Clases. Metodología I

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Metodología de 
la Investigación I
Carrera Medicina y Cirugía
5to Semestre – Año 2021
1
Búsqueda de Información
Gestión Bibliográfica
Fuente 
Confiable
Actualizada 
(≤10 años)
Procesar
Organizar
Estructurada
Sistemática
Eficaz
2
Bases de Datos
U.S.A. National Library of Medicine (MEDLINE/PubMed)
Motor de búsqueda de libre acceso a la base de datos MEDLINE de
citaciones y resúmenes de artículos de investigación biomédica,
Biblioteca Nacional de Medicina de los EEUU.
Conjuntos de datos pertenecientes a un mismo contexto y almacenados
sistemáticamente para su posterior uso:
Scopus (Elsevier)
Mayor base de datos de citas y resúmenes de literatura
revisada por pares: revistas científicas, libros y actas de
congresos.
Science Citation Index (ISI-Thomson Reuters)
Índice citas producido originalmente por el Instituto de
Información Científica (ISI) y creado por Eugene Garfield,
lanzado oficialmente en 1964. Ahora es propiedad de
Clarivate Analytics
3
Bases de Datos
EBSCO
Proveedor líder de bases de datos de investigación,
revistas electrónicas, suscripciones a revistas, libros
electrónicos y servicio de descubrimiento para
bibliotecas de todo tipo
HINARI
Programa de Acceso a la Investigación en Salud, creado
por la Organización Mundial de la Salud y las principales
editoriales para países en desarrollo, literatura biomédica
y de salud
HIGHWIRE
Compañía estadounidense (Universidad de Stanford)
que ofrece servicios de desarrollo de contenido digital
y alojamiento a ~140 editoriales de revistas, libros y
otras publicaciones académicas.
4
Bases de Datos
LILACS
Índice de la literatura científica y técnica en Salud de América
Latina y de Caribe.
LATINDEX
Sistema regional de información en línea para revistas
científicas de América Latina, el Caribe, España y
Portugal
SCIELO
Biblioteca electrónica, iniciativa de la FAPESP (Brasil) y
del Centro Latinoamericano y del Caribe de
Información en Ciencias de la Salud (BIREME).
5
Bases de Datos
COCHRANE
Colección de bases de datos que incluye: la Base de Datos
Cochrane de Revisiones Sistemáticas (CDSR), el Registro
Cochrane Central de Ensayos Controlados (CENTRAL), las
Respuestas Clínicas Cochrane, y una búsqueda federada
que incorpora resultados de bases externas.
RIMA
Red Informática de Medicina Avanzada, con
colaboración de OPS.
SCI-HUB
Repositorio y página web de más de 62 millones de
artículos académicos. Fundado por Alexandra
Elbakyan (Kazajistán, 5 setiembre-2011), como
reacción contra el alto coste de compra de los
artículos académicos.
6
Bases de Datos
Es el portal que el Consejo Nacional de Ciencia (CONACYT) de Paraguay
ha creado y subsidiado para acceder a recursos digitales científicos para
los investigadores del Paraguay.
7
Bases de Datos
8
Gestores Bibliográficos
9
ZOTERO 
(Instalación paso a paso)
10
ZOTERO
¡Descargar ambos!
ZOTERO 
(Instalación paso a paso)
11
ZOTERO
¡EJECUTAR y PERMITIR que REALICE 
CAMBIOS EN EL DISPOSITIVO!
ZOTERO 
(Instalación paso a paso)
12
ZOTERO
¡NEXT! 
¡NEXT!
ZOTERO 
(Instalación paso a paso)
13
ZOTERO
Upgrade!
&
Finish! 
ZOTERO 
(Instalación paso a paso)
14
ZOTERO (Connector)
¡Y por último actualizar extensiones!
15
ZOTERO (Connector)
16
ZOTERO (Apariencia)
17
ZOTERO (Utilidad)
18
Comparativo entre 
Gestores Bibliográficos
ZOTERO ENDNOTE MENDELEY
API* abierta documentada API abierta API abierta
Gestiona los contenidos en tres secciones de interfaz de usuario
Importación automática de datos desde bibliotecas digitales y Google Scholar
Integración en la web Integración en la web y disco 
duro
Integración en la web
Extracción de metadatos incrustados de archivos PDF
---- ---- Anotaciones en PDF
Extracción de PubmedIDs y 
ArxivIDs de archivos PDF
Extracción de PubMed, ISI Web 
of Knowledge.
Extracción de PubmedIDs y 
ArxivIDs de archivos PDF
Exporta y actualiza 
automáticamente los datos a 
BibTex
Exporta los datos a Bibtex
(parcialmente), Endnote format, 
reference export, RIS.
Exporta y actualiza 
automáticamente los datos a 
BibTex
Organización de los contenidos utilizando etiquetas para categorizar un registro
Integración MS Word Integración MS Word y 
OpenOffice writer 
(parcialmente)
Integración MS Word
Sincronización con otros ordenadores
Recomendaciones de artículos científicos
Colaboración con la comunidad científica
19
Enfoques de la 
Investigación:
Cuantitativo y 
Cualitativo
Fundamentos. Características comunes y 
diferenciales
Metodología de la Investigación I
FCM – UNA
5to semestre – Año 2021
Enfoques de la Investigación
Definición de los enfoques cuantitativo y cualitativo 
de la investigación, sus similitudes y diferencias.
Características esenciales de cada enfoque.
¡Ambos enfoques han sido herramientas 
igualmente valiosas para el desarrollo de las 
ciencias!
¿Cómo se define la 
Investigación?
Conjunto de Procesos
Aplicados al estudio de un FENÓMENO
Sistemáticos
Críticos
Empíricos
Cuantitativo (Deductivo) Cualitativo (Inductivo)
Enfoque Cuantitativo
Conjunto de procesos, secuencial y probatorio
Planteamiento previo de hipótesis, específico y 
delimitado desde el principio del estudio
Utiliza la recolección de datos para probar 
hipótesis con base en:
•medición numérica y
•análisis estadístico, 
para establecer patrones de comportamiento y 
probar teorías
Características
Enfoque Cuantitativo
✔Objetiva
✔Sigue un patrón predecible y estructurado
✔Utiliza la lógica y el razonamiento deductivo
Características 
Enfoque Cuantitativo
✔Medición de valores cuantificables: frecuencias, 
porcentajes, costos, tasas y magnitudes, entre otros.
✔ INFORMACIÓN RECOPILADA permite:
1. Reportar sobre los indicadores, 
2. Informar sobre la implementación de leyes y políticas 
públicas, obtener información representativa para la 
población
Características 
Enfoque Cuantitativo
✔ ENCUESTAS: recolectar datos sobre vivencias de las 
personas y sus opiniones.
✔ Búsqueda cuantitativa en la realidad externa del individuo.
✔MEDICIONES → DATOS → ANÁLISIS ESTADÍSTICO 
✔ Fragmentan los datos para responder a la pregunta
Busca el máximo control para excluir la incertidumbre y el 
mínimo error:
- Experimentación
- Análisis de Causa-Efecto
Características 
Enfoque Cuantitativo
Pretende explicar y predecir los fenómenos investigados, buscando 
regularidades y relaciones causales entre elementos
Datos generados →Válidos y confiables (generación de 
conocimiento)
META PRINCIPAL
Construcción y demostración de teorías
Identificar leyes universales y causales
o Busca generalización de resultados a un grupo o 
colectividad mayor
Enfoque Cuantitativo
VENTAJAS DESVENTAJAS
Medir y analizar datos Contexto del estudio ignorado
Estudiar la relación entre una 
VI y VD
Requiere una muestra amplia 
para mayor precisión
Prueba hipótesis en 
experimentos
1-IDEA
2-PLANTEAMIENTO 
DEL PROBLEMA
2-REVISIÓN DE LITERATURA 
Y DESARROLLO DEL MARCO 
TEÓRICO
4-ALCANCE DEL 
ESTUDIO
5-ELABORACIÓN DE 
HIPÓTESIS Y DEFINICIÓN DE 
VARIABLES
6-DESARROLLO 
DEL DISEÑO DE 
INVESTIGACIÓN
7-DEFINICIÓN Y 
SELECCIÓN DE 
MUESTRAS
8-COLECTA 
DE DATOS
9-ANÁLISIS 
DE DATOS 
10- DIFUSIÓN 
DE 
RESULTADOS
Enfoque Cuantitativo
Ejemplo Enfoque Cuantitativo
https://jamanetwork.com/journals/jama/article-abstract/2762130
https://jamanetwork.com/journals/jama/article-abstract/2762130
Enfoque Cualitativo
Conjunto de prácticas interpretativas que hacen al 
mundo visible, lo transforman y convierten en una serie 
de representaciones en forma de:
• Observaciones, 
• Anotaciones, 
• Grabaciones y
• Documentos. 
Es naturalista e interpretativo.
Descripciones detalladas de situaciones, eventos, 
personas, interacciones, conductas observadas y sus 
manifestaciones.
Características 
Enfoque Cualitativo
o No existe un proceso claramente definido
o NO se prueban hipótesis, se generan en el proceso
o Refina pregunta de investigación
PROPÓSITO: Reconstruirla realidad tal y como lo 
observan los actores de un sistema social previamente 
definido.
HOLÍSTICO: Considera el todo sin reducirlo a sus 
partes
Proceso Inductivo: de lo particular a lo general
Características 
Enfoque Cualitativo
o Utilizado para hacer interpretaciones y análisis de 
experiencias, percepciones y valores donde se 
profundiza el contenido
o Muestreo pequeño, para mayor profundización
Datos recopilados utilizados para:
1. Responder a indicadores,
2. Ilustrar experiencias y opiniones con citas textuales,
3. Conocer y analizar la consecuencia de eventos, 
4. Establecer relaciones de causa-efecto,
5. Determinar cómo las percepciones afectan las decisiones 
tomadas,
6. Construir historias de vida o,
7. Hacer un análisis narrativo de discursos
Características 
Enfoque Cualitativo
oMétodos recolección de datos NO Estandarizados
oMuestra, recolección de datos y análisis simultáneo
o Recolección de datos NO supone medición numérica 
o Análisis de las perspectivas de los participantes
o Técnicas para recolección de DATOS:
- Observación NO estructurada
- Entrevistas abiertas
- Revisión de documentos
- Discusión en grupos
- Evaluación de experiencias personales
- Registro de historias de vida
- Interacción e introspección con grupos o comunid.
Características 
Enfoque Cualitativo
o Perspectiva interpretativa → SUBJETIVIDAD
o Realidad definida a través de las interpretaciones de 
los participantes
o No buscan réplica de los resultados
Enfoque Cualitativo
VENTAJAS DESVENTAJAS
Flexibilidad en etapas 
tempranas de un estudio Subjetividad
Obtención de información 
detallada, incluyendo el 
contexto social
Mucho tiempo de ejecución
1-Idea
2-Planteamiento del 
Problema
3-Inmersión Inicial en el 
Campo
4-Concepción del 
Diseño de Estudio
5-Definición de la Muestra 
Inicial del Estudio y Acceso a 
ésta6-Recolección de los Datos
7-Análisis de 
Datos
8-Interpretación de 
Resultados
9- Reporte de 
Resultados
Literatura 
existente (marco 
de referencia)
Enfoque Cualitativo
Ejemplo Enfoque Cualitativo
ht
tp
:/
/m
jp
sy
ch
ia
tr
y.
or
g/
in
de
x.
ph
p/
m
jp
/a
rt
ic
le
/v
ie
w
/5
34
http://mjpsychiatry.org/index.php/mjp/article/view/534
Técnicas de Recolección de 
Datos
Enfoque Cuantitativo Enfoque Cualitativo
Observación estructurada Observación No estructurada
Entrevista Entrevista
Encuesta Historias de Vida
Escalas de Actitudes Autobiografías
Análisis de Contenido Anécdotas
Test Análisis de Documentos
Grupos Focales Grupos Focales
Pruebas de Rendimiento Grabaciones en Audio y Video
Listas de Cotejo Técnicas Proyectivas
Experimentos Notas de Campo
Comparación entre Enfoques
Enfoque Cuantitativo Proceso de Investigación Enfoque Cualitativo
Descripción, predicción y explicación
Planteamiento del 
Problema
Exploración, descripción, 
entendimiento
Específico y acotado General y amplio
Datos medibles y observables Dirigido a experiencias de participantes
Rol fundamental
Revisión de Literatura
Rol secundario
Justificación planteamiento y 
necesidad estudio
Justificación planteamiento y 
necesidad estudio
Instrumentos predeterminados
Recolección de Datos
Datos emergen poco a poco
Datos numéricos Datos en texto o imagen
Nro. considerable de casos Nro. pequeño de casos
Estadístico
Análisis de Datos
Análisis de texto y material AV
Tendencias, relación de grupo, 
comparación entre variables
Descripción, análisis y desarrollo de 
temas
Comparación con estudios previos Significado profundo de los resultados
Estándar fijo
Reporte de Resultados
Emergente y flexible
Objetivo y sin tendencias Reflexivo y con tendencias
Fases Similares
1. Observación y evaluación de fenómenos
2. Establecen suposiciones o ideas
3. Demuestran el grado en que las suposiciones o 
ideas tienen fundamento
4. Revisan tales suposiciones o ideas
5. Proponen nuevas observaciones y evaluaciones 
para esclarecer, modificar y fundamentar las 
suposiciones o ideas; incluso para generar otras
¿Cuál de los dos Enfoques es el 
mejor?
• Ambos enfoques resultan valiosos y han realizado notables 
aportes al avance del conocimiento.
• Ninguno es intrínsecamente mejor que el otro.
El método cuantitativo es el más usado por ciencias como la 
Física, la Química y Biología; propio de las llamadas ciencias 
“exactas o naturales”.
El método cualitativo se ha empleado más en las disciplinas 
humanísticas como la Antropología, la Etnografía y la Psicología 
social
Hernández Sampieri, Roberto; et al. Metodología de la Investigación. 6ª. ed. McGraw-Hill. México, D.F., 2014. Pág. 2 - 
21. 
¡Gracias por su 
atención!
Elementos del 
Protocolo de 
Investigación
(1era Parte)
Metodología de la Investigación I
FCM – UNA
5to Semestre – Año 2021
Secuencia Proceso de Investigación
Pregunta de 
Investigación
Desarrollar 
Protocolo
Prueba Previa 
y Revisión 
Protocolo
Desarrollo del 
Estudio
Análisis de 
Datos
Conclusiones
Redacción 
Científica y 
Publicación
At
ajo
 us
an
do
 da
to
s 
se
cu
nd
ari
os
Metodología 
Investigación I
Metodología 
Investigación II
¿Cómo funciona la Investigación?
Esquema del Protocolo de Investigación
ELEMENTO
PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN 
(Objetivos)
 
SIGNIFICANCIA (Justificación y 
Antecedentes)
 
 
DISEÑO
 Marco Temporal
 Enfoque epidemiológico
 
SUJETOS
 Criterios de selección
 Diseño de muestreo
 
VARIABLES
 Clasificación
 Definición Conceptual y Operacional
 
ASUNTOS ESTADÍSTICOS
 Hipótesis
 Estimación del tamaño de la muestra
 Enfoque analítico 
 PROPÓSITO
¿En qué se centrará el estudio?
 
¿Por qué es importante esa pregunta?
¿En qué conocimientos se apoya?
 
 ¿Cómo se llevará a cabo el estudio?
¿Cuándo se analizarán los hechos?
¿Desde el riesgo o el desenlace?
 
¿Quiénes serán los sujetos de estudio?
¿Cómo serán seleccionados?
 
 
¿Qué aspectos se observarán o modificarán?
¿Qué relación guardan los descriptores del fenómeno?
 
 
¿Cuál es el tamaño del estudio?
¿Cómo se administrarán y analizarán los datos?
Pregunta de Investigación
actible (N° de individuos, experiencia técnica adecuada, posible
en tiempo, dinero y extensión)
nteresante (para el investigador y su entorno)
ovedosa (confirma o refuta hallazgos anteriores, extiende 
hallazgos previos, proporciona nuevos hallazgos)
tica (principio de respeto por las personas, beneficiencia y de justicia, dispuesta a 
aceptar un estudio que el Comité Institucional apruebe)
elevante (al conocimiento científico, a las políticas clínicas y 
sanitarias, a futuras investigaciones)
F
I
N
E
R
Potenciales Problemas Soluciones
1. Es vaga o 
inapropiada
 
 
 
 
Escriba la pregunta de la investigación al principio y especifique en un plan de 
estudio de 1-2 páginas lo concerniente a: 
 - Cómo se seleccionarán los sujetos del estudio
 - Cómo se medirán las variables de interés
Piense en como hacer que:
 - Los sujetos seleccionados representen mejor a la población
 - Las mediciones sean más representativas de los fenómenos de interés 
2. No es factible
Muy amplia
 
 
No hay suficientes sujetos 
disponibles
 
 
 
Especifique un conjunto más pequeño de variables 
Afine la pregunta 
 
Amplíe los criterios de inclusión 
Elimine criterios de exclusión
Agregue nuevas fuentes de sujetos
Amplíe el plazo de incorporación de sujetos al estudio
Emplee variables y diseños más eficientes
 
Pregunta de Investigación
Potenciales Problemas Soluciones
2. No es factible
Métodos inadecuados o por 
encima de la habilidad del 
investigador
Costo elevado
Consulte con personas experimentadas y revise la literatura 
buscando métodos alternativos.
Capacítese.
Obtenga la colaboración de colegas que tengan los conocimientos 
que Ud. carece
Considere diseños y métodos de medición menos costosos
Busque fuentes adicionales de financiamiento. 
3. No es nueva ni 
relevante
Modifique la pregunta de la investigación
4. Adecuación 
dudosa a 
principios éticos
Consulte con los comités institucionales que atienden los cuestiones 
éticas y científicasModifique la pregunta de la investigación para evitar la inclusión de 
elementos potencialmente no éticos.
Pregunta de Investigación
Formulació
n de 
Objetivos
PI
O. General
O. Específicos
Criterios 
para 
Formulació
n de 
Objetivos
Dirigidos a elementos básicos del problema
Medibles u observables
Claros y precisos
Orden metodológico o lógico
Verbo infinitivo
Alcanzables en la investigación
Pautas para 
Formulació
n de 
Objetivos
PAUTAS
Apuntar 
hacia 
resultados 
concretos
Viabilidad de 
ser 
alcanzados
Producto de 
la acción del 
investigador
Planteados 
formalmente
Establecer 
OG y OE
No existe un 
número 
establecido 
de Objetivos
Estructura 
REDACCIÓ
N DE 
OBJETIVOS
VERB
O
CONTE
NIDO
COMPL
EMENT
O
OBJETIV
O
Verbo 
(acción)
Constructo conceptual 
(contenido, finalidad 
contextual)
Contexto (condición 
de desempeño, de 
referencia)
Infinitivo Para, con ello, con la 
finalidad de, con la meta 
de, así como, ETC.
Con base en, de 
acuerdo a, tomando 
en cuenta, en 
función de, según…
Acción 
concreta y 
observable 
de una 
actividad que 
pueda 
evidenciarse 
en forma de 
desempeño
El objeto que referirá la 
actuación y el 
desempeño. 
Fin que persigue la 
actuación referido 
siempre a un campo de 
aplicación del 
desempeño.
¿Qué? ¿Para qué? 
¿Dónde?
El indicador con el 
cual se expresará la 
calidad del logro del 
desempeño. 
¿Con base en qué 
parámetros?
Ejemplo
A. Formulación del problema:
¿Cuál es la eficacia diagnóstica del examen de tinta china en 
orina para Criptococosis en pacientes VIH+, atendidos en el 
Hospital de Clínicas en el año 2019?
B. Objetivo general:
Determinar la eficacia diagnóstica del examen de tinta china en 
orina para Criptococosis en pacientes VIH+, atendidos en el 
Hospital de Clínicas en el año 2019.
C. Objetivos específicos:
C1. Determinar la sensibilidad y especificidad del examen de 
tinta china en orina para Criptococosis en pacientes VIH+, 
atendidos el Hospital de Clínicas en el año 2019.
C2. Determinar los valores predictivos del examen de tinta 
china en orina para Criptococosis en pacientes VIH+, atendidos 
en el Hospital de Clínicas en el año 2019.
EJEMPLO
Verbo 
(acción)
Constructo 
conceptual 
(contenido, 
finalidad 
contextual)
Contexto (condición de 
desempeño, de 
referencia)
Determinar
(acción)
eficacia diagnóstica 
del examen de tinta 
china en orina para 
Criptococosis
(constructo)
en pacientes VIH+, 
atendidos en el Hospital 
de Clínicas en el año 
2019.
 (contexto)
Importancia 
de los 
Objetivos de 
Investigació
n
✔ Definen la investigación
✔ Ayudan en la formulación de hipótesis
✔ Guía sobre la cual el investigador realiza 
el estudio
✔ Proporciona un punto focal
✔ Conducen a la realización de un estudio 
válido y confiable
✔ Resumen la investigación a los lectores y 
al investigador
✔ Ahorra tiempo al investigador porque 
evita la recopilación de datos 
innecesarios
¡Gracias por su 
atención!
Elementos del 
Protocolo de 
Investigación
(2da Parte)
Metodología de la Investigación I
FCM – UNA
5to Semestre – Año 2021
Esquema del Protocolo de Investigación
ELEMENTO
PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN (Objetivos)
 
SIGNIFICANCIA (Justificación y Antecedentes)
 
 
SUJETOS
 Criterios de selección
 Diseño de muestreo
 
VARIABLES
 Clasificación
 Definición Conceptual y Operacional
 
ASUNTOS ESTADÍSTICOS
 Hipótesis
 Estimación del tamaño de la muestra
 Enfoque analítico 
DISEÑO
 Marco Temporal
 Enfoque epidemiológico
 
 PROPÓSITO
¿En qué se centrará el estudio?
 
¿Por qué es importante esa pregunta?
¿En qué conocimientos se apoya?
 
¿Quiénes serán los sujetos de estudio?
¿Cómo serán seleccionados?
 
 
¿Qué aspectos se observarán o modificarán?
¿Qué relación guardan los descriptores del fenómeno?
 
 
¿Cuál es el tamaño del estudio?
¿Cómo se administrarán y analizarán los datos?
¿Cómo se llevará a cabo el estudio?
¿Cuándo se analizarán los hechos?
¿Desde el riesgo o el desenlace?
Población y Muestra
Población: grupo completo de personas con unas características específicas.
Muestra: es un subconjunto de la población (costos aceptables), 
suficientemente amplia (minimiza errores aleatorios) y representativa (minimiza 
errores sistemáticos).
Población y Muestra
Población Enfocada (DIANA): Grupo de personas de todo el mundo a las que se pueden 
generalizar los resultados (características clínicas y demográficas). Ej.: adolescentes con asma.
Población Accesible: Subgrupo de la población objetivo definido geográfica y temporalmente, y 
del que puede disponerse para su estudio. Ej.: adolescentes con asma que viven este año en la 
ciudad del investigador.
Muestra prevista es el subgrupo de población accesible que el investigador intenta incluir en el 
estudio.
Muestra real del estudio es el grupo real de personas que participan en el estudio.
Generalización de Hallazgos del Estudio
Selección de los Individuos de un Estudio
Población 
Enfocada
A. Características sociodemográficas de los pacientes
Edad, Sexo, Raza, Nivel cultural, Nivel socioeconómico, Profesión
B. Características de la enfermedad o exposición
Definición de enfermedad o exposición, 
Características de la misma: forma, tipo, estudio, curso clínico, 
Etiología, complicaciones, duración, etc.
Tratamiento actual, Tratamientos previos, Otros tratamientos
Historia de otras enfermedades o exposiciones
C. Otras características
Embarazo o lactancia, Consumo de tabaco o alcohol, Abuso de drogas, Hábitos dietéticos o 
nutricionales, Factores de riesgo, Limitaciones fisiológicas, Características psicológicas, 
Hipersensibilidad a tratamientos o exploraciones, Factores ambientales, Participación en otros 
estudios, Incapacidades
D. Lugar de residencia
Asignación al Centro, Inicio y final del periodo de inclusión
CRITERIOS DE SELECCIÓN DE LOS INDIVIDUOS
Criterios de Inclusión
(sea específico)
DISEÑO DE CRITERIOS DE 
SELECCIÓN CRITERIOS CONSIDERACIONES EJEMPLOS
 
 
 
 
POBLACIÓN ENFOCADA
 
 
 
 
 
 
POBLACIÓN ACCESIBLE
 
 
Especifican las características que 
definen a una población que es 
pertinente a la pregunta de la 
investigación y eficiente para el 
estudio.
 
 
* Características demográficas.
 ** Características clínicas.
 
 
 
 
 
* Características geográficas
 (administrativas)
 ** Características temporales.
 
 
 
En un ensayo de suplementación con calcio 
por 5 años para prevenir la osteoporosis se 
puede especificar que los sujetos sean:
 
 
 
* Mujeres blancas de 45 a 50 años.
 ** Con buenas condiciones de salud:
-sin afecciones crónicas
-no parapléjica ni consumidora de 
corticoesteroides a largo plazo.
 
* Pacientes que concurren al hospital donde 
trabaja el investigador.
 ** Que concurran entre el 1/01/20 y el 
31/12/20
 
DISEÑO DE CRITERIOS DE 
SELECCIÓN
 CRITERIOS CONSIDERACIONES EJEMPLOS
 
 
 
 
 
 
Definen grupos o sujetos de la población 
que no serán incluidos en el estudio 
porque:
 
*Hay alta probabilidad de perderlos 
durante el seguimiento.
**No pueden proporcionar datos fiables.
***Hay barreras éticas.
****Los sujetos se rehúsan a participar.
 
 
 
En el ensayo con suplemento de calcio se pueden 
excluir los sujetos que:
 
 
*Sean alcohólicos o planeen mudarse a otra 
ciudad/región/país.
 
**Tengan barreras de lenguaje o estén 
desorientados.
***Pacientes con historia de litiasis renal (calcio 
contraindicado).
****No acepten una asignación al azar al grupo 
placebo.
Criterios de 
Exclusión
(sea cuidadoso, 
parco)
A criterio
Muestreo Probabilístico
▪ Aleatorio simple: Se enumera cada unidad de la población 
accesible y, luego, se selecciona la muestra al azar.
▪ Sistemático: Se sortea el inicio y los demás se seleccionan en 
forma sistemática, por ejemplo cada 3 o 5 o 10.
▪ Estratificado: Se subdivide a la población en subgrupos de 
acuerdo con cierta característica, como el sexo, la raza y luego 
se extrae una muestra al azar en cada “estrato”.
▪ Por conglomerados: Se extrae una muestra al azar a partirde 
agrupaciones naturales de individuos dentro de la población.
1. Juan
2. Maria
3. Pedro
4. Luís
5. Elena
1. Maria
2. Elena
Por 
sorteo
ALEATORIO SIMPLE
1. Juan
2. Maria
3. Pedro
4. Luis
5. Elena
1. Maria
2. Elena
1. Pedro
2. Luís
1. Maria
2. Pedro
ESTRATIFICADO
1. 1er C: 
Juan, 
Maria
2. 2do C: 
Pedro, 
Luis
3. 3er C: 
Elena, 
Juan
1. Maria
2. Pedro
3. Elena
CONGLOMERADO
1. Maria
2. Luís SISTEMÁTICO
Se sortea solo 
el 1ro
Muestreo NO Probabilístico
▪ Casos consecutivos: Se elige a cada individuo que cumpla con los 
criterios de selección dentro de un intervalo de tiempo específico o 
hasta alcanzar un Nº definido de pacientes. Es la mejor de las 
técnicas no probabilísticas y factible en muchas ocasiones. El 
problema se plantea cuando la duración es muy corta para 
representar adecuadamente todos los factores estacionales u otros 
cambios que puedan producirse con el tiempo. 
▪ De conveniencia: Se selecciona a los miembros de la población 
accesible de los que se pueda disponer con facilidad. Ej: voluntarios.
▪ A criterio: Se escoge a “dedo” entre la población accesible, a 
individuos que se suponen más apropiados para participar en el 
estudio.
Algoritmo para la selección de la Técnica de 
Muestreo
Conglomerado
ERRORES
SESGO (ERROR SISTEMATICO)
SESGO DE SELECCIÓN: Ocurre cuando los individuos del grupo de estudio se escogen sistemáticamente de un 
modo diferente a los del grupo control. De modo que la muestra no reflejará realmente a la población que se pretende 
estudiar
SESGO DE MEDICION: Aparecen cuando la medición de variables clínicas se realiza de una forma que es 
sistemáticamente diferente en los individuos del estudio.
FACTOR DE CONFUSION: Se presenta cuando dos factores están asociados o viajan juntos y el efecto de uno se confunde con el efecto del 
otro, o está distorsionado por él.
AZAR (ERROR ALEATORIO)
Debido a variación aleatoria las características de las personas de una muestra concreta son diferentes a otras en la 
población de la cual fueron tomadas.
 
RELACION ENTRE SESGO Y AZAR
ERRORES DE DISEÑO
SELECCIÓN DE INDIVIDUOS
 ERROR ESTRATEGIA PREVENTIVA
 
1. La población enfocada no es 
apropiada para la pregunta de 
investigación
 
* Establecer criterios de inclusión donde se especifique la edad, el sexo y las 
características clínicas de los sujetos apropiados.
** Establecer cuidadosamente los criterios de exclusión para eliminar del estudio 
aquellos sujetos indeseados.
2. La población accesible no 
representa adecuadamente a la 
población enfocada
* Diseñar criterios de inclusión que especifiquen el marco temporal y geográfico de la 
población accesible adecuada.
** Analizar alternativas con otros profesionales.
3. La muestra diseñada no es 
suficientemente representativa de la 
población accesible debido a la 
presencia de sesgo en el diseño del 
muestreo
* Utilizar una muestra obtenida de forma probabilística o por casos consecutivos, si fuera 
práctico.
** Usar buen criterio para obtener una muestra por conveniencia.
*** Hacer un estudio piloto para confirmar las características y la disponibilidad de 
sujetos. 
ERRORES DE IMPLEMENTACION
SELECCIÓN DE INDIVIDUOS
 ERROR ESTRATEGIA PREVENTIVA
 
La muestra real no representa 
suficientemente a la muestra planeada:
1. Debido a errores aleatorios en el 
proceso de muestreo (azar)
 
*Incrementar el número de sujetos.
**Emplear variables continuas, variables más precisas mediciones apareadas, 
grupos desparejos o desenlaces más comunes.
***Considerar la aplicación de muestreo estratificado para incrementar el tamaño 
de grupos específicos
2. Debido a errores sistemáticos en el 
muestreo (sesgo)
 *Sesgo por falta de respuesta:
a. Falla en el proceso de establecer 
contacto con los sujetos.
b. Los sujetos rehúsan participar.
 
 
 
** Sesgo por omisiones o errores
 
*Emplear métodos alternativos o intentos repetidos para establecer contacto.
**Proporcionar información escrita por adelantado y discutir los puntos que 
pueden generar ansiedad.
*** Plantear la provisión de incentivos como transporte, reembolso de gastos y 
resultados de análisis. 
****Considerar procedimientos especiales para acceder a los que no responden.
 
* Previo al estudio: Hacer un pre-test de los métodos de muestreo.
** Durante el estudio: Controlar la calidad en el proceso de reclutamiento.
¿Preguntas?
FORO de CONSULTAS
GOOGLE CLASSROOM
Elementos del 
Protocolo de 
Investigación
(3ra Parte)
Metodología de la Investigación I
FCM – UNA
3er Curso – Año 2021
Esquema del 
Protocolo de 
Investigación
2
ELEMENTO
SIGNIFICANCIA (Justificación y 
Antecedentes)
PREGUNTA DE 
INVESTIGACIÓN (Objetivos)
 
SUJETOS
 Criterios de selección
 Diseño de muestreo
 
VARIABLES
 Clasificación
 Definición Conceptual y 
Operacional
 
ASUNTOS ESTADÍSTICOS
 Hipótesis
 Estimación del tamaño de la 
muestra
 Enfoque analítico 
DISEÑO
 Marco Temporal
 Enfoque epidemiológico
 PROPÓSITO
¿Por qué es importante esa pregunta?
¿En qué conocimientos se apoya?
¿En qué se centrará el estudio?
¿Quiénes serán los sujetos de estudio?
¿Cómo serán seleccionados?
 
 
¿Qué aspectos se observarán o modificarán?
¿Qué relación guardan los descriptores del 
fenómeno?
 
 
¿Cuál es el tamaño del estudio?
¿Cómo se administrarán y analizarán los datos?
¿Cómo se llevará a cabo el estudio?
¿Cuándo se analizarán los hechos?
¿Desde el riesgo o el desenlace?
VARIABLE
Característica que difiere de un individuo biológico 
a otro, a ser medida o modificada en los individuos 
u objetos a ser estudiados.
Ej.: sexo, edad, ingresos, concentración de hemoglobina, 
nivel educativo.
3
Las mediciones describen 
fenómenos en términos que 
pueden analizarse 
estadísticamente y la validez 
de un estudio depende de hasta 
qué punto las variables 
diseñadas para el estudio 
representan los fenómenos de 
interés.
Consideraciones para 
selección de VARIABLES:
1. Elección de una escala de medida, influye en el 
contenido de la información obtenida a partir de la 
medición y,
2. Reducir al mínimo los errores de medición: 
Precisas (sin error aleatorio) y Exactas (sin 
error sistemático), con lo que mejora la 
adecuación de la extracción de inferencias desde 
estas mediciones hasta los fenómenos de interés.
5
Validez Externa: Medida 
en que la variable 
representa el fenómeno 
de interés.
Validez Interna: Medida 
en la que las mediciones 
representan la variable.
Considerando 
la asociación 
entre dos 
variables
Variable Predictiva o 
Independiente: La que se 
observa primero o es más 
probable que sea causal 
partiendo de supuestos 
biológicos (factores de 
riesgo, hábitos, 
tratamientos, etc.), es la 
que puede ser modificada 
por el investigador.
Variable de 
Respuesta o 
Dependiente: La que 
se mide u observa y es 
de interés en un 
estudio (aparición de 
enfermedad, mejoría, 
muerte, tiempo de 
sobrevida).
6
7
En un estudio analítico, el investigador estudia las asociaciones 
entre variables para predecir respuestas y extraer inferencias sobre 
causa y efecto. 
La mayor parte de los estudios de observación tienen muchas 
variables predictivas (edad, raza, sexo, antecedentes de tabaquismo, 
consumo de pescado y complemento de aceite de pescado) y varias 
variables de respuesta (infartos, accidentes cerebrovasculares, 
calidad de vida, mal olor).
SE MIDE UNA VARIABLE POR VEZ
EJ. PREVALENCIA DE INFECCIÓN POR HIV, 
Variable: Presencia de anticuerpos contra el HIV
Variables 
que deben 
ser 
medidas:
8
✔ Variables que permiten evaluar la aplicabilidad del 
protocolo (criterios de selección).
✔ Variables que permitan medir el factor o los factores de 
estudio, y el criterio o criterios de evaluación.
✔ Variables que puedan actuar como:
- Posibles factores de confusión
- Posibles variables modificadoras de efecto
- Pasos intermedios de la cadena causal
✔ Variables universales descriptoras de los sujetos 
estudiados
 
✔ Otras variables de interés (subgrupos de población, 
preguntas secundarias,medidas de tiempo, etc.)
Escalas de Medición
¿Influyen en el contenido de la información?
9
Tipo de Medición Característica de la Variable Ejemplo Estadístico Descriptivo
Potencia 
Estadística
Categórica
Dicotómica Dos categorías Estado vital (vivo o muerto)
Recuentos, 
proporciones Baja
Nominal Categorías No Ordenadas Raza, tipo sanguíneo
Recuentos, 
proporciones Baja
Ordinal
Categorías ordenadas con 
intervalos que
no se pueden cuantificar
Grado de dolor, 
clase social
Recuentos, 
proporciones, 
medianas
Intermedia
Numérica
Discreta o 
Continua
Espectro ordenado con 
intervalos
cuantificables
Peso, número 
de
cigarrillos/día
Recuentos, 
proporciones, 
medias, 
desviaciones 
típicas
Alta
La clasificación es importante, porque algunos tipos de variables son más informativos que otros, añadiendo 
potencia o reduciendo los requisitos de tamaño de la muestra, y revelando patrones de distribución más 
detallados.
←
 
 M
ay
or
 p
ot
en
ci
a
Elección de 
una escala 
de medida:
✔ Preferir las variables continuas a las 
categóricas cuando se pueda elegir, porque la 
información adicional que contienen mejora la 
eficiencia estadística y el resultado es un estudio 
con más potencia o con menor tamaño de la 
muestra. También ofrecen más flexibilidad que 
las variables categóricas para ajustar los datos a 
la naturaleza de la variable o a la forma de la 
asociación, especialmente cuando la relación 
podría tener un patrón complejo. 
✔ Las continuas y discretas se pueden 
transformar en ordinales y nominales. La 
operación opuesta no es posible!
10
11
Tipos de Variables y Ejemplos
Tipo Variable Clasificación Definición Conceptual Definición Operacional
Dem
ográf
icos
Sexo Categórica-Dicot
ómica 
Sexo biológico. Valores de varón, mujer.
Edad Numérica-Discre
ta 
Tiempo que ha vivido un ser vivo 
desde su nacimiento.
Edad biológica en años. Rango abierto.
Clínic
os
Síntomas
 
Categórica-Nomi
nal 
Representa síntomas del cuadro 
clínico del paciente al ingreso.
a) fiebre b) dolor abdominal difuso c) dolor 
abdominal localizado en fosa iliaca derecha 
d) diarrea e) vómitos f) episodio recurrente.
Duración Numérica-Contin
ua 
Tiempo desde la aparición del 
primer síntoma identificado por el 
paciente.
Tiempo en horas desde el inicio del primer 
síntoma. Rango abierto.
Antecedente
s de alergias 
y asma
 
Categórica-Dicot
ómica
Diagnóstico previo de asma o 
alergia (alimentaria, de contacto, 
rinitis, conjuntivitis) realizado por 
un médico anterior a esta 
consulta o presencia de ronchas 
ante consumo de determinados 
alimentos
Valores SI/NO
SI: Diagnóstico previo de asma o alergia 
(alimentaria, de contacto, rinitis, conjuntivitis) 
realizado por un médico anterior a esta 
consulta o presencia de ronchas ante 
consumo de determinados alimentos.
NO: Ausencia de todo lo anterior.
12
Tipos de Variables y Ejemplos
Tipo Variable Clasificación Definición Conceptual Definición Operacional
Anato
mopa
tológi
cos
Diagnóstico
Categórica 
ordinal 
Diagnóstico del departamento de 
anatomía patológica.
a) apéndice sano, b) apendicitis aguda inicial c) 
apendicitis aguda purulenta d) apendicitis 
aguda necrotizante.
Recuento de 
eosinófilos
Numérica-Contin
ua
Promedio de recuento de 
eosinófilos por campo de gran 
aumento en pared apendicular.
Promedio de Nro. de eosinófilos/hfp
Labor
atoria
les
Parásitos
Categórica-Dicotó
mica
Parásitos presentes en cortes 
histológicos
Valores SI/NO
SI: Presencia de parásitos cortes histológicos, 
especificar el tipo de parásito presente.
NO: Ausencia de todo lo anterior.
Glóbulos 
blancos
Numérica-Contin
ua 
Valor absoluto de glóbulos blancos 
en el hemograma de ingreso del 
paciente
Número de glóbulos blancos/microlitro de 
sangre. Rango abierto.
Eosinófilos
Numérica-Contin
ua
Valor absoluto de los eosinófilos 
en el hemograma de ingreso del 
paciente
Número de eosinófilos/microlitro de sangre. 
Rango abierto.
Fuentes de Variación
13
 
FUENTE
 
 
DEFINICION
 
Instrumento
 
Medio para realizar la medición
 
Observador
 
Persona que realiza la medición
 
En el mismo individuo
 
Cambios en el sujeto con el tiempo y situación
 
Entre individuos
 
Diferencias biológicas de sujeto a sujeto
 
Precisión 
Vs 
Exactitud
PRECISIÓN
Concordancia de la serie 
de los valores que adopta 
una variable cuando se 
mide repetidamente.
Determinación: 
comparación entre 
medidas repetidas.
Utilidad: incrementa la 
capacidad de detectar 
efectos.
Amenazada por: error 
aleatorio (azar)
EXACTITUD
Concordancia de valores 
con el valor considerado 
exacto, o medida en que 
una variable representa lo 
que debe representar.
Determinación: 
comparación con un 
estándar de referencia
Utilidad: incrementa la 
validez de las 
conclusiones
Amenazada por: error 
sistemático (sesgo)
14
Precisión 
Vs 
Exactitud
15
Observador, Participante, Instrumento contribuyen a ERRORES 
SISTEMÁTICOS Y ALEATORIOS
Precisión 
Vs 
Exactitud
16
MEDIDAS DE PRESION ARTERIAL (mm Hg)
VALOR CONSIDERADO EXACTO: 105 mm Hg
 
MEDICIONES
 
SERIE 1
 
SERIE 2
 
SERIE 3
 
SERIE 4
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
 
121
119
118
113
122
131
119
118
125
130
 
 
95
101
98
114
88
129
128
90
85
132
 
85
110
99
114
92
138
128
105
128
135
 
 
103
101
102
104
105
103
106
103
105
107
 
SUMA
MEDIA ARITMETICA
DESV. ESTANDAR
CV (%)
MEDIA +/-2 D.E.
ERROR ABSOLUTO
ERROR RELATIVO
 
 
1216
122
6
5
110 – 134
16.6
15.8%
 
1060
106
18
17
70 – 142
1
1.0%
 
1134
113
18
16
77 – 145
8.4
8.0 %
 
1039
104
2
2
100 – 10
- 1.1
- 1.0 %
 
PRECISA 
INEXACTA
 
IMPRECISA
EXACTA
 
IMPRECISA
INEXACTA
 
PRECISA
EXACTA
 
Estrategias 
para reducir el 
ERROR 
ALEATORIO en 
las mediciones 
(aumentar 
PRECISIÓN)
17
 
ESTRATEGIA PARA 
REDUCIR EL ERROR 
POR AZAR
 
FUENTE DE ERROR
 
EJEMPLO DE ERROR POR 
AZAR
 
ESTRATEGIA PARA 
PREVENIRLO
1. ESTANDARIZACION 
DEL METODO DE 
MEDIDA EN MANUAL 
DE OPERACIÓN
EL OBSERVADOR
Variación de la Presión arterial 
(PA) por variación en la velocidad 
de desinflado del manguito
Especificar desinflado del 
manguito a 2mm/seg
EL SUJETO Variación de la PA por tiempo de reposo variable
Especificar reposo previo de 5 
min
2. ENTRENAMIENTO Y 
CERTIFICACION DEL 
OBSERVADOR
EL OBSERVADOR variación de la PA por técnica de observación variable
entrenar al observador en 
proceso estándar
 3. REFINAMIENTO DEL 
INSTRUMENTO
INSTRUMENTO U 
OBSERVADOR
variación de PA por preferencia en 
el redondeo de cifras
usar dispositivo que oculta “0” 
hasta acabar la lectura
 
4. AUTOMATIZACION 
DEL INSTRUMENTO
EL OBSERVADOR variación de la PA por técnica de observación variable usar manómetro automático
EL SUJETO
variación de la PA por reacción 
variable del sujeto hacia el 
observador
usar manómetro automático
 
5. REPETICION DE LA 
MEDICIÓN
EL OBSERVADOR
EL SUJETO Y EL
INSTRUMENTO
todas las mediciones y todas las 
fuentes de variación
usar la media de 2 mediciones 
de la PA
Estrategias 
para reducir el 
ERROR 
SISTEMÁTICO 
en las 
mediciones 
(aumentar 
EXACTITUD)
18
 ESTRATEGIA PARA 
REDUCIR EL ERROR 
SISTEMATICO
 FUENTE DE 
ERROR
 
EJEMPLO DE ERROR 
SISTEMATICO
 
ESTRATEGIA PARA 
PREVENIRLO
 1. Estandarización 
del método de 
medida en manual de 
operación
EL OBSERVADOR
lecturas consistentemente altas 
por usar el punto en que se 
atenúa el ruido
especificar en el manual de 
operaciones lectura de PA diast. al 
cesar el ruido
EL SUJETO
lecturas consistentemente altas 
por poco tiempo de reposo tras 
subir escaleras
especificar reposo previo de 5 min
 2. Entrenamiento y 
certificación del 
observador
EL OBSERVADOR
lecturas consistentemente altas 
por no seguir procedimiento del 
m.o.
el entrenador verifica lecturas con 
estetoscopio de doble auricular
 3. Refinamiento del 
instrumento INSTRUMENTO
lecturas consistentemente altas 
por uso de manguito 
inapropiado
usar manguito ancho en personas 
obesas
 4. Automatización 
del instrumento
EL OBSERVADOR tendencia, conscienteo no de leer menor pa en grupo tratado
usar dispositivo automático de 
medición de la pa
EL SUJETO incremento de la pa por proximidad de persona atractiva
usar dispositivo automático de 
medición de la pa
 5. Realizar medición 
discreta EL SUJETO
tendencia a sobrestimar 
cumplimiento con el fármaco en 
estudio
medición del nivel de fármaco en 
orina sin que lo sepa el sujeto
6. Enmascaramiento 
(medida a ciegas)
EL OBSERVADOR
tendencia consciente o no del 
observador a leer pa inferiores 
en el grupo tratado
uso de placebo a doble ciego para 
ocultar grupo de estudio
EL SUJETO
tendencia del sujeto a 
comunicar en exceso efectos 
secundarios al saber que recibe 
el fármaco activo
uso de placebo a doble ciego para 
ocultar grupo de estudio
 
7. Calibración del 
instrumento
INSTRUMENTO
lecturas persistentemente 
elevadas de pa por escala mal 
ajustada
calibrar periódicamente (cada 
semana)
19
¡GRACIAS POR SU ATENCIÓN!
Elementos del Protocolo de 
Investigación (4ta Parte)
Hipótesis y Cálculo de Tamaño Muestral
Metodología de la Investigación I
FCM-UNA
5to semestre – Año 2020
Esquema del 
Protocolo de 
Investigación
ELEMENTO
SIGNIFICANCIA (Justificación y 
Antecedentes)
PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN 
(Objetivos)
 
SUJETOS
 Criterios de selección
 Diseño de muestreo
 
VARIABLES
 Clasificación
 Definición Conceptual y 
Operacional
 
ASUNTOS ESTADÍSTICOS
 Hipótesis
 Estimación del tamaño de la 
muestra
DISEÑO
 Marco Temporal
 Enfoque epidemiológico
 PROPÓSITO
¿Por qué es importante esa pregunta?
¿En qué conocimientos se apoya?
¿En qué se centrará el estudio?
¿Quiénes serán los sujetos de estudio?
¿Cómo serán seleccionados?
 
 
¿Qué aspectos se observarán o modificarán?
¿Qué relación guardan los descriptores del 
fenómeno?
 
 
¿Cuál es el tamaño del estudio?
¿Cómo se administrarán y analizarán los datos?
¿Cómo se llevará a cabo el estudio?
¿Cuándo se analizarán los hechos?
¿Desde el riesgo o el desenlace?
Hipótesis
❖ Versión específica de la PI que resume los elementos 
principales del estudio: la muestra, las variables predictoras y 
de resultado.
❖ Establece la base para realizar pruebas de significación 
estadística
❖ NO son necesarias en estudios descriptivos, sólo en los 
analíticos (sean experimentales u observacionales)
¡Gracias por su atención!
Diseños 
Observacionales
 Tipos. Características
Unidad Didáctica 3
Metodología de la Investigación I
5to semestre – Año 2021
FCM – UNA
Esquema del Protocolo de Investigación
ELEMENTO
PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN (objetivos)
 
 SIGNIFICANCIA (antecedentes)
 
SUJETOS
 Criterios de selección
 Diseño de muestreo
 
VARIABLES 
 Variables independientes (predictiva)
 Variables dependientes (de respuesta)
 
ASUNTOS ESTADÍSTICOS
 Hipótesis
 Estimación del tamaño de la muestra
 Enfoque analítico 
DISEÑO
 Marco Temporal
 Enfoque epidemiológico
 PROPÓSITO
¿En qué pregunta se centrará el estudio?
 
¿Por qué es importante esa pregunta?
¿En qué conocimientos se apoya?
¿Quiénes serán los sujetos de estudio, y cómo serán seleccionados?
 
¿Qué mediciones se realizarán?
¿Qué aspectos se observarán o modificarán?
¿Qué relación guardan los descriptores del fenómeno?
 
 
¿Cuál es el tamaño del estudio?
¿Cómo se administrarán y analizarán los datos?
¿Cómo se llevará a cabo el estudio?
¿Cuándo se analizarán los hechos?
¿Desde el riesgo o el desenlace?
DISEÑOS de INVESTIGACIÓN
Modo de organizar los componentes del estudio 
(sujetos y variables) 
a fin de responder la pregunta de investigación.
1
2
34
5 ?
•
Términos Importantes
1. Variable Predictiva/Independiente: 
Factor de Riesgo
2. Variable Resultante/Dependiente: Enfermedad o 
Característica en Estudio 
Según exista o NO intervención (Manipulación de VI/VP):
- Observacional: Observaciones y mediciones, NO intervenciones
- Experimental: Intervención y medición de su efecto en sujetos (Ensayo clínico)
Según establezca o NO comparaciones o Asociaciones entre variables:
- Descriptivo: Observaciones únicas, describe una situación, sin comparaciones 
ni asociaciones.
- Analítico: Comparaciones entre variables y se establecen posibles 
asociaciones entre ellas
Los estudios observacionales pueden ser descriptivos o analíticos.
Los estudios experimentales son analíticos.
TIPOS de DISEÑOS de INVESTIGACIÓN
 
EXPERIMENTAL
 
OBSERVACIONAL
 
INVOLUCRA UNA INTERVENCION O LA 
MANIPULACION DE LA VARIABLE 
PREDICTIVA.
 
NO SE REALIZA INTERVENCION EN LOS SUJETOS, SOLO 
SE LOS OBSERVA Y SE REALIZAN MEDICIONES
 
PERMITE ESTABLECER RELACION 
TEMPORAL Y CAUSAL
SIEMPRE ES ANALÍTICO
 
 
DESCRIPTIVO
 
LAS VARIABLES SE OBSERVAN 
INDIVIDUALMENTE UNA POR 
VEZ, SIN ESTABLECER 
ASOCIACIÓN ENTRE ELLAS
Estadísticas Descriptivas: 
Porcentajes, Proporciones, Medias, 
etc.
 
 
ANALITICO
 
SE BUSCA LA RELACION 
ENTRE
 VARIABLES
Medidas de asociación: RR, 
OR, Valor P, etc.
TIPOS de DISEÑOS de INVESTIGACIÓN
Según el Muestreo (¿Difícil la obtención de sujetos con las variables de 
estudio?)
 
 Transversal (única medición, NO para ambas)
Observacional Longitudinal (mediciones durante un periodo de estudio, Sí para la VP)
 o de Cohorte (P R)
 Casos/Controles (R P) (Sí para la VR)
Según el Marco Temporal (¿En qué momento de miden las variables?)
 
 Retrospectivo (medición de hechos pasados, 1ero se mide la VD)
 Corte Transverso (presente, medición VD y VI a la par)
Observacional 
 Prospectivo (medición de hechos que aún no han ocurrido, 1ero se mide la VI)
 
DISEÑOS de INVESTIGACIÓN 
OBSERVACIONALES
 
TIPO DE 
MUESTREO 
(RECLUTAMIENTO
)
 
CARACTERISTICAS
 
TRANSVERSAL Una sola muestra.
Reclutamiento sin considerar la exposición a la VP (factor de riesgo) o la presencia de la 
VR (enfermedad) 
 
CASO-CONTROL Dos muestras diferentes, según presencia de VR (Enfermedad o Característica):
Casos: Sujetos con la Enfermedad o Característica (VR).
Controles: Sujetos sin la Enfermedad o Característica (VR).
 
 
LONGITUDINAL O DE 
COHORTE
Simple Cohorte: Una sola muestra donde se mide la presencia o ausencia del factor 
particular (VP).
Doble Cohorte: Dos muestras, una de sujetos expuestos al factor particular o de riesgo 
(VP) y otra de sujetos sin exposición al factor (VP), o con exposición de intensidad 
diferente.
DISEÑOS de INVESTIGACIÓN 
OBSERVACIONALES
MARCO TEMPORAL CARACTERISTICAS
 
RETROSPECTIVO
Los 3 tipos de diseño de muestreo son posibles:
-Una muestra en el pasado y se la mide en el presente (M. de sección transversa).
-Una o dos muestras en el pasado, con sujetos expuestos y no expuestos a un factor de riesgo 
(VP) y se los sigue hasta el presente (M. de cohortes). 
-Dos muestras en el presente, una con y otra sin la enfermedad (VR) y se las sigue en el 
pasado para ver diferencias en los factores de riesgo entre los grupos (M. de caso-control)
 
TRANSVERSAL Solamente el muestre de sección transversa y caso-control son posibles.
“Corte único” en el tiempo, se toman las medidas una sola vez en cada sujeto.
 
 
PROSPECTIVO
Solamente el muestreo de sección transversa y de cohortes son posibles. El M. de caso 
control no es posible, porque en éste se empieza con la VR.
-Una muestra en el presente y se la mide en el futuro. (M. de sección transversal).
-Una o dos muestras en el presente, con sujetos que tengan factor de riesgo y aquellos sin 
factor de riesgo y se las sigue en el futuro para ver en cuál grupo ocurre la enfermedad.
DISEÑOS de INVESTIGACIÓN 
OBSERVACIONALES
MARCO TEMPORAL VS. DISEÑO DE MUESTREO
COMBINACIONES PERMITIDAS
DISEÑO
DE
MUESTREO
 
MARCO TEMPORAL
 
 
 RETROSPECTIVO
 
 TRANSVERSAL PROSPECTIVO
 TRANSVERSAL
 
SI
 
SI
 
SI
 
CASO-
CONTROL
 
SI
 
SI
 
NOCOHORTE
 
SI
 
NO
 
SI
 Clásico
Estudios Transversales
Única medición
11
Estudios Transversales 
(Prevalencia)
DISEÑO DE MUESTREO: DE SECCIÓN TRANSVERSAL
Única medición, sin definir si los sujetos están o no expuestos a un factor de 
riesgo en particular, ni tener en cuenta o no una enfermedad particular.
 
DISEÑO TEMPORAL: DE SECCIÓN TRANSVERSAL
Única medición, sin seguimiento.
 
UTILIDAD:
-Describir variables y sus patrones de distribución.
-Examinar las posibles asociaciones entre las variables.
-Primera aproximación al estudio de una asociación
Estudios Transversales 
(Prevalencia)
Análisis Estadístico
Descriptivo: Prevalencia, medias, proporciones, etc.
Analítico: Prevalencia relativa (medida de asociación del diseño transversal análoga a 
la del riesgo relativo).
¡LAS HIPOTESIS SE DEBEN EVALUAR EN UNA MUESTRA DIFERENTE A LA 
QUE DIO EL INDICIO DE LA ASOCIACIÓN!
Estudios Transversales 
(Prevalencia)
VENTAJAS:
•Establece la prevalencia de una enfermedad o su factor de riesgo.
•Es rápido en el tiempo y económico.
•Puede ser el primer paso de un estudio de cohortes o de experimentos.
•Definen características demográficas y clínicas del grupo de estudio.
•Puede revelar asociaciones de interés.
DESVENTAJAS:
•Dificultad para establecer relaciones causales.
•No son adecuados para enfermedades raras.
•Son susceptibles de sesgo prevalencia/incidencia
Incidencia/Prevalencia
El índice de incidencia es una estimación directa de la probabilidad o 
riesgo de desarrollo de una enfermedad durante un período específico de 
tiempo.
 
El índice de prevalencia mide el número de casos que están presentes 
en o durante un período específico de tiempo.
 
Prevalencia Puntual: Número de casos presentes en un período 
específico de tiempo (Ej. un año).
MEDICION DE LA PREVALENCIA Y DE LA 
INCIDENCIA
 INCIDENCIA PREVALENCIA
 
 
 
Numerador
 
Casos nuevos que ocurren 
durante un período en un 
grupo inicialmente libre de la 
enfermedad
 
 
Todos los casos 
contados en una única 
encuesta o examen 
de un grupo
 
 
Denominador
 
Todas las personas 
susceptibles presentes al 
comienzo del período
 
 
Todas las personas 
examinadas, 
incluyendo casos y no 
casos
 
Tiempo
 
Duración del período
 
 
Momento único
 
Cómo se miden
 
 
Estudios de cohortes 
 
 
Estudios de 
prevalencia (estudios 
transversales)
 
MEDICION DE LA PREVALENCIA Y DE LA 
INCIDENCIA
18
Prevalencia
▪ Probabilidad de padecer una 
enfermedad.
▪ Numerador: casos antiguos y 
nuevos
▪ No necesita seguimiento
▪ Condicionada por la duración de 
la enfermedad
▪ Poco útil para medir la frecuencia 
de enfermedades agudas
▪ Mejor medida para estimar la 
carga poblacional de la 
enfermedad crónica.
Incidencia
• Probabilidad de desarrollar una 
enfermedad
• Numerador: Sólo casos nuevos
• Necesita seguimiento en el tiempo
• Independiente de la duración de la 
enfermedad
• Útil para medir la frecuencia de 
enfermedades agudas
• Útil en la investigación de relaciones 
causales
PREVALENCIA E INCIDENCIA: Dos medidas diferentes de 
FRECUENCIA
¿Cuándo se usa el índice de INCIDENCIA? 
Cuando se compara el desarrollo de una enfermedad en grupos poblacionales diferentes o 
cuando se desea establecer la relación que existe entre un posible factor etiológico y una 
enfermedad. Permite al epidemiólogo determinar si la posibilidad de desarrollar una 
enfermedad difiere en diferentes poblaciones o períodos de tiempo o en relación con 
factores etiológicos sospechosos.
 
¿Qué nos dice la PREVALENCIA?
No necesariamente refleja un aumento en la posibilidad de desarrollar una enfermedad 
pero si puede reflejar la menor disponibilidad o eficacia de la intervención médica. Los 
índices de prevalencia permiten planificar los servicios médicos. En ausencia de 
incidencias, las diferencias en las prevalencias se utilizan para realizar estudios 
epidemiológicos.
Relación temporal entre posibles factores causales (VP) y enfermedad (VR) 
para estudios de Incidencia y Prevalencia
Diferencias entre los casos de los estudios de Incidencia y 
Prevalencia
¡Gracias por 
su atención!
¿Consultas?
frodriguez@med.una.py
22
Diseños Observacionales
Cohortes - Casos y Controles
Unidad Didáctica 3
Metodología de la Investigación I
5to semestre – Año 2021
FCM – UNA
ESTUDIOS DE COHORTES
Variable Predictora ---> Variable Resultante
Estudios de Cohortes
Implican el seguimiento de participantes a lo largo del tiempo, para describir 
la incidencia o evolución natural de una afección y para analizar VP 
(factores de riesgo) para varias variables de resultado.
Los estudios de cohortes pueden ser:
Descriptivos: Describen la presencia de determinados resultados en el 
tiempo o,
Analíticos: Analizan asociaciones entre VP y VR.
La medición de la VP antes de que se produzca el resultado establece la 
secuencia de acontecimientos y ayuda a controlar el sesgo en esa 
medición.
Diseño Prospectivo de Cohortes 
(Clásico)
Diseño Retrospectivo de Cohortes
Diseño Prospectivo de Doble Cohorte
(también pueden ser retrospectivos)
Estudios de Cohortes (Incidencia)
 
CARACTERÍSTICAS 
EN COMÚN
 
 
PARA BUSCAR EL 
EFECTO DE
 
EJEMPLO
Edad Edad Expectativa de vida para personas de 70 años (independientemente de cuándo nacieron)
Fecha de nacimiento Tiempo calendario Tasas de tuberculosis para personas nacidas en 1910
Exposición Factor de riesgo Cáncer de pulmón en fumadores
Enfermedad Pronóstico Tasa de supervivencia para pacientes con cáncer de mama
Intervención preventiva Prevención Reducción en la incidencia de neumonía después de vacunación neumocócica.
Intervención terapéutica Tratamiento Mejoría en la supervivencia para pacientes con enfermedad de Hodgkin a quienes se les administró radioterapia.
ESTUDIOS DE CASOS-CONTROLES
Variable Resultante ---> Variable Predictora
Estudio epidemiológico para identificar factores de riesgo para enfermedades poco 
habituales.
Se toman dos muestras diferentes (según presencia de la variable resultante): una de 
sujetos con la enfermedad (casos) y otra sin la enfermedad (controles)
 
DISEÑO TEMPORAL:
a. RETROSPECTIVO:
Se toman dos muestras en el presente: una con la enfermedad y otra sin ella y se las sigue 
en el pasado para ver diferencias en el nivel de los factores de riesgo (variación entre los 
dos grupos)
 
b. DE SECCIÓN TRANSVERSAL: 
Se toman las medidas en un momento.
 
c. El estudio de casos y controles no puede ser prospectivo porque en este tipo de muestreo 
se empieza con la variable resultante.
Diseño de Casos-Controles
VENTAJAS
1. Rápida y elevada producción de información a partir de relativamente pocos 
participantes
2. Eficientes para enfermedades poco frecuentes y con largo periodo de latencia (tiempo 
entre la exposición al riesgo y la aparición de la enfermedad), a veces la única opción 
posible
3. Útiles para generar hipótesis sobre las causas de un nuevo brote de la enfermedad, por 
su enfoque retrospectivo y su capacidad para examinar un gran número de variables 
predictoras
DESVENTAJAS
1. Sesgo potencial del muestreo separado de las dos poblaciones.
2. Sesgo potencial en la medición retrospectiva de las variables predictoras.
3. No establece la secuencia de los eventos.
4. No determina incidencia, prevalencia, riesgo relativo ni atribuible.
5. Limitado a una variable de resultado (criterio para extraer las muestras)
 
Diseño de Casos-Controles
SESGOS DE MUESTREO
Para obtener los casos, es necesario conocer los pacientes que ya han sido 
diagnosticados, lo cual puede ser NO REPRESENTATIVO.
El sesgo del muestreo es importante cuando la muestra de casos no es 
representativa con respecto al factor de riesgo que se está estudiando.
La decisión más difícil está relacionada a la tarea más abierta de seleccionar 
los controles, a partir de una población con riesgo a desarrollar la 
enfermedad y que por tanto es similar a los casos.
Diseño de Casos-Controles
Controles de Sesgos
SESGOS DE MUESTREO
Estrategias para seleccionar controles:
1. Muestreode conveniencia: A partir de hospitales o consultas, obtener los casos y 
controles del mismo centro. Sin embargo el factor de riesgo o interés también podría causar 
la enfermedad para la que los controles solicitan asistencia, conllevando así a una 
prevalencia del FR en el grupo control falsamente elevada, sesgando los resultados del 
estudio hacia cero. Por esta razón, la conveniencia añadida de controles obtenidos de 
hospitales y consultas no compensa la posible amenaza sobre la validez del estudio.
2. Emparejamiento: Método sencillo para asegurarse de que los casos y controles 
sean comparables con respecto a factores importantes que están relacionados con la 
enfermedad, pero que carecen de interés para el investigador (sexo, edad). El 
emparejamiento puede tener consecuencias adversas cuando se emparejan VP 
modificables como los ingresos o el nivel sérico de colesterol (difícil extrapolar los resultados 
a la población general).
Diseño de Casos-Controles
Controles de Sesgos
SESGOS DE MUESTREO
Estrategias para seleccionar controles:
3. Usar 2 o más grupos controles: Cuando los casos no son una muestra 
representativa de los que tienen la realidad, es aconsejable utilizar dos o más grupos control 
seleccionados de forma diferente. El hallazgo consistente de una intensa asociación usando 
grupos de control con diversos sesgos de muestreo hace que un caso sea convincente para 
inferir que existe una asociación real en la población.
4. Muestra basada en la población: Cuando se disponen registros locales de lo casos 
y controles, obtenidos de organizaciones encargadas del mantenimiento de la salud, son los más 
deseables porque suelen ser representativos de la población general de pacientes de la zona 
geográfica. Si el registro de la enfermedad se acerca a la totalidad y la población es estable, se 
aproxima a un estudio de casos y controles anidado en un estudio cohortes o un ensayo clínico. 
Cuando la información proviene de fuentes previamente registradas (no precisa consentimiento y 
el sesgo que lo acompaña), este diseño tiene la posibilidad de eliminar el sesgo de muestreo, 
porque tanto casos y controles se escogen a partir de la misma población.
Diseño de Casos-Controles
Controles de Sesgos
SESGOS DIFERENCIAL DE MEDIDAS
Segundo problema, error de medición, causado por el método retrospectivo de 
medir las VP, susceptibles al sesgo de memoria. 
El sesgo de memoria no se puede producir en un diseño de cohortes, porque se 
averigua primero sobre el factor de riesgo antes que aparezca la VR.
Existen dos estrategias específicas para evitar el sesgo al medir los FR:
1. Utilizar datos registrados antes de que se produzca la respuesta, esta 
excelente estrategia está limitada en la medida en que la información registrada 
sobre el FR de interés esté disponible y sea fiable. 
2. Enmascaramiento: Idealmente a doble ciego, elimina sesgo diferencial al 
medir la VP.
Diseño de Casos-Controles
Controles de Sesgos
Diseño de Casos-Controles
Comparación de Estudios de Cohortes y
Casos-Controles
PARÁMETROS ESTADÍSTICOS PARA 
ESTUDIOS OBSERVACIONALES
COHORTES
CASO-CONTROL
TRANSVERSO
PARÁMETROS ESTADÍSTICOS PARA 
ESTUDIOS OBSERVACIONALES
RR y OR son medidas de 
asociación entre la VP y la 
VR. 
Ambas se calculan utilizando 
una tabla de contingencia 2x2 
(Expuestos/No expuestos vs 
Casos/Controles).
PARÁMETROS ESTADÍSTICOS PARA 
ESTUDIOS OBSERVACIONALES
Riesgo Relativo (RR): Compara la probabilidad de la ocurrencia de un evento 
con todos los eventos posibles considerados en un estudio.
Si RR = 1 la incidencia en los EXPUESTOS es la misma que en los NO 
EXPUESTOS. El supuesto Factor de Riesgo (VP) no aumenta el riesgo, No existe asociación 
entre VP y VR.
Si RR > 1la incidencia en los EXPUESTOS es mayor que en los NO 
EXPUESTOS. El supuesto Factor de Riesgo (VP) aumenta el riesgo, existe asociación positiva 
entre VP y VR. Cumple realmente los requisitos para ser considerado un Factor de RIESGO.
Si RR < 1 la incidencia en los EXPUESTOS es menor que en los NO 
EXPUESTOS. El supuesto Factor de Riesgo (VP) disminuye el riesgo, existe asociación 
negativa entre VP y VR. Cumple los requisitos para ser considerado un Factor de Protección.
PARÁMETROS ESTADÍSTICOS PARA 
ESTUDIOS OBSERVACIONALES
ODDS RATIO (OR): Cuantifica la fuerza de la asociación entre dos eventos.
OR = Probabilidad (1- Probabilidad)
OR =1 la exposición no está asociada con la aparición de la enfermedad.
Si OR > 1 la exposición está asociado positivamente con la enfermedad
Si OR < 1, la exposición está negativamente asociada con la enfermedad
El OR tiende a sobrestimar el riesgo y es muy común su utilización en 
literatura médica. 
Es resultado de la regresión logística, el estadístico favorito de la mayoría 
de los investigadores biomédicos.
Para ambos parámetros (RR y OR)
✔ Cuanto más lejos está el valor de 1, más fuerte se considera la 
asociación.
✔ El valor debe ser reportado con un valor de p igual o mayor al 95% IC. 
✔ Si el valor de p NO es menor a 0,05 o si el IC incluye 1, el valor no es 
estadísticamente significativo. Esto es así sin importar cuan grande o 
pequeño sea el valor .
PARÁMETROS ESTADÍSTICOS PARA 
ESTUDIOS OBSERVACIONALES
Elección entre Diseños 
Observacionales
Ninguno es mejor o peor, cada uno ocupa su 
lugar y tiene su propósito dependiendo de la 
pregunta de investigación y de las 
circunstancias.
¡Gracias por 
su atención!
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frodriguez@med.una.py