Guia d'Anàlisi de Dades i Interpretació de Resultats

1. Avaluació de dades obtingudes en els estudis

Conjunt d’activitats per valorar o mesurar una situació segons criteris establerts, determinant el valor d’algú o d’alguna cosa. En estudis epidemiològics, permet identificar i extreure informació rellevant per donar suport als objectius, la hipòtesi o fer un judici de valor. S’utilitzen mètodes de tabulació i anàlisi informàtica.

1.1. Tabulació de dades

Creació de taules clares i senzilles per obtenir una visió global de les dades recollides:

• Registre: anotació de les respostes de l’enquestat.
• Codificació: assignació d’un codi a cada resposta.
• Base de dades: introducció de les dades segons la codificació.

En la codificació cal identificar variables, assignar codis (numèrics o alfanumèrics) i incloure respostes en blanc. L’objectiu és reduir i descriure les dades de manera clara. La categorització i codificació faciliten l’anàlisi estadística posterior.

2. Paràmetres per a l’anàlisi estadística de dades

L'estadística és el conjunt de mètodes i procediments per analitzar dades i extreure conclusions. És una branca de les matemàtiques aplicades que recull, ordena, presenta, descriu, interpreta i analitza dades. L’estadística descriptiva s’encarrega d’organitzar i descriure dades.

Tipus de variables

• Qualitatives: no mesurables amb nombres (color, estat civil...).
  • Nominals: classifiquen (A, B, C... Ex.: grup sanguini).
  • Ordinals: jerarquitzen (I, II... Ex.: escolaritat).
• Quantitatives: mesurables amb nombres (edat, alçada...).
  • Discretes: comptables (1, 2, 3... Ex.: fills).
  • Contínues: mesurables amb decimals (Ex.: temperatura).

2.1. Tipus de variables estadístiques

El tipus de variable determina les taules i mesures:

• Qualitatives:
  • Freqüència absoluta (f): nombre de vegades que apareix una resposta (N total).
  • Freqüència relativa (fr): proporció o percentatge respecte al total (suma = 100%).
• Quantitatives: dades agrupades en distribucions de freqüència. Es representen amb f i percentatge (%), ordenades.

2.2. Freqüències

La freqüència és el nombre de vegades que apareix cada resposta. Permet crear taules i cal eliminar dades errònies.

Tipus de tabulació:

• Simple: pregunta per pregunta.
• Creuada: relaciona preguntes.

Conceptes clau:

• Classe: identificador de cada interval.
• Intervals o rang: grups de dades amb la mateixa amplitud.
• Marca de classe: punt mig de l’interval.
• f o fi (freqüència absoluta): nombre de dades.
• fa (freq. absoluta acumulada): suma acumulada.
• fr o ni (freq. relativa): proporció respecte al total.
• fra (freq. relativa acumulada).

Gràfics més utilitzats:

• Diagrama de barres: variables qualitatives o quantitatives discretes (barres separades).
• Histograma: variables contínues o agrupades (barres juntes).
• Diagrama de sectors: gràfic circular, sobretot per qualitatives.

2.3. Paràmetres estadístics

Valors que resumeixen la informació:

• a) Paràmetres de centralització:
  • Mitjana (X): suma de dades dividida pel total (només quantitatives).
  • Mediana (Me): valor central d’una sèrie ordenada.
  • Moda (Mo): valor més freqüent (qualitatives i quantitatives).
• b) Paràmetres de posició: divideixen les dades en parts iguals:
  • Quartils: 4 parts (Q1 25%, Q2 50%, Q3 75%).
  • Decils: 10 parts.
  • Percentils: 100 parts.

3. Interpretació dels resultats obtinguts

Un informe és un document que explica una investigació, el seu procés, resultats i conclusions.

Característiques:

• Aporta coneixement i serveix com a font per a futures investigacions.
• Explica mètodes i procediments per poder repetir i verificar la investigació.
• Redacció clara, senzilla, rigorosa i amb llenguatge científic.

Parts de l’informe:

• Portada, Índex, Resum, Introducció, Marc teòric, Mètode, Anàlisi de dades, Resultats, Discussió, Referències i Apèndixs.

4. Causes i conseqüències de les alteracions dels resultats

Una alteració és un canvi en els resultats d’una investigació per fer-los més favorables o eliminar els negatius. Cal presentar els resultats amb honestedat per garantir la fiabilitat.

4.1. Principals alteracions en els resultats

• Manipulació: alterar dades o resultats perquè semblin més importants o ocultar errors.
• Biaix en la publicació: pressió per publicar que genera pràctiques no ètiques (manipular resultats, autocitar-se, ocultar dades desfavorables).
• Plagi: presentar com a propi el treball o idees d’altres sense citar la font.

4.2. Conseqüències en alterar els resultats

Es detecten per incoherències o impossibilitat de reproduir els resultats:

• Veracitat: una dada manipulada posa en dubte tot l’estudi.
• Fiabilitat: es perd la credibilitat dels resultats i de l’equip investigador.