EpidemiologíA Descriptiva Sin Fondo

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EpidemiologíA Descriptiva Sin Fondo

  1. 1. EPIDEMIOLOGÍA DESCRIPTIVA<br />Int. Gabriela Prutsky<br />
  2. 2. Definición<br />La epidemiológica descriptiva organiza y resume la información de los casos de acuerdo al Tiempo, Lugar y Persona. Estas tres características son llamadas variables epidemiológicas.<br />
  3. 3. Casos (miles)<br />200<br />Falciparum<br />Vivax<br />150<br />100<br />50<br />0<br />1960<br />1965<br />1970<br />1975<br />1980<br />1985<br />1990<br />1995<br />1999<br />Descripción del estado de salud de una población. <br />La información de datos censales, estadísticas sanitarias u otras fuentes.<br />No analiza los vínculos entre exposición y efecto. <br />
  4. 4. La descripción epidemiológica se basa en la medición de la frecuencia con que ocurren diferentes sucesos.<br />NO hay comparación entre poblaciones.<br />Primera etapa de un estudio epidemiológico y genera hipótesis causales.<br />
  5. 5. Hipótesis estadísticas<br />Nulas: Refutan o niegan las afirmaciones hechas en las hipótesis de investigación<br />Alternativas: Son posibilidades alternativas ante las hipótesis nulas.<br />Es un enunciado en desacuerdo con las hipótesis nulas<br />Cuando la hipótesis nula se rechaza es la conclusión<br />
  6. 6. Hipótesisdeinvestigación <br />No Asociativa: no establece asociación entre variables; son hipótesis simples. Es típico de un estudio descriptivo.<br />Asociativa: Aquella que enlaza las variables. Pueden ser:<br />Sin relación de dependencia o Correlacionales<br />Con relación de dependencia o Causales<br />
  7. 7. ¿Qué análisis pueden efectuarse a los datos?<br />Estadística descriptiva.<br />Razones, tasas y medidas de tendencia central.<br />Búsqueda de significancía estadística.<br />Análisis multivariados.<br />
  8. 8. Estadística descriptiva<br />Se realiza una distribución de frecuencias, indicando las cifras absolutas y relativas (porcentajes)<br />
  9. 9. Descripción Epidemiológica<br />(Abase de información registrada o directamente<br /> obtenida en el terreno)<br />Variaciones según:<br />Variaciones en:<br />Variaciones:<br />. edad<br />. diferentes países<br />. seculares<br />. sexo<br />. áreas de un país<br />. cíclicas<br />. grupo étnico<br />. distritos de una ciudad<br />. estacionales<br />. ocupación<br />. niveles de altitud, etc.<br />. irregulares<br />. otras características<br />¿Qué?<br />(Diagnóstico de<br />Enfermedad)<br />NATURALEZA DEL PROBLEMA<br />¿Cuánto?<br />MAGNITUD DEL PROBLEMA<br />¿Cuándo?<br />DISTRIBUCION DE CASOS Y MUERTES U OTROS<br /> HECHOS EN EL<br />¿Dónde?<br />¿Quiénes?<br />TIEMPO<br />ESPACIO<br />PERSONAS<br />FACTORES CAUSALES<br />(Factores del agente, huésped y ambiente)<br />
  10. 10. Fuentes de información en epidemiología Descriptiva<br />
  11. 11. Datos vitales<br />Acontecimientos que se producen durante la vida de las personas.<br />Son una fuente básica de datos para la Epidemiología. <br />La finalidad de estos registros <br /> es jurídica.<br />Nacimientos, defunciones, casamientos, adopciones, separaciones, etc.<br />
  12. 12. Datosdemográficos<br />Dados por el censo, estos deben realizarse cada 10 años.<br />La información que se obtiene es:<br /><ul><li>Cantidad de población
  13. 13. Distribución: geográfica,
  14. 14. edad, sexo, etc.
  15. 15. Migración.
  16. 16. Características de vivienda.
  17. 17. Niveles socio económicos.</li></li></ul><li>Datos de morbilidad<br />Información proveniente de <br />los establecimientos de salud<br />Se cuenta con los siguientes datos:<br /><ul><li> Egresos Hospitalarios.
  18. 18. Datos de Consulta Externa
  19. 19. Datos de Emergencia</li></ul>Vigilancia Epidemiológica<br />
  20. 20. Otras fuentes de datos importantes<br />Los datos anteriores no son suficientes para un adecuado conocimiento de la situación de salud de una población, es necesario incluir en el análisis otros indicadores, como los de nutrición, acceso a servicios básicos, escolaridad, empleo y condiciones de trabajo, entre otros.<br />
  21. 21. Medidas de epidemiología descriptiva<br />
  22. 22. Las medidas descriptivas más comunes de tendencia central o localización son: <br />la mediaaritmética y la mediana<br />(existen otras medidas de tendencia central que en ocasiones pueden resultar de interés: la moda, los cuartiles, los deciles, los percentiles, la media armónica, la media geométrica y la media ponderada.) <br />
  23. 23. Media aritmetica o Promedio<br />La media aritmética o simplemente promedio (también llamada media muestral ya que generalmente se calcula en relación a una muestra) se calcula de la siguiente forma: si las observaciones de una muestra de tamaño n son x1, x2,…,xn entonces <br />
  24. 24. Característica de la Media<br />Es intuitiva y fácil de calcular.<br />Su valor puede que no coincida con ninguno de los valores de la muestra<br />La suma de las diferencias de cada valor de la muestra con la media su resultado es cero, es decir,<br />
  25. 25. Mediana<br />La mediana se suele definir como el valor “más intermedio” una vez que los datos han sido ordenados en forma creciente. <br />
  26. 26. Mediana<br />La mediana es aquel valor que deja el cincuenta por ciento de los datos por debajo y otro cincuenta por encima.<br />Cabe destacar que es preferible el uso de la mediana como medida descriptiva del centro cuando se quiere reducir el efecto de valores extremos en un conjunto de datos (muy grandes o muy pequeños).<br />
  27. 27. Moda<br />Es una medida de tendencia central <br />La moda de un conjunto de observaciones es el valor que más se repite. Puede ser única, que haya más de una, o que no exista.<br />
  28. 28. Media Geométrica:<br />Se define como la raíz n-ésima del producto de todos los valores numéricos, es decir,<br />
  29. 29. La media armónica<br />Se define como el número de observaciones de la muestra dividido por la suma del inverso de cada una de las observaciones, es decir,<br />
  30. 30. Dispersión<br />Dispersión reducida si los mismos se aglomeran estrechamente en torno a alguna medida de localización de interés <br />Dispersión grande si se esparcen ampliamente alrededor de alguna medida de localización de interés. <br />Las medidas descriptivas más comunes de dispersión son: el rango, la varianza, la desviación estándar y el rango intercuartílico.<br />
  31. 31. Rango<br />El rango de la muestra es la medida de variabilidad más sencilla entre todas las mencionadas; y se define como la diferencia entre la observación más grande y la más pequeña :<br />Ignora toda la información de la muestra entre las observaciones más grande y más pequeña<br />
  32. 32. Varianza<br />En general, se desea una medida de variabilidad que dependa de todas las observaciones y no sólo de unas pocas; así que parece razonable medir la variación en términos de las desviaciones relativas a alguna medida de localización (generalmente esta medida es la media) -> VARIANZA<br />
  33. 33. Desviación estandar<br /> La raíz cuadrada (positiva) de la varianza a fin de tener una medida en las mismas unidades de los datos<br />útil para comparar dispersión entre dos poblaciones, pero también lo es para calcular el porcentaje de la población que pueden localizarse a menos de una distancia específica de la media. <br />
  34. 34. Cuartiles, Deciles y Percentiles<br />Los cuartilesdividen a un conjunto de datos en cuatro partes iguales. <br />El primer cuartil, al que se le llama Q1, es el valor por debajo del cual se encuentra el 25% de los datos, y el tercer cuartil usualmente llamado Q3, es el valor por debajo de el se encuentra el 75% de los datos. Q2 es la mediana.<br />
  35. 35. Procedimiento para el calculo de los percentiles<br />Sea Lp la posición del percentil deseado.<br />Entonces <br />donde n es el numero de datos y p el percentil<br />Ejemplo: el percentil 33 P33, el percentil 50 es el P50, que es también la mediana ó el Q2. El percentil 25 es el P25=Q1 y el percentil 75 es el P75=Q3<br />
  36. 36. Calculo del p-ésimo percentil<br />Paso 1: Ordenar los datos de manera ascendente.<br />Paso 2: Calculamos el Lp ( )<br />Paso 3: a) Si Lp no es entero, se redondea. El valor entero inmediato mayor que Lp indica la posición del p-ésimo percentil.<br />b) Si Lp es entero, el p-ésimo persentil es el promedio de los valores de los datos ubicados en los lugares i e i+1<br />
  37. 37. Asimetría<br />Si los valores de la serie de datos presenta la misma forma a izquierda y derecha de un valor central (media aritmética) se dice que es simétrica de lo contrario será asimétrica.<br />Para medir el nivel de asimetría se utiliza el llamado Coeficiente de Asimetría de Fisher, que viene definido:<br />
  38. 38. Los resultados pueden ser los siguientes:<br />g1 = 0 (distribución simétrica; existe la misma concentración de valores a la derecha y a la izquierda de la media) <br />g1 &gt; 0 (distribución asimétrica positiva; existe mayor concentración de valores a la derecha de la media que a su izquierda)<br />g1 &lt; 0 (distribución asimétrica negativa; existe mayor concentración de valores a la izquierda de la media que a su derecha)<br />
  39. 39. Gracias<br />

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