- Pasos del Método
Científico - Significación
estadística - Error tipo Alfa y tipo
Beta - Creación de
Campos
El método de
investigación para el
conocimiento de la realidad observable, que consiste en
formularse interrogantes sobre esa realidad, con base en la
teoría
ya existente, tratando de hallar soluciones a
los problemas
planteados. El m todo científico (mtc) se basa en la
recopilación de datos, su
ordenamiento y su posterior análisis.
Pasos del
Método Científico:
- Observación: el primer paso es la
observación de una parte limitada del
universo
o que constituye
la
muestra. Anotación de lo
observable, posterior ordenamiento,
tabulación y selección de los
datos obtenidos, para quedarse con los
más representativos. - Hipótesis:
se desarrolla en esta etapa, el planteamiento de las hipótesis que expliquen los hechos
ocurridos (observados). Este paso intenta explicar la
relación causa – efecto entre los hechos. Para
buscar la relación causa – efecto se utiliza la
analogía y el método inductivo. La HP debe estar
de acuerdo con lo que se pretende explicar (atingencia) y no se
debe contraponer a otras HP generales ya aceptadas. La HP debe
tener matices predictivos, si es posible. Cuanto más
simple sea, mas fácilmente demostrable (las HP
complejas, generalmente son reformulables a dos o más HP
simples). La HP debe poder ser
comprobable experimentalmente por otros investigadores, o sea
ser reproducible. - Experimentación: la hipótesis
debe ser comprobada en estudios controlados, con autentica
veracidad.
Hipótesis en
Investigación:
Hipótesis significa literalmente "lo que se
supone". Está compuesta por enunciados teóricos
probables, referentes a variables o
relaciones entre ellas. En el campo de la investigación,
la hipótesis, supone soluciones probables al problema de
estudio.
El proceso
estadístico se basa en la comprobación de
hipótesis (HP).
Existen dos tipos de HP, a saber:
HP. Alterna o Científica: es la HP que
pretende comprobar el investigador en su muestra de
pacientes. Básicamente significa que la media de una
característica o propiedad de
un grupo es
diferente a la media del otro grupo o grupos, o que la
distribución y frecuencia de un evento en
un grupo es diferente del otro. H1 : grupo 1 grupo
2
HP. Nula: es lo contrario de la anterior, o sea
que no existen diferencias entre dos o más grupos o
muestras. H0 : grupo 1 = grupo 2
El
valor de p es entonces la medida de la
evidencia contra la H0.Cuanto menor sea el valor de p,
menor será la posibilidad de que la HP. Nula sea cierta,
por lo cual se rechazará, aceptando a la HP.
Científica como verdadera.
Este concepto es una
forma de expresar matematicamente si dos grupos son o no
diferentes dentro de una
muestra o si dos
variables tienen diferencias dentro de un
mismo grupo y esas diferencias no son debidas a factores
aleatorios. El método utilizado
para hallar la significación estadística (ss), es un tipo especial de
método matemático que se llama
análisis estadístico. Es
necesario crear una unidad de medida de ss para lo cual se usa el
valor de p, al estudiar distribución de frecuencias, o el
estudio de las colas de las distribuciones, o el área bajo
una determinada curva, etc.
Por lo tanto p es la probabilidad de
error al comparar dos o más muestras o grupos cuando
aseguramos que ambos son diferentes. O sea que p es la
probabilidad en el sentido de la significación
estadística. Obtener una p < 0.05 significa que
tenemos un 5% de probabilidades de error en las conclusiones, por
lo cual la probabilidad de equivocarnos es baja.
En otras palabras, en la estadística, se dice que
un evento, suceso o valor, es significativo, cuando es poco
probable y por lo tanto, seguramente no se debe al azar, sino a
factores específicos.
De forma más estricta, significación
estadística, hace referencia a la cuestión de
determinar estadísticamente, si un valor o resultado
obtenido de una muestra, es poco probable, de modo que no puede
explicarse por las fluctuaciones propias de esa muestra en
cuestión. En este caso, las conclusiones pueden ser
extensibles a la población de la cual derivó la
muestra, dando el basamento de rechazo de la hipótesis
nula.
En el campo de la investigación en ciencias
biológicas, un margen de error de hasta un 5% es aceptable
desde el punto de vista estadístico. Este margen de error
significa que las observaciones o resultados derivados de la
investigación en curso, pueden deberse al azar en hasta un
5% de los casos. (valor de p 0.05). Esto significa también
que los resultados se encuentran presentes en el 95% de los casos
estudiados (intervalo de confianza del 95% de la media) y que se
pueden generalizar a la población a la cual
pertenecen.
La decisión de un investigador de rechazar o no
una HP Nula, se basa en la consideración de la
probabilidad de que las diferencias halladas se deban o no al
azar. Como el investigador no cuenta con los datos de toda la
población, siempre se puede incurrir en errores. Existen
dos tipos de errores en los cuales se puede caer en la inferencia
estadística:
La recopilación de
datos es un requisito fundamental para su
análisis posterior. Antiguamente se confeccionaban las
llamadas "sábanas" de datos, inmensas planillas con filas
y columnas que se llenaban con los datos recogidos. Actualmente,
muchos profesionales han suplantado las sábanas por
las
hojas de cálculo eletrónico,
que presentan un entorno casi idéntico al de las
sábanas. El problema es que las hojas o planillas de
cálculo, no han sido diseñadas para
guardar datos, sino para calcular, lo cual hace incorrecto su uso
la hora de recopilar los datos de una investigación. La
forma correcta de recopilar los datos es volcarlos en un programa de
base de datos,
que si fue diseñado para tal fin y por lo tanto es
netamente superior y complejo que una simple planilla de
cálculos. "Dejemos las planillas de cálculo para
los contadores".
Una base de datos es un grupo de datos ordenados de
una forma específica para su posterior
utilización. Para poder entender e introducirnos al
tema del uso de las bases de datos
debemos primero definir ciertos términos:
Tabla: estructura
compuesta por un grupo de datos ordenados, según ciertas
características definidas por un programa de base de
datos.
Base de Datos: conjunto de tablas,
índices, consultas y reportes relacionados a un grupo de
datos.
Relacional: característica en dónde
las tablas están relacionadas entre sí por campos
claves destinados a tal fin.
Índices: archivos con
propiedades por las cuales se ordenan los datos dentro de una o
más tablas.
Datos: todo lo ingresado a la base, o sea a sus
tablas componentes.
Campos: cada uno de los sectores que alojan
características que se almacenan en una tabla como
apellido, edad, sexo, diagnóstico de ingreso, etc. Es muy
importante establecer un código
común para cada campo. Por ejemplo el campo
Diagnóstico de Ingreso, no puede tener diferentes nombres
para una misma patología, ya que esto entorpece la
recolección
de datos al momento de una consulta o informe.
Registros: conjunto de datos que representan a un
solo paciente.
Formulario: ventana en dónde se ingresan,
visualizan y/o editan datos en campos
específicos.
Menú: controles que ejecutan tareas
definidas dentro de la base de datos, como grabar, editar,
modificar, borrar, buscar, etc. Aparecen en la parte superior de
la pantalla y presentan un título
específico.
Barra de Herramientas: grupo de pequeños
botones relacionados con el menú, que ejecutan tareas
específicas en el programa.
Función: tarea ejecutada por el programa
en sí, como ingreso de un nuevo registro,
cálculos, consultas, informes,
reportes, etc.
Búsqueda: función
que permite establecer criterios combinados o no, para
seleccionar un determinado subgrupo de pacientes que cumplan
dichas condiciones. Por ejemplo puedo buscar a un pte por su
nombre y apellido, y el programa me mostrará todos los
registros de
esos pacientes particulares.
Consulta: función específica del
programa dónde se establecen ciertos criterios de
búsqueda de datos, que aparecerán en la forma
definida en tiempo real en
pantalla.
Reporte: salida por impresora de
un informe especialmente prediseñado según opciones
que elige el usuario.
Las tablas y las bases de datos a las cuales pertenecen,
son archivos que presentan un nombre determinado por el usuario y
una extensión que les es propia. Por ejemplo, si creamos
una base de datos llamada "pacientes", su extensión
dependerá del programa que utilizamos. Si la creamos en
Access se
llamará "pacientes.mdb" (Microsoft Data
Base), si usamos Visual FoxPro, se
llamará "pacientes.dbc" (Data Base Conexion), si usamos
Dbase o FoxPro, se
denominará "pacientes.dbf" (Data Base Format),
etc.
Un punto importante a aclarar es las capacidades de un
programa de bases de datos:
- Presenta una estructura de ordenamiento de datos
interna que le es propia. - Poder de creación de bases de datos a medida
del usuario - Mantener de la estructura y seguridad de
cada base de datos. - Operaciones con campos, como Cálculos simples
y complejos - Creación de Consultas, Informes y Reportes
personalizados - Capacidad de exportar e importar otras
bases. - Lenguaje propio para programar macros y
rutinas que automaticen tareas habituales.
Los programas de
bases de datos se manejan fácilmente gracias a las
opciones de sus menúes y barras de herramientas.
Para ver el gráfico seleccione la
opción "Descargar" del menú superior
Este gráfico muestra el sector superior del
programa Access 97, en
donde se puede evidenciar el menú principal y por debajo
la barra de herramientas. Actualmente tanto los menúes
como las herramientas son totalmente personalizables para ahorrar
tiempo al usuario en el momento de usar el programa.
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Aquí se observa en detalle el menú
"Insertar" con opciones relacionadas al mismo. De esta manera el
usuario puede elegir rápidamente una opción
según la tarea a realizar.
Para ver el gráfico seleccione la
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La tabla está compuesta por columnas (verticales)
y filas (horizontales). Cada columna representa un campo de datos
específicos, como por ejemplo: sexo del paciente, ingreso
(diagnóstico de ingreso codificado), días
(estadía en la sala), fechin (fecha de ingreso a sala),
infección (si presento o no infección al ingreso),
quir (si fue o no post operatorio), etc.
Cada fila representa a un registro, es decir a los datos
pertenecientes a un solo paciente.
Al momento de crear una tabla en una base de datos, se
deben definir los campos que la compondrán. Para ello
primero se debe definir que datos quiero guardar en la tabla, por
ejemplo: sexo, edad, diagnostico de ingreso, fecha de ingreso,
nombre y apellido del paciente, etc. Para poder definir los
campos debo asignarles un formato correcto. No puedo guardar la
fecha de ingreso o la edad como texto, debo
hacerlo en formato numérico. Para cumplir esta
función los programas de bases de datos, tienen formatos
predifinidos para sus campos, vamos a conocerlos:
- Formato Numérico: solo pueden ingresarse
números enteros o decimales en este tipo de campo. Si va
a usar cifras decimales, deberá definir cuantos
decimales tendrán los datos. - Formato Fecha y Hora: para ingresar por ejemplo la
fecha y hora de ingreso a sala. - Formato Texto: aquí se puede escribir un texto
de hasta 255 caracteres. - Formato Memo: también permite ingresar texto
pero sin limite. - Formato Lógico: aquí solo se puede
ingresar las opciones Sí/No o Verdadero o
Falso. - Formato OLE: aquí se puede ingresar imágenes
desde scaners o fotos por
ejemplo. - Formato Hipervínculo: aquí puede
ingresar direcciones de correo
electrónico o de Internet. - Formato Autonumérico: es un campo que genera
un número de registro automático y sirve para
llevar el control de
la base y ordenarla.
Para ver el gráfico seleccione la
opción "Descargar" del menú superior
Las mediciones de calor a menudo
se realizan aplicando la ley de la
conservación de la energía a un sistema aislado.
El principio del equilibrio
térmico nos dice que siempre que se colocan objetos juntos
en un recipiente aislado, a la larga alcanzarán la misma
temperatura.
Si la energía se conserva, el calor perdido por los
cuerpos calientes será igual al calor ganado por los
cuerpos fríos. Esto es:
Calor perdido = calor ganado
Esta ecuación expresa la transferencia de calor neta
dentro de un sistema.
Calores específicos:
Aluminio
0.22 ( cal / g * C° )
Latón 0.094 Cobre 0.093
Alcohol
etílico 0.60 Vidrio 0.20
Oro 0.03 Hielo 0.50
Hierro 0.113
plomo 0.031 mercurio 0.033 plata 0.056 vapor 0.480 acero 0.114
aguarrás 0.42 Zinc 0.092Formato Moneda: para guardar datos
numéricos en unidades monetarias.
Autor:
Ingrid C. Zamorano