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Tabla 4. Poder del análisis para revisión de la literatura sobre un tema.
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Síntesis de la literatura
Síntesis – ¿qué sabemos y que no sabemos?
Fortalezas – ¿rigor, tipos de diseño, instrumento?
Debilidades – ¿ausencia de rigor, no ECA, pobre desarrollo de instrumentos?
Necesidades futuras – ¿cuál es el siguiente paso?
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Diseño de investigación: cualitativa
Etnografía
Fenomenología
Hermenéutica
Teoría aterrizada
Histórico
Estudio de caso
Narrativa
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Rigor en investigación cualitativa
Dependiente
Creíble
Transferible
Confirmable
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Tipos de diseños de investigación cuantitativa
Nos enfocaremos en RIGOR:
Experimental
No experimental
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Notación X,Y, Z
Z = covariable
Severidad de enfermedad
X = variable independiente (intervenciones)
Manejo propio de síntomas
Y = variable dependiente (resultado)
Calidad de vida
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Tipos de diseños de investigación cuantitativa
Descriptiva X? Y? Z?
¿Qué es X, Y, y Z?
Correlacional rxy.z
¿Hay una relación entre X y Y?
Causal ?X ? ?Y?
¿Un cambio en X causa un cambio en Y?
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Rigor en investigación cuantitativa
Teoría aterrizada: Axiomas y postulados – substruction-validez de relaciones hipotéticas
Validez de diseño (interna y externa) del diseño de investigación; validez y confiabilidad del instrumento
Suposiciones estadísticas satisfechas (escala, curva Normal, relación lineal, etc.)
(Nota: Polit y Beck: confiabilidad, validez, generalización, objetividad)
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Revisión de la literatura Enfoque del estudio
Enfoque del estudio Pregunta de estudio
Pregunta de estudio Hipótesis de estudio
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Enfoque, pregunta e hipótesis
Enfoque del estudio: explorar si es posible reducir las caídas de los pacientes ancianos en casas de cuidado.
Pregunta del estudio: ¿colocando un “sitter” en el cuarto de un paciente reduce la incidencia de caídas?
Hipótesis del estudio:
Nula: H0: no hay diferencia entre pacientes que tienen un “sitter” y aquellos que no lo tienen, en la incidencia de caídas.
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Definición: diseño experimental
Hay una intervención que es controlada
Hay un grupo experimental y uno control
Hay un asignación aleatoria a los grupos
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Diseño experimental clásico
O1exp X O2exp
?
R
?
O1con O2con
(pretest) (posttest)
O=observación
1 = pretest o tiempo uno; 2 = posttest o tiempo dos
X = intervención
R = asignación aleatoria a los grupos
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Diseño experimental clásico
O1exp X O2exp
?
R
?
O1con O2con
(pretest) (posttest)
El ECA es el estándar dorado para la práctica basada en evidencias
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Aleatorización
Asignación aleatoria a grupos (validez interna) – iguales variables Z en ambos grupos
Selección aleatoria de una muestra de la población (validez interna) – variables Z iguales en la muestra que en la población
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Condiciones requeridas para hacer un señalamiento de causalidad: X causa Y
X precede Y
X y Y están correlacionadas
Todo está controlado o eliminado. Las variables Z no impactan al resultado
Nunca probamos algo, reunimos evidencia que apoye nuestra conclusión
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Controlando variables Z:
Minimiza amenazas la validez interna
Limita la muestra (e.g. sólo menores de 35 años) o control de variación
Manipulación estadística (ANCOVA)
Asignación a grupo aleatoria
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Dimensiones del diseño de investigación: Grupos y tiempo
O1exp X O2exp
?
Grupos (n=2 experimental y control)
?
O1con O2con
———————————————–
? Tiempo (n=2) ?
(mediciones repetidas)
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Dimensiones de diseño de investigación: grupos y tiempo
Grupos = entre factores
Tiempo = dentro de factores
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Tipos de diseños
O – descriptivo, un tiempo
O1 O2 O3 – descriptivo, cohorte, mediciones repetidas)
O1 X O2 (¡diseño no experimental!) – pre-post-test
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Tipos de diseños
O1 X O2
O1 O2
ECA estudios controlados aleatorizados
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Tipos de diseños
O1 O2 O3 X O4 O5 O6
O1 O2 O3 O4 O5 O6
O1 X O2 Xno O3 X O4 Xno O5
(mediciones repetidas vs diseño de series de tiempo)
58
Tipos de diseño
O1 X1 O2
R O1 X2 O2
O1 O2
# de grupos? ___
# puntos en el tiempo? ___
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Tipos de diseños
Diseño de post-test sólo:
X O2
O2
¿Cuál es la mayor amenaza a este diseño de sólo post-test?
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Tipos de diseño de investigación
Experimental (verdad)
Cuasi-Experimental (caso)
Asignación no aleatoria a grupos
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Validez de diseño
Conclusión estadística válida
Validez de constructo de causa y efecto (X y Y)
Validez interna
Externa
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Validez del diseño
Validez de la conclusión estadística rxy?
Error tipo I (alfa 0.05)
Error tipo II (beta) Poder = 1- beta, inadecuado poder, i.e. pequeño tamaño de muestra
Confiabilidad de mediciones
¿Puedes creer en los hallazgos estadísticos?
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Validez del diseño
Validez de contructo de causa supuesta y efecto (?X ? ?Y?)
Bases teóricas uniendo constructos y conceptos (substruction)
Resultados sensibles a atención de enfermería
Intervención ligada a resultado, teoricamente
¿Hay una razonamiento teórico de por qué X y Y deberían estar relacionadas?
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Validez de diseño
Validez interna
Amenaza de historia (evento que interviene)
Amenaza de maduración (cambio por el desarrollo)
Amenaza de la prueba (instrumento causa un efecto)
Amenaza de instrumentación (confiabilidad de medición)
Amenaza de mortalidad (sujetos eliminados)
Amenaza de sesgo de selección (pobre selección de sujetos)
¿Cualquiera de las variables Z están causando los cambios en las variables Y?
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Validez de diseño
Validez externa
Amenaza de baja generalización para personas, lugares y tiempo
¿Puede generalizarse a otros?
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Construyendo el conocimiento
La meta es tener confianza en nuestros datos descriptivos, correlacionales y causales.
Rigor significa seguir las técnicas requeridas y estrategias para incrementar nuestra confianza en los hallazgos de la investigación.
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