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
ab
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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