1. Desarrollo prueba de HiptesisPaso 1. Planteamiento de hiptesis segn variables que se quieren analizar

Prueba Unilateral: se caracteriza por tener 2 areas de rechazo ubicadas en cada uno de los extremos de la campana, estos extremos son colas.

En el centro se encuentra el valor medio o X y la media muestral que deseamos probar se encontrara en cualquier lugar de la campana.

Una prueba de hiptesis unilateral o bilateral tendr nivel del 5% o el 1%

1. PRUEBAS DE HIPTESISPRUEBA 1

Representacin grfica de curva:

El estadstico de prueba es mayor al terico entonces se deduce que la hiptesis nula, referente a que las personas que ingresan a la sala son de 30 aos no se puede aceptar; por lo que las personas que ingresan son di edades diferentes a 30 aos nicamente.

PRUEBA 2

El estadstico terico es mayor al de prueba entonces se deduce que la hiptesis nula, referente a la hora de ingreso promedio de las personas que entran a la sala de urgencia es a la 1:38:43 pm es afirmativo, es decir que la hora de ingreso alternativa no se toma en cuenta o no hay razn para rechazar la afirmacin del centro hospitalario.

Paso 2. Establecer dos conjuntos de datos para contrastar con un ANOVA

variable cuantitativa (dependiente) = nmero de pacientes en la sala de urgencias

cualitativa (independiente) el Turno =la jornada laboral en donde las niveles pueden ser A, B , C y una cuantitativa.

Ecuacion:

n - 1 ) s2

2 = ----------------

2

Donde:

* n-1 = Grados de libertad para la prueba de tamao n.

* s2 = Varianza muestral.

* 2 = Varianza poblacional si y solo si suponemos que la hiptesis nula es cierta.

1. CONJUNTO DE DATOS PARA CONTRASTAR CON ANOVA.

Teniendo en cuenta esa informacin realice un anlisis de varianza (ANOVA) para determinar si los promedios de la variable dependiente son o no iguales

Los pacientes de un centro hospitalario tienen diferentes tiempos de espera para ser atendidos se tienen tres salas de urgencias y de cada una se toman 5 pacientes despus de analizar los datos los tiempos fueron

SALA 1SALA IISALA III

15m14m13m

16m13m12m

14m15m11m

15m16m14m

17m14m11m

A un nivel de confianza del 95% Puede considerarse que las tres salas de urgencias obtuvieron resultados equivalentes? O por el contrario Hay alguna superior a las dems?

Solucin:

Comenzamos calculando los totales y los cuadrados de los totales divididos por el nmero de observaciones:

SALA 1SALA ISALA IISALA IIITOTALSUM2/N

SUMA7772612102940

SUM2/N1185,81036,8744,22966,8

A continuacin calculamos los cuadrados de las observaciones y su total:

SALA 1SALA IISALA III

225196169

256169144

196225121

225256196

289196121

11911042751

2984

A partir de estas cantidades bsicas calculamos las Sumas de Cuadrados: SC(total) = 2984 - 2940 = 44 mSC(intra) = 2984 2966,8 = 17,2 m

SC(entre) = 2966,8 2940 = 26,8 m

Los cuadrados medios sern:

CM(entre) = 26,8/2 = 13,4 m

CM(intra) = 17,2/12 = 1,43 m

Por consiguiente el estadstico de contraste vale:

F = 13,4/ 1,43 = 9,37

El valor de la F terica con 2 y 12 grados de libertad, a un nivel de confianza del 95% es 3,89. Por consiguiente se rechaza la hiptesis nula y se concluye que las tres salas de urgencias producen diferencias significativas.

horas mas congestionadas en el servicio de urgencias

PROPUESTA BASADA EN RESULTADAS

A travs de la investigacin realizada en la unidad de urgencias se estima que el tiempo promedio de atencin de los pacientes se encuentra en un intervalo de (60 min,160min) donde las horas pico se concentran en una proporcin significativa los das lunes, martes y viernes (60%, 40%) no obstante el nmero de personal mdico vinculado es el mismo cada da, por lo cual sugiero que se aumente el personal para estos periodos, con una concentracin significativa entre las (12hs, 9hs) puesto que es donde se congestiona ms el servicio. Por otro lado es importante hacer una mejor clasificacin del triage ya que los resultados evidencian que el lmite de la organizacin crea una falta de coordinacin entre los servicios, las personas encargadas de tomar las decisiones medicas con respecto al servicio, se observ como el personal mdico planifica el funcionamiento de sus servicios sin tener en cuenta el comportamiento de urgencias, lo que reduce una congestin de pacientes en urgencias por falta de camas. Es de notar que por gneros las mujeres son las que ms se enferman y las que ms toman el servicio de urgencias donde se puede ver que la proporcin de pacientes atendidos en esta categora es (75%)

Tambin se observa que las personas prefieren el mbito hospitalario por lo cual acuden ms a l con el objetivo de lograr una atencin ms eficiente y conveniente en comparacin con la atencin brindada por mdicos de la consulta externa en los centros de salud, en los cuales existe un horario de atencin determinado, la oportunidad de atencin no es tan rpida y no hacen exmenes diagnsticos el mismo da. Igualmente, las personas saben que en los servicios de urgencias pueden obtener fcil y rpidamente solucin al problema que los aqueja aguda o crnicamente. Con base en esto y conociendo el funcionamiento del sistema de salud en Colombia, se infiere que es crtica la falta de educacin a la comunidad sobre lo que significa una urgencia y el uso racional de ste tipo de servicio, as como la responsabilidad de dicha educacin, el control del mal uso del servicio y el necesario y real fortalecimiento de la consulta externa y de los programas de promocin y prevencin que evitaran la congestin en un servicio que no se cre para subsanar las deficiencias de las otras partes del sistema ni para ser la nica puerta de acceso a salud desafortunadamente en nuestro pas, no hay fcil acceso a la consulta externa para toda la poblacin.

Hay un gran porcentaje de sta que no se encuentra catalogada en ningn rgimen (contributivo o subsidiado) por lo cual su nica puerta de entrada al servicio de salud es el servicio de urgencias. Igualmente, hay otro factor en el sistema que influye sobre el aumento de volumen en las consultas de urgencias y es la demora en el acceso a una cita por consulta externa.

Para el anlisis estadstico se utiliz la correlacin de Pearson para analizar la relacin entre las mediciones subjetivas y objetivas. Adicionalmente para las variables se tuvo en cuenta la cuantificacin del nmero de quejas emitidas por los usuarios del servicio de urgencias y del nmero de pacientes que se van sin ser vistos. Estas se estratificaron para efectuar comparacin de las medias de la escala dentro de los estratos utilizando ANOVA, que dependi de las caractersticas de distribucin de la variable. Para el anlisis de los datos se utilizaron los programas Excel con respecto a la realizacin de las pruebas de validez de la escala. Dentro del anlisis de la validacin del modelo planteado se identificaron variables significativas en asociacin con el desenlace de congestin en los servicios de urgencias, las cules fueron dadas principalmente por las variables referente a: nmero total de pacientes de urgencias (p 0,001), nmero de camas (0.013), pacientes hospitalizados en la institucin (0,028 ) y tiempo de espera(0.024), los pacientes esperaban ser vistos dentro de la primera hora a su llegada ,pero el tiempo promedio de espera fue 2,1 horas. El tiempo promedio percibido por los pacientes en el seguimiento fue de 3,5 horas y de ms de 5 horas para aquellos que se fueron sin ser vistos. Se encontr una relacin inversamente proporcional entre el grado de satisfaccin del paciente y el tiempo de espera percibido para ser vistos. Por otro lado en promedio, los mdicos de la institucin perciben el servicio congestionado 7,6 veces a las 12pm y a las 6pm y 17,7 veces lo perciben desocupado a las 9pm y 6,6 veces lo perciben congestionados a las 9pm

Recomendaciones:

Promedio de edad es de 36 aos.

Al medio dia se presentan mas casos de urgencias

El genero es por igual.

Es igual promedio de personas por triage que por urgencia.

El tipo de atencin que requiere un paciente al ingresar a una sala de urgencias, se determina por personal calificado de la entidad y se clasifica segn el grado de peligro a la vida del paciente. La clasificacin es la siguiente:

Triage 1: (Emergencia - Atencin mdica Inmediata)

Triage 2: (Urgencia no critica Atencin mdica en menos de 15 minutos)

Triage 3: (Urgencia diferible Atencin mdica en menos de 30 minutos)

Triage 4: (Urgencia no demostrada Atencin mdica en 2 o menos horas)

En el caso de estudio, encontramos que el porcentaje de personas con lesiones graves es similar a los que se atienden por enfermedades o lesiones menores; por tanto, es necesario en primera medida aumentar el personal encargado de atender las emergencias. Dicho aumento debe centrarse en descongestionar el centro en horarios entre las 11:00 AM y las 3:00 PM. Ya que en este horario se presenta la mayor aglomeracin de pacientes entre los 36 y los 38 aos.

CONCLUSIONES

este trabajo permiti identificar todas las variables e identificar los problemas que pueden suceder en cualquier empresa donde podemos detectarlos a tiempo y mejorar con el fin de brindar un mejor de donde permiti el desarrollo desarrollando pruebas de hiptesis unilaterales y dos bilaterales formulas y mtodos para hallar variables cuantitativos y cualitativos del conjunto de datos para contrarrestar la ANOVA.

Finalmente se puede concluir diciendo que el manejo estadstico dentro de la sociedad Si es muy importante, y que manjar datos es un proceso complejo, tedioso, y de mucho compromiso si se quiere alcanzar un estudio con resultados positivos.

REFERENCIAS.

Rondn, J. Brito, D. Actualizacin Sierra, J. (2012). Mdulo Inferencia Estadstica vol 1.Universidad Nacional Abierta y A Distancia. Ibagu

Youtube. Video. Prueba Ji-cuadrado Sierra, J. Video intervalos de confianza. Recuperado el 01 de Octubre de 2014, de: http://vimeo.com/46466920

WebConferencia da 23 de septiembre del 2014. Recuperado de http://conferencia2.unad.edu.co/p8im7l3u3cg/?launcher=false&fcsContent=true&pbMode=normal

Variable: edad.

Parmetro: media.

Ho: la edad promedio de las personas que entran a la sala de urgencia es de 30 aos.

Ha: la edad promedio de las personas que entran a la sala de urgencias es diferente de 30 aos.

Datos:

N= 3302

n=343.

Desviacin poblacional: 25,17

Media muestra: 36,1 aos

Media poblacional: 30 aos

H0: = 30.

Ha: 30

Nivel de significancia = 0,05. Confianza= 95%

QUOTE

Ya est calculado y su valor es: 1,96

Paso 1: planteamiento de la hiptesis.

Paso 2: nivel de significancia.

Paso 3: estadstico de prueba:

Paso 4: estadstico terico.

-4,5

4,5

1,96

-1,96

Paso 5: tomar la decisin

Paso 5: Estadstico de prueba

Z prueba = -7,5

Variable: tipo de movimiento.

Parmetro: proporcin.

Proporcin de personas hospitalizadas en la muestra: 0,51

P0= 0,70 (esto significa que el porcentaje de personas en urgencia en la poblacin fue del 70 %)

A continuacin se plantean las hiptesis:

H0: p = 0,70

Ha: p