Estadistica medica Dunia Castillo

CIUDAD BOLÍVAR, I-2014.

UNIVERSIDAD DE ORIENTE NÚCLEO BOLÍVAR

ESCUELA DE CIENCIAS DE LA SALUD DEPARTAMENTO DE SALUD PÚBLICA

CATEDRA: (150-3012)

CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES DE ESTADÍSTICA

(CÓDIGO 150-3012)

FECHA UNIDAD ACTIVIDAD TEORICA PRACTICA EVALUACION DOCENTE

I PLANIFICACION MAGISTRAL Dr. Biaggio Giorgianni

II RECOLECCION MAGISTRAL Dr. Simón Arriojas

II MUESTRA MAGISTRAL Dr. Biaggio Giorgianni

III TABLA MAGISTRAL Dr. Simón Arriojas

III GRAFICO MAGISTRAL Dr. Simón Arriojas

IV FRECUENCIA RELATIVA MAGISTRAL Dr. Biaggio Giorgianni

1ER EXAMEN

PARCIAL Todos

IV SERIES NO AGRUPADAS MAGISTRAL Dr. Biaggio Giorgianni

IV SERIES AGRUPADAS MAGISTRAL Dr. Simón Arriojas

V CORRELACION Y REGRESION MAGISTRAL Dr. Simón Arriojas

VI SERIES CRONOLOGICAS MAGISTRAL Dr. Simón Arriojas

VII POBLACION Y NATALIDAD MAGISTRAL Dr. Biaggio Giorgianni

2DO EXAMEN PARCIAL

Dres. Biaggio Giorgianni/Simón Arriojas

EXAMEN FINAL Dres. Biaggio Giorgianni/Simón Arriojas

REPARACION Dres. Biaggio Giorgianni/Simón Arriojas

Coordinador: Dr. Simón Arriojas

Evaluación Nota Total Practica: Tabla Práctica: Gráfico

I Parcial Práctica: Series Agrupadas

Práctica: Correlación Y Regresión

II Parcial Examen Final

Estadística médica (150-3012)

Br. Castillo Dunia nazareth

Dr. Biaggio Giorgianni

ESTADÍSTICA MÉDICA

ESTADÍSTICA Origen: El término Estadística deriva del latín status.

ETAPAS EVOLUTIVAS

Etapa Empírica: Edades Antigua y Media Etapa Científica: Edades Moderna y Contemporánea DEFINICIONES

Estadísticas: Recuento o listado de datos como reflejo de acontecimientos. Estadística: Son los métodos, técnicas o procedimientos que se utilizan para manejar los datos numéricos, es decir, es el método que nos permite, recolectar, elaborar, analizar e interpretar datos numéricos. METODOLOGÍA ESTADÍSTICA

Estadísticas: sinónimo de datos numéricos. Estadística: ciencia que se ocupa del manejo de esos datos numéricos, implica el estudio de La variabilidad. Bioestadística: aplicación de la estadística a las ciencias biológicas. Metodología Estadística: método que permite recoger, elaborar, analizar e interpretar datos numéricos.

METODOLOGÍA ESTADÍSTICA: Es una serie de procedimientos lógicos que nos permiten discriminar los efectos multicausales que influyen en un determinado fenómeno o problema de salud. Nos permite aprovechar las experiencias de otras ciencias. CLASIFICACIÓN DE LA ESTADÍSTICA

Estadística general: Procedimientos o técnicas para el manejo del dato numérico desde el punto de vista descriptivo e inferencial. Estadística aplicada: Referida a un campo o subcampo específico que la califica. Bioestadística: Biometría. Estadística Vital. Estadística Sanitaria. Estadística Médica. ESTUDIO ESTADÍSTICO

Clasificación: a) Cronológico: Longitudinal (Registro) y Transversal (Censo) b) Analítico: Descriptivo e Inductivo. c) Operativo: Retrospectivo, Prospectivo y Actual

MÉTODO CIENTÍFICO

En las ciencias es la manera general, objetiva, lógica y demostrable de proceder, y requiere por lo general el auxilio estadístico.



ETAPAS DEL MÉTODO CIENTÍFICO (SEGÚN BERTRAND RUSSEL): 1. Exacta observación del fenómeno que se

estudia. 2. Formulación de una hipótesis que explica

lo observado. 3. Verificación de una hipótesis a través de

nuevas experimentaciones. LA ESTADÍSTICA Y EL MÉTODO CIENTÍFICO

La metodología estadística es muy importante en cada una de las etapas del método científico: ► Exacta observación del fenómeno que se

estudia: Permite establecer si la variabilidad registrada es real o producto de errores cometidos en el proceso de observación.

► Formulación de la Hipótesis: Resume las observaciones, Facilitando el proceso de razonamiento, imaginación e intuición, en la formulación de hipótesis más racionales.

► Verificación de la Hipótesis Formulada:

Resume adecuadamente los resultados de las nuevas observaciones, lo que facilita el proceso de análisis de los resultados.

Características del Método Científico:

► Fáctico

► Objetivo

► Sujeto a verificación

Etapas del Método Científico:

► Observación del fenómeno o problema.

► Formulación de Hipótesis.

► Verificación de Hipótesis.

¿QUE ES UNA HIPÓTESIS? Características que deben reunir las Hipótesis: • Conceptualmente claras. • Definidas operacionalmente. • Específicas. • Objetivas. • Sujetas a Técnicas disponibles para

someterlas a pruebas. LA ESTADÍSTICA Y LA MEDICINA: Medicina Asistencial o Individual: a) Diagnóstico: Se hace mediante análisis

estadísticos de los síntomas y signos de muchos pacientes, ejemplo: El signo de Koplick en el Sarampión.

b) Pronóstico: Consiste en la aplicación del cálculo de las probabilidades sobre muchos pacientes, que nos permiten establecer, probabilísticamente su incidencia sobre un paciente determinado, ejemplo: Mortalidad por Dengue.

c) Aplicación de nuevos tratamientos: Mediante procesos experimentales, analizamos los datos obtenidos, y decidiendo si se debe o no al azar, ó son producto del nuevo tratamiento.

MEDICINA COLECTIVA, DE SALUD PÚBLICA O COMUNITARIA

a) Permite conocer características y

composición de la población a servir, cambios y riesgos de la misma y sus necesidades.

b) Se utiliza para planificación de actividades en salud pública, control y evaluación de programas.



APLICACIÓN EN LA SALUD PÚBLICA

Permite conocer la composición y características de la población a servir.

Conocer los riesgos (Morbi-Mortalidad). Conocer las necesidades sentidas de la

población. Conocer los recursos disponibles. Planificar las actividades de los

programas a implementar y evaluar los rendimientos.

RAZONES PARA SU APRENDIZAJE:

Evaluación de Bibliografía médica.

Determinación de los mejores

procedimientos de diagnóstico.

Escogencia del mejor plan de tratamiento.

Bases para interpretar información de

nuevos fármacos y equipos.

Comprensión de problemas

epidemiológicos.

Evaluación de protocolos de estudio.

Participación en proyectos de

investigación

ETAPAS DEL MÉTODO ESTADÍSTICO Planificación del estudio.

Recolección de la información.

Elaboración de los datos recogidos.

Análisis e interpretación de los datos.

ETAPA DE LA PLANIFICACIÓN EN LAS INVESTIGACIONES MÉDICAS Es una etapa netamente intelectual, creadora, es lo que se va a hacer por ello estudia los detalles relativos a la recolección, elaboración y análisis de la información.

Es indispensable por: 1. Calcular el tiempo que dura la

investigación. 2. Calcular el número de personas

necesarias. 3. Presupuesto para realizar la investigación. 4. Define metas y objetivos de la

investigación. 5. Evita improvisaciones. 6. Disminuye errores.

PASOS DE LA PLANIFICACIÓN:

1) Planteamiento del problema.

2)Búsqueda y evaluación de la información.

3) Formulación de hipótesis.

4) Verificación de hipótesis.

5) Conclusiones y recomendaciones.

1) Planteamiento del Problema: Estudia la naturaleza e importancia del problema investigado y determina objetivos inmediatos y finales. IMPORTANCIA DE ESTE PASO: a) Define la naturaleza del estudio. ¿Qué Vamos a Estudiar? b) Define la importancia del problema. ¿Por qué? Razones para realizar el estudio. c) Determinar objetivos inmediatos. ¿Cómo se va a Realizar?, estrategias y procedimientos generales. d) Determinar Objetivos finales. ¿Para qué se Realiza?, permite decidir los datos a investigar, orienta, análisis. 2) Búsqueda y evaluación de la información Existente: Lo más completa posible, apoyarse en material bibliográfico



disponible: libros, revistas médicas y científicas, tesis de grado. Se pueden utilizar como parámetro LAS PREGUNTAS DE DONALD MAINLAN. ¿Quién? Hizo el estudio. ¿Por qué? Lo hizo (finalidad, propósitos, objetivos. ¿Cuál fue? El material estudiado. ¿Dónde? Se hizo ¿Cuándo? Tiempo ¿Cómo? Fue realizado ¿Cuántos? Individuos estudiados ¿Qué? Conclusiones obtenidas 3) Formulación de hipótesis: Explicación provisional de los hechos mientras se comprueba si la misma es cierta o falso. 4) Verificación de la hipótesis: Comprende: a) Diseño de la Investigación: Estudia todas las etapas de la,

Investigación por adelantado (recolección, elaboración, análisis de los datos) Observaciones a realizarse. Número de individuos a estudiarse. Procedimientos para su selección. Factores éticos a considerar. – Tiempo del estudio. – Gastos del estudio (presupuesto) – Personal a entrenar. – Definición de términos a utilizar. – Definición de unidad a observar. – Balance de recursos existentes y lo que se

necesita.

b) Ejecución de la investigación: Según lo planeado

5) Conclusiones y recomendaciones: Ejecutado el estudio se considera: *Si fue realizado conforme a lo planificado. *Si la hipótesis.



Dr. Simón Arriojas

RECOLECCIÓN DE LA INFORMACIÓN. Importancia de la Etapa de Recolección: Solo si la información requerida es recogida de manera correcta, podrán tener validez las conclusiones que de ella se deriven. CARACTERÍSTICAS DE UNA BUENA INFORMACIÓN

► Oportuna ► Pertinente ► Integra ► Exacta

ASPECTOS A CONSIDERAR DURANTE LA RECOLECCIÓN DE LA INFORMACIÓN ► Los errores que pueden cometerse en la

recolección de los datos y como controlarlos.

► Ventajas y Limitaciones de los Métodos empleados en la recolección.

► Condiciones de los individuos que se estudian y procedimientos más convenientes para su elección.

► Diseño del formulario para registrar la información.

ERRORES EN LA RECOLECCIÓN DE LA INFORMACIÓN Determinados por:

• El Observador • El Método de Observación • Individuos Observados

ERRORES DEPENDIENTES DEL OBSERVADOR Dado por: Preparación del Observador. Estado físico. Condiciones de Trabajo.

Determinan: Variación Inter- Observador. Variación Intra- Observador. ERRORES DEPENDIENTES DEL MÉTODO Dados por la variación según sea la eficiencia del método empleado Variación Inter- Métodos. ERRORES DEPENDIENTES DE LOS INDIVIDUOS OBSERVADOS Dados por: Variabilidad Real que presentan los

individuos que se observan. Variabilidad dada por Condiciones y

Tiempo en que se estudian. CONTROL DE ERRORES EN LAS OBSERVACIONES ► Reducción de los Errores • Aumentando la preparación de quien hace

la observación. • Optimizando las condiciones de trabajo y

condiciones físicas. • Seleccionando el método más eficaz. • Estandarizando y controlando el

funcionamiento de los equipos. • Investigando las unidades de Observación

en similares circunstancias.

► Por Medición • Evaluando las técnicas y métodos de

estudio. FUENTES DE RECOLECCIÓN DE LA INFORMACIÓN

• Fuente Primaria

• Fuente Secundaria



Procedimientos generales de Recolección: • Observación: procedimiento directo, caro,

y objetivo. • Interrogatorio: recoge información pasada,

futura y de manifestaciones subjetivas. – Directo: entrevistas. – Indirectos: cuestionarios,

encuestas. MÉTODOS DE RECOLECCIÓN Ocasionales: Encuesta, Experimento Periódico: Método censal Continuo: Sistema de Registro RECOMENDACIONES PARA LA ELABORACIÓN DE FORMULARIOS ► Decidir sobre los datos que se recogerán. ► Orden en que se asentaran los datos. ► Forma en que se realizarán las preguntas. ► Determinar características del formulario. ► Probar la operabilidad del formulario. ► Redactar las instrucciones para su uso.



Dr. Gino Giorgianni

UNIVERSO Y MUESTRA UNIVERSO O POBLACIÓN Grupos de estudio: Universo – muestra UNIVERSO O POBLACIÓN: Son todas las unidades de observación, individuos ó conglomerados que tienen características susceptibles de ser estudiadas. TIPOS DE UNIVERSO DE ACUERDO A SU EXTENSIÓN: 1. Finito: número limitado de individuos. 2. Infinito: número ilimitado de individuos. 3. Hipotético: número hipotético de

individuos. TIPOS DE UNIVERSOS SEGÚN ESTRUCTURA Homogéneos: Componentes con características similares parecidas Ej el volumen sanguíneo de una persona. Heterogéneos: Formado por unidades diferentes, que forman estratos por cada tipo de unidad Niños jóvenes adultos y ancianos. MUESTRA: Parte cualquiera del universo, desde una unidad de observación, hasta una unidad menos que el total. Ventajas: Permite ahorrar: ► Tiempo ► Recursos humanos ► Materiales ► Económicos. ► Disminuye los errores debido a:

Observador, método de observación, sujeto observado

CARACTERÍSTICAS QUE DEBE REUNIR UNA BUENA MUESTRA Debe ser adecuada en cantidad y calidad. 1. Cantidad: ni más de lo necesario ni menos

de lo suficiente. Depende de: Frecuencia del fenómeno que se estudia. Y la Variabilidad del Universo. 2. Calidad.: la muestra debe reflejar todas las

características del universo del cual procede.

Muestras según su Calidad:

► Representativas.

► No Representativas o seleccionadas.

► Selección voluntaria.

► Selección involuntaria.

FACTORES QUE CONDUCEN A UNA SELECCIÓN INVOLUNTARIA ► Se toma la muestra de sólo un sector del

universo. ► Los individuos a estudiar no se escogen al

azar. ► Tomada la muestra hay circunstancias

que impiden estudiar la totalidad de los individuos incluidos.

DESVENTAJA: Error por muestreo= Verdadero valor N – valor dado n No es otro que la diferencia entre el valor dado por la muestra y el verdadero valor del universo. Se disminuye aumentando el Tamaño Muestra y se mide utilizando el error estándar.



CLASIFICACIÓN: ► Según interrelación: Independientes Y No

independientes. ► Según su validez:

Representativa: Reproduce todas las características estructurales del universo (muestra probabilística).

No representativa: (seleccionada) solo reproduce en pequeño una o varias, pero no todas las características del universo. Puede ser: Involuntaria, Voluntaria o de conveniencia.

CARACTERÍSTICAS DE LAS MUESTRAS Cualitativas (representatividad y selección) Representatividad: Buena cualidad, el procedimiento de obtención de la nuestra, es mediante un procedimiento probabilístico o de azar, las muestras representativas son muestras probabilísticas. Selección: Cualidad negativa de la muestra respecto a representabilidad, que se produce al no usar el azar en su obtención o usarlo en forma inadecuada. Son muestras de selección: ► Opinática ► De voluntarios ► De criterio ► Disponibilidad. Muestras de Conveniencia En la selección de los individuos a estudiar no interviene el azar.

Casos en los cuales está justificado su uso ► Investigaciones donde los recursos son

limitados. ► No se conoce la lista detallada de la

población a estudiar.

► El interés del estudio está centrado en individuos con determinadas características.

Son muestras de selección involuntaria: ► Parcializadas (se toma. un sector o estrato

confundido con el universo) ► Sesgadas ( obtenidas por azar incompleto

o inadecuado)

Cuantitativas: 1. Muestras grandes (son las que tienen más

del 10% de los individuos) 2. Muestras pequeñas (son las que tienen

menos del 1 0% de los individuos) 3. Tamaño mínimo ( menor número

permisible fijado por criterios de precisión, seguridad o certeza)

Cuantitativas: 1. Tamaño deseable (determinado por

criterios) 2. Variación del universo (a mayor variación

mayor tamaño de la muestra) 3. Magnitud del universo (a mayor magnitud

mayor tamaño de la muestra) 4. Medida de resumen a usar (promedio y

porcentaje) 5. Frecuencia del fenómeno (a menor

frecuencia, mayor tamaño de la muestra) 6. Complejidad del estudio (a mayor

complejidad, mayor tamaño de la muestra) 7. Tamaño posible (determinado por los

recursos disponibles) MUESTRAS PROBABILÍSTICAS Cada individuo del Universo o Población tiene una probabilidad conocida, diferente de cero de ser incluido en la muestra.



Condiciones que requieren la elección de una Muestra Probabilística

• La probabilidad de elegir cada individuo debe ser conocida.

• La elección de los individuos debe ser al azar.

• El procedimiento para la elección al Azar debe ser un método perfectamente estudiado en tal forma que la voluntad no interviene.

Importancia del Uso de Muestras Probabilísticas • Los resultados dados por el azar siguen una

Curva Normal, modelo matemático perfectamente estudiado.

• La variación de los resultados, no es anárquica, sino ordenada y previsible, lo que genera confianza.

MUESTRA PROBABILÍSTICA: Es aquella en que cada individuo de la población tiene una probabilidad perfectamente conocida y diferente a cero de ser incluido en la muestra. 1) Probabilidad de elegir cada individuo de

la muestra conocida, para poder calcular los errores.

2) Individuos elegidos por azar. Métodos para obtenerla: 1) Sorteo o lotería ( con reposición, sin reposición) 2) Tabla de números aleatorios. MODELOS PROBABILÍSTICAS: 1) Modelo por azar Simple: Proceso aleatorio que da a todos y a cada una de las unidades del universo o, estrato una probabilidad de elección conocida.

Se utiliza una lista completa del universo. Se utilizan dos métodos, (lotería y números al azar) 2) Modelo por azar sistemático: Se usa en universos homogéneos, se obtiene de la siguiente manera:

– Se elabora una lista con los individuos que constituyen el universo por azar.

– Se calcula la constante que va a dar la separación en el sorteo.

– Sorteo (la primera unidad que va a formar parte de la muestra)

– La constante al mismo tiempo marca la escogencia de los individuos a través de un sistema.

3) Modelo estratificado: El universo en estudio se divide en sectores según alguna característica en común y de estos se eligen los individuos al azar. 4) Modelo por conglomerados: El universo se subdivide en grupos o conglomerados de individuos, se numeran los conglomerados y se eligen al azar. 5) Modelo por procedimiento combinado: Se puede tomar dos o más modelos y combinarlos. Ejemplo: Conglomerado + Estratificada.

Muestras por Azar Simple Con el fin de señalar el procedimiento, ventajas y desventajas de los diferentes métodos, consideremos el siguiente ejemplo: Se tiene el país dividido en cuatro zonas geográficas, cada una de las cuales tiene 100 Hospitales, con 50 pacientes cada uno, para un total de 400 hospitales y 20.000 pacientes, de los cuales se desea estudiar 2000



100 Hospitales- c/u 50 pacientes




MUESTRAS POR AZAR SIMPLE

1. Azar Simple: • Se elabora lista del Universo. • Por Azar se escogen los 2000 pacientes a

estudiar. Desventajas: Necesita lista. Puede no haber representatividad. Dispersión probable. Ventajas: Fácil, y económico.

AZAR SISTEMÁTICO

• Necesita Fracción de Muestreo.

Que de cada 10 pacientes se estudiará uno.

• Se escoge al azar un número entre 1 y 10 que indicará, el primer paciente de la muestra.

• Se completa la muestra tomando de la lista uno de cada 10.

Desventajas: Las mismas del procedimiento por Azar Simple. Ventajas: Fácil de usar sobre todo en casos donde existen ficheros o tarjeteros con los nombres de los individuos de la población que se estudia.

AZAR ESTRATIFICADO: El Universo o Población se divide en estratos. De cada estrato se escoge al azar los individuos que van a formar la muestra. En el ejemplo citado de cada región se Escogerán 500 pacientes utilizando el método de la lotería o tabla aleatoria. Desventajas: Se necesita lista. Ventajas: Hay adecuada representación.

MUESTRAS POR CONGLOMERADOS: Estudian grupos o conglomerados de individuos, en el ejemplo: Utilizando el azar se escogen 40 hospitales y se estudian todos los pacientes de cada hospital conformando así la muestra. Desventajas: Puede no haber representatividad. Ventajas: No necesita lista. Y Evita dispersión. MUESTRAS POR PROCEDIMIENTO COMBINADO: Este procedimiento combina el muestreo estratificado con el conglomerado, evitando la necesidad de lista y la dispersión y asegurando la representatividad. En el ejemplo: Se obtiene esta muestra escogiendo al azar 10 hospitales de cada una de las zonas geográficas, estudiando la totalidad de sus pacientes. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS DE LAS MUESTRAS Obtenida la muestra y resumidos los hallazgos para poder generalizar los resultados debe:

• Estimarse los valores del Universo. • Determinar la precisión de tales valores. VALORES DEL UNIVERSO La estimación de los valores del universo depende del tipo de muestra utilizada.

• Muestras por Azar Simple o Muestras Sistemáticas.

Los resultados observados en ellas pueden aplicarse directamente al universo.

• Muestras estratificadas o de conglomerados.

Deben resumirse en primer lugar los resultados de cada estrato y luego estimar el valor global de todo el universo.

200002000

UniversoMuestraFM



Dr. Simón Arriojas

ELABORACIÓN DE LA INFORMACIÓN. (Tablas)

Elaboración de la Información: Etapa del método estadístico que permite organizar, clasificar y presentar la información recopilada, procedimientos indispensables para hacer el análisis. PASOS EN LA ELABORACIÓN 75 69 72 67 63 62 66 68 52 61 63 64 52 55 63 60 58 54 63 62 56 58 50 59 64 61 64 57 56 56

PASOS: 1.- Revisión y corrección de la Información. 2.- Clasificación y Computación. 3.- Presentación en cuadros y gráficos.

1. REVISIÒN Y CORRECCIÒN: Se deben revisar cada uno de los formularios recogidos, con el fin de ver si están completos y si la información es fidedigna, ya que las conclusiones que del estudio se deriven nunca podrán ser más exactas que los datos en los cuales se basan.

2. CLASIFICACIÓN Y COMPUTACIÓN DE LOS DATOS

COMPUTACION: la computación consiste en contar cuántos individuos presentan o no alguna característica especial o averiguar en qué forma se distribuyen de acuerdo a determinada escala e clasificación CLASIFICACIÒN: ESCALAS: formas estadísticas que contienen la variable considerada en el estudio CONDICIONES DE UNA BUENA ESCALA DE CLASIFICACIÓN • Exhaustiva. • Bien Definida • Explícita. • Coherente BIEN DEFINIDAS O MUTUAMENTE EXCLUYENTES. TIPOS DE ESCALAS CUALITATIVAS: nominal y ordinal CUANTITATIVAS: discontinuas y continuas PARTICULARIDADES DE LAS CLASES DE LA ESCALA • Número de clases. • Límites de clase: Aparentes y Verdaderos LÍMITES VERDADEROS DE CLASES

PESO (KGS)

N° DE PERSONAS

50-54 4 55-59 8 60-64 12 65-69 4 70-74 2 TOTAL 30



1. VARIABLES CUANTITATIVAS

DISCONTINUAS Límites verdaderos = Límites Aparentes. Ejemplo: Número de hijos LAI LAS LVI LVS 1-------------3 1-------------3 4-------------6 4-------------6 2. VARIABLES CUANTITATIVAS CONTINUAS Ejemplo: Peso-Talla Para determinar los límites verdaderos debe tomarse en cuenta la U.M.M. Límite verdadero Inferior = Aparente Inferior – ½ U.M.M Límite verdadero Superior = Aparente Superior + ½ U.M.M Peso (Kg) LVI LVS 60------64 59.5--------------------64.5 AMPLITUD DE CLASE Diferencia entre los límites verdaderos de clase Ejemplo: Peso (Kg) Amplitud de Clase 60---------64 5 Edad (Años) 60---------64 5

PUNTO MEDIO DE CLASE Semisuma de los límites verdaderos de clase Ejemplo: Peso (Kg) Pto. Medio. 60---------64 AMPLITUD TOTAL O RANGO ΔT= Valor Máximo – Valor Mínimo + UMM INTERVALO DE CLASE DATOS NO AGRUPADOS Edad (años) 17, 19, 20, 18, 21, 24, 22, 23, 19, 20, 18, 23, 22, 21, 24….. DATOS AGRUPADOS Edad (años) 17-18 19-20 21-22 23-24 CLASIFICACIÓN DE LOS DATOS • Distribuciones de Frecuencia. • Datos de Asociación. • Series Cronológicas. CUADROS ESTADÍSTICOS Elementos de un cuadro estadístico: ► Título. ► Cuadro. ► Notas Explicativas. Título debe ser: Completo ► ¿Qué se estudia? ► ¿Cómo se estudia? ► ¿Dónde se estudia? ► ¿Cuándo se estudia?

622

64.559.5

ClasesNTIc

24

11724

Ic

UMM: UNIDAD MÍNIMA DE MEDICIÓN SI NO HAY DECIMAL= 1 SI HAY 1 DECIMAL= 0.1 SI HAY 2 DECIMALES= 0.01



Cuadro Propiamente consta de casillas dispuestas en:

• Columnas. • Filas. •

Notas Explicativas • Debajo del Título o • Parte inferior del cuadro.

PRESENTACIÓN TABULAR DE DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIA ¿Qué se estudia, Cómo, Dónde y Cuándo? Pacientes egresados con diagnóstico de Cardiopatía Isquémica según sexo. Hospital Universitario Ruiz y Páez. Cd. Bolívar. 2004

Fuente: Archivo Historias Médicas. Hospital Universitario Ruíz y Páez 2002. PRESENTACIÓN TABULAR DE DATOS DE ASOCIACIÓN

Pacientes egresados con diagnóstico de Cardiopatía Isquémica según edad y sexo.

Hospital Universitario Ruiz y Páez. Cd. Bolívar. 2004

Edad (Años)

Sexo Total

Masculino Femenino N° % N° % N° %

40-49 6 7,9 3 6,9 9 7,6 50-59 21 27,6 8 18,6 29 24,3 60-69 26 34,2 15 34,9 41 34,5 70-79 18 23,7 10 23,3 28 23,6 80-89 5 6,6 7 16,3 12 10,0 Total 76 100 43 100 119 100 Fuente: Archivo Historias Médicas. Hospital

Universitario Ruiz y Páez. 2002.

PRESENTACIÓN TABULAR DE LAS SERIES CRONOLÓGICAS

Mortalidad por Accidentes Cerebrovasculares. Edo. Bolívar 2000-2004

*Tasas x 100.000 Habitantes Fuente: Archivo de Estadísticas Vitales. Edo. Bolívar. 2004. LECTURA CORRECTA DE UN CUADRO ESTADÍSTICO ► Leer cuidadosamente el título.

► Leer las notas explicativas.

► Observar las unidades de medida

utilizadas.

► Observar el porcentaje general de grupo.

► Relacionar el porcentaje general del

grupo con cada una de las variables que

se estudian.

► Relacionar entre sí los porcentajes de las

variables de estudio.

Sexo N° % Masculino 76 63.86 Femenino 43 36.14

Total 119 100

Años Tasa* 2000 16.1 2001 14.2 2002 13.5 2003 13.2 2004 12.9



Pacientes egresados con diagnóstico de Cardiopatía Isquémica según edad y sexo.

Hospital Universitario Ruiz y Páez. Cd. Bolívar. 2004.

Edad (Años)

Sexo Total Masculino Femenino

N° % N° % N° %

40-49 6 7,9 3 6,9 9 7,6 50-59 21 27,6 8 18,6 29 24,3 60-69 26 34,2 15 34,9 41 34,5 70-79 18 23,7 10 23,3 28 23,6 80-89 5 6,6 7 16,3 12 10,0

Total 76 100 43 100 119 100 Fuente: Archivo Historias Médicas. Hospital

Universitario Ruiz y Páez. 2002.



Dr. Simón Arriojas

ELABORACIÓN DE LA INFORMACIÓN. (Gráficos)

GRÁFICOS ESTADÍSTICOS. El gráfico es la representación en el plano,

de la información estadística, con el fin de obtener una impresión visual global del material presentado, que facilite su rápida compresión.

Los G dan una idea mucho más sintética que los cuadros.

GRÁFICOS Muestran variaciones de determinado

fenómeno. Utilizados con fines analíticos.

GENERALIDADES. Se considera: título, gráfico y las notas

explicativas. Línea horizontal o “abscisa” diferentes

clases de escala. Línea vertical u “ordenada” frecuencia o

n veces observa fenómeno estudiado. Escalas igual longitud. Escalas deben comenzar de 0 (cero).

DIAGRAMA DE BARRAS. Representado por rectángulos horizontales

o verticales.

Barras igual anchura, y espacio que las

separan no mayor a ellas.

Agrupados de mayor a menor si la escala es

nominal.

Si la escala es ordinal no se puede romper

el orden

BARRAS SIMPLES Se utiliza para las distribuciones de

frecuencias en escala cualitativa y cuantitativa discontinua.

PACIENTES HOSPITALIZADOS SEGÚN SEXO SERVICIO MEDICINA 2 HOSP “R Y P” 2008

SEXO NUMERO DE PACIENTES

PORCENTAJE

MASCULINO 100 25

FEMENINO 300 75

TOTAL 400 100



BARRAS MÚLTIPLES Se emplea para representar datos de

asociación cuyas dos escalas sean cualitativas o cuantitativas discretas.

TABLA Nº 2

PACIENTES INTERVENIDOS QUIRÙRGICAMENTE SEGÙN TIPO DE

INTERVENCIÒN Y SEXO HOSPITAL RUIZ Y PAÈZ FEBRERO 2007

Pacientes Intervenidos Quirúrgicamente según el tipo de intervención y sexo en el Hospital Ruiz y Páez. Febrero 2007 DIAGRAMA DE SECTORES. Se utiliza para distribuciones de frecuencia

con escala cualitativa o cuantitativa discreta. Alternativa a la gráfica de barra. Pueden representarse cifras absolutas o

porcentajes. Cada 1% =3.6° del círculo.

Mortalidad por complicaciones trans-operatorias en el Hospital Ruiz y Páez 2000-

2004 HISTOGRAMA. El fenómeno que se estudia queda

representado por una serie de rectángulos que siempre se colocan verticalmente y deben ir unos al lado de los otros sin ningún espacio que los separe. Se utiliza para representar distribuciones

de frecuencia con escala cuantitativa continua. (Edad, peso, estatura etc.).

HAY DOS MODALIDADES: 1) Cuando la amplitud de clase es igual se grafican los datos tal cual aparecen en la tabla 2) Cuando la amplitud de clase es diferente se divide la frecuencia sobre la amplitud de clase y estos datos son los que se inscriben

PACIENTES HIPERTENSOS SEGÚN EDAD

CONSULTA DE CARDIOLOGIA HOSPITAL RUIZ Y PÀEZ CD BOLIVAR 2008.

TIPO DE INTERVENCIÓN

SEXO MASCULINO

FEMENINO

TOTAL

EMERGEN-CIA 5 6 11

ELECTIVA 1 5 6

TOTAL 6 11 17

EDAD (AÑOS)

NUMERO DE PACIENTES

PORCENTAJE

20-29 5 2,5 30-39 60 30 40-49 90 45 50-59 30 15 60-69 15 7,5

TOTAL 200 100

0

2

4

6

8

Numero de Pacientes

emergencia electiva

Intervencion Quirurgica

femeninomasculino

17%

8%25%33%

17% 2000

2001

2002

2003

2004



Defunciones Por Accidentes, Por Grupos De Edad

Edades (1)

Número de Defunciones

(2)

Amplitud de Clase (3)

Defunciones por Año de Edad

(columna 2+3) (4)

0 – 4 501 5 100

5 – 14 453 10 45

15 - 24 605 10 60

25 – 44 931 20 46

45 - 64 499 20 25

65 – 84 218 20 11

Total 3.207

Fuente: Anuario de Epidemiología y Estadística Vital – Venezuela, 1961.

Histograma.

De

fun

cio

ne

s p

or

añ

o d

e

ed

ad

100

80

60

40

20

0

0 5 15 25 45 65 85

Años por Edad

Histograma sin promediar

POLÍGONO DE FRECUENCIAS. Utiliza para representar datos de

asociación con una escala cuantitativa continua y una cualitativa. Puntos ubicados parte media de cada

clase, a la altura que teóricamente alcanzaría la barra y unidos por línea

DATOS DE ASOCIACIÓN Pacientes Intervenidos Quirúrgicamente

según edad y sexo en Quirófano del Hospital Ruíz y Páez. Febrero 2007

Edad (Años)

Sexo Total Masculino Femenino

N° % N° % N° %

20-29 6 7,9 3 6,9 9 7,6 30-39 21 27,6 8 18,6 29 24,3 40-49 26 34,2 15 34,9 41 34,5 50-59 18 23,7 10 23,3 28 23,6 60-69 5 6,6 7 16,3 12 10,0 Total 76 100 43 100 119 100



Dr. Gino Giorgianni

ANÁLISIS DE INTERPRETACIÓN DE DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIA EN EL

ESTUDIO DESCRIPTIVO

ANÁLISIS ESTADISTICO.

FINALIDAD DE ESTUDIOS COMPARATIVOS Finalidad: Averiguar si existen diferencias entre dos o más grupos en estudio y establecer las causas que pueden explicarlas. Causas más Frecuentes: a).- Falta comparabilidad de los grupos. b).- Diferencias explicables por el azar. c).- Variación atribuible al experimento. Comparabilidad: a).-Deben estar homogéneamente constituidos. b).- Utilizar el azar como método de escogencia. IMPORTANCIA DEL GRUPO CONTROL: Imprescindible para poder cotejar los resultados obtenidos.

TIPOS DE CONTROL: 1 - Control simultaneo: Se estudia al mismo tiempo con el grupo experimental, repartirlos según procedimiento al azar, deben tener características similares al grupo experimental. Dentro de este se encuentran: a).- Control alternativo. b).- Control por apareamiento. 2.- Control histórico: Se comparan los resultados observados en el grupo experimental con los obtenidos en épocas pasadas. Tomar en cuenta los siguientes aspectos: a).- Cambio de virulencia en los gérmenes. b).- Cambios en la susceptibilidad de los individuos. c).- Factores ambientales. 3.- Universo como grupo control: Compara los resultados del grupo experimental sometido a un estímulo especial, con el resto del universo. 4.- Los mismos individuos como su propio grupo control: Para ello se comparan las observaciones antes y después de aplicado determinado estimulo, y la misma actúa como un grupo control y grupo experimental. CRITERIOS DEL GRUPO CONTROL TIPO DE TRATAMIENTO POSITIVO (Tratamiento activo y de referencia). Negativo (Placebo) Dosis Respuesta (Dosis y pautas distintas del tratamiento experimental



DISEÑO DEL ESTUDIO: 1. Concurrente: ambos grupos (Experimental

y Control se eligen de una misma población o universo de igual forma como una cohorte de un mismo ensayo.

2. Externo: Se elige en un momento distinto o en otro lugar o comparado con otros controles históricos.

FACTORES DEL ANÁLISIS ESTADÍSTICO: 1. Propósito del estudio 2. Tipo de información recogida 3. Escala de clasificación utilizada 4. Números de individuos estudiados PROPÓSITO DEL ESTUDIO Descriptivo: Resumir adecuadamente la información Resaltar o destacar las características del

grupo en estudio Comparativo: Averiguar si hay o no diferencias entre los

grupos de estudio Hallar razones valederas para explicar las

diferencias entre los grupos

TIPO DE INFORMACIÓN RECOGIDA Distribución De Frecuencia: Clasifica de acuerdo a un única escala: edad, sexo, raza, estatura. Datos De Asociación: Clasifica simultáneamente de acuerdo a dos escalas Series Cronológicas: El tiempo para estudiar la evolución de un fenómeno. ESCALA DE LA CLASIFICACIÓN UTILIZADA Cualitativa: distribución de acuerdo a ciertas características comunes para distinguirse de otros que no lo poseen (sexo, raza, estado civil, patologías, procedencia)

Cuantitativa: más precisa, nos permite diferenciar en los individuos lo observado (peso, edad, frecuencia cardiaca, presión arterial, número de hijos, número de habitaciones, ingresos) (Continua- Discontinua) NÚMERO DE INDIVIDUOS ESTUDIADOS. Series Agrupadas: número de individuos poco numerosos se pondrán uno al lado del otro sin agrupar en categorías Series No Agrupadas: cantidad apreciada de individuos, y se clasifican por un número de grupos y clases. EJEMPLO: Los datos referentes al peso de un grupo de 30 individuos, tal como aparecen a continuación, no revelan fácilmente ninguna característica del grupo.

Peso de 30 Individuos. 73 69 72 67 63 62 66 68 52 61 63 64 52 55 63 60 58 54 63 62 56 58 51 59 64 61 64 57 56 59

INDIVIDUOS DE ACUERDO A SU PESO.

En cambio los mismos datos ya elaborados, presentados en una forma que permite realizar un juicio bastante exacto, sobre el conjunto de personas estudiadas.

PESO EN Kg NÚMERO DE PERSONAS

50 – 54 4 55 – 59 8 60 – 64 12 65 – 69 4 70 – 74 2 Total 30



TECNICAS DE ANALISIS DE LOS ESTUDIOS DESCRIPTIVOS. 1. Distribución de frecuencias: A) Cualitativas: Frecuencias relativas -Razones -Proporciones -Porcentajes Y Tasas

B) Cuantitativas: Tendencias centrales: - Promedio aritmético (x) - Mediana (me) - Moda (mo)

Medidas de dispersión: - Desviación estándar (D.E) - Percentil Y Cuartil (Q) 2. Datos De Asociación: a) Ambas Cualitativas: Frecuencias relativas: - Porcentajes - Tasas

b) Ambas Cuantitativas: - Coeficiente de correlación - Coeficiente de regresión

c) Cualitativas Y Cuantitativas: a) Frecuencias relativas b) Tendencias centrales c) Medidas de dispersión Estudios clínicos: b y c Estudios de salud pública: a 3. SERIES CRONOLOGICAS Tendencias calculadas, cambios porcentuales y técnicas de regresión.

IMPORTANCIA “Las frecuencias relativas son importantes ya que gracias a ellas pueden ponerse más fácilmente en evidencia, las relaciones que existen entre dos o más cifras de los datos que se estudian, facilitando la comparación de resultados” DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS EN ESCALA CUALITATIVA. Tablas: cuadro de 2 columnas más 1

tercera para los %. Gráficos: diagrama de barras (muchas

características), diagrama de sectores (pocas características).

Frecuencias Relativas: Comprender la utilización y aplicaciones. Facilita comparación de resultados. Facilita la planificación y proyección de

servicios y programas. Interpretación de datos aislados. Razones: es la relación entre los individuos de una categoría con el número de individuos de la otra (2 muestras) Hombres 297 /mujeres 99= 3 (Indica 3 Hombres Por Cada Mujer (3:1)) Proporción: es la relación del número de observaciones de una categoría con el total general del grupo (3 0 más categorías) Hombres 297 + mujeres 99= 396 Hombres 297 / total 396: ¾ (0.75) Indica De Cada 4 Personas 3 Son De Sexo Masculino PORCENTAJES: Es una proporción multiplicada por 100. Dividir el N° de cada categoría entre el total y multiplicar por 100. Hombres 297 / total 396= 75% (0,75 x100) Mujeres 99/ total 396= 25% (0,25 x 100)



PORCENTAJES (Ventajas). Permite comparar series con totales

diferentes. Se puede resumir la probabilidad de la

ocurrencia de un hecho. TASAS

N° De Veces Que Ocurre Determinado Fenómeno X 10n

Población En La Cual Ocurre El Fenómeno

Miden del riesgo que acontezca un determinado fenómeno. El numerador no será mayor que el

denominador. *TASA DE MORTALIDAD RIESGO DE MORIR

Tasa Cruda de Mortalidad.(Especificas por causa, edad) =

Def. Por todas las causas y edades (Mortalidad

General) de Región o Zona X 1000 Población 1° Julio Año. Estudio Región.

*TASA DE NATALIDAD CRECIMIENTO DE LA POBLACIÓN.

Tasa Cruda de Natalidad= N.V. ocurridos en una Región durante

determinado año X 1000 Población 1° Julio Año. Estudio Región.

*TASA DE MORBILIDAD RIESGO DE ADQUIRIR UNA ENFERMEDAD Tasa de Morbilidad (Especifica por Causa)=

N° de Enfermos por una causa en zona o región durante un año. X 100.000

Población 1° Julio Año. Estudio Región.

*TASA DE LETALIDAD GRAVEDAD DE UNA ENFERMEDAD

Tasa de Letalidad= N° de difuntos por determinada causa. X 100 Casos conocidos de la Enfermedad en el

mismo año y en la misma región.

*TASA DE MORTALIDAD INFANTIL

Tasa de Mortalidad Infantil=

Defunciones de niños menores de 1 año. X 1000

Nacidos Vivos.

*TASA DE MORTALIDAD MATERNA

Tasa De Mortalidad Materna=

Defunciones Maternas. X 1000 Nacidos Vivos



Dr. Gino Giorgianni

ANÁLISIS DE FRECUENCIAS RELATIVAS CON ESCALAS CUANTITATIVAS (SERIES NO

AGRUPADAS). TECNICAS DE ANALISIS DE LOS ESTUDIOS DESCRIPTIVOS. 4. Distribución de frecuencias: C) Cualitativas: Frecuencias relativas -Razones -Proporciones -Porcentajes Y Tasas

D) Cuantitativas: Tendencias centrales:

- Promedio aritmético (x) - Mediana (me) - Moda (mo)

PROMEDIO O MEDIA ARITMETICA X Es la cifra que se obtiene al sumar los valores observados entre el número de observaciones. Se interpreta el fenómeno si entre cada uno de los observadores no existiera ninguna variación. MEDIANA (Ma) Es la observación que divide a los observadores en 2 partes iguales. Siendo la primera mitad menor o igual y la segunda mayor o igual. Se deben ordenar las observaciones de menor a mayor.

1. Serie impar observación central marca la mediana.

2. Serie para las 2 observaciones centrales entre dos marcaran la mediana.

MODO (MO). Es aquel valor modal que se observa con mayor frecuencia en una serie. AMODAL cuando no hay observaciones con mayor frecuencia. POLIMODAL es cuando se repiten varias observaciones.

UTILIDADES, VENTAJAS Y DESVENTAJAS PROMEDIO O MEDIA ARITMETICA X • VENTAJAS: Toma en cuenta, todos los

valores. • UTILIZAR: Con series más o menos

simétricas • DESVENTAJAS: Afecta la existencia de

valores muy bajos o muy altos. MEDIANA (Ma) • VENTAJAS: Cuando hay valores entre

ellos muy diferentes (No considera valores anormales extremos).

• UTILIZAR: Útil para corregir la desventajas del X.

MODO (MO). • VENTAJAS: Conocer el valor que se

presenta con más frecuencia. Ej: • Periodo de aparición de signos y síntomas. • Aparición de efectos colaterales de un

medicamento.

MEDIDAS DE DISPERSIÓN. Nos permite conocer cómo se distribuye un fenómeno alrededor del promedio (X) o la mediana (Ma). CURVA NORMAL

DESVIACIÓN ESTANDAR ó TIPICA

d= (Xi – X)2



DESVIACIÓN ESTÁNDAR

DESVIACIÓN ESTÁNDAR Pasos a seguir: Elevar al cuadrado las observaciones y sumar Dividir entre el N° de observaciones. Elevar el promedio al cuadrado. Sacar la raíz cuadrada DE: Se interpreta como la dispersión del fenómeno a mayor o menor con respecto a la media o promedio aritmético. PERCENTILES EN SERIES PEQUEÑAS (NO AGRUPADAS) Nos permite determinar ubicación posicional de la observación.

(푛 + 1)100 푋 푃푅퐸퐶퐸푁푇퐼퐿 퐴 퐶퐴퐿퐶푈퐿퐴푅

OTRAS CUARTILES

(푛 + 1)4 푋 퐶푈퐴푅푇퐼퐿 퐴 퐶퐴퐿퐶푈퐿퐴푅

QUINTILES

(푛 + 1)5 푋 푄푈퐼푁푇퐼퐿 퐴 퐶퐴퐿퐶푈퐿퐴푅

DECILES

(푛 + 1)10 푋 퐷퐸퐶퐼퐿 퐴 퐶퐴퐿퐶푈퐿퐴푅

Patrón de crecimiento infantil (Peso para la Edad).

Patrón de crecimiento infantil (Talla para la Edad).

Esquema con las cuatro zonas de los corredores endémicos



Dr. Gino Giorgianni SERIES CRONOLÓGICAS EN LOS ESTUDIOS

DESCRIPTIVOS

DEFINICIÓN: La SERIE CRONOLÓGICA, está formada por un conjunto de observaciones de una variable ordenadas en función del tiempo.

MORTALIDAD MATERNA CASOS Y TASA (100.000 NVR)VENEZUELA 2001-2008

Fuente: Anuario Mortalidad varios años MPPS

MORBILIDAD POR DIARREA MENORES DE 1 AÑO Y DE 1-4 AÑOS POR MES. ESTADO BOLÍVAR, AÑO 2008.

MES MENORES 1 AÑO 1-4 AÑOS

ENERO 1210 1761

FEBRERO 575 1267

MARZO 720 1142

ABRIL 708 1199

MAYO 659 975

JUNIO 679 980

JULIO 902 1247

AGOSTO 688 938

SEPTIEMBRE 597 773

OCTUBRE 725 1086

NOVIEMBRE 738 1060

DICIEMBRE 749 1007

TOTAL 8950 13435

Fuente: EPI-12

REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE UNA SERIE CRONOLÓGICA. Para graficar una serie cronológica utilizamos los procedimientos generales de graficación (diagrama de puntos y diagrama de barras) pudiendo utilizar el papel aritmético (milimétrico) o el semi-logaritmico. REPRESENTACION GRÁFICA DE UNA SERIE CRONOLÓGICA. A. EL MODELO ADITIVO O ARITMETICO: Los

cambios son absolutos en el periodo (valores reales).

Yt = Tt + St + Ct + Et B. EL MODELO MULTIPLICATIVO O SEMIALGORITMICO: Los cambios son relativos en el periodo

Yt = Tt . St . Ct . Et

EL NUMERO INDICE Es Un Número Relativo Que Permite Ver La Evolución De Una O Varias Series Cronológicas Tomando La Primera Observación Base =100, En Relación A Grupos Homogéneos. La Utilidad Nos Permite Comparar E Inferir Cambios Sensibles (Incremento O Disminución) Para Reorientar O Planificar Estrategias Efectivas. LOS MOVIMIENTOS O VARIACIONES Yt= Variable Estudiada. Tt= Tendencias. St= Variaciones Estacionales. Ct= Fluctuaciones Cíclicas. Et=Sucesos Aleatorios o Irregulares.

Año N° de Muertes Tasa (100000 NVR)

2001 256 51,0

2002 313 59,3

2003 327 60,1

2004 356 67,2

2005 335 68,0

2006 321 57,7

2007 318 54,7

2008 351 59,9



COMPONENTES DE UNA SERIE CRONOLÓGICA TENDENCIAS: Representa movimientos lentos y graduales de un conjunto de datos que originan un desplazamiento uniforme y se identifican como cambios permanentes y fundamentales. VARIACIONES ESTACIONALES: Representa los movimientos oscilatorios dentro de periodos cortos; un año o menos. FLUCTUACIONES CICLICAS: Son de largo plazo movimientos oscilatorios alrededor de una tendencia, se caracterizan por crecimiento y caídas, se revierte y puede iniciarse otro ciclo. – fluctuaciones altas y bajas ‹/› a la tendencia. SUCESOS ALEATORIOS O IRREGULARES: Es una variación esporádica ocasionada por incidente o accidente. (Huelgas – Terremotos – Inundaciones – Catástrofes). LINEA DE TENDENCIA (GRAFICAS) Consiste en buscar la línea o curva que represente mejor los datos estudiados sin considerar las fluctuaciones menores, originando la LINEA PROMEDIO.

EXISTEN VARIOS MÉTODOS PARA

GENERAR LAS Líneas DE TENDENCIA A. Línea de Tendencia a Mano Libre. B. Línea de Tendencia de los Semi-

promedios. C. Línea de Tendencia con Promedios

Móviles SERIES CRONOLÓGICAS Al presentar una tabla con datos de serie cronológica se muestra la variación de un

fenómeno de una época a otra, por lo que no se usan los porcentajes. - Cuando se utilizan poblaciones las cuales varían en el tiempo a través de los años, es importante la utilización de las tasas para las comparaciones de datos.

VARIACION PROMEDIO ANUAL (VPA) Nos permite calcular la evolución del fenómeno en el periodo de tiempo estudiado que pueden ser ascendente o descendente de acuerdo al fenómeno.

VPA = Observaciones último año –

Observaciones 1ER año

N° de Descensos y/o Incrementos

USOS DE LA VARIACIÓN PROMEDIO ANUAL

A. Cuando la representación gráfica de los datos sigue más o menos una línea recta.

B. Proyecciones futuras solo deben hacerse para años inmediatos

Cálculo e Interpretación del Coeficiente de Regresión (b). b= ∑ (dx) (dy)

∑ (dx)2 USO DEL COEFICIENTE DE REGRESIÓN (Toma en cuenta todos los valores de la serie Y los cambios que ocurren). Describir la evolución histórica de un

fenómeno. Percibir cambios provocados por alguna

actividad particular sobre el fenómeno y ver si lo modifica.

Predecir o pronosticar un fenómeno en el futuro.



ECUACIÓN DE LA LÍNEA RECTA _ _

Y = Y- bX + bX Este procedimiento permite proyectar el fenómeno a futuro.



Dr. Simón Arriojas SERIES CRONOLÓGICAS EN LOS ESTUDIOS

DESCRIPTIVOS. LAS SERIES CRONOLÓGICAS, son aquellas que estudian la variación de un fenómeno a través del tiempo (casos o muertes de una enfermedad, número de estudiantes) SERIES CRONOLÓGICAS. Presentación tabular MORTALIDAD MATERNA CASOS Y TASA (100.000 NVR) VENEZUELA 2001-2008 Años N° de Muertes Tasa (100000 NVR) 2001 256 51,0 2002 313 59,3 2003 327 60,1 2004 356 67,2 2005 335 68,0 2006 321 57,7

2007 318 54,7 2008 351 59,9

NVR: Nacidos vivos registrados Al presentar una tabla con datos de serie cronológica se muestra la variación de un fenómeno de una época a otra, por lo que no se usan los porcentajes. Cuando se utilizan poblaciones las cuales varían en el tiempo a través de los años, es importante la utilización de las tasas para las comparaciones de datos. REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE UNA SERIE CRONOLÓGICA. Para graficar una serie cronológica utilizamos los procedimientos generales de graficación (diagrama de puntos o diagrama de barras) pudiendo utilizar el papel aritmético (milimétrico) o el semilogaritmico. ANÁLISIS DE LAS SERIES CRONOLÓGICAS Los fenómenos cambian de intensidad en las diversas épocas del año (variaciones estacionales) presentan alzas y bajas de

unos años a otros (ciclos anuales), y para largos períodos pueden permanecer estacionarios o manifestar una tendencia hacia el aumento o descenso (tendencia secular). COMPONENTES DE UNA SERIE CRONOLÓGICA TENDENCIAS: Representa movimientos

lentos y graduales de un conjunto de datos que originan un desplazamiento uniforme y se identifican como cambios permanentes y fundamentales.

VARIACIONES ESTACIONALES: Representa los movimientos oscilatorios dentro de periodos cortos; un año o menos.

FLUCTUACIONES CÍCLICAS: Son de largo plazo movimientos oscilatorios alrededor de una tendencia, se caracterizan por crecimiento y caídas, se revierte y puede iniciarse otro ciclo. – fluctuaciones altas y bajas ‹/› a la tendencia.

SUCESOS ALEATORIOS O IRREGULARES: Es una variación esporádica ocasionada

por incidente o accidente. (Huelgas – Terremotos – Inundaciones – Catástrofes).

EL NÚMERO ÍNDICE Es una razón de cada uno de los años con el primero multiplicado por cien

푵푰(풙) = 푻풂풔풂 풅풆풍 풂ñ풐 풂 풄풂풍풄풖풍풂풓푻풂풔풂 풅풆풍 풑풓풊풎풆풓 풂ñ풐 풙 ퟏퟎퟎ

Número índice del año 2005

푵푰(ퟐퟎퟎퟓ) = ퟔퟖퟓퟏ 풙 ퟏퟎퟎ = ퟏퟑퟑ,ퟑퟑ%

El aumento es lo que esté por encima de 100. Ej: 133,33% = 33,33% La disminución es lo que esté por debajo de 100. Ej: 95% = 5 % Análisis: La tasa de mortalidad materna en Venezuela en el año 2005 aumento 33,33 % con respecto a la del 2001



VARIACIÓN PROMEDIO ANUAL (VPA) Es lo que varía en promedio la tasa cada año

푽푷푨 = 푻풂풔풂 풅풆풍 ú풍풕풊풎풐 풂ñ풐− 푻풂풔풂 풅풆풍 풑풓풊풎풆풓 풂ñ풐

푵° 풅풆 풍풂풑풔풐풔

푵° 풅풆 풍풂풑풔풐풔 = 푵° 풅풆 풂ñ풐풔 − ퟏ Ejemplo:

푽푷푨 = ퟓퟗ,ퟗ − ퟓퟏ

ퟕ = ퟏ,ퟐퟕ

Análisis: La tasa de mortalidad materna en Venezuela aumento en promedio 1,27 Defunciones maternas por cada 100.000 NVR cada año en el período 2001 - 2008 Usos de la variación promedio anual A. Cuando la representación gráfica de los

datos sigue más o menos una línea recta diagonal.

B. Proyecciones futuras solo deben hacerse para años inmediatos.

Para proyecciones futuras de corto tiempo: máxima de estimación 2 a 3 años. Y(X)= Tasa del último año + N° de años que ha pasado (entre el último año y la fecha a calcular) x VPA Ej: Tasa de mortalidad materna para el año 2010 TMM(2010) = 59,9 + 2 x 1,27 TMM(2010) = 59,9 + 2,54 = 62,44 AUMENTO O DESCENSO PORCENTUAL Es lo que aumenta o desciende porcentualmente el fenómeno estudiado en el período dado

푨풐푫% = 푻풂풔풂 풅풆풍 풖풍풕 풂ñ풐 − 푻풂풔풂 풅풆풍 풑풓풊풎풆풓 풂ñ풐

푻풂풔풂 풅풆풍 풑풓풊풎풆풓 풂ñ풐 풙 ퟏퟎퟎ

푨풐푫% = ퟓퟗ,ퟗ −ퟓퟏ

ퟓퟏ 풙 ퟏퟎퟎ = ퟏퟕ,ퟒퟓ%

Análisis: La tasa de Mortalidad Materna en Venezuela aumento 17,45% en el período 2001 - 2008 CÁLCULO E INTERPRETACIÓN DEL COEFICIENTE DE REGRESIÓN (B). Toma en cuenta los años intermedios Cuántas unidades varía la VD (variable dependiente) con la variación de la VI (variable independiente)

풃 = ∑(풅풙)(풅풚)∑(풅풙)ퟐ

Uso del coeficiente de regresión (Toma en cuenta todos los valores de la serie y los cambios que ocurren). Describir la evolución histórica de un

fenómeno. Percibir cambios provocados por alguna

actividad particular sobre el fenómeno y ver si lo modifica.

Predecir o pronosticar un fenómeno en el futuro.

COEFICIENTE DE REGRESIÓN Años Años

(X) Tasas (Y)

Dx Dy Dx.Dy Dx2

2001 1 51 -3,5 -8,7 30,45 12,25 2002 2 59,3 -2,5 -0,4 1 6,25 2003 3 60,1 -1,5 0,4 -0,6 2,25 2004 4 67,2 -0,5 7,5 -3,75 0,25 2005 5 68,0 0,5 8,3 4,15 0,25 2006 6 57,7 1,5 -2 -3 2,25 2007 7 54,7 2,5 -5 -5 6,25 2008 8 59,9 3,5 0,2 0,2 12,25 Total 36 477,9 16,45 42 _푿 = 4,5 Ỹ =59,7

풃 = ∑풅풙.풅풚∑풅풙ퟐ



풃 = ퟏퟔ,ퟒퟓퟒퟐ = ퟎ,ퟑퟗ

ECUACIÓN DE LA LÍNEA RECTA 풀 =

_풀 – 풃.

_풀 + 풃.풙

풀ퟐퟎퟏퟎ = ퟓퟗ,ퟕ − ퟎ,ퟑퟗ풙ퟒ,ퟓ + ퟎ,ퟑퟗ풙ퟏퟎ 풀ퟐퟎퟏퟎ = ퟓퟗ,ퟕ − ퟏ,ퟖ + ퟑ,ퟗ = ퟔퟏ,ퟖ La tasa de mortalidad materna en Venezuela esperada para el 2010 es de 61,8 defunciones maternas por cada 100.000 nacidos vivos registrados.



Dr. Gino Giorgianni ESTADÍSTICAS DE POBLACIÓN

“Estudian la composición y principales características de la agrupación humana”

ETAPAS DEL DESARROLLO POBLACIONAL SEGÚN BLACKER.

EVOLUCIÓN

PIRAMIDES DE POBLACION

ESTIMACIONES DE POBLACION ¿QUE SON LOS CENSOS? (CADA 10 AÑOS) Son un registro pasado del número de habitantes debido al arduo trabajo y al tiempo, para planificar y organizar servicios necesitamos proyectar el futuro, siendo necesario conocer los métodos adecuados para realizar estimaciones exactas. MÉTODOS ESTIMACIONES DE POBLACION Método Natural Método Aritmético Método Geométrico Método Distributivo

MÉTODO NATURAL (ZONAS RURALES) El crecimiento de una población lo determinan MIGRACIÓN: Los Nacimientos Las Defunciones Las Inmigraciones Las Emigraciones Población Anterior (Censo Anterior)



METODO GEOMETRICO El crecimiento se hace en progresión geométrica – hay un incremento porcentual constante cada año. Se utilizan logaritmos para hacer los cálculos

OTRO: MÉTODO GEOMETRICO MODIFICADO Crecimiento Promedio Anual Semi-promedio entre Población

censales Tasa de crecimiento anual

Para Planificar Servicios En Base A La Progresión Geométrica METODO DISTRIBUTIVO Se refiere a la distribución de la población por grupo etario, utilizando el mismo para el país (edad y sexo) MÉTODO ARITMÉTICO Se hace en progresión aritmética (aumenta el mismo número de habitantes) cada año FORMULA

Px = P1 + P2 – P1 n N SIGNIFICADO Px = Número estimado de habitantes para la fecha deseada P1 = Número de habitantes según el primer censo P2 = Número de habitantes según el segundo censo N = Tiempo exacto transcurrido entre los 2 censos expresados en años y fracción decimal n = Tiempo transcurrido entre el 1er censo y la fecha de estimación

Ejemplo: Parroquia La Sabanita Año 2000= 64.074 hab. 23-11-2000 (P1) Año= 72.251 hab. 18-04-2007 (P2)

Estimar la población para el 19-11-2013 1. Calcular N 2. Calcular n 3. Sustituir en la formula

1. Calcular N

Para calcular N se resta P1 –P2 Se inicia desde los días. Si la fecha es menor, se traspasan días del

mes(un mes de 30 días) y meses de un año (año 12 meses)(ojo**) El total se divide según sea el caso, año,

mes o día El resultado de esto se suma y nos da el

valor de N

ojo**

Día (365) Mes (12)

Año (12 meses)

+30dias (+12) (-1 año)

(menos 1) N=(P1) 18(+30) 04(+12) 2007 (-1)

(P2) 23 11 2000 48-23 15-11 6-0

Total 25 4 6 fracción 25/365 días 4/12meses 6 años decimal 0.07 0.3 6

N= 6 años 0.3 meses 0.07 días . 6.37 años es el periodo entre los dos censos

2. Calcular n Para calcular n se resta

Fecha a Estimar- P1 Se inicia desde los días. Si la fecha es menor, se traspasan días del

mes(un mes de 30 días) y meses de un año (año 12 meses)(ojo**)



El total se divide según sea el caso, año, mes o día El resultado de esto se suma y nos da el

valor de n.

n= 12 años 0.92 meses 0.07 días . 12.99 años es el periodo entre los dos censos

3. Sustituir en la fórmula

푃푥 = 푃1 + 푃2− 푃1

푁 × 푛

Px: 19-11-2013 P1: 64.074 P2: 72.521 N: 6.37 n: 12.99

푃푥 = (64.074) + ( . ) ( . )( . )

× (12.99)

푃푥 = 64.074 + 1284 × (12.99)

푃푥 = 64.074 + 16.679

푃푥 = 80.753 퐻푎푏푖푡푎푛푡푒푠 La población estimada para el 19-11-2013 es de: 80.753 habitantes

UTILIDAD: Permite poder planificar y proporcionar a la comunidad los servicios adecuados de medicina USO DEL MÉTODO ARITMÉTICO En poblaciones › 1.000.000 habitantes

calculo a corto plazo 1 a 2 años. En poblaciones ‹ 1.ooo.ooo y › de 40.000

habitantes. A corto y mediano plazo hasta 5 años.

Poblaciones ≤ 40.ooo habitantes corto – mediano y largo plazo hasta 7 a 10 años.

Para análisis de las Poblaciones se deben considerar: Edad Sexo Raza Migraciones: (Emigraciones e Inmigraciones) Distribución Geográfica Ocupación e Ingresos Niveles de Instrucción Medio Ambiente Distribución Urbana – Rural Número de Personas por Viviendas Número de Hijos por familia.

ojo**

Día (365) Mes (12)

Año (12 meses)

+30dias (+12) (-1 año)

(menos 1) n=(FE) 19(+30) 11(+12) 2013 (-1)

(P1) 23 11 2000 49-23 22-11 12-0

Total 26 11 12 fracción 26/365 días 11/12mes

es 12 años

decimal 0.07 0.92 12



Dr. Gino Giorgianni. TASAS DEMOGRÁFICAS ESTADÍSTICAS DE

NATALIDAD ESTADÍSTICAS DE NATALIDAD Se refiere al estudio del número de nacimientos ocurridos en determinada colectividad y a su distribución de acuerdo a características especiales; siendo básico para cualquier acción que quiera tomarse, y la probable evolución de la población que se pretenda servir. ESTADÍSTICAS DE NATALIDAD: NACIMIENTO VIVO Es la expulsión o la extracción completa del cuerpo de la madre, independientemente de la duración del embarazo, de un producto de la concepción que después de esta separación, respire o manifieste cualquier otro signo de vida.

ESTADÍSTICAS DE NATALIDAD TERMINOS IMPORTANTES

FECUNDIDAD: Capacidad real de reproducirse (Nº de hijos concebidos) FERTILIDAD: Capacidad potencial de reproducirse. NATALIDAD TOTAL: Niños concebidos, nacidos vivos o no. NATALIDAD EFECTIVA: Niños concebidos, sólo nacidos vivos, útil en estudios demográficos. ESTADÍSTICAS DE NATALIDAD: CAUSAS QUE INFLUYAN EN SU DESCENSO: • Declinación real de la capacidad

reproductiva. • Factores culturales que rigen las

costumbres matrimoniales. • Limitación voluntaria de la dimensión de la

familia: La organización familiar moderna. Aumento del costo de la crianza de los

hijos. Mejoramiento del nivel de vida. Declinación del sentimiento religioso. Disminución de la mortalidad.

ESTADÍSTICAS DE NATALIDAD: UTILIZACIÓN La planificación de acciones sanitarias dependen del riesgo existente en la colectividad y el número de personas expuestas a contraerlos, por lo cual en los programas de atención materno – infantil se deben conocer el número de embarazadas, parturientas y puérperas, el número de RN y menores de 1 año.

Estas estimaciones son imprescindibles para medir riesgos materno – infantiles, que se expresan como tasas de mortalidad materna e infantil, utilizándose los nacidos vivos en el denominador.

EJECUCIÓN DE PROGRAMAS Solo con el conocimiento del número de embarazadas se podrán ofrecer servicios prenatales y de asistencia al parto: Luchar contra el tétano infantil y la

oftalmia del RN. Proteger a los prematuros. Educar a las madres sobre el cuidado

de los hijos. Realizar adecuadamente el programa

de inmunizaciones. EVALUACIÓN DE PROGRAMAS Se realizará comparando la población que se planteó servir con aquella realmente atendida y se compara los riesgos al principio del programa y los presentes a su culminación. FUENTES DE RECOLECCIÓN Fuente Principal: Registro Civil. Otras fuentes: - Instituciones públicas y privadas que

atienden partos. - Médicos y comadronas que atienden

partos a domicilio. - Personal de los ambulatorios locales que

en sus contactos diarios tienen oportunidad de conocer los nuevos nacimientos.



- Líderes de la comunidad, que eventualmente tienen conocimiento de los nuevos nacimientos que ocurren.

- Certificados de defunción, donde se conocen muchos fallecimientos ocurridos en los primeros días de la vida y que han podido escapar del registro de natalidad.

- Comunicación de otros servicios regionales que han atendido y conocido nacimientos correspondientes a una localidad vecina.

Fluctuaciones de la Natalidad en Venezuela

Tasa de Natalidad Venezuela 2000-2005.

Fuente: Instituto Nacional de Estadística (INE – Venezuela

Tasa de Natalidad Edo. Bolívar 1999-2004

Fuente: Instituto Nacional de Estadística (INE – Venezuela).

CERTIFICADO DE NACIMIENTO Recoge datos referentes al: Recién Nacido. Nacimiento a término. Peso. Sexo Atención profesional. Lugar de nacimiento. Padres. Correcta identificación. Ocupación – profesional. Datos socio-económicos. Residencia de la madre. A su Ambiente. MEDICION DE LA NATALIDAD Tasa Bruta de Natalidad: Expresa el crecimiento de una población y se interpreta como el número de nacidos vivos registrados por cada 1000 habitantes. Cálculo: NVR = nacidos vivos registrados en determinada región durante un determinado año. P= población de esa región para el 1 de Julio del año en estudio. La tasa bruta de natalidad al aplicarla a una población conocida permite estimar el número de nacimientos esperados. Ej: Tasa de Natalidad para el Estado. Bolívar = 21.7 Población Edo. Bolívar = 1.477. 425 Nacimientos Esperados = TN x P 1000 Nacimientos Esperados = 31.409 TASA GENERAL DE FECUNDIDAD Expresa la capacidad real de reproducirse y se interpreta como el número de nacidos vivos registrados por cada 1000 mujeres en edad fecundante. CALCULO

TGF = NVR x 1.000

PFf

x1000P

NVRTN



PFf = Población femenina fecundante (12 – 49 a) Expresa la capacidad real de reproducirse. TASA DE FECUNDIDAD ESPECÍFICA POR EDAD Se interpreta como el número de nacidos vivos en mujeres de edad (i) registrados por cada 1000 mujeres del mismo grupo etario. Permite medir las fluctuaciones de la natalidad en los diferentes grupos de edad. Calculo: TASA TOTAL DE FECUNDIDAD Se interpreta como el número de nacimientos que en promedio tendrá una mujer a lo largo de su vida reproductiva. Calculo: Donde representa la sumatoria de las tasas de fecundidad específicas para cada grupo de edad. TASA CRUDA DE REPRODUCCION Toma en cuenta sólo los nacimientos de sexo femenino. Cuando no se conoce la distribución por sexo de los nacimientos, esta tasa se calcula multiplicando la tasa total de fecundidad por la proporción conocida de nacimientos femeninos. Cálculo: TCR = TTF x 0.489

TF (i) = NVR (i) x 1.000

PF (i)

(i)

(i)

PFfNV

5TTF

(i)

(i)

PFfNV

5TTF

Estadistica medica Dunia Castillo

Health & Medicine

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