INVESTIGACION-BIOESTADISTICA

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 1 INVESTIGACIÓN Y 
BIOESTADÍSTICA 
 
 
TEMA: INVESTIGACIÓN Y BIOESTADÍSTICA 
 
1. MÉTODO CIENTÍFICO 
 
Desde el comienzo de la humanidad, el ser humano ha querido estudiar el mundo que 
le rodea para poder comprenderlo, controlarlo e intentar obtener el máximo beneficio. 
El mundo en que el vivimos está lleno de variables que dificultan su estudio, por lo que 
por dicho motivo la investigación es necesaria en todos los ámbitos científicos y 
supone un motor y fuente de progreso del conocimiento y de todas las actividades 
asociadas. 
 
El método científico consiste en un conjunto sistemático de procesos, aceptados 
unánimemente y que son la base de la ciencia actual. 
 
Dicho método se divide en cinco etapas: 
 Observación: Primera fase el método científico en la que se observa un 
fenómeno, que se decide estudiar. 
 Hipótesis: En este paso, se plantea la plantea la pregunta a la que se quiere dar 
respuesta, se elaborará una hipótesis. 
 Metodología: En esta fase de diseñará un experimento que sirva para 
demostrar la hipótesis planteada anteriormente. 
 Trabajo de campo: En esta fase se realizará el estudio planteado y se analizarán 
las variables de estudio para ver su correlación mediante el contraste de 
hipótesis. 
 Conclusión: Última etapa en la que se constata la hipótesis planteada, y si es 
finalmente se consigue demostrar dicha hipótesis, se podrá formular una ley 
aceptada por toda la comunidad científica. 
 
La investigación científica permite describir, explicar y predecir hechos, eventos o 
fenómenos. 
El método científico debe ser racional, y lógico en las teorías que se utilicen, dando 
explicaciones razonables de por qué ocurren las cosas. Deben de ser, estas 
explicaciones, claras y lo más precisas posibles, y, además, deben ser verificables 
mediante un proceso de experimentación. 
La investigación se define como el proceso sistemático, organizado y objetivo, 
destinado a dar respuesta a una pregunta o probar una hipótesis de trabajo 
siguiendo las pautas del Método científico. 
El método científico utiliza el método ensayo-error en su desarrollo, ya que, si tras 
la fase experimental no es posible constatar la hipótesis, no se considerará un 
fracaso, simplemente se dará retroceso para elaborar una nueva hipótesis con 
nueva información obtenida con la experimentación que se ajuste mejor al 
fenómeno a estudio. 
 
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Sobre todo, el método científico debe ser analítico. Las leyes o teorías que se elaboren 
expliquen el fenómeno de forma general, en función de lo particular. 
 
 
2. PARADIGMAS 
 
Existen diferentes enfoques y formas de obtener conocimiento, por lo que existen 
numerosas formas de abordar un problema, con el fin de generar un nuevo 
conocimiento. Además, no solo existe un único método aceptado de forma unánime, y 
esta situación a dado lugar a que existen diferentes paradigmas de investigación. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
•Para el paradigma positivista la realidad es única. 
•Considera que es posible establecer leyes generales y permanentes 
que permitan establecer las causas de los hechos. 
•Tiene un enfoque predominantemente cuantitativo. 
PARADIGMA 
POSITIVISTA 
•Considera que los hechos están influidos por las interpretaciones 
que los individuos realizan de los mismos y que las realidades son 
múltiples y construídas por cada persona. 
•Considera que los valores del investigador y el contexto influyen 
en los resultados. 
•Utiliza el método inductivo y técnicas de investigación cualitativas. 
PARADIGMA 
INTERPRETATIVO 
•Enfoque que se caracteriza no solo por indagar, obtener datos y 
comprender la realidad en la que se inserta la investigación, sino 
por provocar trasformaciones sociales en los contectos en los que 
interviene. 
•Tiene como carteristicas fundamentales la intervención o estudio 
sobre la práctica local se lleve a cabo a través de procesos de 
autorreflexión. 
•Utiliza fundamentalmente el razonamiento dialéctico, buscando 
contradicciones para ponerlas de manifiesto. 
PARADIGMA 
CRÍTICO 
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3. TIPOS DE ESTADÍSTICA 
La estadística es la ciencia que utiliza conjunto de datos numéricos para obtener a 
partir de ellos, resultados basados en el cálculo de probabilidades. 
 
Existen dos grandes bloques: 
 
 Estadística descriptiva: Describe la muestra de estudio. Es la herramienta 
principal a la hora de ordenar, resumir y representar gráficamente los datos 
que surgen de un estudio científico. 
 
 Estadística Analítica: Genera conclusiones poblacionales partiendo de los 
resultados que se obtienen de la muestra de estudio. Es el instrumento 
fundamental a la hora de contrastar la hipótesis de trabajo y hacer extensibles 
los resultados a la población global. 
 
4. TIPOS DE VARIABLES 
 
La estadística tiene por objeto de estudio diferentes características, categorías de un 
grupo de población, que se denominan variables. 
Dichas variables pueden ser o no susceptibles de medida, clasificándose en variables 
cualitativas o también denominado atributo, que es un carácter no susceptible de 
medida, por lo que es una variable observable. Mientras que las variables cuantitativas, 
son susceptibles de medida. 
 
 
 
 
Variables cuantitativas 
• Discreta: Cuando la varibale presenta separaciones o interrupciones en la escala de 
valores que puede tomar. Por ej, número de hijos.... 
• Continua: SI puede tomar cualquier valor dentro de un intervalo. Entre dos valores 
dados, siempre va a existir un valor intermedio que podra tomar la variable. Por ej, 
talla de los estudiantes.... 
Variables cualitativas 
• Nominal: Si sus distintas modalidades no admiten ningún tipo de ordenación. Si solo 
se puede tomar dos modalidades se denomina como binaria o dicotómica. Por ej, 
sexo de las personas, estado civil,... 
• Ordinal: Si sus distintas modalidades admiten algún tipo de ordenación. Por ej, nivel 
de estudios, estadíos de un enfermo,... 
En la realización de un experimento primeramente se observan y se analizan los 
resultados (estadística descriptiva), y a continuación se interpretan y obtienen 
conclusiones (estadística analítica). 
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5. TIPOS DE ESCALAS 
 
Las escalas que se utilizan de forma habitual para las variables cualitativas son la 
nominal y la ordinal. 
 
 La escasa nominal se basa en asignar un nombra a cada una de las posibles 
observaciones. Las categorías son mutuamente excluyentes y no existe ningún 
orden entre las mismas. Es el nivel más básico de medición. 
 
 En la escala ordinal las categorías son también mutuamente excluyentes, pero 
en este vaso, si existe algún tipo de orden entre las mismas. 
 
Un ejemplo de este tipo de escala sería la escala de tipo Likert, que se utiliza 
entre otras cosas para el grado de acuerdo con alguna afirmación de una 
persona, frecuencia con la que se desempeña una determinada actividad o 
importancia que se le otorga a algo. 
 
Las escalas que se utilizan en las variables cuantitativas son las de intervalo y la de 
razón o proporción. 
 
 En la escala de intervalo, existe un orden numérico entre las observaciones y 
es posible calcular diferencias entre las observaciones. En esta escala no existe 
el cero absoluto. Esto quiere decir que el valor 0 no incida la ausencia de la 
característica. 
 La escala de razón o proporción, tiene las mismas características que la escala 
anterior, pero en esta categoría si existe el 0 absoluto que si indica el cero 
absoluto. 
 
6. ANÁLISIS DE DATOS DE LAS VARIABLES A ESTUDIO 
 
 Variables cualitativas: Los datos cualitativos de expresan de forma de 
frecuencia o porcentajes de cada categoría. 
o Frecuenciaabsoluta: Es el número de veces que aparece una misma 
categoría en la variable estudiada. 
o Frecuencia relativa: Es el cociente entre la frecuencia absoluta de una 
categoría y el número total de observaciones. 
o Porcentaje: Es el tanto por ciento que representa cada categoría, o lo 
que es lo mismo, la frecuencia relativa multiplicada por 100. 
Ejemplo: En la planta de medicina interna del HULA tenemos ingresadas 23 mujeres, 
y 37 hombres. Y queremos realizar un análisis de la variable cualitativa de sexo 
femenino. 
- Frecuencia absoluta: 23 
- Frecuencia relativa: 23/60= 0,383 
- Porcentaje: 38.3% 
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 Variables cuantitativas: Resumen la información de la muestra, informando 
sobre las características de la población de estudio. La forma más habitual de 
representación de datos es la media ± la desviación típica. 
 
o Media aritmética: Es la suma de todos los resultados observados, 
dividido entre el número de observaciones. 
o Mediana: Es aquel valor que una vez ordenados todos los valores 
observados en orden creciente, tiene tantos valores inferiores como 
superiores a él. Divide en dos partes iguales la distribución. 
Cuando el número de observaciones es impar se toma el valor central y 
cuando es par se obtiene con la media aritmética de los dos valores 
centrales. 
o Moda: Es el valor de la variable que más veces se repite, es decir el de 
mayor frecuencia. Cuando exista más de un valor con frecuencia 
máxima, se dirá que hay más de una moda, por dicho motivo puede 
existir distribuciones que sean bimodal, trimodal,… 
 
o Rango: Es la diferencia entre los valores máximo y mínimo de la serie. 
Sirve para medir el campo de variación de la variable. 
 
o Desviación media: Es el sumatorio de los valores absolutos de las 
desviaciones de los valores observados con respecto a la media 
aritmética dividido entre el total de individuos. 
Ejemplo: La edad de los pacientes que a acudieron hoy a nuestro centro de salud 
son, 28, 31, 38, 42, 51. 
Media: 
28+31+38+42+51
5
=38 años 
Ejemplo: La edad de los pacientes que a acudieron hoy a nuestro centro de salud son, 
28, 31, 38, 42, 51. 
Mediana: 38 
Ejemplo: La edad de los pacientes que a acudieron hoy a nuestro centro de salud son, 
28, 31, 38, 42, 51. 
Rango: 51-28= 23 
Ejemplo: La edad de los pacientes que a acudieron hoy a nuestro centro de salud son, 
28, 31, 38, 42, 51. 
Desviación media: 
 28−38 + 31−38 + 38−38 + 42−38 + 51−38 
5
=6,8 
Se toma valores absolutos en cada operación de los paréntesis 
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o Varianza: Se define como la media de los cuadrados de las desviaciones 
de los valores observados respecto de la media de la muestra partido 
por el total de individuos. El resultado siempre es positivo. 
 
 
o Desviación típica: Es la raíz cuadrada positiva de la varianza. Es uno de 
los resultados estadísticos más utilizados. 
 
7. REPRESENTACIÓN DE LAS VARIABLES DE ESTUDIO 
Para lograr tener una percepción visual de las características de nuestras variables de 
estudio resulta muy útil el uso de gráficas y diagramas. 
Existen diferentes tipos de representaciones que se utilizan en función del tipo de 
variable, de si los datos son agrupados o no, … 
 
 
•Representación en la que un círculo se divide en sectores, de forma 
que los ángulos, sean proporcionales a la frecuencia de la categoría. 
Diagrama de 
sectores 
•Tipo de gráfico que en lugar de barras, utiliza un dibujo alusivo al 
fenómeno de estudio. 
Pictograma 
•Consiste en representar sobre el eje de coordenadas los valores 
observados. Tipo de representación muy usado, tanto para variables 
cualitativas como cuantitativas. 
Diagrama de 
barras 
•Conjunto de rectángulos, cuyas bases son cada uno de los intervalos 
de valores de la variable, y su altura es la frecuania relativa o 
absoluta de cada uno de ellos. 
Histograma 
•Tipo de representación más aproiada para detectar datos atípicos. 
Este diagrama está formado por una caja que contiene el 50% de los 
datos centrales de la distribución y unos segmentos que salen de la 
caja que indican los limites. 
Diagrama de 
cajas (box-plot) 
Ejemplo: La edad de los pacientes que a acudieron hoy a nuestro centro de salud 
son, 28, 31, 38, 42, 51. 
Varianza S2: 
 28−38 2+ 31−38 2+ 38−38 2+ 42−38 2+ 51−38 2
5
=66,8 
Cada valor del paréntesis al cuadrado 
Ejemplo: La edad de los pacientes que a acudieron hoy a nuestro centro de salud 
son, 28, 31, 38, 42, 51. 
Desviación típica S: 66,8=8,17 
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8. DISTRIBUCIONES 
 
Una vez conseguida toda la información posible de los valores observados en las 
variables de estudio, el siguiente paso es extraer todas las propiedades de la población 
de estudio de la que provienen. 
 
Existen tres leyes teóricas que rigen la mayoría de los fenómenos biológicos habituales. 
Dos corresponden con variables discretas que son la distribución binomial, y la 
distribución de Poisson, y una para las variables continuas que es la distribución 
normal o de Gauss. 
 
 Distribución binomial: Este tipo de distribución es la correspondiente a 
pruebas o ensayos que tienen únicamente dos posibles resultados, 
generalmente éxito y fracaso. Los ensayos deben ser independientes, por lo 
que el resultado de cualquiera de ellos no influye en los demás. 
 
 Distribución de Poisson: Este tipo de distribución aparece en experimentos en 
los cuales se observa la aparición de fenómenos puntuales sobre un soporte 
continuo, ya sea espacial o temporal. 
En estas circunstancias la variable aleatoria X, mide el número de ocurrencias 
del fenómeno concreto, y suele darse cuando la probabilidad de que suceda el 
fenómeno sea muy pequeña. 
Es una distribución asimétrica, que tiende a la normalidad. 
 
 Distribución normal o de Gauss: Tipo de distribución más común en las 
variables continuas. Esta distribución tiene gran importancia ya que muchos 
fenómenos presentes en la naturaleza se rigen por dicha distribución. 
Esto sucede debido a lo que establece el teorema central del límite. Este 
teorema, concluye, que cuando los resultados de un estudio, están influidos 
por muchas causas independientes que actúan sumando sus efectos, se puede 
esperar que dichos resultados sigan una distribución normal. 
La distribución normal depende de dos parámetros la media y la desviación 
típica. 
Y se denomina Gauss por la forma de campana que adopta, siendo la media 
donde está el centro de la campana en la representación, y la desviación típica 
su anchura. 
 
 
9. CONTRASTE DE HIPÓTESIS 
 
Cuando un investigador quiere realizar un estudio de investigación pretende siempre 
demostrar una teoría. 
Los estudios analíticos conllevan el planteamiento de determinadas hipótesis sobre el 
comportamiento de las variables y de las relaciones entre las mismas den la población. 
Contrastar dichas teorías, supone ver si las hipótesis planteadas son coherentes con la 
información extraídas de las muestras. 
 
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Las características que debe tener una hipótesis son: 
 El enunciado debe ser expresado de manera clara. 
 La relación entre las variables debe ser clara. 
 Ambas variables, así como sus relaciones deben ser mensurables. 
Las hipótesis deben tener un poder predictivo. 
 
Lo que hay que tener en cuenta, es que al plantear una hipótesis hay que asumir que 
esta puede ser cierta o no. 
 
Por eso se debe plantear la existencia de dos hipótesis posibles: la hipótesis nula y la 
hipótesis alternativa. 
 
9.1. HIPÓTESIS NULA (H0) 
 
La hipótesis nula H0 es también conocida como la hipótesis de igualdad. Es la que se 
contrasta, la hipótesis que se sometea comprobación. 
Está hipótesis nula no supone un avance científico, y el estudio se diseña con el 
objetivo de rechazarla. 
Hay numerosas formas de enunciar dicha hipótesis: 
 NO hay diferencias significativas entre los grupos que se comparan. 
 NO hay diferencias significativas entre el grupo que recibe un tratamiento y el 
que no lo recibe. 
 NO hay relación entre las variables de estudio. 
 El tratamiento de estudio no sirve o su efecto es tan pequeño que no resulta 
valorable. 
 
EJEMPLO: 
El consumo de sal NO influye en las cifras de Tensión Arterial. 
El consumo de azúcar NO influye en las cifras de glucemia capilar. 
 
 
9.2. HIPÓTESIS ALTARNATIVA (H1) 
 
La hipótesis alternativa H1 también se denomina hipótesis de investigación porque el 
estudio se diseña con el objetivo de rechazar la hipótesis nula H0 y aceptar la hipótesis 
alternativa H1. 
 
Formas de enunciar la hipótesis alternativa: 
 Haz diferencias significativas entre los grupos de estudio. 
 Hay diferencias significativas entre el grupo de tratados y no tratados. 
Una hipótesis es una suposición o conjetura acerca de la relación existente entre 
distintos fenómenos que permite explicar por que se producen. Está fundada en 
observaciones o reflexiones y puede ser comprobada o refutada. 
 
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 Hay relación entre las diferentes variables. 
 El tratamiento es útil. 
EJEMPLO: 
El consumo de sal SI influye en las cifras de Tensión Arterial. 
El consumo de azúcar SI influye en las cifras de glucemia capilar. 
 
Para poder tomar una u otra decisión, se utilizan las pruebas de contraste de hipótesis, 
que dependerán de tipo de variables se están a estudiar. 
 
 
10. TIPOS DE ERROR 
 
El proceso de comprobación de la hipótesis es lo que se denomina contraste de 
hipótesis. Y este proceso es el que permite aceptar o rechazar la hipótesis nula. 
 
Los errores que se pueden cometer utilizando este método, principalmente son de dos 
tipos: 
 
 
Ambos errores se relacionan de una forma inversa, esto quiere decir, que cuando 
aumenta uno, el otro disminuya y viceversa. 
 
El error tipo I suele ser el más grave ya que es el que favorece la hipótesis nula. 
Por ello, el riesgo α suele fijarse con niveles bajos, habitualmente entre 0,01-0,05, 
siendo 0,05 el valor más habitual. 
 
 
 
 
 
•Se comete cuando se rechaza la hipótesis nula siendo esta cierta. 
•En este tipo de error se concluiría que el tratamiento es útil cuando 
realmente no lo es. 
•La probabilidad de cometer este error se denomina α. 
•Antes de iniciar la investigación se fija un valor de α. Generalmente se 
rechaza la hipótesis hula cuando el riesgo de cometer el error de tipo I 
es menor de 0,05. 
Error tipo I 
•Se comete cuando no se rechaza la hipótesis nula siendo esta falta. 
•En este tipo de error se conluiría que el tratamiento no es útil 
cuando en realidad si lo es. 
•La probabilidad de cometer este error se denomina β 
•El complementario de este valor β, se denomina pontecia del 
contraste. Que es la capacidaqd del estudio apra deterctar 
diferencias cuando existen en la realidad. 
Error tipo II 
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11. PRUEBAS DE CONTRASTE DE HIPÓTESIS 
 
Los contrastes de hipótesis, son un conjunto de técnicas que nos permiten aceptar o 
rechazar la hipótesis del estudio, cuantificando la probabilidad de que los resultados 
obtenidos en la muestra se deban al azar. 
 
Si los resultados que se obtienen en la muestra de estudio, son muy poco probables 
por azar suponiendo la hipótesis nula (H0), habrá que concluir que no es el azar el que 
los genera y si las relaciones existentes entre las variables de estudio que se han 
planteado como hipótesis de partida. 
 
Una vez que se establezcan la hipótesis nula H0 y la hipótesis alternativa H1, debe 
fijarse el p-valor, que es, el que cuantifica la probabilidad de que los resultados 
obtenidos en un estudio determinado se deban al azar. El p-valor suele fijarse 
habitualmente en la práctica en niveles de significación de 0,05. 
 
Si el valor de P<0,05: 
 
 Si el valor de P es <0,05 se rechaza la hipótesis nula (H0), y se acepta la hipótesis 
alternativa (H1). 
 Se concluirá el estudio diciendo que las diferencias observadas entre los grupos 
son estadísticamente significativas. 
 Significa que se puede esperar que el resultado ocurra por casualidad (azar) 
como máximo 5 de cada 100 veces que se repita el estudio, y a su vez, hay una 
probabilidad del 95% de que el resultado sea verdadero. 
 Esto implica que se asume un error en 5 de cada 100 veces cada vez que se 
realiza el contraste de hipótesis. Por lo tanto 5 de cada 100 veces se puede 
cometer un error tipo I, rechazando la hipótesis nula (H0). 
Esto quiere decir que, en algunos estudios, si se puede ver que existe significación 
estadística entre las variables de estudio, pero esa diferencia no tiene significación 
clínica relevante para el estudio. 
 
11.1. PRUEBAS PARAMÉTRICAS Y NO PARAMÉTRICAS 
 
La elección de la prueba de contraste de hipótesis se realiza en función del tipo de 
datos que se estén a valorar. Se dividen en dos grandes grupos: 
 
 Pruebas paramétricas: Se utiliza cuando la muestra es superior a 30 individuos. 
Se considera que la población cumple las características de una distribución 
normal. 
Se afirma que los resultados tienen significación estadística cuando el valor de 
p<0,05 pero afirmamos que hay diferencias clínicamente significativas, cuando esa 
diferencia estadística se traduce a nivel clínico. 
 
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 Pruebas no paramétricas: Se utiliza cuando la muestra es inferior a 30 
individuos. No se puede asegurar que la muestra cumpla con los requisitos de 
la distribución normal. 
 
PRUEBAS PARAMÉTRICAS 
 
Prueba T-Student 
 
Prueba de comparación de medias que estudia la relación existente entre una variable 
cualitativa de dos categorías y una variable cuantitativa. 
 
 
 
 
 
Análisis de la varianza o ANOVA 
 
Prueba de comparación de medias, que estudia la relación entre una variable 
cuantitativa y otra variable cualitativa de más de dos categorías. 
 
Coeficiente de correlación de Pearson 
 
Estudia la relación entre variables cuantitativas. Se usa cuando la correlación es lineal. 
 
 Esta prueba permite comprobar si existe relación lineal entre dos variables 
cuantitativas, pero no permite diferenciar cuál es la variable dependiente y cual 
la independiente. 
 No tiene unidad de medida, es adimensional, y toma valores comprendidos 
entre -1 y +1. 
 Cuando adopta valores próximos a 1 o -1, se puede decir que existe una 
relación muy fuerte entre las variables, mientras que, si el valor es próximo a 0, 
se podrá afirmar que no existe relación entre las variables. 
 
Regresión 
 
La regresión es la parte de la estadística que trata de determinar la posible relación 
entre una variable numérica dependiente y otro conjunto de variables numéricas 
independientes. La relación entre dichas variables se establece mediante un modelo 
matemático. 
El objetivo es determinar una ecuación mediante la que se puede estimar el valor de la 
variable dependiente en función de los valores de las variables independientes. 
 
 
EJEMPLO: ¿Quien pesa más los hombres o las mujeres? 
Sexo: Variable cualitativa (hombre – mujer). 
Peso en kg: Variable cuantitativa. 
EJEMPLO: Relación del nivel económico con el peso. 
 Nivel socioeconómico: Variable cualitativa de 3 categorías (Bajo, medio, alto). 
Peso en kg: Variable cuantitativa. 
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PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS 
 
Se utilizan habitualmente cuando la muestra es inferior a 30 individuos. En este caso 
no podemosasegurar que la muestra cumpla los requisitos de la distribución normal. 
Estas pruebas son más exigentes, pero menos potentes y con menor precisión. 
 
Los contrastes no paramétricos más frecuentemente utilizados son la prueba CHI 
CUADRADO, el test de Kruskal-Wallis el test de Wilcoxon, el test de la U de Mann-
Whitney, el test de correlación de Spearman y el test de Friedman. 
 
 
Prueba CHI CUADRADO 
Esta prueba permite estudiar la relación entre dos variables cualitativas, sin tener en 
cuenta el número de categorías que presenten. 
Este tipo de prueba es una prueba muy importante, no obstante, hay que tener en 
cuenta que puede conducir a errores sobre todo en determinadas situaciones. 
En el caso de que los datos estén apareados, se utiliza el test de McNemar, mientras 
que cuando el número de individuos en alguna categoría es muy pequeño se utiliza el 
test de Fischer. 
 
TABLA RESUMEN PRUEBAS DE CONTRASTE 
 
VARIABLES 
 
TIPO 
 
PRUEBA DE CONTRASTE 
 
CUALITATIVA + 
CUALITATIVA 
 
 
VARIABLES DE 2 O MÁS 
CATEGORÍAS 
 
CHI CUADRADO 
 
CUALITATIVA + 
CUANTITATIVA 
CUALITATIVA DE 2 
CATEGORÍAS 
 
 
t DE STUDENT 
CUALITATIVA DE + DE 2 
CATEGORÍAS 
 
 
ANOVA 
 
CUANTITATIVA + 
CUANTITATIVA 
 
FUERZA DE ASOCIACIÓN 
 
 
 
CORRELACIÓN DE 
PEARSON 
 
PREDICCIÓN 
 
 
REGRESIÓN 
EJEMPLO: Quien fuma más, los hombres o las mujeres. 
 Sexo: variable cualitativa de dos categorías (hombre/mujer). 
Fumar: Variable cualitativa de dos categorías (sí/no). 
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12. EVIDENCIA CIENTÍFICA 
 
 
La EBE invita a resolver las dudas profesionales mediante la demostración de la mejor 
evidencia científica sobre el interrogante planteado. 
 
La EBE sigue las fases del método científico (5 fases) en las que formula la pregunta, 
busca la mejor respuesta, evalúa la evidencia, instaura las evidencia con el fin de 
mejorar la calidad de los cuidados, y concluye sobre la evaluación de las consecuencias 
de aplicar la intervención elegida. 
 
Estas 5 fases, se resumen en el método PICO: 
 
 
 
 
 
La calidad de los estudios científicos se basa en el nivel de evidencia científica por lo 
que se clasifican de mayor a menor evidencia de siguiente forma. 
 
• Pacientes o problema a estudio P 
• Intervención I 
• Comparación C 
• Resultados (outcomes) 0 
La enfermería basada en la evidencia (EBE), es el uso consciente explicito y 
juicioso de información derivada de la teoría y basada en investigación, para la 
toma de decisiones, sobre prestación de cuidados a sujetos o grupos, teniendo en 
cuenta sus preferencias y necesidades individuales. 
 
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Para adoptar una medida sanitaria concreta, la calidad de la evidencia científica se 
clasifica en grados de recomendación. 
 
 
GRADOS DE RECOMENDACIÓN 
 
 
GRADO A 
 
BUENA 
Existe adecuada evidencia 
científica para adoptar una 
práctica 
 
 
GRADO B 
 
 
REGULAR 
Existe cierta evidencia científica 
para recomendar una práctica 
 
GRADO C 
 
 
MALA 
Hay insuficiente evidencia 
científica para recomendar o no la 
práctica 
 
 
GRADO D 
 
 
NO RECOMENDABLE 
Existe cierta evidencia científica 
para NO recomendar la práctica 
 
GRADO E 
 
 
DESACONSEJADA 
Existe adecuada evidencia 
científica para NO adoptar la 
práctica 
METAANÁLISIS 
REVISIONES SISTEMÁTICAS 
ENSAYO CLÍNICO ALEATORIO 
ENSAYO CLINICO NO ALEATORIO 
ESTUDIO DE COHORTES 
ESTUDIO CASOS Y CONTROLES 
ESTUDIO TRANSVERSAL 
ESTUDIOS ECOLÓGICOS 
SERIE DE CASOS 
INFORME DE UN CASO 
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13. FUENTES DE INFORMACIÓN 
 
Existen numerosas clasificaciones de los tipos de información que se pueden manejar a 
la hora de realizar una búsqueda bibliográfica. Una de más utilizadas es la clasificación 
que diferencia en: 
 
 Fuentes de información primarias: Son documentos originales, transmiten 
información directa. (Libros, artículos originales, capítulos, tesis, …). 
 
 Fuentes de información secundarias: A partir de documentos secundarios, se 
obtiene información de los documentos primarios, pero no de forma directa. 
Son, por ejemplo, bases de datos, catálogos, revistas basadas en la evidencia, … 
 
Algunas de las bases de datos más utilizadas en la actualidad son PubMed Central, 
WOS (web os Science), CUIDEN, DIALNET, IME, SCIELO, COCHRANE. 
 
 
14. EPIDEMIOLOGÍA 
 
Una de las aportaciones más importantes de la epidemiología ha sido la posibilidad de 
medir distintos aspectos de la forma en que un factor afecta a la población de estudio. 
 
Dentro de las medidas de estudio, distinguimos medidas de frecuencia y de asociación. 
 
 
Medidas de frecuencia 
 
 Prevalencia: Permite estimar la probabilidad de que un individuo esté enfermo 
en un momento dado. 
 
 
 
 
 
 
 Depende de la incidencia y de la duración de la enfermedad. Su valor es más 
alto a mayor incidencia y a mayor duración de la enfermedad. 
 
 
Deben considerarse como fuente de información no solo artículos originales 
publicados en revistas científicas, si no también la consulta de expertos y la revisión 
de manuales. 
La Epidemiología es la rama de la Medicina que estudia la frecuencia, la 
distribución en el tiempo y en el espacio de los problemas de salud, así como el 
papel de los factores que los determinan. 
 
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 Incidencia: Se corresponde con el número de casos nuevos de una enfermedad 
en una población de riesgo, en un periodo de tiempo y lugar determinado. 
 
o Incidencia acumulada (IA): Se considera que la población permanece 
constante a lo largo del estudio. 
 
 
 
 
 
 
 
o Tasa de incidencia (TI): Medida que se utiliza cuando se tiene en cuenta 
el tiempo de seguimiento de cada uno de los individuos. 
 
 
 
 
 
 
 
Medidas de asociación 
Son las encargadas de analizar la relación que pudiera existir entre la exposición a un 
determinado factor de riesgo y el desarrollo de la enfermedad. 
Para ello se compara la frecuencia con la que aparece la enfermedad entre el grupo 
expuesto y el grupo no expuesto. 
Esto permite saber si la exposición es un factor de riesgo o por el contrario supone un 
factor protector. 
 
 Riesgo Relativo: Se utiliza para comparar la incidencia de una enfermedad 
entre un grupo de individuos expuestos a un factor y otro grupo no expuesto. 
 
Indican la frecuencia con que padecen la enfermedad los expuestos en relación 
a los no expuestos. Se utiliza fundamentalmente en estudios de cohortes. 
 
 
 
 
 
 
 
RR>1: La incidencia en el grupo de expuesto es mayor a la de los no expuesto. El factor 
se puede considerar riesgo. 
 
RR=1: La incidencia es igual en ambos grupos. La exposición no está relacionada con la 
enfermedad. 
 
RR<1: La incidencia en el grupo expuesto es menor a la de los no expuestos. El factor 
se puede considerar protector. 
 
 
 
 
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 ODDS RATIO: Es la razón entre la probabilidad de que ocurra un suceso y la 
probabilidad de que no ocurra. Se utiliza fundamentalmente en estudios de 
casos y controles. 
 
 
 
 
 
 
 
 
OR>1: Asociación positiva entre la exposición y la enfermedad. Se considera factor de 
riesgo. 
OR=1: La exposición no influye en el desarrollo actual de la enfermedad. No tiene 
influencia. 
OR<1: Asociación negativa entre la exposición y la enfermedad. Factor protector.15. TIPOS DE ESTUDIOS 
 
Existe mucha discrepancia dentro de la comunidad científica a la hora de clasificar y 
agrupar las diferentes clasificaciones de los tipos de estudio. 
No obstante, vamos a detallar la CLASIFICACIÓN más utilizada: 
 
 
 
 
 
 
 
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Hoy en día, los estudios epidemiológicos según la finalidad o intervención del 
investigador principalmente se dividen en dos grandes grupos: 
 
 
 
 
 
 
 
A continuación, vamos a detallar cada uno de ellos: 
 
 Experimentales: En los estudios experimentales, como su nombre indica, se 
produce una “experimentación”, una manipulación de una determinada 
exposición. 
Se compara un grupo de individuos en el que se realizó una intervención, con 
otro grupo en el que no se intervino, o al que se expone a otra intervención. 
Por lo que en estos estudios el investigador manipula los factores, variables, … 
Estudios 
Epidemiológicos 
Observacionales 
Descriptivos 
Series de casos 
Trasversales o de 
prevalencia 
ecológicos 
Analíticos 
Estudios de 
Cohortes 
Estudios de casos 
y controles 
Experimentales 
Ensayo clínico 
Ensayo de campo 
Ensayo 
comunitario de 
intervención 
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 Observacionales: Los estudios observacionales son estudios de carácter 
demográfico y estadístico, en los que no existe intervención por parte del 
investigador, este se limita a medir las variables de definen el objeto de estudio. 
Por lo que en estos estudios el investigador, NO manipula, únicamente observa, 
controla lo que ocurre. 
 
 
o Descriptivos: Estos estudios describen principalmente un problema en 
la población (la frecuencia y las características más importantes de 
dicho problema). 
Los datos proporcionados por estos estudios sirven para el desarrollo de 
hipótesis que necesitan ser corroboradas por estudios analíticos. 
Los principales tipos de estudios descriptivos son: los estudios 
ecológicos, los estudios de series de casos y los transversales o de 
prevalencia. 
 
 
•Estudio experimental más usado. 
•Sirve para evaluar la eficacia de cualqiuer intervención. 
•Asignación aleatoria (grupo caso-grupo control) Ensayo clínico 
•Participantes no tienen la enfermedad a estudiar. 
•Se utilizan en el estudio de medidas preventivas en enfermedades 
muy frecuentes o graves. Ensayo de campo 
(preventivo) 
•Se realiza la intervención sobre bases comunitarias muy amplias. 
•Estos estudios una o varias comunidades recibirá la intervención, 
mientras que otras servirán de como control. 
•Existe manipulación, no aleatorización 
Ensayo 
comunitario de 
intervención 
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Series de casos 
• Estos estudios describen la experiencia de un paciente o un grupo de pacientes 
con un diagnóstico similar. 
• En estos estudios frecuentemente se describe una característica de una 
enfermedad o de un paciente, que sirven para generar nuevas hipótesis. 
• Muchas veces documentan la presencia de nuevas enfermedades o efectos 
adversos y en este sentido sirven para mantener una vigilancia epidemiológica 
• Estos estudios aunque son muy útiles para formular hipótesis, no sirven para 
evaluar o testar la presencia de una asociación estadística. La presencia de una 
asociación puede ser un hecho fortuito. 
• La gran limitación de este tipo de estudios es en definitiva la ausencia de un 
grupo control. 
requiere definir claramente: 
La población de 
referencia sobre 
la que se desea 
extrapolar los 
resultados. 
La población 
susceptible de ser 
incluida. 
La selección y 
definición de 
variables. 
La definición de 
"caso". 
Gran utilidad para 
valorar el estado 
de salud de una 
comunidad y 
determinar sus 
necesidades. 
Estudios transversales o de prevalencia 
Estudian simultáneamente la exposición y la 
enfermedad en una población bien definida en 
un momento determinado. 
Esta medición simultánea no permite conocer la 
secuencia temporal de los acontecimientos y no 
es por tanto posible determinar si la exposición 
precedió a la enfermedad o viceversa. 
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o Analíticos: Es todo aquel estudio en el que se evalúa una presunta 
realización causa y efecto. El presunto agente causal, puede ser un 
factor etiológico, como un tratamiento o una intervención centrada en 
la prevención o en la mejora de una situación clínica. 
 
• Estos estudios no utilizan la información del individuo de una forma 
aislada sino que utilizan datos agregados de toda la población. 
• Describen la enfermedad en la población en relación a variables de 
interés como puede ser la edad, la utilización de servicios, el consumo 
de alimentos, de bebidas alcohólicas, de tabaco, la renta per cápita… 
• Un ejemplo de este estudio sería correlacionar la mortalidad por 
enfermedad coronaria con el consumo per cápita de cigarrillos. 
• Su gran ventaja reside en que se realizan muy rápidamente, 
prácticamente sin coste y con información que suele estar disponible. 
 Estudios Ecológicos 
• No pueden determinar si existe una asociación entre una exposición y 
una enfermedad a nivel individual. 
• La falacia ecológica consiste precisamente en obtener conclusiones 
inadecuadas a nivel individual basados en datos poblacionales. 
• Otra gran limitación de los estudios ecológicos es la incapacidad para 
controlar por variables potencialmente confusoras. La asociación o 
correlación que encontremos entre dos variables puede ser debida a 
una tercera variable que a su vez esté asociada con la enfermedad y la 
exposición objeto de estudio. 
Principal limitación 
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Estudio de cohortes 
• Los individuos son identificados en función de la presencia o ausencia de 
exposición a un determinado factor. 
• Se instaura un período de tiempo para observar la frecuencia de aparición del 
fenómeno que nos interesa. 
• Si al finalizar el período de observación la incidencia de la enfermedad es mayor 
en el grupo de expuestos, podremos concluir que existe una asociación 
estadística entre la exposición a la variable y la incidencia de la enfermedad. 
Los estudios de cohortes pueden ser prospectivos y retrospectivos dependiendo de 
la relación temporal entre el inicio del estudio y la presencia de la enfermedad 
• Se requiere un período de seguimiento en el futuro para determinar la 
frecuencia de la misma. 
Estudio de casos y controles 
• Este tipo de estudio identifica a personas con una enfermedad y los compara 
con un grupo control apropiado que no tenga la enfermedad. 
• La relación entre uno o varios factores relacionados con la enfermedad se 
examina comparando la frecuencia de exposición a éste u otros factores entre los 
casos y los controles 
• Tipo de estudio que es de los más utilizados en la investigación 
• Los casos y los controles no deben entenderse como dos grupos representativos 
de dos poblaciones distintas, sino como dos grupos que proceden de una misma 
población. 
• Son estudios analíticos observacionales.