37 Tabla 4. Poder del análisis para revisión de la literatura sobre un tema.
38 Síntesis de la literatura Síntesis – ¿qué sabemos y que no sabemos? Fortalezas – ¿rigor, tipos de diseño, instrumento? Debilidades – ¿ausencia de rigor, no ECA, pobre desarrollo de instrumentos? Necesidades futuras – ¿cuál es el siguiente paso?
39 Diseño de investigación: cualitativa Etnografía Fenomenología Hermenéutica Teoría aterrizada Histórico Estudio de caso Narrativa
40 Rigor en investigación cualitativa Dependiente Creíble Transferible Confirmable
41 Tipos de diseños de investigación cuantitativa Nos enfocaremos en RIGOR:
Experimental
No experimental
42 Notación X,Y, Z Z = covariable Severidad de enfermedad
X = variable independiente (intervenciones) Manejo propio de síntomas
Y = variable dependiente (resultado) Calidad de vida
43 Tipos de diseños de investigación cuantitativa Descriptiva X? Y? Z? ¿Qué es X, Y, y Z?
Correlacional rxy.z ¿Hay una relación entre X y Y?
Causal ?X ? ?Y? ¿Un cambio en X causa un cambio en Y?
44 Rigor en investigación cuantitativa Teoría aterrizada: Axiomas y postulados – substruction-validez de relaciones hipotéticas Validez de diseño (interna y externa) del diseño de investigación; validez y confiabilidad del instrumento Suposiciones estadísticas satisfechas (escala, curva Normal, relación lineal, etc.)
(Nota: Polit y Beck: confiabilidad, validez, generalización, objetividad)
45 Revisión de la literatura Enfoque del estudio
Enfoque del estudio Pregunta de estudio
Pregunta de estudio Hipótesis de estudio
46 Enfoque, pregunta e hipótesis Enfoque del estudio: explorar si es posible reducir las caídas de los pacientes ancianos en casas de cuidado. Pregunta del estudio: ¿colocando un “sitter” en el cuarto de un paciente reduce la incidencia de caídas? Hipótesis del estudio: Nula: H0: no hay diferencia entre pacientes que tienen un “sitter” y aquellos que no lo tienen, en la incidencia de caídas.
47 Definición: diseño experimental Hay una intervención que es controlada Hay un grupo experimental y uno control Hay un asignación aleatoria a los grupos
48 Diseño experimental clásico O1exp X O2exp ? R ? O1con O2con
(pretest) (posttest)
O=observación 1 = pretest o tiempo uno; 2 = posttest o tiempo dos X = intervención R = asignación aleatoria a los grupos
49 Diseño experimental clásico O1exp X O2exp ? R ? O1con O2con
(pretest) (posttest)
El ECA es el estándar dorado para la práctica basada en evidencias
50 Aleatorización Asignación aleatoria a grupos (validez interna) – iguales variables Z en ambos grupos
Selección aleatoria de una muestra de la población (validez interna) – variables Z iguales en la muestra que en la población
51 Condiciones requeridas para hacer un señalamiento de causalidad: X causa Y X precede Y X y Y están correlacionadas Todo está controlado o eliminado. Las variables Z no impactan al resultado Nunca probamos algo, reunimos evidencia que apoye nuestra conclusión
52 Controlando variables Z: Minimiza amenazas la validez interna Limita la muestra (e.g. sólo menores de 35 años) o control de variación Manipulación estadística (ANCOVA) Asignación a grupo aleatoria
53 Dimensiones del diseño de investigación: Grupos y tiempo O1exp X O2exp ? Grupos (n=2 experimental y control) ? O1con O2con ———————————————– ? Tiempo (n=2) ? (mediciones repetidas)
54 Dimensiones de diseño de investigación: grupos y tiempo Grupos = entre factores
Tiempo = dentro de factores
55 Tipos de diseños O – descriptivo, un tiempo
O1 O2 O3 – descriptivo, cohorte, mediciones repetidas)
O1 X O2 (¡diseño no experimental!) – pre-post-test
56 Tipos de diseños O1 X O2 O1 O2
ECA estudios controlados aleatorizados
57 Tipos de diseños
O1 O2 O3 X O4 O5 O6 O1 O2 O3 O4 O5 O6
O1 X O2 Xno O3 X O4 Xno O5
(mediciones repetidas vs diseño de series de tiempo)
58 Tipos de diseño O1 X1 O2 R O1 X2 O2 O1 O2
# de grupos? ___ # puntos en el tiempo? ___
59 Tipos de diseños Diseño de post-test sólo:
X O2 O2
¿Cuál es la mayor amenaza a este diseño de sólo post-test?
60 Tipos de diseño de investigación Experimental (verdad)
Cuasi-Experimental (caso) Asignación no aleatoria a grupos
61 Validez de diseño Conclusión estadística válida Validez de constructo de causa y efecto (X y Y) Validez interna Externa
62 Validez del diseño Validez de la conclusión estadística rxy? Error tipo I (alfa 0.05) Error tipo II (beta) Poder = 1- beta, inadecuado poder, i.e. pequeño tamaño de muestra Confiabilidad de mediciones
¿Puedes creer en los hallazgos estadísticos?
63 Validez del diseño Validez de contructo de causa supuesta y efecto (?X ? ?Y?) Bases teóricas uniendo constructos y conceptos (substruction) Resultados sensibles a atención de enfermería Intervención ligada a resultado, teoricamente
¿Hay una razonamiento teórico de por qué X y Y deberían estar relacionadas?
64 Validez de diseño Validez interna Amenaza de historia (evento que interviene) Amenaza de maduración (cambio por el desarrollo) Amenaza de la prueba (instrumento causa un efecto) Amenaza de instrumentación (confiabilidad de medición) Amenaza de mortalidad (sujetos eliminados) Amenaza de sesgo de selección (pobre selección de sujetos)
¿Cualquiera de las variables Z están causando los cambios en las variables Y?
65 Validez de diseño Validez externa Amenaza de baja generalización para personas, lugares y tiempo
¿Puede generalizarse a otros?
66 Construyendo el conocimiento La meta es tener confianza en nuestros datos descriptivos, correlacionales y causales. Rigor significa seguir las técnicas requeridas y estrategias para incrementar nuestra confianza en los hallazgos de la investigación.
| Página siguiente |