REFLEXIÓN FINAL ACERCA DE MI BLOG

HOLA A TOD@S,

llegados a este punto del curso, en esta entrada vengo a despedirme de lo que ha sido un blog lleno de intentos de explicaciones, de trabajo y de esfuerzo. 

Me gustaría agradecer a mis profesores de Estadística y TIC, que nos han facilitado cada trabajo y nos han dado las pautas necesarias para llevar a cabo una buena investigación estadística. Además, nos han ayudado a esclarecer el mar de dudas que teníamos todos los estudiantes acerca del uso de las TICs en una profesión tan práctica como es la enfermería, y realmente tienen un valor fundamental.

Por otro lado diré que el transcurso de este blog habría sido algo mejor si la docencia hubiera sido presencial, ya que el hecho de no haberlo sido ha ocasionado en más de una ocasión momentos de agobio e incertidumbre que han podido interferir en nuestras publicaciones. 

También me gustaría añadir que siempre había tenido curiosidad por saber cómo se manejaba un blog, y gracias a esta asignatura he tenido la experiencia de crear mi propio blog y editarlo a mi gusto. 

Finalmente daré las gracias a todos aquell@s que hayáis leído todas mis publicaciones, espero que os hayan gustado y que os hayan servido de gran ayuda. 

¡¡¡¡Gracias por todo!!!!

¡ANIMO A TODOS A ESTUDIAR ESTA MARAVILLOSA CARRERA!

Pd: prometo que el día que me gradúe como enfermera, haré una publicación en este blog

😊👩‍⚕️🎓💉💊

TEMA 13: T-DE STUDENT Y ANOVA

Al igual que en el tema anterior, en este tema habrá más vídeos que explicaciones:

- Comprobamos si existe una  diferencia estadísticamente significativa entre las  medias de dos muestras o grupos. 

- Comprueba si la diferencia entre las medias de los grupos es estadísticamente significativa utilizando la siguiente fórmula:

- Cuando el resultado del test obtenido en las tablas (al nivel de significación fijado con anterioridad) es menor que el estadístico calculado), se rechaza la hipótesis nula o se acepta la hipótesis alternativa.

- En ocasiones podemos encontrarnos con que las varianzas sean distintas o que partamos de la hipótesis de que las poblaciones de donde se han obtenido las muestras tengan varianza distintas. En dicho caso utilizaremos esta fórmula:

- Hay que dar un paso intermedio y tener en cuenta la prueba de Fisher o prueba de Levene que sale en los resultados del SPSS.

- Método que se utiliza para comparar 2 o más medias, que es necesario porque cuando se quieren comparar más de dos medias es incorrecto utilizar repetidamente el contraste basado en la t de Student. 

- Permite comparar  varias medias en diversas situaciones.

- Está muy ligado al diseño experimental.

- Es el método más apropiado cuando tenemos más de dos grupos en el mismo planteamiento. 

- Permite estudiar la asociación entre una variable cuantitativa y una variable cualitativa de más de dos categorías (siempre que la cuantitativa siga una distribución normal). 

- Se basa en el cálculo estadístico F de Fisher-Schnedecor.

- Con el análisis de varianza comprobamos si existen diferencias estadísticamente significativas entre más de dos gurpos. 

TEMA 12: CORRELACIÓN Y CONCORDANCIA

Este tema, al ser más práctico, os lo mostraré en gran medida con vídeos útiles de YouTube.

COEFICIENTES

EL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE PEARSON

COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE SPEARMAN

ANÁLISIS DE RELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES  CUANTITATIVAS: MODELO DE REGRESIÓN

• La recta tiene una ecuación que sería: y=a+bx; a esta ecuación la  vamos a llamar modelo de regresión. Y los términos que aparecen  en ella, tenemos “X” e “Y”, que son las variables.

• El termino “b” es el coeficiente que va a acompañar a la “X”, el cual vamos a llamar coeficiente de regresión (Indica cuanto cabe esperar que cambie la respuesta por cada  incremento unitario de la “X”. Es decir indica la pendiente o inclinación  de la recta).

• También aparece un término independiente que sería “a”, (punto  de intersección con el eje de coordenadas) el cual indica lo que  vale la variable respuesta cuando la “X” es cero. Cuando la “X” es cero, el producto sería cero, y la “y” sería igual a “a” (y=a).

ANALISIS DE RELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES  CUANTITATIVAS: MODELO DE REGRESIÓN

Calculamos los valores de “a” y “b” que proporcionan la recta que mejor se

ajusta.

• Se parte de un criterio, y el más utilizado es el criterio de los mínimos  cuadrados. Que consiste en obtener un punto sobre la grafica que se  denomina (Yi), que es el punto observado, y posterior mente en coger un  punto sobre la recta que hemos dibujado, denominado (Yi*), este punto es  el que estima el modelo.

• A continuación se calcula la diferencia entre ambos y nos interesa que la  diferencia sea lo más pequeña posible, por eso se llama el criterio de los  mínimos, y también se denomina cuadrado porque se calcula con un  término al cuadrado.

• Se trata de la recta que hace mínimo el cuadrado de la suma de las distancias verticales desde ella hasta cada uno de los puntos de la nube.

TEMA 11: CHI-CUADRADO

Es un tests de hipótesis que se utiliza para comparar 2 variables CUALITATIVAS y deducir si existe o no relación entre ellas. 

Se calculan obteniendo datos de las tablas de contingencia (tablas de doble entrada que se emplean para registrar y analizar la asociación entre 2 o más variables cualitativas). El esquema general de la tabla es el siguiente:

Tabla de contingencia general

Esta prueba se utiliza para comprobar si la diferencia en los datos que observamos es debida al azar (aceptamos la hipótesis nula) o a la asociación entre las variables (aceptamos la hipótesis alternativa y rechazamos la nula).

CONDICIONES PARA APLICAR CHI-CUADRADO

1. Las observaciones deben ser independientes: no puede haber sujetos distintos y no pueden clasificarse a los sujetos en más de una categoría.
2. Se debe utilizar sólo en variables CUALITATIVAS
3. Se utiliza cuando tenemos más de 50 casos en el estudio.
4. Las frecuencias teóricas o esperadas no deben ser inferiores a 5, ya que si son menores, no podremos sacar conclusiones con chi-cuadrado. 

Si no se cumplen dichos requisitos, se usarán pruebas paramétricas tales como:

• El estadístico de Fisher
• La corrección de continuidad de Yate

COMPONENTES DE CHI-CUADRADO

FRECUENCIA OBSERVADA: las que recogen los datos, las que se han observado. Aquellas que deberían haberse observado si se acepta la H0 (si las variables fueran independientes).

FRECUENCIA ESPERADA: las que observaríamos si no hubiera relación. Las observadas en nuestro estudio.

Grado de libertad: nº de valores o datos que pueden variar libremente dado un determinado resultado. Realmente es una combinación del número de observaciones de un conjunto de datos que varían de manera aleatoria e independiente menos las observaciones que están condicionadas a estos valores arbitrarios. 

(FILAS -1) * (COLUMNAS -1)

EJEMPLO

ODDS RATIO

OR = 1 → NO HAY ASOCIACIÓN
OR > 1 → Presencia factor 1.1 se asocia a mayor ocurrencia del evento 2.1.
OR < 1 → Presencia factor 1.1 se asocia a menos ocurrencia del evento 2.1.

TEMA 14: TICS Y SALUD. CUIDADOS 2.0

La sociedad evoluciona a pasos de gigante hacia un nuevo mundo dominado por la tecnología.

Nos encontramos ante el mayor proceso de innovación de nuestra historia reciente.

SOCIEDAD DE LA INFORMACIÓN

Es una expresión del entorno actual en que vivimos, una sociedad interconectada por las innovaciones tecnológicas que permiten que la información fluya de manera instantánea desde y en cualquier parte del mundo.

Ha desencadenado una revolución en la forma como accedemos a la información y como interactuamos entre nosotros.

Las TIC han sido las facilitadoras de la Sociedad de la Información. Sin las redes satélites o las redes de televisión y telefonía, la sociedad no se habría conectado de la manera en que lo hace hoy.

Gracias a Internet, la información ha impregnado todas las esferas de nuestra vida, desde el ocio hasta el estudio y el trabajo, modificando la manera en cómo hacíamos las actividades cotidianas.

En las décadas recientes, los gobiernos han fortalecido la Sociedad de la Información por las consecuencias positivas que trae a la economía.

Debido a esta, los trabajos de esfuerzo físico están quedando relegados ante los trabajos que requieren habilidades de manejo de la información.

Características de la Sociedad de la Información

• Impulsar la globalización mediante el uso y desarrollo de las TIC.
• Fomentar la Sociedad del Conocimiento.
• Mantener libre el flujo de información y conocimiento.
• Marcar a una generación, su desarrollo e identidad.
• Comunicar de forma inmediata eventos o noticias de interés público.
• Permitir una mayor influencia de la sociedad en decisiones políticas.
• Acelerar el desarrollo económico de los países mediante la tecnología.
• Eliminar la presencialidad para comunicarse, estudiar o trabajar.
• Crear nuevos puestos de trabajo.
• Optimizar procesos industriales obsoletos que finalmente conducen a la transformación digital.

CONVERGENCIA DIGITAL

- Se refiere a la posibilidad de consultar en distintos dispositivos el mismo contenido.  (sin embargo, este término no siempre ha tenido el mismo significado. La tecnología evoluciona muy rápido, y los conceptos que la engloban también).

- Mayor demanda por los usuarios

- Desarrollo de la conectividad

- Adaptación de los dispositivos a los usos de los usuarios

- Cambio y adaptación continua de todos los sectores profesionales. 

- Mayor inmediatez. 

TIC: Conjunto de recursos necesarios para tratar información a través de ordenadores y dispositivos electrónicos, aplicaciones informáticas y redes necesarias para convertirla, almacenarla, administrarla y transmitirla. 

TIC y gestión de la información en Enfermería

• La situación enfermera actual respecto a las TIC´s ha demostrado mediante estudios que estas son un apoyo a la formación en competencias de estudiantes de enfermería. Además, la incorporación de las TIC´s al mundo sanitario ha supuesto y está suponiendo un motor de cambio en la actividad asistencial y de investigación o gestión necesarias para la mejora de la calidad de vida de los ciudadanos.

El reto actual es conseguir que las posibilidades que las TICs ponen a nuestra disposición contribuyan a una mejora de la calidad de vida y el bienestar de las personas.

• La llegada de las TIC´s a la enfermería mediante ejemplos prácticos:

1. HISTORIAS CLÍNICA DIGITALES:podemos citar algunos casos que pueden ser visualizados por el profesional sanitario con mayor exactitud y agilidad en los procederes.
2. APLICACIONES MÓVILES (APP): el uso de aplicaciones informáticas para dispositivos móviles permiten un control más detallado de los recursos que se disponen, repercutiendo de manera directa y favorecedora en los servicios. 
3. TELEASISTENCIA (telealarma, telemonitorización): posibilidad que tienen los profesionales sanitarios para atender a los pacientes a distancia, a domicilio.

TEMA 10: ESTIMACIÓN Y/O SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA

SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA

La significación estadística (p) está relacionada con el resultado del estudio.

Así, cuando se dice que la p < 0.05, estamos afirmando que el resultado del estudio se cumple, al menos, en el 95% de los casos.

CONTRASTE DE HIPÓTESIS

Nos permite decidir si los resultados obtenidos son fruto de la causalidad (por una relación causa-efecto) o de la casualidad (por azar). Consiste en un proceso de toma de decisiones, que consta de varias fases. 

- Herramientas estadísticas para  responder a preguntas de investigación y permite cuantificar la compatibilidad entre una hipótesis previamente establecida y los  resultados obtenidos. Por tanto, Lo primero que tenemos que hacer es formular nuestra hipótesis nula a partir de la hipótesis de investigación o alternativa. 

- La hipótesis nula (H0) es aquella en la que no existen diferencias significativas entre los resultados obtenidos en la práctica y los resultados teóricos, es decir, no hay relación entre las variables estudiadas. 

- La hipótesis alternativa (H1.) es aquella que afirma que la media de la población es una valor diferente al hipotético.

- Se utiliza la prueba estadística correspondiente y se mide la  probabilidad de error al rechazar la hipótesis nula, asociada al  valor de p

- Según el nivel de significación que hayamos preestablecido  (habitualmente un 95%) las soluciones pueden ser:

• p>0,05: en este caso no podemos rechazar la hipótesis nula (no podemos  decir que sea cierta, sino que no podemos rechazarla)

• p<0,05: en este caso rechazamos la hipótesis nula, por lo que debemos  aceptar la hipótesis alternativa.

ERRORES DE HIPÓTESIS

¿Me confundo con hipótesis nula o hipósis alternativa?

- Con una misma muestra podemos aceptar o rechazar la hipótesis nula, todo va a depender de un error, al que llamamos ⲁ (alfa)

- El error de hipótesis ⲁ (alfa) se define como la probabilidad de equivocarnos al rechazar la hipótesis nula (el más pequeño que podemos rechazar es el p)

Puede concluirse que existen o no existen diferencias entre los grupos que componen la muestra y que esas diferencias también existirían en otras muestras diferentes tomadas en esa población y no habríamos cometido ningún error, puesto que lo que ha ocurrido en la muestra hubiera ocurrido igual en cualquier otra muestra de la población. 

TIPOS DE ERRORES

Tipo I: Consiste en decir que existen diferencias estadísticamente significativas (porque realmente sí existen en la muestra que se ha tomado) cuando realmente esto no es cierto.

Tipo II (o error β): Consiste en decir que no existen diferencias (en la muestra se han hallado y muy significativas)cuando realmente no es cierto.

MÉTODO DE CONTRASTE DE HIPÓTESIS