INDICE
Introducción………..2
1. Elabore un resumen donde explique en qué consiste la prueba paramétrica, sus fundamentos y supuestos, así como la importancia en las investigaciones en ciencias de la salud………5
2. Realice una tabla informativa sobre la incidencia y la prevalencia con ejemplos.6 3. Investigue los Indicadores demográficos y epidemiológicos………..6
3.1 Definición de tasa, calculo y uso en estudios de población en salud…………7
3.2 Tasa de Natalidad, Morbilidad, Mortalidad………..8
4 definición de muestreo………8
4.1 Métodos de muestreo………9
4.2 Uso del muestreo en investigaciones de salud……….9
5. Tipos de hipótesis………9
5.1 Prueba de hipótesis………9.
5.2 Uso de pruebas de hipótesis en investigaciones en salud……….9
Conclusión……….10
Bibliografía……….10
INTRODUCCION
Las pruebas no paramétricas de contraste de hipótesis son una alternativa a las pruebas paramétricas cuando los datos no cumplen los supuestos requeridos para la inferencia paramétrica, lo que generalmente ocurre cuando:
a) Los datos no siguen la distribución Normal.
b) El nivel de medida es ordinal.
LA PRUEBA PARAMÉTRICA
DESARROLLO
Estimado participante:
Consulta la bibliografía indicada y en otras fuentes de interés científico lo relacionado con la temática estudiada y después realiza las siguientes acciones:
1. Elabore un resumen donde explique en qué consiste la prueba
paramétrica, sus
fundamentos y supuestos, así como la importancia en las investigaciones en ciencias de la salud.
Las pruebas paramétricas son una herramienta estadística que se utiliza para el análisis de los factores de la población. Esta muestra debe cumplir ciertos requisitos como el tamaño, ya que mientras más grande sea, más exacto será el cálculo.
Este método requiere que se especifique la forma de
distribución de la población materna estudiada. Puede tratarse, por ejemplo, de una distribución normal, como ocurre en general cuando se trata de muestras de gran tamaño. En general, estas pruebas sólo pueden aplicarse a variables numéricas.
Las pruebas paramétricas están basadas en la ley de distribución de la variable que se estudia. A pesar de que existen muchos tipos de leyes de distribución, éstas se basan en las normales, que tiene dos parámetros: la media y la desviación estándar. Lo suficiente para conocer la probabilidad.
FUNDAMENTOS
Las pruebas paramétricas están basadas en la ley de distribución de la variable que se estudia. A pesar de que existen muchos tipos de leyes de distribución, éstas se basan en las normales, que tiene dos parámetros: la media y la desviación estándar. Lo suficiente para conocer la probabilidad.
SUPUESTOS
Las pruebas paramétricas tienen supuestos (requisitos) con respecto a la naturaleza o forma de las poblaciones implicadas, por ejemplo: Distribución conocida (normal, exponencial, etc.) Homocedasticidad. Tamaño de la muestra.
2. Realice una tabla informativa sobre la incidencia y la prevalencia con ejemplos.
Normalidad: El análisis y observaciones que se obtienen de las muestras deben considerarse normales. Para esto se deben realizar pruebas de bondad de ajuste donde se describe que tan adaptadas se encuentran las observaciones y cómo discrepan de los valores esperados.
Homocedasticidad: Los grupos deben presentar variables uniformes, es decir, que sean homogéneas.
Errores: Los errores que se presenten deben de ser independientes. Esto solo sucede cuando los sujetos son asignados de forma aleatoria y se distribuyen de forma normal dentro del grupo.
3. Investigue los Indicadores demográficos y epidemiológicos
Los Indicadores demográficos básicos constituyen una colección de indicadores que resumen la evolución histórica del comportamiento de los fenómenos demográficos básicos (natalidad, fecundidad, mortalidad y nupcialidad), de los divorcios, de los movimientos migratorios y del crecimiento y estructura.
3.1 Definición de tasa, calculo y uso en estudios de población en salud
Las tasas expresan la dinámica de un suceso en una población a lo largo del tiempo. Se pueden definir como la magnitud del cambio de una variable (enfermedad o muerte) por unidad de cambio de otra (usualmente el tiempo) en relación con el tamaño de la población que se encuentra en riesgo de experimentar el suceso.
3.2 Tasa de Natalidad, Morbilidad, Mortalidad
La natalidad y mortalidad son estadísticas que brindan información sobre el crecimiento de una población animal y su reducción exponencial en un ambiente determinado. La ecología es una ciencia tan compleja como el mismo ámbito veterinario.
Morbilidad
Tasa de incidencia que expresa el número de personas de una población determinada que se enferma durante un período específico.
4. Definición de muestreo
El muestreo es un proceso o conjunto de métodos para obtener una muestra finita de una población finita o infinita, con el fin de estimar valores de parámetros o corroborar hipótesis sobre la forma de una distribución de probabilidades o sobre el valor de un parámetro de una o más poblaciones.
4.1 Métodos de muestreo
Existen dos métodos de muestreo: El muestreo probabilístico y el no probabilístico:
Muestreo probabilístico: El muestreo probabilístico es una técnica de muestreo en la que un investigador establece una selección de unos pocos criterios y elige al azar a los miembros de una población. Todos los miembros tienen la misma oportunidad de formar parte de la muestra con este parámetro de selección.
Muestreo no probabilístico: En el muestreo no probabilístico, el investigador elige al azar a los miembros de la investigación. Este método de muestreo no es un proceso de selección fijo o predefinido. Esto dificulta que todos los elementos de una población tengan las mismas posibilidades de ser incluidos en una muestra.
4.2 Uso del muestreo en investigaciones de salud
El abordaje en esta, de un recurso como el muestreo, de importancia en la investigación en salud y en general en las ciencias sociales, ha estado dado por diferentes razones, entre otras: hacer notar su importancia de este en el proceso investigativo, que se contrapone con los errores que, en su uso, hemos apreciado en varios manuscritos enviados a esta revista, por cuya causa no se ha aceptado un número importante de ellos. De ahí que surja la motivación a escribir estas líneas, con la intención de llamar la atención sobre este particular, al tiempo que se realizan algunas sugerencias para mejorar la situación descrita.
El muestreo y su teoría, han ganado adeptos en el ámbito de la investigación social y sanitaria en los últimos tiempos. Múltiples son los argumentos que podrían esgrimirse para recomendar su uso. Sin embargo, el imperativo económico es quien, en última instancia, justifica su empleo, en tanto la investigación es un proceso costoso y, no tiene ningún sentido, estudiar la población, si con una muestra de un tamaño adecuado, y seleccionada a través de un método preferiblemente probabilístico, se pueden estimar los parámetros deseados con la calidad requerida.
5. Tipos de Hipótesis
Existen cuatro tipos de hipótesis: hipótesis de
investigación, hipótesis nula, hipótesis alternativa e hipótesis estadística.
5.1 Prueba de hipótesis.
Las pruebas de hipótesis evalúan la probabilidad asociada a la hipótesis nula (H0) de que no hay efecto o diferencia. El valor de p obtenido refleja la probabilidad de rechazar la H0 siendo esta verdadera; en ningún caso prueba que la hipótesis alternativa, de que, si hay efecto o diferencia, sea verdadera.
5.2 Uso de pruebas de hipótesis en investigaciones en salud
Las pruebas de hipótesis son comúnmente utilizadas en medicina. No obstante, por lo general, no se conoce la historia de su desarrollo ni cómo se han generado a partir de posiciones filosóficas antagónicas que, en ocasiones, combinamos inconscientemente. Objetivo. Describir la historia de las pruebas de hipótesis y profundizar en el manejo del valor de P y los intervalos de confianza. Método. Se hace la revisión histórica y la aplicación estadística en algunos ejemplos clínicos.
Resultados. Se describe la historia de las pruebas de hipótesis con los planteamientos de Fisher contrarios a los de Neymar y Pearson. Se esbozan algunos ejemplos en que se observa la importancia de tener en cuenta cómo se analizan los datos y la información complementaria que provee el valor de P y los intervalos de confianza. Conclusión. La presentación explícita de los valores de P, su uso combinado con los intervalos de confianza y la valoración de los resultados a la luz de su plausibilidad biológica, son los componentes centrales en el uso adecuado de las pruebas de hipótesis.
CONCLUSION
Las pruebas paramétricas son una herramienta estadística que se utiliza para el análisis de los factores de la población. Esta muestra debe cumplir ciertos requisitos como el tamaño, ya que mientras más grande sea, más exacto será el cálculo.
Las pruebas paramétricas solamente se pueden utilizar si los datos muestran una distribución normal. La elección de la prueba estadística adecuada facilitará la comprensión y aplicación de los resultados de cualquier estudio de investigación.
Bibliografía
1. CAMACHO, J. (2000) Estadística con SPSS versión 9 para Windows. Madrid: Ra-Ma.
2. DIAZ de RADA, V. (1999) Técnicas de análisis de datos para investigadores sociales: aplicaciones prácticas con SSPS para Windows. Madrid: Ra-Ma
