metodologia de la investigacion cientifica

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The Adoption Lifecycle of Social Networks

0Friday August 5, 2011, Courtney Boyd Myers

The Adoption Lifecycle of Social Networks [Infographic]

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REDDIT STUMBLEUPON

  

BREAK THE NEWS!

Vincenzo Cosenza, an Italian digital strategist, has just finished his latest research on Social Networks Adoption Lifecycle. Cosenza has applied the Innovation Adoption Model, a model that shows the stages in the adoption process for a new product by a consumer,  to social networks diffusion to plot their actual state and, hopefully, understand their future trajectories. He made a very cool infographic and gave us the first look.

In the innovators area you’ll Friendfeed, which unfortunately stopped innovating after its acquisition by Facebook; Foursquare, the most famous location based social network with 10 million users; and Google+ with its explosive adoption rate (20 million users in 3 weeks).

In the early adoption stage we find professional social networks like Viadeo and LinkedIn, or generalist ones like Orkut (owned by Google), VKontakte (leader in Russian territories), Bebo. Badoo is the only service specifically designed for dating purposes. MySpace, after reaching the early majority is now struggling for conquering a niche (it fell from 225 million users to 125 million because of several management mistakes and Facebook’s rise).

RenRen, the most important Chinese real-name SNS, and Twitter were able to successfully cross the chasm and reach the early majority. Meanwhile QZone, China’s largest nickname network built on the back of Tencent’s QQ Messenger, is entering the late majority area.

Lastly, Facebook the social network that has conquered the masses seems determined to hit the one billion users mark.

The large majority of the social networks listed have been running for at least two years. If Google+ has its way, having existed for only a month, it’s likely to be the social network with the fastest trajectory through the adoption lifecycle. One question remains; what happens when a social network reaches laggards stage? We’ve seen it once with MySpace, will we see it happen again with Facebook? As we’ve already discussed… there isn’t a perfect social network.

Ejecutar un DISEÑO Experimental no implica necesariamente realizar un ESTUDIO Experimental

Ejecutar un DISEÑO Experimental no implica necesariamente
realizar un ESTUDIO Experimental
El día de hoy te quiero invitar a que veas el vídeo donde explico
las diferencias entre: un estudio experimental y un diseño
experimental.

Muchos investigadores noveles piensan que se trata de lo mismo, y
ahí radica el origen de sus errores al obtener sus conclusiones,
pero la verdad es que son dos cosas distintas.
te invito a revisar el vídeo y por supuesto a comentarlo, solo
dura 5 minutos.

Para ver el vídeo has click aquí:
http://analisismultivariado.com/

Atte,

José Supo
Médico Bioestadístico
SeminariosDeInvestigacion.com

Estadistica

Courtesy of: Schools.com

Curso de epidemiologia y Estadistica

sábado 25 de junio de 2011

	Destinatarios
	El curso está especialmente destinado aunque no limitado a todos los profesionales de la salud que se desempeñen en el área directivo- administrativa o asistencial. El nivel de los temas es intermedio con fuerte orientación práctica. Los estudiantes deben tener conocimientos básicos de Epidemiología y Estadística: diseños de estudios, medidas de asociación, sesgos, confundidores, test estadísticos básicos y determinación del tamaño muestral para una proporción. No es correlativo del curso virtual inicial “Epidemiología y Estadística: principios y práctica”, aunque se sugiere enfáticamente que éste se realice antes en caso de no tener los conocimientos básicos arriba descriptos. No se requiere que los alumnos tengan manejo del idioma inglés.
	Objetivos
	*Utilizar algunos comandos relacionados con el ajuste de confundidores del programa estadístico STATA *Realizar análisis bivariado *Aplicar los conceptos de estandarización *Realizar análisis multivariado *Aplicar distintas técnicas de muestreo *Desarrollar competencias conceptuales, actitudinales, procedimentales e instrumentales para aplicar la epidemiología en la práctica diaria, en la lectura crítica de la bibliografía médica, en la gestión y en la investigación

	Contenidos			Directores
	*Introducción al STATA *Análisis Bivariado: OR ajustado por Mantel Haenzel *Estandarización *Correlación *Análisis Multivariado: Regresión Logística			Dr. Enrique Soriano Dra. Silvana Figar Equipo Docente Dr. Enrique Soriano Dra. Silvana Figar Prof. Mercedes Soriano

Sesgos de medición

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1. Sesgo del observador

El observador tiene una percepción subjetiva y a veces prejuiciosa de los grupos de estudio; lo cual es independiente del instrumento. Por lo que, el procedimiento de observación suele ser más detenido en el grupo de estudio. La intención del investigador en querer demostrar su hipótesis, puede conducir a obtener sesgos en el diagnóstico.

2. Sesgo de la capacidad diagnóstica

La falta de capacidad de un instrumento para detectar la enfermedad, está relacionado con su validez. Ocurre cuando se utilizan métodos diagnósticos distintos al Gold Standard. Es conocido que no existe coincidencia absoluta entre dos instrumentos de medición; por ello los estudios deben realizarse con un solo instrumento y un solo observador.

3. Sesgo de rendimiento del instrumento

Si no se ha evaluado el rendimiento diagnóstico del instrumento, es posible que la sensibilidad de los instrumentos empleados en tales mediciones carezca de la sensibilidad necesaria para poder detectar la presencia de la variable en estudio. La falta de optimización del instrumento puede conducirnos a encontrar una frecuencia de la enfermedad inferior a la real.

4. Sesgo de detección

En estudios retrospectivos, cuando se pregunta por el antecedente de exposición a determinadas circunstancias en diferentes períodos de la vida, existe la posibilidad de olvido. Muchas exposiciones pasan inadvertidas a diversos factores y que pueden afectar la medición ya sea por su omisión absoluta o en la determinación de niveles de exposición.

5. Sesgo de adaptación

En los estudios de intervención (experimentales), a veces los cuales individuos asignados inicialmente a un grupo deciden migrar de grupo por preferir un tipo de intervención por sobre otro. En un ensayo clínico controlado la ocurrencia de este tipo de sesgo se neutraliza mediante la asignación aleatoria de los sujetos y por no advertir a los mismos sobre el tipo de exposición.

Para descargar este audio haz click aquí

Unidades de muestreo

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En el muestreo probabilístico son las unidades que ingresan al proceso de aleatorización y están constituidas por una o varias unidades de estudio. A continuación una aproximación a su clasificación.

1. Por la relación que tienen con la unidad de estudio

a. Propias

Corresponde a la misma unidad de estudio, la cual ingresará al proceso de aleatorización que si llega a ser seleccionada integrará la muestra, la unidad de muestreo propia es la más común y por ser frecuente se suele pensar que es la única forma de muestrear.

b. Conjuntas

Son conglomerados de unidades de estudio y que representan mini-poblaciones, por cuanto contienen la variabilidad de la variable de estudio que se observaría en la población; así por ejemplo en un estudio sobre la satisfacción laboral en el MINSA, las unidades de muestreo son los centros de salud.

c. Identificadoras

Es la unidad que nos permite identificar la unidad de estudio, por lo que solamente sobre ella se realiza el muestreo; por ejemplo en un estudio de la relación médico-paciente se evalúa a cada médico con un conjunto de sus pacientes, pero los que ingresan al proceso de aleatorización son los médicos.

d. Contenedoras

Delimitada por la accesibilidad a las unidades de estudio; la estrategia de recolección de datos nos señalará la unidad de muestreo, así tenemos que en una encuesta de preferencias políticas, las unidades de muestreo son los hogares y en su interior un votante corresponde a la unidad de estudio.

2. Por el número de unidades muestreo

a. Únicas

Característico del muestreo aleatorio monoetápico donde el proceso de aleatorización se realiza en una sola ocasión, luego del cual se procede a la fase de recolección de datos; en este caso el procedimiento de muestreo se agota con la selección de la muestra a partir de las unidades de muestreo.

b. Múltiples

En el muestreo polietápico hay tantas unidades de muestreo como etapas tenga el remuestreo; así por ejemplo en un estudio sobre la satisfacción laboral de los trabajadores del MINSA, se sortean primero los centros de salud y luego en éstos a los trabajadores. En ningún caso habrá remuestreo sobre las mismas unidades de muestreo.

Déjanos tu saludo