Transcript VARIABLES - Patologia Oral, General, Bioestadística, Metodología

VARIABLES
Tipos de datos
en una
investigación
Variable
(Del lat. variabĭlis).
1. adj. Que varía o
puede variar.
2. adj. Inestable,
inconstante y mudable.
3. f. Mat. Magnitud que puede tener un valor cualquiera de los
comprendidos en un conjunto.
~
estadística.
1. f. Mat. Magnitud cuyos valores están determinados por las leyes de probabilidad,
como los puntos resultantes de la tirada de un dado.
http://www.rae.es
VARIABLES








“Susana es muy variable...”
“El índice COP varía entre 2,5 - 6,5”
Género (hombre/mujer)
Edad (en años)
Presión sistólica (mm/Hg)
Recuento de linfocitos
Plaquetas
Grado de displasia epitelial
PROCESOS DE OBS. Y
VARIABLES

Unidad de Observación:
Lo que nos interesa estudiar (quistes, LEP…)
 Características


Poblacion en estudio:

Conjunto de U.O.

ORIGEN DE LAS
VARIABLES
PROBLEMA
A INVESTIGAR
Técnica de Extraccion
de Terceros Molares:
–
–
–
–
–
Desarrollo Radicular.
Ubicación en Sentido
Vertical.
Ubicación en Sentido
Horizontal.
Relación con Dentario
Inferior.
Grosor del Saco
Pericoronario
Variable v/s Constante

Las Caracteristicas de las Unid. De
Observación pueden ser

Variables
entre las ≠ U.O.

Constantes
DEFINICIÓN

Una variable es una característica o
atributo de la Unid. de Observación que
puede tomar distintos valores.

Una variable es lo que está siendo
observado o medido en nuestra
investigacion (en pctes, muestras, etc).
EJEMPLOS :






Género: masculino y femenino.
Edad.
Color de la mucosa : pálido, rosado, rojo,
amoratado, otro.
Respuesta a determinado tratamiento :
favorable, desfavorable.
Pronóstico : bueno, dudoso, malo.
Indice: COP, de Dean, IG-V, IP, ISG

LA ESTADISTICA SE OCUPA
ESPECIALMENTE DEL ESTUDIO DE
LAS VARIABLES

Y LA BIOESTADISTICA DEL ESTUDIO
DE LAS VARIABLES EN EL AREA
BIOLÓGICA
CATEGORÍAS

Cada uno de los grupos de clasificación de una
variable recibe el nombre de categoría, clase,
nómina o lista.

Un conjunto de categorías para una
determinada variable constituye la escala de
clasificación (vía de adm= oral, parental, im).

Las categorías deben ser excluyentes entre sí.
CLASIFICACIÓN
Utilidad de la clasificación :

determinar el método de análisis estadístico
dirigido a analizar los resultados de una
investigación.

facilitar el desarrollo del estudio, como por
ejemplo la etapa de recopilación de datos.

nos ayuda a determinar el tipo de gráfico a
utilizar.
CLASIFICACIÓN

Según la naturaleza de la variable:
-

Según el grado de separación entre las
observaciones:
-

discreta y continua.
Según nivel de medición:
-

Cualitativa y cuantitativa.
nominal, ordinal e intervalar.
Según orientación descriptiva:
-
dependiente e independiente.
I. SEGÚN NATURALEZA
CUALITATIVA:
1.

variable que asume valores de cualidad.

Ej: liso-puntiforme; rosado-rojo; grande, mediano, chico…..
CUANTITATIVA:
2.

Variable que asume valores de cantidad.

Ej: PS - 1,2,3 mm; LT – 22,23,24mm…..
II. SEGUN GRADO DE
SEPARACIÓN

Con y sin separación entre las distintas
observaciones

Pueden ser:
1.
Discreta
2.
Continua
Valores en variable discreta
espacios
Valores en variable continua, sin espacios
1.Variable Discreta o
Discontinuas

Si entre dos “valores” posibles de observar
NO existe otro “valor” posible de
encontrar. Incluye: nominales y ordinales.
Ejemplos:




Religión : católica, protestante, evangélica,
musulmana, ortodoxa, budista, otra.
Género : masculino y femenino.
Dolor: leve, moderado, severo
Tratamiento recibido por una persona
(plac,farm).
Variables Discretas

Solamente pueden tomar valores en un
conjunto finito.

Son producto de recuento.

Generalmente se expresan en unidades
enteras.
Variable Discreta
Ejemplos:

Número de veces que una persona ha
ingresado en un hospital.

Número de caries dentales, de dientes
obturados o de piezas perdidas

Tipo de Dentrífico utilizado.
2. Variable Continua

Es aquella que entre dos valores posibles de
observar siempre existe otro valor posible de
encontrar.

Pueden tomar cualquier valor de un intervalo
determinado.

Los valores son reales y entre dos valores
consecutivos se pueden encontrar infinitos
valores.
Variable Continua

Son producto de mediciones. La limitación
viene impuesta por el instrumento de
medida; las divisiones que hacemos son
arbitrarias y tienen como único objeto
satisfacer nuestras necesidades de
medida.
Variable Continua


Las variables continuas pueden
transformarse en discretas.
Por ejemplo:
Nivel de Dolor – leve
moderado
severo
0 a 10
III. SEGÚN NIVEL DE MEDICIÓN

Las variables nos proporcionan distinto grado de
precisión.


Pueden ser variables:
1.
Nominal
2.
Ordinal
3.
Intervalar
La medición que realicemos al evaluar una variable
intervalar será más precisa y objetiva que aquella
medida en una escala nominal u ordinal.
1. Variable Nominal

Menor grado de precisión.

Cada valor dado a la variable es utilizado
para clasificar o marcar las diferentes
categorías.
Ejemplo : Diagnóstico : pulpitis, periodontitis.

Cada observación tiene la posibilidad única
de pertenecer a una categoría.
Variables Nominales
Variables existenciales de Feinstein
(1977)

Una propiedad, condición o característica
existe o no.

Las respuestas sí /no a una pregunta.

Una
persona
tiene
Espinocelular o no.

Alguien ha recibido el nuevo tratamiento o
no.

La pieza dentaria está cariada o no.
un
Carcinoma
Variable Nominal
Ejemplos :

Género: hombre / mujer

Sexo: heterosexual, homosexual y bisexual.

Estado civil : soltero, casado, viudo,
separado, anulado, divorciado, convive, otro.

Color de ojos : negro, castaño, azul, verde,
mezclado.

Material de restauración: RC, amalgama, VI

ATB: amoxicilina, metronidazol
Variable Nominal




Las categorías no presentan jerarquía,
no existe ningún orden implícito entre
ellas.
Los investigadores acostumbran a
codificar los datos.
Las categorías no guardan relación
cuantitativa entre sí.
La ordenación es arbitraria y no se
gana ni se pierde ninguna información
cambiándola.
2. Variable Ordinal


Consiste en categorías ordenadas, de
manera que las diferencias entre ellas
pueden no ser iguales.
Muchas de las variables que podemos
encontrar en Odontología son ordinales
por naturaleza. La escala ordinal se utiliza
mucho en condiciones clínicas, para
evaluar grados de severidad, ej.: IHO, IP
Variable Ordinal
Ejemplos :
 Grado de tinción de una resina compuesta.
 Grado de desgaste : +, ++, +++.
 Dolor : (1)ausente, (2)leve, (3)moderado y
(4)marcado.
 Diagnóstico de un frotis de boca: (1)normal,
(2)displasia leve, (3)displasia moderada,
(4)displasia avanzada y (5)carcinoma.
 Flujo salival: disminuido, normal, aumentado
Variable Ordinal



Las categorías se pueden ordenar en una
escala. La respuestas o valores obtenidos
pueden
ordenarse,
graduarse
o
jerarquizarse.
No existe relación aritmética entre los
distintos valores o respuestas posibles; no se
específica la magnitud de la diferencia entre
las categorías.
Los elementos clasificados sólo tienen una
posición relativa.
Las variables nominales y ordinales se
describen señalando cuantos individuos o
muestras pertenecen a cada categoría (n y
porcentaje).
Escolaridad
s/ instrucción
párvulo
básica
media
superior
Total
n
%
12
5
98
68
36
219
5.48
2.28
44.75
31.05
16.44
100
3. Variable Intervalar
Los valores que se obtienen pueden ir
de cero a infinito, y entre dos valores es
posible encontrar otro.
 Los resultados en un experimento
pueden tener un rango de valores
continuos.
Ejemplos :

Presión sanguínea.
 Recuento de linfocitos T.
 Cantidad de secreción de saliva.
 Número de atenciones odontológicas.

Variables Intervalares

Sus categorías se ordenan en unidades
igualmente espaciadas, se caracterizan
porque en ellas existen intervalos constantes
(mm Hg, ml de saliva, días).

Es posible medir las diferencias relativas
entre cada punto de la escala.
Variables Intervalares
Es posible describir la información
contenida en este tipo de variables
calculando el promedio y la desviación
estándar. Siempre debiera incluirse,
también, el número de observaciones que
se realizaron (de cuántos casos, muestras
o pacientes se obtuvieron los resultados).
DOLOR
EVA
EDAD
AÑOS, MESES
INTERVALAR
0,+,++,+++
ORDINAL
SI / NO
NOMINAL
Niño, adolesc., adulto, ancia
Niño / adulto
Resumen

Nominal
Ordinal

Intervalar: Dependiente e indenpendiente – Continua

Discretas
Cualitativas
IV. SEGUN ORIENTACIÓN
DESCRIPTIVA

Se basa en si una variable es para describir o
ser descrita por otras variables.

Esta clasificación depende del objetivo del
estudio y la orientación de la variable, más que
de la estructura matemática de la variable
misma.
EJEMPLO
1. Variable Dependiente:
-
Técnica para Extracción Terceros Molares.
2. Variable(s) Independiente (s):
Desarrollo Radicular.
– Ubicación en Sentido Vertical.
– Ubicación en Sentido Horizontal.
– Relación con Dentario Inferior.
– Grosor del Saco Pericoronario
–
EJEMPLO
La Periodontitis está Asociada con las
Neoplasias Orales
1. Variable Dependiente:
-
Severidad de la Enf. Periodontal
2. Variable(s) Independiente (s):
Tumores (no-específicos)
– Crecimiento Exofítico (s/ causa clara)
– Lesion Precancerosa (Leucop, Eritrop,
ulcera no especifica….)
– Cualquier lesion oral
–
1. Variable Dependiente (Y)




Objeto de interés, varía en respuesta a alguna
intervención.
Corresponde a una respuesta o resultado.
Es el factor observado y medido para determinar
el efecto de la variable independiente, es decir, es
el factor que aparece, desaparece o varía según
el investigador introduce, suprime o varía la
variable independiente.
Es la variable en investigación y es descrita en
términos de otra u otras variables.
2. Variable Independiente (X)



Es aquel factor medido, manipulado o
seleccionado por el investigador para
determinar su relación con un fenómeno
observado.
La
variable
independiente
es
la
intervención, o lo que está siendo
aplicado.
Se utiliza para describir una variable
dependiente.

La variable que queremos conocer es la
variable dependiente, el resto son
independientes.

Si una variable cambia en respuesta a
otra, decimos que la variable dependiente
es la que varía en respuesta a la variable
independiente.
Ejemplos :

Relación que existe entre sangramiento crevicular
(variable dependiente) y cantidad de cigarros fumados
(variable independiente).

Asociación entre profundidad de la caries y dolor pulpar.

La asociación o relación que existe entre la presión
sistólica medida en mm de Hg y la edad medida en
años.

Relación entre número de caries y concentración de
Flúor.
Tipo de experimento
Dos grupos de
tratamiento
consistentes de
individuos
diferentes
Tres o más
grupos
consistentes de
individuos
diferentes
Antes y
después de un
tratamiento en
los mismos
individuos
Múltiples
tratamientos en
los mismos
individuos
Asociación entre dos
variables
Test t no pareado
Análisis de
Varianza
Test t pareado
Análisis de
varianza de
medidas repetidas
Regresión linear y correlación
de Pearson; análisis de BlandAltman
Nominal
Chi-cuadrado de
tabla de
contingencia
Chi-cuadrado de
tabla de
contingencia
Test de
McNemar
Q de Cochrane
Coeficientes de contingencia
Ordinal
Test de suma de
rangos de MannWhitney
Estadístico de
Kruskal-Wallis
Test del signo
de rangos de
Wilcoxon
Estadístico de
Friedman
Correlación de rangos de
Spearman
Tiempo de
sobrevida
Test de Gehan ó
Test de rango del
Log
Escala de
medición
variables
Intervalar
(y obtenida de
población con
distribución normal)*
Glantz SA. Primer of biostatistics. 6th ed., McGraw Hill, NY, 2005
Métodos multivariables
Método
Dependiente
Independiente
Propósito general
Análisis de regresión
múltiple
Continua
Clásicamente todas
continuas pero en la
práctica puede utilizarse
cualquier tipo
Describir la extensión, dirección
y fuerza de la relación entre
varias variables indep y una
variable depend continua
Análisis de varianza
Continua
Todas nominales
Describir la relación entre una
variable dep continua y una o
már variables independ
nominales
Análisis de covarianza
Continua
Mezcla de variables
nominales y continuas
(estas últimas se le llaman
variables de control)
Describir la relación entre una
var depend continua y una o
más variab independ nominales,
controlando por el efecto de una
o más variables indep continuas
Análisis de regresión
logística
Dicotómica
Puede utilizar mezcla de
varios tipos de variab
Determinar como una o más var
independ están relacionadas a
la probabilidad de ocurrencia de
uno o más posibles resultados
Análisis de regresión de
Poisson
Discreta
Puede utilizar mezcla de
varios tipos de variab
Determinar como una o más var
indep están relacionadas con el
grado de frecuencia de algún
resultado.
Resumen
Tipos de datos
Cuantitativos
Continuos
Discretos
Presión sanguínea, altura, peso,
edad
Número de caries
Número de ataques de asma por
semana
Cualitativos
Ordinal (categorías ordenadas)
Nominal (categorías no ordenadas)
Grado de displasia
Síntomas: mejor, peor, igual
De acuerdo, más o menos, en
desacuerdo
Género (hombre / mujer)
Vivo o muerto
Grupo sanguíneo O, A, B, AB