Definiții:
variabilă: Toate datele sunt colectate pentru o investigație, de la caracteristicile socio-antropometrice ale oamenilor (vârsta, sexul , greutate, sculptură, stare civilă, nivel socio-economic etc.), date, situri geografice (cartiere, municipalități, țară etc.), expoziții la riscuri (contacte sau fundal), prezență sau absența bolii, tratamentul primit sau nu primit , simptome, semne, diagnostice, prognoză, mortalitate, morbiditate, etcetera.
pot fi, de asemenea, definite la o variabilă ca toate caracteristicile care se schimbă atunci când se compară o unitate de observație cu altul în același timp sau pentru a compara aceeași unitate de observație în momente diferite (progres în timp).
Definiția operațională a unei variabile: este definiția exactă a unei variabile, inclusiv procedura de stabilire a cuantificării sale; De exemplu, definiția operațională a vârstei:
„Vârstă: Timpul transferat în ani (sau ar putea fi în câteva luni sau zile) de la naștere până la data colectării variabilei (sau pentru a prezenta un an eveniment), care este evident întrebând vârsta (sau data nașterii ar putea fi întrebat și calculând sau solicitând un document de identitate) „.
Dar pot exista alte definiții operaționale mai complexe care necesită specificarea de exemplu O formulă specifică pentru ao calcula sau a unui reactiv sau a unui dispozitiv, etcetera.
într-un articol de cercetare sunt descrise variabilele (definesc) în secțiunea „Materiale și metode” sau în „Metodologie”.
Unitatea de observare: este o persoană care este studiată într-o investigație.
Date: Este o valoare reală a unei variabile în fiecare unitate de observație, care poate fi din punct de vedere a naturii sale cantitative (vârstă) sau calitativă (rasă).
Clasificarea variabilelor:
s și clasificați în funcție de natura lor și de funcția pe care o joacă în cercetare.
Clasificarea variabilelor conform naturii:
- variabilă calitativă (ordinală și nominală)
- variabila cantitativă (continuu, discontinuă, interval și motiv sau coeficient)
iv id = „1bd4a4c361”
Clasificarea variabilelor Conform funcției din cercetare:
- variabilă independentă.
- variabilă dependentă.
- variabilă intermediară sau contingentă.
- Variabila de confuzie.
variabil calitativ sau categoric:
Exprimă o caracteristică care nu poate fi măsurată (nu au magnitudine care poate fi exprimată cu numere), dar ea este calificată sau clasificată (de aceea numele său). Nu confundați cu codurile numerice care pot fi atribuite calităților, care se face pentru a tableze informațiile, cum ar fi, de exemplu, obiceiul de fumat este atribuit numărul 1 și absența numărului 0 sau 2. cu o frecvență mare, aceasta Este preferat să codifice prezența unor boli, manifestări sau expunere cu numărul 1 și absența cu 0 sau 2, dar nu este obligatorie. Aceste variabile în funcție de scala de măsurare sunt subdivizate în variabilele calitative nominale și ordinale: atunci când există o ordine implicită a datelor, ca un gradient, deși această comandă nu implică o unitate de unitate de Măsurarea, nici nu înseamnă că distanțele dintre măsurători sunt echivalente sau multiplii, cum ar fi în stadializarea tumorilor TNM, unde un stadion T2 (invazia timpurie a PE) nu este de două ori mai mare decât un stadion T1 (de exemplu in situ) sau acea distanță sau severitate între un stadion și altul este același, de exemplu, distanța dintre T1 și T2 este egală între T3 (întârziere invader) și T4 (metastazele la distanță). De asemenea, puteți explica semnificația ordinului atunci când spuneți că răspunsul este parte a unui set de răspunsuri clasificate posibile, cum ar fi PE Percepția progresului țării (progresul, stagnarea sau decadența).
. – variabilele calitative nominale: Când opțiunile de răspuns nu au o comandă importantă sau reprezintă un gradient, care este, nici un răspuns nu este mai bun decât altul Mai mult sau mai important, de exemplu, culoarea irisului ochilor. În același timp variabilele calitative nominale sunt clasificate în:
- dihotom sau binar, care pot avea doar două răspunsuri posibile: Sănătos sau bolnav, bărbat sau feminin, viu sau mort.
- Politomice: ei pot avea mai mult de un răspuns posibil: religie, grup de sânge etc.
- randomizare (Randomizarea în limba engleză): În care unitățile de observare sunt distribuite aleatoriu în toate probele. În unele texte a fost folosit ca un anglicism (greșit cu poziția sa) pentru a descrie proiectarea unui studiu ca fiind „randomizat” pentru a spune randomizat, este important să nu comităm această eroare.
- Rominație: În acest caz, persoanele care dețin potențialul factor de confuzie în grupurile comparate cu restricțiile populației sunt distribuite: limitează studiul persoanelor care au caracteristici speciale, de exemplu o cafenea și boală cardiacă ischemică se limitează la eșantionul pentru a evita efectul potențial al confuziei tutunului (deoarece persoanele care fumează dacă au un risc dovedit și apoi putem confunda și credem că cofeina are efecte ale bolii cardiace ischemice, adică tutunul este factorul de confuzie).
- stratificare: Pentru a evita fenomenul de confuzie, analiza se face prin categorii definite și omogene (straturi), de exemplu, În cazul în care vârsta este un factor de confuzie, asociația poate fi măsurată în grupuri de 10 ani; Dacă este vorba despre sex, bărbații și femeile sunt măsurate separat, etc.
- Regresie logistică: Este folosit pentru a evalua relația dintre o variabilă dependentă de dihotomă (poate avea doar două răspunsuri, cum ar fi dacă sau nu, viu sau mort, sănătos sau bolnav etc.) și variabile independente , A dintre care este posibila variabilă confuză, care se face cu un sistem computațional. De exemplu, un studiu arată că riscul de a muri în Barichara este semnificativ statistic mai mare decât în San Gil, dar atunci când efectuează regresia logistică (prin sistemul computațional), vârsta este introdusă ca o altă variabilă independentă și este evidențiată că mortalitatea este mai mare în Baricara Deoarece populația este mai senilă, deoarece majoritatea persoanelor care trăiesc în Barichara sunt pensionate (vârsta a fost factorul confuz).
variabila cantitativă :
exprimă o caracteristică care poate fi exprimată în unități numerice, de exemplu numărul de copii sau greutate. În funcție de valori, aceste variabile cantitative sunt subdivizate în discontinue (discrete) și continue.
.- variabile cantitative discontinue sau discrete: sunt acelea care permit numai valorile întregi, cum ar fi EJM numărul de copii sau numărul de IAM.
.- variabila cantitativă continuă: sunt cele pe care unitatea de măsură poate fi fracționată folosind zecimale sau fracționate, de exemplu: Greutatea a căror unitate de măsurare este kg, dar 45,7 kg poate fi uzată.
variabila cantitativă sunt discontinue sau continue sunt clasificate în funcție de scala de măsurare în intervalul și de rațiune (sau coeficientul).
.- variabilele de interval cantitative: atunci când valoarea divizării dintre pozitiv și negativ (care este 0) este arbitrară și nu reflectă în nici un fel absența mărimii care este măsură, cum ar fi PE. La temperatura în care o valoare de 0 ° nu înseamnă că nu există temperatură.
.- variabila cantitativă de motiv sau coeficientul: când valoarea zero (0) a scalei este reală, care este indicată Absența variabilei sau magnitudinii care este măsurată, cum ar fi 0 kg sau 0 km.
variabilă dependentă:
Apelați, de asemenea, ca rezultat, rezultat, rezultat, ieșire, eveniment sau Boala, adică este scopul studiului și este de obicei explicit în titlu.
variabilă independentă:
Apeluri, de asemenea, expunere, factor de risc / protector, explicativ sau cauzal și Aceasta corespunde variabilelor care explică sau permit să se manifeste (cauza) variabila dependentă. O singură variabilă independentă poate explica aspectul mai multor variabile dependente.
variabilă intermediară sau contingentă:
este o variabilă care este o consecință a variabilei independente studiate, dar precede variabilei dependente, de ex Într-un studiu al relației dintre dietă cu IAM, avem o dietă inadecvată (variabilă independentă) determină o hiperlipidemie (variabilă intermediară sau contingentă) care precede leziunea la IAM (variabila dependentă), adică cu alte cuvinte este o variabilă care face parte dintr-un lanț cauzal care precede daunele. Cu alte cuvinte, variabila intermediară determină variabila dependentă, dar este la rândul său, această variabilă intermediară este obiectul modificării de către variabila independentă, fiind că este asociată simultan cu ambele. Nu ar trebui să fie confundată cu variabila confuzie.
variabila de confuzie:
O variabilă confuzitoare este o variabilă care este prezentă într-un studiu, dar nu este cunoscută, nu a fost colectată sau Dacă a fost colectată, care este legată, care este legată atât de variabila dependentă (rezultatul) cât și cu independența (expunerea); adică este o altă expunere (diferită de cea studiată) în care efectele a două expuneri sau variabile (studierea și cea a factorului de confundare) nu sunt diferențiate și concluzia incorectă că efectul se datorează variabilei în studiu și nu pentru confuz; De exemplu: Într-un studiu se presupune că frigul (variabila independentă) este un factor de risc pentru cancerul de celule înfricoșătoare (variabil dependent), totuși este refuzat când este evidențiat că alimentele calde sunt consumate într-un climat rece. Riscul real și, prin urmare, În acest caz, masa fierbinte este variabila de confuzie.
Pentru a preveni fenomenul de confuzie în proiectarea studiului 3 sunt utilizate strategii metodologice (AAR):
Atunci când studiul este foarte mare, este mai bine să controlați fenomenul de confuzie în analiza rezultatelor și nu în proiectarea studiului și a entocom-ului NSTS această ajustare sau tratament a variabilelor de confundare se efectuează utilizând două metode statistice: