evaluacionfinal estadistica 204040 37

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UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA UNADESCUELA DE CIENCIAS SOCIALES ARTES Y HUMANIDADESCURSO ESTADISTICA

ESTADISTICA DESCRIPTIVAEVALUACION FINAL

Presentado por:

CAROLINA SUAREZ VEGA: C.C 37.844.612NHORA PATRICIA CARREO: CC 37.861.855MARIA OLINDA SANABRIA O: CC. 37947.299MARIA PATRICIA SANCHEZ HERNANDEZ: CC. 60351.154

Cdigo: 204040_37

TutorJAVIER ANTONIO RIOS

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA UNADESCUELA DE CIENCIAS SOCIALES, ARTES Y HUMANIDADES UNIDAD ACADEMICA SOCIOHUMANISTICA PSICOLOGIACEAD: ZONA ORIENTEMAYO 24 DEL 2015

TABLA DE CONTENIDO

Introduccin. ..3 Justificacin...............4 Objetivos......5 1. ANALISIS ESTADISTICO MOMENTO 11.1 Esquema de trabajo...71.2 listado de elementos para resolver el problema..81.3 Tabla de asociacin y conocimiento........91.4 Caracterizacin del problema.......101.5 Instrumentos diseados para recolectar la informacin....111.6 Matriz de datos.........121.7 Caracterizacin de variables cualitativas.....201.8 Tablas grficos y estadsticos.........24

2. ANALISIS ESTADISTICO MOMENTO 2

2.1 Medidas univariantes de tendencia central para variables cuantitativa..312.1.2 Variables discretas312.1.3 La variable continua Datos agrupados..362.1.3.1 Variable peso.....362.1.3.2 Variable estatura....402.2 Medidas univariantes absolutas y relativas de dispersin para variables Continuas (Discreta y continua). ...432.2.1 Variable discreta edad.....432.2.2 Variable continua.462.2.2.1 Variable peso.472.2.2.2 Variable estatura...48

3. ANALISIS ESTADISTICO MOMENTO 3 3.1 Solucin del laboratorio de regresin y correlacin lineal.513.1.1 Ejercicio 1...513.1.2 Ejercicio 2...533.1.3 Ejercicio 3...563.2 Anlisis de correlacin lineal simple de las dos variables selecionadas.583.3 Anlisis de correlacin mltiple de las variables seleccionadas...613.4 Diagrama de dispersin de dichas variables 623.5 Calcular la recta de regresin y el coeficiente de correlacin para probar estadsticamente su relacin...62

4.PROPUESTA UNICA..63 5. RECOMENDACIONE.65 6. SUGERENCIAS..66 CONCLUSIONES....67 BIBLIOGRAFIAS...68

INTRODUCIN

El aprendizaje basado en problemas es una estrategia de aprendizaje que empieza con un problema real, en la cual los estudiantes se renen en grupos para trabajar en torno a la descripcin y posible solucin. El problema planteado debe generar situaciones que confronten los conocimientos previos del estudiante con los nuevos significados o conceptos que se pretenden construir en este caso con el curso (fenmeno conocido como conflicto cognitivo).

El presente trabajo est basado en el problema Congestin en las salas de urgencias de los centros hospitalarios en Colombia; problemtica que se abord desde dos etapas: una exploratoria con el fin de socializar la informacin que cada estudiante posea sobre dicha problemtica, dando respuesta a los siguientes interrogantes: Cree usted que haya congestin en la sala de urgencia del centro hospitalario de la comunidad en la que vive? Est situacin lo afecta a usted o a su comunidad? Cules cree usted que son las causas para que se presente tal situacin? Si quisiera presentar un estudio donde se analizar la problemtica citada, que insumos o materia prima necesitara para abordar el problema?

La segunda etapa requiere aportes significativos y pertinentes, con el propsito de abordar a partir del anlisis de datos de la problemtica: Esquema de trabajo. Distinguir entre lo importante y lo secundario. Asociar los conocimientos. Operacionalizacin de variables. Recoleccin y organizacin de la informacin. Anlisis y Presentacin de la informacin. Caracterizacin de variables cualitativas

Para alcanzar el aprendimiento, se realiza una confrontacin entre la informacin obtenida en la primera etapa y el anlisis de datos aplicando herramientas de la Estadstica Descriptiva, que permiten obtener conclusiones sobre el comportamiento de las variables que se desarrollan dentro de la problemtica.

En la tercera fase o momento tres exploraremos los temas de regresin lineal simple y regresin lineal multiple para ello realizaremos una serie de ejercicios de laboratorio de identificacin y regresin y correlacin lineal de variables adems de sus respectivas representaciones graficas por medio de diagramas de dispersin y anlisis de las mismas.

Tambin se identificaran una variable dependiente y variables independientes con sus anlisis de correlacin lineal, para ello tomando la edad, estatura y peso del problema de estudio.

JUSTIFICACIN

En Colombia, la atencin de urgencias es de libre demanda por los usuarios, no media autorizacin, convenio ni pago previo para acceder a los servicios. Los usuarios llegan al servicio de urgencias en busca de solucin a sus problemas de salud tanto agudos, pertinentes para atencin en urgencias, como crnicos, no pertinentes y no resueltos en el sistema de salud y por razones de conveniencia personal. Muchos pacientes llegan con patologas de alta complejidad en estado avanzado, despus de haber acudido a diferentes instituciones sin encontrar atencin en forma ambulatoria, que obligan a que ocurra un fenmeno denominado en trminos coloquiales urgencializacin del paciente.

Las causas de la congestin del servicio de urgencias son variadas y existen mltiples factores que tienen un impacto individual y su combinacin incide de manera sinrgica en la gravedad del problema.

Para analizar la congestin del servicio de urgencia se utiliza una base de datos del servicio de urgencias del mes de junio del Hospital Federico Lleras Acosta de la ciudad de Ibagu, atendidos las 24 horas del da.

Por medio de herramientas de Estadstica Descriptiva como tablas de frecuencia y diagramas estadsticos se analizar el comportamiento de las variables que intervienen desde el inicio del servicio hasta el alta del paciente.

OBJETIVOS

Recopilar informacin de fuentes primarias y secundarias sobre la prestacin del servicio de urgencias en Colombia.

Crear un prembulo de la prestacin del servicio de urgencias por medio de informacin secundaria.

Plantear hiptesis que relacionen las distintas variables involucradas en la prestacin del servicio de urgencias.

Emplear herramientas de Estadstica Descriptiva para organizar, analizar y presentar la informacin obtenida de fuentes primarias.

Contrastar las hiptesis planteadas con los resultados obtenidos de la Estadstica Descriptiva.

Generar las conclusiones derivadas de la contrastacin.

ESQUEMA DE TRABAJO

El trabajo a realizar debe tener actividades que nos permitan obtener la informacin suficiente, para despus de analizar los datos, responder las preguntas claves de la investigacin, generando las conclusiones y recomendaciones pertinentes a la necesidad evaluada. Por ende propongo este esquema de trabajo:1. Estudios preliminares:1.1. Bsqueda de informacin secundaria sobre prestacin del servicio de urgencias en Colombia.1.2. Plantear los objetivos del estudio.2. Tratamiento de los datos:2.1. Organizacin de la informacin.2.2. Anlisis de la informacin.2.3. Presentacin de la informacin.3. Informe final.3.1. Resultados.3.2. Conclusiones.3.3. Recomendaciones.

LISTADO DE ELEMENTOS PARA RESOLVER EL PROBLEMA.

Para resolver el problema se requieren los siguientes elementos:

Base de datos de la muestra. Herramientas de Estadstica Descriptiva. MS Excel Paquete estadstico INFOSTAT

TABLA DE ASOCIACION Y CONOCIMIENTO

Tema o concepto del cursoProblema

Individuo: cualquier elemento que porte informacin sobre el fenmeno de estudio.Cada una de las personas que ingresan al servicio de urgencia.

Poblacin: Conjunto de elementos que posee una caracterstica, la poblacin la podemos definir como individuos o unidad estadstica.Todos los pacientes que ingresaron a la sala de urgencia con ciertas caractersticas dados en la base de datos.

Muestra: subconjunto seleccionado de la poblacin.Personas que ingresaron al servicio de urgencia del 1 al 9 de junio de 2014.

Variables o atributos: Fenmeno estadstico que nos permite obtener informacin, puede ser cuantitativo y cualitativo es decir medir o contar.En este caso tenemos como variables la edad, estatura, EPS, genero, da de ingreso, etc.

Variables Cualitativas: No se pueden medir numricamente.EPS, genero, da de ingreso, etc.

Variables Cuantitativas: se pueden medir numricamente.Edad, estatura, peso, nmero de visitas en el ltimo trimestre, etc.

Muestreo: elegir una muestra de una poblacin al azar.

Muestreo aleatorio simple: Para obtener una muestra, se numeran los elementos de la poblacin y se seleccionan al azar los elementos que contiene la muestra.Al azar se seleccionaron 120 personas que ingresaron al servicio de urgencia del 1 al 9 de junio de 2014.

CARACTERIZACION DEL PROBLEMA. CONCEPTOS BASICOS

Poblacin: Todos los pacientes que ingresan a la sala de urgencia con complicaciones de salud.

Tipo de muestreo: se realiza un muestreo aleatorio simple ya que al azar se seleccionaron 120 pacientes.

Muestra: la muestra se compone de 120 pacientes que ingresaron al servicio de urgencia entre el 1 de junio al 9 de junio de 2014.

Variables: se presentan variables cualitativas y cuantitativas. Dentro de las cualitativas se tienen Da de ingreso, EPS, Genero, Enfermedad y Calificacin del servicio prestado. En cuanto a las cuantitativas se tienen cuantitativas discretas como la edad, nmeros de visitas en el ltimo trimestre, etc. y se tienen cuantitativas continas como la estatura y el peso.

Unidad de investigacin: corresponde a cada una de las personas de la ciudad de Ibagu, que requieren servicio de urgencia e ingresan al Hospital Federico Lleras Acosta por presentar una enfermedad que se califica como urgencia.

Ubicacin espacio temporal: se mide el estudio en los das comprendidos entre el 1 y el 9 de junio de 2014, sin importar el la intensidad del tiempo que el paciente permaneci bajo el servicio de urgencia. El espacio se limita a la ciudad de Ibagu como localizacin del Hospital Federico Lleras Acosta, pues no se tienen datos de donde provienen los pacientes.

INSTRUMENTO DISEADO PARA RECOLECTAR LA INFORMACIN

La recoleccin de informacin requiri de fuentes secundarias.

Las fuentes secundarias dieron como resultado una base de datos obtenida por Categorizacin, es decir, por una reduccin de informacin de la investigacin con el fin de expresarla y describirla de manera conceptual, de tal manera que respondan a una estructura sistemtica, clara para otras personas, y por lo tanto significativa como lo es una base de datos.

Otro instrumento empleado para recolectar informacin fue la documentacin como punto de entra o preliminar de la investigacin, con el fin de tener claridad sobre que se est estudiando y comprender el ambiente de la investigacin.

ANALISIS ESTADISTICOMATRIZ DE DATOS (EXCEL) CON LA INFORMACIN ORGANIZADA.

PACIENTEFECHA DE INGRESODAEPSHORA INGRESOHORA DE SALIDAGENEROFECHA. NAC

101.06.2014DOMINGOSALUD TOTAL12:12:40 m.5:00:00Mujer09.04.2011

201.06.2014DOMINGOCAPRECOM15:30:4318:28:43Hombre09.12.2012

301.06.2014DOMINGOCAFESALUD11:31:0521:26:15Hombre24.03.2010

401.06.2014DOMINGOSALUD TOTAL20:44:5823:34:52Mujer18.10.2005

501.06.2014DOMINGONUEVA EPS18:22:3822:15:56Mujer09.05.1972

601.06.2014DOMINGOCOOMEVA8:56:2918:23:30Mujer04.08.1951

701.06.2014DOMINGOSALUD VIDA10:21:3112:57:34 m.Mujer19.05.1950

801.06.2014DOMINGONUEVA EPS17:03:2220:54:28Hombre18.01.1996

901.06.2014DOMINGOSANITAS12:30:2217:15:56Hombre07.07.1948

1001.06.2014DOMINGOCOOMEVA19:26:4721:45:57Mujer21.10.1990


1201.06.2014DOMINGOSALUDCOOP14:15:2118:45:13Hombre04.12.1958


1402.06.2014LUNESCOOMEVA8:49:1710:15:34Hombre01.05.2012

1502.06.2014LUNESNUEVA EPS13:34:1923:18:30Hombre18.11.2008

1602.06.2014LUNESNUEVA EPS7:32:5517:45:28Mujer13.06.1993

1702.06.2014LUNESSALUDCOOP15:32:3017:57:31Mujer11.06.1989

1802.06.2014LUNESNUEVA EPS23:18:301:51:37Mujer04.11.1990

1902.06.2014LUNESSALUD TOTAL2:58:406:23:27Mujer19.03.1961

2002.06.2014LUNESCOOMEVA11:45:3815:32:30Mujer26.02.1979

2102.06.2014LUNESSALUD TOTAL10:00:2215:13:46Hombre24.01.1941

2202.06.2014LUNESCOOMEVA19:15:4421:08:20Hombre02.11.1959

2302.06.2014LUNESSALUD VIDA21:08:209:20:21Hombre19.10.1994




2703.06.2014MARTESNUEVA EPS13:50:0221:16:58Hombre18.01.2014

2803.06.2014MARTESCOOMEVA21:16:581:40:49Hombre01.11.2009

2903.06.2014MARTESSALUD VIDA8:29:0413:34:19Mujer09.07.2008



3103.06.2014MARTESCOOMEVA15:57:3021:16:58Mujer15.06.1940

3203.06.2014MARTESSALUD TOTAL19:04:0123:39:25Hombre22.09.1997


3403.06.2014MARTESSALUDCOOP20:12:156:43:34Mujer02.07.1961


3603.06.2014MARTESSALUDCOOP16:53:5720:40:58Mujer27.01.1929


3803.06.2014MARTESSALUD TOTAL12:45:37 m.13:43:46Hombre17.06.1991

3903.06.2014MARTESSALUD TOTAL7:14:0312:45:37Hombre18.03.1971



4203.06.2014MARTESSISBEN10:06:1615:57:30Hombre18.07.1959

4303.06.2014MARTESCAFESALUD15:03:4017:01:42Hombre13.10.1987

4404.06.2014MIERCOLESSALUD TOTAL14:44:3320:40:58Hombre16.12.2013

4504.06.2014MIERCOLESSALUD TOTAL22:09:452:52:34Mujer15.09.2010

4604.06.2014MIERCOLESNUEVA EPS8:30:3116:40:24Hombre18.06.2010

4704.06.2014MIERCOLESNUEVA EPS16:40:2420:31:23Mujer05.07.1990

4804.06.2014MIERCOLESSISBEN20:31:2311:25:01Mujer08.04.1997

4904.06.2014MIERCOLESSALUDCOOP7:11:5710:49:18Mujer03.08.1945

5004.06.2014MIERCOLESCOOMEVA15:36:5923:39:25Hombre28.04.1953

5104.06.2014MIERCOLESSISBEN2:32:0814:44:33Hombre02.09.1959

5204.06.2014MIERCOLESCOOMEVA13:43:4619:48:50Mujer17.06.1973

5304.06.2014MIERCOLESSALUD VIDA17:48:3122:53:01Mujer07.03.1980

5404.06.2014MIERCOLESSALUD VIDA9:30:0814:44:33Hombre18.08.1932

5504.06.2014MIERCOLESSANITAS19:09:455:54:18Hombre08.12.1982

5604.06.2014MIERCOLESCOOMEVA11:41:0920:31:23Hombre06.07.1973

5704.06.2014MIERCOLESNUEVA EPS10:49:1811:41:09Hombre05.03.1994

5804.06.2014MIERCOLESSALUD TOTAL7:30:3211:46:37Hombre01.06.1970

5905.06.2014JUEVESSANITAS6:43:3410:17:55Hombre09.09.2013


6005.06.2014JUEVESNUEVA EPS21:14:371:40:49Mujer12.08.1996

6105.06.2014JUEVESCAFESALUD9:04:0519:54:14Mujer25.07.1938

6205.06.2014JUEVESSALUD TOTAL17:01:4223:07:09Mujer23.12.1965

6305.06.2014JUEVESSALUD VIDA2:18:047:49:32Hombre04.07.1994

6405.06.2014JUEVESSALUD TOTAL10:11:1114:55:30Mujer08.10.1938

6505.06.2014JUEVESNUEVA EPS18:28:2522:03:14Mujer06.01.1964

6605.06.2014JUEVESSANITAS15:02:0518:32:37Hombre26.11.1990

6705.06.2014JUEVESSALUDCOOP19:48:5012:05:08Hombre03.02.1920

6805.06.2014JUEVESNUEVA EPS0:21:5419:25:08Hombre09.01.1955

6905.06.2014JUEVESSALUDCOOP11:05:0119:42:30Hombre18.03.1932

7005.06.2014JUEVESSALUDCOOP15:51:2719:15:46Mujer09.07.1976



7305.06.2014JUEVESSALUD VIDA3:09:545:24:24Hombre12.12.1980


7506.06.2014VIERNESCAFESALUD18:43:1421:40:52Mujer03.01.2014

7606.06.2014VIERNESSALUDCOOP11:46:2613:02:03Hombre17.12.2012

7706.06.2014VIERNESCAFESALUD15:41:1721:32:26Hombre23.02.2009

7806.06.2014VIERNESNUEVA EPS20:40:5823:23:39Mujer08.02.1962

7906.06.2014VIERNESSALUDCOOP10:45:3514:36:57Mujer11.06.1989


8106.06.2014VIERNESSALUD TOTAL1:52:335:54:18Mujer05.06.1955


8306.06.2014VIERNESNUEVA EPS16:45:5817:53:10Mujer20.08.1989

8406.06.2014VIERNESSISBEN9:55:0310:31:50Hombre23.11.1979

8506.06.2014VIERNESCAFESALUD23:23:398:27:44Hombre24.05.1990

8606.06.2014VIERNESNUEVA EPS13:05:4315:37:36Hombre20.07.1994

8706.06.2014VIERNESSALUD VIDA7:27:0416:16:48Hombre04.04.1991

8807.06.2014SABADONUEVA EPS19:00:238:27:44Mujer25.09.2013

8907.06.2014SABADOSALUDCOOP16:16:4821:01:27Hombre29.04.2013


9007.06.2014SABADOSALUDCOOP5:54:1814:27:24Mujer28.08.2011

9107.06.2014SABADOCAFESALUD10:25:5820:03:08Mujer19.05.2009

9207.06.2014SABADOCAFESALUD23:39:258:27:44Hombre13.05.2001

9307.06.2014SABADONUEVA EPS14:50:0419:24:26Mujer31.12.1987

9407.06.2014SABADOSISBEN21:01:2722:03:14Mujer17.09.1992

9507.06.2014SABADOSISBEN8:06:2422:05:21Mujer06.03.1965

9607.06.2014SABADOCAFESALUD13:02:0321:34:02Hombre27.07.1959

9707.06.2014SABADONUEVA EPS9:23:4813:20:12Hombre18.05.1946

9807.06.2014SABADOSALUD VIDA17:15:1718:32:13Hombre03.04.1981

9907.06.2014SABADOSALUDCOOP11:25:0115:42:58Hombre24.02.1977

10008.06.2014DOMINGOSALUD VIDA1:40:4917:58:02Mujer29.08.1990

10108.06.2014DOMINGOSALUDCOOP19:25:0822:05:21Mujer17.11.1997


10308.06.2014DOMINGOSALUD VIDA10:43:5913:20:12Mujer02.01.1990





10808.06.2014DOMINGOSALUD VIDA14:37:5420:03:50Hombre11.02.1963



11109.06.2014LUNESSALUDCOOP14:27:2419:25:08Mujer18.01.1967

11209.06.2014LUNESSANITAS8:27:4419:54:14Mujer04.08.1990

11309.06.2014LUNESSALUDCOOP7:25:4817:53:10Hombre11.04.1959

11409.06.2014LUNESSISBEN2:52:347:25:48Mujer11.03.1989



11709.06.2014LUNESSANITAS15:53:1322:05:21Hombre27.07.1996


11909.06.2014LUNESSALUD VIDA12:01:36 m.16:50:36Hombre21.10.1977

12009.06.2014LUNESCAFESALUD10:11:0011:24:42Hombre10.12.1965

PACIENTEEDADPeso (kg)ESTATURA (M)ENFERMEDADN VISITAS ULTIMO TRIMESTRECALIFICACION DEL SERVICIO PRESTADO

1312,50,65ESTADO ASMATICO2BUENO

215,20,73ESTADO ASMATICO3BUENO

3416,51DIARREA Y GASTROENTERITIS DE PRESUNTO ORIGEN INFECCIOSO1MALO

4819,71,18OTROS DOLORES ABDOMINALES Y LOS NO ESPECIFICADOS1MALO

54245,81,53NEUMONIA, NO ESPECIFICADA3REGULAR

66272,51,58INFECCION DE VIAS URINARIAS, SITIO NO ESPECIFICADO2MALO

764581,59LARINGITIS AGUDA1BUENO

81853,81,62POR DETERMINAR1MALO

96557,61,65DIARREA Y GASTROENTERITIS DE PRESUNTO ORIGEN INFECCIOSO2BUENO

102360,21,65POR DETERMINAR1BUENO

117162,71,69ASCITIS1BUENO

125578,61,7POR DETERMINAR1REGULAR

1331601,74POR DETERMINAR1REGULAR

1428,90,85FIEBRE, NO ESPECIFICADA1MALO

15515,91,03FRACTURA DE LA CLAVICULA1REGULAR

162052,71,53OTROS DOLORES ABDOMINALES Y LOS NO ESPECIFICADOS2MALO

1724561,55SUPERVISION DE EMBARAZO NORMAL NO ESPECIFICADO3REGULAR

182352,91,58BLEFAROCONJUNTIVITIS1MALO

195378,61,58CONTUSION DE LA RODILLA1REGULAR

203578,91,6AMENAZA DE ABORTO1MALO

2173701,64HIPERTENSION ESENCIAL (PRIMARIA)1MALO

225485,81,66OTROS VERTIGOS PERIFERICOS1MALO

231965,21,7HERIDAS DEL ANTEBRAZO, PARTE NO ESPECIFICADA1REGULAR

242580,91,75CALCULO URINARIO, NO ESPECIFICADO3REGULAR


251978,51,78INFECCION VIRAL, NO ESPECIFICADA1REGULAR

2621601,79CEFALEA2MALO

2702,60,45INFECCION VIRAL, NO ESPECIFICADA1MALO

28416,70,98DIARREA Y GASTROENTERITIS DE PRESUNTO ORIGEN INFECCIOSO1REGULAR

29524,51,03DEPLECION DEL VOLUMEN1BUENO

307231,16CONTUSION DE OTRAS PARTES DE LA MUECA Y DE LA MANO1MALO

317345,21,5HIPERTENSION ESENCIAL (PRIMARIA)1MALO

3216451,52LUMBAGO NO ESPECIFICADO1MALO

332657,31,58OTROS DOLORES ABDOMINALES Y LOS NO ESPECIFICADOS2EXCELENTE

345265,71,58RINOFARINGITIS AGUDA (RESFRIADO COMUN)1BUENO

352165,41,63POR DETERMINAR1EXCELENTE

368550,21,64INSUFICIENCIA CARDIACA CONGESTIVA2BUENO

372060,51,65TRASTORNO DEL TESTICULO Y DEL EPIDIDIMOEN ENFERMEDADES CLASIFICADAS EN OTRA PARTE2MALO


3943851,68COLICO RENAL, NO ESPECIFICADO1REGULAR

4051851,68OTRAS POLINEUROPATIAS ESPECIFICADAS2BUENO

415667,21,72RETENCION DE ORINA2REGULAR

425460,61,73INFECCION DE VIAS URINARIAS, SITIO NO ESPECIFICADO1BUENO


4403,40,53RINOFARINGITIS AGUDA (RESFRIADO COMUN)1BUENO



472356,81,56EMBARAZO (AUN) NO CONFIRMADO1REGULAR

481758,61,56TRAUMATISMO DE LA CONJUNTIVA Y ABRASIONCORNEAL SIN MENCION DE CUERPO EXTRAO1MALO

496857,81,59CELULITIS DE OTRAS PARTES DE LOS MIEMBROS1BUENO

506158,31,59OSTEOMIELITIS, NO ESPECIFICADA2BUENO

515460,31,61OTROS DOLORES ABDOMINALES Y LOS NO ESPECIFICADOS1REGULAR


5334601,65SUPERVISION DE EMBARAZO NORMAL NO ESPECIFICADO3MALO

548165,21,67OTROS DOLORES EN EL PECHO2BUENO


5531721,68HERPES ZOSTER DISEMINADO1MALO

564078,41,68ESGUINCES Y TORCEDURAS QUE COMPROMETEN LOS LIGAMENTOS LATERALES (EXTERNO) (INTERNO) DE LA RODILLA1MALO





617560,81,56OTROS DOLORES ABDOMINALES Y LOS NO ESPECIFICADOS1REGULAR

624858,81,59CEFALEA1REGULAR

631960,81,61DIARREA Y GASTROENTERITIS DE PRESUNTO ORIGEN INFECCIOSO2MALO

647555,91,62DORSALGIA, NO ESPECIFICADA1REGULAR

655062,31,63AMIGDALITIS AGUDA, NO ESPECIFICADA1MALO


679470,21,65INFECCION DE VIAS URINARIAS, SITIO NO ESPECIFICADO1MALO

685965,71,67OTRAS QUERATITIS2REGULAR

6982701,67POR DETERMINAR1MALO

703767,21,72EMBOLIA Y TROMBOSIS DE VENA NO ESPECIFICADA1REGULAR

715578,11,72ESGUINCES Y TORCEDURAS DEL TOBILLO1BUENO

723978,51,75CALCULO DEL RION3MALO

733373,81,8INFECCION LOCAL DE LA PIEL Y DEL TEJIDOSUBCUTANEO, NO ESPECIFICADA1MALO

7444851,8ESGUINCES Y TORCEDURAS DEL TOBILLO1MALO

7503,10,57INFECCION VIRAL, NO ESPECIFICADA1REGUAR

7619,70,76DIARREA Y GASTROENTERITIS DE PRESUNTO ORIGEN INFECCIOSO2MALO

77518,31,06ESTADO ASMATICO1MALO

785245,81,51OTITIS MEDIA SUPURATIVA AGUDA2REGULAR

792461,61,57SUPERVISION DE EMBARAZO NORMAL NO ESPECIFICADO3BUENO


815962,91,63DOLOR ABDOMINAL LOCALIZADO EN PARTE SUPERIOR2MALO


832456,91,68VARICELA SIN COMPLICACIONES1REGULAR


852468,91,76OTROS TRAUMATISMOS SUPERFICIALES DE LA PARED POSTERIOR DEL TORAX1REGULAR



8723651,86POR DETERMINAR1REGULAR

8803,90,47OTRA OTITIS MEDIA AGUDA, NO SUPURATIVA1MALO

8919,40,82OTRAS SINUSITIS AGUDAS1MALO


91516,91,1CONJUNTIVITIS AGUDA, NO ESPECIFICADA1REGULAR


932663,21,59ASMA PREDOMINANTEMENTE ALERGICA1MALO

942163,81,62DOLOR EN EL PECHO AL RESPIRAR1MALO


965467,21,71CUERPO EXTRAO EN LA CORNEA1MALO

9768781,71LUMBAGO NO ESPECIFICADO1REGULAR

983372,91,76TRAUMATISMOS SUPERFICIALES MULTIPLES, NO ESPECIFICADOS1BUENO

993785,81,86LUMBAGO NO ESPECIFICADO1EXCELENTE


1011645,91,56HERIDA DE DEDO(S) DEL PIE SIN DAO DE LA(S) UA(S)1MALO

1025760,51,58BRONQUITIS AGUDA, NO ESPECIFIC2MALO

1032458,21,6CONTUSION DEL TOBILLO1MALO

10422541,63SINDROME DEL COLON IRRITABLE SIN DIARREA2BUENO

10545551,63LUMBAGO CON CIATICA1REGULAR

10626701,65NAUSEA Y VOMITO2BUENO

1071967,91,66SUPERVISION DE EMBARAZO NORMAL NO ESPECIFICADO3MALO

1085187,51,67RINOFARINGITIS AGUDA (RESFRIADO COMUN)1REGULAR

1091755,21,72TRAUMATISMOS SUPERFICIALES MULTIPLES, NO ESPECIFICADOS1EXCELENTE

1103985,91,81INFECCION VIRAL, NO ESPECIFICADA1BUENO

1114758,21,55ESTADO MIGRAOSO2MALO

1122370,81,61AMENAZA DE ABORTO1BUENO


1142560,81,67PARTO UNICO ESPONTANEO, PRESENTACION CEFALICA DE VERT1MALO

1156067,51,67CONTUSION DEL TOBILLO1REGULAR





1204887,21,8LUMBAGO CON CIATICA1REGULAR

CARACTERIZACIN DE VARIABLES CUALITATIVAS.

Existen tres herramientas para caracterizar una variable cualitativa:1. Las tablas de frecuenciasDIA DE INGRESOEPS

LUNES2319,2%CAFESALUD108,3%

MARTES1714,2%CAPRECOM10,8%

MIRCOLES1512,5%COOMEVA1411,7%

JUEVES1613,3%NUEVA EPS3226,7%

VIERNES1310,8%SALUD TOTAL1310,8%

SBADO1210,0%SALUD VIDA1512,5%

DOMINGO2420,0%SALUDCOOP2218,3%

TOTAL120100,0%SANITAS65,0%

SISBEN75,8%

TOTAL120100,0%

CALIFICACION DEL SERVICIO PRESTADOGENERO

MALO4537,5%HOMBRE6755,8%

REGULAR4436,7%MUJER5344,2%

BUENO2722,5%TOTAL120100,0%

EXCELENTE43,3%

TOTAL120100,0%

2. Las representaciones grficas

3. La moda

La moda representa la variable de mayor frecuencia. La moda de cada variable en cuestin es:

VARIABLEMODA

DIA DE INGRESODOMINGO

EPSNUEVA EPS

GENEROHOMBRE

CALIFICACIN DEL SERVICIO PRESTADOMALO

TABLAS Y GRFICOS ESTADSTICOS

A continuacin se muestran las tablas y grficos estadsticos de las variables cuantitativas.

Se inicia con un diagrama de tallo y hojas para la variable edad:

DIAGRAMA DE TALLO Y HOJAS EDAD

00 0 0 0 0 1 2 2 3 3 3 4 4 5 5 5 5 7 8

13 6 6 7 7 7 7 8 9 9 9 9 9

20 0 0 1 1 1 2 2 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 6 6 6 6

31 1 3 3 4 4 5 6 7 7 9 9 9

40 0 2 3 4 4 5 7 8 8 9

50 1 1 2 2 3 4 4 4 4 5 5 5 6 7 8 9 9

60 1 2 4 5 8 8

71 3 3 5 5

81 2 5 7

94

Ahora las tablas de frecuencia para cada variable cuantitativa: para las variables edad, peso y estatura se utiliza tabla de frecuencia para datos agrupados debido a la variabilidad que presentan.

EDAD

0 - 92117,5%2117,5%

9 - 18.86,7%2924,2%

18 - 273226,7%6150,8%

27 - 3686,7%6957,5%

36 - 451210,0%8167,5%

45 - 541411,7%9579,2%

54 - 63119,2%10688,3%

63 - 7254,2%11192,5%

72 - 8154,2%11696,7%

81 - 9032,5%11999,2%

90 - 9810,8%120100,0%

TOTAL120100%

PESO

2,6 - 10,497,5%97,5%

10,4 - 18,286,7%1714,2%

18,2 - 2643,3%2117,5%

26 - 33,810,8%2218,3%

33,8 - 41,600,0%2218,3%

41,6 - 49,454,2%2722,5%

49,4 - 57,21310,8%4033,3%

57,2 - 653226,7%7260,0%

65 - 72,82319,2%9579,2%

72,8 - 80,61613,3%11192,5%

80, 6 - 88,497,5%120100,0%

TOTAL120100%

ESTATURA

0,45 - 0,5854,2%54,2%

0,58 - 0,7110,8%65,0%

0,71 - 0,8432,5%97,5%

0,84 - 0,9743,3%1310,8%

0,97 - 1,1065,0%1915,8%

1,10 - 1,2321,7%2117,5%

1,23 - 1,3600,0%2117,5%

1,36 - 1,4910,8%2218,3%

1,49 - 1,623630,0%5848,3%

1,62 - 1,754940,8%10789,2%

1,75 - 1,881310,8%120100,0%

TOTAL120100%

N VISITAS EN EL ULTIMO TRIMESTRE

18671,7%8671,7%

22621,7%11293,3%

386,7%120100,0%

TOTAL120100%

Ahora se muestran los grficos. Se tienen histogramas y polgonos de frecuencia acumulada.

MOMENTO 2

1. MEDIDAS UNIVARIANTES DE TENDENCIA CENTRAL PARA VARIABLES CUANTITATIVAS (DISCRETAS, DATOS NO AGRUPADOS Y CONTINUAS DATOS AGRUPADOS)

Las medidas de tendencia central, correspondientes a la media, mediana y moda

La Media Aritmtica: es la medida ms conocida y la ms fcil de calcular. Se define como la suma de los valores de una cantidad dada de nmeros dividido entre la cantidad de nmeros.

La Mediana: Se define como el valor que divide una distribucin de datos ordenados en dos mitades, es decir, se encuentra en el centro de la distribucin.

La Moda: Se trata del valor ms frecuente en un conjunto de datos. Se consideracomo el valor ms representativo o tpico de una serie de valores.

Las variables discretas dentro del problema de estudio son edad y nmero visitas en el ltimo trimestre al hospital.( son aquellas que tiene nmeros enteros)

1.1 Variable discreta edad que sea representativa y elaborar una tabla de frecuencias para datos NO agrupados, calcular las medidas de tendencia central: media, mediana, moda, los cuartiles, deciles 5, 7 y percentiles 30, 50 e interpretar sus resultados.

La tabla de frecuencia de datos no agrupados para Edad es:

EDADf%fF acumulada%FEdad*f

054,17%54,17%0

132,50%86,67%3

221,67%108,33%4

332,50%1310,83%9

421,67%1512,50%8

543,33%1915,83%20

710,83%2016,67%7

810,83%2117,50%8

1310,83%2218,33%13

1621,67%2420,00%32

1743,33%2823,33%68

1810,83%2924,17%18

1954,17%3428,33%95

2032,50%3730,83%60

2132,50%4033,33%63

2221,67%4235,00%44

2375,83%4940,83%161

2454,17%5445,00%120

2532,50%5747,50%75

2643,33%6150,83%104

3121,67%6352,50%62

3321,67%6554,17%66

3421,67%6755,83%68

3510,83%6856,67%35

3610,83%6957,50%36

3721,67%7159,17%74

3932,50%7461,67%117

4021,67%7663,33%80

4210,83%7764,17%42

4310,83%7865,00%43

4421,67%8066,67%88

4510,83%8167,50%45

4710,83%8268,33%47

4821,67%8470,00%96

4910,83%8570,83%49

5010,83%8671,67%50

5121,67%8873,33%102

5221,67%9075,00%104

5310,83%9175,83%53

5443,33%9579,17%216

5532,50%9881,67%165

5610,83%9982,50%56

5710,83%10083,33%57

5810,83%10184,17%58

5921,67%10385,83%118

6010,83%10486,67%60

6110,83%10587,50%61

6210,83%10688,33%62

6410,83%10789,17%64

6510,83%10890,00%65

6821,67%11091,67%136

7110,83%11192,50%71

7321,67%11394,17%146

7521,67%11595,83%150

8110,83%11696,67%81

8210,83%11797,50%82

8510,83%11898,33%85

8710,83%11999,17%87

9410,83%120100,00%94

TOTAL120100%42284083

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL PARA LA VARIABLE EDAD:

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

MEDIA34

MEDIANA26

MODA23

CUARTILES:

C119

C226

C352

DECILES:

D526

D748

PERCENTILES:

P3020

P5026

Media:En este caso la media resulta de la suma de la frecuencia acumulada, dividida en la sumatoria de la frecuencia absoluta es decir

4083 = 34

120

Mediana:Intervalos de la suma de la frecuencia absoluta dividido en 2

120 = 60 dato de F acumulada =26 aos

2

Moda:Se tiene en cuenta el valor que ms se repite en este caso es:

23 el cual se repite 7 veces.

Cuartiles:

C1=1 * 120 / 4 = 30 dato de F acumulada = 19 aos

C2= 2* 120 / 4= 60 dato de F acumulada = 26 aos

C3= 3*120/ 4 = 90 dato de F acumulada = 52 aos

Deciles:

D5

5 x 120 = 600 = 60 dato = 26 aos

10

D7

7 x 120 = 840 = 84 dato = 48 aos

10

Perceptiles:

P30

30 x 120 = 3600 = 36 dato = 20 aos

100

P50

50 x 120 = 6000 = 60 dato = 26 aos

100

INTERPRETACIN:

La edad promedio de los pacientes es de 34 aos desde la media aritmtica. La mediana nos dice que 26 aos divide el grupo en dos partes de 50% cada una, en la cual se encuentran todos los pacientes desde 26 aos hacia abajo y la otra estn los pacientes mayores de 26 aos.

Los pacientes que ingresaron con mayor frecuencia tienen 23 aos de edad.Al dividir los pacientes en cuatro grupos iguales teniendo en cuenta la edad, en el primer grupo (25%) estaran los pacientes de 0 a 19 aos, en el segundo grupo los pacientes entre los 20 a 26 aos, en el tercer grupo los pacientes con edades entre los 27 y 52 aos y en el cuarto grupo los pacientes mayores de 52 aos hasta los 94 aos.

El 30% de los pacientes tienen edades inferiores a 20 aos, el 50% de los pacientes tienen edades menores a 26 aos, as como el 70% de los pacientes son menores de 48 aos.

1.2 Variable Continua- Datos agrupados

Disear tabla de frecuencia para datos agrupados, calcular las medidas de tendencia central, los cuartiles , deciles 3, 7 y percentiles 25 75 ( Interpretar sus resultados).

1.2.1 Variable peso.

IntervalosF niPunto medioFr Acum NIpm*f

2,610,497,50%6,597,50%58,5

10,418,286,70%14,31714,20%114,4

18,22643,30%22,12117,50%88,4

2633,810,80%29,92218,30%29,9

33,841,600,00%37,72218,30%0

41,649,454,20%45,52722,50%227,5

49,457,21310,80%53,34033,30%692,9

57,2653226,70%61,17260,00%1955,2

6572,82319,20%68,99579,20%1584,7

72,880,61613,30%76,711192,50%1227,2

80,688,497,50%84,5120100,00%760,5

Total120100%5566739,2


MEDIA56.16

MEDIANA62.08

MODA62,49

CUARTILES:

C151,2

C262,08

C352

DECILES:

D526

D748

PERCENTILES:

P3020

P5026

En la media de una distribucin de frecuencias agrupadas, donde los pesos o ponderaciones corresponderan a las frecuencias de los valores de las marcas de clase, recordando que la marca de clase es el valor promedio de un intervalo de clase.

Media: 6739,2 = 56,16120

Mediana:57.2 + 120/2-40 * 7.8 = 62.075 = 62.08 32

Moda:

57.2 + 32 -13 * 7.8 = 62.49

(32 13) + (32 23)

Cuartiles

C1

C2

C3

Deciles

D3

D7

Percentiles

P25

P75

Interpretacin: Este resultado muestra que el peso promedio de los pacientes es de 56.16 kg. El resultado del peso que divide el grupo de pacientes en dos partes iguales es de 60.08 kg.Se puede decir que el peso los pacientes de mayor frecuencia es 62,49 kg.

1.2.2 Variable estatura

ESTATURA

IntervalosF(ni)punto 1/2Facum(Ni)p1/2*f

0,450,5854,20%0,51552,5754,20%

0,580,7110,80%0,64560,6455,00%

0,710,8432,50%0,77592,3257,50%

0,840,9743,30%0,905133,6210,80%

0,971,165,00%1,035196,2115,80%

1,11,2321,70%1,165212,3317,50%

1,231,3600,00%1,29521017,50%

1,361,4910,80%1,425221,42518,30%

1,491,623630,00%1,5555855,9848,30%

1,621,754940,80%1,68510782,56589,20%

1,751,881310,80%1,81512023,595100,00%

TOTAL120100%401181,27


MEDIA1.5

MEDIANA1.63

MODA1.66

CUARTILES:

C11.52

C21.63

C31.70

DECILES:

D51.54

D71.69

PERCENTILES:

P301,52

P501.69

Media= 181,27/ 120 = 1,5

Mediana= 1,62 +( 60-58)/49*0,13 = 1,63

Moda= 1,62 + (13/7+36) *1,13= 1,66CuartilesC1= 1N/4 = 1*120/4 = 30 dato C1= Li + 30-(Ni-1)/ni *aC1= 1,49 + 30-22/36 *0,13 = 1,52

C2= 2N/4= 2*120/4 = 60 dato C2= Mediana= Li + 60 -58/49 * 0,13 =1,63

C3=3N/4 = 3*120/4 = 90 datoC3=1,62+ 90-58/ 49* 0,13= 1,70

DecilesD3=Li +( 3*120/10)- (Ni-1)/ ni *aD3= 1,49 + (36-22)/36*0,13= 1,54

D7=Li +( 7*120/10)- (Ni-1)/ ni *aD7= 1,62 + (84-22)/49*0,13= 1,69

Perceptiles

P25= Cuartil 1 = L+( 25*120/100)- (Ni-1)/ ni *aP25= Cuartil 1 = 1,49 + 30-22/ 36 * 0,13= 1,52

P75= Cuartil 3 = L+( 75*120/100)- (Ni-1)/ ni *aP75= Cuartil 3 = 1,62 + 84-58/ 49 * 0,13= 1,69

InterpretacinLa estatura de los pacientes estudiados que han visitado el hospital se puede expresar en que tienen una estatura promedio de 1.5 mt. Y si se dividiera en dos grupos proporcionales para descubrir la mitad sera los pacientes que miden menos de 1,63 mt. Y los miden ms de esta talla ( siendo igual al Cuartil 2 y la mediana) e indicara el 50 %.Tambin se deduce que los pacientes que ms han acudido al hospital son los que miden 1, 66 mt.(Moda).Si se organiza en 4 grupos iguales para descubrir el 25 % el primer grupo sera de pacientes que midan menos de 1, 52 mt.( Cuartil 1, y perceptil 25), siendo menor al dato del Decil 3( ya que significa la primera tercera parte del grupo dividido en 10) o sea 1,54 mt. ( 30% de los pacientes).El 75% de los pacientes miden por debajo de 1, 70 mt.( perceptil 75) y es un dato mayor del Decil 7 que significa el 70% de la tabla , o sea 1,69 mt.

2. Medidas univariantes absolutas y relativas de dispersin para variables cuantitativas (Discretas y Continuas)

2.1. Variable Discreta edad calcular: rango, varianza, desviacin tpica y coeficiente de variacin. Interpretar los resultados obtenidos y asociarlos con el problema objeto de estudio.Datos no agrupados

EDADfx*fX2*f

0500

1333

2248

33927

42832

5420100

71749

81864

13113169

16232512

174681156

18118324

195951805

203601200

213631323

22244968

2371613703

2451202880

253751875

2641042704

312621922

332662178

342682312

351351225

361361296

372742738

3931174563

402803200

421421764

431431849

442883872

451452025

471472209

482964608

491492401

501502500

5121025202

5221045408

531532809

54421611664

5531659075

561563136

571573249

581583364

5921186962

601603600

611613721

621623844

641644096

651654225

6821369248

711715041

73214610658

75215011250

811816561

821826724

851857225

871877569

941948836

TOTAL1204083203031

Rango o recorridoSe trata de la diferencia entre el lmite superior y el lmite inferior de un conjunto de datos. Slo requiere que los datos estn ordenados.*Rango= Lmite superior- lmite inferiorRango= 94 0 = 94

Varianza

Es una de las medidas ms usadas en estadstica, ella a su vez da origen a otra mucho ms significativa: la desviacin tpica o estndar. Se define como lamedia aritmtica de los cuadrados de las desviaciones respecto a la mediaAritmtica.

*Varianza= ( x)2* f / n (Media)2Varianza= 203031/ 120 (34)2 = 1691.93 1156 = 535.93

Desviacin tpica o estndar

Esta medida se obtiene extrayendo la raz cuadrada de la varianza,tomando siempre el valor positivo*Desviacin tpica= varianzaDesviacin tpica = 535.93 = 23.15

Coeficiente de variacin

Las medidas de dispersin que se han estudiado son medidas absolutas yse expresan en las mismas unidades con las que se mide la variable. Cuando secomparan dos o ms conjuntos de datos con unidades de medida de observacindiferentes, no es posible compararlas con estas medidas absolutas.

*Coeficiente de variacin= Desviacin tpica/ media* 100 = 23,15 /34 * 100 = 68.09 %

Realizamos la divisin de la desviacin 23 aos en la media aritmtica 34 aos se obtiene un 68 % como coeficiente de variacin.

InterpretacinEn los datos ordenados de la edad de los pacientes que han acudido al hospital podemos decir que existe un rango alto o sea que va desde la edad mnima de 0 aos hasta la mxima de los pacientes que es de 94 aos.En cuanto a la edad vara grandemente respecto a la edad promedio que es 34 aos por debajo y en cambio por encima hay ms edad hasta llegar a los 94; concluye que al hospital acuden ms personas menores de 34 que mayores de esta edad.La varianza indica la desviacin de los datos respecto a la media entonces se puede pensar que a mayor valor del valor del coeficiente de variacin indica la heterogeneidad de las edades, o sea son diferentes a lo largo de todo el rango.Los datos de las edades tienen mayor variabilidad y menor estabilidad alrededor de la media.

Un valor superior a 20% del coeficiente de variacin indica que la informacin carece de precisin y su estudio no es adecuado para determinar tendencias, ms bien para hacer una descripcin. El valor de 68% del coeficiente nos dice que la variable edad presenta gran variabilidad, como tambin se not en la varianza y la desviacin tpica por ende no podemos asociar la congestin del servicio de urgencia por la edad de los pacientes.

2.2 Variable Continua Calcular: rango, varianza, desviacin tpica y coeficiente de variacin. Interpretar los resultados obtenidos y asociarlos con el problema objeto de estudio.

2.2.1 Variable peso

Para el clculo de la varianza se adicionan dos columnas a la tabla de frecuencia as:PESO

2,6 - 10,46,597,50%97,50%58,5380,25

10,4 - 18,214,386,70%1714,20%114,41635,92

18,2 - 2622,143,30%2117,50%88,41953,64

26 - 33,829,910,80%2218,30%29,9894,01

33,8 - 41,637,700,00%2218,30%00,00

41,6 - 49,445,554,20%2722,50%227,510351,25

49,4 - 57,253,31310,80%4033,30%692,936931,57

57,2 - 6561,13226,70%7260,00%1955,2119462,72

65 - 72,868,92319,20%9579,20%1584,7109185,83

72,8 - 80,676,71613,30%11192,50%1227,294126,24

80, 6 - 88,484,597,50%120100,00%760,564262,25

TOTAL120100%6739,2439183,68

*Rango o recorrido: se tiene como valor mayor 87.5 kg y valor menor 2.6 kg, por ende el rango es de 84.9 kg.

*La varianza para datos agrupados se calcula por medio de la frmula:

La varianza se calcula as:

*La deviacin tpica se calcula as: kg

*El coeficiente de variacin es igual a Interpretacin

El coeficiente de variacin del variable peso tambin supera el 20%, mostrando gran variabilidad en los datos al igual que en la varianza y la desviacin tpica.Al igual que la variable edad, el peso no es una buena variable para asociarla con la congestin del servicio de urgencia.

2.2.2 Para la variable estatura

Variable continua- Datos agrupadosPara el clculo de la varianza se adiciona una columna a la tabla de frecuencia as:

*Rango= Lmite superior- lmite inferiorRango= 1,815 0,515 = 1,3

*Varianza= x2*f/n Media2Varianza= 286,99/ 120 (1,5)2 = 2,39 2,25 = 0,14

*Desviacin tpica= varianza

Desviacin tpica = 0,14 = 0,37

*Coeficiente de variacin= Desviacin tpica/ media * 100 = 0,37 /1,5 * 100 = 24,94%

InterpretacinEn los datos ordenados de la estatura de los pacientes que han acudido al hospital podemos decir que existe un rango muy bajo o sea que va desde la estatura mnima de 0, 45 mt. Hasta la mxima de los pacientes que es de 1,88 mt.En cuanto a la estatura vara muy poco respecto a la promedio que es 1,5 mt.; por debajo hay ms variabilidad y en cambio por encima hay menos variabilidad hasta llegar a los 1,88 mt; concluye que al hospital acuden ms personas con estaturas por debajo del promedio.La varianza indica la desviacin de los datos respecto a la media entonces se puede pensar que a menor valor del coeficiente de variacin indica la homogeneidad de las estaturas, o sea dado que el dato es 24,94% no son tan diferentes las estaturas a lo largo de todo el rango y mayor estabilidad alrededor de la media.

MOMENTO 3

3.1 Solucin del laboratorio de regresin y correlacin lineal.3.1.1 Ejercicio 1.Se quiere estudiar la asociacin entre consumo de sal y tensin arterial. A una serie de voluntarios se les administra distintas dosis de sal en su dieta y se mide su tensin arterial un tiempo despus.

X (sal)Y (Presin)

1,8100

2,298

3,5105

4,0110

4,3112

5,0120

a. Realice el diagrama de dispersin y determine el tipo de asociacin entre las variables

Las variables tienen una asociacin lineal positiva

b. Encuentre el modelo matemtico que permite predecir el efecto de una variable sobre la otra. Es confiable?Por Medio de EXCEL: Y= a + b xY= 85,612(intercepcin) + 6,314( variable x1). X

Resumen

Estadsticas de la regresin

Coeficiente de correlacin mltiple0,957329957

Coeficiente de determinacin R^20,916480646

R^2 ajustado0,895600807

Error tpico2,646731159

Observaciones6

ANLISIS DE VARIANZA

Grados de libertadSuma de cuadrados

Regresin1307,4792567

Residuos428,0207433

Total5335,5

CoeficientesError tpico

Intercepcin85,612359553,475913952

Variable X 16,3137424370,952990958

c. Determine el porcentaje de explicacin del modelo y el grado de relacin de las dos variables.

La recta obtenida es una muy buena estimacin de la relacin proporcional entre las variables presin y sal

El modelo explica el 91,65% de la informacin

El grado de relacin entre las variables presin y sal es del 95,73%

El grado de relacin entre las variables seria de 95,73%d. Si a un paciente se le administra una dosis de sal de 6,5. Cul es la tensin arterial esperada?x=6,5

Y= 85,61235955 + 6,313742437(6,5)

Y= 126,65168 aproximado

Y= 127

Si a un paciente se le suministra una dosis de sal de 6,5 la tensin esperada seria de127

3.1.2 Ejercicio 2.En un nuevo proceso artesanal de fabricacin de cierto artculo que est implantado, se ha considerado que era importante ir anotando peridicamente el tiempo medio (medido en minutos) que se utiliza para realizar una pieza y el nmero de das desde que empez dicho proceso de fabricacin. Con ello, se pretende analizar como los operarios van adaptndose al nuevo proceso mejorando paulatinamente su proceso de produccin.Los siguientes datos representan dicha situacin:

X10203040506070

Y35282320181513


Las variables tienen una asociacin lineal negativab. Encuentre el modelo matemtico que permite predecir el efecto de una variable sobre la otra. Es confiable?

Y= a + bXY= 35,5714286 + (- 0,34642857)(X)El modelo es confiable mostrando una muy buena estimacin de la relacin inversa entre las variables Y y X. Tiene un error de 1,969.

Resumen


r^2 ajustado0,97233641


R^2 ajustado0,93452572


Observaciones7

ANLISIS DE VARIANZA


Regresin1336,035714

Residuos519,3928571

Total6355,428571


Intercepcin35,57142861,66445431

Variable X 1-0,346428570,03721833

c. Determine el porcentaje de explicacin del modelo y el grado de relacin de las dos variables.

El porcentaje de explicacin del modelo es del 94,54%

El grado de relacin de las variables es del 97,23%

d. Qu tiempo deber tardarse un empleado cuando se lleven 100 das?

X10203040506070100

Y352823201815131

Y= 35,5714286 + (- 0,34642857)(100)Y=0,92857 minutos - aproximado 1 minuto

Un empleado se demorara 1 minuto para realizar una pieza.

3.1.3 Ejercicio 3.Una Nutricionista de un hogar infantil desea encontrar un modelo matemtico que permita determinar la relacin entre el peso y la estatura de sus estudiantes. Para ello selecciona 10 nios y realiza las mediciones respectivas.A continuacin se presentan los resultados:

Estatura(cm)121123108118111109114103110115

Peso (kg)25221924191820152021


Las variables tienen una asociacin lineal positiva

b. Encuentre el modelo matemtico que permite predecir el efecto de una variable sobre la otra. Es confiable?Resumen




R^2 ajustado0,7865285


Observaciones10

ANLISIS DE VARIANZA


Regresin161,6598389

Residuos814,4401611

Total976,1


Intercepcin-27,376878,16837761

Variable X 10,421173760,07206114

Y= 0,4212+ (-27,3769)(X)

El modelo es confiable mostrando una buena estimacin de la relacin proporcional entre las variables Estatura y Peso ,tiene un erro del 1,34

a. Determine el grado de relacin de las dos variables.Coeficiente de correlacin mltiple0,90013752


Determina 90% de relacin Determina el 81,024% de confiabilidad

El porcentaje de explicacin del modelo es del 81,02%

El grado de relacin de las variables es del 90,01%

Hay que tener en cuenta que a pesar de que el valor del coeficiente de determinacin es de solo 81,02% es aceptable

ya que no incorpora el tiempo, entonces se pierde un elemento de tendencia que explica el menor valor del coeficiente

d. Cul es el peso que debera tener un estudiante que mida 130 cm?

Y= a + bX

Y= - 27,37 + 0,4212(130)Y= 27.4 aproximado 27 kg

Cuando el estudiante mida 130 cm debera tener un peso de 27 kg.

3.2 Anlisis de correlacin lineal simple de las dos variables seleccionadas.

Regresin y Correlacin lineal SimpleIdentificar dos variables cuantitativas de la situacin estudiada que puedan estar relacionadas, realizar el diagrama de dispersin de dichas variables y determinar el tipo de asociacin entre las variables.Encuentre el modelo matemtico que permite predecir el efecto de una variable sobre la otra. Es confiable? Determine el porcentaje de explicacin del modelo y el grado de relacin de las dos variables.Relacionar la informacin obtenida con el problema.2 VariablesESTATURAPESO

XY

0,5156,5

0,64514,3

0,77522,1

0,90529,9

1,03537,7

1,16545,5

1,29553,3

1,42561,1

1,55568,9

1,68576,7

1,81584,5

Diagrama de Dispersin

Coeficiente De Correlacin

Y = A+B *X y = 60x -24,4Resumen


Coeficiente de correlacin mltiple1

Coeficiente de determinacin R^21

R^2 ajustado1

Error tpico4,7329E-15

Observaciones11

ANLISIS DE VARIANZA


Regresin16692,4

Residuos92,01603E-28

Total106692,4


Intercepcin-24,44,28842E-15

Variable X 1603,47127E-15

Coeficiente DE correlacin =1Significa 100 % de correlacinComo probamos que es 100 por ciento confiable la correlacin?Y = -24,4 + 60 *0,775 = 22,1Este valor corresponde efectivamente a dato de la variable y lo cual deduce que es 100 % confiable

3.3 Anlisis de correlacin mltiple de las variables seleccionadasDeterminar la relacin entre una variable dependiente y varias variables independientes; si es el caso.

Identificar una variable dependiente y varias variables independientes del estudio de investigacin.

La variable dependiente edad y las variables independientes son estatura y pesox1x2y

estaturapesoedad

0,5156,54,5

0,64514,313,5

0,77522,122,5

0,90529,931,5

1,03537,740,5

1,16545,549,5

1,29553,358,5

1,42561,167,5

1,55568,976,5

1,68576,785,5

1,81584,594

3.4 Realizar el diagrama de dispersin de dichas variables.

3.5 Calcular la recta de regresin y el coeficiente de correlacin para probar estadsticamente su relacin.Resumen




R^2 ajustado0,888867525


Observaciones11

ANLISIS DE VARIANZA


Regresin28865,056818

Residuos90,170454545

Total118865,227273


Intercepcin-2,9128787880,087066298

Variable X 100

Variable X 21,1509324010,001682256

Recta de regresin mltipleIntercepcin-2,912878788Variable X 10Variable X 21,150932401

Y= a + bx1+bx2Y= -2,912878788 + 0 (0,515) + 1,150932401 (6,5)Y= -2,912878788 + 0 + 7,4810606Y= 4.5681819

Coeficiente de correlacin mltiple0,999990386 determina 99,999% de correlacinCoeficiente de determinacin R^20,999980773 determina 99,998% de confiabilidad.INFORMECongestin en las salas de urgencias de los centros hospitalarios en ColombiaUsuarios del servicio de urgencias del mes de junio del Hospital Federico Lleras Acosta de la ciudad de Ibagu, atendidos las 24 horas del da.En el curso de estadstica se llev a cabo el estudio de la problemtica en la sala de urgencia del Hospital Federico Lleras Acosta` teniendo como ejemplo una base de datos de 120 pacientes tomados al azar; donde se realizaron diferentes estudios estadsticos; en primer momento y como objetivo principal era saber la clasificacin del servicio prestado segn los pacientes; para un resultado no muy favorable.La informacin es la siguiente:89 de los 120 pacientes (74,16%) calificaron en la categora regular y malo al servicio recibido. de estos 89, 23 pacientes (25,84%) tuvieron que volver a recibir el servicio. 19 pacientes tienen 5 o menos aos de los cuales 14 calificaron negativamente el servicio, 17 pacientes tienen 60 o ms aos de los cuales 10 calificaron negativamente el servicio.

4. PROPUESTA UNICADebe abordarse desde la psicologa organizacional, haciendo en primer lugar un diagnstico de las situacin presentada revisando aspectos fundamentales de la atencin tales como la clasificacin de pacientes en el triage, los tiempos de respuesta, seguimiento al paciente desde su ingreso. Se puede hacer una clasificacin DOFA que haga visibles los aspectos a mejorar que estn en manos de la institucin hospitalaria. Es vital y conveniente involucrar a los funcionarios, pues el recurso humano es el ms importante en las instituciones.Adems la psicologa ocupacional, buscar como potencializar la calidad de vida laboral y organizacional a travs del desarrollo de las fortalezas de los empleados y de un funcionamiento organizacional saludable, estudio de objeto desde perspectivas mltiples:El buen estado emocional del empleado individual, es muy importante, ya que este influye en dar en un mejor servicio a los pacientes.Un buen clima social de trabajo, y el ambiente extra-organizacional, apoyo social, organizacin del trabajo ya sea en equipos ayudan tambin a mejorar los servicios hospitalarios.Como ya sabemos el servicio a la salud es un derecho fundamental de todos, y las salas de urgencias en los hospitales estn en la obligacin de dar atencin a todos los pacientes de diferentes cultura, entidades con el mismo trato. Es una satisfaccin y compromiso para los psiclogos que siempre buscan el bienestar y seguridad de las personas.Cada profesional tanto medico ( Medico contratado, rural e interno) , como para-medico ( enfermera Jefe, Auxiliar y promotor) como administrativo ( recepcin, facturacin, informacin, gestin, vigilancia) debe tener claro la misin y polticas de calidad del Hospital y en la mayora de ocasiones las muchas actividades y las congestionadas jornadas hacen perder de vista el papel importante del paciente, levando as a catalogar en servicio como MALO en un37,5% y depende no solo de la atencin medica como tal, el gran tiempo de espera, los limitados tiempos de consulta, la tramitologa para la atencin sino sumado a la reaccin en la atencin al publico, por no comprender que el paciente no solo acude con un problema de salud, sino conflictos sociales, laborales( muchos pidieron permiso, o no le pagarn el da o los das de enfermedad) problemas familiares y econmicos etc. Todo esto nos lleva a proporcionar desde la psicologa una atencin en las salas del hospital con talleres para el personal del Hospital sensibilizando con el papel del usuario para encaminados a reducir el mal impacto.De igual forma, contribuira en la oportunidad de la atencin al orientar las acciones de mejora que faciliten la retroalimentacin del proceso, al fortalecer y reafirmar las acciones actuales que se estn desarrollando acorde a las diferentes necesidades del usuario, partes interesadas y propias de la organizacin. Finalmente, la Institucin prestadora de servicios, puede tomar los resultados registrados dentro del presente trabajo como una aproximacin hacia la estandarizacin de los tiempos que han de acompaar las diferentes actividades a desarrollar dentro del proceso de urgencias, en procura de la mejora continua de la oportunidad en la atencin de los usuarios.

5. SUGERENCIAS

Se dice que la cultura de la entidad es el corazn de la misma, es la fuerza ms slida e importante, es la forma como actan, piensan y afrontan el trabajo sus miembros, estos deben pasar de la retrica a los hechos, revisando su visin y misin y la aplicabilidad de estos aspectos se convierta en una realidad palpable en los servicios que presta en todas sus dependencias. Por medio de un buzn de sugerencias, o encuestas encaminados a conocer los puntos dbiles del proceso de atencin, ayudara a descubrir de manera real las deficiencias que presenta actualmente el Hospital en su servicio de Urgencias. Si se desea un cambio favorable en la sala de urgencia hospitalaria, se debe replantear desde la parte administrativa, porque esta es la que posee el dominio de las leyes y normas que rigen las labores del personal como mdicos, enfermeras y dems, para dar un cumplimiento. Para eso los directivos deben mostrar capacidades, y un compromiso con el bienestar del paciente. Respetar los derechos del ciudadano, se debe fomentar la creacin y mantenimiento de una cultura de seguridad. El hospital debe actualizar con frecuencia, la informacin sobre seguridad del paciente y sobre prcticas eficaces en la reduccin de errores, basadas en la evidencia cientfica. Se recomienda realizar reuniones peridicas en el hospital con el personal administrativo y diferentes mdicos para analizar los incidentes de seguridad y establecer medidas para prevenir nuevos incidentes. 6. RECOMENDACIONES

Este anlisis busca ser una herramienta de apoyo para el mejoramiento de la oportunidad de atencin en el servicio de urgencias del hospital, es importante adoptar medidas de control y seguimiento tanto en el sistema de Gestin mdica, como al proceso de oportunidad en la atencin de los pacientes, previamente establecidos por la institucin en sus manuales, guas o normas tcnicas, alcanzando de esta forma la meta de mejoramiento continuo. Lo anterior facilitara el proceso de comparacin entre la calidad observada en datos reales y la calidad esperada, que se traduce en metas aplicadas a mejorar la gestin de la capacidad mdica disponible (recurso humano y tcnico) y la calidad asistencial en el servicio de urgencias.As mismo, sera interesante auditar o evaluar internamente al personal de mdicos y enfermeras, a travs del uso de indicadores de gestin tendientes a medir la sobrecarga de trabajo en el servicio, con el fin de determinar la posible disminucin de la calidad asistencial, contribuyendo a su vez en la reduccin de los intervalos de tiempo en las diferentes fases de atencin previas a la atencin del mdico de turno, y sobre las cuales se ha hecho alusin en el desarrollo del trabajo investigativo.

La Infraestructura hospitalaria debe ser mejorada ya que eso influye en mejorar la atencin para los pacientes e implementar ms personal para tener mejor capacidad para atender a las Personas que llegan a solicitar un servicio. Implementar el servicio de Urgencias Peditricas en un lugar aparte pero continuo ya que parte de la asistencia son nios, que cuente con rea de atencin de enfermedades respiratorias, rehidratacin y observacin, ya que son los principales motivas de consulta en dicha edad.

CONCLUSIONES

Podemos concluir que la estadstica nos brinda las herramientas, conceptos y mtodos necesarios para la realizacin de este trabajo de anlisis e interpretacin, llevndonos a conocer ms a fondo los conceptos de estudio de la unidad uno y dos.

Adems de la importancia de conocer cada uno de los temas y el cmo aplicarlos en la solucin de problemas que se pueden presentar en la vida cotidiana, convirtindose la estadstica en una herramienta bsica de conocimiento aplicable para cualquier tipo de situacin.

Cada estudiante present una alternativa de solucin al problema, a partir de las habilidades y destrezas propias de la disciplina en la que se est formando.

REFERENCIAS BIBLIOGAFICAS

http://recursostic.educacion.es/descartes/web/materiales_didacticos/unidimensional_lbarrios/definicion_est.htm

http://thales.cica.es/rd/Recursos/rd97/UnidadesDidacticas/53-1-u-indice.html

http://web.udl.es/Biomath/Bioestadistica/Dossiers/Temas%20especiales/Generales/Ejemplo%20de%20analisis%20descriptivo%20de%20un%20conjunto%20de%20datos.pdf

Montero Lorenzo, Jos Mara. Caractersticas de Una Distribucin de Frecuencias Estadstica descriptiva. Madrid: Paraninfo, 2007. p17-61. Cengage Learning Paraninfo, S.A.

Santa Escobar, Mnica A. MDULO CURSO ESTADSTICA DESCRIPTIVA PRIMERA EDICIN Copyrigth Universidad Nacional Abierta y a Distancia. 2005

"Anlisis de Datos Unidimensionales." Estadstica descriptiva y nociones de probabilidad. Jess Estaban Garca, et al. Madrid: Paraninfo, 2005. 25-69. Disponible en biblioteca virtual de la unad: base de datos Gale http://go.galegroup.com/ps/i.do?id=GALE%7CCX4052300007&v=2.1&u=unad&it=r&p=GVRL&sw=w&asid=03f8699ec7ccf10e8745c0ceb7b85bf1 "Dispersin." Introduccin a la estadstica econmica y empresarial: Teora y prctica. Marta Garca Secades. 3rd ed. Madrid: Paraninfo, 2004. 73-98. Disponible en biblioteca virtual de la unad: base de datos Gale

http://go.galegroup.com/ps/i.do?id=GALE%7CCX4052900012&v=2.1&u=unad&it=r&p=GVRL&sw=w&asid=4a9b0a469e755a4327207c94b4c0d549

http://www.seup.org/pdf_public/gt/mejora_ministerio.pdf.

evaluacionfinal estadistica 204040 37

Documents

variable estatura

variable peso

variables selecionadas

variables seleccionadas

variables cuantitativa

dichas variables

variables discretas312

problema congestin