TEMA 8: Medidas de tendencia central, posición y dispersión

Este tipo de medidas se aplican únicamente a variables cuantitativas.
Medidas de tendencia central
Este tipo de medidas dan una idea del comportamiento central mayoritario. Podemos encontrar:
Media o media aritmética: Se calcula para variables cuantitativas.
Mediana: Sólo tiene en cuenta la posición de los valores de la muestra, por tanto tiene mucho mejor comportamiento que la media cuando hay observaciones extremas.
Moda: Se puede calcular en variables cuantitativas y cualitativas. Se trata del valor que más vece se repite. Puede ser bimodal( el valor se repite 2 veces) o multimodal( el valor se repite más de dos veces).

A continuación os dejo un enlace en que explica como se realizan estas tres medidas de tendencia central:

Medidas de posición

Cuantiles: Este tipo de medias de calculan para variables cuantitativas y, al igual que la mediana, sólo tienen en cuenta la posición de los valores en la muestra. Los cuantiles más usados son:

1. Percentiles. Dividen la muestra ordenada en 100 partes. Para buscar la posición de un percentil en una serie de datos agrupados, buscamos en el que la frecuencia relativa acumulada sea superior al valor del percentil. El valor P50 corresponde con el valor de la mediana.
2. Deciles. Dividen la muestra ordenada en 10 partes. El valor D5 corresponde al valor de la mediana y , por tanto, al P50.
3. Cuartil. Dividen la muestra ordenada en 4 partes. 

• El primer cuartil(Q1) indica el valor que ocupa una posición en la serie numérica, de forma que el 25% de las observaciones son menores y que el 75% son mayores.
• El segundo cuartil(Q2) indica que el 50% de las observaciones son menores y el otro 50% son mayores, de forma que este cuartil corresponde con la mediana(P50).
• El tercer cuartil(Q3) indica que el 75% de las observaciones son menores y que el otro 25% son mayores.
• El cuarto cuartil(Q4) indica el valor más alto que se alcanza en la serie numérica.

Medidas de dispersión
En este tipo de medidas veremos:

• Rango o recorrido.Diferencia entre el mayor y el menor valor de la muestra. Se realiza en valor absoluto.
• Desviación media. Es la media aritmética de las distancias de cada observación con respecto a la media de la muestra.
• Desviación típica o estándar. Cuantifica el error que cometemos si representamos una muestra únicamente por su media.
• Varianza. Expresa la misma información en valores cuadráticos.
• Recorrido intercuartílico. Diferencia entre el tercer y el primer cuartil. En valor absoluto. |Q3-Q1|.
• Coeficiente de variación. Es una medida de dispersión relativa. Nos sirve para comparar la heterogeneidad de dos series numéricas con independencia de las unidades de medidas. Siempre va de 0 a 1.

A continuación os pongo un enlace en que explica las medidas de dispersión:

Distribuciones normales
En estadística se llama distribución normal, distribución de Gauss o distribución gaussiana a una de las distribuciones de probabilidad de variable continua que con más frecuencia aparece en fenómenos reales. Es simétrica respecto de los valores de posición central( media, mediana y moda) que coinciden en estas distribuciones. Deja la mitad de los valores por debajo del punto máximo y la otra mitad por encima.
Una distribución normal sigue éstos principios básicos: si al valor de la media le restamos y le sumamos una desviación típica o estándar, si la serie numérica siguiera una distribución normal dice que el 68,25% de las observaciones se va a sumar entre los valores de la suma y la resta de la media a una desviación típica.

Asimetrías y curtosis

La asimetría es al lado contrario al que vemos el pico( que se trata de la moda). Los resultados de las asimetrías pueden ser los siguientes:

La curtosis no tiene relación con la simetría. Sus resultados pueden ser los siguientes:

Leptocúrtica: Presenta un elevado grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable.

Mesocúrtica: Presenta un grado de concentración medio alrededor de los valores centrales de la variable. Presenta un grado de concentración medio a los valores de la media.

Platicúrtica: Presenta un reducido grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable.

Aquí finaliza este tema, el cual es muy interesante y en el que ya comenzamos a profundizar más en la estadística y en la realización de problemas y cuentas.

TEMA 7: Introducción a la Bioestadística

La estadística es la ciencia que estudia la variabilidad. Y para medir variables tenemos diferentes escalas de medición:

• Escala nominal: Es el menor nivel de medida, solo se puede comprobar si una variable o característica son iguales o diferentes.
• Escala ordinaria: Esta nos permite, ademas de comprobar si son iguales o diferentes, en el caso de que sean distintas nos permite determinar cuál de ellas es mayor.
• Escala de intervalo: Esta escala tiene tiene distancias iguales entre los distintos niveles o intervalos. Se trata de una escala cuantitativa y en ella se puede aplicar la estadística(media, moda...)que veremos más adelante.
• Escala de razón: Es el nivel mas alto de mediación.Tiene las características propias de las tres escalas anteriores. En esta escala el valor 0 representa nulidad o ausencia de lo que se estudia.

Los tipos de variables son, de forma general, dos:

• Variable cualitativa. Se refieren a propiedades que no pueden ser medidas, es decir, no se pueden realizar operaciones aritméticas con ellas. Dentro de estas variables hay dos tipos:

1. Nominales: En este caso las distintas categorías de la variable no tienen relación entre sí. Existen las nominales dicotómicas( sólo tienen 2 niveles o categorías) y las nominales policotómicas( tienen más de dos variables o categorías).
2. Ordinales: Éstas si que tienen relación entre sí las distintas categorías de la variable.

• Variable cuantitativa. Son las que se pueden medir en términos numéricos. También hay dos tipos:

1. Discretas: Sólo pueden tomar un número finito de valores. Únicamente pueden ser números enteros.
2. Continuas: Son aquellas que pueden tener cualquier valor dentro de un rango. La unidad de medida puede ser subdividida de forma infinita.

Aquí os dejo algunos ejemplos de las distintas variables que he explicado anteriormente.














Las representaciones gráficas son formas de explicar los datos de forma sencilla y muy visual. Existen diferentes tipos de representaciones gráficas:

1. Diagrama de barra. Se utiliza para una variable cualitativa, nominal y sobre todo las policotómicas. Dentro de este grupo están también los pictogramas, que son iguales pero se sustituyen las barras por imágenes que representen los datos, por ejemplo una jeringuilla al hablas de vacunas.
2. Histograma y polígono de frecuencia. Se utiliza para variables continuas.
3. Gráfico de tronco y hojas. Para expresar variables cuantitativas continuas particularmente.
4. Gráfico de sectores. Para expresar variables cualitativas con pocas categorías, como las dicotómicas
5. Gráfico para datos bidimensionales. Para expresar variables cuantitativas.
6. Gráfico para datos multidimensionales: Diagrama de estrella.

Histograma y polígono de frecuencia

Diagrama de barras

Gráfico de sectores

Gráfico de tronco y hojas

Gráfico para datos bidimensionales

Diagrama de estrellas

Esto ha sido todo sobre este tema, el cual me ha servido mucho para aprender sobre todo los distintos tipos de variables que hay, ya que en un futuro nos servirá a la hora de realizar los test de hipótesis.

TEMA 4: Fuentes de información y revisión bibliográfica. Información documental e información de campo.

A la hora de comenzar un proyecto de investigación hay que tener en cuenta las revisiones bibliográficas, las cuales nos sirven para:

• Enfocar la atención en un problema particular y para formular la pregunta PICO.
• Es importante para no comenzar la investigación de cero, sino que nos sirve para ampliar conocimientos y conocer teorías previas.
• Evitar estudiar algo que ya esté de sobra investigado.

Para las revisiones bibliográficas podemos acudir a dos tipos de fuentes documentales:

• Las primarias, que son los manuscritos directos.
• Las secundarias, que son básicamente las bases de datos que nos permiten acceder a las fuentes documentales primarias( como pueden ser ENFISPO, Scielo, Pubmed...)

Para ello se necesitan unas estrategias de búsqueda con los operadores booleanos, estrategia que explico en las primeras entradas de SEMINARIO.

Aquí podemos ver un ejemplo de búsqueda que se podría realizar con operadores booleanos.

Posterior a la búsqueda bibliográfica, debemos realizar el trabajo de campo, con el fin de recoger información de la población que nos sirva para llevar a cabo nuestra investigación. Para ello tenemos dos fuentes de información de campo:

• La observación directa. Este es el método más fiable, ya que es uno mismo el que toma la información. Sólo se puede realizar con variables que sean observables y se pueden cometer errores de observación y relacionados con el objeto utilizado para realizar la observación.
• La otra fuente son las entrevistas y los cuestionarios. Las entrevistas son orales y los cuestionarios escritos. En el caso de los cuestionarios hay que tener en cuenta su fiabilidad y validez.

Este tema me ha servido mucho a la hora de realizar el cuestionario del proyecto de investigación que estoy llevando a cabo con mis compañeros, de forma que he podido ayudar a su realización aportando ideas que recordaba de este tema.

TEMA 3: La etapa conceptual de la investigación: el problema de investigación.

El primer paso para realizar una investigación es la elección de un buen tema, es decir , buscar un problema que investigar. Para ello es necesario tener buenas ideas, las cuales dependen de:

• De la capacidad del profesional para generar buenas ideas y formular interrogantes.
• Requieren revisión del estado actual sobre el tema.
• Consulta a profesionales expertos.
• Establecer el marco teórico e identificar las variables a tener en cuenta.
• Realizar un análisis de la pertinencia del estudio y de la viabilidad o factibilidad.

Puntos para guiarse a la hora del desarrollo de la investigación

• Definir la pregunta con claridad
• Escoger el diseño idóneo
• Seleccionar la población de estudio adecuada
• Calcular el número de individuos necesarios
• Medir las variables con precisión y exactitud
• Planear la estrategia de análisis
• Organizar el estudio cuidadosamente
• Ejecutar el estudio con minuciosidad
• Interpretar los resultados con precaución
• Comunicar los resultados con rigor

La elección del problema es muy importante ya que determina la pertinencia de un trabajo.

• La frecuencia del problema, la gravedad, el interés social...
• Los beneficios que se puedan obtener a partir del estudio.
• Las aplicaciones practicas que se deriven del estudio.

Por último vimos el decálogo de aspectos a valorar en la justificación de un proyecto:

1. Variables factibles de medir.
2. Tiempo hasta la aparición del resultado.
3. Oportunidad.
4. Disponibilidad de sujetos.
5. Colaboración con otros profesionales, servicios o centros.
6. Instalaciones y equipamientos.
7. Recursos económicos(financiación)
8. Experiencia del equipo investigador.
9. Consideraciones éticas.
10. Interés del propio equipo investigador.

TEMA 2: Fases del proceso de investigación.

El proceso de investigación se divide en 3 etapas:

1. Etapa conceptual
2. Etapa empírica
3. Etapa interpretativa

ETAPA CONCEPTUAL
Es la parte teórica de la investigación y consta de los siguientes apartados:

• Observación de hechos
• Identificación y formulación del problema
• Revisión bibliográfica
• Marco teórico o marco de referencia conceptual
• Definición de objetivos
• Definición operacional de términos y variables
• Formulación de hipótesis
• Importancia del estudio y limitaciones

ETAPA EMPÍRICA(material y métodos)

• Es la etapa mas práctica del proceso, el trabajo de campo.
• Corresponde al material y métodos y la obtención de resultados del 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, métodos de recolección, tabulación y análisis.
• Debe asegurar control o comprobación y validez interna(capacidad de aplicar esa metodología en una población de características similares y obtener resultados similares) y externa(capacidad que tiene un método de ser repetido en otras poblaciones y obtener resultados similares).
• Si se tiene validez externa se tiene también validez interna, al revés no ocurre.

ETAPA INTERPRETATIVA

• Convalidación de los métodos empleados.
• Convalidación de los resultados.
• Describir puntos fuertes y débiles del estudio.
• Relación de los hallazgos con los objetivos e hipótesis.
• Relación de los hallazgos con los hallazgos de otros autores.
• Aspectos novedosos y relevantes.
• Extraer conclusiones.

Errores en los estudios

Dentro de los errores aleatorios encontramos los errores alfa y beta. El error alfa se comete cuando rechazo la hipótesis nula siendo ésta verdadera( este error es muy grave). El error beta se produce cuando acepto la hipótesis nula siendo ésta falsa.








Dentro de los errores sistemáticos o sesgos encontramos(son evitables):
-Sesgo de selección: Es una mala selección de la muestra.
-Sesgo de clasificación o información: Cuando se clasifica de forma errónea a un sujeto.
-Sesgo de confusión: Sólo se comete si se realiza un test de hipótesis, es decir, si se contractan dos datos y uno de ellos no se ha estudiado.

Precisión y exactitud
-La precisión(fiabilidad o reproductibilidad) es el grado en que una medición proporciona resultados similares cuando se lleva a cabo en más de una ocasión en condiciones similares. Depende de la variación biológica individual del fenómeno que se mide y de la técnica o proceso de medición. Comprende 3 aspectos:

1. Repetibilidad.
2. Concordancia intraobservador. Puede que me equivoque al tomar por ejemplo la tensión.
3. Concordancia interobservador. Diferencias a la hora de coger los datos entre los distintos observadores.

-La exactitud es la validez para que una medición mida realmente aquello para lo que está destinado. Pueden existir errores de exactitud debidos al observador, al individuo y al instrumento de medición. Para evaluar la exactitud o validez:

• Validez de criterio. Se compara con una fuente objetiva y fiable.
• Validez de concepto. Analiza la correlación de la medida con otras variables.
• Validez de contenido. Contemplar todas las dimensiones del fenómeno que se quiere medir.

Estrategias para tener buena precisión y exactitud:

• Seleccionar las medidas mas objetivas posibles.
• 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.
• Calibrar los instrumentos.

Ética e investigación

• Se deben de respetar principios éticos en el diseño, ejecución, análisis y difusión.
• Se debe cumplir con la legislación vigente respecto a la protección de datos de los participantes.
• Fines y medios moralmente aceptables.
• Autorizaciones de los comités éticos de los centros. 

TEMA 1: ¿Por qué y para qué investigar en enfermería?. El método científico.

La investigación es un proceso sistemático y riguroso mediante el cual podemos aumentar nuestros conocimientos científicos y mejorar el ejercicio profesional.
¿Por qué investigar en enfermería?

• Debido al aumento de la población anciana, de las incapacidades, los problemas crónicos de salud...
• Debido al aumento de las tecnologías médicas , el cambio del papel social de la mujer y expectativas de los usuarios de la asistencia.
• El aumento que se ha producido en la esperanza de vida(costos sociales humanos y económicos cada vez más altos).

¿Para qué investigar?

• Los estudios de investigación en enfermería deberían ir dirigidos a aumentar los conocimientos sobre la asistencia y los servicios de enfermería y a mejorar la calidad en la práctica profesional.

Prioridades de la investigación en enfermería

• Realizar proyectos que fomenten la independencia y los autocuidados.
• Que desarrollen la continuidad de actividades de enfermería.
• Que desarrollen la gestión de enfermería, su estructura, recursos y métodos.
• Que reduzcan los problemas de salud causados por problemas medioambientales, hábitos de vida...
• Que reduzcan los efectos nocivos de las nuevas tecnologías.
• Que ayuden a personas, familias y grupos a mantener o recuperar el mayor grado de independencia.
• Que desarrollen modelos y métodos que equilibren la calidad de los servicios y su coste/beneficio.
• Que desarrollen fundamentos para permitir a los profesionales desarrollar su trabajo en equipos multidisciplinares.

Dificultades para el desarrollo de la investigación enfermera

• Falta de tiempo.
• Carencia de formación teórico-práctica.
• Falta de conocimientos sobre la metodología de investigación.
• Cuestiones burocráticas.
• Inexistencia de documentación clínica de enfermería válida y estandarizada.
• Escasez de fuentes de datos bibliográficos.
• El idioma.
• Escasa motivación de las enfermeras.
• Se investiga en equipo.

Investigación en enfermería. Factores de desarrollo.

• Implantación de programas de enfermería de formación superior.
• Preparación de los alumnos en tareas de investigación, en todos los niveles.
• Creación de secciones de investigación de enfermería en asociaciones, instituciones...
• Aparición de revistas especializadas.
• Difusión de las recomendaciones de comités expertos en enfermería de la O.M.S.
• Desarrollo de congresos y reuniones científicas.

Antecedentes históricos

• Florence Nightingale fue quien reconoció la importancia de la recogida de datos.
• Nursing Research: Fue la primera revista de enfermería relacionada con la investigación que se publicó.

Fuentes del conocimiento humano

• Tradición(costumbres)
• Autoridad
• Experiencia
• Enrayo-error
• Intuición
• Razonamiento lógico: Siendo éste la baso del método científico. Se diferencias 2 tipos:

1. Razonamiento inductivo. De lo concreto a lo general.
2. Razonamiento deductivo. De lo general a lo concreto.

Método científico
Es una ciencia:
-Pura ò Formal.

• No se ocupa de los hechos, sus objetos son formas o ideas y sus enunciados son relacionados entre signos.
• Se utiliza la lógica, con el fin de demostrar o probar rigurosamente los teoremas propuestos. Un ejemplo de este tipo serían las matemáticas.

-Aplicada ò Fáctica.

• Se ocupa de la realidad y sus hipótesis se adecuan a los hechos. Sus objetivos son materiales y sus enunciados se refieren a sucesos o procesos.
• Se utiliza la observación y la experimentación para verificar y confirmar si un enunciado es adecuado a su objeto. Un ejemplo son las ciencias de la salud.

Características del método científico

• Es fáctico, es decir, una experiencia sensible.
• Trascendente
• Predictivo
• Metódico
• Comunicable
• Simbólico
• Útil
• Analítico
• Claro y preciso
• Explicativo
• Verificable
• abierto y escéptico

Problemas de método científico

• Su complejidad a la hora de identificar atributos o características que se pretenden asociar.
• La problemática ofrecida a la hora de medir y recoger datos.
• Se necesitan grupos controles con los que comparar.
• La ética, que requiere la necesidad de vigilar las repercusiones de las investigaciones sobre los sujetos de investigación.

TEMA 6: LA ETAPA EMPÍRICA DE LA INVESTIGACIÓN: DISEÑO,MATERIAL Y MÉTODOS.

Este tema está ya relacionado directamente con la investigación. Cuando comenzamos una investigación debemos concretar una población de estudio, que es aquella sobre la que vamos a realizar nuestros estudios. Cuando la población de estudio es demasiado grande para estudiarla en su totalidad se realiza un muestreo, que consiste en coger un número de personas al azar dentro de esa población con la finalidad de recoger datos significativos que luego extrapolaremos a toda la población.

Para ello debemos:

1. Planificar la recogida de datos: Existen diferentes técnicas para poder realizarlas.
2. Registrar y procesar los datos recogidos.
3. Ejecutar la recogida de datos
4. Por último debemos analizar los datos y conclusiones obtenidos.

En estudios descriptivos existen varias medidas de frecuencia:

Prevalencia: Describe qué proporción de la población tiene el problema estudiado en un punto específico en el tiempo.

La prevalencia es adimensional(no se puede medir) y su valor debe ir entre 0 y 1.

Incidencia: Describe la frecuencia de nuevos casos que ocurren durante un periodo de tiempo.

Incidencia acumulada: Calcula una proporción de incidencia, es decir, calcula el riesgo de que se produzca el fenómeno estudiado.

• Mide la probabilidad de tener el fenómeno estudiado.
• Se expresa como %.
• Se siguen todos los sujetos durante todo el periodo.

Tasa o densidad de incidencia: Se refiere a la velocidad con la que aparecen los nuevos casos con respecto al tamaño de la población.

• Es necesario especificar la unidad de tiempo a las que se refiere la tasa. Ejemplo: personas-año; personas-mes; personas-semana...
• Se mide en unidades de tiempo elevado a -1.
• No son proporciones, y pueden obtener valores mayores a 1.

En estudios de seguimiento y experimentales:

En estos estudios encontramos las medidas de asociación, que son estudios entre incidencias. Podemos encontrar dos:

Incidencia en no expuestos= Nº casos nuevos entre no expuestos/ Nº total individuos no expuestos

Incidencia en expuestos= Nº casos nuevos entre expuestos/ Nº total individuos expuestos

A partir de esto podemos decir que la relación entre estas dos incidencias es el Riesgo Relativo.

Riesgo Relativo(R.R)= Incidencias en expuestos(I.e.)/Incidencias en no expuestos(I.ne.)

Cuando el Riesgo Relativo es 1 debemos aceptar la hipótesis nula. A continuación pondré un ejemplo práctico:

Un grupo de investigadores estudian durante 1 año a 1500 escolares para estudiar las enfermedades periodontales con y sin uso de colutorios. 900 usaban colutorios. A lo largo del año se observa que 15 de los escolares que usaban colutorios presentaron síntomas de infección periodontal, mientras que 40 de lo que no usaban colutorios presentaron estos síntomas.

1. Hipótesis nulas y alternativas identificando las variables.
2. Qué tipo de diseño es el utilizado.
3. Magnitud de asociación existente entre el uso de colutorios y enfermedades periodontales.
4. A qué conclusión se puede llegar a la vista de los resultados del estudio.

1)      Variables

Dependiente: aparición de caries

Independiente: uso del colutorio

Hipótesis nula: el uso de colutorios no influye en la aparición de caries

H1: el uso de los colutorios disminuye la aparición de caries.

H2: el uso de colutorios aumenta la aparición de caries.

2)      Diseño

Estudio de cohortes o seguimiento prospectivo. No es experimental porque nadie le dice a los sujetos lo que tiene que hacer.

3)      Magnitud de asociación

Al tratarse de un estudio de cohortes hay que calcular el riesgo relativo.

Incidencia de niños con colutorio: 15 nuevos caos / 900= 0,02

Incidencia de niños sin colutorio: 40 casos nuevos / 600= 0,07

Riesgo relativo: 0,7/0,2= 3,5

*En el numerador ponemos la incidencia del factor de exposición (causante de la enfermedad)

         Resultado: descartamos la hipótesis nula y escogemos la H1. 

Estudio de casos y controles. Estimación de la magnitud de asociación.

      En este caso de estudios se comparan dos grupos, uno de los cuales presenta la variable dependiente y el otro que es el grupo control que no la presenta. En estos estudios no hay ni prevalencia ni incidencia, ya que se indaga en el pasado. Se calcula la ODDS RATIO, que se puede realizar de dos formas:

 ODDS RATIO= ODDS casos*/ ODDS controles**

*ODDS casos= presencia del factor entre los casos/ausencia del factor entre los casos

**ODDS controles= presencia del factor entre controles/ausencia del factor entre controles

La otra forma es mediante una tabla (2x2):

	Factor	No factor
Casos	A	B
Controles	C	D

O.R.= ODDS CASOS/ ODDS CONTROLES

O.R.=(a/b)/(c/d)= a*d/b*c

A continuación os muestro un ejemplo:

En un centro de salud se pretende realizar un estudio sobre la influencia del tabaquismo sobre las EPOC. Para ello, a partir de un grupo de 337 pacientes EPOC que acuden a consulta, se selecciona un grupo de otros 337 pacientes sin EPOC pero que acudían a consulta de enfermería en el programa de atención al paciente diabético. Tras recoger los datos de antecedentes del tabaquismo de los sujetos de estudio, se comprueba que en el primer grupo había 215 pacientes con antecedentes del tabaquismo mientras que en el segundo grupo se detectaron 122 pacientes con antecedentes. Se pide:

1. Hipótesis más adecuada y variables
2. Diseño de investigación
3. Calcular la magnitud de asociación
4. Resultado

 Variables

Dependiente: EPOC

Independiente: tabaquismo

Hipótesis nula: el tabaquismo no influye en la EPOC

H1: fumar influye en el EPOC

H2: no fumar influyte en el EPOC

1)      Estudio de casos y controles.

2)      Magnitud de asociación

Al tratarse de un estudio de casos y controles hay que calcular OR.

	Factor	No factor
EPOC	215	122
No EPOC	122	215

              OR= (215x215) / (122x122)= 3,09

337

337

3)      Resultado: se confirma hipótesis 1: el tabaco influye en el EPOC.

*si es 0 à nula

*si supera a 1 à los casos tienen más riesgo de exposición al factor (H1)

               *si es inferior a 1 à los controles tienen más riesgo de exposición al factor (H2)    

Aquí concluye este Tema 6, el cual ha sido el primero en el que hemos comenzado a ver de forma práctica el uso de la estadística a la hora de realizar estudios de investigación. He de decir que no me ha resultado muy difícil su comprensión, espero que os ayude y aprendáis igual que lo he hecho yo!