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Control de la variabilidad

La precisión y exactitud de las mediciones son requisitos imprescindibles para asegurar la validez de las conclusiones y por ende la validez de un estudio.

1. Error Aleatorio

Se expresa en la diferencia entre una medición y la media de todas las mediciones. Mientras más acortemos esta distancia nuestro resultado será más preciso. La única forma de reducir el error aleatorio es incrementando el tamaño de la muestra y con ello aumentamos la precisión.

La estimación de parámetros a partir de una muestra requiere identificar los límites donde se encontraría el valor verdadero. La precisión es un atributo deseable tanto en la medición como en la estimación. El error aleatorio de la estimación desaparece si estudiamos a toda la población.

2. Error sistemático

Se expresa en la diferencia entre la media de todas las mediciones y el verdadero valor. Mientras más acortemos esta distancia nuestro resultado será más exacto. La reducción del error sistemático se logra mediante el método controlando los sesgos: de Selección y de Medición.

Solo es posible estimar los límites donde se encontraría el valor verdadero a partir de una medición si se ha controlado el error sistemático también denominado como sesgo. Se ha generalizado al término validez como la carencia del error sistemático aunque éste no se puede eliminar.

Validez interna. Si las conclusiones obtenidas a partir de los sujetos que conformaron la muestra se pueden trasladar hacia los sujetos que pertenecen a la misma población; entonces el estudio tiene validez de inferencia o validez interna. Para asegurar la validez interna el estudio debe tener control desde el punto de vista metodológico y también estadístico.

3. Control metodológico

Requiere de un marco muestral, identificación de las variables intervinientes, muestreo probabilístico, aleatorización y prevención de la pérdida de unidades de estudio. Sesgos de selección.

Requiere de un observador objetivo, un instrumento válido y optimizado, estrategia de recolección de datos y un evaluado no influenciado por el proceso de la medición. Sesgos de medición.

4. Control estadístico

En los estudios explicativos el análisis estratificado nos permite descartar asociaciones aleatorias, casuales o espurias y el análisis de supervivencia incluir a los individuos que se perdieron.

Las relaciones entre variables en la naturaleza no son bivariadas, son  influenciadas por múltiples factores externos, por ello aplicamos el análisis multivariado. Ejm: Regresión logística.

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3 Responses to Control de la variabilidad

  1. Aldo 20 enero, 2012 at 9:15 #

    Estimado Dr.Supo
    Tengo una duda que nunca la he resuelto.
    ¿La prueba de Chi cuadrado, es una prueba paramétrica o no paramétrica?
    Agradezco de antemano su respuesta.

  2. José Supo 25 octubre, 2010 at 17:08 #

    Estimado: @José Humberto, si la muestra no fue probabilística, no hay forma de hacer inferencia estadística, y al no intentar hacer inferencia estadística, no hay sentido hablar de error aleatorio.

  3. José Humberto 25 octubre, 2010 at 16:28 #

    Si seleccionamos una muestra no probabilística , no habrá forma de hacer inferencia estadística? Por lo tanto no habrá tampoco error aleatorio?
    Gracias por la atención

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