece que comenzamos a aceptarla como imprescindible, aunque aun le quede mucho camino y desarrollo, sobretodo desde el punto de vista enfermero.

Con los conocimientos obtenidos de esta asignatura, creo que mejoraremos como profesionales el día de mañana, además de ir consiguiendo cada vez más que la enfermería se valore y respete como realmente merece.

Para finalizar, no puedo olvidarme de agradecer a aquellos que han invertido su tiempo en ayudarnos y enseñarnos, a nuestro profesor José Antonio Ponce, y al profesor de seminarios, Manuel Pabón, por estar disponible en todas las horas que se le ha requerido para la resolución de las millones de dudas que han surgido durante el presente curso, ha sido uno de los pilares de apoyo más importantes. Gracias a mi clase, compañeros, por acompañarme en los nervios que conlleva la espera de los resultados académicos, por vuestro apoyo y risas en los momentos de estrés. Y por último, gracias al centro de enfermería de Cruz Roja en general, tanto por sus instalaciones y material, como por el cariño y familiaridad con los que me ha recibido, estoy muy orgullosa de formar parte de esta comunidad y, sobretodo, de la profesión que he elegido.

Seminario 2.

Como podréis recordar, en el anterior seminario se nos encargó la tarea de elaborar un trabajo de investigación basándonos en tres casos dados. La primera mitad de este, por tanto, la ocupamos en la exposición del procedimiento que había seguido el grupo en buscar la información, y las conclusiones a las que habíamos llegado.

En la segunda mitad aprendimos a utilizar el programa informático EPI-INFO, lo que nos sirvió de gran ayuda para la siguiente actividad que se nos encomienda, ya que tendremos que realizar un trabajo de investigación por nuestra cuenta, y para ello primero realizaremos un protocolo de investigación. 

Este programa será utilizado para organizar la información que obtengamos de nuestra investigación en gráficas, histogramas, diagramas de barras... con lo que compararemos mucho mejor los resultados. 


Seminario 3. 
Proseguimos con las clases del EPI-INFO y aprendemos a realizar cuestionarios con él, y así creamos el que sería el cuestionario para nuestra investigación.


Seminario 4
Este seminario sirvió de gran ayuda para terminar adecuadamente el trabajo, resolvimos dudas, tanto de estadística en general, como de redacción profesional y cientifica, y también sobre las técnicas a seguir, también sobre el EPI-INFO, para así evitar sesgos en nuestros resultados.


Seminario 5.
Podríamos considerar este seminario como la culminación de todos, y de la asignatura (sin contar el examen) puesto que en el expusimos el trabajo para el que nos habíamos estado preparando durante tanto tiempo, y el cual nos llevó varios meses, a mi grupo los meses de Abril y mayo, en concreto.

Seminario 1.

A demás de las clases, hemos tenido sesiones en grupos más reducidos, en los que también hemos estudiado la asignatura de Estadística y Tecnología de la Información y Comunicación. Estas sesiones se han dividido en 5 seminarios que me dispongo a explicar a continuación. 

Comenzamos los seminarios aprendiendo técnicas de búsquedas bibliográficas para realizar un trabajo posterior en casa. Esto lo haremos por sistemas  “boolianos”,  que ya los hemos explicado anteriormente en el tema 4, y seleccionando los descriptores Thesaurus (catalogo de descriptores normalizados). Los descriptores son las palabras clave como ya dijimos.

Tenemos que llevar a cabo una selección del sistema de búsqueda que incluya textos publicados hasta los 10 últimos años, a continuación una lectura de resultados, del titulo, autor/es, descriptores (palabras clave), localización revista, idioma y resumen, el cual no siempre aparece.

Con toda esta información, se nos exponen tres casos en los que tenemos que llegar a una conclusión y elegir entre dos métodos que se nos dicen en ellos, estableciendo una pregunta PICO, buscando 5 artículos de cada uno y basándonos en esas evidencias para el seminario siguiente.

Hipótesis Estadísticas: Test De Hipótesis.

Para finalizar el temario, aprendimos que para evitar los errores aleatorios también nos servia el comparar hipótesis, por lo que estudiamos como plantear una hipótesis nula, y  a compararla con otras dos establecidas por el investigador. Para saber cual de todas es la correcta utilizamos el procedimiento de la "Chi-cuadrado". 

Pusimos punto y final con numerosos ejercicios prácticos en los que aprendiamos a utilizar este procedimiento.

Estadística Inferencial: Muestreo Y Estimación.

Hasta ahora le hemos dado mucha importancia a los datos obtenidos de una investigación, pero ahora en el tema 9, toca hablar sobre los individuos de los que vamos a obtener esa información. Cuando 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.

Al conjunto de pacientes sobre los que queremos estudiar alguna cuestión le llamamos población de estudio.

Al conjunto de individuos concretos que participan en el estudio le denominamos muestra.

Al número de individuos de la muestra le denominamos tamaño muestral.

Al conjunto de procedimientos estadísticos que permiten pasar de lo particular, la muestra, a lo general, la población, le denominamos inferencia estadística.

Al conjunto de procedimientos que permiten elegir muestras de tal forma que éstas reflejen las características de la población le llamamos técnicas demuestreo.

Siempre que trabajamos con muestras (no estudiamos el problema en toda la población sino en una parte de ella), hay que asumir un cierto error.

Si la muestra se elige por un procedimiento de azar, se puede evaluar ese error. La técnica de muestreo en ese caso se denomina muestreo probabilístico o aleatorio y el error asociado a esa muestra elegida al azar se llama error aleatorio.

Es importante conocer los términos de parámetro y estimador. El parámetro es la medida que queremos obtener de la población y el estimador es la medida que queremos obtener de la muestra.

Al proceso por el que a partir del estimador me aproximo al parámetro se denomina inferencia. Esto es lo que queremos conseguir en todas las investigaciones, que se pueda extraprolar a toda la población.

Cometemos un error estándar cuando calculamos un estimador que  no va a ser igual que el parámetro, y este error será mayor cuanto mayor sea el margen de tiempo, además existen fórmulas para calcularlo. 

Y ese calculo del error nos centraremos después, haciendo muchos ejemplos con problemas que se nos pueden plantear en la vida real. Es importante citar que vimos los diferentes tipos de muestreos existentes, por lo que a la hora de hacer un trabajo de investigación sabremos clasificalos según sus características, lo que ayudará a la comprensión del mismo. 

Medidas De Tendencia Central, Posición Y Dispersión.

Para comenzar con el tema 8, hay que recordar el anterior, en el que resumimos las observaciones en tablas y gráficos, bien, ahora las vamos a resumir con medidas estadísticas, las cuales son tres: 

1. Medidas de tendencia central: encontramos la famosa media aritmética, con la que normalmente calculamos las nota final después de todos los exámenes sumando los resultados de estos y dividiéndolo entre el numero de exámenes, también está la moda, que como su nombre puede indicarnos, es aquel valor que más se nos repite, y la mediana, con el que dividimos los datos en un 50% que es mayor y en otro 50% que es menor. 
2. Medidas de posición: son los percentiles, sería cuando dividimos la muestra ordenándola en 100 partes, los deciles, que la ordenan en 10 partes, y los cuartiles, que la ordenan en 4. 
3. Medidas de dispersión: la información que nos da la medida de tendencia central es limitada, ya que si hay un numero muy grande en alguna de ellas, el resultado que obtendremos variará lejos de ser fiable, por lo que hay que ver la dispersión que tiene la muestra, es decir, cuanto hay entre el dato mayor y el menor, eso se calcula con el rango o recorrido, ademas con la desviación media podremos ver la diferencia de las distancias de cada observación con respecto a la media de la muestra, mientras que con la desviación típica cuantificamos el error que cometemos si representamos una muestra únicamente por su media.

Más adelante estudiamos las distribuciones normales, lo que seria la famosa campana de Gauss.

Estos conocimientos nos van a servir para averiguar la proporción que hay de un dato con unas características, como por ejemplo la proporción de niños que tienen una talla menor a 150cm. 

Continuamos el tema realizando ejercicios sobre lo anteriormente expuesto, percantándonos así de su importancia, ya que parece que hasta que no vemos aplicados a la realidad estos conocimientos no los valoramos, cuando llegan a ser de grandísima ayuda en el ámbito práctico. 

Introducción A La Bioestadística.

Y por fin, con el inicio del tema 7 comenzamos con la estadística, y ahora sí, vamos a aprender como sacar las conclusiones de los resultados que hemos recogido, y para poder medir bien las variables se van a utilizar 4 escalas, que son la escala nominal, con la cual solo se puede comprobar si son iguales o diferentes, la escala ordinaria, con la que se puede establecer todo lo de la anterior, y ademas si son distintas, determinar cuál de ellas es mayor, la escala de medida, que presenta las características de las anteriores mas las distancias equivalentes entre intervalos, y por ultimo las escalas de medida, que al igual que las anteriores se suma lo de atrás mas la ventaja adicional de poseer el 0 absoluto, que representa ausencia de lo que se estudia, por lo tanto es el nivel más alto de mediación. 

Ahora, dentro de las variables también encontramos diferentes tipos: 

1. Cualitativas: Que son las cualidades que no pueden ser medidas, y son nominales (dicotomicas: 2 niveles; policotómicas: más de 2 niveles) y ordinales. 
2. Cuantitativas: Son las que se pueden medir en términos numéricos y son discretas (1,2,3,4...) y continuas (tension arterial, talla...).

Para nada nos servirá tener todos los datos si no somos capaces de verlos de una manera general que nos ayude a concretar las conclusiones, por ello es muy importante ordenarlos y representarlos, podemos hacerlo en una tabla de  frecuencia, y después representarlo en una gráfica, ya sea un diagrama de barras, un histograma o lo que mejor nos convenga con esos datos. 

Con este tema nos ha quedado claro que no siempre vamos a actuar de la misma manera ante unos resultados, todo va a influir, cambiará según el tipo de variable, según como lo organicemos y según como se represente, va a variar la conclusión a la que lleguemos.