Medidas de resumen de una distribución. PDF

Preview

Summary

Medidas de dispercion y Medidas de frecuencia, (tasa, media, mediana, razón, proporción)...

Description

Colegio de Bachilleres del Estado de Oaxaca Principios de Epidemiologia Educación pública de Calidad

Plantel 32 C ilapam Sesión del 20 al 4 de Mayo

Bloque: Conoce y analiza de manera critica las bases de la epidemiologia. Tema: Medidas de resumen de una distribución. Medidas de dispercion y Medidas de frecuencia, (tasa, media, mediana, razón, proporción)

Sandra Mariela Juárez Matus

603

n.15

06 de Mayo

Introduc

En epidemiología es primordial la medición, por ello es necesario un conocimiento detallado de las diferentes medidas que se estiman en esta disciplina, porque de esto depende la interpretación de la información y, lo más importante, las decisiones que se tomen en la atención de los pacientes. La medición consiste en asignar un número o una calificación a alguna propiedad específica de un individuo, una población o un evento usando ciertas reglas. No obstante, la medición es un proceso de abstracción. En términos estrictos no se mide al individuo sino cierta característica suya, abstrayéndola de otras propiedades. Para medir es necesario seguir un proceso que consiste, en breves palabras, en el paso de una entidad teórica a una escala conceptual y, posteriormente, a una escala operativa. En esta investigacion se dan a conocen las efiniciones de diferentes medidas que son usadas por los epidemiologoas, para conocer a profundidas alguna enfermedas, asi cmo las ventajas y desventajas que conlleva cada uno en el sector salud.

Medida de di ió

Son parámetros estadísticos que indican como se alejan los datos respecto de la media aritmética. Sirven como indicador de la variabilidad de los datos. Las medidas de dispersión más utilizadas son el rango, la desviación estándar y la varianza. Rango Indica la dispersión entre los valores extremos de una variable. se calcula como la diferencia entre el mayor y el menor valor de la variable. Se denota como R. Para datos ordenados se calcula como: R = x(n) - x(1) Donde: x(n): Es el mayor valor de la variable. x(n): Es el menor valor de la variable. Desviación media Es la media aritmética de los valores absolutos de las diferencias de cada dato respecto a la media.

Donde: xi valores de la variable. n: número total de datos

Desviación estándar La desviación estándar mide el grado de disersión de los datos con respecto a la media, se denota como s para una muestra o como σ para la población. Se define como la raiz cuadrada de la varianza según la expresión: Mientras menor sea la desviación estándar, los datos son más homogéneos, es decir existe menor dispersión, el incremento de los valores de la desviación estándar indica ina mayor variabilidad de los datos. Varianza Es otro parámetro utilizado para medir la dispersión de los valores de una variable respecto a la media. Corresponde a la media aritmética de los cuadrados de las desviaciones respecto a la media. Su expresión matemática es:

donde Xi es el dato i-ésimo y

es la media de los N datos.

Coeficiente de variación Permite determinar la razón existente entre la desviación estándar (s) y la media. Se denota como CV. El coeficiente de variación permite decidir con mayor claridad sobre la dispersión de los datos. También puede ser expresado en por ciento.

Medidas de Un aspecto importante de la epidemiología es la medición de la frecuencia de las enfermedades en el campo de la salud. Los índices matemáticos básicos que se utilizan para medir dichos fenómenos se dividen básicamente en tres tipos: proporción, razón y tasa. Proporción Es un cociente donde el numerador está incluido en el denominador y expresa la probabilidad de ocurrencia un suceso. Es un índice adimensional y con un rango entre 0 y 1. Razón Es todo índice obtenido al dividir 2 cantidades donde el numerador no está incluido en el denominador. Puede tener o no dimensiones. Un tipo especial de razón es la odds, que se calcula dividiendo una proporción entre su complementaria (odds = proporción/[1 – proporción]) y expresa el número de veces que ha ocurrido un suceso por cada vez que no ha ocurrido. Tasa Es un cociente que lleva incorporado en el denominador la variable de tiempo y expresa el cambio de la variable del numerador por unidad de cambio de la variable del denominador (medida de rapidez de cambio) de un fenómeno de salud. Es dimensional (inverso del tiempo o tiempo–1) y con un rango de 0 a infinito. Las medidas de frecuencia representan la ocurrencia de un fenómeno de salud (enfermedad, trastorno o muerte) en poblaciones y, por lo tanto, son fundamentales para las investigaciones descriptivas y analíticas. Describen un

evento de enfermedad o salud en relación con el tamaño de una población a riesgo. Dicha descripción se puede realizar desde una perspectiva transversal a través de la obtención de datos en un momento temporal (índices estáticos) o desde una perspectiva de seguimiento mediante el registro de datos en un periodo fijo o variable (índices dinámicos). Prevalencia La prevalencia (P) es la proporción del grupo de individuos que presentan un proceso clínico o resultado en un momento determinado del tiempo (t). La prevalencia se determina mediante el muestreo representativo de una población definida en un momento determinado que contiene individuos con y sin el problema bajo estudio. Representa la medida de frecuencia de la enfermedad que se calcula en los estudios transversales o de prevalencia. Expresa la probabilidad de que un individuo en una población tenga el fenómeno de interés en el tiempo t. Existen 2 tipos de prevalencia. La prevalencia de punto o puntual se determina en el momento del muestreo para cada individuo, aunque no necesariamente en el mismo momento para todos los individuos de la población definida. La prevalencia de periodo hace referencia a los casos presentes en cualquier momento durante un periodo específico.

Incidencia Las medidas de incidencia reflejan la dinámica de ocurrencia de un fenómeno en una población determinada. Existen 2 medidas de incidencia, la incidencia acumulada (IA) y la tasa o densidad de incidencia. La IA es una proporción que refleja el porcentaje de sujetos de una población, susceptible o en riesgo de desarrollar un determinado fenómeno de salud, que desarrollan el evento a lo largo de un determinado periodo. Por lo tanto, la

incidencia hace referencia a los nuevos casos de una enfermedad que se producen en una población inicialmente libre de enfermedad en un periodo. La incidencia se calcula identificando un grupo de individuos en riesgo de desarrollar una

enfermedad

(es

decir, sujetos

sin

la

enfermedad), examinándoles

periódicamente durante un intervalo para identificar los nuevos casos de la enfermedad.

La incidencia es la medida de frecuencia de la enfermedad de elección en los estudios observacionales de cohortes y en los estudios experimentales para la valoración de factores etiológicos, factores pronósticos y la eficacia de intervenciones terapéuticas. La IA refleja el riesgo de desarrollar un determinado fenómeno de salud en un periodo de tiempo en una población. Un segundo enfoque para estimar la incidencia es el cálculo de la tasa de incidencia que refleja el potencial instantáneo de cambio al estado de enfermedad (casos nuevos) por unidad de tiempo, relativos al tamaño de la población. Se calcula dividiendo el número de casos nuevos ocurridos durante un periodo de seguimiento entre la suma de todos los periodos de observación de los sujetos bajo estudio.

donde t0 indica el momento de inicio del periodo de seguimiento y t i el momento del final de seguimiento, por lo que el sumatorio hace referencia a la suma por paciente de todos los periodos de seguimiento de los sujetos en riesgo de desarrollar la enfermedad. Aquellos individuos pertenecientes a la población que se convierten en nuevos casos contribuirán en el denominador de la tasa con el rango de tiempo desde su inicio de seguimiento hasta el desarrollo del evento (tiempo en riesgo). Por lo tanto, la tasa de incidencia refleja la velocidad de aparición de un determinado evento en la población.

Medidas de tendencia central

Corresponden a valores que generalmente se ubican en la parte central de un conjunto de datos. Las medidas estadísticas pretenden "resumir" la información de

la "muestra" para poder tener así un mejor conocimiento de la Población. Entre éstas están la media aritmética, la moda y la mediana. Media Aritmética Es aquella medida que se obtiene al dividir la suma de todos los valores de una variable por la frecuencia total. En palabras más simples, corresponde a la suma de un conjunto de datos dividida por el número total de dichos datos. Por ejemplo; En matemáticas, un alumno tiene las siguientes notas: 4, 7, 7, 2, 5, 3 n = 6 (número total de datos) La media aritmética de las notas de esa Asignatura es 4,8. Este número representa el Promedio. Moda Es la medida que indica cual dato tiene la mayor frecuencia en un conjunto de datos, o sea, cual se repite más. Por ejemplo, si quisiéramos. Determinar la moda en el siguiente conjunto de datos que

corresponden 5,

7,

3,

a 3,

las 7,

edades 8,

de 3,

niñas 5,

de 9,

un Jardín 5,

La edad que más se repite es 3, por lo tanto, la Moda es 3 (Mo = 3)

3,

Infantil. 4,

3

Mediana Es el valor central de un conjunto de valores ordenados en forma creciente o decreciente. Dicho en otras palabras, la Mediana corresponde al valor que deja igual número de valores antes y después de él en un conjunto de datos agrupados. Según el número de valores que se tengan se pueden presentar dos casos: - Si el número de valores es impar, la Mediana corresponderá al valor central de dicho

conjunto

de

datos.

- Si el número de valores es par, la Mediana corresponderá al Promedio de los dos valores centrales (los valores centrales se suman y se dividen por 2). Por ejemplo, se tienen los siguientes datos:

5, 4, 8, 10, 9, 1, 2

Al ordenarlos en forma creciente, es decir de menor a mayor, se tiene: 1,

2,

4,

5,

8,

9,

10

El 5 corresponde a la mediana, porque es el valor central en este conjunto de datos impares.

Ventajas y y Ventajas

Medidas de dispercion Rango.

Ventajas: Es fácil de calcular y tiene una interpretación intuitiva.

V

Desventajas: Es muy general, solo nos da una idea de cuán amplia es la variación entre puntajes extremos. No toman en cuenta los valores intermedios de la distribución. Desviación media Ventajas: toma en cuenta todos los datos Desventajas: la desviación media de una muestra no es un buen estimador de la desviación media de la población, que es lo que en última instancia nos interesa conocer. Desviación estándar. Ventajas: las unidades son las mismas de las observaciones, y como es la raíz cuadrada de la varianza, se pueden hacer inferencias a través de la varianza y dar explicaciones a través de la desviación estándar. Desventajas: Es sensible a las unidades de medida.

Varianza. Ventajas: la varianza de una muestra es un buen estimador de la varianza de la población y hay toda una teoría de cómo hacerlo. Desventajas: como las unidades de la varianza son unidades al cuadrado (personas al cuadrado, carros al cuadrado, casas al cuadrado) es difícil explicar qué representa. Medidas de frecuencia Ventajas Útiles para estudiar enfermedades poco frecuentes Son un buen diseño para estudiar enfermedades con largos períodos de latencia Permiten estudiar exposiciones poco frecuentes siempre que estén asociadas a la enfermedad Pueden evaluar múltiples factores de riesgo para una sola enfermedad Su duración es relativamente corta

Desventajas Es fácil que se introduzcan errores sistemáticos tanto en la selección de los grupos como al recoger la información En ocasiones es difícil establecer la secuencia temporal entre la exposición y la enfermedad

No son un buen diseño para estudiar más de una enfermedad de forma simultánea

Medidas de tendencia central Media. Ventajas: Es fácil de calcular. Es más estable con un numero grande de observaciones. Desventajas: Sensibilidad a valores extremos. Valores extremos=muy altos o muy bajos.

Mediana. Ventajas: No es sensible a los valores extremos. Es fácil de interpretar Desventajas: Se deben ordenar los datos para le calculo. Los valores extremos pueden ser importantes. Moda. Ventajas: Es útil cuando hay agrupaciones con diferentes valores. Solo mide lo que puede ser usado para datos que son cuantitativos Desventajas: Puede no existir en algunos datos. Puede estar demasiado lejos de la mitad de los datos.

Conclusi Con este trabajo llegó a la conclusión que los mexicanos no cuentan con una buena salud, ya que la mayoría de su población padece obesidad, los pacientes positivos con COVID 19 que padecen esta enfermedad y otras enfermedades crónicas son propensos a que se les complique su estado de salud. Desde que llegó el virus a México el mes de febrero los números de casos positivos han ido en aumento, en el mes de marzo se dio la primera muerte por el virus del COVID 19, estos número van en aumento y es preocupan te ya que estos resultados demuestran que no todas las personas están tomando las medidas de prevención, si estos números se siguen elevando abruptamente el sistema de salud mexicano colapsara, ya que no habrá espacios suficientes donde atender a los casos de coronavirus positivo, por lo que mucha gente morirá sin poder ser atendido. En este momento las gráficas muestran diariamente un alza de casos positivos, desde el mes de febrero sólo siguen en aumento hasta este momento en el mes de abril, siguen aumentando los casos de coronavirus positivo con ello también aumentan las defunciones, los números de casos positivos son 22,088 y el número de muertos son 2061, estos números seguirán en aumento si no se siguen las medidas de prevención. Si los hospitales colapsan, pienso que México no está preparado para una crisis de esa magnitud ya que no sólo caerá el sistema de salud y no sabían que hacer en ese caso, en algunas redes sociales hay muchas quejas sobre el mal servicio que brinca la línea telefónica n caso de presentar los síntomas, por otro lado, también la economía está cayendo, México no es el país con la mejor economía, por lo que nos veríamos mas afectados que todos los demás.

En lo personal, este tiempo de cuarentena me ha hecho valorar mucho todo lo que antes teníamos, la seguridad de salir algún lugar sin riesgo a enfermarnos, lo común que tomamos realizar cosas como ir al cine, tomar el transporte o ir a la escuela, que ahora es lo que más quisiera, estar en esta situación se torna difícil por lo agobiante que es no poder salir, no ver a tus seres queridos y solo recorrer el mismo lugar, por el lado físico a veces me aburria tanto que confundía el hambre con estar aburrida, así que vi que era de importancia iniciar actividad física en casa, considero que esto es importante porque eso nos mantiene activos y distraídos.

Fuentes de 

EcuRed

(2019)

Medidas

de

tendencia

central .

Recuperado

de:

https://www.ecured.cu/Medidas_de_Tendencia_Central 

Moreno. A (2020) SciELO. Principales medidas en epidemiologia. Recuperado

de:

https://www.scielosp.org/article/spm/2000.v42n4/337-

348/es/ 

Elsevier. (2013) España. Medidas de frecuencia y de asociación en epidemiologia clínica. Recuperado de: https://www.elsevier.es/es-revistaanales-pediatria-continuada-51-articulo-medidas-frecuencia-asociacionepidemiologia-clinica-S1696281813701574



EcuRed

(2019)

Medidas

de

dispersión.

Recuperado

de:

https://www.ecured.cu/Medidas_de_dispersi%C3%B3n 

Cruz. A (2014) El rincón de saber. Ventajas/Desventajas medidas de tenencia central. Recuperado de: https://cruzalfredohdezx.wordpress.com/ventajasdesventajas/...