jueves, 3 de febrero de 2011

´MEDICIÓN de 1.2 hasta 1.4

República Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Educación Universitaria
Aldea Universitaria “Juan Bautista Castro”
7mo Semestre Gestión Social







Sistema de Medición Social
Tema
1.2 
1.3  
1.4






Profesora:                                                                                                 Participante:
Mary Linares                                                                                            Sequera Mirna
Caracas, enero 2011.
TEMA 1.2

1)  Fundamentos y principios de la operacionalización:

-De la teoría se extraen conceptos y proposiciones. Los conceptos se traducen a términos operacionales, y de estos se deducen variables empíricas o indicadores que posibiliten la contratación empírica del concepto que se analiza.
-operacionalización: denotar los estadios implicados en e proceso de asignación de mediaciones a conceptos. Nociones de operacionalización:
            à Conceptualización: proceso teórico mediante el que se clarifican las ideas o constructor
            à Medición: proceso general que vincula las operaciones físicas de medición con las operaciones matemáticas de asignar números a objetos.
Relación entre conceptos teóricos, operaciones físicas de medición, y estas con símbolos matemáticos.

2) Medición de variables:

-Los procesos de conceptualización pueden verse como la especificación de variables y los atributos que la componen.
-Variable: cualquier cualidad o característica de un objeto que contenga, al menos, dos atributos, en los que pueda clasificarse un objeto o evento determinado.
-Atributos: distintas categorías o valores que componen la variable. Toman valores numéricos o adoptan categorías. La medición de una variable consiste en asignar valores o categorías a las distintas características que conforman el objeto de estudio. Esto tiene 3 requisitos básicos:
            àExhaustividad: ha de conformarse con la mayor cantidad de atributos posible. Que ninguna observación quede sin poder clasificarse.
            à Exclusividad: los distintos atributos que componen la variable deben ser excluyentes.
3) Medición de Resultados. Características. Clasificación. Fuentes.
La Variable independiente es la Variable de resultado.
Debemos contrastar nuestras intervenciones en términos de variables de resultado que sean relevantes para el paciente, la sociedad y el sistema sanitario.
Las variables de resultado más clásicas son: enfermedad o alteración, vida o muerte, intervención, tasa de episodio, duración del tratamiento,... se convierten en índices objetivos que nos suministran información sobre el programa o la acción que se ha llevado o se está llevando a cabo.
Las variables de resultado más importantes en enfermería según Lang y Marck (1990), son:
·              Fisiológico.
·              Psicosocial.
·              Estado funcional.

Clasificación de medidas de resultados:
1. Cantidad de vida:
·              Mortalidad.
·              Morbilidad.
2. Calidad de vida:
·              Física: Estatus funcional, dolor, actividades de la vida diaria, control de sistemas y fisiológicos ·             
               .             Psicológica: depresión, ansiedad.
·              Social: ajuste social, apoyo social.
·              Índices multidimensionales.
Fuentes de variación en las mediciones.
Cuando tenemos un conjunto de mediciones las variaciones se deben frecuentemente a dos motivos:
1.      A la variación del fenómeno en sí. El fenómeno varía en relación a los demás fenómenos y en relación a si mismo: “entre” e “intra”, son las variaciones biológicas.
2.      Al error producido en la medición del fenómeno: el error es debido al observador, al instrumento utilizado o a la situación donde se efectúa la medición.









TEMA 1.3



 1) Concepto de Validez: Validez de la medición: La Validez, se refiere al grado en que un instrumento mide la variable que pretende medir. Por ejemplo, un Tes. de inteligencia no será válido, si lo que mide es realmente memoria y no inteligencia. Ciertas variables como el sexo, la nacionalidad, son muy fáciles de observar o de preguntar y obtener una respuesta válida. Pero cuando se trata de diversas variables que se trabajan en ciencias sociales como motivaciones, actitudes, sentimientos, emociones, entre otros, la validez de un instrumento que pretenda medirlas se torna más compleja, y por lo tanto, cabe preguntarse si ¿realmente el instrumento estará midiendo lo que pretende medir?

«     Evidencia relacionada con el criterio. La validez de criterio implica que la medición del instrumento se ajusta o sirve a un criterio externo. Si el criterio se ajusta al futuro se habla de validez predictiva. Por ejemplo una prueba de admisión en las universidades puede comparar sus resultados con el rendimiento futuro de los estudiantes en la carrera. Si el criterio se fija en el presente se habla de validez concurrente; es cuando los resultados del instrumento correlacionan con el criterio en el mismo momento o punto de tiempo. Por ej. una encuesta administrada un día antes de las votaciones para detectar preferencias del electorado, correlaciona con los resultados finales de la elección.

«     Evidencia relacionada con el constructo. La validez de constructo es probablemente la más importante, sobretodo desde la perspectiva científica, ya que se refiere al grado en que una medición aportada por un instrumento relaciona consistentemente con otras mediciones que han surgido de hipótesis y construcción de teorías antecedentes.
       VALIDEZ TOTAL = Validez de contenido + validez de criterio + validez de constructo
2) Formas de validación  de constructo.
1. Técnicas de los grupos conocidos:
Tenemos una opinión que hay que valorar y no tenemos criterio o estándar, el procedimiento consiste en aplicar el instrumento a dos o más grupos y ver si discrimina.
Ejemplo: Un grupo de pacientes crónicos compuesto por un grupo de pacientes hipertensos y otro grupo de pacientes con esclerosis múltiple. Si mi instrumento de medida discrimina a ambos grupos(es decir me dice que los hipertensos tienen mayor calidad de vida que los pacientes con esclerosis múltiple) es que tiene validez.

3) Para calcular la validez,  la validez que más interesa obtener en una investigación es la validez de contenido. Para obtener validez de contenido primero que nada hace falta revisar como ha sido tratada esta variable por otros investigadores anteriormente. Segundo, elaborar un universo de ítems tan amplio como sea posible, para medir la variable en todas sus dimensiones. Posteriormente,  se consulta con investigadores familiarizados con el tema y la variable a medir para ver si  el contenido es exhaustivo. Esto se conoce con el nombre de validación por expertos.



4) Confiabilidad de la medición: Una de las características técnicas que determinan la utilidad de los resultados de un instrumento de medición es su grado de reproducibilidad. Esta se refiere al hecho de que los resultados obtenidos con el instrumento en una determinada ocasión, bajo ciertas condiciones, deberían similares si volviéramos a medir el mismo rasgo en condiciones idénticas. No obstante, otra manera de aproximarse al concepto de confiabilidad es preguntarse: ¿Hasta dónde los resultados obtenidos con un instrumento de medición constituyen la medida “verdadera” de la propiedad que se pretende medir? Esta acepción del término confiabilidad es sinónimo de seguridad.

5) Método test-retest: El método Test-Retest se utiliza para estimar la validez de un cuestionario. Básicamente, realizas medidas sobre las mismas muestras con el mismo instrumento y ves que tan relacionadas están las medidas. Como las muestras son las mismas, el instrumento debe dar la misma medida. Una vez que tienes los pares de medidas puedes usa el coeficiente de correlación de spearman para medir el grado de asociación. A mayor asociación, mayor confiabilidad. Podrías usar otras medidas de asociación, eso ya depende del problema concreto que tengas. Vas a tener un coeficiente de correlación para cada instrumento. El que tenga mayor correlación será el más confiable.

6) Método Alternativo: El método alternativo de medición de sistemas de puesta a tierra consiste en una variación simplificada del método de intersección de curvas y el método de la caída de potencial. Para la validación y utilización de este modelo se tuvo presente el porcentaje de error que se obtuvo durante el momento de la implementación. El porcentaje de error que se consideró aceptable, debía ser menor o igual que el ± 5% con respecto al valor de resistencia verdadero, teniendo en cuenta el error que ingresa el propio instrumento.

7) Análisis de consistencia interna mediante Alfa de Cronbach: Dentro de la Teoría clásica de los Tests (TCT) el método de consistencia interna es el camino más habitual para estimar la fiabilidad de pruebas, escalas o test, cuando se utilizan conjuntos de ítems o reactivos que se espera midan el mismo atributo o campo de contenido. La principal ventaja de ese método es que requiere solo una administración de la prueba; además, los principales coeficientes de estimación basados en este enfoque son sencillos de computar y están disponibles como opción de análisis en los programas estadísticos más conocidos, como SPSS, Statistica o SAS.

8) Estabilidad y equivalencia: la estabilidad o constancia de las puntuaciones obtenidas por los mismos sujetos en una misma prueba aplicada en dos ocasiones, dando lugar al procedimiento Test-retest, cuya correlación estima la fiabilidad y se conoce como coeficiente de estabilidad; la equivalencia de las puntuaciones o resultados obtenidos por los mismos individuos sobre la base de dos pruebas paralelas o instrumentos considerados equivalentes o intercambiables para la medida del mismo rasgo. En este caso, las diferencias que pueden aparecer en las puntuaciones individuales y en la posición relativa de los sujetos implican a la varianza debida al error de medida. En este caso, la correlación estima la fiabilidad denominada coeficiente de equivalencia dando lugar al procedimiento de formas paralelas; y, la consistencia interna o coherencia de las puntuaciones obtenidas en el marco de un mismo procedimiento de medida parte del supuesto de que todos los elementos de un procedimiento o los ítems de una prueba conducen a la medida de un mismo rasgo o porciones coherentes del mismo.








TEMA 1.4

1) Fuentes de error en la medición: El error de medida es medido de forma distinta según las diferentes disciplinas, en enfermería la naturaleza de sus variables es muy grande, por eso hay que hacer uno de diferentes modelos (biométrico, psicométrico, sociométrico,...), se utiliza sobre todo la psicometría que da cuenta del error aleatorio de medida pero no del sistemático.
   La llamada teoría clásica dice: “la puntuación observada es igual a la puntuación verdadera más el error”.
 X  =  V  +  E (error aleatorio).
Tipos de error de medición:
El tipo de error cometido puede ser:
1.       Aleatorio.
2.       Sistemático.
1.-Aleatorio: es el producido por el sistema de realización de la medición. Ejemplo: al pesar un cuerpo. Es el producido por el mecanismo de la pesada, por el sistema de realización de las pesadas, es un error constante, que está presente en todas y cada una de las pesadas que se efectúen. Su valor no afecta al valor real ni al promedio. Se representa mediante la letra “r”.
2.-Sistemático: en el ejemplo de la pesada, es el producido por la medición de cada una de las pesadas, no es constante, es el error de redondeo que se lleva a cabo en cada una de las pesadas que se efectúan. Es el llamado sesgo y se escribe b (bias).
Los dos tipos de errores pueden darse conjuntamente. Es muy importante conocer la cantidad de error que se está cometiendo.
2) Formas alternativas de determinar la normalidad o la anormalidad son:
Estadística: que el valor se asocie a una enfermedad. Conocer bien un fenómeno es ponerlo en relación con otro fenómeno. Ejemplo: asociación entre el valor de la  T.A. y el A.C.V.A.
-Diagnostica: aquella que asocia lo normal y lo anormal con lo tratable o mejorable. Tiene vinculación con el tratamiento.
-Intervención - Tratamiento: como consecuencia de una intervención se produce una mejoría. Asocian lo normal o anormal con lo susceptible de mejorar, vinculación con el tratamiento.
3) Fuentes de variación: Cuando tenemos un conjunto de mediciones las variaciones se deben frecuentemente a dos motivos:
a)     A la variación del fenómeno en sí. El fenómeno varía en relación a los demás fenómenos y en relación a si mismo: “entre” e “intra”, son las variaciones biológicas.
b)      Al error producido en la medición del fenómeno: el error es debido al observador, al instrumento utilizado o a la situación donde se efectúa la medición
4) Error Aleatorio: es el producido por el sistema de realización de la medición. Ejemplo: al pesar un cuerpo. Es el producido por el mecanismo de la pesada, por el sistema de realización de las pesadas, es un error constante, que está presente en todas y cada una de las pesadas que se efectúen. Su valor no afecta al valor real ni al promedio. Se representa mediante la letra “r”.
5) Error Sistemático: en el ejemplo de la pesada, es el producido por la medición de cada una de las pesadas, no es constante, es el error de redondeo que se lleva a cabo en cada una de las pesadas que se efectúan. Es el llamado sesgo y se escribe b (bias).
6) Teoría del error de medición: Al hacer una medición obtenemos un valor representativo o valor más probable (x). A este resultado se le asocia un valor o índice complementario que indica la calidad de la medida o su grado de precisión. Los errores o imprecisiones en los resultados se expresan matemáticamente bajo dos formas que se denominan:
·         Error absoluto (ox): intervalo que representa la diferencia entre el valor representativo y el verdadero valor de la magnitud a medir.
·         Error relativo (ox): es el cociente entre el error absoluto ox y el valor representativo x. Esto nos indica cuán significativa es la in certeza (valor absoluto) frente al valor representativo que se ha medido.
7)  Un modelo de error de medida: para corregir el error de medida que afecta a los datos de renta y, por tanto, al análisis de su movilidad. De esta manera, el estudio muestra, en primer lugar, los resultados observados de la transición y, más tarde, el modelo proporciona la transición latente, mejorando la fiabilidad del análisis. Los datos analizados corresponden a los micro datos de la Encuesta.
8) Supuesto de modelo: Esta teoría tiene 3 supuestos:
1. La puntuación es la esperanza matemática de la puntuación observada. La puntuación verdadera es la media de múltiples mediciones realizadas (V  =  E x). Cuantas más observaciones tenemos, más próximos estamos a una puntuación libre de error aleatorio.
2 .La correlación (R = relación estadística) entre los errores de medida es igual a 0 (R  =  E. Ej.  =  0). El error se distribuye a lo largo de todas las mediciones, la cantidad de error se distribuye entre cada una de las mediciones.
3. El error se distribuye de forma homogénea a lo largo de todas las puntuaciones. (R  =  0).
9) Variaciones de modelo: variación del modelo corriente orientado a la producción, diseñado para medir la producción y la utilización de la capacidad, suponiendo un empleo no limitado de insumos variables.

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