{"id":440603,"date":"2022-09-26T02:00:54","date_gmt":"2022-09-26T09:00:54","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=440603"},"modified":"2023-02-23T16:46:41","modified_gmt":"2023-02-23T16:46:41","slug":"analisis-de-subgrupos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/analisis-de-subgrupos\/","title":{"rendered":"An\u00e1lisis de subgrupos: Qu\u00e9 es y c\u00f3mo realizarlo"},"content":{"rendered":"
El primer paso para realizar un <\/span>an\u00e1lisis de subgrupos<\/b> es definir los grupos que deseas incluir en tu estudio. Tu objetivo es determinar si alguno de estos grupos tiene un mayor riesgo de desarrollar una enfermedad concreta que otros grupos. <\/span><\/p>\n Por ejemplo, si est\u00e1s estudiando el c\u00e1ncer de mama, es posible que quieras saber si las mujeres que se han sometido a cirug\u00edas previas tienen un mayor riesgo que las mujeres que no se han operado.<\/span><\/p>\n Una vez que hayas decidido cu\u00e1les ser\u00e1n tus subgrupos, es el momento de recopilar datos de cada grupo. Querr\u00e1s recopilar informaci\u00f3n de tu poblaci\u00f3n objetivo. Esto puede hacerse a trav\u00e9s de <\/span>encuestas<\/span><\/a>, sondeos o recopilando los historiales m\u00e9dicos de las personas a las que se les ha diagnosticado la enfermedad durante el proyecto.<\/span><\/p>\n Una vez que hayas recogido los datos de las personas sanas y de las que padecen la enfermedad o afecci\u00f3n estudiada, es el momento de realizar el <\/span>an\u00e1lisis estad\u00edstico<\/span><\/a>. El objetivo del an\u00e1lisis estad\u00edstico es doble: en primer lugar, tenemos que asegurarnos de que no hay errores en el tama\u00f1o de nuestra muestra; en segundo lugar, tenemos que ver si hay diferencias entre nuestras muestras (es decir, si hay diferencias entre poblaciones con caracter\u00edsticas diferentes).<\/span><\/p>\n El an\u00e1lisis de subgrupos es un proceso que permite desglosar para ver c\u00f3mo afectan las variables espec\u00edficas al resultado del an\u00e1lisis de <\/span>datos secundarios<\/span><\/a>. <\/span><\/p>\n Los encuestados se agrupan seg\u00fan caracter\u00edsticas demogr\u00e1ficas como la raza, la etnia, la edad, la educaci\u00f3n o el sexo. Otras variables pueden ser la identificaci\u00f3n partidista, el estado de salud o las actitudes hacia determinadas situaciones.<\/span><\/p>\n Un investigador puede analizar las diferencias en las medias o distribuciones de las variables entre los subgrupos para identificar disparidades u otras diferencias.<\/span><\/p>\n Por ejemplo, digamos que tienes una encuesta sobre las actitudes de la gente hacia el uso de animales para la <\/span>investigaci\u00f3n cient\u00edfica<\/span><\/a>, y est\u00e1s interesado en saber si hay diferencias entre hombres y mujeres en sus opiniones sobre este tema.<\/span><\/p>\n Podr\u00edas realizar un an\u00e1lisis de subgrupos dividiendo tu muestra en hombres y mujeres encuestados y examinando sus respuestas para ver si hay alguna diferencia entre ellos.<\/span><\/p>\n En los an\u00e1lisis de subgrupos (por ejemplo, una intervenci\u00f3n o un tratamiento), se busca determinar el resultado de un factor en segmentos espec\u00edficos de la poblaci\u00f3n o en par\u00e1metros espec\u00edficos. <\/span><\/p>\n La realizaci\u00f3n de m\u00faltiples pruebas con los mismos datos puede dar lugar a falsos positivos en proyectos a gran escala. Es posible que algunos investigadores ignoren un gran n\u00famero de resultados tediosos o repetitivos en favor de un subconjunto de resultados hacia los que tienden a estar sesgados.<\/span><\/p>\n Esto es especialmente cierto cuando se trabaja con algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, que a menudo se utilizan para generar una gran cantidad de resultados repetitivos que pueden no ser \u00fatiles para el usuario. El tiempo que tardan estos algoritmos en ejecutarse puede ser muy largo y debe tenerse en cuenta en el costo de ejecuci\u00f3n de un experimento.<\/span><\/p>\n Esto es un problema porque puede llevar a los investigadores por un camino sin considerar otras posibilidades que pueden existir en su conjunto de datos o enfoques alternativos que producir\u00edan mejores resultados.<\/span><\/p>\n Cuando se analizan los datos utilizando subgrupos, se est\u00e1n dividiendo en grupos m\u00e1s peque\u00f1os para ver si hay diferencias entre ellos.<\/span><\/p>\n Si quieres ver c\u00f3mo afecta el g\u00e9nero a un determinado resultado, puedes dividir la muestra del estudio en hombres y mujeres y luego comparar sus respuestas. Pero, \u00bfcu\u00e1ntas personas deben haber en cada grupo? \u00bfY cu\u00e1ntas comparaciones hay que hacer?<\/span><\/p>\n Hay dos razones principales por las que los subgrupos pueden dar lugar a errores. El <\/span>tama\u00f1o de la muestra<\/span><\/a> puede ser demasiado peque\u00f1o y se pueden hacer demasiadas comparaciones. Cuando se divide la muestra del estudio en muchos subgrupos, se puede acabar con muy pocos participantes para detectar diferencias o asegurar que las diferencias no son s\u00f3lo una cuesti\u00f3n de azar.<\/span><\/p>\n La principal ventaja del an\u00e1lisis de subgrupos es que permite a los investigadores probar sus hip\u00f3tesis con m\u00e1s detalle. Pueden descubrir que ciertos subgrupos responden mejor que otros o que hay diferencias entre hombres y mujeres, por ejemplo.<\/span><\/p>\n El an\u00e1lisis de subgrupos es una t\u00e9cnica habitual en la investigaci\u00f3n m\u00e9dica. Puede considerarse una extensi\u00f3n del enfoque utilizado en un estudio est\u00e1ndar, en el que se examinan diferentes grupos para ver si responden de forma diferente a un tratamiento. Sin embargo, esta t\u00e9cnica puede ser problem\u00e1tica por varias razones:<\/span><\/p>\n Un buen investigador tambi\u00e9n debe informar sobre todos los subgrupos que analiz\u00f3, no s\u00f3lo los que dieron lugar a hallazgos interesantes.<\/span><\/p>\n No se puede exagerar el importante papel del an\u00e1lisis de subgrupos en una investigaci\u00f3n significativa. Por ello, es esencial que se incluyan los siguientes elementos en cualquier informe:<\/span><\/p>\n El an\u00e1lisis de subgrupos es un componente importante de un proyecto de investigaci\u00f3n. Encontrar\u00e1 muchos productos diferentes en el mercado. Todos han sido dise\u00f1ados para beneficiar sus esfuerzos de investigaci\u00f3n, pero tiene que saber c\u00f3mo aprovecharlos eficazmente.<\/span><\/p>\n Quiz\u00e1 te interese conocer \u200b\u200b<\/span>c\u00f3mo se organiza un proyecto de investigaci\u00f3n<\/span><\/a><\/p><\/blockquote>\n <\/p>\n En QuestionPro, tenemos una l\u00f3gica de <\/span>control de cuotas<\/span><\/a> que se puede utilizar para el an\u00e1lisis de subgrupos. Podemos proporcionar y distribuir URL de encuestas con variables personalizadas para diferenciar los subgrupos. Tambi\u00e9n puedes crear preguntas espec\u00edficas para los subgrupos en la misma encuesta creando una l\u00f3gica basada en el subgrupo.<\/span><\/p>\n Por ejemplo, digamos que quieres analizar 50 encuestados masculinos y 50 femeninos. Puedes agregar el g\u00e9nero como una pregunta de selecci\u00f3n y luego agregar una l\u00f3gica de control de cuotas para hombres y mujeres. En funci\u00f3n de las respuestas a las preguntas de g\u00e9nero, podemos crear una l\u00f3gica para las preguntas espec\u00edficas de hombres o mujeres.<\/span><\/p>\n De esta manera, en la respuesta, puede subagrupar f\u00e1cilmente a los encuestados masculinos y femeninos con sus respuestas y, en funci\u00f3n de los l\u00edmites de control de cuotas, asegurarse de obtener una cantidad exacta de encuestados.<\/span><\/p>\n Aprenda a utilizar las mejores funciones de QuestionPro para respaldar tus necesidades de investigaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n\u00bfQu\u00e9 es el an\u00e1lisis de subgrupos?<\/span><\/h2>\n
Los an\u00e1lisis de subgrupos pueden clasificarse en dos tipos: <\/span><\/h3>\n
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C\u00f3mo evitar errores en el an\u00e1lisis de subgrupos<\/span><\/h2>\n
Ventajas del an\u00e1lisis de subgrupos<\/span><\/h2>\n
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\n<\/span>Por ejemplo, digamos que estamos estudiando si la aspirina funciona mejor que el paracetamol para tratar los dolores de cabeza; encontramos que el 80 por ciento de las personas que tomaron aspirina no tuvieron ning\u00fan alivio.<\/span><\/li>\n<\/ul>\nC\u00f3mo hacer un an\u00e1lisis de subgrupos<\/span><\/h2>\n
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Usa QuestionPro para un an\u00e1lisis de subgrupos<\/span><\/h2>\n