El método científico y sus perspectivas. Parte 2.

Errores en los estudios cuantitativos.

Podemos encontrar en los estudios mencionados en la entrada anterior dos tipos de errores:

Errores aleatorios

Errores sistemáticos, por sesgos

Errores aleatorios.

El error aleatorio nace porque se trabaja con muestras de individuos, y no con toda la población.

Si se trabaja con muestras, es difícil esperar que los resultados coincidan exactamente con lo que ocurre en la población.

Este error aleatorio depende del tamaño de la muestra: cuando la muestra aumenta, el error disminuye. Asimismo, cuando la muestra disminuye, aumenta la probabilidad de error. 

Para llevar una medida de control ante estos errores:

Primera fase: calcular el mínimo tamaño de una muestra necesario para poder detectar mediante la estadística si las diferencias de la población existen realmente.

Segunda fase: uso de pruebas o test de hipótesis.

Tercera fase: cálculos de intervalos de confianza para las estimaciones obtenidas.

Errores sistemáticos.

Aparece cuando se introduce un error en el diseño del trabajo, ya sea por la selección de individuos, por la información recogida o por un mal análisis de los resultados obtenidos.

Este error, por el contrario del aleatorio, no se disminuye aumentando el tamaño de la muestra. 

Puede afectar a la credibilidad de las conclusiones.

Los sesgos que pueden ocurrir los podemos agrupar en tres tipos: los sesgos de selección, los sesgos de clasificación (información) y los sesgos de confusión.

Tipos de sesgos

Sesgo de selección.

Se incluyen en el estudio sujetos con diferentes características relevantes de la población, de donde se pretende sacar conclusiones.

Si afecta al factor de exposición, factor de riesgo y enfermedad, los hallazgos no son extrapolables.

Un ejemplo seria las personas que abandonan el seguimiento, interfiriendo así en el esstudio.

Sesgo de clasificación.

Corresponde a una incorrecta medición de las variables.

Puede afectar a la exposición o al efecto.

Puede predisponer a diluir características diferentes relevantes o a exagerar estas.

Un ejemplo de esto sería clasificar erróneamente a algún individuo sano como enfermo (falso positivo), mientras que otros individuos enfermos no serán detectados como enfermos (falsos negativos).

A su vez podemos dividirlo en:

No diferencial: disminuye las diferencias existentes. (Cuando la gente oculta datos "mal vistos" socialmente, entre otros)

Diferencial: exagera las diferencias existentes. (Por ejemplo, las madres de niños con malformaciones recuerdan con más intensidad las exposiciones ocurridas durante el embarazo que las madres con hijos sanos).

¿Qué es el grupo control?

El grupo de control es el grupo para el cual no hay intervención; es el grupo que se compara al grupo que experimenta la intervención.

Sirve para controlar algunos efectos:

- Efecto Hawthorne: sentirse observado mejora nuestra respuesta.

- Efecto placebo: la administración de fármacos produce respuestas no atribuibles al mismo.

- Regresión de la media: cuando se obtiene un valor extremo en una variable, la segunda vez que se mide tiende a los valores de la media.

- Evolución natural: las enfermedades tienden a su resolución de forma natural, sin que sean atribuibles a la intervención.

Sesgo de confusión.

Es el único que se puede controlar en la fase de análisis y no sólo en la de diseño.

Es una distorsión de las estimaciones del estudio, producidas por la distribución desigual de los grupos de comparación de una tercera variable. Si esa variable es predictora del efecto, entonces su distribución desigual contamina la verdadera relación entre la exposición y el efecto estudiados.

Control de los errores en estudios estadísticos.

- En la fase de diseño.

-Restricciones y apareamientos.

- Análisis estratificado y multivariantes.

Valides interna y externa.

- Validez interna: ausencia de sesgos para la población estudiada.

- Validez externa: precisión y validez externa. Capacidad de extrapolar los resultados del estudio en otras poblaciones.

Precisión y exactitud.

Precisión: corresponde a la fiabilidad o reproductibilidad. Es el grado en que una medición proporciona resultados similares cuando se lleva a cabo en más de una ocasión en condiciones similares.

Exactitud: es la validez para que una medición mida realmente aquello para lo que está destinada.

Pueden existir errores de exactitud debidos al individuo, al observador y al instrumento de medición-

Para evaluar la validez o exactitud encontramos:

- Validez de criterio: comparación con una medida de referencia objetiva y fiable.

- Validez de concepto: analiza la correlación de la medida con otras variables.

- Validez de contenido: contemplar todas las dimensiones del fenómeno que se quiere medir.

Estrategias para la precisión y exactitud.

Seleccionar las medidas más objetivas posibles.

Estandarizar la definición de variables.

Formar y entrenar a los observadores.

Utilizar la mejor técnica posible.

Obtener varias mediciones de una variable para mejorar la precisión.

Emplear técnicas de enmascaramiento.

Calibrar instrumentos.

La investigación cualitativa.

Este tipo de investigación no es útil para descubrir las causas y los factores de riesgo relacionados con la enfermedad y la discapacidad, ni tampoco para evaluar la efectividad de una intervención.

Podríamos utilizarla para comprender diferencias culturales entre trabajadores sanitarios y clientes y para comprender cómo afecta la enfermedad o discapacidad y la provisión de cuidados a la vida de los afectados.

Fiabilidad y validez en la investigación cualitativa.

Experiencias de un contexto y en un momento determinado.

La validez interna es poderosa, ya que espor los propios observados.

Fortalezas de los enfoques.

Cualitativo	Cuantitativo
Profundidad de compresión	Nivel de frecuencia
Por qué, cómo	Cuántos, con qué frecuencia
Motivaciones	Acciones
Subjetiva	Objetiva
Descubrimiento	Pruebas
Explicativa	Definitiva
Adquirir mejor compresión	Mediciones del nivel de algo
Interpretativa	Descriptiva

¿Debe escogerse entre dos enfoques?

Los evaluadores deben de escoger entre cualesquiera de los métodos, siempre y cuando resulten más adecuados para su estudio y que cubra las necesidades de su investigación. 

En el caso de que se deban complementar los dos métodos, el cualitativo y el cuantitativo, debe hacerse así:

- Objetivos múltiples para unos resultados.

- Triangulación por operaciones convergentes entre el cualitativo y el cuantitativo para hacer una complementariedad en la interpretación de los resultafos.

- Vigorización mútua, para explicar los resultados que con el otro enfoque no pueden argumentarse.

¿Cuáles son los obstáculos en el empleo conjunto de ambos enfoques?

1. Puede ser caro.

2. Puede suponer demasiado tiempo.

3. El investigador puede carecer de formación de ambos métodos.

4. La moda y adhesión en un mismo enfoque.

Ética e investigación.

Para realizar una investigación hay una serie de pautas:

- Se deben respetar los principios éticos en el diseño, ejecución, análisis y difusión.

- Ha de cumplir con la normativa vigente con la protección de los derechos de los participantes. Recordar el consentimiento informado.

- Hay dos componentes: fines y medios moralmente aceptables.

- La autorización de los comités éticos de los centros.

- Documentos de referencia: declaración de Helsinki (1964) revisado en Edimburgo (2000), informe Belmont (1978) y el convenio de Oviedo del Consejo de Europa (2000).