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Módulo 13 Por ejemplo, Fumadores 51 No fumadores 93 Total 144 Si los números son lo suficientemente grandes, es mejor calcular la distribución de frecuencias en porcentajes (frecuencias relativas): 51/144 x 100 = 35% son fumadores y 93/144 x 100 = 65% no lo son. Esto hace más fácil comparar grupos que cuando sólo se dan números absolutos. En otras palabras, los porcentajes estandarizan los datos. Por lo general es necesario resumir los datos de las variables numéricas dividiéndolos en categorías. Este proceso puede incluir los siguientes pasos: 1. Examine todas las cifras: ¿Cuál es su rango? (El rango es la diferencia entre la medición mayor y la menor). 2. Divida el rango en categorías (de tres a cinco). Puede buscar tener un número razonable en cada categoría (por ejemplo 0-2 km, 3-4 km, 5-9 km, 10+ km de distancia entre la clínica y el hogar) o definir las categorías de tal manera que sean todas del mismo tamaño (por ejemplo, 20-29 años, 30-39 años, 40-49 años, etc.). A veces se busca activamente un valor “crítico” al considerar las diferentes categorías. Por ejemplo, en un estudio que relaciona el ingreso familiar con la prevalencia de la diarrea más allá de un determinado periodo, se subdividió arbitrariamente el ingreso en cuatro categorías y parecía no haber relación estadística. Sin embargo, al calcular el ingreso promedio éste resultó ser un valor crítico. Los niños de familias con un ingreso por encima del promedio habían tenido significativamente menos diarrea que los niños de familias con un ingreso por debajo del promedio. 3. Haga una tabla que indique cómo se agruparon los datos y cuente el número de observaciones de cada grupo. 2. Tabulaciones cruzadas El análisis más a fondo de los datos requiere casi siempre la combinación de información en dos o más variables para describir el problema o llegar a una posible explicación. Para ello es necesario diseñar tabulaciones cruzadas. Dependiendo de los objetivos y el tipo de estudio, pueden ser necesarias dos clases principales de tabulaciones cruzadas: 290
Módulo 13 • Las tabulaciones cruzadas descriptivas que buscan describir el problema de estudio. • Las tabulaciones cruzadas analíticas en que los grupos se comparan para determinar diferencias, o que se enfocan en explorar las relaciones entre las variables. Una tabulación cruzada descriptiva, por ejemplo, relaciona la conducta del fumador con el sexo y el ambiente laboral: Cuadro 13.2 Fumadores por sexo Sexo Fumadores No fumadores Total Hombres 31 (43%) 41 (57%) 72 (100%) Mujeres 20 (28%) 52 (72%) 72 (100%) Total 51 (35%) 93 (65%) 144 (100%) Los hombres parecen fumar más (43%) que las mujeres (28%). Una tabulación cruzada analítica sirve para investigar si hay relación entre el fumar (variable independiente) y la tos persistente o molestias en el pecho (variables/problemas dependientes). Cuadro 13.3 El fumar en relación con la tos persistente durante las últimas dos semanas Conducta del fumador Tos No hay tos Total Fumadores 10 (77%) 41 (32%) 51 (100%) No fumadores 3 (23%) 90 (68%) 93 (100%) Total 13 (100%) 131 (100%) 144 (100%) De los informantes que tienen tos, la mayoría (77%) fuma, mientras que entre aquellos que no la tienen, una tercera parte (33%) son fumadores. La relación esperada entre el fumar y los problemas de pecho parece, por tanto, confirmarse. Cuando se hace el plan para el análisis de datos, éstos no están todavía disponibles, claro está. Sin embargo, para poder visualizar cómo organizarlos y resumirlos, es útil construir desde esta etapa un plan de cruces de variables (programar una tabulación cruzada). La programación de una tabulación cruzada tiene todos los elementos de una tabla real, pero sus celdas están todavía vacías. En una propuesta de investigación deben programarse las tabulaciones para describir a la población de estudio y mostrar las relaciones cruciales entre las variables. 291
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ACERCA DE LOS AUTORES Corlien M. Va
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