FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD FISIOTERAPIA SEGUNDO ...

FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD

CARRERA DE FISIOTERAPIA

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UNIVERSIDAD DE AQUINO BOLIVIA

A


FISIOTERAPIA SEGUNDO SEMESTRE

SYLLABUS DE LA ASIGNATURA DE BIOESTADISTICA

Elaborado por: Ing. Carlos Edwin Balcázar Jiménez Gestión Académica I/2021



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UDABOL

UNIVERSIDAD DE AQUINO BOLIVIA Acreditada como PLENA mediante R.M. 288/01

VISIÓN DE LA UNIVERSIDAD

Ser la Universidad líder en calidad educativa

MISIÓN DE LA UNIVERSIDAD

Desarrollar la Educación Superior Universitaria con calidad y Competitividad al servicio de la sociedad



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Estimado(a) estudiante:

El Syllabus que ponemos en tus manos es el fruto del trabajo intelectual de tus docentes, quienes

han puesto sus mejores empeños en la planificación de los procesos de enseñanza para brindarte

una educación de la más alta calidad. Este documento te servirá de guía para que organices mejor

tus procesos de aprendizaje y los hagas mucho más productivos.

Esperamos que sepas apreciarlo y cuidarlo.

Aprobado por: Fecha: Febrero de 2021

SELLO Y FIRMA JEFATURA DE CARRERA



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SYLLABUS

Asignatura: BIOESTADISTICA

Código: BIOE-214

Requisito: COMPUTACION

Carga Horaria: 80 horas Teórico Prácticas

Horas teóricas 40

Horas Practicas --

Créditos: 8

I. OBJETIVOS GENERALES DE LA ASIGNATURA

Dotar al estudiante de herramientas estadísticas básicas que le permitan realizar investigaciones y deducciones de manera científica, en cualquier área de trabajo en la que se desempeñe.

Proporcionar al alumno conocimientos básicos de la estadística descriptiva y demográfica

Establecer los criterios y normas mínimas que deben verificarse para construir y presentar adecuadamente los gráficos en el ámbito de la estadística descriptiva.

Que el alumno conozca cómo debe emplearse la información y cómo organizar, tabular las medidas obtenidas mediante la construcción de tablas de frecuencia.

Que el alumno conozca los métodos para elaborar imágenes que sea capaz de mostrar gráficamente un resultado.

II. PROGRAMA ANALÍTICO DE LA ASIGNATURA 1. CONSIDERACIONES GENERALES Historia.- Escuelas.- Definiciones.- Aplicaciones.- Términos básicos utilizados. 2. PROCESO ESTADÍSTICO PARA LA INVESTIGACIÓN

El proceso estadístico.- Organización de los datos.- Variables estadísticas.- Registro y recolección de datos.- Sistemas de recolección de datos.- Fuentes de información.- Elaboración de la información.- Presentación de datos (cuadros y gráficos).- TABLAS ESTADÍSTICAS.- REPRESENTACIONES GRÁFICAS

3. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

La media.- La mediana.- La moda.- Relación entre media, mediana y moda. 4. MEDIDAS DE DISPERSIÓN.- Introducción.- Rango.- Desviación promedio.- Desviación estándar.- Coeficiente de variación. 5.- MEDIDAS DE POSICIÓN.-

Cuartiles.- Deciles.- Percentiles



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6. PROBABILIDADES.- Muestreo y distribución de probabilidades

7. INDICADORES DE SALUD Introducción.- Indicador, razones, proporciones, porcentaje, tasa, índices.- Criterios para la selección de indicadores.- Validez.- Comparabilidad.- Simplicidad.- Utilidad.- Tipos de Indicadores en Salud. .- Tasa.- Razón.- Proporción. 8.- EL SISTEMA NACIONAL DE INFORMACIÓN EN SALUD (SNIS)

Instrumentos de realimentación.- Instrumentos de Sistematización.- Instrumentos de consolidación.- Instrumentos de Captación. 9.- ESTADÍSTICAS DE POBLACIÓN.- Introducción.- El censo de población.- Empadronamiento.-Métodos para calcular poblaciones.- Método de crecimiento natural.- 10.- ESTADÍSTICAS DE HECHOS VITALES

Los hechos vitales.- Nacimientos.- Medición tasas utilizadas.- Mortalidad.- Mortalidad general.- Mortalidad Fetal.- Mortalidad materna.- 11.- EL PROTOCOLO DE LA INVESTIGACIÓN.-

Funciones del Protocolo de Investigación.- Partes del Protocolo de Investigación.- - Introducción.- - Objetivos.- - Control Semántico o Definición de Términos.- - Material y Método.- - Contexto y clasificación de la investigación.- - Universo y muestra.- - Operacionalización de variables.- - Ética.- - Técnicas y procedimientos.- - Cronograma.- - Recursos.- - Referencias.- - Anexos.- 12.- SPSS



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III. ACTIVIDADES A REALIZAR DIRECTAMENTE EN LA COMUNIDAD De acuerdo a las características de la carrera y de la asignatura las actividades a realizar, por los

diferentes grupos de estudiantes, han sido divididos en grupos.

Trabajo a realizar por los estudiantes

Localidad, aula o laboratorio

Incidencia social

Fecha

Organización de actividades del proyecto

Aula

Diseño metodológico Laboratorio

Evaluación postural

Análisis de los resultados Aula Capacitación de los actores involucrados.

Presentación de los resultados

Aula

IV. EVALUACION DE LA ASIGNATURA ● PROCESUAL O FORMATIVA.

Las actividades evaluativas, que comprenden la evaluación procesual y de resultados se realizara

como sigue:

ACTIVIDAD EVALUATIVA

PARÁMETROS PONDERACIÓN FECHA

Preguntas orales y escritas

Conocimiento del tema. Creatividad TOTAL

20 puntos 20 puntos 40 puntos

En todas las clases teóricas y prácticas.

Trabajo de investigación (Brigadas)

Conocimiento del tema. Creatividad TOTAL


Tercera semana de agosto

Prácticas de laboratorio

Conocimientos Destreza en la práctica TOTAL


En todas las clases prácticas.

El trabajo, la participación y el seguimiento realizado a estos tres tipos de actividades se tomarán

como evaluación procesual calificando cada una entre 0 y 40 puntos y promediando el total.

La nota procesual o formativa equivale al 40% de la nota de la asignatura.



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V. BIBLIOGRAFÍA BIBLIOGRAFÍA BÁSICA WALTER L. MATINEZ VACA, Estadística Descriptiva con Énfasis en Salud Pública, La Hoguera,

Bolivia. 2003

P. ARMITAGE, G. BERRY, Estadística para la Investigación Biomédica. Coima, Barcelona, 1996.

J.L. CARRASCO DE LA PEÑA, El Método Estadístico en la Investigación Médica. Karpus, Madrid,

1992.

MARTÍN ANDRÉS, J.D. LUNA DEL CASTILLO, Bioestadística para las Ciencias de la salud. Norma,

Granada, 1999.

D. PEÑA SÁNCHEZ DE RIVERA, Estadística: Modelos y Métodos, 1. Alianza Universidad Textos,

Madrid, 1996.

STEEL, TORRIE, Bioestadística (Principios y Procedimientos). Mac Graw-Hill, Bogotá, 1995.

S.L. WEINBERG, K.P. GOLDBERG, Estadística Básica para las Ciencias Sociales. Nueva Editorial

Interamericana, México, 1992.

MINISTERIO DE SALUD Y PREVISIÓN SOCIAL, Guía para la Interpretación de Indicadores en

Salud, UNICEF, La Paz Bolivia, 1999

BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA ARMIJO SUBIETA FREDDY, Indicadores de Salud documento Metodológico, La Paz Bolivia, 2000

MINISTERIO DE SALUD Y PREVISIÓN SOCIAL, Guía Metodológica para el Funcionamiento de los

Comités de Análisis de la Información, La Paz Bolivia, 2000.

WAYNE W. DANIEL, Bioestadística: Base para el análisis de las ciencias de la salud = A foundation

for analysis in the health sciences / Wayne W. Daniel. – 4ª. Ed. – Mexico: Limusa Wiley, 2007.

MOYA CALDERON RUFINO, Estadística Descriptiva. Conceptos y Aplicaciones. 1999.

ESTADISTICA, Murray Spiegel y Larry Stephens



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VI. PLAN CALENDARIO

SEM FECHA AVANCE

PROCESUALES

OBSERVACIONES

TIPO FECHA

1 01- 02 DE MARZO

INTRODUCCIÓN GENERAL. Presentación, Sistema de calificación. Tips de la Materia.

2 05-09 DE MARZO

1. CONSIDERACIONES GENERALES. Historia. Escuelas. Definiciones. División Estadística. Estadística aplicada. Términos Básicos Utilizados

3 11-16 DE MARZO

2. PROCESO ESTADISTICO PARA LA INVESTIGACION. El proceso estadístico.- Organización de los datos.- Variables estadísticas.- Registro y recolección de datos.- Sistemas de recolección de datos.- Fuentes de información. Presentación de datos (cuadros y gráficos) TABLAS ESTADISTICAS. Representaciones

4 19-23 DE MARZO

3. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL. La media.- La mediana.- La moda

5 26-30 DE MARZO

4. MEDIDAS DE DISPERSIÓN.- Introducción.- Rango.- Desviación promedio.- Desviación estándar.- Coeficiente de variación.

6 02-06 DE

ABR EXAMENES PRIMER PARCIAL

1ER. PARCIAL

TEMAS: 1,2,3 y 4

7 09-13 DE

ABR EXAMENES PRIMER PARCIAL

1ER. PARCIAL

TEMAS: 1,2,3 y 4

8 16-20 DE

ABRIL

5 . MEDIDAS DE POSICIÓN.-Cuartiles.- Deciles.- Percentiles

9 23-27 DE

ABRIL

6.- PROBABILIDADES.- Muestreo y Distribución de Probabilidad

10 30-04 DE

MAYO

7.- .- INDICADORES DE SALUD .-Introducción.- Indicador, razones, proporciones, porcentaje, tasa, índices.- Criterios para la selección de indicadores.- Validez.- Comparabilidad.- Simplicidad.- Utilidad.- Tipos de Indicadores en Salud. Tasa .- Razón .- Proporción

11 07-11 DE

MAYO

8.- EL SISTEMA NACIONAL DE INFORMACIÓN EN SALUD (SNIS) Instrumentos de realimentación.- Instrumentos de Sistematización.- Instrumentos de consolidación.- Instrumentos de Captación

12 14-18 DE

MAYO EXAMENES SEGUNDO PARCIAL

2DO. PARCIAL

TEMAS: 5,6,7 y 8

13 21-25 DE

MAYO EXAMENES SEGUNDO PARCIAL

2DO. PARCIAL

TEMAS: 5,6,7 y 8

14 28-01 DE

JUNIO

9. ESTADÍSTICAS DE POBLACIÓN.- Introducción.- El censo de población.- Empadronamiento.-Métodos para calcular poblaciones.- Método de crecimiento natural

15 04-08 DE

JUNIO

10. ESTADÍSTICAS DE HECHOS VITALES .-Los hechos vitales.- Nacimientos.- Medición tasas utilizadas.- Mortalidad.- Mortalidad general.- Mortalidad Fetal.- Mortalidad

materna.-

16 11-15 DE

JUNIO

11. EL PROTOCOLO DE LA INVESTIGACIÓN.- Funciones del Protocolo de Investigación.- Partes del Protocolo de Investigación.-

17 18-22 DE

JUNIO 12. SPSS (Statistical Product and Service Solutions).- Qué es ? Introducción

18 25-29 DE

JUNIO EXAMENES FINALES

EXAMEN FINAL

TEMAS

1,2,3,4,5,6,7,8,9,19,11,12

19 02-06 DE

JULIO EXAMENES FINALES

EXAMEN FINAL

TEMAS

1,2,3,4,5,6,7,8,9,19,11,12

20 09-13 DE

JULIO EXAMENES SEGUNDA INSTANCIA

2DA. INSTANCIA



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PROGRAMA DE BIOESTADISTICA

WORK PAPER # 1

UNIDAD O TEMA: BIOESTADISTICA

TITULO: CONSIDERACIONES GENERALES

FECHA DE ENTREGA:

1. CONSIDERACIONES GENERALES HISTORIA.-

Los comienzos de la estadística pueden ser hallados en el antiguo Egipto, cuyos faraones

lograron recopilar, hacia el año 3050 antes de Cristo, prolijos datos relativos a la población y la

riqueza del país. De acuerdo al historiador griego Heródoto, dicho registro de riqueza y población se

hizo con el objetivo de preparar la construcción de las pirámides. En el mismo Egipto, Ramsés II hizo

un censo de las tierras con el objeto de verificar un nuevo reparto.

En el antiguo Israel la Biblia da referencias, en el libro de los Números, de los datos estadísticos

obtenidos en dos recuentos de la población hebrea. El rey David por otra parte, ordenó a Joab,

general del ejército hacer un censo de Israel con la finalidad de conocer el número de la población.

También los chinos efectuaron censos hace más de cuarenta siglos. Los griegos efectuaron censos

periódicamente con fines tributarios, sociales (división de tierras) y militares (cálculo de recursos y

hombres disponibles). La investigación histórica revela que se realizaron 69 censos para calcular los

impuestos, determinar los derechos de voto y ponderar la potencia guerrera.

Pero fueron los romanos, maestros de la organización política, quienes mejor supieron emplear los

recursos de la estadística. Cada cinco años realizaban un censo de la población y sus funcionarios

públicos tenían la obligación de anotar nacimientos, defunciones y matrimonios, sin olvidar los

recuentos periódicos del ganado y de las riquezas contenidas en las tierras conquistadas. Para el

nacimiento de Cristo sucedía uno de estos empadronamientos de la población bajo la autoridad del

imperio.

Durante los mil años siguientes a la caída del imperio Romano se realizaron muy pocas operaciones

Estadísticas, con la notable excepción de las relaciones de tierras pertenecientes a la Iglesia,

compiladas por Pipino el Breve en el 758 y por Carlomagno en el 762 DC. Durante el siglo IX se

realizaron en Francia algunos censos parciales de siervos. En Inglaterra, Guillermo el Conquistador

recopiló el Domes day Book o libro del Gran Catastro para el año 1086, un documento de la

propiedad, extensión y valor de las tierras de Inglaterra. Esa obra fue el primer compendio estadístico

de Inglaterra.



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Aunque Carlomagno, en Francia; y Guillermo el Conquistador, en Inglaterra, trataron de revivir la

técnica romana, los métodos estadísticos permanecieron casi olvidados durante la Edad Media.

Durante los siglos XV, XVI, y XVII, hombres como Leonardo de Vinci, Nicolás Copérnico, Galileo,

Neper, William Harvey, Sir Francis Bacon y René Descartes, hicieron grandes operaciones al método

científico, de tal forma que cuando se crearon los Estados Nacionales y surgió como fuerza el

comercio internacional existía ya un método capaz de aplicarse a los datos económicos.

Para el año 1532 empezaron a registrarse en Inglaterra las defunciones debido al temor que Enrique

VII tenía por la peste. Más o menos por la misma época, en Francia la ley exigió a los clérigos

registrar los bautismos, fallecimientos y matrimonios. Durante un brote de peste que apareció a fines

de la década de 1500, el gobierno inglés comenzó a publicar estadísticas semanales de los decesos.

Esa costumbre continuó muchos años, y en 1632 estos Bills of Mortality (Cuentas de Mortalidad)

contenían los nacimientos y fallecimientos por sexo. En 1662, el capitán John Graunt usó

documentos que abarcaban treinta años y efectuó predicciones sobre el número de personas que

morirían de varias enfermedades y sobre las proporciones de nacimientos de varones y mujeres que

cabría esperar. El trabajo de Graunt, condensado en su obra Natural and Political

Observations...Made upon the Bills of Mortality (Observaciones Políticas y Naturales... Hechas a

partir de las Cuentas de Mortalidad), fue un esfuerzo innovador en el análisis estadístico.

Por el año 1540 el alemán Sebastián Muster realizó una compilación estadística de los recursos

nacionales, comprensiva de datos sobre organización política, instrucciones sociales, comercio y

poderío militar. Durante el siglo XVII aportó indicaciones más concretas de métodos de observación

y análisis cuantitativo y amplió los campos de la inferencia y la teoría Estadística.

Los eruditos del siglo XVII demostraron especial interés por la Estadística Demográfica como

resultado de la especulación sobre si la población aumentaba, decrecía o permanecía estática.

En los tiempos modernos tales métodos fueron resucitados por algunos reyes que necesitaban

conocer las riquezas monetarias y el potencial humano de sus respectivos países. El primer empleo

de los datos estadísticos para fines ajenos a la política tuvo lugar en 1691 y estuvo a cargo de Gaspar

Neumann, un profesor alemán que vivía en Breslau.

Este investigador se propuso destruir la antigua creencia popular de que en los años terminados en

siete moría más gente que en los restantes, y para lograrlo hurgó pacientemente en los archivos

parroquiales de la ciudad. Después de revisar miles de partidas de defunción pudo demostrar que

en tales años no fallecían más personas que en los demás. Los procedimientos de Neumann fueron

conocidos por el astrónomo inglés Halley, descubridor del cometa que lleva su nombre, quien los

aplicó al estudio de la vida humana. Sus cálculos sirvieron de base para las tablas de mortalidad que

hoy utilizan todas las compañías de seguros.

Durante el siglo XVII y principios del XVIII, matemáticos como Bernoulli, Francis Maseres, Lagrange

y Laplace desarrollaron la teoría de probabilidades. No obstante durante cierto tiempo, la teoría de

las probabilidades limitó su aplicación a los juegos de azar y hasta el siglo XVIII no comenzó a

aplicarse a los grandes problemas científicos.

Godofredo Achenwall, profesor de la Universidad de Gotinga, acuñó en 1760 la palabra estadística,

que extrajo del término italiano statista (estadista). Creía, y con sobrada razón, que los datos de la



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nueva ciencia serían el aliado más eficaz del gobernante consciente. La raíz remota de la palabra se

halla, por otra parte, en el término latino status, que significa estado o situación; Esta etimología

aumenta el valor intrínseco de la palabra, por cuanto la estadística revela el sentido cuantitativo de

las más variadas situaciones.

Jacques Quételect es quien aplica las Estadísticas a las ciencias sociales. Este interpretó la teoría

de la probabilidad para su uso en las ciencias sociales y resolver la aplicación del principio de

promedios y de la variabilidad a los fenómenos sociales. Quételect fue el primero en realizar la

aplicación práctica de todo el método Estadístico, entonces conocido, a las diversas ramas de la

ciencia.

Entretanto, en el período del 1800 al 1820 se desarrollaron dos conceptos matemáticos

fundamentales para la teoría Estadística; la teoría de los errores de observación, aportada por

Laplace y Gauss; y la teoría de los mínimos cuadrados desarrollada por Laplace, Gauss y Legendre.

A finales del siglo XIX, Sir Francis Gaston ideó el método conocido por Correlación, que tenía por

objeto medir la influencia relativa de los factores sobre las variables. De aquí partió el desarrollo del

coeficiente de correlación creado por Karl Pearson y otros cultivadores de la ciencia biométrica como

J. Pease Norton, R. H. Hooker y G. Udny Yule, que efectuaron amplios estudios sobre la medida de

las relaciones.

Los progresos más recientes en el campo de la Estadística se refieren al ulterior desarrollo del cálculo

de probabilidades, particularmente en la rama denominada indeterminismo o relatividad, se ha

Demostrado que el determinismo fue reconocido en la Física como resultado de las investigaciones

atómicas y que este principio se juzga aplicable tanto a las ciencias sociales como a las físicas.



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ESCUELAS.- La historia de la estadística está resumida en tres grandes etapas o fases.

1.- Primera Fase: Los Censos:

Desde el momento en que se constituye una autoridad política, la idea de inventariar de una forma

más o menos regular la población y las riquezas existentes en el territorio está ligada a la conciencia

de soberanía y a los primeros esfuerzos administrativos.

2.- Segunda Fase: De la Descripción de los Conjuntos a la Aritmética Política:

Las ideas mercantilistas extrañan una intensificación de este tipo de investigación. Colbert multiplica

las encuestas sobre artículos manufacturados, el comercio y la población: los intendentes del Reino

envían a París sus memorias. Vauban, más conocido por sus fortificaciones o su Dime Royale, que

es la primera propuesta de un impuesto sobre los ingresos, se señala como el verdadero precursor

de los sondeos. Más tarde, Bufón se preocupa de esos problemas antes de dedicarse a la historia

natural.

La escuela inglesa proporciona un nuevo progreso al superar la fase puramente descriptiva. Sus tres

principales representantes son Graunt, Petty y Halley. El penúltimo es autor de la famosa Aritmética

Política.

Chaptal, ministro del interior francés, publica en 1801 el primer censo general de población,

desarrolla los estudios industriales, de las producciones y los cambios, haciéndose sistemáticos

durantes las dos terceras partes del siglo XIX.

3.- Tercera Fase: Estadística y Cálculo de Probabilidades:

El cálculo de probabilidades se incorpora rápidamente como un instrumento de análisis

extremadamente poderoso para el estudio de los fenómenos económicos y sociales y en general

para el estudio de fenómenos “cuyas causas son demasiados complejas para conocerlos totalmente

y hacer posible su análisis”.

DEFINICIONES.-

La palabra estadística procede del latín statisticum collegium ("consejo de Estado") y de su derivado

italiano statista ("hombre de Estado" o "político"). El término alemán Statistik, que fue primeramente

introducido por Gottfried Aschenwall, designaba originalmente el análisis de datos del Estado, es

decir, "la ciencia del Estado". No fue hasta el siglo XIX cuando el término estadística adquirió el

significado de recolectar y clasificar datos. Este concepto fue introducido por el inglés John Sinclair.

La Estadística es la parte de las Matemáticas que se encarga del estudio de una determinada

característica en una población, recogiendo los datos, organizándolos en tablas, representándolos

gráficamente y analizándolos para sacar conclusiones de dicha población.



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Bioestadística: Las herramientas de la estadística se utilizan en muchos campos: negocios,

enseñanza, psicología, agricultura, economía y otros. Cuando los datos que se analizan proceden

de las ciencias biológicas o médicas, se utiliza el término de bioestadística para diferenciar esta

aplicación particular de las herramientas y conceptos de la estadística general.

Un estudio estadístico consta de las siguientes fases:

- Recolección de datos

- Organización y representación de los datos

- Análisis de los datos

- Conclusiones del estudio

DIVISIÓN DE LA ESTADÍSTICA

La Estadística se divide en dos ramas:

La estadística descriptiva, que se dedica a los métodos de recolección, descripción, visualización

y resumen de datos originados a partir de los fenómenos en estudio. Los datos pueden ser resumidos

numérica o gráficamente.

Ejemplo:

Un gerente de personal desea conocer las aptitudes de cinco secretarias que trabajan en una

dependencia particular de una compañía. Se aplica una prueba de aptitudes a las cinco secretarias

y las calificaciones son 85, 90, 93, 82 y 95 puntos. Supongamos que la medida estadística que

emplea el gerente de personal es la aptitud promedio o media aritmética, la cual es la suma de

los valores observados dividida entre el número de observaciones. Entonces la calificación promedio

es:

85 + 90 + 93 + 82 + 95 =

5

445 =89 puntos 5 El resultado se limita a los datos obtenidos en este caso particular y no implica ninguna

generalización acerca de las aptitudes de las secretarias de otras oficinas de la misma compañía.

Los gráficos, tablas y mapas que muestran datos de tal forma que sean más fáciles de entender son

todos ejemplos del uso de Estadística Descriptiva.

La estadística inferencial, que se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones

asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta lo aleatorio e incertidumbre en las

observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la

población de estudio.

Ejemplo:

Del ejemplo anterior, suponer que el gerente de personal desea conocer la aptitud promedio de todas

las secretarias de la compañía, pero carece de tiempo o de los recursos para aplicar una prueba de

aptitud a todas ellas. Entonces decide usar la aptitud promedio de las cinco secretarias para estimar



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la aptitud promedio de todas las secretarias. El proceso de estimar esta aptitud promedio global será

un problema de Inferencia Estadística.

Ambas ramas la Descriptiva e Inferencial comprenden la estadística aplicada.

ESTADÍSTICA APLICADA

Se denomina estadística aplicada al área de la estadística que se ocupa de inferir resultados sobre

una población a partir de una o varias muestras. Es la parte de la estadística que se aplica en

cualquier otra rama externa a ella, como psicología, medicina, sociología, historia, biología,

marketing, etc.

APLICACIONES.-

Aunque comúnmente se asocie a estudios demográficos, económicos y sociológicos, gran parte de

los logros de la estadística se derivan del interés de los científicos por desarrollar modelos que

expliquen el comportamiento de las propiedades de la materia y de los caracteres biológicos. La

medicina, la biología, la física y, en definitiva, casi todos los campos de las ciencias emplean

instrumentos estadísticos de importancia fundamental para el desarrollo de sus modelos de trabajo.

Campos de aplicación:

La estadística es una ciencia de aplicación práctica casi universal en todos los campos científicos:

En las ciencias naturales: se emplea con profusión en la descripción de modelos termodinámicos

complejos (mecánica estadística), en física cuántica, en mecánica de fluidos o en la teoría cinética

de los gases, entre otros muchos campos.

En las ciencias sociales y económicas: es un pilar básico del desarrollo de la demografía y la

sociología aplicada.

En economía: suministra los valores que ayudan a descubrir interrelaciones entre múltiples

parámetros macro y microeconómicos.

En las ciencias médicas y de salud: permite establecer pautas sobre la evolución de las

enfermedades y los enfermos, los índices de mortalidad asociados a procesos morbosos, el grado

de eficacia de un medicamento, etcétera. En las ciencias de la salud las estadísticas nos permiten

fomentar y desarrollar una política sanitaria adecuada.

Las siguientes interrogantes encuentran respuesta en las estadísticas de salud:

Cuál es la causa más importante de muerte en una región: ¿el cáncer?, ¿la tuberculosis?,

¿los accidentes de tránsito?

¿A qué edad resulta más alta la mortalidad y por cuál enfermedad?

¿En qué zona, determinado tipo de enfermedad presenta una incidencia mucho más elevada

que la incidencia promedio? ¿Qué condiciones prevalecen en esas zonas?

¿Existen algunas áreas específicas o algunas épocas en que se registran preferentemente

brotes de alguna enfermedad?

Algunos usos principales de las estadísticas de salud son las siguientes:



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Describir el nivel de salud de una comunidad.

Diagnosticar las enfermedades de una comunidad.

Encontrar soluciones a los problemas de salud.

Determinar prioridad para los programas de salud, etc.

En las ciencias biológicas: La estadística se puede utilizar para estimar el tamaño real de la

población de una especie animal particular, la propagación de bacterias, en mejorar la raza de

animales.

Finalidad de la estadística:

La estadística es una ciencia o método científico que en la actualidad es considerada como un

poderoso auxiliar en las investigaciones científicas, que le permite a ésta aprovechar el material

cuantitativo.

EJEMPLO EN CLASE:

Cuatro bombillas de marca A dejaron de funcionar después de 1100, 980, 900 y 1020 horas de uso

continuo. Cinco bombillas de marca B dejaron de funcionar después de 960, 1050, 1065, 845 y 980

horas de uso continuo. Se llega a las siguientes conclusiones:

La duración promedio de las cuatro bombillas marca A es de 1000 hr, mientras que la duración

promedio de las cinco bombillas marca B es de 980 hr.

La duración promedio de todas la bombillas marca A es mayor que la de todas las bombillas marca

B.

La diferencia entre los dos promedios es de 20 hr.

La diferencia entre los dos promedios es demasiado pequeño para llegar a la conclusión de que las

bombillas marca A son mejores que las bombillas marca B.

Si se selecciona y prueba otra bombilla marca A probablemente durará más que el promedio de las

bombillas marca B.

Ud. Decide comprar bombillas marca A en vez de bombillas marca B.

¿Cuáles de las conclusiones provienen de la Estadística Descriptiva y cuáles de la Inferencia

Estadística?

SOLUCIÓN:

La duración promedio de las cuatro bombillas marca A es

(1100+900+980+1020)/4= 4000/4=1 000 hr.

La duración promedio de las cinco bombillas marca B es

(1050+960+1065+845)/5=4900/5=980 hr.

como se está usando Estadística para describir el comportamiento sólo de los datos observados y

no para una generalización, la conclusión proviene de Estadística Descriptiva.

Puesto que se está generalizando, que la duración promedio de todas las bombillas marca A es

mayo que todas las bombillas marca B, la conclusión provienen de la Estadística Inferencial.

Vemos que: 1000 – 980 = 20 hr, es decir la conclusión proviene de la Estadística Descriptiva.



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Se está usando los promedios de los datos observados para inferir sobre la diferencia de todas las

bombillas. Por lo tanto, es Inferencia Estadística.

Se hace una generalización de que cualquier bombilla marca A durará más que el promedio de las

bombillas marca B, proviene de Inferencia Estadística.

Ud. Está generalizando que las bombillas marca A duran más que las bombillas marca B. por lo

tanto, es Inferencia Estadística.

TÉRMINOS BÁSICOS UTILIZADOS

Los estudiantes elaboraran un glosario de cada tema expuesto.



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PROGRAMA DE CONTROL DE CALIDAD

DIF’s # 1

UNIDAD O TEMA: BIOESTADISTICA

TITULO: Un poco de historia

FECHA DE ENTREGA: 2da semana de clases

ACTIVIDADES

1.- Realizar un resumen corto del Tema 1.

2. Realizar el siguiente cuestionario.

De los siguientes enunciados ¿cuál probablemente usa la estadística descriptiva y cuál, la

estadística inferencial?

1. En una prueba de aptitud, cuatro trabajadores recibieron calificaciones de 85,90, 82 y 83.

Cuatro trabajadoras recibieron calificaciones de 88, 87, 89, 92. De las siguientes

declaraciones realizadas con base en estas calificaciones, identificar aquellas que se derivan

de métodos descriptivos y aquellos que se derivan de Inferencia Estadística.

a. La calificación promedio de los cuatro trabajadores es 85, y la calificación promedio

de las cuatro trabajadoras es 89.

b. La aptitud promedio de todas las trabajadoras es probablemente mayor que la de

los trabajadores.

c. En la siguiente prueba de aptitudes, probablemente los trabajadores reciban

calificaciones más bajas que las trabajadoras.

2. Cinco neumáticos para automóvil de marca A y cuatro neumáticos de marca B se prueban

para determinar su duración en servicio. La duración para los neumáticos marca A, son: 36

000, 29 000, 33 000, 37 000 y 40 000km; para la marca B, son: 9 000, 31 000, 33 000 y 35

000 km. De las siguientes declaraciones hechas en base a estas cifras, identifique las que

provienen de métodos descriptivos y las que provienen de inferencia estadística.

a. La duración promedio de los cinco neumáticos marca A es mayor que la de los cuatro

neumáticos marca B.

b. Probablemente, la duración promedio de todos los neumáticos marca A sea casi 35

000 km, mientras que la de los neumáticos marca B sea aproximadamente de 32

000 km.

c. Si el precio de los neumáticos marca A es el mismo que de los neumáticos marca

B, Ud. recomendaría marca A a todos sus amigos y parientes.

3. En cuatro pruebas de matemáticas, Juana recibió calificaciones de 17, 18, 15 y 14; mientras

que Juan recibió calificaciones de 14, 13, 16 y 13. A partir de estos datos se llega a las

siguientes conclusiones, ¿cuáles de éstos incluyen el método descriptivo y cuáles se

obtienen mediante la inferencia estadística?

a. El promedio de las calificaciones de Juana es 16 y el promedio de las calificaciones

de Juan es 14.

b. Juana es mejor estudiante que Juan.



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c. Probablemente en la siguiente prueba, Juana obtenga calificaciones más elevadas

que Juan.

d. La diferencia entre los dos promedios es 2 puntos.

4. Califique cada una de las afirmaciones siguientes ya sea como inferencias o métodos

descriptivos.

a. Un médico general estudia la relación entre el consumo de cigarrillo y las

enfermedades del corazón.

b. Un ecólogo, informó que en cierto río de la selva la carne de los peces contiene un

promedio de 300 unidades de mercurio.

Conteste V ó F

5. El término alemán Statistik, fue primeramente introducido por John Sinclair. F V

6. La palabra estadística procede del Italiano statisticum collegium ("consejo de Estado") F V

7. La estadística descriptiva es el estudio de una muestra que permite hacer proyecciones o

estimaciones acerca de la población de la cual procede. F V

8. En Inglaterra, Guillermo el Conquistador recopiló el Domes day Book o libro del Gran Catastro

para el año 1086 F V

9. ¿En qué contexto se emplea generalmente la palabra “estadística” en radio y televisión? SI

NO

10. Se denomina estadística descriptiva al área de la estadística que se ocupa de inferir resultados

sobre una población a partir de una o varias muestras F V

11. ¿Quién es considerado padre de la Estadística?

12. Fue el primero en realizar la aplicación práctica de todo el método Estadistico es quien aplica las

Estadísticas a la ciencias sociales. ¿Quién fue este personaje?



19



WORK PAPER # 2

UNIDAD II O TEMA: 2

TITULO: PROCESO ESTADISTICO PARA LA INVESTIGACIÓN

FECHA DE ENTREGA:

EL PROCESO ESTADÍSTICO.-

Proceso estadístico: es un conjunto de pasos que se realizan para resolver un problema donde

interviene una variable estadística.

1. Planteamiento del problema y establecimiento objetivo.

2. Determinación de la variable estadística.

a) Cualitativas (color de ojos pelo...) Cuantitativas (peso altura...)

b) Discreta (valores finitos) Continua (valores infinitos)

c) Agrupados en intervalos y no agrupados.

3. Identificación del colectivo.

Población, Muestra (tamaño y representación)

4. Recolección de la información.

a) Directa (encuestas)

b) Indirecta (censos, historias clínicas...)

5. Organización de la información.

Tablas (simples, doble entrada)

Gráficas (diagramas de barras, histogramas y sectores)

6. Parámetros estadísticos (covarianza)

Parámetros estadísticos: valores de la variable k sirven para representar la serie estadística resumida

en pocos datos. Unidimensionales y bidimensionales.

a) Centrales (media aritmética. mediana (frecuencia acumulada) y modo

b) Dispersión (varianza y desviación tipica.Bidimensionales. covarianza.

http://www.xuletas.es/ficha/estadistica-52/

http://www.wikiteka.com/trabajos/variables/

http://www.wikiteka.com/apuntes/estadistica-unidimensional-1/

http://www.wikiteka.com/trabajos/parametros-7/

http://www.xuletas.es/ficha/estadistica-9/



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Parámetros de dispersión: miden la heterogeneidad de una muestra se utilizan normalmente para

comprar dos o más series estadísticas que tienen igual media o muy parecida. La desviación típica

es la raíz cuadrada de la varían.

7. Análisis y conclusión.

EL UNIVERSO Y LA MUESTRA.-

Para muchos investigadores él termino universo y población se usan indistintamente.

Universo o población es la colección de todos los individuos, objetos u observaciones que poseen al

menos una característica común.

Ejemplos:

Las edades de los estudiantes de la UDABOL.

Las placas de los autos que circulan en un país.

Los enfermos de SIDA, tratados con uno de tres tratamientos diferentes.

Los pacientes de poliomielitis sometidos a una determinada terapéutica de rehabilitación,

LA MUESTRA.-

La muestra es una parte o un subconjunto representativo de la población, obteniéndose con el fin de

investigar alguna o algunas de las propiedades de la población de la cual procede.

ORGANIZACIÓN DE DATOS ESTADÍSTICOS

Al organizar la información puede que algunos datos resulten omitidos, inconsistentes o irrelevantes.

En estos casos debe procederse a corregir la data mediante la incorporación de los datos omitidos,

inconsistentes o irrelevantes por otros que garanticen la menor deformación de la misma.

Los datos pueden clasificarse en Cualitativos y Cuantitativos. Una vez clasificados los datos estos

se organizan en Tablas, Cuadros o Gráficos. Los cuales están regidos por una serie de convenciones

más o menos estables.

Cuando se tiene un número grande de datos provenientes de una experiencia estadística es

conveniente ordenarlos y clasificarlos en un Cuadro o Tabla numérica de manera de facilitar su

empleo por parte de los usuarios. Las Tablas constan de cinco partes fundamentalmente:

1. Título: Presenta de forma sucinta la materia que trata el Cuadro.

2. Columna Matriz: Colocada generalmente a la izquierda es la primera columna del Cuadro y

contiene algún atributo de la población estudiada.

3. Encabezamiento: Generalmente es la primera fila y en ella se identifican los atributos o

características que se refieren en la columna.



21


4. Cuerpo: corresponde a los datos estadísticos propiamente dichos.

5. Fuente: Acá debe establecerse la fuente de la cual se obtiene la data. Sólo se omite si el

recopilador de los datos es el autor.

Para Handam (1994) las tablas estadísticas pueden ser de dos tipos: Simples y Complejas. La

primera se refiere a observaciones independientes entre sí; la segunda a datos de características

dependientes entre sí. Ejemplos:

TABLA I NACIDOS VIVOS POR DEPARTAMENTOS

BOLIVIA 2000

DEPARTAMENTO NÚMERO DE NACIDOS VIVOS

La Paz 14600

Sucre 2500

Oruro 1850

Santa Cruz 25219

Beni 13437

TOTAL 57606

FUENTE: Anuario estadístico 200. INE.

2. La tabla 1 puede ampliarse como para incluir sub- clasificaciones del tipo de: Atención del parto, persona que atendió el parto, como se muestra en la Tabla 2.

TABLA 2 NACIDOS VIVOS, SEGÚN TIPO DE ATENCION POR DEPARTAMENTOS

BOLIVIA 2000

NACIDOS VIVOS

DEPARTAMENTO CON

ATENCION

SIN ATENCION

TOTAL

Médico Patera/otra

La Paz 7000 5600 2000 14600

Sucre 1150 1000 350 2500

Oruro 1071 365 434 1850

Santa Cruz 15195 3852 6172 25219

Beni 6731 4715 1991 13437

TOTAL 31147 15532 10949 57606

FUENTE: Anuario Estadístico 2000. INE 3. El resumen de los datos se simplificará con la preparación inicial de una tabla maestra. En esta

tabla se clasificarán todos los datos disponibles. Cuando se hace una clasificación cruzada los datos

relativos a una variable o a cualquier combinación de variables, pueden obtenerse fácilmente sin

necesidad de recurrir a los datos originales.



22


A partir de una tabla maestra como se muestra en la Tabla 3 se puede determinar la población total

(A), la población femenina (B), y la población femenina de edad fértil (15 a 49) de la zona urbana (C),

y rural (D), etc.

TABLA 3 DISTRIBUCION DE LA POBLACION SEGÚN SEXO – GRUPOS DE EDAD Y URBANIZACION

GRUPOS

URBANA

RURAL

TOTAL

DE EDAD

FEMEN.

MASC.

TOTAL

FEMEN.

MASC.

TOTAL

FEMEN.

MASC.

TOTAL

Menor 1 1-4 5-9 10-14 15-19 20-24 25-29 30-04 35-39 40-44 45-49 50-54 55-59 60-64 65-69 70 y más

TOTAL B A

VARIABLE ESTADÍSTICA.-

Es una magnitud que varía pero que puede ser medida, manipulada o controlada.

Pueden estar relacionadas con otras variables y cambiar en concordancia.

Desde esta óptica, las variables se clasifican en dependientes e independientes.

Una variable será considerada dependiente, en el marco de un estudio concreto, si su magnitud

cambia debido a los cambios de otra u otras variables.

Por ejemplo, el consumo es una variable que está relacionada al ingreso; si el ingreso aumenta, el

consumo de un bien también aumentará. Aunque todavía no podemos saber en cuánto; más

adelante lo sabremos.

Establecer en cuánto se modificará una variable dependiente como efecto del cambio de otra, es

una de las más importantes fases de la Estadística. Es decir, su capacidad de pronóstico.

En este caso, en la relación Ingreso-Consumo, el Ingreso sería la variable independiente, pues

cambia sin estar ligado al cambio de otra en el análisis concreto.

C D



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TIPOS DE VARIABLES

Las variables se dividen en tres grandes grupos: Cuantitativas, Categóricas y de Intervalo.

Variables cuantitativas: Las conocemos como variables numéricas; este tipo de variables son las

más comunes en los estudios estadísticos, pues varían en su magnitud.

Variables categóricas: Son las variables cualitativas y se dividen, a su vez, en dos grandes ramas:

las variables nominales y las variables ordinales.

Variables nominales: Son aquéllas que no pueden ser clasificadas ni en una magnitud cuantitativa

ni en una magnitud de jerarquía. Por ejemplo, las categorías de género; varón, mujer, son variables

de ese tipo.

Variables ordinales: Las que aceptan una jerarquización de importancia.

El ingreso familiar, por ejemplo, es una variable nominal, puesto que puede ser calificado de acuerdo

a un orden, descendente.

Variables de intervalo: Nos permiten expandir el radio de las variables numéricas.

Ej. el promedio del ingreso semanal de un grupo de estudiantes puede encontrarse entre $30 y 3,

intervalo que a veces es más útil que el dato único que nos brinda la media.

RELACIÓN DE LAS VARIABLES:

Desde el punto de vista de la relación, hay tres clases de variables.

Variables dependientes: Las que cambian, debido a que otra variable o variables han cambiado,

de acuerdo con un tipo de relación dada entre ambas.

Variables Independientes: Las que cambian sin depender del cambio de otras o pueden ser

manipuladas.

Una de las principales tareas del estadístico es determinar cuáles serán las variables independientes

y cuáles las dependientes en el análisis que debe realizar.

Variables neutras: Son las que no están relacionadas con ninguna otra.

Variables Discretas: Las que entre dos valores aproximados entre sí, toman, a su vez, un número

finito de valores; ejemplos: 4 personas, 5 asientos

Variables Continuas: Son las que en un intervalo dado pueden tomar un número de valores muy

grande Ejemplo, la hora, la temperatura, la distancia, la velocidad….

Hay dos requerimientos que la Estadística exige sobre la relación entre variables.

Primero, que obedezcan a una teoría pre establecida o a una hipótesis racional, lógica y que el grado de relación entre ellas sea suficientemente sólido.



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Por ejemplo, puede suceder que los precios en España cambien en relación directa con los nacimientos de niñas en Corea; esta aparente relación no es aceptable. No lo es, puesto que no hay ninguna teoría científica que la aval, en cambio la relación entre el consumo y el ingreso es una relación que proviene de alguna teoría. Una vez que aceptamos teóricamente la relación entre dos variables, nos toca establecer el grado en que ambas están relacionadas entre sí. REGISTRO Y RECOLECCIÓN DE DATOS.-

Metodología empleada para la recolección de datos.

Se refiere al método utilizado para conformar y obtener los datos con los que se elaboran las

estadísticas y estos se engloban de la siguiente manera:

Uso de registros administrativos:

A través de los registros, se recoge la información continuamente a medida que van sucediendo los

actos o trámites administrativos dentro de un organismo. Ejemplos: formularios, planillas de registros,

fichas, historias médicas, etc.

Estos se pueden abordar de las siguientes formas:

Enumeración completa y exhaustiva de los registros administrativos: se refiere al momento en que

se emplea la totalidad de los registros administrativos (planillas, expedientes, formularios, entre

otros) para obtener los datos que se procesan en la operación estadística.

Enumeración por muestreo de los registros administrativos: en este caso se escoge una muestra de

los mismos, mediante el uso de muestreo probabilístico o no probabilístico.

Mediante un resumen basado en un acto administrativo: es cuando a partir de un acto administrativo,

se realiza un resumen estadístico tomando en cuenta sólo algunas características o variables

presentes en el registro administrativo.

Obtención directa de los datos

Este es el caso en el cual el organismo responsable cuenta con un instrumento de recolección, y

además, realiza el levantamiento de la información correspondiente. Para el cual se pueden aplicar

3 métodos:

Censo o enumeración completa.

Enumeración por muestreo.

La forma combinada de las dos anteriores.

Estadísticas derivadas o productos estadísticos:

Las estadísticas derivadas son aquellas que parten de insumos provenientes de estudios

estadísticos anteriores de fuentes internas y/o externas del organismo responsable y mediante un

procedimiento técnico de reelaboración, se obtiene otra información estadística.



25


Los productos estadísticos son estadísticas derivadas provenientes de una única fuente de

información.

Recopilaciones estadísticas:

Las recopilaciones se refieren a la publicación de resultados producidos a partir de otras estadísticas,

que no hayan sido objeto de reelaboración o transformación.

Gráficamente se presenta la distribución porcentual de las operaciones estadísticas

levantadas en el año 2011 según tipo de metodología

Las operaciones estadísticas basada en registros administrativos, son predominantes en tanto que

constituyen una fuente primaria, permanente y de bajo costo para producir información estadística

de interés público.

SISTEMAS DE RECOLECCIÓN DE DATOS.-

La recolección de datos se refiere al uso de una gran diversidad de técnicas y herramientas que

pueden ser utilizadas por el analista para desarrollar los sistemas de información, los cuales pueden

ser la entrevistas, la encuesta, el cuestionario, la observación, el diagrama de flujo y el diccionario

de datos.

Todos estos instrumentos se aplicarán en un momento en particular, con la finalidad de buscar

información que será útil a una investigación en común. En la presente investigación trata con detalle

los pasos que se debe seguir en el proceso de recolección de datos, con las técnicas ya antes

nombradas.



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Los analistas utilizan una variedad de métodos a fin de recopilar los datos sobre una situación

existente, como entrevistas, cuestionarios, inspección de registros (revisión en el sitio) y observación.

Cada uno tiene ventajas y desventajas. Generalmente, se utilizan dos o tres para complementar el

trabajo de cada una y ayudar a asegurar una investigación completa.

LA ENTREVISTA.-

Las entrevistas se utilizan para recabar información en forma verbal, a través de preguntas que

propone el analista. Quienes responden pueden ser gerentes o empleados, los cuales son usuarios

actuales del sistema existente, usuarios potenciales del sistema propuesto o aquellos que

proporcionarán datos o serán afectados por la aplicación propuesta. El analista puede entrevistar al

personal en forma individual o en grupos algunos analistas prefieren este método a las otras técnicas

que se estudiarán más adelante. Sin embargo, las entrevistas no siempre son la mejor fuente de

datos de aplicación.

Dentro de una organización, la entrevista es la técnica más significativa y productiva de que dispone

el analista para recabar datos. En otras palabras, la entrevista es un intercambio de información que

se efectúa cara a cara. Es un canal de comunicación entre el analista y la organización; sirve para

obtener información acerca de las necesidades y la manera de satisfacerlas, así como concejo y

comprensión por parte del usuario para toda idea o método nuevos. Por otra parte, la entrevista

ofrece al analista una excelente oportunidad para establecer una corriente de simpatía con el

personal usuario, lo cual es fundamental en transcurso del estudio.

Preparación de la Entrevista.-

Determinar la posición que ocupa de la organización el futuro entrevistado, sus

responsabilidades básicas, actividades, etc. (Investigación).

Preparar las preguntas que van a plantearse, y los documentos necesarios (Organización).

Fijar un límite de tiempo y preparar la agenda para la entrevista. (Sicología).

Elegir un lugar donde se puede conducir la entrevista con la mayor comodidad (Sicología).

Hacer la cita con la debida anticipación (Planeación).

Conducción de la Entrevista.-

Explicar con toda amplitud el propósito y alcance del estudio (Honestidad).

Explicar la función propietaria como analista y la función que se espera conferir al

entrevistado. (Imparcialidad).

Hacer preguntas específicas para obtener respuestas cuantitativas (Hechos).

Evitar las preguntas que exijan opiniones interesadas, subjetividad y actitudes similares

(habilidad).

Evitar el cuchicheo y las frases carentes de sentido (Claridad).

Ser cortés y comedio, absteniéndose de emitir juicios de valores. (Objetividad).

Conservar el control de la entrevista, evitando las divagaciones y los comentarios al margen

de la cuestión.

Escuchar atentamente lo que se dice, guardándose de anticiparse a las respuestas

(Comunicación).



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Secuela de la Entrevista.-

Escribir los resultados (Documentación).

Entregar una copia al entrevistado, solicitando su conformación, correcciones o adiciones.

(Profesionalismo).

Archivar los resultados de la entrevista para referencia y análisis posteriores

(Documentación).

Recabar datos mediante la Entrevista

La entrevista es una forma de conversación, no de interrogación, al analizar las características de

los sistemas con personal seleccionado cuidadosamente por sus conocimientos sobre el sistema,

los analistas pueden conocer datos que no están disponibles en ningún otra forma.

En las investigaciones de sistema, las formas cualitativas y cuantitativas de la información

importante. La información cualitativa está relacionada con opinión, política y descripciones

narrativas de actividades o problemas, mientras que las descripciones cuantitativas tratan con

números frecuencia, o cantidades. A menudo las entrevistas pueden ser la mejor fuente de

información cualitativas, los otros métodos tiende a ser más útiles en la recabación de datos

cuantitativos.

Son valiosas las opiniones, comentarios, ideas o sugerencia en relación a como se podría hacer el

trabajo; las entrevistas a veces es la mejor forma para conocer las actividades de las empresas. La

entrevista pueden descubrir rápidamente malos entendidos, falsa expectativa o incluso resistencia

potencial para las aplicaciones de desarrollo; más aún, a menudo es más fácil calendarizar una

entrevista con los gerentes de alto nivel, que pedirle que llenen cuestionario.

Determinación del tipo de Entrevista.-

La estructura de la entrevista varia. Si el objetivo de la entrevista radica en adquirir información

general, es conveniente elaborar una serie de pregunta sin estructura, con una sesión de preguntas

y respuesta libres.

Las entrevistas estructuradas utilizan pregunta estandarizada. El formato de respuestas para las

preguntas pueden ser abierto o cerrado; las preguntas para respuestas abierta permiten a los

entrevistados dar cualquier respuesta que parezca apropiado. Pueden contestar por completo con

sus propias palabras.

Con las preguntas para respuesta cerradas se proporcionan al usuario un conjunto de respuesta que

se pueda seleccionar. Todas las personas que respondes se basan en un mismo conjunto de

posibles respuestas.

Los analistas también deben dividir el tiempo entre desarrollar preguntas para entrevistas y analizar

respuesta. La entrevista no estructurada no requiere menos tiempos de preparación, porque no

necesita tener por anticipado las palabras precisas de las preguntas. Analizar las respuestas

después de la entrevista lleva más tiempo que con la entrevista estructuradas. El mayor costo radica

en la preparación, administración y análisis de las entrevistas estructuradas para pregunta cerradas.

Selección de Entrevistados.-

Realizar entrevistas toma tiempo; por lo tanto no es posible utilizar este método para recopilar toda

la información que se necesite en la investigación; incluso el analista debe verificar los datos



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recopilados utilizando unos de los otros métodos de recabación de datos. La entrevista se aplican

en todos los niveles gerencial y de empleados y dependa de quien pueda proporcionar la mayor

parte de la información útil para el estudio los analistas que estudian la administración de inventarios

pueden entrevistar a los trabajadores del embarque y de recepción, al personal de almacén y a los

supervisores de los diferentes turnos, es decir. Aquellas personas que realmente trabajan en el

almacén, también entrevistarán a los gerentes más importantes.

Realización de Entrevista.-

La habilidad del entrevistador es vital para el éxito en la búsqueda de hecho por medio de la

entrevista. La buena entrevista depende del conocimiento del analista tanto de la preparación del

objetivo de una entrevista específica como de las preguntas por realizar a una persona determinada.

El tacto, la imparcialidad e incluso la vestimenta apropiada ayudan a asegurar una entrevista exitosa.

La falta de estos factores puede reducir cualquier oportunidad de éxito. Por ejemplo, analista que

trabaja en la aplicación enfocada a la reducción de errores (captado por la gerencia de alto nivel)

probablemente no tendría éxito si llegara a una oficina de gerencia de nivel medio con la presentación

equivocada, ejemplo "Estamos aquí para resolver su problema".

A través de la entrevista, los analistas deben preguntarse a sí mismo las siguientes preguntas:

¿Qué es lo que me está diciendo la persona?

¿Por qué me lo está diciendo a mí?

¿Qué está olvidando?

¿Qué espera está persona que haga yo?

LA ENCUESTA.-

Hoy en día la palabra "encuesta" se usa más frecuentemente para describir un método de obtener

información de una muestra de individuos. Esta "muestra" es usualmente sólo una fracción de la

población bajo estudio.

Por ejemplo, antes de una elección, una muestra de electores es interrogada para determinar cómo

los candidatos y los asuntos son percibidos por el público… un fabricante hace una encuesta al

mercado potencial antes de introducir un nuevo producto… una entidad del gobierno comisiona una

encuesta para obtener información para evaluar legislación existente o para preparar y proponer

nueva legislación.

No tan sólo las encuestas tienen una gran variedad de propósitos, sino que también pueden

conducirse de muchas maneras, incluyendo por teléfono, por correo o en persona.

Aun así, todas las encuestas tienen algunas características en común.

A diferencia de un censo, donde todos los miembros de la población son estudiados, las encuestas

recogen información de una porción de la población de interés, dependiendo el tamaño de la muestra

en el propósito del estudio. En una encuesta bona fide, la muestra no es seleccionada

caprichosamente o sólo de personas que se ofrecen como voluntarios para participar. La muestra es

seleccionada científicamente de manera que cada persona en la población tenga una oportunidad

medible de ser seleccionada. De esta manera los resultados pueden ser proyectados con seguridad



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de la muestra a la población mayor. La información es recogida usando procedimientos

estandarizados de manera que a cada individuo se le hacen las mismas preguntas en mas o menos

la misma manera. La intención de la encuesta no es describir los individuos particulares quienes, por

azar, son parte de la muestra sino obtener un perfil compuesto de la población.

Una "encuesta" recoge información de una "muestra." Una "muestra" es usualmente sólo una porción

de la población bajo estudio.

El estándar de la industria para todas las organizaciones respetables que hacen encuestas es que

los participantes individuales nunca puedan ser identificados al reportar los hallazgos. Todos los

resultados de la encuesta deben presentarse en resúmenes completamente anónimos, tal como

tablas y gráficas estadísticas.

Métodos comunes de Encuestas

Las encuestas pueden ser clasificadas en muchas maneras. Una dimensión es por tamaño y tipo de

muestra. Las encuestas pueden ser usadas para estudiar poblaciones humanas o no humanas (por

ejemplo, objetos animados o inanimados, animales, terrenos, viviendas). Mientras que muchos de

los principios son los mismos para todas las encuestas, el foco aquí será en métodos para hacer

encuestas a individuos.

Muchas encuestas estudian todas las personas que residen en un área definida, pero otras pueden

enfocar en grupos particulares de la población -niños, médicos, líderes de la comunidad, los

desempleados, o usuarios de un producto o servicio particular. Las encuestas también pueden ser

conducidas con muestras locales, estatales o nacionales.

Las encuestas pueden ser clasificadas por su método de recolección de datos. Las encuestas por

correo, telefónicas y entrevistas en persona son las más comunes. Extraer datos de récords médicos

y otros se hace también con frecuencia. En los métodos más nuevos de recoger datos, la información

se entra directamente a la computadora ya sea por un entrevistador adiestrado o aún por la misma

persona entrevistada. Un ejemplo bien conocido es la medición de audiencias de televisión usando

aparatos conectados a una muestra de televisores que graban automáticamente los canales que se

observan.

Las encuestas son una fuente importante de conocimiento científico básico. Las encuestas por

correo, a través de entrevistas telefónicas o en persona son las más comunes.

Las encuestas por correo pueden ser de costo relativamente bajo. Como con cualquier otra encuesta,

existen problemas en usar este método si no se presta suficiente atención a obtener niveles altos de

cooperación. Estas encuestas pueden ser más efectivas cuando se dirigen a grupos particulares, tal

como suscriptores a una revista especializada o a miembros de una organización profesional.

Preguntas en una Encuesta

Podemos clasificar las encuestas también por su contenido. Algunas encuestas enfocan en las

opiniones y actitudes (tal como las encuestas pre-eleccionarias), mientras que otras se preocupan

por características o comportamiento reales (tal como la salud de las personas, vivienda, gastos del

consumidor o hábitos de transportación).



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Muchas encuestas combinan preguntas de ambos tipos. Los participantes pueden ser preguntados

si han oído ó leído sobre algún asunto… qué saben sobre él… su opinión… con cuanta firmeza

sienten y por qué… su experiencia sobre el asunto… y ciertos datos personales que ayudará al

analista a clasificar sus respuestas (tal como edad, género, estado civil, ocupación y lugar de

residencia).

Las preguntas pueden ser abiertas ("¿Por qué siente así?"), o cerradas ("¿Aprueba usted o

desaprueba?"). Los entrevistadores pueden solicitar al participante que evalúe un candidato político

o un producto usando alguna escala, o pueden solicitarle que ordene varias alternativas.

Algunas encuestas enfocan sobre opiniones otras sobre hechos.

CUESTIONARIO.-

Los cuestionarios proporcionan una alternativa muy útil para la entrevista; si embargo, existen ciertas

características que pueden ser apropiada en algunas situaciones e inapropiadas en otra. Al igual que

la entrevistas, deben diseñarse cuidadosamente para una máxima efectividad.

Recabación de datos mediante cuestionarios

Para los analistas los cuestionarios pueden ser la única forma posible de relacionarse con un gran

número de personas para conocer varios aspectos del sistema. Cuando se llevan a cabo largos

estudios en varios departamentos, se puede distribuir los cuestionarios a todas las personas

apropiadas para recabar hechos en relación al sistema. En mayor parte de los casos, el analista no

verá a los que responde; no obstante, también esto es una ventaja porque aplican muchas entrevista

ayuda a asegurar que el interpelado cuenta con mayor anonimato y puedan darse respuestas mas

honesta ( y menos respuestas pre hechas o estereotipadas). También las preguntas estandarizadas

pueden proporcionar datos más confiables.

Selección de formas para cuestionarios.-

El desarrollo y distribución de los cuestionarios; por lo tanto, el tiempo invertido en esto debe utilizarse

en una forma inteligente. También es importante el formato y contenido de las preguntas en la

recopilación de hechos significativos.

Existen dos formas de cuestionarios para recabar datos: cuestionarios abiertos y cerrados, y se

aplican dependiendo de si los analistas conocen de antemano todas las posibles respuestas de las

preguntas y pueden incluirlas. Con frecuencia se utilizan ambas formas en los estudios de sistemas.

Cuestionario Abierto

Al igual que las entrevistas, los cuestionarios pueden ser abiertos y se aplican cuando se quieren

conocer los sentimientos, opiniones y experiencias generales; también son útiles al explorar el

problema básico, por ejemplo, un analista que utiliza cuestionarios para estudiar los métodos de

verificación de crédito, es un medio.

El formato abierto proporciona una amplia oportunidad para quienes respondan escriba las razones

de sus ideas. Algunas personas sin embargo, encuentran más fácil escoger una de un conjunto de

respuestas preparadas que pensar por sí mismas.



31


Cuestionario Cerrado

El cuestionario cerrado limita las respuestas posibles del interrogado. Por medio de un cuidadoso

estilo en la pregunta, el analista puede controlar el marco de referencia. Este formato es el método

para obtener información sobre los hechos. También fuerza a los individuos para que tomen una

posición y forma su opinión sobre los aspectos importantes.

LA OBSERVACIÓN.-

Otra técnica útil para el analista en su progreso de investigación, consiste en observar a las personas

cuando efectúan su trabajo. Como técnica de investigación, la observación tiene amplia aceptación

científica. Los sociólogos, sicólogos e ingenieros industriales utilizan extensamente ésta técnica con

el fin de estudiar a las personas en sus actividades de grupo y como miembros de la organización.

El propósito de la organización es múltiple: permite al analista determinar que se está haciendo,

como se está haciendo, quien lo hace, cuando se lleva a cabo, cuanto tiempo toma, dónde se hace

y por qué se hace.

Tipos de Observación

El analista de sistemas puede observar de tres maneras básicas. Primero, puede observar a una

persona o actitud sin que el observado se dé cuenta y su interacción por aparte del propio analista.

Quizá esta alternativa tenga poca importancia para el análisis de sistemas, puesto que resulta casi

imposible reunir las condiciones necesarias. Segundo, el analista puede observar una operación sin

intervenir para nada, pero estando la persona observada enteramente consciente de la observación.

Por último, puede observar y a la vez estar en contacto con las personas observas. La interacción

puede consistir simplemente en preguntar respecto a una tarea específica, pedir una explicación,

etc.

Preparación para la observación.-

Determinar y definir aquella que va a observarse.

Estimular el tiempo necesario de observación.

Obtener la autorización de la gerencia para llevar a cabo la observación.

Explicar a las personas que van a ser observadas lo que se va a hacer y las razones para

ello.

Conducción de la observación

Familiarizarse con los componentes físicos del área inmediata de observación.

Mientras se observa, medir el tiempo en forma periódica.

Anotar lo que se observa lo más específicamente posible, evitando las generalidades y las

descripciones vagas.

Si se está en contacto con las personas observadas, es necesario abstenerse de hacer

comentarios cualitativos o que impliquen un juicio de valores.

Observar las reglas de cortesía y seguridad.

Secuela de la observación

Documentar y organizar formalmente las notas, impresionistas, etc.

Revisar los resultados y conclusiones junto con la persona observada, el supervisar

inmediato y posiblemente otro de sistemas.



32


Diagrama de Flujo

Es una representación pictórica de los pasos en proceso. Útil para determinar cómo funciona realmente el proceso para producir un resultado. El resultado puede ser un producto, un servicio, información o una combinación de los tres. Al examinar cómo los diferentes pasos es un proceso se relacionan entre sí, se puede descubrir con frecuencia las fuentes de problemas potenciales. Los diagramas de flujo se pueden aplicar a cualquier aspecto del proceso desde el flujo de materiales hasta los pasos para hacer la venta u ofrecer un producto. Con frecuencia este nivel de detalle no es necesario, pero cuando se necesita, el equipo completo de trabajo más pequeño puede agregar niveles según sea necesario durante el proyecto. ¿Cuándo se utiliza un Diagrama De Flujo? Cuando un equipo necesita ver cómo funciona realmente un proceso completo. Este esfuerzo con frecuencia revela problemas potenciales tales como cuellos de botella en el sistema, pasos innecesarios y círculos de duplicación de trabajo. Algunas aplicaciones comunes son:

Definición de Proyectos:

Identificar oportunidades de cambios en el proceso.

Desarrollar estimados de costos de mala calidad.

Identificar organizaciones que deben estar representadas en el equipo.

Desarrollar una base común de conocimiento para los nuevos miembros del equipo.

Involucrar a trabajadores en los esfuerzos de resolución de problemas para reducir las

resistencias futura al cambio.

Identificación de las causas principales:

Desarrollar planes para reunir datos.

Generar teorías sobre las causas principales.

Discutir las formas de estratificar los datos para el análisis para identificar las causas

principales.

Examinar el tiempo requerido para las diferentes vías del proceso.

Diseño de soluciones

Describir los cambios potenciales en el proceso y sus efectos potenciales.

Identificar las organizaciones que será afectadas por los cambios propuesto.

Aplicaciones de soluciones:

Explicar otros el proceso actual y la solución propuesta.

Superar la resistencia al cambio demostrando cómo los cambios propuestos simplificarán el

proceso.

Control (retener las Ganancias):

Revisar y establecer controles y monotorías al proceso.

Auditar el proceso periódicamente para asegurar que están siguiendo los nuevos

procedimientos.

Entrenar a nuevos empleados.

La metodología para prepara un Diagrama de Flujo es;

PROPÓSITO: analizar como se pretende utilizar el Diagrama de Flujo. Exhibir esta hoja en el pared

y consultarla en cualquier momento para verificar que se Diagrama de Flujo es apropiado para las

aplicaciones que se pretende.



33


DETERMINAR EL NIVEL DE DETALLE REQUERIDO.

DEFINIR LOS LIMITES: después de establecer los límites del proceso, enumerar los resultados y

los clientes en el extremo derecho del diagrama.

UTILIZAR SÍMBOLOS APROPIADOS: utilizando los símbolos apropiados para el Diagrama de Flujo,

presentar las respuestas como los primeros pasos en el diagrama.

HACER PREGUNTAS: para cada input, haga preguntas como:

¿Quién recibe el input?

¿Qué es lo primero que se hace con el input?

DOCUMENTAR: cada paso en la secuencia, empezando con el primer (ó último) paso. Para cada

paso, hacer preguntas como:

¿Qué produce este paso?

¿Quién recibe este resultado?

¿Qué pasa después?

¿Alguno de los pasos requiere de inputs que actualmente no se muestran?

COMPLETAR: continuar la construcción del Diagrama de Flujo hasta que se conecte todos los

resultados (outputs) definidos en el extremo derecho del diagrama. Si se encuentra un segmento del

proceso que es extraña para todos en el salón, se deberá tomar nota y continuar haciendo el

diagrama.

REVISIÓN: Preguntar:

¿Todos los flujos de información encajan en los inputs y outputs del proceso?

¿El Diagrama muestra la naturaleza serial y paralela de los pasos?

¿El Diagrama capta de forma exacta lo que realmente ocurrió, a diferencia de la forma cómo se

piensa que las cosas deberías pasar o como fueron diseñadas originalmente?

La Recolección de Datos, consiste en la recopilación de información; se lleva a cabo por medio de

entrevistas, cuestionarios y observación; donde el analista obtiene y desarrolla los sistemas de

información logrando sus metas y objetivos.

El analista debe de demostrar y desarrollar las destrezas de sus conocimientos manifestando su

honestidad, imparcialidad, habilidad, objetividad, control, comunicación, comprensión y cortesía para

lograr la búsqueda de información a través de las herramientas antes mencionada.

La entrevista, se lleva a cabo en todos los niveles de operación desde el Presidente o el Jefe de

Operaciones.

Utilizando procedimientos que pueden varar desde muy formales hasta los casuales.

El cuestionario, es otra de las utensilios que usa el analista con el fin de lograr un consenso, siendo

un canal de comunicación poco limitado, el analista debe determinar lo que desea saber, estructurar

preguntas que pueden dar las respuestas y formular el cuestionario.



34


La observación, se emplea para verificar los resultados de una entrevista y tiene una aceptación

científica.

El diagrama de flujo, es el proceso para plantear un problema y determinar un resultado en una

empresa.

El diccionario de datos, se aplica para la examinación de los diagramas de flujos de datos y a su vez

registra detalles adicionales dentro del flujo de un sistema.

FUENTES DE INFORMACIÓN.-

Un indicador requiere siempre del uso de fuentes confiables de información y rigurosidad técnica en su construcción e interpretación. Las principales fuentes de datos universalmente propuestas para el cálculo de indicadores usados

en salud pública son:

FUENTES PRIMARIAS

Son aquellos que pueden recolectar datos rutinarios en forma sistemática de instituciones o sectores

confiables.

Las principales fuentes primarias de información consideradas en este documento son:

Instituto Nacional de Estadística (INE) para la información proveniente de censos de

población y vivienda, demográfica.

Registro Civil para información de nacimientos, defunciones, estado civil y matrimonios.

Encuesta Nacional de demografía y Salud (ENDSA).

Sistema Nacional de Información en Salud y Vigilancia Epidemiológica (SNIS-VE) que

registra datos e información para la gerencia, epidemiología y Análisis de situación de Salud

ASIS.

Registros de morbilidad aguda y crónica, mortalidad y neoplasias, que serán obtenidos del

Sistema nacional de Información en Salud y Vigilancia Epidemiológica (SNIS-VE).

Datos e información de encuestas realizadas en la población, como las encuestas de

cobertura vacuna del programa ampliado de inmunizaciones.

OTRAS FUENTES DE INFORMACIÒN

Referidos a la recolección de información específica de alguna situación y que no se dispone de

información rutinaria, como por ejemplo los referidos a información resultado de investigaciones,

información de centros centinela como los que se obtienen de la vigilancia epidemiológica del VIH-

SIDA en grupos de riesgo, investigaciones de resistencia bacteriana, vigilancia de las infecciones de

haemóphilus influenza en hospitales.



35


Una fuente de información es el origen de una información para la investigación, comúnmente

consideradas como una colección de hechos numéricos expresados en términos de una relación

sumisa, y que han sido recopilados a partir de otros datos numéricos.

Una fuente y un documento No es conveniente confundirlos, aunque son conceptos que coinciden

en un mismo punto de ideas: El documento es el soporte de la fuente. Se habla de documentos

escritos, documentos sonoros, documentos cinematográficos, etc. Los documentos tienen su

tipología (públicos, privados, etc.).

A medida que se lleva a cabo la investigación para escribir un trabajo, se encuentran distintas fuentes

de información. Estas diferentes fuentes generalmente se clasifican en primarias, secundarias y

terciarias.

Fuentes de información primarias

Una fuente primaria de información provee información directa y de primera mano sobre un evento,

persona, objeto u obra de arte. Las fuentes primarias son contemporáneas con lo que se describe.

Son material original que no ha sido interpretado, condensado o evaluado por otra persona.

Ejemplos de fuentes de información primarias:

Diarios

Experimentos

Poemas

Correspondencia personal

Discursos

Pinturas

Entrevistas

Reportes anuales de alguna organización o agencia

Patentes

Registros de la corte/legales

Fuentes de información secundarias

Una fuente de información secundaria analiza, interpreta o debate la información sobre una fuente

primaria. Las fuentes secundarias son posteriores a lo que describen dado que se produjeron algún

tiempo después de que apareció la fuente de información primaria. Los trabajos escritos por

estudiantes contienen mayoritariamente fuentes secundarias.

Ejemplos de fuentes de información secundarias:

Libros de texto

Biografías

Artículos de revistas

Reseña de obras

Historia.



36


Fuentes de información terciarias

Una fuente de información terciaria enumera, recopila o cataloga fuentes de información primaria y

secundaria. Estas fuentes se utilizan en su mayoría para buscar datos o para obtener una idea

general sobre algún tema.

Ejemplos de fuentes de información terciarias

Almanaques

Cronologías

Directorios

Manuales

Libros de instrucciones

Guías

Índices

Estadísticas

Los tipos específicos de fuentes de información primaria, secundaria y terciaria que se utilizaran para

escribir un trabajo dependerán del tema del trabajo. Por ejemplo, si se va a escribir sobre la Guerra

Civil, se puede utilizar el diario de un soldado de la Guerra Civil como una fuente primaria, un libro

sobre la Guerra Civil como fuente secundaria y una lista de ubicaciones de batallas de la Guerra Civil

como una fuente terciaria. Utilice estos tres tipos de fuentes de información según se necesiten a la

hora de escribir un trabajo.

ELABORACIÓN DE LA INFORMACIÓN.-

El Método Estadístico.-

El método estadístico consiste en una secuencia de procedimientos para el manejo de los

datos cualitativos y cuantitativos de la investigación.

Dicho manejo de datos tiene por propósito la comprobación, en una parte de la realidad, de una

o varias consecuencias verificables deducidas de la hipótesis general de la investigación.

Las características que adoptan los procedimientos propios del método estadístico dependen

del diseño de investigación seleccionado para la comprobación de la consecuencia verificable

en cuestión.

El método estadístico tiene las siguientes etapas:

1, Recolección (medición)

2. Recuento (cómputo)

3. Presentación

4. Síntesis

5. Análisis

Tales etapas siempre se encuentran en el orden descrito y cada una de ellas consiste, de manera

resumida, en lo siguiente:



37


1. Recolección (medición).-

En esta etapa se recoge la información cualitativa y cuantitativa señalada en el diseño de la

investigación. En vista de que los datos recogidos suelen tener diferentes magnitudes o

intensidades en cada elemento observado (por ejemplo el peso o la talla de un grupo de

personas), a dicha información o datos también se les conoce como variables.

Por lo anterior, puede decirse que esta etapa del método estadístico consiste en la medición

de las variables.

La recolección o medición puede realizarse de diferentes maneras; a veces ocurre por

simple observación y en otras ocasiones se requiere de complejos procedimientos de

medición; en algunas ocasiones basta con una sola medición y en otras se requiere una serie

de ellas a lo largo de amplios períodos de tiempo.

La calidad técnica de esta etapa es fundamental ya que de ella depende que se disponga

de datos exactos y confiables en los cuales se fundamenten las conclusiones de toda la

investigación.

Es tan grande la importancia. de esta etapa que algunas clasificaciones de las

investigaciones se basan en la forma en que ocurre la medición; por ejemplo si la

información es recogida en una sola ocasión suele decirse que la investigación es

transversal; en cambio, si la información es recogida a lo largo del tiempo se denomina

longitudinal a la investigación.

En ocasiones, la recolección de la información debe ocurrir en grupos tan grandes de individuos que

se hace impráctico tratar de abarcar a todos ellos; entonces es cuando se ponen en práctica

procedimientos de muestreo. Tales procedimientos de muestreo están subordinados a la

consecuencia verificable que se desea comprobar y al diseño de investigación seleccionado.

2. Recuento (cómputo)

En esta etapa del método estadístico la información recogida es sometida a revisión,

clasificación y cómputo numérico.

A veces el recuento puede realizarse de manera muy simple, por ejemplo con rayas o

palotes; en otras ocasiones se requiere el empleo de tarjetas con los datos y, en

investigaciones con mucha información y muchos casos, puede requerirse el empleo de

computadoras y programas especiales para el manejo de bases de datos.

En términos generales puede decirse que el recuento consiste en la cuantificación de la

frecuencia con que aparecen las diversas características medidas en los elementos en estudio;

por ejemplo: el número de personas de sexo femenino y el de personas de sexo masculino o el

número de niños con peso menor a 3 kilos y el número de niños con peso igual o mayor a dicha

cifra.



38


3. Presentación.-

En esta etapa del método estadístico se elaboran los cuadros y los gráficos que permiten una

inspección precisa y rápida de los datos.

La elaboración de cuadros, que también suelen llamarse tablas, tiene por propósito

acomodar los datos de manera que se pueda efectuar una revisión numérica precisa de los

mismos.

La elaboración de gráficos tiene por propósito facilitar la inspección visual rápida de la

información. Casi siempre a cada cuadro con datos le puede corresponder una gráfica

pertinente que represente la misma información.

Presentar la misma información tanto en un cuadro como en su correspondiente gráfico

permite obtener una clara idea de la distribución de las frecuencias de las características

estudiadas.

4. Síntesis

En esta etapa la información es resumida en forma de medidas que permiten expresar de

manera sintética las principales propiedades numéricas de grandes series o agrupamientos

de datos.

La condensación de la información, en forma de medidas llamadas de resumen, tiene por

propósito facilitar la comprensión global de las características fundamentales de los

agrupamientos de datos.

Tales medidas de resumen, al ser comunicadas, permiten a los interlocutores evocar de

una misma manera la esencia de los datos; por ejemplo, cuando alguien informa que el

promedio de calificaciones de un grupo de alumnos es 9.6, en una escala que va del O al

10, la imagen que se transmite es la de un grupo con buen aprovechamiento escolar;

igualmente, cuando se dice que el porcentaje de defunciones con una cierta técnica quirúrgica

es de 80%, las personas que escuchan se imaginan que se trata de un procedimiento

peligroso.

la información cualitativa, como el sexo, la ocupación o los tipos de enfermedades, requiere

ser condensada a través de medidas de resumen diferentes a la que se usan para sintetizar la

información cuantitativa o numérica como el peso, la talla o la concentración de glucosa.

Entre las principales medidas de resumen para sintetizar a los datos cualitativos se encuentran

las razones, las proporciones y las tasas.

Entre las principales medidas para sintetizar los datos cuantitativos se encuentra la moda y la

amplitud, la mediana y los percentiles y el promedio y la desviación estándar.

5. Análisis

En esta etapa, mediante fórmulas estadísticas apropiadas y el uso de tablas específicamente

diseñadas, se efectúa la comparación de las medidas de resumen previamente calculadas;



39


por ejemplo, si antes se han calculado los promedios de peso de dos grupos de personas

sometidas a diferentes dietas, el análisis estadístico de los datos consiste en la comparación de

ambos promedios con el propósito de decidir si parece haber diferencias significativas entre

tales promedios.

Existen procedimientos bien establecidos para la comparación de las medidas de resumen que se

hayan calculado en la etapa de descripción. Tales procedimientos, conocidos como pruebas de

análisis estadístico cuentan con sus fórmulas y procedimientos propios.

Cada prueba de análisis estadístico debe utilizarse siempre en función del tipo de diseño

de investigación que se haya seleccionado para la comprobación de cada consecuencia

verificable deducida a partir de la hipótesis general de investigación.

PRESENTACIÓN DE DATOS (CUADROS Y GRÁFICOS).-

Incluir, como mínimo, los siguientes cinco componentes del cuadro estadístico, descritos en los

componentes de un cuadro:

• Título.

• Columna matriz.

• Encabezado de la matriz de cifras.

• Matriz de cifras

• Fuente.

TABLAS ESTADÍSTICAS.-

Ejemplo: en una encuesta de presupuesto familiar, se ha obtenido la siguiente información respecto

a la n° de hijos en 2 familias.

Variable x = n° de hijos



40


Los datos son los siguientes:

3, 1, 2, 0, 3, 2, 1, 1, 3, 3, 2, 4, 2, 2, 0, 2, 1, 3, 4, 2, 3

X1 x2 x21

Vemos que la variable x toma valores entre 0 y 4, es decir, existen en este grupo 5 categorías o

clases.

Contamos el número de familias en cada categoría y formamos la tabla.

Tabla 1

Categorías

Xi

Frec. Absoluta

fi

Frec. Absoluta Acum.

Fi

Frec. Relativa

hi

Frec. Rel. Acum.

Hi

0 1

2

3

4

Total

f1 = 2 f2 = 4 f3 = 7 f4 = 6 f5 = 2 n = 21

F1 = 2 F1 + F2 = 6 F1 + F2 + F3 = 13 F1 +.......+ F4 = 19 F1 +.......+ F5 = 21

h1/n = 0.095 h2/n = 0.190 h3/n = 0.333 h4/n = 0.285 h5/n = 0,095

H1 = 0.095 H1 + h2 = 0.286 H1 + h2 + h3 = 0.619 H1 +......+ h4 = 0.904 H1 +......+ h5 = 1,000 1.000

Donde:

N= tamaño de la muestra

Xi= valor de la variable i

fi= Frecuencia absoluta (Nº de veces que se repite la variable en la categoría i.

Fi= Frecuencia absoluta acumulada (se va acumulando las categorías presentadas en fi).

hi= Frecuencia relativa (porcentaje de la categoría respecto a n).

Hi= frecuencia relativa acumulada (porcentaje acumulado).

Observamos algunos detalles importantes:

N es la suma de la columna fi, es decir, siempre debe dar como resultado el tamaño de la muestra.

En la columna de frecuencia absoluta acumulada se va sumando los valores de la columna fi,

por lo tanto el último valor debe ser igual a n.

La columna frecuencia relativa (hi) representa en % de familias en cada categoría. Por ejemplo,

en las categorías con 3 hijos a un 28.5% de familias. Esta columna debe sumar 1.

La hi acumula los valores de la frecuencia relativa, por lo tanto el último valor debe ser.

Si contamos con una serie de datos, como se muestra en el siguiente ejercicio se procede de la

siguiente manera:



41


Salarios semanales de 40 personas en miles de pesos.

90 62 102 85 92 106 110 95 105 112

108 86 110 68 118 99 98 74 91 80

80 100 79 93 93 104 77 106 98 73

95 85 91 83 67 119 108 115 74 88

Primero: se tiene que buscar el valor o la cantidad de intervalos, que no debe ser menor de 5 ni

mayor de 18. Por lo general tiene el mismo ancho. Para calcular este intervalo se busca el valor

mínimo y el valor máximo Xmín = 62 Xmáx = 119.

Segundo: Se calcula el rango: 119 – 62 = 57.

Tercero: se usa la siguiente fórmula k = 1 + 3.322 x log (n) o número de datos.

(En este caso es 40 porque tenemos 40 datos) y el resultado del rango es (57).

Cuarto: se emplea la fórmula de esta manera:

k = 1 + 3.322 x log 40 = 6.3 (como el decimal es menor de 5 se redondea a 6.

Quinto: para calcular la amplitud de cada intervalo se procede así:

c = rango/ K = x c= 57/ 6 = 9.5 en este caso redondeamos a 10. Quiere decir que cada intervalo

tiene que tener una amplitud de 10 y se construye la tabla

Sexto: Yi (Marca de clase), se obtiene sumando cada intervalo menor con el mayor y se divide entre

2 p.e. 60 + 69 = 129/ 2 = 64.5 se redondea a 65

Intervalos Yi-1 – Yi+1

Marca de clase Y1

Frec. Absoluta fi

Fi

hi

Hi

[60 – 69) [70 – 79) [80 – 89) [90 – 99) [100 – 109) [110 – 119) Total

65 75 85 95 105 115

3 5 7 11 8 6 40

3 8 15 26 34 40

0,075 0,125 0,175 0,275 0,20 0,15

0,075 0,20 0,375 0.62 0,85 1,00 1,00

El resto de las columnas se forman de la misma manera que la tabla 1.

n = tamaño de la muestra

xi = valor de la variable en el individuo i

fi = frecuencia absoluta: nº de veces que se repite la variable en la

Categoría i

Fi = frecuencia absoluta acumulada. Indica el nº de individuos hasta

La categoría i

hi = frecuencia relativa. Porcentaje de la categoría respecto del total,

Se obtiene dividiendo la frecuencia de la clase por el tamaño de la

Muestra.

Hi = frecuencia relativa acumulada. Porcentaje acumulado



42


Yi = marca de clase: su valor es igual a la mitad de la suma de los

Limites inferior y superior del intervalo de clase.

C = amplitud del intervalo: la diferencia entre los limites reales de un

Intervalo.

Yi -1 = límite inferior del intervalo

Yi +1 = límite superior del intervalo

En todos los análisis estadísticos se supone que el valor de la marca de una clase es el valor

que corresponde asignar a cada uno de los elementos ubicados en ese intervalo.

REPRESENTACIONES GRÁFICAS.- Definición.- Un gráfico es el método que se utiliza para representar datos cuantitativos en un sistema

de coordenadas (generalmente x y Y). Hay diferentes tipos de gráficos tales como el de coordenadas

rectangulares, coordenadas polares, los que responden a propósitos especiales (tridimensionales),

etc. Nos limitaremos a exponer el sistema de coordenadas rectangulares.

Los gráficos de coordenadas rectangulares son aquellos que consisten en dos ejes que se cortan

formando un ángulo recto. Cada eje se identifica con una escala determinada de medida. La Fig. 1

representa la estructura general de un gráfico de coordenadas rectangulares. Generalmente la

variable asignada al eje de las “X” es considerada la variable independiente (método de clasificación)

mientras que la variable asignada al eje de las “Y” es la variable dependiente (frecuencia). Es decir

al dibujar un gráfico un cambio en “Y” debe hacerse con respecto a “X”.

Fig. 1 GRAFICO GENERAL

Y1

Y2

Y-

X 1 X 2 X -



43


Principios generales:

Los gráficos trazados correctamente, permiten al lector obtener en forma rápida una impresión del

conjunto del material presentado. Algunos de los principios más importantes del gráfico se detallan

a continuación:

El tipo de gráfico que alcance su objetivo con la máxima sencillez será el más efectivo.

No debe contener más líneas o símbolos que los que el ojo pueda abarcar fácilmente.

Toda representación gráfica debe explicarse por si misma.

El título debe colocarse ya sea sobre el gráfico o al pié de él.

Cuando en un gráfico se representa más de una variable, cada una debe estar

claramente diferenciada por medio de leyendas o aclaraciones.

No deben indicarse más ejes coordenados que los estrictamente necesarios.

Las líneas del gráfico deben ser dibujadas con trazos más gruesos que el de los ejes

coordenados.

La frecuencia se representa generalmente sobre el eje vertical (“Y”) y el método de

clasificación sobre el eje horizontal (“X”).

Cuando se utiliza una escala aritmética, a iguales incrementos sobre la escala debe

corresponder igual número de unidades.

Las divisiones de la escala deben estar claramente indicadas, como así también sus

subdivisiones.

Ejemplos específicos:

Gráficos lineales a escala aritmética.- Un gráfico lineal es aquel en el cual, intervalos iguales,

representan la misma unidad sobre un eje, pero no necesariamente estos intervalos deben ser

iguales en ambos ejes. Debe elegirse cuidadosamente el tipo de intervalo, si estos van a ser iguales

en ambos ejes o si el eje de las “X” tendrá intervalos mayores en relación al eje de las “Y” o viceversa.

La escala debe ser definida de tal manera que el producto final, sea grato a la vista. En este tipo de

gráfico, la escala puede interrumpirse, pero debe tenerse cuidado que el gráfico no sea mal

interpretado.

La figura 2 es un ejemplo de un gráfico lineal.

TENDENCIAS DE LOS ABORTOS HOSPITALARIOS

Chile 1975 - 2005 1000

≈≈

30

25

20

15

10

5

0

1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

Años

tasa

0/00

MEF



44


Gráficos lineales a escala semi-logaritmica.- en este gráfico uno de los ejes, generalmente el eje

de las “Y” corresponde a una escala logarítmica, mientras que el otro eje a una escala aritmética. Es

muy útil cuando se examinan series de datos en un periodo de tiempo determinado en que nos

interesan los cambios relativos (o tasas) más que los cambios absolutos (cantidad real). Las ventajas

que posee un gráfico semi-logarítmico se detallan a continuación:

Una línea recta indica una tasa constante de cambio.

La pendiente de la línea indica la tasa de aumento o disminución.

Dos o más líneas que siguen una dirección paralela muestran idénticas tasas de

aumento o disminución.

Un ejemplo de este tipo de gráfico se muestra en la figura 3.

Figura 3

TENDENCIA HISTORICA DE LA EXPECTATIVA DE VIDA EN 9 PAISES DE AMERICA LATINA 1940-2000

70 -------------Brasil, Chile, Colombia 70 60 …………. República Dominicana, Guatemala 60 Nicaragua 50 _______ Total 50 40 40 30 30 20 20 1900 1920 1940 1960 1980 2000



45


Histograma.- Este tipo de diagrama se utiliza exclusivamente para representar distribuciones de

frecuencia de datos cuantitativos asociados a una variable continua. Este gráfico no debe

confundirse con los diagramas de barras que poseen espacios entre sí. En este tipo de gráfico la

escala no debe interrumpirse dado que el histograma configura el área total bajo la curva. Por esta

característica el tipo de histograma más fácil de construir será aquel que posea el mismo intervalo

de clase como se muestra en la figura 4.

Figura 4

15 1 Caso 1 Defunción 10 5 0 23 24 25 26 27 28 29 30 31 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Octubre Noviembre En la figura 4 el área bajo la curva se ha subdividido en pequeños rectángulos cada uno de los cuales

representa 1 caso de la enfermedad. Corrientemente se dibuja sólo la línea que representa el alto

de cada columna. Con el objeto de que el área de cada rectángulo en el histograma corresponda a

un número determinado de casos, la altura representará el número de casos por unidad de medida

(en la figura 4, por día) y el ancho, el método de clasificación (en la figura 4, intervalo de tiempo en

días). Por lo tanto la altura por el ancho representará el número de casos por día así como la altura

por el ancho es igual al área de un rectángulo.

La construcción de un histograma con intervalos desiguales requiere más atención debido al

concepto del área total. La figura 5 fue seleccionada para ilustrar esta situación.

Figura 5. 30 20 10 0 ≈≈ 15 20 25 30 35 40 45 50

Número de casos

T

a

s

a

s

x

1

0

0

0

M

E

F



46


En general, en un histograma debe mostrarse solo un grupo de datos; sin embargo es bastante

común en el campo de la Salud Pública representar en un histograma datos de casos-defunciones,

masculino-femenino, etc.

Polígono de frecuencia.- si se desea representar más de un grupo de datos, en términos de una

distribución de frecuencias, debe utilizarse el polígono de frecuencia. Este se construye a partir de

un histograma, uniendo los puntos medios de cada intervalo de clase con una línea recta. Esto se

ilustra en la figura 6.

Figura 6

NOTICIAS EN PLANIFICACION FAMILIAR POR MES DE PUBLICACION REVISTAS DE LA SOCIEDAD DE GINECOLOGIA Y OBSTETRICIA DE SANTA CRUZ

2018

Elaborar el gráfico en clases Dado que la construcción del polígono de frecuencia se hace a partir de un histograma, en ambos

regirán las mismas reglas para el área bajo la curva con intervalos de clases iguales o desiguales

(en el polígono de frecuencia, a diferencia del histograma, el número de observaciones en un

intervalo dado, está concentrado en el punto medio de dicho intervalo. Ilustrando lo anterior, el

polígono de frecuencia debe “cerrarse” con el objeto de configurar el área. Para ello se une su primer

y su último punto con la línea base del gráfico. Esto debe hacerse de tal manera que el área del

polígono resulte aproximadamente igual al área del histograma. La figura 7 muestra la forma correcta

de cerrar el polígono de frecuencia. La Figura 8 muestra la forma incorrecta.

En la figura 7, el área designada por A será parte del histograma, si los datos fueron trazados

aplicando ese método. Con el objeto de compensar la exclusión del área A por el polígono, se une

el punto C con la línea base en forma tal que se obtenga el área B aproximadamente igual al área

A.



47


La figura 8 muestra el método incorrecto de cerrar el polígono de frecuencia porque el área D se

excluye sin que haya compensación.

Figura 7 figura 8

METODO CORRECTO PARA CERRAR EL METODO INCORRECTO PARA CERRAR

EL

POLIGONO DE FRECUENCIA POLIGONO DE FRECUENCIA

10 10

8 8

6 C 6

4 4

A

2 2 D

B

0

25 30 35 25 30 35

En la figura 9 se muestra un polígono de frecuencia que posee intervalos de clases iguales.

Adicionalmente la figura 10 ilustra un polígono de frecuencias con intervalos de clases desiguales.

La figura 11 muestra un polígono de frecuencia que ilustra 2 grupos de datos

Elaborar en clases



48


GRÁFICOS PARA VARIABLES CUALITATIVAS Y CUANTITATIVAS.-

Diagramas de barras simples.

Diagrama de barras compuestas

Diagrama de barras agrupadas o apiladas.

Diagrama de sectores circulares

Pictogramas.

Histogramas

Polígonos de frecuencias.

CUESTIONARIO

1.- En una cierta ciudad se ha tomado una muestra representativa del total de familias que en ella viven y se ha anotado el número de hijos de cada una. Los valores de esta variable son los siguientes: 0 1 0 4 2 2 1 2 3 2 3 2 1 3 4 2 2 3 2 1 a) Diga qué tipo de datos son estos. b) Construya una tabla de frecuencias correspondiente a este ejercicio. 2.- Se visitaron 25 empresas citrícolas de una cierta zona y en cada una se anotó la cantidad de plantas atacadas por un cierto hongo, de lo cual resultaron los siguientes datos: 15 20 25 15 18 16 17 18 20 18 18 18 19 16 17 19 16 17 17 17 19 18 19 18 15 a) Diga qué tipo de datos son estos. b) Construya una tabla de frecuencias correspondiente a este ejercicio. 3.- Determine para el ejercicio 1 la frecuencia relativa de familias con 2 hijos o menos y la frecuencia relativa de familias que tienen más de 2 hijos y no más de 4. 4.- Determine para el ejercicio 2 la frecuencia relativa de empresas citrícolas que tienen 18 o menos plantas atacadas por el hongo. Calcule también la frecuencia relativa de empresas citrícolas que tienen no menos de 18 plantas atacadas por el hongo. 5.- El gerente de personal de una compañía registró el número de días que sus 50 empleados habían tomado como licencia por enfermedad. 10 35 12 8 44 6 15 20 5 7 5 11 17 8 4 7 25 9 2 10 12 12 3 10 9 3 5 16 31 9 0 4 7 11 3 18 2 10 6 22 2 9 8 29 6 4 7 10 0 1 a) Identificar la variable y su clasificación. b) Construir una tabla de frecuencia apropiada a estos datos.



49



WORK PAPER # 3

UNIDAD III O TEMA: BIOESTADISTICA

TITULO: MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

FECHA DE ENTREGA:

Distribución de Frecuencias:

Una distribución de frecuencias es la ocurrencia de observaciones según la frecuencia con que ellas

ocurren. Si el número de observaciones es suficiente y ellas se han efectuado enteramente al azar,

su distribución de frecuencias se agrupará alrededor de un punto central y formará una curva en

forma de campana. Una curva de este tipo es conocida como curva normal o de Gauss

Observaciones

Tendencia central.-

Es la tendencia de los eventos que observados un número suficiente de veces y sin sesgos, se

ubican alrededor de un punto central.

Medidas de tendencia central.-

Son valores que se ubican al centro de una distribución de frecuencias, los valores centrales más

utilizados son:

Media, mediana y moda

F

r

e

c

u

e

n

c

i

a



50


Media aritmética.- es la suma de todas las observaciones dividida por el número de observaciones.

También recibe el nombre de promedio, promedio aritmético o simplemente media. El símbolo que

se usa para distinguirla es “X” (se lee equis media)

La media conserva las unidades de medida de la variable en su estado original, o sea, que la media

de un grupo de edades en años se expresará asimismo en años.

El cálculo de la media dependerá de cómo aparezcan los datos, de tal suerte que, para datos simples,

la fórmula es: X = Σ Xi

n

Donde:

= Media aritmética

Σ = Suma de (Sumatoria)

Xi = Valor de una observación.

N = número de observaciones. Ejemplos.-

Conocer la estatura media de cinco adolescentes de tu consultorio. Estas son las observaciones

(datos) de la medición de cada uno de ellos (en cm.):

170.0 150.0 130.0 160.0 140.0

Este resultado indica que, en promedio, los adolescentes miden 150 centímetros.

Otro ejemplo:

Xi= 7, 16, 3, 12, 8,3

n = 6

-

X = 7+16+3+12+8+3 = 49 = 8.2

6 6

Si los datos aparecen en una distribución de frecuencias, la fórmula para el cálculo de la media

aritmética es la siguiente:

= Σ fi x Xi n Donde:

= Media aritmética.

Σ = Suma de (Sumatoria)

Xi = categoría de las variables.

n = total de observaciones = Σ fi

fi = frecuencia de xi o frecuencias absolutas



51


Por ejemplo, estos son los pesos (en kilogramos) de 10 individuos representados por sus

frecuencias absolutas:

= Media aritmética o el valor que se busca

Σ fi x Xi = 618

n = 10

xi = 60 , 61, 62, 63, 64.

fi = 3, 1, 2, 3, 1.

Remplazando la fórmula se obtiene:

El resultado nos muestra que los 10 sujetos pesan como promedio 61.8 kilogramos (o mejor, 62).

Si los datos están agrupados en una escala de intervalos, el cálculo de la media aritmética se realiza

usando la siguiente fórmula:

= Σ MC x fi

n

Donde:

= media aritmética

Σ = sumatoria.

MC= son las marcas de clases de los intervalos.

fi = son las frecuencias absolutas de los intervalos.

n = total de observaciones.

Ejemplo:

Cuál es la media aritmética de la frecuencia cardiaca (FC), de 100 pacientes ingresados en el

Servicio de Medicina Interna de cierto hospital presentados en la siguiente tabla:



52


Procedimiento:

1.- Calcular la marca de clase (MC) de cada intervalo.

2.- insertar una columna al lado de la columna de intervalos de clase, para la MC.

3.- multiplicar el resultado de cada categoría por la frecuencia absoluta correspondiente.

4.- anotando el resultado en otra columna en la misma tabla, como se muestra en el ejemplo

Una vez concluido el ejercicio se puede remplazar la fórmula porque:

= media aritmética

Σ CM= 7630

MC= son: 30.5, 50.5, 70.5, 90.5, 110.5

fi = son: 1,17,38, 40, 4.

n = 100 porque la suma de fi da como resultado 100.

= Σ MC x fi = = 7630 = 76.3

n 100

Interpretación del Resultado: En promedio, los 100 pacientes estudiados tienen una frecuencia

cardiaca de 76 latidos por minuto.

Propiedades de la media:

1. Es fácilmente entendible por la mayoría de las personas (o, al menos, es

Fácil de explicar su significado).

2. Siempre existe, y puede calcularse para cualquier dato numérico.

3. Es única, o sea, un grupo de datos sólo tiene una media.

4. Toma en cuenta a todos los valores de la serie de forma individual, esto es,

Recorre la serie completa.

Esta última resulta ser sumamente importante, pues la media calculada representa a todos los

valores de la serie, siendo precisamente lo que se quería lograr. Ahora bien, no siempre esto resulta

beneficioso, como verás en este ejemplo: imagínese que se deseaba saber la edad promedio de las

personas reunidas en un salón de cierto Círculo Infantil, para lo cual se escogió al azar uno de los

que poseía dicho centro. En el momento de la medición, se encontraban presentes en el salón

escogido siete bebés y la educadora que los cuidaba, siendo sus edades las siguientes (m: meses,

a: años):

18m 10m 12m 16m 20m 12m 14m ≈ 34a



53


Edad media: 510 meses/8 = 63.75 meses = 5.3 años

Ahora tenemos que, en promedio, las personas allí reunidas tenían 64 meses de edad, ¿Cree que

sea cierto ese dato? Claro que no, está bastante lejos de la realidad, mas no está mal hecho el

cálculo. Matemáticamente es impecable, pero la lógica dice que algo falló.

El motivo por el que apareció un resultado tan dispar es la presencia de un dato discordante en el

conjunto: la edad de la educadora. Cuando en una serie de datos encuentra algún dato que se aparta

de los demás de forma llamativa, entonces puede nombrarlo dato(s) aberrante(s). Si calculásemos

la media con las edades de los pequeños solamente, entonces hubiese sido de 15 meses.

Lo que tiene que hacer es multiplicar los años en meses es decir 34/12= 408 y sumar el resto de

los datos así 408+18+10+12+16+20+12+14 = 510 y recién reemplazar con la fórmula para datos

simples y obtendrá el resultado correcto en meses que es 63.75 y este resultado lo divide entre los

12 meses que tiene el año llegando al resultado final 5.3.

En resumen, si los datos son relativamente homogéneos, la media aritmética es una buena medida

de resumen; pero si existen valores muy alejados de la mayoría, entonces se distorsiona mucho

y deja de reflejar la realidad real.

La mediana

Es otra medida de tendencia central, que como su nombre lo indica es la observación que divide a

una serie ordenada de datos en dos partes iguales, o sea, es la observación que ocupa la posición

central de una serie ordenada de datos. No tiene un símbolo específico, sin embargo se usa la

abreviatura MED.

Para calcular la mediana de una serie ordenada de datos simples se siguen los siguientes pasos:

Por ejemplo:

Si tiene un número impar de observaciones, 41, 40, 36, 32, 26, 21, 20.

1. Se ordenan los dados de menor a mayor así 20 21 26 32 36 42 40 41.

2. La fórmula que indica la posición que ocupa la mediana en la serie es

3. En este caso n = 7 +1 = 4

2

4. El 4 quiere decir que el 4º puesto de la serie ordenada de datos corresponde a la mediana,

sin importar por cual extremo (derecho o izquierdo) comience a contar.

5. Si es por el extremo derecho seria 32 el valor que ocupa el 4º lugar.

6. Si es por el extremo izquierdo seria 32 el valor que ocupa el 4º lugar.

7. La mediana en este ejercicio es 32.

Si tiene un número par de observaciones; 20, 33, 75, 51 24, 39, 45, 80

1. Se ordenan los datos así: 20, 24, 33, 39, 45, 51, 75, 80.

2. Se usa la misma fórmula que para datos impares

3. En este caso es 8 + 1 = 9 = 4.5

2 2



54


4. El 4.5 quiere decir que el puesto de la serie ordenada de datos corresponde a la mediana

contando por ambos extremos es decir del lado derecho e izquierdo.

5. En este caso los números del centro son 39 y 45 que son los que ocupan el puesto 4º y 5º

puesto y la mitad de estos valores es la mediana.

6. Para obtener el resultado se suman ambos valores y se dividen entre 2 obteniendo el

resultado esperado 39+45= 84/2= 42

Se puede presentar la situación de que tenga una serie con varios valores iguales, como 50,

54, 56, 56, 56, 56, 60, 62. Aquí la mediana es 56, claro está. Recuerda que ella es el valor central

del grupo, y sería un atentado abierto a la lógica cuestionarse cuál de los 56s es la mediana.

También puede calcular la mediana para datos agrupados.

Suponga que tiene las edades de 100 individuos de 20 a 54 años de tu área de salud:

Para el cálculo de la mediana en series agrupadas, se utiliza la siguiente expresión:

Donde:

– LRI es el límite real inferior del intervalo que contiene a la mediana.

– n es el total de observaciones de la serie de datos.

– FAA es la frecuencia absoluta acumulada del IC que antecede al

Que contiene a la mediana.

– f es la frecuencia absoluta del IC que contiene a la mediana.

– c es la amplitud del IC que contiene a la mediana.

Para realizar el ejercicio se procede de la siguiente forma:

1.- divida el total de la fa que es 100 entre 2 = 50

2.- y la Fa de 50 se encuentra en 51y en el intervalo (30 -34).

3.- el LRI es 30

4.- C= 5



55


Esta medida de resumen posee las propiedades siguientes:

1. Su cálculo es sencillo;

2. Siempre existe, y puedes calcularla a cualquier conjunto de datos

Numéricos;

3. Es única;

4. Se puede calcular en series con límites abiertos, excepto cuando la propia

Mediana caiga en un límite abierto, pero esto es sumamente improbable.

5. No se afecta fácilmente por valores extremos.

La cuarta y quinta propiedades hacen que se prefiera esta medida sobre la media en situaciones en

que la escala sea abierta o que existan valores aberrantes. Ahora bien, en la mayoría de los casos

—lógicamente, salvo los citados— se prefiere conocer la media como medida de tendencia

central.

Para ilustrar lo planteado en la quinta propiedad, volvamos al ejemplo de las edades de los niños del

Círculo Infantil y su educadora. Si calculamos la mediana de esos datos, ésta sería:

Datos ordenados: 10, 12, 12, 14, 16, 18, 20, 34 Mediana: (14 + 16) / 2 = 15 meses, resultado que sí

refleja con certeza el centro de los datos. Quizá una desventaja imputable a la determinación de la

mediana radica en el ordenamiento previo de las observaciones, faena que pudiese devenir tediosa

y hasta impracticable de ser un número considerable de datos, pero recuerda las potencialidades

que te brindan los software existentes en el mercado actual, que facilitan enormemente el trabajo15

al calcular la mayoría de estos indicadores.

La moda

Es el valor que ocurre más frecuentemente. Se utiliza raramente en estadística de salud pública.

Por ejemplo, si de seis pacientes, tres tienen 20 años, y los otros tienen 18, 21, y 25 respectivamente,

entonces dirías que 20 años es la moda, o edad modal.

La mayor ventaja de la moda radica en que no requiere cálculo alguno, Sin embargo, puede que no

exista, e incluso puede no ser única.

Por ejemplo, la serie 2, 5, 6, 6, 6, 7, 8, 8, 8, es una serie bimodal, pues cuenta con el seis y el ocho

como modas.

CUESTIONARIO

1. Las cifras siguientes corresponden a la estatura (en centímetros) de los estudiantes de un aula

de cierta escuela. La Dra. Fonseca, a cargo de dicho centro, desea resumir esta información con

miras a redactar un informe, en el cual deben aparecer consignadas las interpretaciones

correspondientes a los resultados de la media aritmética, la mediana y la moda ¿Podrías ayudar a

la atribulada doctora en su empeño?

135 134 136 136 134 146 146 147 147 146 123 117 125 124 122

151 148 153 152 148 138 138 138 138 138 140 138 143 141 139

131 219 132 132 129 145 144 146 146 145 128 126 128 128 127

137 137 137 137 137



56



WORK PAPER # 4

UNIDAD IV O TEMA: BIOESTADISTICA

TITULO: MEDIDAS DE DISPERSIÓN

FECHA DE ENTREGA:

Las medidas de dispersión describen un grupo de valores en función de la variación o dispersión de

los itenes incluidos dentro de ese grupo.

Existen varias técnicas para medir el grado de dispersión de un grupo de datos entre ellos está el

Rango, la desviación promedio, la desviación estándar y el coeficiente de variación.

Rango.- Es la diferencia entre el valor más alto (VM) y el más bajo (Vm) de los valores de una serie

que no se han agrupado en una distribución de frecuencias.

R = VM – Vm

Para datos agrupados en una distribución de frecuencias el rango se define como la diferencia

entre el límite superior de la clase más alta o última clase (VM) y el límite inferior de la clase más

baja o primera clase (Vm).

Desviación promedio.- Suma de los valores absolutos (independientes del signo) de las

desviaciones o diferencias, obtenidas de las medidas individuales menos la media o la mediana,

dividida por el número de observaciones.

Dp = Σ Xi - X

N

Dp = desviación promedio

Σ = sumatoria o suma

Xi = Valor de la serie.

X = media aritmética de la serie

N = Número de datos.

Ejemplo:

Hallar la desviación media de la serie de números siguiente:

2, 3, 6, 8, 11

1.- sacar la media.

X = 2+3+5+8+11 = 29 = 5.8 = 6

5 5

2.- con este resultado que es la media (6) se procede a restar de cada valor así:



57


(2 – 6)( 3 – 6) (6 – 6) (8 – 6) (11 – 6)

3.- - 4 -3 0 +2 +5

4.-Sumar sin importar el signo menos o más la suma de 4+3+2+5 = 14

5.- este resultado se divide entre el número de datos que es 5 (14/ 5 = 2.8)

6.- la desviación promedio de la serie ordenada de datos es 2.8.

Para datos agrupados en distribución de frecuencias la desviación promedio se calcula a partir de

los puntos medio de marcas de clases o (Xi) y las frecuencias (fi). Con la siguiente fórmula:

Dp = Σ MC – X x fi

N

Por ejemplo si tenemos la distribución de frecuencias

Xi Yi -1 Yi +1 fi Fi hi Hi

1 10-15 3

2 15-20 5

3 20-25 7

4 25-30 4

5 30-35 2

21

Y se quiere buscar la desviación promedio, se procede de la siguiente manera:

Primero: Si la fórmula pide trabajar con la Marca de Clase y ese dato no está en la tabla, se comienza

buscando la marca de clase.

Segundo: con cada uno de los valores de los intervalos se busca la marca de clase representado en

la tabla por (Y1).

Tercer: Con esos datos se busca la media aritmética con la fórmula para datos agrupados en

intervalos de clase.

Cuarto: con el resultado de la media aritmética encontrado se continua el ejercicio pedido buscando

los valores de la MC –X (marca de clase menos la media aritmética)

Quinto: para ello reste todos los valores de la Marca de clase (Y1) con la media aritmética encontrada

(21.8 en este ejercicio).

Sexto: Todos los resultados encontrados después de haber realizado el paso anterior los multiplica

por la frecuencia absoluta presentada.

Séptimo: suma todos los valores encontrados del paso 6 y con ese resultado puede recién

reemplazar la fórmula para encontrar la desviación promedio en datos agrupados.



58


Xi Yi -1 Yi +1 Y 1 fi ΣMC x fi MC – X MC – X x fi

1 10 - 15 12.5 3 37.5 12.5 - 21.8 = 9.3 9.3 x 3 = 27.9

2 15 - 20 17.5 5 87.5 17.5 - 21.8 = 4.3 4.3 x 5 = 21.5

3 20 - 25 22.5 7 157.5 22.5 - 21.8 = 0.7 0.7 x 7 = 4.9

4 25 - 30 27.5 4 110 27.5 - 21.8 = 5.7 5.7 x 4 = 22.8

5 30 - 35 32.5 2 65 32.5 - 21.8 =10.7 10.7 x 2 = 21.4

457.5 98.5

Octavo: reemplace la fórmula:

Recuerde la fórmula y escríbala en el recuadro

Noveno: Si reemplaza la fórmula sería: 98.5 = 4.7

21

Décimo: interpretación: la desviación promedio de este ejercicio es de 4.7

Desviación estándar:

Desviación estándar es la raíz cuadra de la suma de las desviaciones de la media al cuadrado

dividida por el número de las observaciones (n) menos 1. Su fórmula es la que sigue:

Ejemplo: Xi Xi – X d d 2

1 1 – 50 -49 2401 44 44 - 50 - 6 36 45 45 - 50 - 5 25 46 46 - 50 - 4 16 48 48 - 50 - 2 4 48 48 - 50 - 2 4 49 49 - 50 - 1 1 50 50 - 50 0 0 50 50 - 50 0 0 51 51 - 50 1 1 52 52 - 50 2 4 52 52 - 50 2 4 54 54 - 50 4 16 55 55 - 50 5 25 55 55 - 50 5 25 100 100 - 50 50 2500 800 0 5062

S = Σ (Xi - X)2

n - 1



59


Desarrollo:

Primero: como la fórmula pide media aritmética, entonces se busca la media aritmética con la fórmula

para datos simples X = Σ Xi = 800 = 50

n 16

Segundo: luego se resta la media aritmética de cada uno de los valores de la frecuencia.

Tercero: El resultado encontrado en cada valor es la desviación, pero como la fórmula pide que s

eleve al cuadrado entonces se eleva al cuadrado y se obtiene los resultados de la columna d2 .

Cuarto: Sume el total de los datos de la última columna (d2)

Quinto reemplace la fórmula así:

S = 5062 = 337.5 = 18.4

15

Interpretación: la desviación estándar es 18.4.

Importancia estadística.- Es una probabilidad simétrica o curva de Gauss de distribución uniforme.

Las medidas de tendencia central ( media, mediana y rango) son todas iguales. Más aún, si uno

midiera desde la media una distancia de una desviación estándar a cada lado encontraría que el

68.3% de las observaciones caería dentro de esta área bajo la curva. Similarmente, si uno midiera

desde la media una distancia de dos desviaciones estándar hacia cada lado encontraría que el 95.5

% de las observaciones caería dentro del área bajo la curva. Por último, si uno midiera desde la

media una distancia de 3 desviaciones estándar hacia cada lado, encontraría que el 99.7% de las

observaciones caerían dentro del área de la curva, esto se representa como sigue:

X 1 S contiene 68.3 % de las observaciones.

X 2 S contiene 95.5 % de las observaciones

X 3 S contiene 99.7 % de las observaciones.

Esto puede ser representado gráficamente de la manera siguiente;

Coeficiente de Variación.- Es una medida que nos permite comparar la dispersión relativa de un tipo de datos con la dispersión relativa de otro tipo de datos, la fórmula es: CV = S x 100

X

Primero los datos a ser comparados pueden ser expresados en las mismas unidades, con sus

mismos promedios (casi iguales).

Por ejemplo:

La clase A tiene una marca promedio de 85.17 con una desviación estándar de 4.48 y la clase B

tiene una marca promedio de 85.05 con una desviación estándar de 4.25. la clase B tiene una

dispersión absoluta menor que la clase A, pero la dispersión absoluta de las dos clases es la misma.

Segundo: desarrollo del ejercicio



60


Clase A Clase B

CV = 4.48 x 100 = 5.3 % CV = 4.25 x 100 = 5.0%

85.17 85.05

Otro caso:

Los datos pueden ser comparados o a compararse pueden ser expresados en las mismas unidades,

pero sus promedios pueden diferir.

Por ejemplo,

El resorte A tiene una tensión de vida promedio de 138.64 libras con una desviación estándar de

15.27 libras.

El resorte B tiene una tensión de vida promedio de 87.66 libras con una desviación estándar de 14.12

libras. El resorte A varía más que el resorte B, sin embargo puede resistir una tracción mas fuerte

(esto es, mayor promedio).

Resorte A Resorte B

CV = 15.27 x 100 = 11.0% CV = 14.12 x 100 = 16.1 %

138.64 87.66

Es aparente que la variación relativa en la tensión de vida promedio es mucho menor en A que en

B.

CUESTIONARIO 1. En una investigación sobre la incidencia de la hipertensión arterial en jóvenes de 20-24 años

de un municipio de la provincia Ciego de Ávila, se estudiaron 350 jóvenes, de ellos 200 eran varones.

A continuación te presentamos un cuadro con la información obtenida.

Tabla 1. Distribución de jóvenes según tensión arterial diastólica (TAD). Municipio Ciego de Ávila,

1998.

a) Determina la media aritmética, la mediana, la desviación media y la desviación estándar.

b) Interpreta los resultados obtenidos.



61


1. Del mismo estudio, se obtuvo la siguiente información por sexos:

Tabla 2. Jóvenes según tensión arterial diastólica (TAD) y sexo. Municipio Ciego de Ávila, 1998.

a) Determina e interpreta la media aritmética, la mediana y moda para cada grupo.

b) ¿Qué puedes decir acerca de la variabilidad de cada grupo?

c) ¿Para qué valor se encuentra el 70% de los varones por encima de él?

d) ¿Para qué valor el 25% de las hembras está por debajo de él?



62



WORK PAPER # 5

UNIDAD V O TEMA: BIOESTADISTICA

TITULO: MEDIDAS DE POSICION

FECHA DE ENTREGA:

MEDIDAS DE POSICIÓN

Se llaman medidas de posición porque establecen una posición en una serie ordenada de datos,

constituyen una referencia a partir de la cual se puede ver que valor o valores están por encima de

½ o 1/3 o ¼ partes de las observaciones. Las medidas de posición

Son los cuartiles, deciles y percentiles.

Cuartiles.-

Los cuartiles son los tres valores de la variable que dividen a un conjunto de datos ordenados en 4

partes iguales. En estadística se representan por Q1; Q2; Q3 y determinan los valores

correspondientes al 25% al 50% y al 75% de los datos. Q2 es igual a la mediana. La fórmula es Q x

N = (Q = 1 – 2 – 3).

4

Ejemplos de cálculos de cuartiles con un número impar de datos

Calcule los cuartiles 1,2y 3 de la siguiente serie de datos 3, 7, 5, 2, 4, 9, 6

1.- ordenamos los datos de menor a mayor así: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9

2.- Buscamos el lugar que ocupa cada cuartil mediante el empleo de la fórmula:

Q = 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9

Q1 Q2 Q3

3.- El cuartil 1 se calcula así: Q1 = 1 x 7 = 7 = 1.75

4 4

Q2 = 2 x 7 = 14 = 3.5

4 4

Q3 = 3 x 7 = 21 = 5.25

4 4



63


Ejemplo con u número par de datos:

2, 5, 3, 4, 6, 7, 1, 9

1.- ordenamos los datos

1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9

2.- reemplazamos la fórmula

Q 1 = 1 x 8 = 8 = 2

4 4

Q2 = 2 x 8 = 16 = 4

4 4

Q 3 = 3 x 8 = 24 = 6

4 4

Ejemplos para buscar el cuartil de una serie agrupada de datos, se tiene que usar otra fórmula y el

procedimiento es diferente. A continuación se explicara paso a paso.

Donde:

– qi es el cuartil deseado (i = 1, 2, 3);

– LRI: límite real inferior del intervalo que contiene al cuartil;

– n: total de observaciones;

– FAA: frecuencia acumulada absoluta de la clase que antecede a la

del cuartil;

– f: frecuencia absoluta de la clase que contiene al cuartil;

– c: amplitud del IC que contiene al cuartil.

Para calcular el primer cuartil, volvamos al ejemplo de las frecuencias cardiacas en ciertos pacientes

ingresados.



64


1. Busca en cual clase está el cuartil ; con este valor y siguiendo el

procedimiento rápidamente sabrá que el cuartil está en el tercer intervalo (porque 25 esta dentro de

la frecuencia acumulada 56 que es la primera en sobrepasar 25).

2. Los LR de ese IC son: LRI = (60 + 61) / 2 = 60.5; LRS = (80 + 81) / 2 = 80.5.

3.- Luego: c = 80.5 – 60.5 = 20.

4.- FAA = 18,

5.-f = 38. 6.- Determina el cuartil: Interpretación:

La cuarta parte de los pacientes, o el 25% de ellos, tiene 64 o menos latidos cardiacos por minuto;

o puedes decir que el 75% (¾ partes de los pacientes) tiene más de 64 latidos cardiacos por

minuto

Recomendaciones:

Primero se resuelve la parte que está dentro del corchete y ese resultado se multiplica por 20 de

este ejercicio, siendo el resultado 3.68 y luego se suma el 60.5.

La misma fórmula se usa para el cuartil 2 y 3 teniendo en cuenta que el único valor que cambiaría

seria Q2 o Q3.

Los deciles

Son los 9 valores que dividen la serie de datos en 10 partes iguales y son los valores

correspondientes al 10%; 20%............................90% de los datos. La fórmula usada es

Di x N

10

D5 = coincide con la mediana

Ejemplo de cálculos de los deciles

Calcular del primer decil en una serie de datos simples, (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9). Siendo n el total de

observaciones, y di el decil deseado.

Para datos agrupados, usaremos nuevamente el ejemplo de la frecuencia cardiaca. Los pasos para

calcular el decil son en esencia iguales que si fueses a calcular el cuartil, haciendo los cambios

siguientes:

Donde: – di es el decil deseado (i = 1, 2,…, 9); – LRI: límite real inferior de la clase o intervalo que contiene al decil; – n: total de observaciones; – FAA: frecuencia acumulada absoluta de la clase que antecede a la Del decil; – f: frecuencia absoluta de la clase que contiene al decil; – c: amplitud del IC que contiene al decil.



65


Los percentiles.- Los percentiles son valores que dividen a una serie ordenada de datos en cien partes iguales, motivo por el que hay 99 percentiles y corresponden al 1%, 2%....Y AL 99% de los datos. P 50 coincide con la mediana. P = Para datos agrupados, el percentil deseado será el resultado de computar: Donde: – pi es el percentil deseado (i = 1, 2,…, 99); – LRI: límite real inferior de la clase o intervalo que contiene al percentil; – n: total de observaciones; – FAA: frecuencia acumulada absoluta de la clase que antecede a la del Percentil; – f: frecuencia absoluta de la clase que contiene al percentil; – c: amplitud del IC que contiene al percentil.



66



WORK PAPER # 6

UNIDAD VI O TEMA: BIOESTADISTICA

TITULO: PROBABILIDADES

FECHA DE ENTREGA:

HISTORIA DE LA PROBABILIDAD

Los juegos de azar tienen una antigüedad de más de 40000 años; así por ejemplo, los

dados se utilizaron tanto en el juego como en ceremonias religiosas. Las civilizaciones antiguas

explicaban el azar mediante la voluntad divina. En el Renacimiento el abandono progresivo de

explicaciones teológicas conduce a una reconsideración de los experimentos aleatorios.

Ya en el siglo XVI, los matemáticos italianos comenzaron a interpretar los resultados de

experimentos aleatorios simples y a finales del siglo XVI, existía un análisis empírico de los

resultados aleatorios.

El desarrollo del análisis matemático de los juegos de azar se produce lentamente durante

los siglos XVI y XVII. El cálculo de probabilidades se consolida como disciplina independiente en

el período que transcurre desde la segunda mitad del siglo XVII hasta comienzos del siglo XVIII.

La historia de la probabilidad comienza en el siglo XVII cuando Fermat y Pascal tratan de resolver

algunos problemas relacionados con los juegos de azar. Aunque algunos marcan sus inicios

cuando Cardano (jugador donde los haya) escribió sobre 1520 El Libro de los Juegos de Azar

(aunque no fue publicado hasta más de un siglo después, sobre 1660) no es hasta dicha fecha

que comienza a elaborarse una teoría aceptable sobre los juegos.

La teoría de la probabilidad fue aplicada con buenos resultados a las mesas de juego y

con el tiempo a otros problemas socioeconómicos.

Durante el siglo XVIII el cálculo de probabilidades se extiende a problemas físicos y

actuariales (seguros marítimos). El factor principal impulsor es el conjunto de problemas de

astronomía y física que surgen ligados a la contrastación empírica de la teoría de Newton. Estas

investigaciones van a ser de importancia fundamental en el desarrollo de la Estadística.

La industria de los seguros, que nació en el siglo XIX, requería un conocimiento exacto

del riesgo de perder pues de lo contrario no se podían calcular las pólizas.

Posteriormente, se estudia la probabilidad como un instrumento que permitiría entender

los fenómenos sociales.



67


La necesidad de comparar con exactitud los datos observados con la teoría requería un

tratamiento riguroso del mismo, que va a dar lugar a la teoría de errores. Durante el siglo XVIII,

debido muy particularmente a la popularidad de los juegos de azar, se publicaron varios

documentos de este tipo. Jakob Bernouilli (1654-1705) Ars Conjectandi (publicado en 1713 aunque

escrito sobre 1690) y Auguste De Moivre (1667-1754) contribuyeron de forma importante a este

desarrollo.

Jacob Bernoulli proporciona la primera solución al problema de estimar una cantidad

desconocida a partir de un conjunto de mediciones de su valor que, por el error experimental,

presentan variabilidad. Fue pionero en la aplicación del cálculo infinitesimal al cálculo de

probabilidades.

También, además de Abraham de Moivre, el reverendo Thomas Bayes y Joseph Lagrange

inventaron fórmulas y técnicas de probabilidad.

El impulso fundamental proviene de la obra de Pierre Simon, Marqués de Laplace, publicó

Théorie analytique des probabilités en el que expone un análisis matemático sobre los juegos de

azar, y fue quien indujo la primera definición explícita de probabilidad. También desarrolló la ley

normal como modelo para describir la variabilidad de los errores de medida, formuló y estimó el

primer modelo explicativo estadístico. Por su parte, Gauss hizo su aportación en la estimación de

modelos estadísticos.

Bravais, geólogo y astrónomo, es el primero en considerar la relación entre errores de

medida dependientes entre sí; Benjamín Pierce propone el primer criterio para rechazar

observaciones heterogéneas con el resto y S. Newcomb, el más famoso astrónomo americano del

siglo XIX, introduce los primeros métodos de estimación cuando hay errores fuertes en algunos

datos (Estimación Robusta).

Desde los orígenes la principal dificultad para poder considerar la probabilidad como una

rama de la matemática fue la elaboración de una teoría suficientemente precisa como para que

fuese aceptada como una forma de matemática. A principios del siglo XX el matemático ruso A.

Kolmogorov la definió de forma axiomática y estableció una teoría más amplia como es la teoría

de la medida.

En la actualidad la teoría matemática de la probabilidad constituye el fundamento de las aplicaciones estadísticas tanto en la investigación social como en la toma de decisiones.

La necesidad de sortear la incertidumbre nos lleva a estudiar y aplicar la teoría de la probabilidad. Para tener éxito en la toma de decisiones, se necesita la capacidad de tratar sistemáticamente con la incertidumbre misma mediante cuidadosas evaluaciones y aplicaciones de métodos estadísticos concernientes a las actividades de los negocios.

Las aplicaciones de métodos estadísticos en las diferentes áreas son numerosas.

2.- INTRODUCCIÓN

En la vida cotidiana aparecen muchas situaciones en las que los resultados observados

son diferentes aunque las condiciones iniciales en las que se produce la experiencia sean las

mismas. Por ejemplo, al lanzar una moneda unas veces resultará cara y otras cruz. Estos

fenómenos, denominados aleatorios, se ven afectados por la incertidumbre.



68


En el lenguaje habitual, frases como "probablemente...", "es poco probable que...", "hay

muchas posibilidades de que..." hacen referencia a esta incertidumbre.

La teoría de la probabilidad pretende ser una herramienta para modelizar y tratar con

situaciones de este tipo. Por otra parte, cuando aplicamos las técnicas estadísticas a la recogida,

análisis e interpretación de los datos, la teoría de la probabilidad proporciona una base para

evaluar la fiabilidad de las conclusiones alcanzadas y las inferencias realizadas.

El objetivo del Cálculo de Probabilidades es el estudio de métodos de análisis del

comportamiento de fenómenos aleatorios.

Aunque desde sus orígenes siempre han estado ligadas, es cierto que existe un cierto

paralelismo entre la estadística descriptiva y el cálculo de probabilidades, como se puede apreciar

en la siguiente tabla:

ESTADÍSTICA PROBABILIDAD

fi, Fi

Variable Unidimensional

Variable Bidimensional

Distribución de frecuencias

Medias, Momentos

Independencia Estadística

Series Temporales

Probabilidad

Variable aleatoria

Vectores aleatorios

Distribución de Probabilidad (Función de distribución)

Esperanza, Momentos

Independencia Estocástica

Procesos Estocásticos

En la actividad diaria nos encontramos con ciertos tipos de fenómenos que se pueden

reproducir un gran número de veces, en condiciones similares dando lugar a un conjunto

de dos o más posibles resultados. Estos fenómenos pueden ser de dos tipos:

determinísticos y aleatorios.

Conceptos básicos

Con ellos vamos a dar una serie de conceptos para poder desarrollar este tema y los

sucesivos.

Fenómeno determinístico.- Cuando al repetirlo bajo idénticas condiciones iniciales se

obtienen siempre los mismos resultados.



69


Fenómeno aleatorio.- Cuando al repetirlo bajo idénticas condiciones iniciales no se

obtienen siempre los mismos resultados. Ejemplo: cuando lanzamos una moneda al aire

observando la sucesión de caras y cruces que presentan.

Experimento aleatorio.- Operación que repetimos bajo idénticas condiciones iniciales y

no se obtienen siempre los mismos resultados. Ejemplo: lanzamiento de un dado

observando la sucesión de números que se presentan {1, 2, 3, 4, 5,6}.

Suceso elemental.- Cada uno de los resultados posibles del experimento aleatorio; luego

un suceso elemental consta de un solo elemento del espacio muestral (E). En el ejemplo

del dado: {1}.

Espacio muestral.- Conjunto de todos los sucesos elementales del experimento aleatorio

y lo designaremos como (E). Ejemplo del dado: {1, 2, 3, 4, 5,6}

Suceso.- Conjunto formado por uno o más sucesos elementales, es decir, un subconjunto

de resultados elementales del experimento aleatorio. Ejemplo del dado: nos interesa

saber si el resultado a sido un número impar A={1, 3,5}.

Suceso seguro.- Coincide con el suceso elemental, ya que al realizar el experimento

aleatorio se obtendrá con seguridad uno de los posibles resultados o sucesos

elementales, y por tanto ocurrirá (E).

Dos sucesos se dice que son iguales, cuando todo suceso elemental de uno está en el

otro, y viceversa.

Suceso imposible.- Es el que no tiene ningún elemento del espacio muestral (E), y por

tanto no ocurrirá nunca, y se representa como ∅. Ejemplo: En el lanzamiento del dado no

puede darse el 7.

Suceso complementario a un suceso A: Es el suceso que se verifica si, como resultado

del experimento aleatorio, no se verifica A. Se acostumbra a denotar con el símbolo Ā.

Sucesos incompatibles: Los sucesos A y B son incompatibles o mutuamente excluyentes

si no pueden ocurrir simultáneamente.

Suceso A= (2, 3,4)

Suceso elem

B= 1

ental

2 3

4

1



70


A = {a, b}, B = {d, e}

e

Si tenemos dos sucesos cualesquiera A, B: A está contenido en B, entonces B no está contenido en A,

A ⊂ B ⇒ B ⊄ A

Si tenemos dos sucesos cualesquiera A, B: donde A está contenido en B y B está

contenido en A, entonces A = B.

A, B / A ⊂ B ⇒ B ⊂ A ⇒ A = B

Operaciones con sucesos

Al ser los sucesos aleatorios nada más que subconjuntos de un conjunto E (espacio

muestral), podemos aplicarles las conocidas operaciones con conjuntos, como son la

unión, intersección y diferencia:

Suceso contenido en otro.- Un suceso A se dice que está contenido o inducido en otro B

si siempre que se verifica A se verifica B. Se representa A⊂B.

Ejemplo: Considerando el experimento aleatorio del lanzamiento de un dado, si designamos por:

A= que aparezca el 2 ó el 4 = {2,4} B= que aparezca un número par: {2,4,6}

E A B

a

b c d



71


El suceso A ⊂ B, pues los resultados o sucesos elementales 2 y 4 de A,

pertenecen a B. Diremos también que A implica a B y lo denotaremos A⇒B.

Igualdad de sucesos.- Dados dos sucesos A y B, diremos que son iguales, si siempre que

ocurre el suceso A también ocurre el suceso B, y siempre que ocurre el suceso B ocurre

el suceso A, y lo indicaremos por A = B. Es decir, si se verifica:

A ⊂ B⎫

B ⊂ A⎬⎭ ⇔ A = B

Ejemplo: Sean los sucesos:

A = obtener un número par al lanzar un dado = {2,4,6}

B = obtener un múltiplo de 2 = {2}

Aquí se verifica que:

A⊂B pues siempre que ocurre A ocurre B

B⊂ A pues siempre que ocurre B ocurre A

Luego A = B.

Diferencia de sucesos.- Dados dos sucesos aleatorios A B, ∈ E , se llama suceso

diferencia de A y B y se representa mediante A/B, o bien, A-B al suceso aleatorio formado

por todos los sucesos elementales que pertenecen a A, pero no a B.

Unión de sucesos.- Dados dos sucesos A y B se llama unión de A y B, y se representa

por A∪B, al suceso que se realiza cuando se realiza alguno de ellos, A o B, es decir, a

todos los elementos que están en A ó están en B.

Ejemplo: Sean los sucesos:

C = obtener el lanzamiento de un dado un número impar = {1,3,5}

D = obtener un número mayor que 4 = {5,6}

El suceso unión será:

A∪B = {1,3,5}∪ {5,6} = {1,3,5,6}



72


O sea, obtener un 1, un 3, un 5, ó un 6 en el lanzamiento del dado.

Intersección de sucesos.- Dados dos sucesos A y B, se llama suceso intersección de

A y B, y se representa por A ∩ B, al suceso que se realiza si y sólo si se realizan

simultáneamente A y B.

Ejemplo: Utilizando el ejemplo de la unión, la intersección viene dada por:

Sucesos Incompatibles.- Dos sucesos A y B cuya intersección es el suceso imposible se

llaman sucesos incompatibles. Obsérvese que un suceso y su contrario son siempre

incompatibles.

A∩ B =φ.

Sucesos Complementarios.- Dado un suceso A, se llama suceso contrario o

complementario de A, y se representa por Ā, al suceso que se realiza cuando no se realiza

A y recíprocamente.

El suceso contrario de E es φ y recíprocamente.

Ā = E – A.

Ejemplo: E = {1,2,3,4,5,6}

A = { }1,2 → A = {3,4,5,6}

B = {2,4,6}→ B = {1,3,5}

C = { }3,5 → C = {1,2,4,6}



73


Propiedades de la unión e intersección de sucesos

Seguidamente se presentan una serie de propiedades que verifican tanto la unión como la

intersección de dos o más sucesos. Tales propiedades son comunes a ambas, como se

muestran en la siguiente tabla:

UNION INTERSECCION

1. Asociativa (AUB)UC=AU(BUC) (A∩B)∩C=A∩(B∩C)

2. Conmutativa AUB=BUA A∩B=B∩A

3. Idempotente AUA=A A∩A=A

4. Simplificativa AU(B∩A)=A

A∩(BUA)=A

5. Distributiva AU(B∩C)=(AUB)∩(AUC)

A∩(BUC)=(A∩B)U(A∩C)

_

Todo suceso A del espacio de sucesos tiene otro llamado contrario, A tal

que: _ _ AUA=E

A∩A=φ

De estas propiedades surgen las siguientes consecuencias inmediatas:

i) AUφ=A , A∩φ=φ

ii) A∩E=A, AUE=E _____ _ _ _____ _ _ iii)

Leyes de Morgan: A ∩ B = A U B, A U B = A ∩ B.

Ejemplo: Sea un experimento aleatorio de lanzar un dado y definimos:

A = {par}

B = {impar}

C = {múltiplo de 3} Calcular:

a) AU B = {1,2,3,4,5,6}= E

b) AUC = {1,3,4,6}

c) BUC = {1,3,5,6}

d) AU B = {1,2,3,4,5,6}= E

e) A∩ B = 0/

f) ) A∩C = { }6

g) B ∩C = { }3



74


h) B −C = B ∩C = { }1,5

i) (AU B)∩C = {3,6}

3.- CONCEPTO DE PROBABILIDAD

Para definir la probabilidad vamos a dar varias definiciones o conceptos de probabilidad. Con estas definiciones se pretende expresar de manera objetiva y precisa el grado de ocurrencia de ciertos resultados de un fenómeno aleatorio.

Concepto Frecuentista.- Dado un suceso A que se repite un número de veces, si observamos la frecuencia con que se repite ese suceso, obtendremos las probabilidades asociadas asignando la frecuencia relativa a cada suceso.

Se llama frecuencia absoluta de un suceso A al número de veces que se verifica A al realizar el experimento un número determinado de veces. Se llama frecuencia relativa de un suceso A al cociente entre su frecuencia absoluta y

el número de veces que se realiza el experimento, que viene dada por:

f (A)a

f (A)r = n

donde n el número de veces que se repite el experimento.

Definición de Laplace.- La probabilidad de cualquier suceso A es igual al

cociente entre el número de resultados favorables o resultados que integran el suceso A

y el número total de elementos o posibles resultados del espacio muestral E.

nº de casos favorables

P(A) =

nº de casos posibles

Como hemos venido observando los sucesos los consideremos como conjuntos,

siendo válido para los sucesos todo lo estudiado en la teoría de conjuntos. Para

llegar a la construcción axiomática del Cálculo de Probabilidades, necesitamos

dar unas estructuras algebraicas básicas construidas sobre los sucesos de la

misma manera que con construían sobre los conjuntos.

Todo fenómeno aleatorio lleva asociado un espacio muestral. Para medir el grado

de ocurrencia de los sucesos, definimos el Álgebra de Boole, álgebra de sucesos o

sigma álgebra, que verifica siguientes condiciones:

1.- El complementario de un suceso A que pertenece al Algebra también pertenece al algebra:

A Є Ą →Ā Є Ą



75


2.- Si tenemos una serie de sucesos finitos (A1, A2,…..An) infinitos numerables, que

pertenecen al Ą, la unión de todos ellos tiene que pertenecer a Ą.

A1, A2, . . ., An Є Ą ⇒ A ∪ A2 ∪…..∪ An Є Ą.

3.- El suceso imposible también pertenece al Ą, φ Є Ą

Basándose en dicho álgebra, kolmogorov dio la definición axiomática de probabilidad que viene dada a continuación.

Se llama probabilidad asociada al álgebra de Boole a una aplicación Ą R tal que, a cada valor de A le hace corresponder una probabilidad, que verifica los siguientes axiomas:

Axioma 1: Siempre es positiva.

Axioma 2: Siempre estará entre 0 y 1.

PE[ ]=1.

Axioma 3: Sea A1....An sucesos tales que son disjuntos dos a dos (es

decir, la intersección es Ø) Ai ∩ Aj =φ, la probabilidad es la suma de

todas las probabilidades de sucesos.

P A(∪ =i ) ∑P A( i ).

Del tercer axioma se desprende que si que si A = A A1 ∪ 2 ∪⋅⋅⋅ con A Ai ∩ =j φ,

entoncesP A[ ]= P A[ ]1 + P A[ 2 ]+⋅⋅⋅+ P A[ n ], es decir Ρ(UΑi ) = ΣΡ Α( i ).

Ejemplo: Calcula P A( ∩ B).



76


La solución es:

P A( ) = {1,3,5}

P B( ) = {2,3,4,6}

P(1,3,5) + P(2,3,4,6) − P(3)

Solo cuando P A( ∩ =B) 0, es decir que son disjuntos.

Ejemplo: Sea un experimento aleatorio que consiste en lanzar al aire los dados que no

están cargados, y se considera espacio muestral el resultado de la suma de los valores

obtenidos, calcular:

1.- Espacio muestral: E = {2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12}= 11 elementos

2.- La probabilidad del suceso A = {2} P A( )=

3.- La probabilidad del suceso B = {par} P B( )=

4.- La probabilidad del suceso C = {10,11,12} P C( )=

5.- La probabilidad del suceso D = {4,5,6,7} P D( )=

6.- P A( U B) = {2,4,6,8,10,12} = 6/11

7.- P A( UC) = {2,10,11,12} = 4/11

8.- P D C( U ) = {2,3,8,9,10,11,12} = 7/11

9.- P B( U D) = {3,4,5,6,7,9,11} = 7/11

10.- P A( ∩ =B) P A( U B) = {3,4,5,6,7,8,9,10,11,12} =10/11

11.- P B( UC) = {2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12} =10/11

12.- P B( ∩ D) = {4,6} = 2/11.



77


Espacio Probabilístico

Llamamos espacio probabilística a la terna formada por un espacio muestral, E; el álgebra de sucesos, Ą, y una probabilidad, P, es decir a ( E, Ą, P ).

Sus propiedades son:

1) La probabilidad del complementario de A es 1 menos la probabilidad de

A:

Prob [Ā] = 1 - Prob [A].

2) La probabilidad de la unión de A y B es igual a la probabilidad de A más la

probabilidad de B menos la probabilidad de la intersección de A y B:

Prob [A U B] = Prob [A] + Prob [B] - Prob [A ∩ B].

3) La probabilidad del suceso vacío es 0:

Prob [O] = 0

4) Si A contiene a B, entonces la probabilidad de A es menor o igual que la

probabilidad de B:

A B⊂ →Prob [A] ≤ Prob [B]

5) La probabilidad de A es menor o igual a 1:

Prob [A] ≤ 1.

PROBABILIDAD CONDICIONADA

Hasta ahora hemos visto el concepto de probabilidad partiendo de que la única

información que tenemos sobre el experimento es el espacio muestral. Sin embargo, en

ocasiones se conoce que un determinado suceso ha ocurrido. ¿Modificará esta

información adicional la probabilidad de que ocurra otro suceso?. Veremos que

generalmente sí. A partir de esta idea surge la idea de probabilidad condicionada, que se

define:

Sea un espacio probabilístico y un suceso B perteneciente al Algebra de Boole,

tal que P(B)≠ 0, entonces se define la probabilidad de que ocurra A si antes ha ocurrido

B, como: P A( ∩B)

P(B/A)= si P(B) ≠ O.

P A()

Análogamente podemos definir P(A/B) como



78


P A( ∩B)

P(A/B)= si P(A) ≠ O.

P( )B

De las definiciones anteriores se deducen claramente las relaciones siguientes:

o P(A∩B)=P(A) · P(B/A)

o P(A∩B)=P(B) · P(A/B)

o P(A/B). P(B)= P(B/A). P(A)

P A B( / ) P A( ) o =

P B A( / ) P B( ) o

P A A( / ) = 1.

o Si A, B son independientes P A( ∩ B) = 0,

entonces:

P A B P B A( / ) = ( / ) = 0.

o A esta expresión se le conoce como regla de la multiplicación, que en general para un número k de sucesos viene dada por:

P (A1 ∩A2 ∩...∩Ak) = P (A1)P (A2/A1)....P (Ak/A1∩A2∩...∩Ak−1)

Ejemplo: De una urna que contiene 9 bolas rojas y 5 negras, se extraen sucesivamente

2 bolas. Calcular la probabilidad de los siguientes sucesos: a) Que las dos sean

negras

b) Que las dos sean rojas

c) Que la primera se roja y la segunda negra

d) Que la segunda se roja sabiendo que la primera fue negra

La solución en cada apartado es la siguiente.

a) Sea N1: Sacar la 1ª Negra

N2: Sacar la 2ª Negra

P(N1∩N2) = P(N1) · P(N2/N1) = 5/14 · 4/13

b) Sea R1: Sacar la 1ª Roja

R2: Sacar la 2ª Roja

P(R1∩R2) = P(R1) · P(R2/R1) = 9/14 · 8/13

c) Sea R1: Sacar la 1ª Roja

N2: Sacar la 2ª Negra

P(R1∩N2) = P(R1) · P(N2/R1) = 9/14 · 5/13



79


d) Sea N1: La 1ª es Negra R2: La 2ª es Roja

P(R2/N1) = 9/13 (quedan 13 bolas de las cuales 9 son rojas).

Ejemplo: Sabiendo que al lanzar un dado ha salido un número par, hallar la

probabilidad que este número haya sido un dos:

P A B

P A( ) { }= 2 = P B( ) {= 2,4,6}=

3

1

6

3

6

1

()

( ) ( ) = =

∩ ∩ = PB

B PA



80



WORK PAPER # 7

UNIDAD VII O TEMA: BIOESTADISTICA

TITULO: INDICADORES DE SALUD

FECHA DE ENTREGA:

INTRODUCCIÓN.-

La salud es una de las principales preocupaciones de los gobiernos y organizaciones mundiales, ya

que es parte de las dimensiones de la calidad de vida de una población. Es así como la disponibilidad

de información respaldada en datos válidos y confiables es condición indispensable para el análisis

y evaluación objetiva de la situación sanitaria, la toma de decisiones basada en la evidencia y la

programación en salud.

Un indicador de salud es “una noción de la vigilancia en salud pública que define una medida de la

salud, la ocurrencia de una enfermedad o de otro evento relacionado con la salud o de un factor

asociado con la salud, el estado de salud u otro factor de riesgo en una población especificada. En

términos generales, los indicadores de salud representan medidas-resumen que capturan

información relevante sobre distintos atributos y dimensiones del estado de salud y del desempeño

del sistema de salud y que, vistos en conjunto, intentan reflejar la situación sanitaria de una población

y sirven para vigilarla”.

Un indicador es una variable cualitativa o cuantitativa cuya función permite objetivar cambios para la

toma de decisiones en salud Publica también nos permite detectar o medir total o parcialmente un

comportamiento y evaluar el grado de cumplimiento de actividades y objetivos propuestos en un

determinado tiempo.

En consecuencia, sin ellos tendríamos dificultades para efectuar comparaciones

“La OPS define como variables que sirven para medir cambios. “

Los indicadores son variables que intentan medir u objetivar en forma cuantitativa y cualitativa,

sucesos colectivos (especialmente sucesos biodemogràficos) para así poder respaldar acciones

políticas, evaluar logros y metas. Si se está evaluando un programa para mejorar las condiciones de

salud de la población infantil, se puede determinar los cambios observados utilizando varios

indicadores que revelen indirectamente esta modificación. Indicadores posibles de utilizar pueden

ser el estado de nutrición (por ejemplo, relación pondoestatural), las coberturas de inmunización, las

tasas de mortalidad por edades, las tasas de morbilidad por enfermedades y la tasa de discapacidad

por enfermedad crónica en una población infantil.



81


CARACTERISTICAS DE UN BUEN INDICADOR

Un buen indicador debe abarcar, como sea posible el mayor número de las siguientes características

Disponibilidad: los datos básicos para la construcción del indicador deben ser de fácil

obtención sin restricciones de ningún tipo.

Simplicidad: el indicador debe ser de fácil elaboración.

Validez: significa que éstos deben tener la capacidad de medir realmente el fenómeno que

se quiere medir y no otros.

Especificidad: si un indicador no mide realmente lo que se desea medir, su valor es limitado,

pues no permite la verdadera evaluación de la situación al reflejar características que

pertenecen a otro fenómeno paralelo.

Confiabilidad: los datos utilizados para la construcción del indicador deben ser fidedignos

(fuentes de información satisfactorias).

Sensibilidad: el indicador debe ser capaz de poder identificar las distintas situaciones de

salud aún en áreas con distintas particularidades, independientemente de la magnitud que

ellas tengan en la comunidad.

Alcance: el indicador debe sintetizar el mayor número posible de condiciones o de distintos

factores que afectan la situación descrita por dicho indicador. En lo posible el indicador debe

ser globalizador.

Al medir el nivel de salud se intenta estimar como se manifiesta el proceso salud enfermedad en una

población. A pesar del desarrollo y los avances experimentados en la investigación sobre indicadores

positivos de salud, hoy por hoy, la información que está disponible recurre al uso de indicadores

negativos de salud, basados en la pérdida de ésta. Pese a las limitaciones propias de trabajar con

una parte del fenómeno salud enfermedad (daños), estos son los indicadores de mayor utilidad en

salud.

FUENTES DE INFORMACIÓN PARA LA CONSTRUCCIÓN DE INDICADORES

Un indicador requiere siempre del uso de fuentes confiables de información y rigurosidad técnica en

su construcción e interpretación.

Las principales fuentes de datos universalmente propuestas para el cálculo de indicadores usados

en salud pública son:

FUENTES PRIMARIAS

Son aquellos que pueden recolectar datos rutinarios en forma sistemática de instituciones o sectores

confiables.

Las principales fuentes primarias de información consideradas en este documento son:



82


Instituto Nacional de Estadística (INE) para la información proveniente de censos de

población y vivienda, demográfica.

Registro Civil para información de nacimientos, defunciones, estado civil y matrimonios.

Encuesta Nacional de demografía y Salud (ENDSA).

Sistema Nacional de Información en Salud y Vigilancia Epidemiológica (SNIS-VE) que

registra datos e información para la gerencia, epidemiología y Análisis de situación de Salud

ASIS.

Registros de morbilidad aguda y crónica, mortalidad y neoplasias, que serán obtenidos del

Sistema nacional de Información en Salud y Vigilancia Epidemiológica (SNIS-VE).

Datos e información de encuestas realizadas en la población, como las encuestas de

cobertura vacuna del programa ampliado de inmunizaciones.

OTRAS FUENTES DE INFORMACIÒN.-

Referidos a la recolección de información específica de alguna situación y que no se dispone de

información rutinaria, como por ejemplo los referidos a información resultado de investigaciones,

información de centros centinela como los que se obtienen de la vigilancia epidemiológica del VIH-

SIDA en grupos de riesgo, investigaciones de resistencia bacteriana, vigilancia de las infecciones de

haemóphilus influenza en hospitales.

TIPOS DE INDICADORES DE SALUD

TIPOS DE INDICADORES

Los indicadores epidemiológicos se utilizan para estimar la magnitud y trascendencia de una

situación determinada. Siempre deben estar referidos a: La población o personas a partir de las

cuales se calculan, el periodo de tiempo que representan, el lugar geográfico que proviene la

información (variables de persona, de tiempo y de lugar). Se puede medir el impacto y/o los efectos

de los programas de salud comparando un mismo indicador epidemiológico antes y después de la

ejecución de las actividades de un programa determinado. Estos indicadores tienen gran utilidad en

la etapa de formulación diagnóstica y en la de evaluación del programa. La evaluación es en cierto

modo, un diagnóstico de situación actualizado.

INDICADORES OPERACIONALES

Los indicadores operacionales miden el trabajo realizado, ya sea en función de la cantidad o de la

calidad de él, miden la cantidad de actividades y procedimientos realizados, en relación con metas

o estándares establecidos previamente.

También existen diversos rubros relacionados con la salud, en los cuales, con frecuencia se elaboran

indicadores.



83


1. Indicadores de Política Sanitaria: este tipo de indicadores lo constituyen la asignación de

recursos, expresada como la proporción del producto nacional bruto invertido en actividades

relacionadas con servicios de salud. La distribución de recursos con relación a población es

otro indicador que puede ser definido como la relación entre el número de camas de hospital,

médicos u otro personal de salud y el número de habitantes en distintas regiones del país.

2. Indicadores Sociales y económicos: se pueden mencionar, la tasa de crecimiento de la

población, su producto geográfico bruto, la tasa de alfabetismo de adultos, indicadores de

las condiciones de vivienda, de pobreza, de disponibilidad de alimentos. Las fuentes de

información para elaborar estos indicadores suelen estar disponibles en instituciones

relacionadas con la seguridad social, políticas económicas y de planificación y demográficas.

3. Indicadores de prestación de Salud (de actividad): la disponibilidad de servicios, su

accesibilidad (en términos de recursos materiales), indicadores de calidad de la asistencia,

indicadores de cobertura pueden ser desagregados por subgrupos de población de acuerdo

con políticas de focalización de recursos en determinados grupos.

4. Indicadores de cobertura: la cobertura se refiere al porcentaje de una población que

efectivamente recibe atención en un período definido, la cobertura de vacunación BCG

(Tuberculosis) en recién nacidos en determinado periodo de tiempo.

5. Indicadores del Estado de Salud: estos indicadores son los más usados. Se pueden

distinguir operacionalmente, al menos cuatro tipos. Indicadores de Mortalidad: son

ampliamente utilizados ya que la muerte es un fenómeno universal, ocurre una sola vez y

se registra habitualmente en forma sistemática.

a) Natalidad: en este rubro son importantes los indicadores que miden la capacidad de

reproducción de una población. Existe una asociación positiva entre altas tasas de natalidad

y nivel sanitario, socioeconómico y cultural. Son importantes también, los indicadores que

reflejan el estado de la salud materno-infantil, la tasa de bajo peso al nacer, la que requiere

de un registro confiable de nacimientos (vivos o muertos o defunciones fetales).

b) Morbilidad: son indicadores que intentan estimar el riesgo de enfermedad (carga de

morbilidad), cuantificar su magnitud e impacto. Los eventos de enfermedad pueden no ser

fáciles de definir y pueden prolongarse y repetirse en el tiempo, lo que plantea dificultades

en la elaboración de estos indicadores.

c) Calidad de vida: indicadores generalmente compuestos que intentan objetivar un concepto

complejo que considera aspectos como: capacidad funcional de las personas, expectativa

de vida, y nivel de adaptación del sujeto en relación con su medio, la "calidad material de la

vida" que se construye a partir de la mortalidad infantil, la expectativa de vida al nacer y la

capacidad de leer y escribir.

INDICADORES DE ESTRUCTURA

Contiene indicadores que miden la adecuación cultural, accesibilidad física a los servicios de salud,

estado de la oferta, las condiciones de trabajo, la disponibilidad de sistemas de apoyo y la equidad

en la distribución de los recursos de salud el personal médico de enfermería o auxiliar con el que

cuentan por recurso cama y a la inversa.



84


INDICADORES DE PROCESO

Incluye indicadores de costo, actividad y utilización de servicios. Muestra la forma como se utilizan

los recursos disponibles en la producción por servicio o por producto, su influencia sobre el acceso

económico a la atención hospitalaria y la sustentabilidad de los servicios.

INDICADORES DE RESULTADO

Presentan a los indicadores resultados como consecuencia del proceso y los cambios en el estado

de salud de los pacientes atribuibles a la atención de salud anterior. Depende de la calidad de la

atención que se provee. Muestra el desempeño general de una unidad y/o programa de salud.

Indicadores de resultados finales Miden las necesidades sentidas, la eficacia y eficiencia.

Indicadores de impacto Miden la oportunidad, calidad, eficacia y efectividad de los Servicios.

ESTRUCTURA DE UN INDICADOR O ÍNDICE

Numerador: número de veces del evento

Denominador: total del evento

Constante = 100, 1000, 10000, 1000000.

Características = tiempo lugar y naturaleza del hecho (numerador) ....x K es decir ---------------------X

B (denominador)

MEDIDAS GENERALES DE INDICADORES DE SALUD

3.1 ALGUNAS MEDIDAS GENERALES

Para medir eficazmente el impacto, primero se necesita indicadores de base o un punto de partida

para entender la situación antes de empezar cualquier actividad. Sin este conocimiento será difícil

identificar el impacto. Hay dos tipos de indicadores – indicadores cuantitativos que pueden

expresarse en números e indicadores cualitativos que miden cambios de actitud y comportamiento,

también se cuenta con diferentes medidas generales, las más utilizadas son:

NUMEROS ABSOLUTOS

PROPORCIONES

TASAS

RAZONES

INDICES

PROPORCIONES

PROPORCIÓN.-

Las proporciones son medidas que expresan la frecuencia con la que ocurre un evento en relación

con la población total en la cual éste puede ocurrir. Esta medida se calcula dividiendo el número de

eventos ocurridos entre la población objeto como cada elemento de la población puede contribuir

únicamente con un evento es lógico que al ser el numerador (el volumen de eventos) una parte del



85


denominador (población en la que se presentaron los eventos) aquel nunca pueda ser más grande

que éste. Esta es la razón por la que el resultado nunca pueda ser mayor que la unidad y oscile

siempre entre cero y uno.

Por ejemplo, si en un año se presentan tres muertes en una población compuesta por 100 personas,

la proporción anual de muertes en esa población será:

3 muertes

------------------------- x 0.03

100 persona

A menudo las proporciones se expresan en forma de porcentaje, y en tal caso los resultados oscilan

entre cero y 100. En el ejemplo anterior, la proporción anual de muertes en la población sería de 3

por 100, o de 3%. Nótese, asimismo, que el denominador no incluye el tiempo. Las proporciones

expresan únicamente la relación que existe entre el número de veces en las que se presenta un

evento y el número total de ocasiones en las que se pudo presentar.

TASAS

Las tasas expresan la dinámica de un suceso en una población a lo largo del tiempo. Se pueden

definir como la magnitud del cambio de una variable (enfermedad o muerte) por unidad de cambio

de otra (usualmente el tiempo) en relación con el tamaño de la población que se encuentra en riesgo

de experimentar el suceso. En las tasas, el numerador expresa el número de eventos acaecidos

durante un periodo en un número determinado de sujetos observados.

A diferencia de una proporción el denominador de una tasa no expresa el número de sujetos en

observación sino el tiempo durante el cual tales sujetos estuvieron en riesgo de sufrir el evento. La

unidad de medida empleada se conoce como tiempo-persona de seguimiento. Por ejemplo, la

observación de 100 individuos libres del evento durante un año corresponde a 100 años-persona de

seguimiento; de manera similar, 10 sujetos observados durante diez años corresponden a 100 años-

persona.

Dado que el periodo entre el inicio de la observación y el momento en que aparece un evento puede

variar de un individuo a otro, el denominador de la tasa se estima a partir de la suma de los periodos

de todos los individuos. Las unidades de tiempo pueden ser horas, días, meses o años, dependiendo

de la naturaleza del evento que se estudia.

El cálculo de tasas se realiza dividiendo el total de eventos ocurridos en un periodo dado en una

población entre el tiempo-persona total (es decir, la suma de los periodos individuales libres de la

enfermedad) en el que los sujetos estuvieron en riesgo de presentar el evento. Las tasas se expresan

multiplicando el resultado obtenido por una potencia de 10, con el fin de permitir rápidamente su

comparación con otras tasas.

TASA

Numero de eventos ocurridos en una población en un periodo

-----------------------------------------------------------x10

Sumatoria de los periodos durante los cuales los sujetos

de la población libres del evento estuvieron expuestos al

riesgo de presentarlo en el mismo periodo



86


RAZONES

Las razones pueden definirse como magnitudes que expresan la relación aritmética existente entre

dos eventos en una misma población, o un solo evento en dos poblaciones. En el primer caso, un

ejemplo es la razón de residencia hombre: mujer en una misma población. Si en una localidad residen

5 000 hombres y 4 000 mujeres se dice que, en ese lugar, la razón de residencia hombre: mujer es

de 1:0.8 (se lee 1 a 0.8), lo que significa que por cada hombre residen ahí 0.8 mujeres. Esta cantidad

se obtiene como sigue:

Razón hombre: mujer

4000

----------- = 0.8

5000

En este caso, también se podría decir que la razón hombre: mujer es de 10:8, pues esta expresión

aritmética es igual a la primera (1:0.8).

En el segundo ejemplo se encuentran casos como la razón de tasas de mortalidad por causa

específica (por ejemplo, por diarreas) en dos comunidades. En este caso, la razón expresaría la

relación cuantitativa que existe entre la tasa de mortalidad secundaria a diarreas registrada en la

primera ciudad y la tasa de mortalidad secundaria a diarreas registrada en la segunda. La razón

obtenida expresa la magnitud relativa con la que se presenta este evento en cada población. Si la

tasa de mortalidad por diarreas en la primera ciudad es de 50 por 1 000 y en la segunda de 25 por

1000 la razón de tasas entre ambas ciudades sería:

Tasa de mortalidad de la ciudad B

RTM =- --- -- --- -- -- --- --- -- --- -- --- -- --- -- --- --- --

Tasa de mortalidad en la ciudad A

50x1000

=--- --- --- -- -- = 20

25x1000

Donde RTM es la razón de tasas de mortalidad (en este caso, por diarreas) entre las ciudades A y

B. El resultado se expresa como una razón de 1:2, lo que significa que por cada caso en la ciudad A

hay 2 en la ciudad B.

TASAS IMPORTANTES DE MORBILIDAD

TASA DE INCIDENCIA

Las tasas de incidencia son la forma más común de medir y comparar la frecuencia de enfermedad

en las poblaciones. Las usamos en lugar de números en bruto para comparar la ocurrencia de

enfermedad en diversas poblaciones ya que las tasas se ajustan a los diferentes tamaños de

población. La tasa de incidencia expresa la probabilidad o riesgo de enfermar en una población

durante un período de tiempo.



87


Como la incidencia es una medida de riesgo, cuando una población tiene una mayor incidencia de

enfermedad que otra, decimos que la primera tiene un mayor riesgo de desarrollar enfermedad que

la segunda, siendo iguales otros factores. Podemos también expresar esto diciendo que la primera

población es un grupo de alto riesgo comparada con la segunda.

Una tasa de incidencia (referida algunas veces simplemente como incidencia) es una medida de la

frecuencia con que un evento, tal como un caso nuevo de enfermedad, ocurre en una población

durante un período de tiempo. La fórmula para calcularla es la siguiente:

TASA DE PREVALENCIA

Es una medida que cuantifica los casos nuevos y antiguos de una enfermedad. Puede ser calculada

para un momento dado (de punto) o para un periodo determinado. Es un indicador que mide los

casos de una enfermedad en un cierto momento.

Número de casos de una enfermedad en un momento dato

………………………………………………………………….. x 1000

Población en el mismo periodo

TASA DE ATAQUE.

Una variante de esta tasa es la que considera el ataque secundario que mide la velocidad de

propagación de una enfermedad entre los contactos (personas que tienen relación o vinculación

directa) de un caso de enfermedad transmisible.

Nº total de casos secundarios

……………….……………………………………………………x100

Nº de población de contactos expuestos al riesgo de la enfermedad

Los casos secundarios son todos los casos nuevos presentados entre los contactos de los casos

primarios durante la epidemia.

INDICADORES DEMOGRAFICOS DE SALUD

INDICADORES DEMOGRAFICOS

DENSIDAD POBLACIONAL:

Es un indicador que mide el grado de concentración de la población, se obtiene relacionando el

número de habitantes con la superficie territorial.

Ejemplo:

Nº de Habitantes

....................................

Superficie Territorial

El análisis depende de la unidad o ámbito territorial examinado:



88


Si el ámbito es nacional, habrá que tomar en cuenta la población total nacional sobre el total de

superficie territorial expresado en kilómetros cuadrados.

Tipo de Indicador: De insumo o de estructura por la referencia poblacional en el trazo de otros de

indicadores

Expresión: Refiere la cantidad de habitantes por Km2, es una unidad de medida que puede expresar

concentración o dispersión poblacional.

TASA DE FECUNDIDAD GENERAL:

Tasa de Fecundidad General es el medidor de la fecundidad, que se refiere a la relación que existe

entre el número de nacimientos ocurrido en un cierto periodo de tiempo y la cantidad de población

femenina en edad fértil en el mismo periodo. El lapso es casi siempre un año, y se puede ver como

el número de nacimientos por cada mil mujeres en edad fértil (en un año).

Su fórmula es:

Tasa Global de Fecundidad

Número de nacimientos en un año

----------------------------------------------- x 1.000.

Población femenina en edad fértil

Tipo de Indicador: Es un indicador de impacto resultado de otras actividades relacionados a la

educación, programas de anticoncepción, realidad socioeconómica (ingresos, trabajo), etc.

Expresión: Tasa de Fecundidad General es el medidor de la fecundidad, que se refiere a la relación

que existe entre el número de nacimientos ocurrido en un cierto periodo de tiempo y la cantidad de

población femenina en edad fértil en el mismo periodo. El lapso es casi siempre un año, y se puede

ver como el número de nacimientos por cada mil mujeres en edad fértil (en un año).

Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas (INE), registro civil y hospitales. Los nacimientos

registrados en establecimientos de salud son documentados en el SNIS- VE (Sistema Nacional de

Información en Salud y Vigilancia Epidemiológica

NATALIDAD

Su fórmula:

Tasa Bruta de Natalidad

Número total de nacimientos en un año

----------------------------------------------- x 1.000 Hab.

Población total del periodo.

Tipo de Indicador:



89


Indicador de impacto o resultado, por acciones que promueven la salud materna, incorporando la

libre decisión de planificar el número de las familias con alternativas como los programas de

anticoncepción.

Expresión: La tasa bruta de natalidad o simplemente tasa de natalidad es una medida de

cuantificación de la fecundidad, que refiere a la relación que existe entre el número de nacimientos

ocurridos en un cierto periodo de tiempo y la cantidad total de efectivos del mismo periodo. El lapso

es casi siempre un año, y se puede leer como el número de nacimientos de una población por cada

mil habitantes en un año.

Fuente: Instituto Nacional de Estadística (INE), Registro civil y Hospitales. Los nacimientos

registrados en establecimientos de salud, son documentados en el SNIS- VE (Sistema Nacional de

Información en Salud y Vigilancia Epidemiológica).

MORTALIDAD GENERAL:

Tasa de Mortalidad General

Número de defunciones ( todas )

------------------------------------x1.000 Hab.

Población total

Tipo de Indicador: Indicador de Impacto

Expresión: Mide el riesgo de morir por cualquier causa, involucra a todas las causas de defunción,

a todas las edades y sexos en una población determinada.

Fuente: Instituto Nacional de Estadísticas (INE). El Sistema Nacional de Información en Salud y

Vigilancia Epidemiológica (SNIS-VE) difundirá a través de su página Web los datos de mortalidad

clasificados por los códigos de la CIE 10.

RAZON DE MORTALIDAD MATERNA

Razón de M.M.

Todas las defunciones maternas ocurridas en 1 año

---------------------------------------- x 10.000 Hab.

Número de Nacidos Vivos ocurridos en ese año

Razón de mortalidad materna: Es el número de defunciones maternas por 100.000 nacidos vivos.

Algunas veces se usa 1.000 o 10.000 nacidos vivos.

Tasa de mortalidad materna: número de defunciones maternas por 100,000 mujeres en edad

reproductiva

Todas las defunciones maternas ocurridas en 1 año

----------------------------------------- x 100.000 Hab.

Nº de mujeres en edad fértil



90


Tipo de Indicador: Indicador que mide impacto.

Expresión: Mide el riesgo de muerte en una mujer durante el periodo de embarazo, parto, o durante

los 42 o 46 días transcurridos después del parto (puerperio) por una causa específica, expresada

como denominador el número de mujeres en edad fértil y una constante poblacional de 100.000 hab.

MORTALIDAD PERINATAL:

Relaciona, el número de muertes fetales tardías (22 semanas o más de gestación) más las muertes

de nacidos vivos menores de siete días sobre el número de nacidos vivos multiplicado por mil.

Tasa de Mortalidad Perinatal

Muertes fetales de más de 22 semanas d.g.

+ Muertes de R.N menores de 7 días.

------------------------------------------------- x 1.000

Número de Nacidos vivos.

Tipo de Indicador: Indicador que mide impacto.

Expresión: Es la proporción de defunciones perinatales en el total de nacimientos.

Las defunciones perinatales normalmente incluyen las defunciones de fetos de 28 semanas o más

de gestación (también conocidos como mortinatos u óbito fetal) y defunciones de nacidos vivos

dentro de los primeros 7 días de vida. El total de nacimientos incluye las defunciones fetales de 28

semanas de gestación más el número de nacidos vivos, o sea, todos los nacimientos después de 28

semanas de gestación (nacidos vivos más mortinatos). La OPS/OMS recomienda el uso de un límite

de 22 semanas o 500 gramos.

Fuente: Encuestas Nacional de Demografía y Salud ( ENDSA ), Instituto Nacional de Estadísticas

(INE) , registros hospitalarios que son sistematizados y consolidados en el Sistema Nacional de

Información en Salud y Vigilancia Epidemiológica (SNIS-VE) a través del Certificado Único de

Defunción Perinatal.

MORTALIDAD NEONATAL:

Refiere la mortalidad que ocurre dentro del primer mes de vida (antes de cumplir 28 días de vida)

Tasa de mortalidad neonatal

Número de defunciones

en RN vivos < de 28 días

------------------------------------------- x 1000 Hab.

Número de nacidos vivos.

4.7.1 Tipo de Indicador:

Resultado o Impacto



91


Expresión: Refiere la mortalidad que ocurre en el recién nacido vivo dentro del primer mes de vida

(antes de cumplir 28 días de vida). El recién nacido está expuesto a la muerte por condiciones

genéticas, congénitas o problemas de salud que se van produciendo en la misma gestación o en el

nacimiento, además, por algunas condiciones adversas del medio o su entorno (clima, condiciones

de sanidad, pobreza, educación) etc.

Fuente: Registros civiles, Establecimientos de Salud, datos sistematizados y consolidados del

Sistema Nacional de Información en Salud y Vigilancia Epidemiológica (SNIS-VE).

TASA DE MORTALIDAD INFANTIL (TMI)

Es la relación entre el total de defunciones de menores de un año, ocurridas durante un periodo y el

número de nacimientos vivos ocurridos en el mismo periodo multiplicado por mil.

Tasa de mortalidad Infantil

Número de defunciones de menores

de un año durante un periodo de tiempo

-------------------------------------------------------- x 1.000 Hab.

Número de nacidos vivos.

Tipo de Indicador:

Indicador que mide impacto, resultado de la interacción de múltiples factores que influyen en las

condiciones de salud de las poblaciones (sociales, económicos, educación, salud), etc.

Expresión: . La tasa de mortalidad infantil (TMI) es el número de defunciones de niños menores de

un año por cada 1,000 nacidos vivos en un determinado año. En los países menos desarrollados, la

tasa ha sido estimada hasta en 200 por 1,000, mientras que en los países industrializados está por

debajo de 10 por 1,000.

Fuente: Las posibles fuentes de los datos del numerador (defunciones) y del denominador

(nacimientos) son los registros de eventos vitales, los registros de atención primaria de la salud, los

censos y encuestas. Debido a que las defunciones infantiles son relativamente poco frecuentes, un

gran número de viviendas deben ser incluidas en las muestras de encuestas. Es deseable que la

tasa de mortalidad infantil se base en una población de al menos 50,000 personas.

MORTALIDAD EN LA NIÑEZ

El indicador se calcula de la siguiente forma:

Tasa de mortalidad en la niñez

Número de defunciones menores de 5

de años durante un año dado

------------------------------------------------------ x 1000 Hab.

Número total de niños menores de 5

Años a la mitad de ese año

Definición: El número de niños menores de 5 años que mueren en un año por cada



92


1,000 niños en esas edades.

Qué mide: La tasa de mortalidad de todos los niños menores de 5 años puede usarse para reflejar

tanto las tasas de mortalidad infantil como de la niñez. Esto tiene ciertas ventajas. Los problemas de

malnutrición, en particular, pueden perder la atención como factor causal, especialmente en aquellos

países donde el niño es más vulnerable a la malnutrición en su segundo año de vida.

Fuentes de datos: Las posibles fuentes de los datos del numerador sobre defunciones son los

registros de eventos vitales, los registros de atención primaria de la salud y encuestas. Los datos del

denominador sobre población se toman de las tabulaciones censales o de estimaciones hechas entre

censos. Como los niños menores son el grupo objetivo para la inmunización, su tamaño poblacional

debería ser registrado por la unidad local de atención primaria de la salud o por el equipo de

inmunización. Es deseable que la tasa de mortalidad de la niñez se base sobre una población de al

menos 5.000 niños menores de 5 años.

INDICADORES RELACIONADOS CON LA MUJER

ATENCIÓN A LA MUJER:

Porcentaje de usuarias nuevas de métodos modernos de anticoncepción

Nº de usuarias nuevas de anticoncepción

Oral, inyectable trimestral, condón

y dispositivo intrauterino

------------------------------------------------- x 100 Hab.

Población Mujeres en Edad Fértil

Tipo de Indicador: Resultado

Expresión: Refleja el porcentaje de mujeres en edad fértil que optan o eligen algún método

anticonceptivo moderno para regular su fecundidad y la protección contra las infecciones de

transmisión sexual, además; de evitar los embarazos no deseados.

Este indicador está relacionado con la oferta que hace el Ministerio de Salud a través del programa

de salud reproductiva con los anticonceptivos modernos (inyectable, píldora, condón, dispositivo

intrauterino).

Es un indicador que puede evaluar, diferenciando el uso de cada uno de los métodos anticonceptivos

modernos, tomando como denominador la población total de las mujeres en edad fértil (MEF).

Fuente: Registros del sector, Sistema Nacional de Información en Salud (SNIS-VE).

ANTICONCEPCION QUIRURGICA VOLUNTARIA (AQV)

Cobertura de usuarias de A.Q.V.

Nº de AQV realizadas

----------------------------------------------- x 100 Hab.

Población Mujeres en Edad Férti



93


l

Tipo de indicador: resultado

Expresión: Refleja el porcentaje de mujeres en edad fértil que optan y/o eligen la anticoncepción

quirúrgica voluntaria, en mujeres en edad fértil (MEF).

Actualmente la Anticoncepción Quirúrgica Voluntaria se ha convertido en uno de los métodos de

regulación de la fecundidad más ampliamente usados en el mundo por su seguridad y eficacia del

100% que son procedimientos que se realizan tanto a la mujer como al hombre

Fuente: Registros del sector, Sistema Nacional de Información en Salud y Vigilancia

Epidemiológica (SNIS-VE).

METODOS NATURALES

Cobertura de usuarias Nuevas de Métodos Naturales

Nº de usuarias nuevas con métodos

Naturales

----------------------------------------------- x 100 Hab.

Población Mujeres en Edad Fértil

Expresión: Refleja el porcentaje de mujeres en edad fértil que optan y fueron orientadas a elegir

como método anticonceptivo formas naturales (método de Billings se basa en las características

particulares del moco cervical, también la temperatura basal corporal que se modifica el día de la

ovulación). Como denominador se consideran a las mujeres en edad fértil (MEF).


ORIENTACION PLANIFICACION FAMILIAR (OPF)

Cobertura de OPF

Nº de orientaciones en planificación familiar

----------------------------------------------------- x 100 Hab.

Población de 15 a 49 años

CONTROL PRENATAL

Cobertura primer control prenatal antes del 5to mes

Nº de primeros controles prenatales antes del 5to mes

un periodo determinado

---------------------------------------------------------- x 100 Hab.

Nº total de primeros controles prenatales

en el mismo periodo



94


Tipo de Indicador: De resultado

Expresión: Es un indicador que define la captación de embarazadas antes de las 22 semanas de

gestación del total de consultas prenatales nuevas, su importancia radica en el diagnóstico precoz

de los factores de riesgo y las complicaciones que pueden afectar el término del periodo de gestación

en un parto seguro.

Fuente: SNIS-VE (Sistema Nacional de Información en Salud y Vigilancia Epidemiológica).

CONTROL PRENATAL EN ADOLESCENTES

Proporción primer Control prenatal en adolescentes

Nº de primeros controles prenatales nuevos antes y a partir del 5to mes de embarazo

en adolescentes

(< 20 años)

------------------------------------------------------- x 100 Hab.

Embarazos nuevos


CUARTO CONTROL PRENATAL

Proporción 4tos Controles prenatales

Nº de Embarazadas con cuatro

controles prenatales en un periodo

---------------------------------------------------------- x 100 Hab.

Total de Nacimientos esperados


Expresión: Es un indicador que permite evaluar el control prenatal y todas las acciones y

procedimientos, sistemáticos o periódicos, destinados a la prevención, diagnóstico y tratamiento de

los factores que pueden condicionar la morbilidad y mortalidad materna y perinatal.

Fuente: SNIS-VE (Sistema Nacional de Información en Salud y Vigilancia epidemiológica)

EMBARAZADAS CON ALTO RIESGO OBSTETRICO (A.R.O.)

Porcentaje embarazadas con alto riesgo obstétrico

Nº de embarazadas con alto riesgo obstétrico

---------------------------------------------------------- x 100 Hab.

Nº total de controles prenatales

nuevos y repetidos.



95


Tipo de Indicador: Resultado

Expresión: Refiere la relación porcentual de embarazos de alto riesgo obstétrico (hipertensión,

diabetes, obesidad, tabaquismo, alcoholismo) con los controles prenatales nuevos y repetidos

realizados, el resultado de este indicador puede definir políticas de información, prevención y

educación sanitaria; basadas en la importancia de los controles prenatales precoces e institucionales

durante el cual la madre, el feto el recién nacido tienen o tendrán un riesgo elevado de morbilidad o

mortalidad antes o después del parto.

COBERTURA DE PARTO INSTITUCIONAL:

Cobertura de parto Institucional

No de partos atendidos en el servicio

de salud + partos atendidos en domicilio

por personal institucional en un periodo. Determinado.

------------------------------------------------------- x 100 Hab.

Nº total de partos esperados


Expresión: Describe la atención de partos atendidos institucionalmente, lo cual significa poner a

disposición de las embarazadas, el personal de salud (médico, enfermera, auxiliar de enfermería),

la infraestructura, equipos y otros servicios del establecimiento.


ADMINISTRACIÓN DE HIERRO EN EMBARAZADAS.

Porcentaje de administración de sulfato ferroso en embarazadas.

Nº de embarazadas con 90 tabletas de sulfato ferroso

administrados en periodo determinado

-------------------------------------------------------- x 100 Hab.

Embarazos esperados del mismo periodo

Tipo de Indicador: Proceso

Expresión: Es un indicador porcentual y administrativo del programa, refiere la entrega de sulfato

ferroso por parte del servicio de salud a la embarazada y así cumplir la norma establecida de entrega

mensual hasta completar las 90 tabletas requeridas en la etapa prenatal para evitar los riesgos

maternos y fetales por anemia.

Fuente: Sistema Nacional de Información en Salud (SNIS-VE)



96


ADMINISTRACIÓN DE HIERRO EN PUERPERAS.

Porcentaje de administración de sulfato ferroso en puérperas

Nº de puérperas con dosis completa de sulfato ferroso administrados en periodo determinado

---------------------------------------------------------------- x 100

N° total de mujeres con primer control puerperio

Tipo de Indicador: Proceso

Expresión: Es más un indicador porcentual, refiere la entrega de sulfato ferroso por parte del servicio

de salud a las puérperas en su primer control para evitar los riesgos maternos por anemia.

Fuente: Sistema Nacional de Información en Salud (SNIS-VE)

EMBARAZADAS CON ALGUN GRADO DE DESNUTRICION.

Porcentaje de embarazadas con algún grado de desnutrición

Nº de embarazadas con algún grado de desnutrición

---------------------------------------------------------------- x 100

Nº de embarazos nuevos

ADMINISTRACIÓN DE (T.T.) EN EMBARAZADAS

Cobertura de embarazadas con 2da. dosis de TT

Nº de embarazadas con 2da dosis de TT en periodo determinado

--------------------------------------------------------------- x 100

No de embarazos esperados

La vacuna T.T. que se administra a toda mujer considerada en el grupo etáreo de 15 a 49 años (edad

fértil) con la finalidad de que los niños recién nacidos tengan la protección o inmunidad pasiva contra

el tétanos neonatal

Tipo de Indicador: De resultado.

Expresión: Es el porcentaje de mujeres en edad fértil que estando o no embarazadas acceden a la

segunda dosis de vacuna de toxoide tetánico (un mes después de recibida la primera dosis) la cual

le confiere una inmunidad relativa para transferir anticuerpos en forma pasiva al recién nacido

previniendo la ocurrencia del tétanos neonatal.

Fuente: Registros del Programa Ampliado de Inmunizaciones, Sistema Nacional de

Información en Salud

INDICADORES DEL MENOR DE 5 AÑOS

INMUNIZACIONES

VACUNACION CON B.C.G. EN NIÑOS MENORES DE 1 AÑO.

Cobertura de BCG en niños menores de 1 año.



97


Niños menores de 1 año que recibieron dosis única de vacuna BCG en un periodo determinado

------------------------------------------------------------------------------- x 100

Población de niños menores de 1 año del mismo periodo

Tipo de Indicador: Es un indicador de acceso por la dosis administrada y la protección que le confiere.

Expresión: Mide el grado de protección ante la probabilidad de enfermar con tuberculosis y sus

formas graves. El numerador representado por los niños menores de 1 año que recibieron la dosis

única de vacuna de BCG y en el denominador la población total de niños menores de 1 año del

periodo, multiplicados por una constante 100 .

Fuente: Registros hospitalarios, Sistema Nacional de Información en Salud.

TERCERA DOSIS DE VACUNA ANTIPOLIOMIELITICA EN NIÑOS MENORES DE 1 AÑO

Porcentaje de tercera dosis de vacuna anti poliomielítica.

Tercera dosis de vacuna antipoliomielitica

administradas en niños < de 1 año en un periodo definido

------------------------------------------------------------x100

Población Total de niños menores de 1 año en el mismo periodo

Tipo de Indicador: Es un indicador que tiene varias concepciones, puede ser considerado de acceso

(1ra. dosis) por la dosis administrada y la protección que le confiere. También es considerado

indicador de resultado (3ra. dosis) por la implicancia con actividades previas para el logro del objetivo

y de cobertura porque es medible en función a la meta propuesta a inicio de gestión.

Expresión: Refiere al porcentaje de niños menores de 1 año que acceden a la tercera dosis de

vacuna antipoliomielítica que supone formación de anticuerpos protectores de la enfermedad sobre

una población total de menores de 1 año del periodo, multiplicado por una constante 100.

Fuente: Sistema Nacional de Información en Salud y Vigilancia epidemiológica (SNIS- VE).

VACUNA PENTAVALENTE EN NIÑOS MENORES DE 1 AÑO

3ras dosis de vacuna pentavalente

administradas en niños < de 1 año en

un periodo definido

------------------------------------------------------------ x 100

Población de niños menores de 1 año

del mismo periodo analizado.

Tipo de Indicador: De resultado por la implicancia con actividades previas para el logro del objetivo

y de cobertura porque es medible en función a la meta propuesta a inicio de gestió

Expresión: Describe la población de niños menores de 1 año que recibieron la tercera dosis de

vacuna pentavalente, su importancia radica en la protección o inmunidad contra la Difteria,

Coqueluche, Tétanos, Hepatitis B y las infecciones por haemóphilus influenzae tipo B, dependiendo

en suma a las manifestaciones de seroconversión.



98


Fuente: Sistema Nacional de Información en Salud y Vigilancia Epidemiológica (SNIS- VE).

VACUNA CONTRA ROTAVIRUS

Cobertura de vacuna Contra rotavirus 1ra. dosis

1ra. dosis de vacuna contra rotavirus administradas en niños < de 6 meses

------------------------------------------------------- x 100

Población de niños menores de 1 año del mismo periodo analizado.

Tipo de Indicador: Indicador de acceso.

Cobertura de vacuna

Contra rotavirus 2da dosis

2 dosis de vacuna contra rotavirus administradas en niños < de 6 meses

------------------------------------------------------- x 100


Tipo de Indicador: Indicador de resultado, mide la cobertura de vacuna contra rotavirus en niños

menores de 6 meses, esta vacuna protege contra infecciones gastrointestinales producidas por un

virus denominado Rotavirus, responsable de la principal causa de diarrea y vómitos graves Las

infecciones por este agente son muy contagiosas, y la vía predominante de transmisión es la fecal-

oral.

Fuente.PAI, Sistema Nacional de Información en Salud y Vigilancia Epidemiológica (SNIS- VE).

ESTADO NUTRICIONAL.

TASA DE INCIDENCIA DESNUTRICION AGUDA DE NIÑOS DE 2 A MENORES DE 5 AÑOS

Tasa de incidencia Desnutrición aguda

Número de niños desnutridos agudos moderados + número de niños desnutridos severos en niños

de 2 a menores de 5 años

------------------------------------------------------- x 100


Tipo de Indicador: Indicador de Resultado (indicador epidemiológico).

Expresión: Es un indicador que refiere casos de desnutrición Aguda (peso para la talla) que se hallan

por debajo de – 2 de desviación estándar respecto a poblaciones de referencia que maneja el

Programa Nacional de Atención al Niño Menor de 5 Años. Es un indicador referencial que no infiere

a la población total de niños de 2 a menores de 5 años (solo se toma en cuenta como denominador

a niños que acceden al control de crecimiento y desarrollo acorde al grupo etáreo que corresponda).

Fuente.- Sistema Nacional de Información en Salud y Vigilancia Epidemiológica (SNIS- VE).



99


DESNUTRICION AGUDA EN MENORES DE 2 AÑOS.

Tasa de incidencia de desnutrición aguda en menor de 2 años

Número de niños desnutridos agudos moderados + número de niños desnutridos severos menores

de 2 años

---------------------------------------------------- x 1000

Total de niños menores de 2 años evaluados


Expresión: Es un indicador que refiere casos de desnutrición Aguda (peso para la talla) que se hallan

por debajo de – 2 de desviación estándar respecto a poblaciones de referencia que maneja el

Programa Nacional de Atención al Niño Menor de 5 Años. Es un indicador referencial que no infiere

a la población total de niño menor de 2 años (solo se toma en cuenta como denominador a niños

que acceden al control de crecimiento y desarrollo acorde al grupo etáreo que corresponda).

Fuente.-Sistema Nacional de Información en Salud (SNIS).

DESNUTRICION CRONICA EN MENORES DE 2 AÑOS

Tasa de prevalecía de desnutrición Crónica Menores de 2años

Número de menores desnutridos crónicos menores de 2 años

---------------------------------------------------- x 1000

Total de niños menores de 2 años evaluados


Expresión: Es un indicador que refiere casos de desnutrición Crónica en menores de 2 años (talla

para la edad). Es un indicador referencial que no infiere a la población total del menor de 2 años

(solo se toma en cuenta como denominador a menores que acceden al control de crecimiento y

desarrollo acorde al grupo etáreo que corresponda). Donde la constante será catalogada acorde a

la población por encima de 1000.

Fuente.- Sistema Nacional de Información en Salud (SNIS-VE).

DESNUTRICION CRONICA EN NIÑOS DE 2 A MENORES DE 5 AÑOS

Prevalencia de desnutrición Crónica en niños De 2 a < de 5 años

Número de niños desnutridos crónicos

de 2 a menores de 5 años

---------------------------------------------------- x 1000

Total de niños de 2 años a menores

de 5 años evaluados




100


Expresión: Es un indicador que refiere casos de desnutrición Crónica en niños de 2 a

Menores de 5 años (talla para la edad). Es un indicador referencial que no infiere a la población total

de niño menor de 2 años (solo se toma en cuenta como denominador a niños que acceden al control

de crecimiento y desarrollo acorde al grupo etáreo que corresponda). Donde la constante será

catalogada acorde a la población por encima de 1000.


SUPLEMENTO DE HIERRO EN MENORES DE 6 MESES A < DE 5 AÑOS

Porcentaje de Suplemento de Hierro en menores de 6 meses a < 5 años

Número de menores de 6 meses a < de 5 años

con entrega de suplemento de hierro.

---------------------------------------------------- x 1000

Total de niñas de 6 meses a

menores de 5 años

Tipo de Indicador: Indicador de acceso que denota resultado, como producto de la entrega de este

micronutriente en establecimientos de Salud.

Expresión: Es un indicador que permite evaluar la probabilidad de disminución del riesgo de la

carencia de hierro en los niños de 6 meses a menores de 5 años.

Fuente.- Sistema Nacional de Información en Salud y Vigilancia epidemiológica (SNIS- VE).

VITAMINA “A” EN MENORES DE 1 A 5 AÑOS

Porcentaje de Vit. “A” 2da dosis en niñas de 1 año a < de 5 años

Nº. de niñas de 1 a< de 5 años

con adm. 2das dosis de vit. A.

---------------------------------------------------- x 1000

Total de niños de 1 a menores de 5 años

Tipo de Indicador: Indicador de acceso que denota resultado, como producto de la administración

de este micronutriente en establecimientos de Salud y campañas con movilización social.


carencia vitamínica en los niños de 1 a menores de 5 años.


NUTRIBEBE EN MENORES DE 6 A 23 MESES

Cobertura de Nutribebe En niños de 6 a 23 meses



101


Número de niños de 6 a 23 meses

que reciben nutribebé

---------------------------------------------------- x 1000

Total de niños de 6 a 23 meses.

Tipo de Indicador: Indicador de acceso que denota resultado, que en alguna medida también refleja

un indicador administrativo (gasto de insumo).


desnutrición, siendo un alimento fortificado de uso en niños de 6 a 23 meses de edad.

Fuente.- Sistema Nacional de Información en Salud (SNIS-VE)

INDICADORES HOSPITALARIOS DE SALUD

INDICADORES HOSPITALARIOS

Los hospitales son estructuras de servicio social en los cuales se encuentran involucrados recursos

humanos, físicos, financieros e insumos que son los factores de producción para responder a las

necesidades sentidas de la población con relación a la conservación de su salud.

NUMERO DE CAMAS POR MEDICO.

Camas por médico

Nº de camas dispuestas ( censales)

en el periodo

---------------------------------------------------- x 1000

Nº de médicos T.C. de hospitalización en el periodo

Tipo de Indicador: Es un indicador de disponibilidad y oferta del recurso cama por cada médico, el

mismo comparado con el estándar. Una relación aceptable es de 5 a 6 camas por cada médico de

los servicios de hospitalización. Para los hospitales de nivel II, el estándar es de 6 camas por médico

y para los hospitales generales e institutos especializados, es aceptables 5 camas por médico. Se

obtiene del WINSIG (Sistema Informático)

Fuente.-Sistema de información hospitalaria. Se obtiene del WINSIG

NUMERO DE CAMAS POR ENFERMERA.

Nº de camas dispuestas

Censables en el periodo

Camas por enfermera =------------------------------------------- x 100

Nº de enfermeras T.C.

De hospitalización en el periodo

Tipo de Indicador: Es un indicador de disponibilidad y oferta del recurso cama por enfermera, el

mismo comparado con el estándar. Una relación aceptable es de 5-6 camas por cada enfermera de

los servicios de hospitalización. Para los hospitales de nivel II, el estándar es de 6 camas por médico

y para los hospitales generales e institutos especializados, es aceptable 5 camas por médico.



102


Fuente: Sistema de información hospitalaria, Sistema Nacional de Información en Salud

(SNIS-VE). Información se la obtiene del WINSIG.

NUMERO DE CAMAS POR AUXILIAR DE ENFERMERA.

Nº de camas censables

en el periodo

Camas por aux. de enfermería =------------------------------- x 100

Nº de aux. de enfermería

(T.C.)

Tipo de Indicador: Es un indicador de disponibilidad y oferta de camas por auxiliar de enfermería, el

mismo comparado con el estándar. Es aceptable una asignación de cuatro camas por auxiliar de

enfermería tanto, sin diferenciación de si se trata de hospitales de nivel II o III.

Fuente: Sistema de información hospitalaria, Sistema Nacional de Información en

Salud y Vigilancia Epidemiológica (SNIS-VE), WINSIG

DIAS CAMA DISPONIBLES (D.C.D.)

Nº de camas de todos los servicios x Nº días del mes = D-C-D

D-C-D = Días cama disponibles.

Tipo de Indicador: Es una medida de la capacidad de disponibilidad y oferta de servicios,

determinada por la dotación de camas. Determina la capacidad de oferta de servicios de la

Institución, en combinación con otros indicadores.

Facilita la formulación de la programación y el presupuesto de la institución (nota: los recursos se

asignan en función de producción, pero la capacidad de producción está determinada por el número

de D-C-D). El estándar de uso eficiente de la cama oscila entre 85% - 95%.

Fuente.-Sistema de información hospitalaria, Sistema nacional de Información en

Salud y vigilancia epidemiológica (SNIS-VE). WINSIG.

INDICE DE OCUPACIÓN DE CAMAS

Tipo de Indicador: Este indicador hospitalario informa sobre el nivel de utilización del recurso cama;

el valor resulta de un conjunto de factores que inciden en la calidad de la oferta y la demanda; en

relación con la oferta, los aranceles que se cobran, la calidad del personal que trabaja, la complejidad

tecnológica y la cantidad de camas disponibles. Es la proporción media en un periodo de tiempo en

que las camas disponibles han estado ocupadas por algún usuario, en relación a la máxima

capacidad de ocupación.

Es aceptable un índice ocupacional entre el 85% y 95%. Este indicador está afectado por los mismos

factores que la estancia media y se correlaciona positivamente con ella. Se calcula para todo el

hospital y por servicio trazador, por día, semana, mes y año. Está destinado a medir la eficiencia en

el uso del recurso cama y la capacidad instalada para su atención.



103


Representa una medida parcial de la capacidad productiva de la institución: a mayor índice

ocupacional mayor capacidad de oferta de servicios y costos de operación más bajos; a menor índice

ocupacional mayor capacidad ociosa y mayores costos de operación.

Nº días Cama Ocupadas mes

Índice Ocupacional de Camas = ------ ------------------------------- x 95

Nº días cama disponibles

Aplicaciones analíticas: El nivel de uso de las camas hospitalarias y por tanto la capacidad ociosa.

Proyección de la capacidad de oferta de servicios de la institución (cantidad de usuarios que es

posible atender en un período dado bajo ciertas premisas de eficiencia).

Evaluar los niveles de uso de la capacidad instalada y requerimientos futuros de inversión física.

Establecer patrones de dotación de recurso humano en base al uso real de la capacidad productiva

(y no a la dotación física de camas)

Fuente: Sistema de información hospitalaria, Sistema Nacional de Información en

Salud y Vigilancia Epidemiológica (SNIS-VE), WINSIG

DIAS CAMA DISPONIBLES (D.C.D.)

Nº de camas de todos los servicios x Nº días del mes = D-C-D

D-C-D = Días cama disponibles.

Tipo de Indicador: Es una medida de la capacidad de disponibilidad y oferta de servicios,

determinada por la dotación de camas. Determina la capacidad de oferta de servicios de la

Institución, en combinación con otros indicadores.

Facilita la formulación de la programación y el presupuesto de la institución (nota: los recursos se

asignan en función de producción, pero la capacidad de producción está determinada por el número

de D-C-D). El estándar de uso eficiente de la cama oscila entre 85% - 95%.

Fuente.-Sistema de información hospitalaria, Sistema nacional de Información en

Salud y vigilancia epidemiológica (SNIS-VE). WINSIG.

INDICE OCUPACIONAL DE CAMAS

Tipo de Indicador: Este indicador hospitalario informa sobre el nivel de utilización del

recurso cama; el valor resulta de un conjunto de factores que inciden en la calidad de la oferta y la

demanda; en relación con la oferta, los aranceles que se cobran, la calidad del personal que trabaja,

la complejidad tecnológica y la cantidad de camas disponibles. Es la proporción media en un periodo

de tiempo en que las camas disponibles han estado ocupadas por algún usuario, en relación a la

máxima capacidad de ocupación.

Es aceptable un índice ocupacional entre el 85% y 95%. Este indicador está afectado por los mismos

factores que la estancia media y se correlaciona positivamente con ella. Se calcula para todo el

hospital y por servicio trazador, por día, semana, mes y año. Está destinado a medir la eficiencia en

el uso del recurso cama y la capacidad instalada para su atención.



104


Representa una medida parcial de la capacidad productiva de la institución: a mayor índice

ocupacional mayor capacidad de oferta de servicios y costos de operación más bajos; a menor índice

ocupacional mayor capacidad ociosa y mayores costos de operación.

Nº días Cama Ocupadas mes

Índice Ocupacional de Camas = ------ ------------------------------- x 95

Nº días cama disponibles

Aplicaciones analíticas: El nivel de uso de las camas hospitalarias y por tanto la capacidad ociosa.

Proyección de la capacidad de oferta de servicios de la institución (cantidad de usuarios que es

posible atender en un período dado bajo ciertas premisas de eficiencia).

Evaluar los niveles de uso de la capacidad instalada y requerimientos futuros de inversión física.

Establecer patrones de dotación de recurso humano en base al uso real de la capacidad productiva

(y no a la dotación física de camas)

Determinar el punto de equilibrio para la costeabilidad de la cama (o en su defecto el costo agregado

por subutilización de camas).

Evaluar la oferta (nivel de uso de la dotación de camas) y hacer proyecciones sobre los

requerimientos de inversión física futura.

Inferir la presencia de barreras gerenciales a la accesibilidad, por ejemplo: lista de espera para

intervenciones quirúrgicas cuando hay capacidad operativa ociosa en los quirófanos por

organización de horarios u otros factores; lista de espera para internación con índices ocupacionales

bajos.

Fuente.-Sistema de información hospitalaria, Sistema Nacional de Información en

Salud y vigilancia epidemiológica (SNIS-VE), WINSIG.

Estancia promedio hospitalaria

Nº. de dias camas ocupadas mes

Promedio de estadía =---------------------------------------- x 100

Total de egresos mes

Tipo de Indicador: Es el número de días que en promedio han permanecido hospitalizados los

usuarios egresados, el promedio se obtiene dividiendo el número de días estadía (días de

hospitalización de los egresados en un periodo con el número total de egresos (altas y defunciones)

durante el mismo periodo.


Salud y vigilancia epidemiológica (SNIS-VE).



105


INTERVALOS DE SUSTITUCIÓN

Tipo de Indicador: Es el tiempo promedio, en días o fracción de días que está desocupada una

cama, entre un egreso y un nuevo ingreso. La teoría debería ser únicamente el tiempo que toma en

preparar la cama para el siguiente ingreso y no debería superar a 1 día o día y medio.

Días cama disponible - días cama ocupada

Intervalo de sustitución =-----------------------------------------------------------

Egresos en el mismo periodo (total de egresos)

Fuente.-Sistema de información hospitalaria, Sistema Nacional de Información en Salud y vigilancia

epidemiológica (SNIS-VE).

ROTACION:

Egresos de un periodo de tiempo dado

Índice de rotación =-----------------------------------------------------------

Promedio de camas reales del mismo periodo

Tipo de Indicador: Indicador de rendimiento que denota productividad

Expresión: Este indicador mide el número de pacientes que egresan por cada cama censable

recibiendo toda la asistencia hospitalaria en un periodo de tiempo determinado.

Este indicador también es conocido como promedio de egresos por cada cama dispuesta o giro de

cama.


Salud y Vigilancia Epidemiológica (SNIS-VE).

MORTALIDAD HOSPITALARIA:

Tasa de Mortalidad Hospitalaria temprana 48hrs.

Este indicador muestra la relación de egresos por muerte antes de las 48 horas del ingreso, respecto

al total de usuarios egresados en el mismo periodo, multiplicado por 1000.

Interpretación: la mortalidad intrahospitalaria en las primeras 48 horas tiene una relación muy directa

con las causas del ingreso del usuario, también muestra el acceso a la red de salud. La tasa de

mortalidad hospitalaria temprana aceptable es 10 x 1000 egresos en hospitales de nivel II y 15 x mil

egresos en hospitales de nivel III.

Límites de la interpretación: tiene que ver con la complejidad de los servicios demandados, con la

capacidad resolutiva del hospital, la oportunidad en la referencia de los usuarios. Este indicador se

obtiene con el SICE (Sistema de Información Clínico Estadístico)

Tasa de Mortalidad Hospitalaria tardía o mortalidad hospitalaria neta y mortalidad hospitalaria bruta.



106


Este indicador muestra la relación de egresos por muerte después de las 48 horas de su internación

en un periodo, dividido entre el número total de egresos de ese periodo, multiplicado por 1000. La

tasa de mortalidad hospitalaria temprana aceptable es 10 x 1000 egresos.

Mortalidad antes

de las 48 horas

Total de fallecidos antes de 48 horas

de ingresado al servicio de hospitalización

----------------------------------------------------x 1000

Total de egresos

Mortalidad tardía

o mortalidad

hospitalaria

Nº de egresos por muerte >a 48hrs.,mes

---------------------------------------------------- x 1000

Total de egresos mes

INDICADORES ENFERMEDADES TRANSMISIBLES DE SALUD

ENFERMEDADES TRANSMISIBLES PROGRAMAS ESPECIALES DE SALUD

CHAGAS

INDICE DE INFESTACION DE CHAGAS

Nº Viv. Infestadas

…………………………………….X 100

Nº Viv. Evaluadas

COBERTURA DE CUMPLIMIENTO Y TRATAMIENTO

Se analiza el cumplimiento del tratamiento en dos grupos etáreos

Cobertura de Cumplimiento y Tratamiento

-Tratamientos terminados en el mes, de recién nacido a menores de 1 añoX 100

Tratamientos iniciados en el mes, de recién nacido a menores de 1 año


Tratamientos terminados en el mes, en niños de 1 a 15 añosX 100

Tratamientos iniciados en el mes, en niños de 1 a 15 años


-Tratamientos terminados en el mes, en mayores de 15 años X 100

Tratamientos iniciados en el mes, en mayores a 15 años

Tipo de Indicador: Indicador de rendimiento.

Expresión: Este indicador mide el número de pacientes menores de 15 años que recibieron

tratamiento completo en el mes, es importante la detección precoz para evitar las complicaciones

(cardiopatías).

Fuente.-Sistema de información hospitalaria, Sistema Nacional de Información en Salud y vigilancia

epidemiológica (SNIS-VE).



107


CHAGAS CONGENITO INDICADOR EPIDEMIOLÓGICO

SEROPREVALENCIA MATERNA

Total gestantes positivas (Chagas mujeres embarazadas positivas)________ X 100

Total gestantes tamizadas (Chagas mujeres embarazadas positivas y negativas)

Tipo de Indicador: Indicador de rendimiento que denota productividad

Expresión: Permite medir la magnitud del problema de Chagas en la población. Su descenso en el

tiempo indica la efectividad de las acciones conjuntas del programa, de los servicios de salud y de

la comunidad. Se calcula con datos del formulario SNIS 303

Fuente: Sistema de información hospitalaria, Sistema Nacional de Información en Salud y vigilancia

epidemiológica (SNIS-VE), Programa Nacional de Chagas, Laboratorios de referencia.

INDICADORES DE COBERTURA

COBERTURA TAMIZAJE EN EMBARAZADAS

Embarazadas tamizadas (Chagas mujeres embarazadas positivas y negativas) X100

Primer control prenatal

Expresión: Permiten medir el rendimiento del servicio de salud y su capacidad para educar e informar

a su población, de manera que las madres vuelvan al control con sus niños, y en caso de necesitar

tratamiento, que se cumpla hasta el final

Fuente: Sistema de información hospitalaria, Sistema Nacional de Información en Salud y vigilancia

epidemiológica (SNIS-VE), Programa Nacional de Chagas.

MALARIA INDICADORES DE PROCESO

INDICE ANUAL DE EXAMENES DE SANGRE (IAES)

muestras examinadas

------------------------------------------ x 1000 Hab.

población en riesgo

Expresión: Porcentaje de muestras tomadas y examinadas sobre el total de población en

riesgo.

INDICE DE LAMINAS POSITIVAS (ILP)

ILP muestras positivas

------------------------------------------ x 1000 Hab.

muestras examinadas



108


Expresión: Porcentaje de muestras positivas para malaria sobre total de muestras examinadas.

IMPACTO

INCIDENCIA PARASITARIA ANUAL (IPA)

IPA Casos confirmados por Laboratorio

----------------------------------------------------- x 1000 Hab.

Población en Riesgo

Expresión: Número de casos de malaria por cada 1000 habitantes en zonas de transmisión.

Fuente: Sistema Nacional de Información en Salud y vigilancia epidemiológica (SNIS-VE),

Programa Nacional de Enfermedades Metaxenicas.

TUBERCULOSIS

TASA DE INCIDENCIA TB

Tasa de

Incidencia de

TBP BAAR (+)

Nº de casos TBP BAAR(+)

nuevos notificados

------------------------------------------x 100000Hab.

Total Población

SINTOMATICOS RESPIRATORIOS (S.R.

COBERTURA DE CAPTACION DE SINTOMATICOS RESPIRATORIOS

Cobertura de captación de S.R

Sintomáticos respiratorios identificados

--------------------------------------------------- x 100.

Sintomáticos respiratorios programados

COBERTURA DE DETECCION DE TBP BAAR(+)

Cobertura de detección de TBP BAAR(+)

TBP BAAR (+) Nuevos diagnosticados

--------------------------------------------------- x 100.

TBP BAAR (+) programados

TUBERCULOSIS PULMONAR BAAR (+) CURADOS

Tuberculosis Pulmonar BAAR(+) Curados

TBP BAAR (+) Nuevos curados

--------------------------------------------------- x 100.

TBP BAAR (+) Nuevos Notificados



109


INFECCION DE TRANSMISION SEXUAL (ITS)

SIFILIS

Porcentaje de Casos de Sífilis

Nº de personas con Ulcera genital

---------------------------------------------------x 100.

población total

VIH-SIDA

PORCENTAJE DE CASOS DE VIH

Porcentaje de casos de VIH

Nº de personas con VIH(+)

--------------------------------------------------- x 100.

población total

PREVALENCIA DE VIH EN EMBARAZADAS

Prevalencia de VIH Embarazadas

Nº de Embarazadas entre

15 a 24 años con VIH

--------------------------------------------------- x 100.

Total de mujeres embarazadas

entre 15 a 24 años

CASOS DE VIH-SIDA RELACION HOMBRES Y MUJERES

Casos notificados de VIH-SIDA Relación hombre mujer

Nº de casos de VIH-SIDA en hombres

--------------------------------------------------- x 100.

Nº de casos de VIH-SIDA en mujeres

INDICADORES DE INTOXICACION AGUDA POR PLAGUICIDAS (I.A.P.)

INTOXICACION AGUDA POR PLAGUICIDAS (I.A.P.)

TASA DE INCIDENCIA DE INTOXICACIONES POR PLAGUICIDA

Nº. de Casos Nuevos por Intoxicaciones por plaguicidasX 100,000

Población Estimada

Expresión: Estima la magnitud del problema, valores altos pueden sugerir falla en los cuidados

primarios por parte de los usuarios en la manipulación de plaguicidas. Valores bajos indican la

eficacia del sistema de salud pública en acciones de control y prevención.

Fuentes de datos: Numerador Ficha epidemiológica de registro de casos

Denominador Estimaciones poblacionales realizadas por el SNIS-VE



110


TASA DE MORTALIDAD POR (I.A.P.)

Nº. de Fallecidos por Intoxicación por Plaguicida en periodo 100.000

Población del período

TASA DE LETALIDAD POR INTOXICACIÓN DE PLAGUICIDAS

No. de Fallecidos por Intoxicación por Plaguicida X 100

Total de Casos de Intoxicaciones por Plaguicida

Expresión: Indica la probabilidad de morir por Intoxicaciones por Plaguicidas que tiene la población

en riesgo.

Fuentes de datos:

Ficha epidemiológica

Numerador: Total de personas fallecidas en cuyo certificado de defunción este registrado como

causa básica de muerte la intoxicación por plaguicidas.

Denominador Se contabilizaran el total de casos por intoxicación de Plaguicidas registrado en un

periodo determinado.

PORCENTAJE DE CONTROLES DE FOCOS DESARROLLADOS EN INTOXICACIONES POR

PLAGUICIDAS

Número de Controles de Focos Realizados en Intoxicaciones por Plaguicidas X 100

Total de Casos Notificados con Criterios de Alerta

Expresión: Indica el porcentaje de controles de foco realizados dentro del total de Casos

Notificados. Valores altos indican la eficacia del establecimiento de salud frente a una intoxicación

por plaguicida.

Fuentes de Datos: Numerador Se contabilizarán el Total de Controles de Focos Realizados.

Control de Focos: Es la búsqueda de los contactos que han originado los casos de intoxicación, de

origen común, el mismo plaguicida, que ocurra en el mismo período de tiempo y vinculada al misma

exposición o lugar.

Denominador: Se contabilizaran el total de Casos Notificados que cumple con los criterios de alerta.

Criterios de Alerta: Todos aquellos casos que ocurran:

Embarazadas, menores de edad (<18 años), laborales, brotes de intoxicaciones, productos no

registrados.

Constante Siempre será 100

PROPORCIÓN DE HOSPITALIZADOS DEL TOTAL DE CASOS NOTIFICADOS

No. de hospitalizados por Intoxicación por Plaguicida en periodo 100

No. De casos de Intoxicación por Plaguicida en un periodo



111


INDICADORES RELACIONADOS CON RL MODELO (SAFCI)

INDICADORES RELACIONADOS CON SALUD FAMILIAR COMUNITARIA E INTERCULTURAL

(SAFCI)

SALUD FAMILIAR

Nº de atenciones realizadas por el personal de salud fuera del Establecimiento.

Nº de establecimientos implementando la carpeta familiar

Número de familias registradas en las carpetas familiares

Registro de nuevas carpetas familiares reportados al Sistema Nacional de Información en

Salud y Vigilancia epidemiológica SNIS-VE

SALUD COMUNITARIA

Nº de Comités Locales de Salud conformadas por establecimientos de salud del municipio

Nº de propuestas locales de Salud ejecutadas entre el personal de salud del establecimiento y los

Comités Locales de Salud

Nº de Consejos Sociales Municipales Conformados y funcionando por departamento

Nº de municipios con Estrategias Municipales de Salud elaboradas participativamente y en ejecución

SALUD INTERCULTURAL

Nº de Establecimientos de salud de 1er nivel con adecuación cultural de: espacios físicos,

equipamiento e indumentaria y utilizando protocolos de atención

Nº Referencia y contra referencia entre el personal de salud y la medicina tradicional

CUESTIONARIO

1. Que es un indicador?

2. Cuál es la importancia de un indicador?

3. La evaluación no permite?

4. Cuales son los atributos de un indicador?

5. Como se clasifican los indicadores?

6. De ejemplos de indicadores de Accesibilidad y Calidad

7. De ejemplos de indicadores de cobertura



112



WORK PAPER # 8


TITULO: EL SISTEMA NACIONAL DE INFORMACION EN SALUD

FECHA DE ENTREGA:

Es la unidad responsable de proveer al país y al sector salud de datos e información para la gerencia

y la vigilancia epidemiológica que permitan tomar decisiones adecuadas y oportunas en la

planificación, ejecución y evaluación de políticas públicas en el ámbito de la salud.

Proporciona información sectorial y extrasectorial de los recursos existentes en la red de servicios

en los diferentes niveles del sistema de salud, que permita el análisis contextual de las

condicionantes y determinantes de la situación de salud.

Los sistemas de información como parte de sus procedimientos, contemplan el análisis y utilización

de la información. En el caso del Sector Salud y tomando en cuenta los ajustes permanentes y la

toma de decisiones en los diferentes niveles, es necesario dotar al personal de una metodología de

análisis e interpretación de la información, la misma que sin entrar en un plano de rigidez, contemple

la estandarización de ciertos aspectos que permitan su comparabilidad y medición.

El Ministerio de Salud a fin de contar con un Sistema de Información ágil, oportuno, confiable que

sirva de insumo para la toma de decisiones, viene desarrollando varios Subsistemas de Información

que en su conjunto constituyen el Sistema Nacional de Información en Salud y Vigilancia

Epidemiológica (SNIS - VE).



113



WORK PAPER # 9


TITULO: ESTADISTICAS DE POBLACION

FECHA DE ENTREGA:

INTRODUCCIÓN.-

EL CENSO DE POBLACIÓN.-

Características de los censos:

• Información secreta: La información desagregada debe ser de manejo confidencial, no es permitido

por medio de la información censal identificar personas o viviendas específicas.

• Patrocinio oficial: Todo el trabajo que conlleve la ejecución del censo debe ser auspiciado por el

Estado, aunque la empresa ejecutora no sea gubernamental.

• Territorio bien definido: El área o región comprendida por el censo debe estar claramente definida.

Puede excluir algunas zonas por razones de accesibilidad o seguridad, pero debe señalarse

explícitamente sus límites.

• Universalidad: Debe incluir a todos los miembros de la población del territorio censal sin omisiones

ni repeticiones.

• Unidad censal: En un censo de población, la unidad censal es el individuo, mientras que en un

censo de vivienda la unidad censal es la vivienda. Sin embargo, la unidad de referencia en las

boletas censales es el hogar.

• Simultaneidad la población total empadronada debe referirse a un momento preciso en el tiempo.

Por esta razón, los datos recolectados deben referirse a una fecha específica o a un período bien

definido.

• Periodicidad Los censos deben ser realizados periódicamente. La recomendación hecha por la

División de Población de las Naciones Unidas, señala que el período entre un censo y otro sea de

10 años y que los años censales sean los terminados en 0. Esto permitiría efectuar comparaciones

internacionales.

En la definición de la temática del censo se deben considerar una serie de aspectos:

• Necesidades de información del país o de la región.

• Comparabilidad con otros censos: a nivel internacional o a nivel nacional con censos anteriores.

• La disponibilidad a responder (no deben incluirse temas delicados que pudieran provocar el

rechazo).

• Los costos que genera la inclusión de cada tema.

• El tiempo de respuesta del entrevistado.

Los temas que corrientemente incluye un censo de población son:



114


• Geográficos: Ubicación de la persona en el momento censal, residencia habitual, tipo de localidad

(urbana o rural) en que fue empadronada.

• Demográficos: Información sobre el hogar y las relación de parentesco entre los miembros. Además

sobre la edad, el género, el estado conyugal y lugar de nacimiento. Frecuentemente se agrega sobre

migración y algunas preguntas tendientes a medir indirectamente la mortalidad y la fecundidad.

• Educación: En este ámbito interesa el alfabetismo y el nivel de instrucción de las personas.

También se puede consultar sobre la asistencia actual a un centro educativo.

• Actividad económica: Se consulta si la persona es económicamente activa o inactiva. Ocupación

específica, rama de actividad económica a la que se dedica y su categoría ocupacional (patrón,

empleado asalariado, trabajador por cuenta propia, etc.)

• Otras: Se acostumbra consultar sobre otras características tales como: etnia, religión, idiomas,

impedimentos físicos, etc.

Principales usos de los censos:

• Determinar los cambios en la magnitud y composición de la población.

• Proporciona las bases para las proyecciones de población.

• Fuente básica de los países en desarrollo para el estudio de la migración.

• Permite por medio de métodos indirectos estimar la fecundidad y la mortalidad.

• Permite analizar interrelaciones entre las características demográficas y socioeconómicas de

individuos y hogares.

FASES DEL CENSO.

Pre empadronamiento: Incluye todas las actividades necesarias para preparar el proceso de

recolección de información. Esta etapa comienza con la sanción legal del censo por medio de un

decreto de ley. Posteriormente se estructuran las actividades de organización y administración, y se

define el cronograma de actividades. Seguidamente se inicia el trabajo geográfico y cartográfico,

que consiste en actualizar los mapas nacionales y determinar la nueva segmentación que va a ser

implementada en el censo. Al mismo tiempo, se preparan los instrumentos o cuestionarios que van

a ser empleados. Para ello debe realizarse una selección de los temas de interés sobre los que se

preguntará. El cuestionario debe ser lo más reducido y pre codificado posible. Esta etapa culmina

con la prueba del cuestionario y con el censo piloto en una zona específica; este paso es fundamental

pues permite evaluar la calidad de las preguntas y estimar el tiempo de respuesta del instrumento.

• Empadronamiento: Se refiere a la recolección de la información y se inicia con el proceso de

capacitación de los enumeradores y supervisores. Existen dos formas básicas de empadronamiento,

según sea enumerado el individuo en el lugar de residencia o en el de su presencia al momento

censal. En el censo de jure o de derecho, se enumeran las personas según sea el lugar de residencia

habitual, independientemente de su presencia o ausencia, el día del censo. Mientras que en el censo

de facto o de hecho, se empadronan las personas en el lugar donde se encuentran en el momento

del censo, independientemente de su residencia o no en esta vivienda. La recolección de la

información es hecha por un único enumerador bajo la inspección de un supervisor.

• Pos empadronamiento: Esta es la última etapa del censo; en ella se realizan las labores tendientes

a la recepción de los cuestionarios, y los procesos de revisión, codificación, digitación, procesamiento

estadístico y publicación de los resultados.



115


Las tabulaciones definitivas requieren de al menos un año para su publicación, aunque

generalmente se generan cifras preliminares sobre ciertos tópicos de interés. En algunas ocasiones,

después de terminar la recolección de la información, se aplica una encuesta para evaluar el censo.

Con esta encuesta se pretende estimar los errores de cobertura y la calidad de la información.

TIPO DE INFORMACIÓN QUE RECOLECTAMOS EN UN CENSO

En la definición de la temática del censo se deben considerar una serie de aspectos:

• Necesidades de información del país o de la región.

• Comparabilidad con otros censos: a nivel internacional o a nivel nacional con censos anteriores.

• La disponibilidad a responder (no deben incluirse temas delicados que pudieran provocar el

rechazo).

• Los costos que genera la inclusión de cada tema.

• El tiempo de respuesta del entrevistado.

Los temas que corrientemente incluye un censo de población son:

• Geográficos: Ubicación de la persona en el momento censal, residencia habitual, tipo de localidad

(urbana o rural) en que fue empadronada.

• Demográficos: Información sobre el hogar y las relación de parentesco entre los miembros. Además

sobre la edad, el género, el estado conyugal y lugar de nacimiento. Frecuentemente se agrega sobre

migración y algunas preguntas tendientes a medir indirectamente la mortalidad y la fecundidad.

• Educación: En este ámbito interesa el alfabetismo y el nivel de instrucción de las personas.

También se puede consultar sobre la asistencia actual a un centro educativo.

• Actividad económica: Se consulta si la persona es económicamente activa o inactiva. Ocupación

específica, rama de actividad económica a la que se dedica y su categoría ocupacional (patrón,

empleado asalariado, trabajador por cuenta propia, etc.)

• Otras: Se acostumbra consultar sobre otras características tales como: etnia, religión, idiomas,

impedimentos físicos, etc.

UTILIDAD DE LOS CENSOS DE POBLACIÓN

• Determinar los cambios en la magnitud y composición de la población.

• Proporciona las bases para las proyecciones de población.

• Fuente básica de los países en desarrollo para el estudio de la migración.

• Permite por medio de métodos indirectos estimar la fecundidad y la mortalidad.

• Permite analizar interrelaciones entre las características demográficas y socioeconómicas de

individuos y hogares.



116



WORK PAPER # 10


TITULO: ESTADISTICAS DE HECHOS VITALES

FECHA DE ENTREGA:

REGISTROS VITALES.

Ciertos sucesos o hechos que le ocurren a la población o a un segmento de ella, pueden ser

registrados conforme ocurren, señalando el momento y lugar donde sucedieron. Los registros de

esta información son una fuente valiosa para los estudios demográficos. El más importante sistema

de registros para estos análisis es el registro civil, su misión consiste en anotar los eventos vitales

de una localidad o país en forma continua y permanente. Sin embargo, además del registro civil

existen otros tales como: registros educativos, registros de población, registros de seguridad social,

etc. Los registros civiles constituyen la fuente de las estadísticas vitales. Su historia, al igual que la

del censo, se remonta a épocas muy antiguas. En un principio estuvo a cargo de la Iglesia, pero en

un período reciente (a partir del siglo XIX) el Estado comenzó a responsabilizarse por esta

actividad. Actualmente la mayoría de países cuenta con una institución que realiza esta labor y

normalmente se les denomina también Registro Civil.

Los hechos o sucesos vitales pueden ser anotados en los registros en dos formas diferentes:

• Según el lugar de ocurrencia del hecho.

• Según el lugar de residencia de la persona, objeto del hecho.

Para los análisis globales del total de la población, uno u otro criterio no afectan el estudio de las

variables demográficas; sin embargo, cuando el registro de un hecho vital se produce según el lugar

de ocurrencia, dificulta los análisis internos en las diferentes áreas geográficas de un país. Por esta

razón, se recomienda utilizar para este tipo de análisis, los registros según el lugar de residencia

habitual.

SUS CARACTERÍSTICAS.

• Universalidad: Todo individuo está en la obligación de registrar los hechos vitales.

• Auspicio oficial: El Estado debe velar por crear las condiciones necesarias para que los individuos

puedan registrar estos eventos en forma simple.

• Continuidad: El registro de eventos vitales debe realizarse en forma continua y permanente.

• Instantáneo: El registro de los eventos debe efectuarse inmediatamente después de ocurridos los

hechos.

http://ccp.ucr.ac.cr/cursos/demografia_03/glosario.html#regpob

http://ccp.ucr.ac.cr/cursos/demografia_03/glosario.html#estvit



117


¿Qué información debe registrarse?

Nacimientos

• Fecha de ocurrencia

• Fecha de registro

• Lugar de registro

• Características del nacimiento

•Sexo del niño

• Peso y estatura al nacer

• Estatus de legitimidad

• Edad de la madre

• Número de hijos anteriores

• Fecha del matrimonio

•Lugar de residencia habitual

Defunciones



• Lugar de ocurrencia

• Causa de la muerte

• Certificado médico

• Estado civil

• Lugar de residencia habitual antes de morir

Matrimonios y divorcios



• Lugar de ocurrencia

• Tipo de matrimonio: civil, religioso, etc.

PRINCIPALES USOS DE LAS ESTADÍSTICAS VITALES:

• Proporcionan información básica para el estudio de la mortalidad y la fecundidad, tanto a nivel

nacional como a nivel más desagregado dentro de un país.

• Posibilita el análisis de factores asociados con la mortalidad y la fecundidad, tales como: nivel de

educación, edad, zona de residencia, nivel socioeconómico, etc. Para esto la boleta de registro debe

solicitar información que permita profundizar en estos temas.

• El empleo de los datos vitales junto con la información sobre migración, siempre que ésta se logre

conocer, proporcionan una estrategia simple para evaluar la calidad de un censo.

ENCUESTAS DEMOGRÁFICAS.

Las encuestas demográficas:

Una técnica más reciente en el proceso de recolección de datos demográficos, consiste en las

encuestas por muestreo. Por medio de éstas se trata de obtener la información de una pequeña

porción (muestra) de la población que debe representar a la totalidad. La mayoría de las veces los

resultados de la muestra no interesan por si solos, sino que son un medio para inferir o generalizar

resultados hacia la población total o a una buena parte de ella. ´



118


Al igual que en el censo, las encuestas por muestreo están constituidas por tres etapas: Pre

enumeración, enumeración y poste numeración.

Tipos de encuestas demográficas:

• Prospectivas o de visitas repetidas: Registran los hechos de la muestra en estudio en forma

periódica durante algún tiempo. De este modo, un mismo cuestionario es aplicado en forma reiterada

a un mismo grupo de personas durante el tiempo que requiera el estudio. Por medio de estas

encuestas se logran determinar los principales hechos demográficos: nacimientos, defunciones,

enfermedades, matrimonios, migración, etc.

• Retrospectivas: Un cuestionario se aplica una sola vez. Las respuestas permiten reconstruir la

historia demográfica de los individuos entrevistados. Son muy utilizadas para estimar la mortalidad,

la fecundidad y la migración por medio de métodos directos o indirectos.

Características de las encuestas demográficas:

• Parcial: Solo toma en cuenta a un pequeño grupo de la población.

• Auspicio estatal o privado: Por las características de las encuestas pueden ser auspiciadas por

entes estatales o privados.

• Continuas o eventuales: Pueden realizarse en forma periódica en el caso de las encuestas

prospectivas o en forma eventual, de acuerdo con las necesidades.

• Amplitud temática: No tienen grandes limitaciones en el tipo de información que se puede

recolectar.

Uso de las encuestas demográficas:

• Se pueden utilizar para probar los instrumentos censales antes de su aplicación. También para

efectuar evaluaciones de la calidad de un censo.

• Por medio del muestreo es posible mostrar al público ciertos resultados preliminares de un censo.

• Dado que al utilizar el muestreo se reducen los costos, esto podrá profundizarse en el conocimiento

de las características demográficas. Por ejemplo, ahondar en estudios sobre fecundidad, mortalidad

y migración.

• Es posible incluir en el cuestionario una cantidad de preguntas mucho mayor que en la boleta

censal, por lo que además de los temas demográficos también podrán aparecer interrogantes

relacionadas con otras áreas que permiten determinar relaciones de interés.

¿Qué tipo de errores se pueden presentar con las fuentes de información demográfica?

Los errores típicos se pueden clasificar como:

• Errores de cobertura: Problemas con la cantidad de personas enumeradas.

• Errores de contenido: Problemas con la calidad de la información recolectada.

Errores censales:

En el caso de los censos los errores de cobertura se relacionan con la sub o sobre-enumeración de

personas. Estos errores se deben respectivamente a la omisión o a la duplicidad de información

para ciertas personas en el momento de la enumeración. Pueden originarse por deficiencias del

trabajo cartográfico, errores de los enumeradores o de los supervisores. En algunas ocasiones se

presenta la omisión completa de un área geográfica, lo cual se debe a problemas de accesibilidad,

clima o error cartográfico.



119


Los errores de contenido afectan prácticamente a todas las personas y pueden ocurrir en diversas

etapas. Pueden ser debidos a defectos en la confección de la boleta, por ineficiencia del enumerador

o por desconocimiento del entrevistado. También puede producirse por errores en el proceso de

codificación o digitación de la información. Los errores comunes de contenido son:

• Declaración de la edad, existe sobre-representación de algunas edades y sub-representatividad de

otras.

• Número de hijos tenidos, fundamentalmente cuando algunos de ellos han fallecido.

• Problemas con las respuestas sobre la actividad económica.

Errores en los registros vitales:

Los errores de cobertura con respecto al registro de los hechos vitales obedecen, entre otras

razones, a la falta de recursos en el sistema (carencia de personal, poca infraestructura, falta de

información, etc.), carencia de legislación, poca utilidad en el reporte del hecho e indiferencia de la

población por registrar el hecho (aspectos culturales).

El principal problema de las estadísticas vitales es el subregistro. Sin embargo, otro problema común

es la inscripción tardía; por diferentes razones la inscripción de un hecho se produce mucho tiempo

(a veces años) después de haber ocurrido. Los problemas con el subregistro tienen un inconveniente

adicional: se presentan en forma diferencial entre las distintas localidades. Las áreas rurales y las

áreas de menor tamaño son las más fuertemente impactadas por este problema, por lo que se

dificulta efectuar análisis demográficos a nivel desagregado.

Con respecto a los errores de contenido se tienen problemas de no repuesta en algunas preguntas,

falseamiento de las respuestas (por conveniencia), desconocimiento de respuestas, certificaciones

no especializadas (nacimientos y defunciones), etc.

Errores en las encuestas demográficas:

En el caso de las encuestas demográficas, los errores de cobertura están asociados con errores en

el proceso de muestreo. Un marco maestral impreciso, una estrategia defectuosa de muestreo, la

falta de un planeamiento sistemático en el proceso de recolección de información, etc., pueden

provocar graves errores en el proceso de muestreo. Esta situación implicaría tener una muestra que

no es una fiel representación de la población y como consecuencia las generalizaciones o inferencias

que se realicen no corresponderían plenamente a la realidad.

Los errores de contenido son similares a los que podrían presentarse en los censos. La principal

ventaja en el caso de las encuestas radica en que el personal se puede seleccionar más

minuciosamente, además se le brindará mejor capacitación y el proceso de supervisión será más

eficiente. Pero generalmente las encuestas tratan una mayor cantidad de temas que un censo y la

problemática tratada suele ser más compleja. Esto generalmente redunda en problemas con la

calidad de la información obtenida.

Evaluación de la información demográfica

La sección anterior mostró la necesidad de evaluar la información antes de proceder a efectuar los

análisis demográficos. Distintas técnicas se pueden utilizar para este fin, entre ellas:

• Comparación de los datos observados con algún tipo de distribución esperada.

• Comparación de la información con la correspondiente a otros países o regiones, que

tienen características parecidas.



120


• Utilización de relaciones entre las variables demográficas, para analizar su consistencia.

• Comparar los datos que se tienen con otras fuentes de información, tanto demográfica

como no demográfica.

• Repetir el proceso de recolección para analizar la consistencia de los datos.

• Empleo de técnicas de corrección que se han elaborado para corregir errores comunes en

información demográfica.



121



WORK PAPER # 11

UNIDAD XI O TEMA: BIOESTADISTICA

TITULO: EL PROTOCOLO DE LA INVESTIGACION

FECHA DE ENTREGA:

“Es el estudio de los métodos, procedimientos y técnicas utilizados para obtener nuevos

conocimientos, explicaciones y comprensión científica de los problemas y fenómenos planteados

y, por consiguiente, que nos puedan llevar a la solución de los mismos

En una investigación se da siempre un intercambio entre las temática de la ciencia en la que se

investiga, conceptos lógicos y conceptos o técnicas estadísticos. Investigar viene de vestigium =

planta del pie o huella. Significa indagar, inspeccionar, explorar, examinar, rastrear, “Búsqueda de

algo que se logra con un rodeo por un camino sistemático o sea con método”. Tener en cuenta la

diferencia entre opinión y conocimiento.

Se concibe al protocolo de investigación como una guía flexible cuyo rasgo fundamental consiste en

que intenta describir lo más adecuada y precisamente posible el proceso de investigación que se

tiene pensado ejecutar.

En el trabajo de investigación el autor deberá mantener una actitud que muestre en todo momento

Objetividad

Racionalidad

Sistematicidad

Verificabilidad

Honestidad

Crítica abierta

El trabajo de investigación tiene como propósito la generación de conocimiento. Para explorar y

entender nuestro entorno requerimos precisión y claridad, orden y consistencia, lógica y sistema

La ejecución de un protocolo de investigación es algo dinámico, en el sentido de que comúnmente

en este documento se especifican los requerimientos mínimos y más generales para llevar a cabo

un proyecto de investigación, los cuales, en el transcurso dela misma, se van modificando de acuerdo

a las circunstancias y situaciones no previstas.

El formato del protocolo de investigación es el siguiente:

0. Datos de identificación.

1. Título.

2. Planteamiento del problema.



122


3. Objetivos.

4. Justificación.

5. Antecedentes.

6. Hipótesis.

7. Metodología.

8. Fases del estudio.

9. Cronograma.

10. Recursos humanos.

11. Recursos materiales.

12. Evaluación económica.

13. Referencias bibliográficas.

14. Acciones de difusión prevista

FINALIDAD

La documentación que proporciona permite demostrar que la investigación en sí cumple con los

requisitos para ser considerada científica. Por ejemplo, muestran que se han cumplido los procesos

de control de calidad necesarios para que la investigación sea válida en su ámbito de estudio.

Los protocolos de investigación permiten a terceros entender las condiciones experimentales en que

determinada investigación ha sido ejecutada y, en caso considerarlo necesario, verificarla mediante

una repetición de los procesos. De esta manera, facilitan la revisión por pares de la investigación

descrita.

FUNCIONES DEL PROTOCOLO DE INVESTIGACIÓN.-

Lawrence, Waneen, y Silverman mencionan que el protocolo implica tres funciones. La primera de

éstas es la de comunicar, ya que el proyecto de investigación sirve para dar a conocer los planes

de investigación de su autor. La segunda función es la de planificar debido a que el protocolo es un

plan de acción que se detalla paso por paso. Finalmente, la tercera función implica un compromiso

entre el investigador, sus asesores, y la institución para la cual se llevará a cabo el trabajo.

A través del proyecto, se da a conocer la información que lo construye, como por ejemplo:

responsables de su ejecución, problemática a resolver, vías de solución al problema, objetivos y

resultados que se buscan, actividades y recursos para lograrlo.

ESTRUCTURA

Algunas universidades y muchas otras instituciones tienen sus propias reglas en cuanto a la

elaboración del proyecto de investigación. Sin embargo, es vital mencionar que no hay un formato

universal; de hecho, hay secciones que aparecen en los trabajos de este tipo: los datos de

identificación y título, selección y delimitación del tema, planteamiento del problema, justificación,

marco teórico, hipótesis, objetivos, metodología, recursos, cronograma (opcional), bibliografía y

anexos si es pertinente.

http://es.wikipedia.org/wiki/Investigaci%C3%B3n

http://es.wikipedia.org/wiki/Control_de_calidad

http://es.wikipedia.org/wiki/Revisi%C3%B3n_por_pares



123


• Datos de identificación y título:

Los datos de identificación deberán incluir información sobre el autor, la institución, el tutor o asesor.

El título de la investigación debe indicar en forma precisa cuál es el objeto o fenómeno de estudio

evitando así las ambigüedades.

• Planteamiento del problema:

En este apartado, se hace referencia a la formulación del problema a investigar.

Es el primer paso en la elaboración de un protocolo, ya que de esto se derivan las acciones

necesarias para determinar lo que se va a investigar. Debe tenerse en cuenta que la selección del

problema requerirá un respaldo teórico y práctico.

Es necesario que la definición del problema de investigación sea clara y precisa puesto que de ella

dependerá la formulación adecuada de abordarlo (Organización Panamericana de la Salud ).

• Justificación:

La justificación del tema de investigación consiste justamente en la exposición de razones teóricas

y prácticas de la elección del problema. De requerirse, se 3 deben mencionar directamente las

necesidades sociales, de grupos o personas (Protocolo de Investigación). Cubo de Severino et

al., recalcan que en la justificación de la propuesta de trabajo se detalla la alternativa de solución

al problema de investigación y se explica claramente cómo el proyecto contribuirá a modificar dicho

problema.

• Antecedentes/Marco teórico:

Todo proyecto de investigación debe contener un marco teórico que presente el conocimiento previo

que se tiene sobre el tema a investigar. Esta sección, básicamente contesta 3 preguntas: ¿Qué se

sabe/hace hasta ahora? ¿De qué manera se relaciona este problema con lo que ya se sabe/hace?

¿Por qué elegir este método de investigación en especial?

• Hipótesis:

La hipótesis se define como el punto de partida para una investigación o demostración, debe ser una

frase clara y precisa que exprese lo que se comprobará en forma experimental o clínica. El origen

de la hipótesis es muy diverso, a veces proviene de sospechas, de estudios, o de otras

investigaciones, de la cultura general en que se desarrolla la ciencia y la tecnología, del

conocimiento dentro de la propia especialidad, o de estudios similares. Por lo tanto, la hipótesis

debe dar una respuesta precisa, ya sea positiva o negativa, al problema que se planteó en la

investigación (Protocolo de Investigación.

• Objetivos:

Los objetivos son los logros a alcanzar por medio del proyecto; éstos dan respuesta a la pregunta

¿para qué se hace?.



124


Deberán ser precisos, concretos, medibles y realistas, podrán clasificarse como generales y

específicos. Cada objetivo deberá consistir en un enunciado claro y puntual de las metas que se

persiguen. La definición de los objetivos es primordial ya que la evaluación del trabajo de

investigación se basa fundamentalmente en el logro de los objetivos planteados.

• Metodología:

En este apartado del protocolo de investigación se deberá indicar el camino (paso por paso) que se

pretende seguir para alcanzar los objetivos del proyecto. Se puede incluir la siguiente información:

identificación de la población que participará, especificación de los procedimientos que se usarán,

presentación de los instrumentos y técnicas de medición, presentación de los métodos usados para

la recolección de datos y la explicación de las herramientas que se usarán para analizar los datos

obtenidos.

• Recursos:

En esta parte se incluyen los recursos humanos, materiales y económicos que serán utilizados para

la elaboración del proyecto de investigación. Los recursos humanos se refieren a las personas

(investigadores, auxiliares, secretarias, etc.) que van a realizar actividades complementarias; los

recursos materiales describen las instalaciones, el equipo y los componentes necesarios para la

realización del proyecto. Finalmente, los recursos económicos involucran un bosquejo de los

recursos financieros necesarios para llevar a cabo el proyecto, considerando tanto los recursos

humanos como los materiales.

• Cronograma:

El cronograma es un esquema o gráfica donde se ponen en relación las actividades de un proyecto

y el tiempo probable para su realización. Esto permite organizar las acciones y coordinar las

actividades de una etapa determinada de acuerdo con el plan de trabajo. En otras palabras, el

cronograma permite conocer si el estudio marcha en el tiempo planificado o no. Este apartado puede

ser considerado opcional.

• Referencias bibliográficas:

Se incluyen todas las fuentes documentales consultadas para la elaboración del protocolo de

investigación y/o las referencias que, de inicio, servirán para la investigación con la finalidad de dar

una idea de la naturaleza de los datos que se podrían utilizar en el trabajo. Lo importante es aplicar

consistentemente las normas de registro de los datos de las fuentes.

• Anexos:

Esta es una sección opcional en el protocolo que incluye cuadros, gráficas, tablas, formularios,

documentos, etc. Lo recomendable es que se integren en bloques de información del mismo tipo o

clase



125


CONTROL SEMÁNTICO O DEFINICIÓN DE TÉRMINOS.-

Las unidades del vocabulario se dividen en tres categorías: los elementos que son abstracciones de

las cosas que constituyen al modelo, las relaciones que conectan los diferentes elementos del

modelo, y los diagramas que reúnen un conjunto de elementos relacionados. En particular, un

diagrama es una representación gráfica de un conjunto de elementos, normalmente mostrado como

un grafo conexo donde los nodos son los elementos y los arcos las relaciones. UML proporciona

nueve tipos diferentes de diagramas Algunos muestran los aspectos estructurales, presentando a

los componentes estáticos del modelo, e indican características que se mantienen durante el ciclo

de vida de un sistema Entre ellos están los Diagramas de Clases, de Objetos, de Componentes y

de Distribución. Otros presentan el comportamiento del sistema, definiendo cómo interactúan los

objetos a lo largo del tiempo; son los Diagramas de Casos de Uso, de Secuencia, de Actividad, de

Estados y de Colaboración.

GUÍA DE PROTOCOLO PROPUESTA POR LA OPS.-

ESQUEMA BÁSICO DE UN PROTOCOLO DE INVESTIGACIÓN

TÍTULO DE LA INVESTIGACIÓN

RESUMEN (Se debe escribir en Formulario No.1)

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA (justificación científica)

JUSTIFICACIÓN Y USO DE LOS RESULTADOS (objetivos últimos, aplicabilidad)

FUNDAMENTO TEÓRICO (argumentación, respuestas posibles, hipótesis)

OBJETIVOS DE INVESTIGACIÓN (general y específicos)

METODOLOGÍA

Definiciones operacionales (operacionalización)

Tipo y diseño general del estudio

Universo de estudio, selección y tamaño de muestra, unidad de análisis y observación.

Criterios de inclusión y exclusión

Intervención propuesta (sólo para este tipo de estudios)

Procedimientos para la recolección de información, instrumentos a utilizar y métodos para el control

de calidad de los datos

Procedimientos para garantizar aspectos éticos en las investigaciones con sujetos humanos

PLAN DE ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS

Métodos y modelos de análisis de los datos según tipo de variables

Programas a utilizar para análisis de datos

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

CRONOGRAMA

PRESUPUESTO

ANEXOS (Instrumentos de recolección de información. Ampliación de métodos y procedimientos a



126



WORK PAPER # 12

UNIDADII O TEMA: BIOESTADISTICA

TITULO: SPSS

FECHA DE ENTREGA:

SPSS es un programa estadístico informático muy usado en las ciencias exactas, sociales y

aplicadas, además de las empresas de investigación de mercado. Originalmente SPSS fue creado

como el acrónimo de Statistical Package for the Social Sciences aunque también se ha referido como

"Statistical Product and Service Solutions" (Pardo, A., & Ruiz, M.A., 2002, p. 3). Sin embargo, en la

actualidad la parte SPSS del nombre completo del software (IBM SPSS) no es acrónimo de nada.1

Es uno de los programas estadísticos más conocidos teniendo en cuenta su capacidad para trabajar

con grandes bases de datos y una sencilla interfaz para la mayoría de los análisis. En la versión 12

de SPSS se podían realizar análisis con 2 millones de registros y 250.000 variables. El programa

consiste en un módulo base y módulos anexos que se han ido actualizando constantemente con

nuevos procedimientos estadísticos. Cada uno de estos módulos se compra por separado.

Por ejemplo SPSS puede ser utilizado para evaluar cuestiones educativas.

Fue creado en 1968 por Norman H. Nie, C. Hadlai (Tex) Hull y Dale H. Bent.

Entre 1969 y 1975 la Universidad de Chicago por medio de su National Opinion Research

Center estuvo a cargo del desarrollo, distribución y venta del programa. A partir de 1975 corresponde

a SPSS Inc.

Originalmente el programa fue creado para grandes computadores. En 1970 se publica el primer

manual de usuario del SPSS por Nie y Hall. Este manual populariza el programa entre las

instituciones de educación superior en EE. UU. En 1984 sale la primera versión para computadores

personales.

Desde la versión 14, pero más específicamente desde la versión 15 se ha implantado la posibilidad

de hacer uso de las librerías de objetos del SPSS desde diversos lenguajes de programación.

Aunque principalmente se ha implementado para Python, también existe la posibilidad de trabajar

desde Visual Basic, C++ y otros lenguajes.

El 28 de junio de 2009 se anuncia que IBM, meses después de ver frustrado su intento de compra

de Sun Microsystems, adquiere SPSS, por 1.200 millones de dólares.

https://es.wikipedia.org/wiki/Paquete_estad%C3%ADstico

https://es.wikipedia.org/wiki/SPSS#cite_note-1

https://es.wikipedia.org/wiki/1968



https://es.wikipedia.org/wiki/Universidad_de_Chicago


https://es.wikipedia.org/wiki/EE._UU.


https://es.wikipedia.org/wiki/Python

https://es.wikipedia.org/wiki/28_de_junio


https://es.wikipedia.org/wiki/IBM

https://es.wikipedia.org/wiki/Sun_Microsystems

FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD FISIOTERAPIA SEGUNDO ...

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