24/08/2013
Investigación en los Servicios de Salud Lara Medina
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Estadística
Introducción ¿Qué es la estadística? Es una Ciencia que explica y provee de herramientas para trabajar con datos, ha experimentado un gran desarrollo a lo largo de los últimos años. ¿En qué áreas se aplica la estadística? Actualmente se aplica en todas las áreas del saber, por ejemplo en Sociología, Educación, Psicología, Administración, Economía, Medicina, Ciencias Políticas, entre otras. Ejemplos de su aplicación son: 1) En Administración de Empresas: la estadística se utiliza para evaluar un producto antes de comercializarlo. 2) En Economía: para medir la evolución de los precios mediante números índice o para estudiar los hábitos de los consumidores a través de encuestas de presupuestos familiares. 2
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Estadística
Introducción Ejemplos de su aplicación son: 3) En Ciencias Políticas: para conocer las preferencias de los electores antes de una votación mediante sondeos y así orientar las estrategias de los candidatos. 4) En Sociología: para estudiar las opiniones de los colectivos sociales sobre temas de actualidad. 5) En Psicología: para elaborar las escalas de los test y cuantificar aspectos del comportamiento humano (por ejemplo los test que se aplican a los candidatos para un cargo en una empresa). 6) En Medicina: uno entre muchos usos de la estadística, es para determinar el estado de salud de la población. En general en las Ciencias Sociales, la estadística se emplea para medir las relaciones entre variables y hacer predicciones sobre ellas. 3
Estadística
Introducción •
Necesidad de la estadística: Las Ciencias de la Salud son esencialmente EXPERIMENTALES.
•
Necesidad de razonamientos inductivos a partir de datos: Se hacen afirmaciones acerca de un colectivo de individuos u objetos, habiendo observado en realidad sólo una parte de ellos.
ESTADÍSTICA: Conjunto de métodos necesario para recoger, clasificar, representar y resumir datos, así como para hacer inferencias científicas a partir de ellos.
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Estadística
Vocabulario Importante •
Estadística Descriptiva: Con el estudio de ciertos estadísticos se conocen magnitudes que representan a la globalidad de forma resumida.
•
Inferencia estadística: La segunda fase es la formulación y confirmación de la hipótesis. Se cuantifica el grado de certidumbre con el que se pueden establecer afirmaciones sobre los datos: Se obtienen conclusiones a partir de una información incompleta.
•
Población: Conjunto de los objetos que se desean estudiar (Todos los pacientes hipertensos del mismo medio).
•
Muestra: Parte de esa población seleccionada para el experimento (Pacientes a los que se les suministra un tratamiento para la hipertensión).
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Estadística
•
El análisis de la información será de gran ayuda para la toma de decisiones y la realización de investigaciones.
•
No hay que olvidar que los datos disponibles suministrarán una información parcial del proceso en estudio y aunque la estadística valide unas hipótesis, el investigador deberá dar un significado real a las conclusiones en el contexto correspondiente.
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Estadística
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Estadística
Introducción Etapas de un estudio estadístico Un análisis estadístico se lleva a cabo siguiendo las etapas habituales en el llamado método científico cuyas etapas son: 1)
Planteamiento del problema: consiste en definir el objetivo de la investigación y precisar el universo o población.
2)
Reunión de la información: consiste en recolectar los datos necesarios relacionados al problema de investigación.
3)
Análisis descriptivo: consiste en resumir los datos disponibles para extraer la información relevante en el estudio.
4)
Inferencia estadística: consiste en suponer un modelo para toda la población partiendo de los datos analizados para obtener conclusiones generales.
5)
Diagnóstico: consiste en verificar la validez de los supuestos del modelo que nos han permitido interpretar los datos y llegar a conclusiones sobre la población
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Estadística
Introducción Esquema de las etapas de un estudio estadístico
AREA DE INTERES
DATOS
ORGANIZAR Y RESUMIR Tema de Investigación -Antecedentes Previos -Objetivos -Preguntas de Investigación -Posibles Hipótesis -Unidad de Análisis -Población -Variables
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
(Tablas, Gráficos, Medidas Descriptivas, etc.)
INTERPRETACIÓN Muestra ¿Población o Muestra? Población
INFERENCIA ESTADÍSTICA
CONCLUSIONES INFORMACIÓN
Probabilidad
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Estadística
Introducción Ejemplos de algunos problemas a estudiar 1) Se quiere estudiar si en cierto colectivo existe discriminación salarial debida al sexo de la persona empleada. 2) Se quiere determinar el perfil de los trabajadores en términos de condiciones económicas y sociales en diferentes comunidades. 3) Se quiere estudiar el consumo de las personas de una zona determinada en cuanto a vestuario, alimentación, ocio y vivienda. 4) Se quiere determinar las tallas estándar en vestuario para mujeres españolas. 5) Se quiere determinar el tiempo que dedican al trabajo y a la familia los trabajadores de distintas empresas del país. 6) Se quiere determinar el perfil sociodemográfico de los estudiantes de una Universidad. 7) Se quiere estudiar el gasto en teléfono móvil mensual de los estudiantes de una Universidad, y si éste tiene alguna relación con su edad u otras características.
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Estadística Resumen de algunos conceptos planteados en la Introducción
• VARIABLE: es lo que se va a medir y representa una característica de la UNIDAD DE ANÁLISIS. • ¿QUIÉNES VAN A SER MEDIDOS?: Los sujetos u objetos o Unidades de Análisis de una Población o una Muestra • POBLACIÓN : Es el total de unidades de análisis que son tema de estudio. • MUESTRA: Es un conjunto de unidades de análisis provenientes de una población.
Población: “Las personas
Muestra
que trabajan en empresas de comunicación”
Muestra: 60 trabajadores de empresas de comunicación Unidad de análisis: Trabajador de empresa de comunicación Variables: sexo, edad, salario, Nº de horas de trabajo, etc.
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Estadística Variable: corresponde a la característica de la Unidad de Análisis TIPOS DE VARIABLES Variables Cualitativas
Variables Cuantitativas CONTINUA
DISCRETA
NOMINAL
ORDINAL
Intervalo
Toma valores enteros Ejemplos: Número de Hijos, Número de empleados de una empresa, Número de asignaturas aprobadas en un semestre, etc. Toma cualquier valor dentro de un intervalo Ejemplos: Peso; Estatura; Temperatura, etc.
Característica o cualidad cuyas categorías no tienen un orden preestablecido. Ejemplos: Sexo, Deporte Favorito, etc. Característica o cualidad cuyas categorías tienen un orden preestablecido. Ejemplos: Calificación (B, R, M); Grado de Interés por un tema, etc.
Unidad de Medida: Gramos o Kilos para la variable Peso; Grados C o F para Temperatura
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Frecuencia: desde un conjunto de unidades, corresponde al Número o Porcentaje de veces que se presenta una característica.
Variable Cuantitativa
Variable Cualitativa
CONTINUA
NOMINAL
DISCRETA
Variable Cualitativa
NOMINAL
ORDINAL
ORDINAL
Frecuencia Absoluta (F)
Variable Cuantitativa
CONTINUA DISCRETA
Frecuencia Relativa (f) TIPO FRECUENCIA
Frecuencia Absoluta Acumulada (FAA)
Frecuencia Relativa Acumulada (fra)
Buscar cuales son las diferencias entre Frecuencia Absoluta (F), Frecuencia Relativa (f), Frecuencia Absoluta Acumulada(FAA) y frecuencua Relativa Acumulada (fra) 13
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Introducción
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Presentación Gráfica
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Presentación Gráfica
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Según la escala: Una clasificación comúnmente aceptada especifica 4 tipos de variables: nominal, ordinal, intervalo y de razón. • Una escala nominal es un sistema de clasificación que sitúa a personas, objetos u otras entidades dentro de categorías mutuamente excluyentes. Podemos usar símbolos (H/M; Si/No) para representar las 2 categorías. • En las variables ordinales se usan categorías, pero existe un orden conocido entre ellas. Por ej. Una escala de niveles de dureza de minerales, un estatus socioeconómico, etc. Puede usarse cualquier secuencia de N° crecientes para su representación. Para definir una variables ordinal la operación básica es determinar si una observación es mayor que otra.
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Estadística
Según la escala: • Una variables de intervalo es una variable ordinal especial, en la que las diferencias entre 2 valores sucesivos es siempre la misma. Por ej. La variable temperatura en ° Fahrenheit. • Las variables de razón son variables de intervalo en las que además hay un punto natural representando el origen: punto cero. Por ejemplo, la altura.
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1. 2.
Nombres de las variables, nombres de códigos para descodificación. Codificar preferiblemente en N°
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Estadística
3. Codificación detallada. Ejemplo: edad, Tabaco con valor exacto. No intervalos que se pueden generar posteriormente. 4. Chequeo de rangos, máximos, mínimos… en formularios de entrada (ACCESS, EXCEL, etc) 5. Chequeo Inicial: Frecuencias, máximos y mínimos, gráficas, detectar valores no admisibles, inconsistentes, errores, etc.
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1. Gráfico de Sectores Circulares (de Torta)
TIPOS DE GRÁFICOS
Distribución de las unidades de análisis de acuerdo a variable 1
Distribución de las unidades de análisis de acuerdo a variable 1 D 10%
A 20%
D 10%
C 40%
C 40%
B 30%
A 20%
B 30%
Distribución de las unidades de análisis de acuerdo a variable 1
D 10%
A 20%
C 40%
B 30%
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TIPOS DE GRÁFICOS
2. Gráfico de Barras Proporción de unidad de análisis de acuerdo a variable 1
Numero de unidades de análisis de acuerdo a variable 1
D variable 1
500
300
C B
200
A
100 0
0 A
B
C
D
0,2
0,4
0,6
0,8
1
Proporción de unidad de análisis
variable 1 Porcentaje de unidad de análisis de acuerdo a variable 1
D variable 1
Nº
400
C B A 0
20
40
60
80
100
-Este tipo de gráfico se utiliza generalmente para representar la frecuencia de las categorías de una variable cualitativa. -Cuando una variable es cuantitativa se puede utilizar este tipo de gráfico sólo si la variable se ha transformada en categorías. -Hay distintas versiones de estos gráficos (por ejemplo en Excel), y en algunos casos son muy útiles para describir el comportamiento de una variable en distintos grupos.
% unidad de análisis
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TIPOS DE GRÁFICOS
3. Histograma
Histograma Distribución de los hijos de trabajadores de la empresa de acuerdo a edad
10
5
Nº
Frecuencia
15
0 7
8
9
10
11
12
13
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edad edad
Ejemplo En el gráfico se puede observar el número de hijos , de menor edad (7-8 años), las de mayor edad (13-14 años); y además que la mayoría de hijos de los trabajadores están entre los 10 y 12 años.
Histograma - Permite la representación de la frecuencia de una variable Cuantitativa. - El eje x se refiere a la variable. - El eje y se refiere a la frecuencia (Nº , %). - Cada barra representa la frecuencia de la variable en la población en estudio (o la muestra). -El histograma se puede construir desde los datos de la tabla de frecuencia de la variable en estudio.
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Estadística
TIPOS DE GRÁFICOS
5. Polígono de Frecuencia
Distribución de los hijos de trabajadores de la empresa de acuerdo a edad
Nº Frecuencia
15
10
edad 5
0 7
8
9
10
11
edad
12
13
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-Esta representación se basa en el Histograma. -Sólo es útil para variables cuantitativas. -El eje x se refiere a la variable. - El eje y se refiere a la frecuencia (Nº , %). -Los puntos que permiten la unión de las líneas representa el centro de clase (o marca de clase).
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TIPOS DE GRÁFICOS
5. Diagrama de Caja
Edad de las personas que se realizaron angioplastía entre 1980 y 2000 100 90 80 70
- Permite identificar gráficamente la mediana, los cuartiles 1 y 3 (percentiles 25 y 75), mínimo y máximo de una variable. - Sólo es útil para variables cuantitativas. -El eje x permite identificar la población en estudio. - El eje y representa los valores de la variable en estudio.
Edad
60 50 40 30 20 10 0 N=
584
1473
Mujeres
Hombres 27
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TIPOS DE GRÁFICOS
6. Otros Número de alumnos matriculados en la Carrera B según año de ingreso Nº de alumnos
100 80 60 40 20 0 1998
1999
2000
2001
2002
100 80 60 40 20 0
2003
1998
1999
año de ingreso
2000
2001
2002
2003
año de ingreso Número de alumnos matriculados en las Carreras según año de ingreso
año de ingreso 1998 1999 2000 2001 2002 2003
Nº de alumnos Carrera A Carrera B 60 80 55 70 80 50 40 60 68 50 70 75
Nº de alumnos
Nº de alumnos
Número de alumnos matriculados en la Carrera A según año de ingreso
200 150 100 50 0 1998
Carrera B Carrera A
1999
2000
2001
2002
2003
año ingreso 28
14
