Transcript VARIABLE
Principales conceptos de
Estadística Descriptiva aplicables
al SIEC
Taller introductorio al uso del SIEC
Dr. Juan E. Gil
Epidemiólogo Clínico & Bioestadístico
Proyecto FEMI Salud Digital
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
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
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, …
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.
Operacionalización de una variable (II)
1.
Variable Compleja (definición teórica del
concepto)
2.
Dimensiones: partes en que puede dividirse el
concepto anterior
3.
Indicadores: variable que permite ser
directamente medible
4.
Síntesis
Ejemplo de operacionalización
ACCESIBILIDAD A LOS SERVICIOS DE SALUD
ACC. ECON
ACC. GEOG
ACC. SOCIAL
INDICADORES
ingresos
gasto en salud
INDICADORES
distancia al centro
acc. geográficos
INDICADORES
clase social
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, …
Ejemplo: Indicadores del SIEC (II)
Número de Afiliados
BENEFICIARIOS
ASISTENCIALES
Ambulatorio
Nº de consultas no urgentes / 1000 afiliados
Consultas urgentes / total consultas
Internación
Promedio de días de internación: días cama ocupados / nº de egresos
Días cama disponibles
Número de egresos /1000 afiliados
Diagnóstico
Nº de ex de laboratorio / 1000 afilados
Nº de radiología convencional / 1000 afilados
Nº de TAC / 1000 afilados
Cirugía y Partos
Intervenciones quirúrgicas total / 1000 afiliados
% de IQ de urgencia
% de cesáreas
DE PROCESO
Tiempo de espera para consulta con especialista
Tiempo de espera para cirugía de coordinación
FINANCIEROS
Ingresos de Prepago / Ingresos Operativos
Resultado NETO / Ingresos Totales
Resultado operativo / Ingresos operativos
Remuneraciones y Cargas Sociales / Ingresos operativos
Consumo Medicamentos y materiales / Ingresos operativos
Servicios contratados / Ingresos operativos
Dimensión = accesibilidad
Dimensión = rentabilidad
Organización de datos: Agrupación
Justificación
Puede representarse a través de 2 formas:
Permite resumir la información
Facilita la interpretación de la información
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
Ejemplo: Tablas de frecuencias (I)
Univariada
En frec. absolutas
Bivariada simple
En frec. Relativas %
Ejemplo: Tablas de frecuencias (II)
Bivariada “anidada”
(edad dentro de sexo) * tipo de afiliación
feb / 2010
EDAD
AFILIACION INTEGRAL
Rangos de Edades AFILIACION INTEGRAL INDIVIDUAL COLECTIVO FONASA
<1
412
12
4
396
1a4
1.695
41
27
1.627
5 a 14
4.350
125
116
4.109
15 a 19
1.979
90
102
1.787
20 a 44
11.625
758
1.160
9.707
SEXO MASCULINO
45 a 64
7.758
788
1.319
5.651
65 a 74
2.265
536
427
1.302
> 74
1.699
748
352
599
s/d
1
1
Total
31.784
3.098
3.507
25.179
<1
388
17
4
367
1a4
1.631
43
35
1.553
5 a 14
4.106
122
98
3.886
15 a 19
1.698
93
108
1.497
20 a 44
8.546
845
639
7.062
SEXO FEMENINO
45 a 64
6.228
982
581
4.665
65 a 74
2.317
972
226
1.119
> 74
2.753
1.818
408
527
s/d
6
6
Total
27.673
4.892
2.099
20.682
Total
59.457
7.990
5.606
45.861
SEXO
Sexo
Total
412
1.695
4.350
1.979
11.625
7.758
2.265
1.699
1
31.784
388
1.631
4.106
1.698
8.546
6.228
2.317
2.753
6
27.673
59.457
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)
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
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.
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
Ejemplo de representación gráfica bivariada
Tipo de afiliación y sexo del afiliado
Barras agrupadas
Ejemplo de representación gráfica bivariada
Tipo de afiliación y sexo del afiliado
Barras agrupadas
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).
Ejemplo de gráfico sectorial:
Distribución de afiliados según el “tipo de afiliación”
Diagrama de puntos
Mono-serie (evolución de afiliados en el tiempo)
Diagrama de líneas
Mono-serie (evolución de afiliados en el tiempo)
Diagrama de área
Mono-serie (evolución de afiliados en el tiempo)
Diagrama de líneas
Multi-serie (evolución de afiliados en el tiempo) según SEXO
Diagrama de áreas
Multi-serie (evolución de afiliados en el tiempo) según SEXO
Otras alternativas en multi-series
diagrama “en cintas”
Otras alternativas en multi-series
diagrama “en pirámides”
Otras alternativas en multi-series
diagrama “en radar”
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
Medidas de resumen de la información (I)
Según el tipo de variable involucrada:
Cualitativas
Proporción o porcentaje
(numerador incluido en denominador)
a
ab
Razón
(numerador no incluido en denominador)
Ejemplo para la variable “sexo”:
Proporción de sexo masculino
Sex-ratio
a
b
2 maneras diferentes de
resumir la misma
información “en este caso”
Ejemplo de razones o proporciones en el SIEC
Número de Afiliados
BENEFICIARIOS
ASISTENCIALES
Ambulatorio
Nº de consultas no urgentes / 1000 afiliados
Consultas urgentes / total consultas
Internación
Promedio de días de internación: días cama ocupados / nº de egresos
Días cama disponibles
Número de egresos /1000 afiliados
Diagnóstico
Nº de ex de laboratorio / 1000 afilados
Nº de radiología convencional / 1000 afilados
Nº de TAC / 1000 afilados
Cirugía y Partos
Intervenciones quirúrgicas total / 1000 afiliados
% de IQ de urgencia
% de cesáreas
DE PROCESO
Tiempo de espera para consulta con especialista
Tiempo de espera para cirugía de coordinación
FINANCIEROS
Ingresos de Prepago / Ingresos Operativos
Resultado NETO / Ingresos Totales
Resultado operativo / Ingresos operativos
Remuneraciones y Cargas Sociales / Ingresos operativos
Consumo Medicamentos y materiales / Ingresos operativos
Servicios contratados / Ingresos operativos
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
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
Ejemplo:
medias o promedios utilizados en el SIEC
Número de Afiliados
BENEFICIARIOS
ASISTENCIALES
Ambulatorio
Nº de consultas no urgentes / 1000 afiliados
Consultas urgentes / total consultas
Internación
Promedio de días de internación: días cama ocupados / nº de egresos
Días cama disponibles
Número de egresos /1000 afiliados
Diagnóstico
Nº de ex de laboratorio / 1000 afilados
Nº de radiología convencional / 1000 afilados
Nº de TAC / 1000 afilados
Cirugía y Partos
Intervenciones quirúrgicas total / 1000 afiliados
% de IQ de urgencia
% de cesáreas
DE PROCESO
Tiempo de espera para consulta con especialista
Tiempo de espera para cirugía de coordinación
FINANCIEROS
Ingresos de Prepago / Ingresos Operativos
Resultado NETO / Ingresos Totales
Resultado operativo / Ingresos operativos
Remuneraciones y Cargas Sociales / Ingresos operativos
Consumo Medicamentos y materiales / Ingresos operativos
Servicios contratados / Ingresos operativos
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
Comparación de la dispersión de 2 distribuciones de datos
Distribución 1
Distribución 2
s2 > s1
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Tel.: 1750 ext. 133
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