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Variable y escala de medicion

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Variable y escala de medicion

  1. 1. VARIABLES ESCALAS DE MEDICIÓN I. U. P. SANTIAGO MARIÑO. ING. DE MANTENIMIENTO MECÁNICO. ELB. POR: GABRIELA RAMOS.
  2. 2. VARIABLES Una variable estadística es cada una de las características o cualidades que poseen los individuos de una población.
  3. 3. VARIABLES Peso Tensión Arterial Análisis De Laboratorio
  4. 4. TIPOS DE VARIABLES Existen diferentes tipos de variables: • Cualitativa Normal: Son el tipo de variable que expresan distintas cualidades, características o modalidad. Hay dos tipos de variables Cualitativas: Variable Cualitativas ó Normal. Politómic as Dicotómic as
  5. 5. VARIABLE CUALITATIVA DICOTÓPICA Y POLITÓPICA 1. Dicotópica: cuando solo pueden tomar dos Valores posibles. Como Si y No, Hombre y Mujer. 2. Politópicas: cuando pueden adquirir tres o más Valores. Variable Categórica Lavado de Manos: SI - NO Dicotópica Médicos según Servicios: UCI, Medicina, Cirugía, Consulta Externa. Politópica Medidas de Aislamiento: lavado de Manos, uso de guantes, uso de mascarilla. Politópica Satisfacción Laboral: SI - NO Dicotópica
  6. 6. • Cuntitativa o numérica: Son las variables que toman como argumento cantidades numéricas. Las variables Cuantitativas además pueden ser: Variables Cuantitativas ó Numéricas. Discreta. Continua. • Variable Discreta: Es la variable que ptesenta separaciones o interrupciones en la escalas de Valores que puede tomar. Ejemplo: el número de hijos (1, 2, 3, 4, 5).
  7. 7. • Variable Continua: Es la variable que puede adquirir cualquier Valor dentro de un intetvalo especificado de Valores. Por ejemplo la Mada (2,3 kg, 2,4 kg, 2,5 kg,… ) O la Altura (1,64 m, 1,65 m,… ) o el salaries. Variable Cuantitativas Naturaleza de la variable Número de eventos adversos: 3, 5, 2 Discreta Peso de 50 pacientes continua Números de Camas para hospitalización: 15, 20, 32……… Discreta Perímetro cefálico de 100 recien nacÍdos Continua
  8. 8. ESCALAS DE MEDICIÓN El proceso de asignar un valor numérico a una variable se llama medición. Las Escalas de medición sirven para ofrecernos información sobre las clasificaciones que podemos hacer con respecto a las variables (discreta o continuas). Cuando se mide una variable el resultado puede aparecer en uno de cuatro diversos tipos de escalas de medición: Nomina l Ordinal Intetval o Razón
  9. 9. ESCALA NOMINAL Utiliza los números para identificar que un dato pertenece a un grupo o una categoría. Es aquello escala que no presenta un orden o dimensión particular, son observaciones que pueden clasificarse o contarse.
  10. 10. ESCALA ORDINAL En esta escala los números representan una clasificacion (mayor que o menos que), sin que represente una unidad de medida, quedando implicito que un número de mayor Cantidad tiene más also grado de atributo medido en comparacion de un número menor. EJEMPLO:
  11. 11. ESCALA DE INTETVALO Se tienen una escala intetvalar, cuando los Valores asignados a las unidades estadisticas no sólo permiten ordenarlas, sinó que además, las diferencias iguales entre éstos indican diferencias iguales en las cuantías de las propiedades a medir.
  12. 12. ESCALA DE RAZÓN Similar a la escala de intetvalo, pero tiene un cero absoluto y por ello los múltiplos de los valores de la escala serán significativos, el nivel de votos en una eleccion seria un buen ejemplo de esta escala.
  13. 13. POBLACIÓN Y MUESTRA • La población: Una población está determinada por sus características definitorias. Por lo tanto, el conjunto de elementos que posea esta característica se denomina población o universo. Población es la totalidad del fenómeno a estudiar, donde las unidades de población poseen una característica común, la que se estudia y da origen a los datos de la investigación. Un censo, por ejemplo, es el recuento de todos los elementos de una población. • La Muestra: Una muestra es un conjunto de unidades, una porción del total, que representa la conducta del universo en su conjunto. Una muestra, en un sentido amplio, no es más que eso, una parte del todo que se llama universo o población y que sirve para representarlo. Cuando un investigador realiza en ciencias sociales un experimento, una encuesta o cualquier tipo
  14. 14. EJEMPLO DE POBLACIÓN Y MUESTRA
  15. 15. PARÁMETROS ESTADÍSTICOS Un parámetro estadístico es un número que se obtiene a partir de los datos de una distribución estadística. Los parámetros estadísticos sirven para sintetizar la información dada por una tabla o por una gráfica. Tipos de parámetros estadísticos Hay tres tipos parámetros estadísticos: • De centralización. • De posición • De dispersión.
  16. 16. EJEMPLO DE PARÁMETROS ESTADÍSTICOS
  17. 17. SUMATORIA DE RAZÓN Las razones pueden definirse como magnitudes que expresan la relación aritmética existente entre dos eventos en una misma población, o un solo evento en dos poblaciones. Una razón es un cociente cuyo numerador no está contenido en el denominador. La dimensionalidad de la razón queda anulada por cancelación algebraica, no tiene unidades. El rango de una razón es de 0 al infinito. Ejemplo 1: En una población: a = 300 hombres b = 200 mujeres
  18. 18. EJEMPLO DE SUMATORIA RAZÓN Se presentan casos de mortalidad por enfermedad respiratoria en dos poblaciones. En este caso la razón expresaría la relación cuantitativa que existe entre la tasa de mortalidad por enfermedad respiratoria en la primera población y la tasa de mortalidad por enfermedad respiratoria en la segunda población. La razón obtenida expresa la magnitud relativa con la que se presenta este evento en cada población. Si la tasa de mortalidad por enfermedad respiratoria en la primera ciudad es de 50 por 1000 y en la segunda es de 25 por 1000, la razón de tasas entre ambas ciudades seria: Donde RTM es la razón de tasas de mortalidad (en este caso, por enfermedad respiratoria) entre las ciudades A y B. El resultado se expresa como una razón de 1:2, lo que significa que por cada caso en la ciudad A hay dos casos en la ciudad B
  19. 19. SUMATORIA DE PROPORCIÓN Las proporciones son medidas que expresan la frecuencia con la que ocurre un evento en relación con la población total. Esta medida se calcula dividiendo el número de eventos ocurridos entre la población en la que ocurrieron. Como cada elemento de la población puede contribuir únicamente con un evento, es lógico que al ser el numerador (el volumen de eventos) una parte del denominador (la población en la que se presentaron los eventos), el primero nunca será más grande que el segundo. Esta es la razón por la que el resultado no puede ser mayor que la unidad y oscila siempre entre cero y uno. Ejemplo: Si en un año se presentan 3 muertes en una población compuesta por 100 personas, la proporción anual de muertes en esa población será: A menudo, las proporciones se expresan en forma de porcentaje, y en tal caso los resultados oscilan entre cero y cien.
  20. 20. SUMATORIA DE TASA El concepto de tasa es similar al de una proporción, con la diferencia de que las tasas llevan incorporado el concepto de tiempo. Las tasas expresan la dinámica de un suceso en una población a lo largo del tiempo. Se puede definir como la magnitud del cambio de una variable (enfermedad o muerte) por unidad de cambio de otra (usualmente el tiempo) en relación con el tamaño de la población que se encuentra en riesgo de experimentar el suceso. Ejemplos: • La observación de 100 individuos en riesgo de padecer el evento durante un año corresponde a 100 años – persona de seguimiento. De manera similar, 10 sujetos observados durante 10 años corresponden a 100 años – persona de seguimiento. • Si en una población la tasa de infarto al miocardio es 0,008 años-1, la interpretación será que se producen ocho infartos por mil habitantes al año.

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