Enfermera a toda pastilla

SEMINARIO 5

Pues ya llego el último seminario, en el cual cada uno de los grupos de 4 alumnos cada uno expusieron su trabajo de Investigación. El mio trataba sobre los estereotipos de la enfermería.
Con este trabajo hemos querido hacer ver la imagen real de la enfermería y valorar todas las acciones que llevan a cabo, para ello hemos analizado la existencia de los estereotipos de enfermería en los jóvenes universitarios externos a grados universitarios.

Para realizar esta investigación hemos hecho un cuestionario de 12 preguntas y hemos utilizado el programa Epi Info con el cual hemos obtenido todas las estadísticas . Los cuestionarios han sido repartidos en la universidad de Derecho y en el Rectorado.

Una vez contestado todos los cuestionarios nos hemos encontrado con algunas limitaciones ya que nos hemos encontrado mas mujeres, gente perteneciente a grados sanitarios, alumnos con experiencia previa a la enfermería y la edad.

SEMINARIO 4.

En este seminario, el profesor lo utilizo como para resolver las últimas preguntas del trabajo de investigación para asi pincelar todos los puntos posibles.
Además nos sobro tiempo y lo dedicamos a repasar y realizar problemas de estadísticas como Chi cuadradp, T de Students.. Mucho de los compañeros también preguntaron dudas teóricas.

SEMINARIO 3

En este seminario nos dedicamos exclusivamente a practicar con el Epi Info. Esta herramienta es un conjunto de programas de microcomputadora para manejar datos en formato de cuestionario y para organizar los resultados en texto que puede formar parte de informes escritos. Nos ha servido de gran utilidad en el trabajo de investigación.

SEMINARIO 2

En este segundo seminario se basó en la exposicion de los casos, la utilización de Epi Info explicandonos como tenias que crear un formulario y grabar datos y por último nos centramos en el trabajo de investigación.

COMO UTILIZAR EPI INFO.

TRABAJO DE INVESTIGACIÓN.

Nos explico detalladamente en que iba a consistir el trabajo de investigación, explicandonos cada unas de sus pautas y haciendonos recomendaciones y detallando lo que no debia contener. Hecho que en mi caso me ha servido de muy gran ayuda.

Personalmente quiero decir que este seminario fue muy influyente y de gran utilidad para los demaás trabajos. Gracias a mi profesor he aprendido desde el nivel 0 a utiliza el programa estadístico Epi Info, aunque quiero recalcar que no ha sido fácil acostumbrarme a ello.

En cuanto el trabajo de investigación , le tenia mucho temor ya que me habián comentados alumnos de cursos anteriores que era muy pesado y complicado. Ahora puede afirmar que se hace bastante largo, aunque creo que es muy util para nuestras vidad, ya que no debemos olvidar la gran importancia de la investigación pues sino fueran por los que se dedican a ella , empleandole mucho tiempo no se habría avanzado tanto en las tecnólogias. Os ánimo a llevar a cabo una tarea así.

SEMINARIO 1

En este primer seminario mi profesor, nos hizo un adelantos del resto de seminarios, explicandonos en que iba a consistir cada uno de ellos.
Además nos comento lo de la tarea del blog, enseñandonos un video de como hacer un blog paso a paso y como experimentar e innovar con el.

Con respecto al blog también nos dijo cuanto peso iba a suponer en la asignatura, es decir, nos explico la evaluación.
Por ultimo nos dio los pasos a seguir para realizar una búsqueda bibliográfica. Tengo que darle las gracias ya que gracias a él he aprendido a utilizar bases de datos como por ejemplo Pumbed y buscar con la pregunta PICO.

TEMA 10. HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS. TEST DE HIPÓTESIS.

Contrastes de hipótesis.

Otra manera de conrolar los errores aleatorios es a través de los test o contrastes de hipótesis.
Con ellos la estratégia es la siguiente:
- Establecemos a priori una hipótesis cerca del valor del parámetro.
- Realizamos la recoigida de datos.
- Analizamos la coherencia de entre la hipótesis previa y los datos obtenidos.

Tipos de análisis estadísticos según el tipo de variables implicadas en el estudio.

Errores de hipótesis.

El test de hipótesis mide la probabilidad de error que comete si recahzo la hipótesis nula .

El error alfa es la probabilidad de equivocarnos al rechazar la hipótesis nula.

El error alfa más pequeño al que podemos rechazar H0 es el error p.

Habitualmente rechazamos H0 para un nivel alfa máximo del 5% ( p< 0.05). Por encima del 5% de error aceptamos la hipótesis nula. Es lo que llamamos "significación estadísticas".

Tipos de errores en test de hipótesis.

Test de hipótesis de Chi- Cuadrado.

Sirve para comparar variables cualitativas ( dependiende e independiente)

> Test de Anova

> T de Students

> Regresíon lineal

TEMA 9 : ESTADÍSTICAS INFERENCIAL: MUESTREO Y ESTIMACIÓN.

Cuando planteamos un estudio en el ámbito sanitario para esablecer relaciones entre variables, nuestro interes no suele estar exclusivamente en los pacientes concretos a los que hemos tenido acceso, sino más bien en todos los pacientes similares a estos.
Al inferir nunca tienes dato seguro, por lo cuak siempre hay error aleatorio.

- Le vamos a llamar población de estudios al conjunto de pacientes sobre los que queremos estudiar alguna cuestión.
- Muestra, conjunto de individuos concretos que participan en el estudio.
- Tamaño muestral, el numero de individuos de la muestra.
- Llamamos inferencia estadística al conjunto de procedimientos que pernmiten pasar d elo particular, la muestra, a lo general, la población.
- Técnicas de muestreo, conjuntos de procedimientos que permiten elegir muestras de tal forma que estas reflejen las caracteristicas de la población.

Error estándar

Es la media que trata de captar la variabilidad de los valores del estimador. Cuanto más pequeño es el error estandar de un estimador más nos podemos fiar de valor de una muestra concreta.

- Calculo de error estándar para una media

- Calculo de error estándar para una proporción.

Teorema central del límite.

Intervalos de confianza

Son un medio de conocer el parámetro en una población midiendo el error que tiene que ver con el azar. Se calcula considerenado que el estimador muestral sigue una distribuión normal, que establece la teoría central de límite.