Principales conceptos de Estadнstica Descriptiva aplicables al SIEC

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Principales conceptos de Estadística Descriptiva
aplicables al SIEC
Taller introductorio al uso del SIEC

• Dr. Juan E. GilEpidemiólogo Clínico
  Bioestadístico
• Proyecto FEMI Salud Digital

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Plan de la presentación

• Variables y su clasificación
• Operacionalizar una variable compleja
• Organización y tabulación de datos
• Representaciones gráficas
• Medidas de resumen de la información

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VARIABLE Definición

• Característica que toma distintos valores en los
  elementos de una población o en una muestra.
• Dicha característica pertenece a los elementos
  (individuos) de una población
• Puede tomar diferentes valores (en caso contrario
  no varía constante

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VARIABLES Clasificación

• Variables cualitativas
• Ej. sexo, nivel educativo,
• Variables cuantitativas
• Discretas
• Ej. número de consultas no urgentes,
• Continuas
• Ej. edad, tiempo de espera para cirugía,

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Operacionalización de una variable (I)

• Especificar cómo será medida una variable en
  una situación concreta.
• Pasaje de conceptos teóricos a elementos medibles
  directamente.
• Indicadores referentes empíricos de la variable
  a ser medida.

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Operacionalización de una variable (II)

• Variable Compleja (definición teórica del
  concepto)
• Dimensiones partes en que puede dividirse el
  concepto anterior
• Indicadores variable que permite ser
  directamente medible
• Síntesis

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Ejemplo de operacionalización
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Ejemplo Indicadores del SIEC (I)

• Los indicadores del SINADI asistencial permiten
  medir las siguientes dimensiones
• Producción y uso de servicios
• Utilización de recursos
• Calidad de las prestaciones
• Accesibilidad,
• Y los indicadores del SINADI financiero
• Rentabilidad
• Estructura de los ingresos
• Liquidez
• Solvencia,

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Ejemplo Indicadores del SIEC (II)
Dimensión accesibilidad
Dimensión rentabilidad
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Organización de datos Agrupación

• Justificación
• Permite resumir la información
• Facilita la interpretación de la información
• Puede representarse a través de 2 formas
• Tabular (tablas de distribución de frecuencias)
• Gráficos (en función del tipo de variable)
• Frecuencias
• Absolutas NO permite comparar 2 grupos de
  valores.
• Relativas (o porcentual) SI permite comparaciones

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Ejemplo Tablas de frecuencias (I)
Univariada
En frec. absolutas
Bivariada simple
En frec. Relativas
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Ejemplo Tablas de frecuencias (II)
Bivariada anidada (edad dentro de sexo) tipo
de afiliación
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Representación Gráfica

• Es una alternativa para representar la
  información (idem tablas)
• No remplaza la información tabular sino que la
  complementa.
• Aportar una idea global de la distribución de los
  datos (estructura)
• Permite detectar tendencias más fácilmente
  (visualmente)

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Gráficos posibles en el SIEC

• Diagrama de barras
• Comunes
• En 3D
• Diagrama sectorial (o torta)
• Diagrama de puntos o de área (evolución en el
  tiempo)
• Monoseries
• Multi-series
• Diagrama de dispersión (XY)
• Radares

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Diagrama de barras (I)

• Utiliza 2 ejes de coordenadas
• Eje de abscisas categorías de la variable.
• Eje de ordenadas frecuencia
• Absoluta
• Relativa (ó )
• Ejemplo distribución de
• afiliados según su sexo
• Destacar la altura de la barra representa la
  frecuencia de la variable.

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Diagrama de barras (II)

• Para distribuciones de 1 sola variable
  cualitativa o cuantitativa discreta (barras
  monoseries)
• Para representar la distribución conjunta de 2
  variables cualitativas
• Barras apiladas
• Barras agrupadas

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Ejemplo de representación gráfica bivariadaTipo
de afiliación y sexo del afiliado
Barras agrupadas
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Ejemplo de representación gráfica bivariadaTipo
de afiliación y sexo del afiliado
Barras agrupadas
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Diagramas sectoriales (o tortas)

• Trasmiten información en forma clara y rápida.
• Fácil comprensión.
• Asignan sectores proporcionales de un círculo a
  cada una de las categorías de la variable
  analizada (según la frecuencia observada en c/
  una de éstas).

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Ejemplo de gráfico sectorialDistribución de
afiliados según el tipo de afiliación
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Diagrama de puntos Mono-serie (evolución de
afiliados en el tiempo)
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Diagrama de líneas Mono-serie (evolución de
afiliados en el tiempo)
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Diagrama de área Mono-serie (evolución de
afiliados en el tiempo)
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Diagrama de líneas Multi-serie (evolución de
afiliados en el tiempo) según SEXO
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Diagrama de áreas Multi-serie (evolución de
afiliados en el tiempo) según SEXO
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Otras alternativas en multi-seriesdiagrama en
cintas
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Otras alternativas en multi-seriesdiagrama en
pirámides
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Otras alternativas en multi-seriesdiagrama en
radar
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Diagrama de dispersión o puntos (XY)

• Gráfico de puntos para 2 variables cuantitativas
  continuas
• Disposición
• Eje de abscisas variable X (ej edad)
• Eje de ordenadas variable Y (ej peso)
• Un punto por cada observación (par de valores
  X-Y)
• Aproximación al tipo de relación existente entre
  las variables
• Aún NO factible con los datos actuales del SIEC

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Medidas de resumen de la información (I)

• Según el tipo de variable involucrada
• Cualitativas
• Proporción o porcentaje
• (numerador incluido en denominador)
• Razón
• (numerador no incluido en denominador)
• ? Ejemplo para la variable sexo
• Proporción de sexo masculino
• Sex-ratio

2 maneras diferentes de resumir la misma
información en este caso
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Ejemplo de razones o proporciones en el SIEC
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Medidas de resumen de la información (II)

• Cuantitativas
• Medidas de tendencia central
• Media o promedio común
• Mediana
• Modo o moda
• Medidas de variabilidad o dispersión
• Rango
• Varianza
• Desvío standard

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Medidas de tendencia central

• Media Si tenemos X1, X2, ... , Xn datos, se
  llama media muestral de los mismos a su media
  aritmética
• Mediana Ordenando los Xn datos, el valor que
  está en el medio
• Moda El valor que más se repite (puede haber
  de 1)
• Ejemplo Sean los datos 3, 5, 7, 7, 8, 9 ?
  m 6,5 md 7 moda 7

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Ejemplo medias o promedios utilizados en el SIEC
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Medidas de variabilidad o dispersión

• Rango diferencia entre el mín. y máx. de la
  distribución
• rango Xmáx Xmin
• Varianza (S2) especie de promedio de las
  desviaciones de cada dato (X) respecto a su
  media teniendo X1, X2, ... , Xn datos
• Desvío stándar Raíz cuadrada de la varianza

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Comparación de la dispersión de 2 distribuciones
de datos
s2 gt s1
Distribución 1
Distribución 2
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Preguntas?

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