VIDEO DE PROBABILIDAD

http://www.youtube.com/watch?v=vwfW__8qNDs

ARBOL DE PROBABILIDAD

Un arbol de probabilidad es una grafica que representa los resultados posibles de un evento asi como la probabilidad de concurrencia.

En este ejemplo, el beneficio que hemos calculado previamente para "Nuevo Producto, Desarrollo Meticuloso" fue $210.000. Luego, estimamos el futuro costo aproximado de esta decisión como $75.000. Esto da un beneficio neto de $135.000.




Realizando este análisis podemos ver que la mejor opción es el desarrollo de un nuevo producto. Es mucho más valiosos para nosotros que tomemos suficiente tiempo para registrar el producto antes que apurarnos a sacarlo rápidamente al mercado. Es preferible el mejorar nuestros productos ya desarrollados que echar a perder un nuevo producto, incluso sabiendo que nos costará menos.

COMENTARIO:
En resumen, los árboles de decisión proveen un método efectivo para la toma de decisiones debido a que:- claramente plantean el problema para que todas las opciones sean analizadas.- permiten analizar totalmente las posibles consecuencias de tomar una decisión.

El árbol es una excelente ayuda para la elección entre varios cursos de acción. Proveen una estructura sumamente efectiva dentro de la cual estimar cuales son las opciones e investigar las posibles consecuencias de seleccionar cada una de ellas. También ayudan a construir una imagen balanceada de los riesgos y recompensas asociados con cada posible curso de acción.

ESPERANZA MATEMATICA

Con frecuencia es conveniente calcular el promedio de los resultados o experimentos, ponderado por la probabilidad que se suceda en ca da uno de los resultados posibles.
En estadística la esperanza matemática (o simplemente esperanza) o valor esperado de una variable aleatoria es la suma del producto de la probabilidad de cada suceso por el valor de dicho suceso. Por ejemplo, en un juego de azar el valor esperado es el beneficio medio.
La esperanza también se suele simbolizar con
Las esperanzas para se llaman momentos de orden . Más importantes son los momentos centrados .

Para una variable aleatoria continua la esperanza se calcula mediante la integral de todos los valores y la función de densidad



COMENTARIO:
Para una variable aleatoria discreta con valores posibles y sus probabilidades representadas por la función de masa p(xi) la esperanza se calcula como:


Una definición fácil de entender de lo que aquí llamaremos «Esperanza Matemática» es la relación entre el premio obtenido y probabilidad de acertar.

DIAGRAMA DE ARBOL

Un diagrama de árbol es una representación gráfica de un experimento que consta de r pasos, donde cada uno de los pasos tiene un número finito de maneras de ser llevado a cabo.

Ejemplos:
1.Un médico general clasifica a sus pacientes de acuerdo a: su sexo (masculino o femenino), tipo de sangre (A, B, AB u O) y en cuanto a la presión sanguínea (Normal, Alta o Baja). Mediante un diagrama de árbol diga en cuantas clasificaciones pueden
estar los pacientes de este médico?

N
Solución: A
A B
N
B A
B
M AB N
A
O B


A
N
F B A
B
AB
B
O A

B

COMENTARIO:
Un diagrama de árbol es una representación gráfica que muestra los resultados posibles de una serie de experimentos y sus respectivas probabilidades. nos ayuda y nos facilita xq nos ayuda a saber si es una permutacion o combinacion ya que estas dos coseptos nos ayudar a saber que es.

DIAGRAMA DE ARBOL.

TEORIA DE CONJUNTOS

Una definición de este estilo es problemática dede el punto de vista formal, ya que al definir un conjunto por una propiedad llevó a la paradoja de Russell (al tomar A:={X X no pertenece a X}, vemos que si A pertenece a A debe cumplir que A no pertenece a A, es decir, la propiedad asociada a A; y viceversa). Esto llevó a considerar varios desarrollos axiomáticos (como Zermelo-Frankel y von Neumann) que arreglaran este problema tan molesto de las paradojas (contradicción de la teoría). Pero el desarrollo dado a continuación es el intuitivo, que puede ser el más natural para la mayoría de las personas del comün.

Un conjunto se representa frecuentemente mediante llaves que contienen sus elementos, ya sea de forma explícita, escribiendo todos y cada uno de los elementos, o dando una fórmula, regla o proposición que los describa. Por ejemplo, S1 = {2, 4}; S2 = {2, 4, 6, ..., 2n, ...} = {todos los enteros pares}; S3 = {x x2- 6x + 11 3}; S4 = {todos los varones vivos llamados Juan}. S3 se describe como el conjunto de todas las x tales que x2- 6x + 11 3.

Unión e intersecciónSi A y B son dos subconjuntos de un conjunto S, los elementos que pertenecen a A, a B o a ambos forman otro subconjunto de S llamado unión de A y B, escrito A &cup B. Los elementos comunes a A y B forman un subconjunto de S denominado intersección de A y B, escrito A &cap B. Si A y B no tienen ningün elemento comün se denominan conjuntos disjuntos ya que su intersección no tiene ningün elemento, y siendo conveniente representar esta intersección como otro conjunto, éste se denomina conjunto vacío o nulo y se representa con el símbolo Ø.

Por ejemplo, si A = {2, 4, 6}, B = {4, 6, 8, 10} y C = {10, 14, 16, 26}, entonces A ∪ B = {2, 4, 6, 8, 10}, A ∪ C = {2, 4, 6, 10, 14, 16, 26}, A ∩ B = {4, 6} y A ∩ C = Ø.
A ∩ A = A;
A ∪ A = A;
A \ A = {};
A ∩ B = B ∩ A;
A ∪ B = B ∪ A;
(A ∩ B) ∩ C = A ∩ (B ∩ C);
(A ∪ B) ∪ C = A ∪ (B ∪ C);
C \ (A ∩ B) = (C \ A) ∪ (C \ B);
C \ (A ∪ B) = (C \ A) ∩ (C \ B);
C \ (B \ A) = (A ∩ C) ∪ (C \ B);
(B \ A) ∩ C = (B ∩ C) \ A = B ∩ (C \ A);
(B \ A) ∪ C = (B ∪ C) \ (A \ C);
A ⊆ B ⇔ A ∩ B = A;
A ⊆ B ⇔ A ∪ B = B;
A ⊆ B ⇔ A \ B = Ø;
A ∩ B = Ø ⇔ B \ A = B;
A ∩ B ⊆ A ⊆ A ∪ B;
A ∩ {} = Ø;
A ∪ {} = A;
{} \ A = Ø;
A \ {} = A.

COMENTARIO.´¨A ∩ A = A;
A ∪ A = A;
A \ A = {};
A ∩ B = B ∩ A;
A ∪ B = B ∪ A;
(A ∩ B) ∩ C = A ∩ (B ∩ C);
(A ∪ B) ∪ C = A ∪ (B ∪ C);
C \ (A ∩ B) = (C \ A) ∪ (C \ B);
C \ (A ∪ B) = (C \ A) ∩ (C \ B);
C \ (B \ A) = (A ∩ C) ∪ (C \ B);
(B \ A) ∩ C = (B ∩ C) \ A = B ∩ (C \ A);
(B \ A) ∪ C = (B ∪ C) \ (A \ C);
A ⊆ B ⇔ A ∩ B = A;
A ⊆ B ⇔ A ∪ B = B;
A ⊆ B ⇔ A \ B = Ø;
A ∩ B = Ø ⇔ B \ A = B;
A ∩ B ⊆ A ⊆ A ∪ B;
A ∩ {} = Ø;
A ∪ {} = A;
{} \ A = Ø;
A \ {} = A.:


COMERNTARIO:
Esta es una divicion de las matematicasque estudia los conjuntos.

El concepto de conjunto es uno de los más fundamentales incluso más que la operación de contar, pues se puede encontrar, implícita . En su forma explícita, los principios y terminología de los conjuntos se utilizan para construir proposiciones matemáticas más claras y precisas y para explicar conceptos abstractos como el de infinito.
Algunas definicionesIntuitivamente, un conjunto es una agrupación, clase o colección de objetos denominados elementos del conjunto: utilizando símbolos a S representa que el elemento a pertenece o está contenido en el conjunto S, o lo que es lo mismo, el conjunto S contiene al elemento a. Un conjunto S está definido si dado un objeto a, se sabe con certeza que o a S o a S (esto es, a no pertenece a S).

TEORIA DE CONTEO

Permutaciones y combinaciones: Contar el número de eventos que cumplen con algún conjunto de condiciones. Sirven para calcular la probabilidad de un evento cuando el número de eventos posibles es muy grande.
Factoriales: Dado un número entero positivo n el producto de todos los enteros desde n hasta 1 se llama factorial de n y se denota como n!. Ejemplo:
5! = 5 * 4 * 3 * 2 * 1
en notación: n! = n * (n-1) * (n-2) * ... 1
por definición 0! = 1
otra notación: 5! = 5 * 4!
n! = n (n-l)
Los factoriales sc usan para saber el número de formas en que se pueden organizar los objetos. Ejemplo:
cuatro envases con medio de cultivo y en cada uno de ellos se incuba un organismo diferente. ¿En cuantas formas se pueden acomodar en una incubadora?
4! =4 3 * 2 * 1 = 24 maneras


COMENTARIO:
las permutaciones son arreglos y eventos que cumplen con algun conjunto de condicones
y con la probebilidad se pueden calcular eventos cuando el numero de eventos posibles es grande
ya nos puede servir para hacer muchas cosas o calcular al guna cosa que querramos.

PERMUTACIONES

Una permutación es una combinación en donde el orden es importante. La notación para permutaciones es P(n,r) que es la cantidad de permutaciones de “n” elementos si solamente se seleccionan “r”.Ejemplo: Si nueve estudiantes toman un examen y todos obtienen diferente calificación, cualquier alumno podría alcanzar la calificación más alta. La segunda calificación más alta podría ser obtenida por uno de los 8 restantes. La tercera calificación podría ser obtenida por uno de los 7 restantes.La cantidad de permutaciones posibles sería: P(9,3) = 9*8*7 = 504 combinaciones posibles de las tres calificaciones más altas.
En matemáticas, dado un conjunto finito con todos sus elementos diferentes, llamamos permutación a cada una de las posibles ordenaciones de los elementos de dicho conjunto.
Por ejemplo, en el conjunto {1,2,3}, cada ordenación posible de sus elementos, sin repetirlos, es una permutación. Existe un total de 6 permutaciones para estos elementos: "1,2,3", "1,3,2", "2,1,3", "2,3,1", "3,1,2" y "3,2,1".

MI VIDEO

CLASES DE TENDENCIA

CONSTANTE:
Que utilliza el algoritmo de MARQUARDT en ARIMA. generalmentem esta es constante debe ser casi igual a cero cuando se obtiene estimaciones finales, un valor grande para esta constante suele ser indicativo de problemas de condicionamiento en los datos.

COMENTARIO:
Una tendencia constante tiene que ser igual a cero cuando se obtienen estimaciones, utiliza el algoritmo de MARQUARDT.

CLASES DE TENDENCIA

VARIABLE O ESTOCASTICA:
proporcionan un procedimiento elegante para descomponer series de tiempo macroeconomicos de hecho una tendencia estocastica en una componente secular y en una componente ciclica.
es aquella cuyo valor solo puede saberse con exactitud una vez observado.
las series historicas son sucesiones de variables aleatorias siendo su indiceel tiempo son observaciones tomados a intervalos iguales.

COMENTARIO:
Es estocastica porque su valor puede determinarse una vez observado y su relevancia depende del realismo de los datos artificiales a la hora de produccion.

NO ESTACIONARIA

Una serie es no estacionaria se la media o la variabilidad cambian a lo largo del tiempo, tambien pueden mostrar cambios de varianza, la tendencia cambia es decir, crece o baja a lo largo del tiempo.

COMENTARIO:
la serie no estacionaria puede presentar efectos estacionales, es decir que el comportamiento de la serie es parecidor en ciertos tiempos periodicos en el tiempo.

CLASIFICACION DE SERIES TEMPORALES cl

ESTACIONARIA:
es aquella en que ni la media, ni la varianza, ni las autocorrelaciones dependen del tiempo. una vez estabilizada la serie mediante las trasformaciones adecuadas, se procede a estudias la precencia de regularidades en la serie para identificar un posible modelo matematico.
una serie es cuando su valor medio se mantiene constante a lo largo del tiermpo.

COMENTARIO:
Los datos varian alrededor del mismo valor medio y la variabilidad de la media se ,amtiene constante a lo largo del tiempo.

QUE ES REGRESION Y CORRELACION

La regresión lineal técnica que usa variables aleatorias, continuas se diferencia del otro método analítica que es la correlación, por que esta última no distingue entre las variables respuesta y la variable explicativa por que las trata en forma simétrica.
La matematización nos da ecuaciones para manipular los datos, como por ejemplo medir la circunferencia de los niños y niñas y que parece incrementarse entre las edades de 2 meses y 18 años, aquí podemos inferir o predecir que las circunferencias del cráneo cambiara con la edad, en este ejercicio la circunferencia de la cabeza es la respuesta y la edad la variable explicativa.
En la regresión tenemos ecuaciones que nos representan las diferentes clases de regresión:
Regresión Lineal : y = A + Bx
Regresiòn Logarìmica : y = A + BLn(x)
Regresión Exponencial : y = Ac(bx)
Regresión Cuadrática : y = A + Bx +Cx2





COMENTARIO:
es una regla que usan las variables aleatorias continuas.
tambien permiten hacer predicciones sobre los valores de ciertas variables "Y" (dependiente) y apartir de la otra que es "X"(independiente) entre las que intuimos que existe una relacion.



QUE ES CORRELACION:
Correlación es un grupo de técnicas estadísticas usadas para medir la fuerza de la relación entre dos variables. Su estudio involucra cuestiones como: ¿hay una relación entre los promedios de la preparatoria y los promedios de primero en la universidad? ¿Hay una relación entre los gastos en publicidad de un negocio y sus ventas? ¿Hay una relación entre el número de años en el trabajo y la productividad?




COMENTARIO:
correlacion es un grupo de tecnicas que nos sirven para ver la relacion que tienen entre dos variables. ya que su estudio involucra como "en si hay relacion entre los gastos de publicidad de un negocio y sus ventas" "y tambien si hay relacion entre el trabajo y la productividad"

DIAGRAMA DE CAJAS.

DEFINICION:
es un grafico basado en cuartiles, mediante el cual se visualiza un conjunto de datos. la informacion que busca es sobre la mediana, cuartil 1 y cuartil 3, sobre la existencia de datos atipicos de la distribucion.

tambien denominado "Boxand wishkers" o "Boxplot" basado en la mediana ocasionadas por los cuartiles que perturban la media.

presentacion visual que describe al mismo tiempo varias caracteristicas importantes de un conjunto de datos, tales como el centro, la dispercion el aleamiento de la asimetria e identificacion de valores extremos.


CONCEPTO:
El diagrama de cajas es como una presentacion usual que describe al mismop tiempo vatias caracteristicas importantes de un conjunto de datos.
tale como el centro ya la dispercionç, el alejamiento de la asimetria y la identificacion de valores extremos.
(puntos atipicos ), es decir, valores que se alejan de una manera poco usual del resto de los datos.
y por ultimo la informacion que busca es sobre la media, el Q1 y Q3 sobre la existencia de los datos atipicos de la distribucion.

CARACTERISTICAS DEL DIAGRAMA DE CAJAS.

CONCEPTO:

• puede dibujarse de forma vertical y horizontal.
• en lo extremos del rectangulo se localizan los cuartiles.
• la mediana se representa por una linea que divide en dos partes iguales ala distribuciuon.
• puede dibujarse en forma horizontal o vertical.
• la mediana puede coinsidir con los cuartiles.

RELACION DEL DIAGRAMA Y LA CURVA:

CONCEPTO:

relacion que existe entre la curva y un diagrama de cajas.

En las curvas nos muestran que en ambas colas se concentran los datos mas dispersos o atipicos. y las curvas muestran la media de una distribucion.

VALORES ESTANDARIZADOS

DEFINICION:

Como sabemos la curva de frecuencias tiene forma de campana en cuyo centro se ubican tres medidas de tendencia central (medis, moda y mediana) en particular el promedio o media aritmetica es la medida que representa un inverso muestral mientra a los datos de este valor se encuentran valores mas altos y mas bajos aproximadamente la mitad para cada lado y se dispersan segun la desviacion estyandar .

CONCEPTO:

es un valor estadistico de la curva normal de frecuencias. para poder realizar esta operacion necesitamos las medidas de tendencia central y la desviacion estandar.

tambien es la distacia que se encuentra por encima o por debajo de la media , medida en unidades de la desviacion estandar.

y para obtener un valor estandarizado que es (z) restamos la media con la variable y lo dividimos con la desviacion estandar y asi obtenemos el valor de (z).

AREA BAJO LA CURVA

En el estudio de la regularidad estadística con variables categóricas con más de dos variables o bien con variables numéricas con muchos valores (y se establecen clases o intervalos), la suma de las frecuencias relativas o proporciones siempre es uno (el 100%). Si arbitrariamente unimos varias categorías en una nueva clase, la frecuencia relativa o proporción para ella es la suma de las proporciones de las clases originales que se sumaron. Por ejemplo para las cuatro categorías de evolución de niños con neurodermatitis, se puede considerar la unión de las dos mejorías, y llamarla "alguna mejoría", entonces la frecuencia relativa de alguna mejoría es la suma de las de mejoría y mejoría marcada.

CARACTERISTICAS DE LA DISTRIBUCION NORMAL

1. Forma
Es una campana simétrica con respecto a su centro
La curva tiene un solo pico; por tanto, es unimodal.
La media de una población distribuida normalmente cae en el centro de su curva normal.
Debido a la simetría de la distribución normal de probabilidad, la mediana y la moda de la distribución se encuentran también en el centro; en consecuencia, para una curva normal, la media, la mediana y la moda tienen el mismo valor.
Los dos extremos de la distribución normal de probabilidad se extienden indefinidamente y nunca tocan el eje horizontal

2. Parámetros
Está caracterizada por dos parámetros

a).- Parámetro de localización: La media
b).- Parámetro de forma: La varianza


3. Función de densidad

Para determinar las áreas bajo la curva de función de densidad normal se requiere integrar la ecuación anterior, desafortunadamente no existe una solución exacta para la integral, por lo que su evaluación solamente puede obtenerse utilizando métodos de aproximación. Por esta razón, se aprovechó la propiedad de transformación de cualquier curva normal a la NORMAL ESTANDAR utilizando una nueva variable aleatoria Z llamada variable aleatoria normal estándar.

Si X ~ N ( µ, s2 ) entonces X puede transformarse en Z



AREAS BAJO LA CURVA NORMAL

No importa cuáles sean los valores de la para una distribución de probabilidad normal, el área total bajo la curva es 1.00, de manera que podemos pensar en áreas bajo la curva como si fueran probabilidades. Matemáticamente es verdad que:

1.Aproximadamente 68% de todos los valores de una población normalmente distribuida se encuentra dentro de desviación estándar de la media.

2. Aproximadamente 95.5 % de todos los valores de una población normalmente distribuida se encuentra dentro de desviación estándar de la media.

3. Aproximadamente 99.7 % de todos los valores de una población normalmente distribuida se encuentra dentro de desviación estándar de la media.

COMENTARIO:

el area bajo la curva es muy importante ya que nos dan a conocer muchos datos y las curvas que lleva cada uno de los ejercicios que nos presentan o que podemos ocupar para hacer supongamos cuantos alumnos hay entre la media tendriamos que calcular el dato que nos estan pidiendo de la media y tendriamos que graficar, y haci saber cuantos alumnos se encuentran entre la media.
tambien es una curva en forma de campana, y que tiene un solo pico ya que es asi es unimodal.
tambien los dos extremos de la distribucion normal de probabilidad se extienden indefinidamente y nunca tocan el eje horizontal..

DIAGRAMA DE PUNTOS

El diagrama de puntos resulta de utilidad cuando el conjunto de datos esrazonablemente pequeño o hay relativamente pocos datos distintos. Cada datose representa con un punto encima de la correspondiente localización en unaescala horizontal de medida. Cuando un valor se repite, hay un punto por cadaocurrencia y se colocan verticalmente. Permite por ejemplo analizar la dispersióny detectar datos atípicos.

ESCALAS DE LIKERT

El objetivo de este artículo es describir el proceso de
validación de una escala tipo Likert, utilizada para la
medición de los conocimientos y actitudes que tenían los
profesionales de enfermería de Antioquia en el cuidado de
la salud de los colectivos en el año 2003.
En este sentido se elaboró un instrumento utilizando una
escala de Likert, con preguntas cerradas, referidas a las
áreas de cuidado a colectivos, promoción de la salud,
prevención de la enfermedad, desarrollo humano,
participación social y educación para la salud. La intencionalidad
de las preguntas planteadas era valorar las opiniones,
los gustos, la satisfacción y el conocimiento frente a las
áreas mencionadas. Su aplicación exploró las tendencias
y las discrepancias que las respuestas tenían frente a una
actitud hacia el cuidado de la salud, positiva o negativa.
Entre los resultados más relevantes se encontró el de una
dirección actitudinal positiva (59%) en la escala de Likert,
en los profesionales de enfermería hacia su práctica en el
cuidado a los colectivos humanos.
Palabras clave:
Escala de Likert, conocimientos actitudes
y prácticas en salud, enfermería en salud
comunitaria, promoción de la salud, salud colectiva.
Investigación y Educación en Enfermería - Medellín, Vol. XXIII N.º 1, marzo de 2005 15
La escala de Likert en la valoración de los conocimientos y las actitudes de los profesionales de enfermería en el cuidado de la salud. Antioquia, 2003
Nursing professionals health care knowledges
and attitudes in Likert´s scale. Antioquia, 2003
ABSTRACT
The objective of this paper is describe the process of
validation of scale type Likert used for measure the
knowledge and attitudes that nursing professionals of
Antioquia (Colombia) had in the communities health care
in the 2003.
At this meaning an instrument was elaborated using a Likert
scale, with closed questions, referred to the areas of
communities care, health promotion, prevention of disease,
human development, social participation and education for
health, intention of the thought about questions was guided
to value the opinions, enjoyments, the satisfaction and the
knowledge about mentioned areas.
Their application explored the tendencies and the variances
the answers had about attitude toward the health care, either
positive or negative. The more notable result was a positive
direction in attitude (59%) in the Likert’s scale at the Nursing
professionals toward their practice in the human
communities care.
Key words:
Likert scale, health knowledge attitudes and
practices, community health nursing, health
promotion, health collective.
f Investigación realizada por un grupo de enfermeras docentes investigadoras con estudiantes de la Facultad de Enfermería y estudiantes de los últimos niveles del pregrado
y con docentes de otras disciplinas de la Universidad de Antioquia, Medellín, Colombia, 2003
Beatriz Elena Ospina Rave
Juan de Jesús Sandoval
Carlos Andrés Aristizábal Botero
Martha Cecilia Ramírez Gómez
INTRODUCCIÓN El presente artículo se construyó en el
marco de la investigación sobre los
conocimientos, las representaciones, las
actitudes y las prácticas que sobre el cuidado de
la salud de los colectivos tienen los profesionales
de enfermería de Antioquiaf. Dicho proyecto se
plantea teniendo como referente la necesidad de
investigar, sistematizar las experiencias, formular
nuevas preguntas a partir de prácticas anteriores
y actuales, y ampliar el campo del conocimiento
del cuidado de la salud de los colectivos, con
formulaciones teóricas y metodológicas que
permitan avanzar hacia nuevas formas de
relación, de vinculación de la enfermería con las
personas, las familias, los grupos, los colectivos,
las instituciones y el Estado.
El profesional de enfermería, en este
campo, requiere de conocimientos, actitudes y
prácticas que le permitan establecer relaciones
comunicativas comprensivas con los grupos
interdisciplinarios y los diferentes colectivos
humanos con los cuales interactúa. Por lo tanto,
su práctica social debe estar respaldada por
propuestas que aporten significativamente a la
transformación del cuidado y de los servicios de
salud y de enfermería.
Pensar en la naturaleza, contenido y enfoque
del cuidado de enfermería en el ámbito de la salud
colectiva, genera una serie de preocupaciones e
interrogantes relacionados con la visión que tiene
el profesional de enfermería del cuidado de la salud
desde la dimensión científico-técnica, profesional,
humanística y social.
Además, la comprensión del cuidado de
enfermería implica la reflexión del profesional
sobre su práctica, su transformación de acuerdo con los cambios en
el contexto socio-político, económico y cultural y con los retos y
desafíos que tiene que enfrentar para dimensionar el cuidado en
los nuevos escenarios que debe compartir con otras disciplinas y
sectores de la sociedad.
Es por ello que busca determinar cuáles son los
conocimientos que tienen los profesionales de enfermería sobre
16 Universidad de Antioquia - Facultad de Enfermería
Investigación / Research
La enfermería se ha concebido
como una práctica
social, y como tal los
profesionales han desarrollado
a través del tiempo
avances significativos a
partir de la reflexión y la
teorización sobre dicha
práctica
el cuidado de la salud de los colectivos humanos, analizar la interacción
existente entre los conocimientos, las actitudes y las prácticas, e interpretar
cómo estas categorías se expresan en el cuidado de la salud en los escenarios
sociales, además de analizar los objetos de transformación actuales y
emergentes en la práctica de enfermería y su aporte al desarrollo científicotécnico
y humanístico de la profesión.
El cuidado de la salud, como objeto de conocimiento de la profesión de
enfermería, es entendido como la interacción humana, científica y técnica entre
la enfermera, la persona y los colectivos, cuya intencionalidad es promover la
salud, prevenir, atender y rehabilitar en la enfermedad, procurando el desarrollo
humano y social de los sujetos participantes en el cuidado.
Por lo tanto, representa para el profesional de enfermería un reto para sí
mismo, porque implica gestionar su propio proyecto de vida y reconocerse
como persona y como profesional en los mundos físico, social y simbólico
que constituyen su universo de la vida. Además, propicia la interacción con
otros seres humanos en los diferentes espacios de la cotidianidad, para
comprender el sentido que les dan a sus proyectos de vida y de salud, y de
esta manera contribuye al desarrollo individual y colectivo.
Desde enfermería se han realizado importantes aportes en relación con
el concepto de cuidado de la salud en sus dimensiones individual y colectiva,
con elementos epistemológicos, teóricos y metodológicos. El cuidado
individual implica, para el profesional de enfermería, una relación con el sujeto
sano o enfermo, dirigida a potencializar sus capacidades y al estímulo de
satisfactores que aporten al logro de su bienestar, lo que requiere el trabajo en
equipo con otros profesionales y la participación de la familia en la búsqueda
de una mejor calidad de vida.
Por otro lado, el cuidado de enfermería en su dimensión colectiva
contribuye al desarrollo de los grupos y de los colectivos y al logro de unas
mejores condiciones de vida de las personas, con la participación de la
comunidad, de las instituciones, de otros profesionales y sectores.
La enfermería se ha concebido como una práctica social, y como tal los
profesionales han desarrollado a través del tiempo avances significativos a
partir de la reflexión y la teorización sobre dicha práctica. En el ámbito de la
salud colectiva es necesario reflexionar, recuperar y sistematizar las prácticas
de cuidado, con la finalidad de disponer de un cuerpo epistemológico y teórico
que la fundamente y que aporte a su desarrollo disciplinar.
Es importante entonces hacer una nueva lectura del significado y la
trascendencia social y humana del cuidado como práctica social, que permita
definir el deber ser de enfermería y la influencia del contexto en el ejercicio de
la profesión, así como también plantear nuevos problemas que dinamicen la
formación, la estructura y el funcionamiento de los servicios de salud y los
modelos de atención en enfermería.
Es en este sentido como la formación científico-técnica, humanística y
social del profesional de enfermería, en el ámbito del cuidado de la salud de
los colectivos, se ha nutrido de los aportes de las ciencias sociales y humanas
para el desarrollo de conocimientos epistemológicos, teóricos y metodológicos
que sirven de base para el desarrollo posterior de su práctica. Dichos
conocimientos tienen relación con la promoción de la salud y la prevención de
Investigación y Educación en Enfermería - Medellín, Vol. XXIII N.º 1, marzo de 2005 17
La escala de Likert en la valoración de los conocimientos y las actitudes de los profesionales de enfermería en el cuidado de la salud. Antioquia, 2003
El profesional de enfermería,
en la promoción de la
salud, comprende el cuidado
como un proceso de
salud, vida y bienestar
dirigido a su fomento y
protección, que estimula la
realización de las necesidades
humanas de los
colectivos que cuida
la enfermedad, la educación para la salud, la participación social, el desarrollo
humano y la gestión del cuidado y de los servicios de salud.
Los conocimientos del profesional de enfermería son el resultado de un
proceso constructivo, en el cual se adquiere información procedente del medio,
que interactúa con la que ya posee y genera la incorporación y la organización
de conocimientos nuevos, que le permiten realizar su práctica del cuidado de la
salud y la vida; además, establecer relaciones comunicativas comprensivas con
los grupos interdisciplinarios y con los diferentes colectivos humanos.
El profesional de enfermería, en la promoción de la salud, comprende el
cuidado como un proceso de salud, vida y bienestar dirigido a su fomento y
protección, que estimula la realización de las necesidades humanas de los
colectivos que cuida. De esta manera, como agente de salud se posiciona
como actor social y político para acompañar a la comunidad en el desarrollo
de proyectos participativos que favorezcan sus condiciones de vida.
Desde la prevención de la enfermedad, el profesional de enfermería
identifica y analiza con los individuos y los colectivos, los procesos
deteriorantes de la salud que determinan limitaciones, problemas y
enfermedades, y a la vez, propone y ejecuta con ellos propuestas de
intervención a los determinantes de la enfermedad y la muerte. Además,
gestiona desde el cuidado los servicios de salud y de enfermería, las políticas
públicas y los programas que contribuyan al desarrollo humano sostenible de
la comunidad.
Dentro del contexto de la promoción y la prevención se considera la
salud como una construcción con implicaciones en lo político, lo colectivo y
lo ciudadano, por lo cual se la relaciona con la participación de los diferentes
estamentos de la sociedad civil1, en el que se vinculan diversos conocimientos.
La educación para la salud en la formación del profesional de enfermería
es asumida como la promoción de la capacidad crítica de las personas para
lograr su desarrollo individual y social. Dicha capacidad crítica está relacionada
con la mirada que se tiene de sí mismo y del entorno, con las posibilidades que
éste ofrece y posibilita, con el desarrollo de la autonomía y la capacidad de
tomar decisiones frente a los intereses, necesidades y problemas que surgen
en la cotidianidad y que favorecen o afectan la vida de las personas. El
conocimiento que se adquiere es producto de una búsqueda en común, en
donde todos los participantes aportan a partir de su saber, que es compartido
con los saberes de otras personas a través de la exploración e indagación
participativa.
Un propósito del cuidado es el logro del desarrollo humano de las
personas participantes en él; esto sólo es posible en tanto haya disposición
y apertura hacia el otro en su condición de sano o enfermo, lo que significa
favorecer el desarrollo armónico del ser humano en sus diferentes espacios
de vida, contribuir a la realización de sus necesidades y fortalecer y estimular
sus capacidades y potencialidades en pro de la salud y el bienestar.
Para lograr este propósito, el profesional de enfermería debe avanzar
en su propio reconocimiento como ser individual y social, como sujeto con
carencias y potencialidades frente a sí mismo y frente a los otros; esta mirada
posibilita, en primer lugar, entender lo que para el otro significa cuidar y ser
cuidado, y en segundo lugar, interactuar con él a partir de las similitudes y
diferencias, buscando lo común, lo que hará evidente el horizonte del cuidado.
18 Universidad de Antioquia - Facultad de Enfermería
Investigación / Research
En la medición
de conocimientos y
actitudes se han utilizado
tradicionalmente
diferentes escalas,
las cuales buscan
determinar la intensidad
de una respuesta
Es así como los conocimientos de los profesionales de enfermería se
convierten con la actitud en los componentes fundamentales de las
representaciones, las cuales, según la teoría del psicólogo Moscovici2,
incluyen sistemas de valores, ideas y prácticas que les dan capacidad a las
enfermeras(os) en el cuidado a colectivos para relacionarse con el mundo
material y con el contexto social, permitiéndoles su dominio.
De igual manera, las representaciones posibilitan a las enfermeras(os)
la comunicación entre pares, porque tienen en cuenta el sentido común
adquirido de las experiencias y los saberes tradicionales con que se relacionan
en su interacción con los otros y con el entorno, lo que les facilita constituir
un sistema de información que les permitirá compartir las realidades vividas
con los grupos, así como también nombrar y clasificar los diversos aspectos de
su práctica, generando conocimientos que dotarán dicha práctica de sentido.
Por lo tanto, el profesional de enfermería toma una posición o asume
una situación, ayudado por el cúmulo de conocimientos reflejado en sus
representaciones, lo que lo lleva a desarrollar una práctica autónoma en la que
se implementan procesos particulares en determinados contextos.
Las actitudes, definidas por Moscovici3 como el conjunto de creencias,
sentimientos y tendencias de un individuo que dan lugar a un determinado
comportamiento; son un componente fundamental de las representaciones y
son expresadas por las enfermeras durante la práctica.
La actitud, por lo tanto, posee diversos componentes que deben tenerse
en cuenta en la práctica de enfermería; el primero de ellos es el cognoscitivo,
en el cual se encuentran las creencias, valores y estereotipos acerca del objeto; el
segundo es el afecto, en el que se entrecruzan los sentimientos y emociones
que acompañan con mayor o menor incidencia la actitud, y por último, el
tendencial, donde se halla reflejada “la tendencia a actuar o a reaccionar de un
cierto modo con respecto al objeto; es el componente más directamente
relacionado con la conducta”4.
Es así como en el proceso de formación de las actitudes de la enfermera
se deben tener en cuenta tres elementos fundamentales: La información que
se recibe; el grupo de enfermeras con las que se identifica, quienes aportan a
la formación de actitudes; y por último, las necesidades personales de la
enfermera(o) en tanto gratificación y gusto por su labor. Según Munné5
la actitud se forma en el proceso de satisfacción de las necesidades,
dependiendo de su satisfacción o no. Por lo tanto es indispensable identificar
y medir las actitudes y los conocimientos de los profesionales de enfermería
frente al cuidado de la salud y poder así analizar y construir con ellos
propuestas transformadoras de su práctica social.
Experiencias en medición de actitudes
En la medición de conocimientos y actitudes se han utilizado
tradicionalmente diferentes escalas, las cuales buscan determinar la intensidad
de una respuesta. Su utilización en el campo de la salud es amplia, en relación
con diversos temas como las adiciones, la actitud frente al paciente, las
enfermedades y las prácticas de cuidado; se ha encontrado que la publicación
de los resultados está orientada más a su aplicación que a la descripción de
los procesos metodológicos por los cuales dichas escalas fueron validadas.
Investigación y Educación en Enfermería - Medellín, Vol. XXIII N.º 1, marzo de 2005 19
La escala de Likert en la valoración de los conocimientos y las actitudes de los profesionales de enfermería en el cuidado de la salud. Antioquia, 2003
El artículo pretende
conocer las ventajas
de la escala de Likert
para la medición de los
conocimientos y las
actitudes de los
profesionales de
enfermería en el cuidado
de la salud de los
colectivos y analizar las
respuestas sobre los
conocimientos y las
actitudes que tienen los
profesionales de
enfermería en el cuidado
de la salud de los
colectivos de Antioquia
En el instrumento propuesto por Muñoz y Restrepo6 para la medición de
los conocimientos y actitudes hacia el consumo y abuso de alcohol en jóvenes
escolares, al igual que en el instrumento diseñado para las enfermeras en la
investigación sobre el cuidado a colectivos, se partió de la necesidad de medir
los factores que determinan la conducta frente a un fenómeno, lo que llevó a la
construcción de nuevas herramientas para la medición del objeto actitudinal.
Los pocos trabajos encontrados que hablan sobre la medición y los
procesos para lograrla, muestran cómo la implementación de escalas es
eficiente para identificar las actitudes. La construcción de esta escala se
justificó por la necesidad de elaborar indicadores actitudinales que permitieran
predecir la conducta de estos grupos de profesionales.
La escala Likert es utilizada frecuentemente para este tipo de mediciones
porque se considera fácil de elaborar; además, permite lograr altos niveles de
confiabilidad y requiere pocos ítems mientras que otras necesitan más para
lograr los mismos resultados.
En lo referente a estudios de este mismo tipo en Colombia, se encuentra
el realizado en 1999 por la Directora del Programa de Enfermería de Manizales7,
quien buscó identificar los conocimientos y prácticas de las madres frente a
las acciones de promoción y prevención de la enfermedad, desarrolladas por
los agentes de salud y en el manejo de la infección respiratoria aguda (IRA) en
menores de cinco años, debido a que los índices de mortalidad reportados por
estudios precedentes eran muy altos.
En el ámbito internacional se han identificado algunas investigaciones
sobre actitudes y conocimientos como las realizadas por Catherin A. Lock 8,
en la que se evaluó las actitudes de las enfermeras frente al cuidado de la
salud de los alcohólicos. Otra de ellas fue la realizada por Fiona Payne y
otros9, en la cual se dio a conocer el proceso metodológico para la medición
de la actitud frente a la salud mental de las enfermeras que trabajaban en una
institución de salud.
METODOLOGÍA
El artículo pretende conocer las ventajas de la escala de Likert para la medición
de los conocimientos y las actitudes de los profesionales de enfermería en el
cuidado de la salud de los colectivos y analizar las respuestas sobre los
conocimientos y las actitudes que tienen los profesionales de enfermería en el
cuidado de la salud de los colectivos de Antioquia. Para ello es importante
demostrar que la escala de actitud es un instrumento de medición que permite el
acercamiento a la variabilidad afectiva de los profesionales frente al cuidado
de la salud como objeto de conocimiento de la práctica de enfermería.
El principio de funcionamiento de la escala en mención es simple; en él
se contempla un conjunto de respuestas que se utilizan como indicador de una
variable subyacente, la actitud. Por lo tanto, es necesario asegurarse de que
las propiedades del indicador utilizado correspondan a las propiedades que se
pueden suponer o postular y que pertenecen a la variable. Es decir, que el
instrumento realmente mida lo que se desea medir10.
Este planteamiento implica dos complejos problemas que no están aún
resueltos. El primero de ellos es conceptual: ¿qué es la actitud? El segundo se

DIAGRAMA DE CAJAS

Presentación visual que describe al mismo tiempo varias características importantes de un conjunto de datos, tales como el centro, la dispersión, el alejamiento de la simetría, y la identificación de valores extremos (puntos atípicos), es decir, de valores que se alejan de una manera poco usual del resto de los datos.
Presenta los tres cuartiles, (y los valores mínimos y máximos) alineados sobre una caja vertical u horizontalmente.
Procedimiento
Para el diagrama de cajas y bigotes se requiere
Calcular la mediana y los otros dos cuartiles, con los cuales se formará la caja, que tiene la mediana como eje central, y como lados los dos cuartiles. Estos cuartiles reciben también los nombres de " bisagras". La altura (anchura) de la caja no interesa.
La distancia H definida como la distancia entre el cuartil superior y el cuartil inferior, es decir, corresponde al rango intecuartílico Þ H = Q3 - Q1 = RIC.
El paso correspondiente a 1.5 veces la distancia Þ Paso = 1.5 H
Cercas Internas, ubicadas a un paso de las bisagras o de los respectivos cuartiles. Así, las Cercas Internas Inferior (CIi) y Superior (CIs) estarán dadas por:CIi = Q1 - PasoCIs = Q3 + PasoSi la cerca interna inferior da menor que el valor mínimo de la muestra, ésta se hace igual al valor mínimo; igualmente, si la cerca interna superior da mayor que el valor máximo, ésta se hace igual a dicho valor.
Cercas Externas, ubicadas a un paso de las cercas internas. Así, las Cercas Externas Inferior (CEi) y Superior (CEs) estarán dadas por:CEi = CIi - PasoCEs = CIs + Paso
Se denominan "valores adyacentes" los ubicados entre las cercas internas y los bordes de las cajas. Por simplicidad no se grafican.
"Valores extremos" son los ubicados entre las dos cercas, y merecen especial atención, ya que pueden ser valores atípicos, que, en algunos casos, no pertenecen realmente a la distribución general de donde provienen los datos.
"Valores lejanos" o , ubicados por fuera de las cercas externas, correspondientes a valores extremos, que requieren un mayor análisis que los valores atípicos.
Considere los siguientes datos, correspondientes a
De este conjunto de datos tenemos que:
Me = 90.45Q1 = 88.25Q3 = 92.2
Rango intercuartílico = RIC = 92.2-88.25 = 3.95 Þ Paso = 5.925Cercas interna inferior = 88.25 - 5.925 = 82.325Cerca interna superior = 92.20 + 5.925 = 98.125Cerca externa inferior = 82.325 - 5.925 = 76.40Cerca externa superior = 98.125 + 5.925 = 104.05

Como se observa hay dos valores que merecen especial atención: 98.8 y 100.3 que están entre las cercas interna y externa superior.

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Presentación
Presentación
Objetivos
Objetivos
Metodología
Metodología
Programa detallado
Programa detallado
Evaluación
Evaluación
Bibliografía
Bibliografía
Notas
Notas

Introducción
Introducción
Presentación gráfica de la información
Presentación gráfica de la información
Medidas resumen
Medidas resumen
Diagrama de cajas y bigotes
Diagrama de cajas y bigotes
Gráficos de series de tiempo
Gráficos de series de tiempo
Gráficos de dispersión y medidas relacionadas
Gráficos de dispersión y medidas relacionadas
Diagramas de sectores y de barras
Diagramas de sectores y de barras
Problemas
Problemas

Introducción
Introducción
Principales estadísticos
Principales estadísticos
Distribuciones límites
Distribuciones límites
Distribuciones muestrales
Distribuciones muestrales
Teorema Central del Límite
Teorema Central del Límite
Distribución de la proporción
Distribución de la proporción
Distribución de la diferencia entre proporciones
Distribución de la diferencia entre proporciones
Distribución chi cuadrado
Distribución chi cuadrado
Distribución t
Distribución t
Distribución F
Distribución F
Distribución de la diferencia entre dos medias
Distribución de la diferencia entre dos medias
Resumen
Resumen
Problemas
Problemas

Introducción
Introducción
Propiedades de los estimadores
Propiedades de los estimadores
Métodos de estimación
Métodos de estimación
Problemas
Problemas

Introducción
Introducción
Para la media
Para la media
Para la diferencia de dos medias
Para la diferencia de dos medias
Para una proporción
Para una proporción
Para la diferencia de dos proporciones
Para la diferencia de dos proporciones
Para la varianza de una distribución normal
Para la varianza de una distribución normal
Para la relación de varianzas de dos distribuciones normales
Para la relación de varianzas de dos distribuciones normales
Para observaciones apareadas
Para observaciones apareadas
Resumen
Resumen
Problemas
Problemas

Por qué tomar sólo una muestra cuando la población es finita?
Por qué tomar sólo una muestra cuando la población es finita?
La especificación de la población y la característica de interes
La especificación de la población y la característica de interes
Muestreo probabilístico
Muestreo probabilístico
Sesgo y sus fuentes
Sesgo y sus fuentes
Usando una tabla de números aleatorios
Usando una tabla de números aleatorios
Muestreo aleatorio simple
Muestreo aleatorio simple
Muestreo para determinar una proporción
Muestreo para determinar una proporción
Muestreo aleatorio estratificado
Muestreo aleatorio estratificado
Asignación de tamaños de muestras
Asignación de tamaños de muestras
Muestreo estratificado para determinar una proporción
Muestreo estratificado para determinar una proporción
Otros métodos de muestreo
Otros métodos de muestreo
Planeación de un estudio muestral
Planeación de un estudio muestral
Resumen
Resumen
Problemas
Problemas

Introducción
Introducción
Definiciones
Definiciones
Curva característica operativa y función de potencia de una prueba
Curva característica operativa y función de potencia de una prueba
Las mejores pruebas
Las mejores pruebas
Para la media
Para la media
Para diferencia de medias
Para diferencia de medias
Para observaciones apareadas
Para observaciones apareadas
Para la varianza
Para la varianza
Para relación de varianzas
Para relación de varianzas
Sobre proporciones y diferencia de proporciones
Sobre proporciones y diferencia de proporciones
Pruebas de bondad de ajuste
Pruebas de bondad de ajuste
Resumen
Resumen
Problemas
Problemas

Definición
Definición
Aspectos especiales
Aspectos especiales
Ventanas
Ventanas
Datos para los análisis (variables) y su definición
Datos para los análisis (variables) y su definición
Menús principales
Menús principales
Barras de herramientas
Barras de herramientas
Procedimiento general de análisis
Procedimiento general de análisis
Uso de gráficos (menú Plot)
Uso de gráficos (menú Plot)
Análisis usando el menú Describe
Análisis usando el menú Describe
Algunos resultados
Algunos resultados

Distribución normal
Distribución normal
Distribución t
Distribución t
Distribución chi cuadrado
Distribución chi cuadrado
Disribución F
Disribución F
Distribución binomial
Distribución binomial
Distribución de Poisson
Distribución de Poisson

Statgraphics
Statgraphics
Tablas estadísticas
Tablas estadísticas
Aproximación al TCL
Aproximación al TCL
Descarga documetos
Descarga documetos

ESCALAS DE MEDICION

Escalas de Medición. Hasta este punto hemos tratado lo relativo a las variables y hemos dejado ver, que detrás de todo esto lo que existe es un deseo científico de lograr precisión, exactitud y verificación. El conocimiento gana mucho con estas cualidades porque se hace muy confiable. Sin embargo, no todas las variables en el campo social se prestan fácilmente para ser medidas de esta forma. Esto se debe básicamente al problema de la naturaleza compleja de estas variables, y al hecho de carecer de una unidad básica de medida, como lo es por ejemplo en las ciencias naturales, un gramo, un metro, un átomo. Entonces, reconociendo que la naturaleza de las variables hace imposible medirlas con un sólo patrón de medición, se ha debido concebir diferentes escalas, según, repetimos, según sea su diferente naturaleza.
Definición.
Una escala es un patrón convencional de medición, y básicamente consiste en un instrumento capaz de representar con gran fidelidad verbal, gráfica o simbólicamente el estado de una variable
Tipos de escalas.Escalas comúnmente conocidas son el metro para medir distancias, la escala de Celsius para medir temperatura, la escala de gramos o kilogramos, para medir el peso, la escala de un amperímetro etc. Existen otras escalas fuera del ámbito de las ciencias naturales, como por ejemplo la escala de medición de las motivaciones humanas concebida por el sicólogo Abrahan Maslow (1908 – 1970). O la escala de actitud de Ajzen y Fishbein que sirve para medir la predisposición de responder consistentemente de manera favorable o desfavorable ante un estímulo, hecho u objeto. Otros investigadores como Likert desarrollaron en los años 30 del siglo XX, otras escalas de medición de actitudes, las cuales consistían en hacer algunas preguntas y ofrecer cinco alternativas de respuestas.
Ejemplo “Las mujeres conducen más responsablemente que los hombres”. Respuestas alternativas: 0 Totalmente de acuerdo. 0 De acuerdo. 0 Neutral. 0 En desacuerdo. 0 Totalmente en desacuerdo.
Validez de la escala.Para cada escala existirá uno o varios instrumentos de medición, por ejemplo, para el peso tenemos las balanzas, para las actitudes el Test de actitudes de Likert o de Guttman.
Las escalas, como lo señalamos en la definición, nos representan de forma simbólica el estado de la variable. La variable es una conceptualización del hecho real. Si conceptuamos eficiencia académica como: “materias aprobada sobre materias inscritas”, es porque suponemos que esta variable, definida así, nos representa adecuadamente el hecho real de la vida cotidiana de un estudiante.
PARA QUE UNA VARIABLE SEA VALIDA, DEBE REPRESENTAR CON LA MAYOR EXACTITUD Y FIDELIDAD POSIBLE, LAS PROPIEDADES QUE SE LE HAN CONFERIDO AL OBJETO DE ESTUDIO DENTRO DEL MARCO TEÓRICO.
Calidad de la escala.La calidad de una escala está en relación directa con la naturaleza del objeto que mide, es decir, sus características y propiedades, su sencillez o complejidad; así como también, con la sensibilidad de los instrumentos de medición que se utilizan para recolectar datos. Construir una escala de medición requiere de criterios muy sólidos en cuanto a la seguridad que se tenga de que se han utilizado los indicadores necesarios, los mejor definidos y los más atinentes a la variable que se pretende medir. Recreemos un ejemplo de lo aquí mencionado. Si deseáramos saber ¿Cual es el estudiante más eficiente entre un grupo de iguales?, pudiéramos definir la variable eficiencia como “la relación entre el número de materias aprobadas sobre el número de materias inscritas”. Esta definición es correcta, porque en mecánica o física el concepto de eficiencia representa una relación de “costos – beneficios”, de productividad, de aprovechamiento de los elementos involucrados en un proceso sistémico. Visto de esta manera estamos equiparando u homologando la simplicidad de un fenómeno físico a uno de carácter social más complejo. De acuerdo con la definición, si un estudiante inscribe una materia y la aprueba, su eficiencia es igual a 1 (máxima). Otro estudiante inscribe cinco materias y aprueba cuatro su eficiencia es igual a 0.80. (eficiencia menor, aunque es más productivo). Si del hecho de “ser” más eficiente se derivan algunos privilegios, como por ejemplo; tener la opción de seleccionar de primero al momento de la inscripción de un nuevo curso los profesores más prestigiosos, entonces, el que aprueba menos materias, pero requiere permanecer más tiempo (costos) dentro del sistema educativo para terminar, recibirá primero este privilegio antes que él que aprobó más materias, por lo tanto, el indicador materias aprobadas sobre materia inscritas es defectuoso para medir la eficiencia. También pudiéramos considerar que lo que está mal definido es el concepto de eficiencia, y que éste debería incluir otras propiedades adicionales a las ya anteriormente citadas que dieran mejor cuenta de su verdadera naturaleza, como por ejemplo, incluir el factor tiempo empleado en aprobar materias y los límites máximos que el sistema permite.
Escala intensiva. Decimos que para aquellas variables cuyas propiedades no pasan de ser diferentes entre sí, y las mismas no tienen sentido cuando se les proporciona un posicionamiento o se les aplican operaciones matemáticas, se les llama intensivas. Cuando se tienen variables que sólo pueden ser catalogadas de igualdad, equivalencia y diferencia, estamos en presencia de una variable medible solamente en una escala intensiva. Sus limitaciones radican en:
No poder superar relaciones elementales.
No establece grados de comparación entre las variables.
No distingue la relación de causalidad entre las variables.
Cuando se utiliza este nivel de medición o dicho de otra manera, cuando se aplica una escala de medición intensiva, todos los datos de las variables son útiles, porque pertenecen a (A) o a (B) y no hay ninguno que se deseche como error.
Las técnicas estadísticas de las cuales se puede hacer uso, son aquellas que se adecua al recuento, por ejemplo, el número de casos, la moda, el coeficiente de contingencia. Por ejemplo, un grupo de alumnos divididos por sexo en varones y hembras, a los primeros les asignamos el número representacional "1" y a las hembras el número "2". Con estos valores no hay operación matemática significativa que se pueda hacer. También pudimos haberlos dividido en "altos" y "bajos". Estas dos cualidades, para los efectos de una medición se les llama categorías. Ellas no significan más que una diferencia entre ambas, pero ninguna está primera o después de la otra, es decir, no ocupan un orden, una jerarquía, una distancia.
Escala ordinal. Parte de la siguiente consideración. "No todas las magnitudes son iguales, por lo tanto, sus valores diferirán en cuanto mayores o menores sean entre sí estas magnitudes". Por ejemplo, los rangos de los militares, un escalafón docente, un organigrama jerárquico de una empresa. En este tipo de escala, tampoco se pueden hacer operaciones aditivas, no se puede sumar dos coroneles y obtener un general. En realidad, no existe un método válido que establezca una escala de distancia entre valores de este tipo. Sabemos solamente, que para el hombre que busca racionalizar las cosas, está claro que hay una diferencia; que también hay un orden, pero que no sabe que "distancia" precisa existe entre ellos. Una expresión típica para este tipo de variables es; "A", es mayor que "B". El problema, de nuevo repetimos, es que no contamos con una unidad de medida que nos permita precisar, cuantas unidades de más tiene ‘A’ con respecto a ‘B’, de tal forma que si le agrego a ‘B’ esta diferencia obtenga ‘A’. Estas variables no son extensivas (ver el punto arriba: Tipos de variables). Cuando se realizan mediciones a conceptos o hechos cuyas unidades básicas son desconocidas; como por ejemplo, “Preferencias del Consumidor”, entre tres sabores diferentes de gaseosas, sólo es posible lograr una ordenación de los valores de las variables, conforme a como lo manifestaron los encuestados. Diremos que en primer lugar quedó la gaseosa ‘C’, con un 43% de preferencias, en un segundo lugar, la gaseosa ‘B’, con 30%, y en tercer lugar, la gaseosa ‘A’, con el 27% restantes, los resultado anteriores en términos matemáticos tienen las siguientes propiedades.
Transitividad, dado que ‘A’, es mayor que ‘B’, y ‘B’, es mayor que ‘C’, entonces, ‘A’, es mayor que ‘C’.
Asimetría, tal cual es el caso cuando ‘A’, mayor que ‘B’, entonces, ‘B’, menor que ‘A’. Nos podemos preguntar ¿Qué grado de exactitud requerimos en estas mediciones ordinales?, pues bien, nuestro criterio es que lo más importante es la claridad en cuanto a la ubicación de las variables. Sí nuestro problema es ordenar un conjunto de necesidades de una población con la finalidad de atender primero a la primera necesidad, y luego, a la segunda, nos bastará simplemente saber cual es la primera, luego la segunda y así sucesivamente sin importarnos la equidistancia entre una variable y otra. Probablemente no nos interesa buscar los "grados de necesidades" para tomar esta decisión. Veamos a continuación el nivel interval.
Escala interval.
El nivel interval se basa en la afirmación de la existencia de un continuo seccionable en partes iguales, en donde cada parte seccionada contiene la misma cantidad de unidades que cualquier otra sección
Por ejemplo, una moneda como el bolívar, está compuesta por cien unidades llamadas centavos y éstos, a su vez, están compuestos de cinco céntimos cada uno. Entre un centavo y otro centavo existe una unidad básica llamada céntimo. Agregando tantas unidades básicas como requiere un centavo, se obtiene el centavo, y agregando tantos centavos como requiere el bolívar, se obtiene esta moneda. Entre un Bolívar y otro existe un intervalo formado por una cantidad fija de unidades básicas. Entre diez y veinte bolívares siempre se conserva la misma cantidad de elementos que los conforman. Para saber cuando una variable pertenece a este tipo, debe observarse si cumple con los siguientes tres requisitos. A saber:
La variable debe estar constituida por elementos fraccionables.
La identificación de la espaciación debe ser uniforme (equidistancia) del fenómeno.
Las señales deben tener un origen a partir de donde contamos.
La elección del cero es arbitraria. (Y esto es un problema más práctico que teórico), recuérdese el ejemplo de la escala de Celsius presentada en páginas anteriores.
Aquí lo práctico no debe confundirse con lo arbitrario, ya que pudieran producirse errores y paradojas. Se requiere rigor científico y consenso operacional para aceptar este tipo de definiciones. Es difícil encontrar en las ciencias sociales objetos de estudio científico a los cuales podamos aportarles explicaciones en términos de medición interval. Entre otras razones, por la dificultad de definir unidades básicas, y porque de las variables no resultan siempre una correlación lineal. En las calificaciones de los alumnos en un examen, el cero corresponde, supuestamente, para los requisitos de una escala interval, a ningún conocimiento, (no nos imaginamos la expresión “- 10 conocimiento”) el 10/20 a un "X" dominio, (el 50%), y el 20 a un "X" máximo. ¿Significa este veinte, el doble de unidades básicas de conocimiento? ¿Cuales son las unidades básicas en este caso? Los exámenes objetivos pueden asignarle a cada respuesta el valor de un punto. Si se responden 10, se aprueba con el mínimo necesario, si se obtiene 20, es el máximo. ¿Es cada pregunta una unidad básica de conocimiento? No es, puesto que el conocimiento es un concepto más complejo, y la unidad básica debería reflejar esta complejidad en un “99%”. Ciertamente en este caso, ésta no se puede reflejar nunca en una pregunta e incluso en una serie de ellas. Para el caso anterior, los resultados obtenidos y reflejados a través de los rótulos de calificaciones sirven para establecer una escala ordinal, solamente en cuanto a la habilidad del estudiante para obtener mejores puntajes en pruebas objetivas de conocimiento (PPOC). Si teóricamente hemos podido demostrar antes, que PPOC = CONOCIMIENTO, entonces ya eso es otra cosa, en ese caso, es porque hemos podido establecer esas célebres unidades básicas de conocimiento.
Escala de razón.
Es convencionalmente aceptado decir que; “en la medida que se pueden hacer más operaciones matemáticas a la hora de medir una variable, esta es de mayor nivel”. En este sentido, las variables que pueden ser medidas en esta escala se consideran de mayor poder explicativo que las que se pueden lograr en los niveles anteriores. Esto depende de la naturaleza material de la variable. En esta escala, el cero no es convencional sino absoluto, es decir, el cero equivale a NADA, como: cero gramos, cero peso. Estas variables tienen todas las propiedades de las escalas anteriores las cuales resumimos a continuación:
Para que se pueda aplicar esta escala en una medición, es necesario que se cumpla:
una escala de intervalos, en la cual se conserva la equidistancia entre los valores y
la existencia de unidades básicas aditivas.
La escala R tiene todas las características de la escala interval, pero además en el caso de la significación del cero en esta escala se interpreta como absoluto, como nada. 0 = nada.
Resumen.
ESCALA INTERVAL: posee todas las características de la escala ordinal, pero en lo que respecta al orden entre los valores conserva la equidistancia y en cuanto al cero este es convencional. ESCALA ORDINAL: Una escala O tiene todas las propiedades de la escala nominal con la ventaja, de poder asignar un orden a los valores que se miden en esta escala. ESCALA NOMINAL: En una escala N, lo valores simplemente se distinguen unos de otros en cuanto a alguna característica predefinida. Una variable puede ser medida en varias escalas, dependiendo de su significado dentro de la hipótesis. Veamos un ejemplo. H1- Un metro es "mayor que" un pié. ? E. nominal. H2.- Un metro "esta primero" que dos metros. ? E. ordinal. H3.- Dos metros "equivalen" al doble de un metro. E. interval. H4.- Si a un metro le restamos un metro, entonces obtenemos nada ? E. razón.

EJEMPLO DE CONSTRUCCIÓN DE UNA ESCALA DE MEDICIÓN.
__________________________Cerremos esta página construyendo una escala de medición. Vamos a utilizar como ejemplo la variable Estatus social.
__________________________
Definir la variable.De acuerdo a los pasos enseñados anteriormente, lo primero que debemos hacer es definir la variable ESTATUS. Anotamos que, supuestamente, en el Marco teórico, se encuentra desarrollada una amplia explicación de los factores involucrado en la configuración del estatus social, de tal forma que nos permitieron llegar a las propuestas muy concretas presentes en el cuerpo de las hipótesis. Sin embargo, es conveniente señalar algunas consideraciones acerca de la complejidad de la variable seleccionada para el ejemplo, debido a que probablemente, no tenga correspondencia la complejidad que encierra el término con la forma sencilla que vamos a medirla.
Ejemplo de Marco teórico referencial.
Los funcionalistas, representados por Durkheim, Kinsley, Parsons y Merton sugieren que el estatus es la forma más general y persistente de estratificación, porque lo que los seres humanos como animales sociales más necesitan para satisfacer las exigencias de su ego, es que los demás les demuestren aprecio. El aprecio proviene de la valoración que el colectivo hace de las personas. Parsons ha mencionado tres grupos de características que se utilizan como criterio de valoración: posesiones de los individuos; cualidades que les pertenecen, tales como raza, linaje, sexo, y otras que les son atribuidas con carácter permanente, como una aptitud concreta; y realizaciones, o juicios acerca del desempeño de sus papeles, es decir, juicios sobre lo que hace y sus respectivos méritos.
DEFINICIÓN NOMINAL DE LA VARIABLE ESTATUS. “Estatus es la posición reconocida que un individuo tiene dentro del sistema social”. Obsérvese que la definición anterior es demasiado vaga (para ser medida), los conceptos “posición reconocida” y “sistema social”, requieren ser definidos con mayor precisión, sin embargo, nos dice dentro de que área del conocimiento nos estamos adentrando. Requerimos entonces, de una definición que nos haga resaltar las características y propiedades de sus elementos constituyentes. Son estos elementos los que encierran la “esencia” del hecho investigado.
DEFINICIÓN REAL. “Estatus social es la posición que a un individuo se le reconoce dentro de la sociedad, de acuerdo a sus cualidades personales, a la importancia del rol que desempeña y los bienes que posee”.
Obsérvese que esta definición incorpora las consideraciones teóricas señaladas en el anterior marco teórico referencial ad hoc que utilizamos para configurar este ejemplo. En esta definición se avanza más en cuanto a que afloran las dimensiones estructurales del estatus, a saber, el rol desempeñado por el actor, las cualidades personales y los bienes poseídos. Estos elementos más concretos permiten concebir una manera de ser medidos. (El ingenio y los conocimientos del investigador debe hacerse presente en esta parte). Alguna de las cualidades que se poseen se consideran derivadas de acciones previas, tales como; la educación adquirida que nos permite desempeñar roles más estimados. En otras palabras, las dimensiones que forman la estructura latente de la variable, tienen a su vez, indicadores manifiestos que nos permiten medirlas más fácilmente. Por esta razón debemos pasar a un tipo de definición en la cual lo predominante sea la presencia de indicadores susceptibles de ser medidos.
DEFINICIÓN OPERACIONAL. “Estatus social es la posición reconocida que ocupa un individuo en una escala social, dependiendo de los bienes o recursos de que dispone en el orden económico, nivel educativo, el oficio que desempeña y el reconocimiento que le brinda la comunidad donde se desempeña”.
Observemos que en esta definición las dimensiones de las variables han sido pasadas a un nivel más observacional y mensurable, pudiéramos decir más operativos, estos elementos son los indicadores de la variable, a los que P. Lazarsfeld, define como las “propiedades manifiestas de las variables”. Por definición una propiedad es manifiesta si se corresponde a la variable y si puede ser medida. Esta práctica definición nos evita una inmersión profunda en el campo filosófico de lo real y lo aparente

DIAGRAMA DE TALLOS Y HOJAS

Es una técnica estadística para representar un conjunto de datos. Cada valor numérico se divide en dos partes. El o los dígitos principales forman el tallo y los dígitos secundarios las hojas. Los tallos están colocados a lo largo del eje vertical, y las hojas de cada observación a lo largo del eje horizontal.
Ejemplo:
La siguiente distribución de frecuencia muestra el número de anuncios comerciales pagados por los 45 miembros de Greater Buffalo Automobile Dealer´s Association en 1999. Observemos que 7 de los 45 comerciantes pagaron entre 90 y 99 anuncios (pero menos de 100). Sin embargo, ¿El numero de comerciantes pagados en esta clase se agrupan en alrededor de 90, están dispersos a lo largo de toda clase, o se acumulan alrededor de 99? No podemos saberlo.

# De anuncios comprados Frecuencia
80 a 90 2
90 a 100 7
100 a 110 6
110 a 120 9
120 a 130 8
130 a 140 7
140 a 150 3
150 a 160 3
Total 45

Una técnica que se usa para presentar información cuantitativa en forma condensada es el diagrama de tallo y hoja. En el ejemplo anterior no podíamos la identidad de los valores de la clase de 90 a 100. Para ilustrar la construcción de un diagrama de tallo y hojas usando el número de comerciales comprados, supongamos que las 7 observaciones en la clase de 90 a 100 sean 96, 94, 93, 94, 95, 96, 97. EL valor de tallo es el digito o dígitos principales, en este caso el 9. Las hojas son los dígitos secundarios. EL tallo se coloca a la izquierda de una línea vertical y los valores de las hojas a la derecha.

Los valores de las clases de 90 a 100, aparecerían como sigue:
9 6 4 3 4 5 6 7

Por ultimo, ordenamos los valores dentro de cada tallo de menor a mayor. El segundo renglón del diagrama de tallo y hojas aparecería como sigue:
9 3 4 4 5 6 6 7

Con el diagrama de tallo y hojas podemos observar rápidamente que hubo 2 comerciantes que compraron 94 comerciales y que el número de anuncios comprados fue desde 93 hasta 97. Un diagrama de tallo y hojas es semejante a una distribución de frecuencia, pero con más información, esto es, valores de datos en lugar de marcas.

VARIABLES

Variable es una característica (magnitud, vector o número) que puede ser medida, adoptando diferentes valores en cada uno de los casos de un estudio.

Clasificación de las variables:
En un estudio científico, podemos clasificar las variables según la escala de medición o la influencia que asignemos a unas variables sobre otras y por esta razón .
Según la escala de medición:
Variables cualitativas: Son las variables que expresan distintas cualidades, características o modalidad. Cada modalidad que se presenta se denomina atributo o categoría y la medición consiste en una clasificación de dichos atributos. Las variables cualitativas pueden ser ordinales y nominales. Las variables cualitativas pueden ser dicotómicas cuando sólo pueden tomar dos valores posibles como sí y no, hombre y mujer o son politómicas cuando pueden adquirir tres o más valores. Dentro de ellas podemos distinguir:
Variable cualitativa ordinal: La variable puede tomar distintos valores ordenados siguiendo una escala establecida, aunque no es necesario que el intervalo entre mediciones sea uniforme, por ejemplo, leve, moderado, grave
Variable cualitativa nominal: En esta variable los valores no pueden ser sometidos a un criterio de orden como por ejemplo los colores o el lugar de residencia.
Variables cuantitativas: Son las variables que se expresan mediante cantidades numéricas. Las variables cuas además pueden ser:
Variable discreta: Es la variable que presenta separaciones o interrupciones en la escala de valores que puede tomar. Estas separaciones o interrupciones indican la ausencia de valores entre los distintos valores específicos que la variable pueda asumir. Un ejemplo es el número de hijos.
Variable continua: Es la variable que puede adquirir cualquier valor dentro de un intervalo especificado de valores. Por ejemplo el peso o la altura, que solamente limitado por la precisión del aparato medidor, en teoría permiten que siempre existe un valor entre dos cualesquiera.
Según la influencia que asignemos a unas variables sobre otras, podrán ser:
Variables independientes: Son las que el investigador escoge para establecer agrupaciones en el estudio, clasificando intrínsecamente a los casos del mismo. Un tipo especial son las variables de confusión, que modifican al resto de las variables independientes y que de no tenerse en cuenta adecuadamente pueden alterar los resultados por medio de un sesgo.
Variables dependientes: Son las variables de respuesta que se observan en el estudio y que podrían estar influenciadas por los valores de las variables independientes.