Investigación Médica II
Objetivo general: Aplicar los conceptos básicos de los métodos cuantitativos en la investigación en salud.
Temario
Objetivos específicos:
- Definición de población ideal, población real y muestra
- Cálculo del tamaño de la muestra
- Formas de calcular el tamaño de la muestra
Te damos la más cordial bienvenida a la primera semana de Investigación Médica II. Queremos comenzar este módulo mencionando que en todo proceso de investigación científica es necesario el conocimiento amplio de las variables y sus usos. Por ello, conceptualizar y operacionalizar las variables es un paso fundamental para aclarar su significado y afinar los detalles del procedimiento que llevará a establecer el valor de cada variable en cada unidad de observación.
En este contexto, con la revisión de esta semana podrás aclarar la terminología adecuada al hablar de variables y al final, podrás proponer el cuadro de operacionalización de variables de tu protocolo de investigación. Pero, antes de realizar dicho cuadro comencemos definiendo algunos términos relevantes.
Bienvenido a este segundo tema en la cual revisarás los conceptos de población y muestra asi como algunas fórmulas que te ayudarán a estimar el tamaño de una muestra representativa de una población finita.
En la investigación en ciencias de la salud, rara vez es posible estudiar a toda la población de interés (por ejemplo, todos los pacientes con diabetes). Por ello, se selecciona un subconjunto representativo llamado muestra. El método utilizado para seleccionar esta muestra es crucial para la validez y la capacidad de generalizar los resultados. Los métodos de muestreo se dividen en dos grandes categorías: probabilísticos y no probabilísticos.
La investigación cuantitativa se basa en la obtención de datos numéricos que permiten describir, comparar y analizar fenómenos mediante procedimientos estadísticos. La recolección de datos es una etapa esencial, ya que de su calidad depende la validez y confiabilidad de los resultados. Los métodos empleados buscan medir variables de manera objetiva, sistemática y replicable.