Una vez que el investigador ha elegido una hipótesis para probar en un estudio, el siguiente paso es seleccionar un grupo de participantes para estar en ese estudio. Sin embargo, cualquier proyecto de investigación debe poder extender las implicaciones de los hallazgos más allá de los participantes que realmente participaron en el estudio. Por razones obvias, es casi imposible para un investigador estudiar a todas las personas en la población de interés. En el ejemplo que hemos estado utilizando hasta ahora, la población de interés es «el mundo en desarrollo». El investigador debe tomar la decisión de limitar la investigación a un subconjunto de esa población, y esto tiene implicaciones importantes para la aplicabilidad del estudio Resultados. El investigador debe poner una previsión cuidadosa exactamente cómo y por qué se estudiará un cierto grupo de individuos. (1)
El muestreo de probabilidad se refiere al muestreo cuando se conoce la posibilidad de que un individuo se seleccione y estos individuos se muestrean independientemente entre sí. Esto también se conoce como muestreo aleatorio. Un investigador simplemente puede usar un generador de números aleatorios para elegir participantes (conocidos como muestreo aleatorio simple), o cada enésimo individuo (conocido como muestreo sistemático) puede incluirse. Los investigadores también pueden dividir su población objetivo en estratos, y luego aplicar estas técnicas dentro de cada estrato para garantizar que estén obteniendo suficientes participantes de cada estrato para poder sacar conclusiones. Por ejemplo, si hay varias comunidades étnicas en un área geográfica que un investigador desea estudiar, ese investigador podría tener como objetivo tener 30 participantes de cada grupo, seleccionados al azar de los grupos, para tener una buena representación de todos los relevantes. grupos.
El muestreo no probable, o el muestreo de conveniencia, se refiere cuando los investigadores toman cualquier persona más fácil de acceder como participantes en un estudio. Esto solo se realiza cuando se supone que los procesos que están probando los investigadores son tan básicos y universales que pueden generalizarse más allá de una muestra tan estrecha. (2) Por ejemplo, el muestreo de bola de nieve es un enfoque para localizar informantes clave ricos en información. 3) Usando este enfoque, se contactan a algunos encuestados potenciales y se les pregunta si conocen a alguien con las características que está buscando en su investigación. El muestreo de bola de nieve no es una herramienta independiente; La herramienta es una forma de seleccionar participantes y luego usar otras herramientas, como entrevistas o encuestas.
¿Que evalua un estudio transversal?
Los índices de precisión del mapa se definen como parámetros de población. El RMSE, por ejemplo, como un parámetro de población finito se define como RMSE = 1n∑i = 1n (Zˆ (Si) −z (Si)) 2, es decir, la raíz cuadrada de los errores de predicción al cuadrado promediado sobre todas las unidades N (es decir, células de cuadrícula) en la población. Tenga en cuenta que para las poblaciones infinitas, los índices de precisión del mapa se definen como una integral. En la práctica, generalmente es imposible calcular los índices de precisión del mapa, porque uno necesitaría tomar un censo de todo
No siempre es factible recopilar una muestra de probabilidad adicional para la validación de mapas, dados los recursos y el tiempo disponibles (Gregoire y Valentine, 2007, Duncanson et al., 2019). En tal caso, la validación cruzada se puede utilizar para obtener estimaciones de la precisión del mapa (Steele et al., 2003). La validación cruzada utiliza el conjunto de datos de calibración, que generalmente no es una muestra de probabilidad del área de mapeo, por lo que no hay posibilidad de determinar qué tan cerca están las estimaciones para el
Construimos un modelo de bosque aleatorio para el mapeo a gran escala de biomasa forestal sobre el suelo (AGB) para un área en la cuenca del Amazonas (Fig. 1A) utilizando un gran conjunto de covariables ecológicas como predictores. Para hacerlo, seleccionamos un área rectangular grande (tamaño 928 km × 1642 km) de datos de biomasa leñosa viva sobre el suelo (en Mg .Ha-1) del conjunto de datos «Baccini» (Baccini et al., 2012) como el Variable de respuesta y fuente de datos de calibración. Esto nos permitió calcular los índices de precisión del mapa de población y evaluar
¿Que evalua el estudio transversal?
El análisis transversal es un tipo de análisis en el que un inversor, analista o gerente de cartera compara una compañía en particular con sus pares de la industria. El análisis transversal puede centrarse en una sola empresa para el análisis cara a cara con sus mayores competidores o puede abordarlo desde una lente en toda la industria para identificar a las empresas con una fortaleza particular. El análisis transversal a menudo se implementa en un intento de evaluar las oportunidades de rendimiento y de inversión utilizando puntos de datos que están más allá de los números de balance habituales.
- El análisis transversal se centra en muchas empresas durante un período de tiempo enfocado.
- El análisis transversal generalmente busca encontrar métricas fuera de las relaciones típicas para producir ideas únicas para esa industria.
- Aunque el análisis transversal se ve como lo opuesto al análisis de series de tiempo, los dos se usan juntos en la práctica.
Al realizar un análisis transversal, el analista utiliza métricas comparativas para identificar la valoración, la carga de deuda, las perspectivas futuras y/o la eficiencia operativa de una empresa objetivo. Esto permite al analista evaluar la eficiencia de la compañía objetivo en estas áreas y hacer la mejor opción de inversión entre un grupo de competidores dentro de la industria en su conjunto.
Los analistas implementan un análisis transversal para identificar características especiales dentro de un grupo de organizaciones comparables, en lugar de establecer relaciones. A menudo, el análisis transversal enfatizará un área particular, como el cofre de guerra de una empresa, para exponer áreas ocultas de fuerza y debilidad en el sector. Este tipo de análisis se basa en la recopilación de información y busca comprender el «qué» en lugar del «por qué». El análisis transversal permite que un investigador forme suposiciones y luego pruebe su hipótesis utilizando métodos de investigación.
El análisis transversal es uno de los dos métodos de comparación general para el análisis de existencias. El análisis transversal analiza los datos recopilados en un solo punto en el tiempo, en lugar de durante un período de tiempo. El análisis comienza con el establecimiento de objetivos de investigación y la definición de las variables que un analista quiere medir. El siguiente paso es identificar la sección transversal, como un grupo de pares o una industria, y establecer el punto específico en el tiempo que se evalúa. El paso final es realizar un análisis, basado en la sección transversal y las variables, y llegar a una conclusión sobre el desempeño de una empresa u organización. Esencialmente, el análisis transversal muestra un inversor que la compañía es mejor dada las métricas que le importan.
¿Qué características tiene el estudio transversal?
En la investigación médica, los estudios transversales difieren de los estudios de casos y controles, ya que su objetivo es proporcionar datos sobre toda la población sujeto a estudio, mientras que los estudios de casos y controles generalmente incluyen individuos que han desarrollado una condición específica y compararlos con una muestra combinada , a menudo una pequeña minoría, del resto de la población. Los estudios transversales son estudios descriptivos (ni longitudinales ni experimentales). A diferencia de los estudios de casos y controles, pueden usarse para describir no solo la razón de probabilidad, sino también los riesgos absolutos y relativos de las prevalencias (a veces llamada riesgo del riesgo de prevalencia o PRR). [1] [2] puede usarse para describir algunas características de la población, como la prevalencia de una enfermedad, pero no puede demostrar causa y efecto. Los estudios longitudinales difieren de ambos de una serie de observaciones más de una vez en los miembros de la población en el estudio durante un período de tiempo.
Los estudios transversales involucran los datos recopilados en un momento definido. A menudo se usan para evaluar la prevalencia de afecciones agudas o crónicas, pero no se pueden usar para responder preguntas sobre las causas de la enfermedad o en los resultados de la intervención. Los datos transversales no se pueden usar para deducir la causalidad porque no se conoce la temporalidad. También pueden describirse como censos. Los estudios transversales pueden involucrar una recopilación de datos especiales, incluidas preguntas sobre el pasado, pero a menudo se basan en datos recopilados originalmente para otros fines. Son moderadamente caros y no son adecuados para el estudio de enfermedades raras. Incluso la dificultad para recordar eventos pasados puede contribuir al sesgo.
El uso de datos recopilados de rutina le permite llevar a cabo grandes estudios transversales como gastos mínimos o nulos. Esta es una gran ventaja sobre otras formas de estudio epidemiológico. Los estudios transversales económicos de datos recopilados de rutina sugirieron hipótesis, a los estudios de control de casos que los prueban de una manera más específica, por lo tanto, a los estudios de cohortes y estudios que cuestan mucho más y requieren mucho más tiempo, pero Pueden proporcionar pruebas más fuertes. En una encuesta transversal, se examina un grupo específico para ver si una actividad, por ejemplo, el consumo de alcohol, está relacionado con el efecto de la salud sujeto a la investigación, por ejemplo, la cirrosis hepática. Si el uso del alcohol está relacionado con la cirrosis hepática, esto respaldaría la hipótesis de que el uso del alcohol puede asociarse con la cirrosis.
Los datos de rutina pueden no estar diseñados para responder a la pregunta específica.
Los datos recopilados de rutina normalmente no describen qué variable es la causa y cuál es el efecto. Los estudios transversales que usan datos recopilados originalmente para otros fines a menudo no pueden incluir datos sobre los factores confestivos, otras variables que influyen en la relación entre la supuesta causa y el efecto. Por ejemplo, los datos solo sobre el consumo actual de alcohol y cirrosis no permitirían explorar el papel del consumo pasado de alcohol u otras causas. Los estudios transversales son muy susceptibles al recuerdo del sesgo.
¿Cuánto tiempo dura un estudio transversal?
En los estudios cruzados, los participantes del estudio se cambiarán a todos los grupos de tratamiento (formulaciones de prueba y referencia) después de un período de lavado. Siendo el mismo conjunto de la población, la ventaja de los estudios cruzados es que los pacientes actúan como sus propios controles. Los estudios de biodisponibilidad (BA)/BE generalmente se realizan como estudios de cruce. Los estudios se pueden realizar en condiciones de ayuno y alimentado. Los puntos de tiempo de muestreo y la duración de los estudios BE dependen de la vida media del medicamento de interés. En el caso de un estudio de alimentación, se proporcionaría un desayuno alto en grasas y alta en calorías a los sujetos antes de la administración del producto de investigación (IP).
Estudios cruzados (Figura 1) reclutan una cohorte de pacientes con epilepsia, que tienen un seguimiento durante un período de referencia de aproximadamente 8 semanas antes de la aleatorización. Los participantes generalmente se aleatorizan en la relación 1: 1 a fármaco activo o placebo, con titulación durante las 2-6 semanas posteriores. Luego sigue un período de evaluación (generalmente de 8 a 12 semanas), después de lo cual los pacientes están disminuyendo su tratamiento inicial. Después de un período de lavado de alrededor de 2 a 4 semanas, se titulan en el tratamiento alternativo (fármaco activo o placebo). Entonces hay un segundo período de evaluación, antes de que los participantes se retiren del estudio o tengan la oportunidad de ingresar a una fase de extensión a largo plazo. Las ventajas del diseño cruzado son que cada sujeto actúa como su propio control, y que se requiere un número menor de pacientes en comparación con los estudios de grupos paralelos. Las desventajas son numerosas. Los estudios cruzados a menudo son de mayor duración que los estudios de grupos paralelos. Puede haber dificultad para incorporar múltiples brazos de dosificación y tratar con abandonos; Los pacientes que solo completan la primera fase de evaluación contribuyen poco al análisis. También existe el potencial de la falta de luz, cuando los efectos del fármaco activo son más obvios para los participantes que los de placebo, y para los efectos de transporte entre las fases de evaluación, particularmente para los medicamentos con largas vidas medias de eliminación.
En los estudios cruzados, los grupos intercambian sus respectivas armas en un punto específico de evolución de la investigación. Por ejemplo, una nueva combinación de derivados de alcaloides ergot+acetaminofeno mostró una disminución significativa de los síntomas de migraña en los sujetos del grupo A en comparación con los sujetos del grupo B, que solo tomaron acetaminofeno. Después del intercambio de régimen, los sujetos del grupo B mostraron la misma disminución de los síntomas primero asociados a los sujetos del Grupo A y este último presentó el mismo nivel de síntomas que los sujetos del grupo B hicieron en la primera fase del estudio (Fig. 9.1).
Figura 9.1. Representación esquemática de un estudio cruzado.
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