Tema 2: Fases del proceso de investigación

En este apartado vamos a ver ¿Qué hay que investigar? ¿Para qué investigarlo? ¿Cómo investigarlo? y ¿Cuál es el significado de los hallazgos?.


Etapa conceptual de la metodología de investigación

Constituye la fase teórica. Esta etapa consiste en la observación de hechos, identificación y formulación del problema, revisión bibliografía (antecedentes), marco teórico o marco de referencia conceptual (base teórica del problema), definición del problema de investigación, cual es el objetivo de investigación, definición de objetivos, definición operacional  de términos y variables, formulación de la hipótesis y la importancia del estudio y limitaciones.

Etapa empírica: proceso de investigación

 Es la etapa más práctica del proceso; el trabajo de campo. Corresponde al Material y Métodos y a la obtención de resultados en el trabajo de investigación.Define el enfoque o estrategia de abordaje del problema de investigación para el logro de los objetivos.Debe definir el plan de investigación fuentes de información, método de recolección, tabulación y análisis.Debe asegurar control o comprobación y validez interna y externa:

La validez externa, cuando sus resultados son extrapolables a otras comunidades o poblaciones. Para ello la metodología debe ser muy precisa y exacta, debe tener el menor nivel de sesgos posible. Normalmente si hay más de 5% de error se considera que no tiene validez externa.

La validez interna, estudio que está exento de errores pero no se puede asegurar que si se aplica a otras poblaciones se obtengan resultados similares. Siempre como mínimo hay que garantizar que un estudio tenga una validez interna.

Si se tiene validez externa se tiene validez interna. Viceversa no ocurre.

Etapa interpretativa del proceso de investigación

En esta etapa encontramos la convalidación de los métodos empleados, es decir, reflexionar si los métodos empleados han sido los correctos. Debemos convalidar los resultados, describir fortalezas y debilidades del estudio. Hay que encontrar la relación de los hallazgos con los objetivos e hipótesis, la relación de los hallazgos con los hallazgos de otros autores, aspectos novedosos y relevantes y por ultimo, extraer conclusiones.

Errores en los estudios

Nos encontramos con dos tipos de errores: 

1. Errores aleatorios: Se produce cuando el estudio se realiza sobre una muestra probalística de la población. Es el más fiable.

Si se trabaja con muestras, es difícil esperar que los resultados coincidan exactamente con lo que ocurre en la población. Sabemos que existe, pero no sabemos si el resultado sobre la muestra supera o se queda corto con respecto al resultado real en la población.

Medidas de control en los errores aleatorios

Primera Fase: Calcular el mínimo tamaño de una muestra necesario para poder detectar como estadísticamente significa una diferencia, si es que ésta existe realmente en la población.

Segunda Fase: uso de pruebas o test de hipótesis (errores α o β), test estadísticos que nos permiten averiguar si las diferencias estadísticas son significativas. Estos test nos llevan a rechazar o aceptar la hipótesis nula. Es una prueba para ver si la asociación entre 2 variables existe o no (edad- colesterol ¿relación?)

H. (H0): la hipótesis nula es la que establece que no hay diferencia significativa entre las 2 variables, es decir que no hay relación.

Error α: es el error que comete el test al rechazar la hipótesis nula.

Error β: es el error que comete el test al aceptar la hipótesis nula.

Tercera Fase: Cálculos de intervalos de confianza para las estimaciones obtenidas.  Intervalo de confianza: Par de valores entre los que se encuentra el dato.

2. Errores sistémicos o sesgos: Se pueden evitar, o al menos minimizar. Son errores que desplazan artificialmente las diferencias observadas en el estudio de las verdaderas, se muestree o no. Estos errores desplazan artificialmente la realidad, a veces exageran las verdaderas diferencias y a veces las minimizan. Afectan a la validez interna del estudio, es decir, a la credibilidad de las conclusiones, por eso es muy importante en un trabajo de investigación leer muy bien los resultados y la metodología que sigue.

Tipos de sesgos

- Sesgo de selección: Mal selección de la muestra. Se incluyen en el estudio sujetos de estudio que difieren en alguna característica relevante de la población sobre la que se pretenden sacar conclusiones. Por ejemplo si quiero hacer un estudio sobre mujeres gestantes y sus hábitos nutricionales, e introduzco en el estudio una mujer que no es gestante, que no está embarazada. 

Si afecta al factor de exposición y al efecto de interés (factor de riesgo y enfermedad), los hallazgos no son extrapolables. Si miedo el nivel de ansiedad en la clase los resultado que voy a obtener no serán extrapolables a todos los alumnos de primero si no a los que están en ese momento en la clase. 

- Sesgo de clasificación: Corresponde a una incorrecta medición de una variable. Depende, por tanto, de la validez y fiabilidad del método utilizado para recoger información. Varían en función de la fiabilidad del método que se utilice.

Puede afectar a la exposición o al efecto. Por ejemplo un estudio para ver si el tabaco influye en el cáncer de pulmón, puedo fallar en la exposición, por ejemplo puedo preguntar, ¿eres fumador? Y puede haber gente que diga no, yo no yo solo fumo dos o tres cigarros al día. En este caso estaré fallando en la clasificación de los sujetos. Para que esto no ocurra debo adoptar un criterio. Hay veces que se comenten sesgos de clasificación porque no existen instrumentos de medición adecuados para ese método.

Este tipo de sesgo se diferencia en: 

• No diferencial: Disminuye las diferencias realmente existentes.
  Ej.: Cuando la gente oculta hábitos socialmente no admitidos, el estudio no detecta los que verdaderamente están expuestos, de forma que es difícil detectar asociaciones si existen. Por ejemplo al preguntar a los enfermeros si discriminan a los pacientes 0 positivos, los enfermeros  lo más seguro es que no digan que realmente si lo discriminan y rechazan.
• Diferencial: Exagera las diferencias realmente existentes.
  Ej.: Las madres de niños nacidos con malformaciones recuerdan con más intensidad las exposiciones ocurridas durante el embarazo que las que tuvieron hijos sanos.

Grupo de Control

La finalidad del grupo de control es aislar el efecto del factor del estudio del debido a otros factores. El uso de grupos de control reduce los sesgos de clasificación. Siempre se busca que el grupo de control este sometido a los mismo que el grupo sobre el que se realiza el estudio.

Efectos Que Se Controlan:

- Efecto Hawthorne: Sentirse observado mejora nuestra respuesta.

- Efecto Placebo: La administración de fármaco produce respuestas no atribuibles específicamente al mismo.

- Regresión a La Media: Cuando se obtiene un valor extremo en una variable, la segunda vez que se mide tiende a los valores de la media. Mientras más veces se mide una variable más se tiende a la media.

- Evolución Natural: Las enfermedades tienden a su resolución de forma natural, sin que sean atribuibles a la intervención. Si por ejemplo le doy un fármaco nuevo contra los catarros solo en el grupo de intervención y a la semana todos se han curado, diré hay que bueno es el fármaco, pero también puede ser que el grupo de control sin que se le haya administrado ese fármaco se cure a la semana  por la evolución natural del proceso.

- Sesgo de confusión: Es el único que se puede controlar en la fase de análisis y no solo en la de diseño.

Es una distorsión de las estimaciones del estudio, producidas por la distribución desigual en los grupos de comparación de una tercera variable (variable confundente). Si esa variable es predictora del efecto (factor de riesgo o protector) entonces su distribución desigual contamina la verdadera relación entre la exposición y el efecto estudiados. Ejemplo si mido el nivel de cáncer de pulmón en un grupo fumador y en otro no fumador, y sale que el no fumador tiene menos y el fumador más, puede ser que también el grupo fumador este expuesto a más niveles de radiaciones que el grupo no fumador, esta tercera variable seria la variable confundente.

Ejemplo: Estudio de la relación entre una dieta rica en grasa y cáncer de vejiga. Si este tipo de dietas se realiza más frecuentemente entre los fumadores y, los investigadores no lo han tenido en cuenta, la carga del riesgo del tabaquismo se camufla dentro de la dieta. Aquí la variable confundente sería el tabaco. Para evitar los sesgos de confusión, tendríamos que comparar dos grupos en los que la distribución de la variable de confusión sea similar.

Control de los errores

Restricciones y apareamientos: Plantar una serie de grupos de control para desechar los objetos que no valen y que los que queden tengan características similares. Hacer que el grupo de control se parezca lo más posible al grupo de control.

Análisis estratificado y multivariantes.

•              Validez Interna Y Externa

Validez Interna: Ausencia de sesgos para la población estudiada. Un estudio puede tener validez interna pero no validez externa.

Validez externa: Precisión y validez externa. Capacidad de extrapolar los resultados del estudio en otras poblaciones. Exige de validez interna previa.

• Precision y exactitud

Precisión: Fiabilidad o reproductibilidad.

Grado en que una medición proporciona resultados similares cuando se lleva a cabo en más de una ocasión en condiciones similares.

Depende la de la variación biológica individual del fenómeno que se mide y de la técnica o proceso de medición.

 Por ejemplo la tensión arterial sistólica es una variable que puede sufrir variaciones biológicas en un individuo concreto, por ejemplo has tenido una pelea familiar  tu tensión arterial sistólica ha variado, pero hay personas que a lo mejor en las mismas condiciones no le varia la tensión.

Comprende tres aspectos:

- Repetibilidad: Aplicación de la misma manera a los mismo sujetos en 2 o más momentos. Cuando se mide una variable que sabemos que puede sufrir alteraciones personales, pues conviene tomar esa variable en varios momentos.

-  Concordancia intraobservador. Si yo no sé medirla bien a lo mejor hay resultados que son incorrectos debido a la forma de medición del observador, el mismo sujeto comete el error de medirlo de forma incorrecta.

 - Concordancia interobservador. En muchos estudios hay más de una persona cogiendo datos, si no se recogen los datos de la misma manera pueden haber diferencias interobservadores, para ello es muy importante  protocolizar el proceso.

- Exactitud: Es la validez para que una medición mida realmente aquello para lo que está destinada.

Pueden existir errores de exactitud debidos al individuo, al observador y al instrumento de medición.

      Precisión Y Exactitud. Estrategias

Seleccionar las medidas más objetivas posibles. Por ejemplo es mejor preguntar, cuantos cigarrillos fumas, que si preguntas, ¿eres fumador? Porque puede haber gente que fume 5 cigarrillos al día y no se sienta fumador. Debemos estandarizar la definición de variables, formar y entrenar a los observadores, utilizar la mejor técnica posible, utilizar instrumentos automáticos, obtener varias mediciones de una variable para mejorar la precisión, emplear técnicas de enmascaramiento (ciego), es decir, que el sujeto no sepa que está siendo observado, que se le está midiendo esa variable.

      Ética E Investigación

Respetar principios éticos en el diseño, ejecución, análisis y difusión.

Cumplir con la normativa vigente con la protección de los derechos de los participantes: Consentimiento Informado.

Dos componentes: Fines y medios moralmente aceptables.

Autorizaciones a los comités éticos de los centros.