2)Clase Variables 2015

VARIABLES

Secuencia de la información en la investigación:

1-Definición de qué parámetros de la realidad queremos representar

2-Clasificación de parámetros3-Definición y clasificación de las variables4-Sistemas de codificación y clasificación de los conceptos.

Vocabularios5-Recolección de los datos6-Armado de la base de datos7-Entrada de datos8-Validación y chequeo de los datos9-Manejo y manipulación de datos10-Resumen y presentación de los datos11- Calidad de la información generada

Definición de variable

• Variable es la representación de un parámetro para ser medido:

• Es una característica de una persona, objeto o fenómeno que puede tener diferentes valores.

• Dato: valor que tiene la variable en el sujeto.

• La variable es la resultante de un proceso de operacionalización sobre el parámetro o característica o atributo de la investigación que nos interesa medir.

Variable y dato

• si recolectamos la edad en años de 5 personas (30, 31, 32, 33, 34), la variable es la edad y los datos son: 30, 31, 32, 33, 34, o sea qué valor asume la variable para cada sujeto.

• si recolectamos las religiones de esas mismas personas (católica, judía, musulmana, budista, agnóstico), la variable es religión y los datos son el contenido de la variable: católica, judía, musulmana, budista, agnóstico.

Operacionalización de variables

Parámetro Variable métrica

Dieta saludable calidad de la dieta Escore de calidad de la dieta (0 a 10)

Ingesta de vegetales numero de porciones de vegetales por día

Ingesta de comidarápida

numero de veces en una semana

Id paciente

Calidad Vegetales ComRapid etc.

001 5 2 3 ….

002 1 3 8

DATO

Variables con variabilidad...

• Todos los fenómenos que nos interesa estudiar tienen una característica en común: son variables.

• Si pensamos en los fenómenos biológicos, veremos que todas ellos pueden presentar variaciones entre los sujetos.

• Si todos fuéramos iguales y presentáramos las mismas respuestas frente a los mismos estímulos, no tendríamos mas que un dato por VARIABLE y probablemente la VARIABLE no se llamaría VARIABLE.

• Si todos tuviéramos el mismo sexo, la misma altura, el mismo color de ojos, etc…para saber si un tratamiento nuevo será mejor que el anterior nos bastaría con sólo probarlo una vez en una sola persona.

Definición de las variables

• Definir una variable es determinar que parte del fenómeno queremos representar y cual no. Ejemplo….

– Hipertenso: paciente que presentó al menos dos veces registros mayores a 140/90.

Limites de la definición…

Escenario 1: mujer de 60 años que tuvo hipertiroidismo a los 30 y presento dos episodios con valores mas altos a 140 de sistólica en ese momento.

Definición de las variables

• Definición:

– Nombre y alias

– Criterios de inclusión y exclusión

– Métrica: unidades de medición

– instrumento de recolección

– Proceso de recolección (manual operativo)

Clasificación

– Porque condiciona el análisis que podemos hacer de los datos que disponemos.

– En efecto, si queremos saber si la edad (que se representa con un número) se asocia con padecer una cierta enfermedad (que se registra como tener o no tener enfermedad), debemos plantear un análisis diferente que si queremos saber si la edad se relaciona con la presión sanguínea (otra variable que se representa con un número).

¿Por qué necesitamos clasificar las variables?

CONSULTAS POR CUADROSFEBRILES QUE REQUIRIERONANTIBIÓTICO

Nombre del paciente: Sexo: 0. Femenino 1. Masculino Edad (años): Nivel de Ingreso Familiar: Alto Medio Bajo Temperatura axilar: Número de consultas: Antibiótico recibido: Amoxicilina Amoxi+clav Ampicilina Sulfametoxazol Penicilina Roxitromicina Tetraciclina Cefalexina

Hospital Zonal

Dr. Carlos Miranda

Carlos R

4

2

38.4º

Tipo de Dato en la naturaleza

CUALITATIVAS CUANTITATIVAS

Caracterizan cierta cualidad del sujeto.

Estas características luego se pueden agrupar en categorías, por eso las variables cualitativas pueden también denominarse categóricas.

Definimos como categoría a los subgrupos de sujetos que presentan una característica dada en común.

Son las variables que en la naturaleza toman como valor un número.

Por eso también se las llama numéricas.

Dicho de otro modo, comprenden a las variables que pueden medirse con dispositivos o instrumentos de medición (no cuestionarios) o contarse.

Según Tipo de Dato

Tipos de variables

Orden Magnitud Operacionesaritmeticas

Nominales

Ordinales

Discretas

Continuos

Estructura base de datos

Paciente Sexo Edad Ingreso Temp ax N cons Tipo_ATB

Carlos R 1 4 Alto 38,5º 1 ampicilina

Amanda S 0 6 Bajo 36,5º 2 roxitromicina

Julio P 1 11 Bajo 37,2º 4 amoxi+clavulanico

Saul F 1 3 Medio 37,0º 1 penicilina

Ana C 0 2 Medio 38,0º 2 amoxi+clavulanico

Ricardo L 1 8 Bajo 39,1º 1 ampicilina

Javier S 1 6 Alto 36,2º 1 amoxicilina

Juliana Z 0 3 Bajo 36,5º 1 amoxicilina

Carlos T 1 5 Bajo 37,8º 2 penicilina

Nicolas F 1 4 Bajo 36,9º 2 amoxicilina

Andres V 1 9 Bajo 37,2º 3 amoxicilina

Hugo E 1 8 Bajo 38,1º 2 amoxi+clavulanico

Alejandro B 1 8 Medio 38,6º 1 amoxicilina

Romina H 0 7 Bajo 39,0º 2 ampicilina

Sol M 0 4 Bajo 36,9º 2 ampicilina

Sergio Y 1 11 Bajo 37,5º 4 penicilina

Ruth H 0 3 Medio 37,6º 5 amoxicilina

Victoria T 0 2 Alto 37,4º 2 penicilina

Jorge X 1 6 Bajo 39,1º 1 ampicilina

Nombre de la variable

D

A

T

O

S

Cada línea es un sujeto

TIPOS DE DATOS NOMINALES

* El orden de las categorías no responde a un orden natural, la asignación del número a cada categoría es arbitraria

* La magnitud numérica no tiene importancia. El número es solo un “nombre” o una “etiqueta” de la categoría.

Las Nominales también se llaman “Categóricas no ordinales”

Ya que los valores, aun codificados como números no tienen un orden de preferencia entre las distintas categorías. Ejemplos son:

1 = E. Coli, 2 = Pseudomona, 3 = Meningococo, 4 = Neumococo

Fechas

Las operaciones aritméticas no tienen significado en caso de datos Nominales.

Ejemplo:

Tipo de germen que provocó la infección:

1 = E. Coli, 2 = Pseudomona, 3 = Meningococo, 4 = Neumococo

Para esta variable, decir que la media de la población estudiada resultó ser de 2.83 no tiene sentido.

Sí podemos hablar de la proporción de infecciones que caen dentro de cada grupo:

23.5% E. Coli, 18.4% Pseudomona, 52.4% Meningococo, 5.7% Neumococo

Ejemplo de datos DICOTÓMICOS

Arbitrariamente se asigna un valor numérico a la categoría, por ejemplo 0=mujer, 1=hombre





















Caso especial de datos nominales: DATOS DICOTOMICOS O BINARIOS

TIPOS DE DATOS NOMINALES

Caso especial: datos dicotómicos o binarios

Los datos toman solo dos valores posibles

Ejemplo:

0 = la enfermedad no está presente, 1 = la enfermedad está presente

0 = sexo femenino, 1 = sexo masculino

0 = se internó, 1 = no se internó

0 = no falleció, 1 = falleció

0 = expuesto, 1 = no expuesto

Tipos de variables

Orden Magnitud Operacionesaritméticas

Nominales Ninguno No No

Ordinales

Discretas

Continuos

Ejemplo de datos ORDINALES

TIPOS DE DATOS ORDINALES





















TIPOS DE DATOS ORDINALES

El orden de las categorías tiene importancia

Hay un orden natural entre las categorías

Ejemplo:

Estadios del cáncer : I = localizado, II = dentro de la pelvis, III = fuera de la pelvis, IV = metástasis a distancia

Clase social: 1 = baja, 2 = media baja, 3 = media alta, 4 = alta

Satisfacción: 1 = muy buena, 2 = buena, 3 = regular, 4 = mala, 5 = muy mala

Disnea: 1 = grandes esfuerzos, 2 = a esfuerzos medios, 3 = leves, 4 = en reposo

La magnitud de los números tampoco tiene significado para representar las diferencias entre

cada categoría.

Ejemplo:

• La diferencia entre clase social alta y media alta no es necesariamente la misma que entre media alta y media baja o media baja y baja.

• Por este motivo, muchas operaciones aritméticas no tienen sentido. No podemos decir que el promedio de clase social fue de 3.1 o la satisfacción de 1.9

La magnitud de los números no tiene significado

• Respetando el ORDEN, podríamos invertir la escala:

• Ejemplo:

• Estadios del cáncer: I = metástasis a distancia, II = fuera de la pelvis, III = dentro de la pelvis, IV = localizado

• Clase social: 1 = alta, 2 = media alta, 3 = media baja, 4 = baja

• Satisfacción: 1 = muy mala, 2 = buena, 3 = mala, 4 = regular, 5 = muy buena

• Disnea: 1 = en reposo, 2 = leves, 3 = a esfuerzos medios, 4 = grandes esfuerzos

Tipos de variables



Ordinales Si No No

Discretas

Continuos

Ejemplo de datos DISCRETOS

DATOS DISCRETOS





















DATOS DISCRETOS

En este caso tanto el ORDEN como la MAGNITUD tienen importancia

Los números representan cantidades mensurables, no son solo “nombres” de categorías

Los datos están limitados a tomar solo ciertos valores específicos, no pueden tomar valores intermedios

Ejemplo:

Número de hijos, Número de internaciones, Días en asistencia respiratoria mecánica, Número de radiografías solicitadas, Número de médicos, Cantidad de lesiones

Hay un ORDEN natural entre las diferentes categorías. Si el indicador se refiere a la cantidad de lesiones encontradas en un paciente, un número más grande indica que ese paciente tuvo más lesiones.

La diferencia entre las distintas categorías es igual. La diferencia entre 4 y 5 radiografías es igual que la que existe entre 8 y 9.

En todos los ejemplos, los valores posibles están restringidos a números integrales positivos. Una mujer no puede tener 2.3 hijos, un hospital no puede tener -14 médicos.

• Para los datos discretos podemos aplicar muchas operaciones aritméticas. Sin embargo el resultado no será siempre “discreto”

• Ejemplo:

• El promedio de hijos de un grupo de mujeres puede ser 2.4

• El promedio de radiografías de tórax solicitadas a pacientes con neumonía puede ser 3.5

Tipos de variables



Ordinales Si No No

Discretas Si Si Muchas

Continuas

Ejemplo de datos CONTINUOS

DATOS CONTINUOS





















Discretas Continuas

Las variables sólo toman valores de números enteros. Son aquellas variables que se cuentan:

número de hijos

internaciones en el último año

cigarrillos consumidos por día

Las variables pueden tomar como valor a cualquier número, entero o decimal:

presión arterial

talla

peso

Cuantitativas

Son las variables que se miden. El grado de discriminación que podemos obtener entre un

valor y otro está dado por el instrumento de medición que usemos. La variable en realidad

es un continuo. Cuanto más preciso sea el instrumento, menor diferencia habrá entre dos

valores contiguos.

DATOS CONTINUOS

Los datos representan cantidades mensurables y no están restringidos a tomar valores específicos.

Ejemplo:

• Presión arterial diastólica

• Nivel de colesterol

• Temperatura corporal

• Peso

• Concentración de una sustancia

• Costo de un tratamiento

DATOS CONTINUOS

El único factor limitante para la cantidad de valores que puede asumir una variable es el grado de precisión del instrumento con que la midamos

Con datos continuos se pueden realizar operaciones aritméticas

Tipos de variables



Ordinales Si No No

Discretas Si Si Muchas

Continuas Si Si Todas

Tipos de variables y descripción de datos

Medidas de resumen

Nominales Proporciones

Ordinales Proporciones

Discretas Media, mediana

Continuas Media, mediana

Según el interés del investigador

• Veamos un ejemplo: si nos interesa como tema de estudio el infarto de miocardio, estudiaremos las variables que se asocian al mismo. Consignaremos el sexo, edad, ciertos hábitos de los pacientes (fumar, ejercicio, dieta). En este caso:

• el infarto es la variable de respuesta, resultado o dependiente.

• el sexo, edad y hábitos son variables independientes, explicativas o predictoras.

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