CONCEPTOS BASICOS DE BIOMETRIA JUAN CARLOS MILLAN E. ESTADIASTICA DESCRIPTIVA.

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2 CONCEPTOS BASICOS DE BIOMETRIA JUAN CARLOS MILLAN E. ESTADIASTICA DESCRIPTIVA

3 biometriajcm@gmail.com biometriajcm@gmail.com samy2015a trabajosjcm@gmail.com 1124 3206376312

4 Martes: 2-3 pm JUEVES: 2-3 pm

5 www.google.com www.alltheweb.com www.ixquick.com www.cdc.org www.amedeo.com www.proquest.com www.usc.edu.co

6 www.google.com www.cdc.gov www.who.org www.scielo.com www.amedeo.com www.alltheweb.com www.ixquick.com www.cohcrain.com www.proquest.com www.medline.com www.colombiamedica.comwww.colombiamedica.com www.universidadnal.e du.cowww.universidadnal.e du.co

7 TEMAS DE BIOMETRIA Identificación de los conceptos generales de Biometría. Recolección, Organización, Tabulación, Análisis e Interpretación de Datos en Salud. Identifica los diferentes gráficos estadísticos, usos y aplicaciones Identifica las medidas Resumen Identifica conceptos de Demografía: Definición, Aplicaciones, Dinámica Poblacional

8 Introducción

9 ESTADISTICA Es el conjunto de métodos para obtener, ordenar, clasificar,registrar, presentar y analizar datos,de tal forma que se pueda investigar las relaciones que existen entre ellos, para establecer normas, leyes y principios

10 Biometría La Biometría estudia los métodos y técnicas para el reconocimiento único e inequívoco de humanos, basado en uno o más rasgos conductuales o físicos. Las huellas dactilares, el iris, los patrones faciales, el ADN y la geometría de la palma de la mano, representan ejemplos de características físicas estáticas, mientras que entre las características de comportamiento o dinámicas se incluye la firma, el andar y la escritura. La voz es considerada una mezcla de características físicas y del comportamiento

11 ANALISIS DE LA INFORMACION ANALISIS DESCRIPTIVO –ANALISIS EXPLORATORIO, CONSTITUYE LA APLICACIÓN DE TECNICAS DE ESTADISTICA DESCRIPTIVA: CALCULO DE MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL, DE VARIANZA, CONSTRUCCION DE TABLAS, GRAFICOS E INDICADORES.

12 ANALISIS DE LA INFORMACION ANALISIS INFERENCIAL – PROCESO INDUCTIVO QUE PERMITE INFERIR A TODA LA POBLACION PROPOSICIONES BASADAS EN LAS OBSERVACIONES Y RESULTADOS PROPORCIONADOS POR UNA MUESTRA PROBABILISTICA (SE APLICA LA TEORIA DE LA PROBABILIDAD)

13 ESTADISTICA DESCRIPTIVA DEFINICION –ES UNA ETAPA DE LA METODOLOGIA ESTADISTICA EN LA QUE NO SE INVOLUCRA LA TEORIA DE PROBABILIDAD COMO HERRAMIENTA PARA REALIZAR INFERENCIA SOBRE TODA LA POBLACION. PERMITE PROCESAR LOS DATOS DE UNA MUESTRA Y OBTENER INFORMACION QUE PUEDE SER USADA CON FINES EXPLORATORIOS

14 DISEÑO ESTADISTICO 7. TABULACION, CODIFICACION 1. DEFINICION DE POBLACION Y MUESTRA. 2. TIPO DE MUESTREO. 3. TAMAÑO DE LA MUESTRA 4. DEFINICION DE VARIABLES 5. DEFINICION DE INSTRUMENTOS. 6. PLAN DE RECOLECCION DE DATOS 8. PLAN DE ANALISIS E L E M E N T O S

15 TERMINOS Y DEFINICIONES POBLACION: –La población se define como todas las observaciones o elementos con identificación exacta de un conjunto. CONTENIDO: La naturaleza de los elementos que la constituyen. ejemplo: niños, madres, exámenes, etc.. UNIDADES: Indican el detalle del contenido. Por ejemplo: niños menores de 5 años, edades por grupos quinquenales, unidades de tiempo (años) y espacio ( área geográfica en metros) EXTENSIÓN : Ubicación espacial. Lugar donde se realiza el trabajo o se recolecta los datos de la población. TIEMPO : Ubicación temporal. Tiempo que dura la recolección de la información y al cual se van a referir las conclusiones obtenidas del estudio.

16 universo

17 TERMINOS Y DEFINICIONES POBLACION BLANCO MARCO MUESTRAL: –LISTA DE TODOS LOS ELEMENTOS DE LA POBLACION MUESTRA: –OBSERVACIONES O ELEMENTOS QUE SE SELECCIONAN DEL UNIVERSO O POBLACIÓN CON ALGÚN CRITERIO VÁLIDO O POR MEDIO DE UN MECANISMO CASUAL.

18 DISEÑO ESTADISTICO 7. TABULACION, CODIFICACION 1. DEFINICION DE POBLACION Y MUESTRA. 2. TIPO DE MUESTREO. 3. TAMAÑO DE LA MUESTRA 4. DEFINICION DE VARIABLES 5. DEFINICION DE INSTRUMENTOS. 6. PLAN DE RECOLECCION DE DATOS 8. PLAN DE ANALISIS E L E M E N T O S

19 Muestreo: Proceso que nos permite la extracción de una muestra a partir de una población.

20 TIPOS DE MUESTREO MUESTREO PROBABILISTICO MUESTREO NO PROBABILISTICO

21 Muestreo probabilístico Este muestreo garantiza que, a la larga, las muestras que se van obteniendo de la población sean representativas de la misma. Existen varios tipos de muestreo probabilístico. ► Muestreo aleatorio simple ► Muestreo estratificado ► Muestreo por conglomerados ► Muestreo por etapas (o polietápico)

22 DISEÑO ESTADISTICO 7. TABULACION, CODIFICACION 1. DEFINICION DE POBLACION Y MUESTRA. 2. TIPO DE MUESTREO. 3. TAMAÑO DE LA MUESTRA 4. DEFINICION DE VARIABLES 5. DEFINICION DE INSTRUMENTOS. 6. PLAN DE RECOLECCION DE DATOS 8. PLAN DE ANALISIS E L E M E N T O S

23 El tamaño de la muestra ► para un diseño de encuesta basado en una muestra aleatoria simple, puede calcularse mediante la siguiente fórmula. Fórmula: ► n = t² * p(1-p) m² ► Descripción: n = tamaño de la muestra requerido t = nivel de fiabilidad de 95% (valor estándar de 1,96) p = prevalencia estimada de la mal nultrición en la zona del proyecto m = margen de error de 5% (valor estándar de 0,05)

24 Ejemplo ► En el proyecto de Al Haouz en Marruecos, se ha calculado que cerca del 30% (0,3) de los niños de la zona del proyecto padecen de malnutrición crónica. Este dato se basa en estadísticas nacionales sobre malnutrición en las zonas rurales. Utilizando los valores estándar indicados supra se efectúa el cálculo siguiente: Cálculo: Cálculos: n= 1.96² x 0,3(1-0,3) / 0,05² n = 3.8416 x (0,21) / 0,0025 n = 0,8068 / 0,0025 n = 322.72 ~ 323

25 DISEÑO ESTADISTICO 7. TABULACION, CODIFICACION 1. DEFINICION DE POBLACION Y MUESTRA. 2. TIPO DE MUESTREO. 3. TAMAÑO DE LA MUESTRA 4. DEFINICION DE VARIABLES 5. DEFINICION DE INSTRUMENTOS. 6. PLAN DE RECOLECCION DE DATOS 8. PLAN DE ANALISIS E L E M E N T O S

26 TERMINOS Y DEFINICIONES VARIABLES –LAS VARIABLES SON LAS CARACTERÍSTICAS MEDIBLES EN LAS UNIDADES DE ESTUDIO. –NOTACION : X, Y. LOS VALORES PARA CADA VARIABLES SE DENOTAN COMO: x i y i i = 1,2,... N, n –TIPOS: DISCRETAS Y CONTINUAS

27 VARIABLES Una variable es un símbolo, tal como X y Y que pueden tomar distintos valores o tiene diferentes resultados.

28 CLASIFICACION VARIABLES CUALITATIVASCUANTITATIVAS CONTINUASDISCRETAS

29 VARIABLES CUALITATIVAS Los valores que puede asumir son simplemente categorías de clasificación o atributos, es decir, no miden numéricamente. Por ejemplo: variable de genero, estado civil, color de pelo, tipo de sangre.

30 VARIABLES CUANTITATIVAS DISCRETAS Trabajan con numeros enteros positivos.Ejemplo:n umero de hijos en una familia. CONTINUAS Trabajan con decimales.Ejemplo: peso de individuos, estatura, medidas de longitud.

31 TERMINOS Y DEFINICIONES ESCALAS DE MEDICION: Nominal: –Para cada unidad de la población en estudio se determina la pertinencia a una entre varias categorías –Las categorías son mutuamente excluyentes y exhaustivas –No es posible establecer relaciones de orden –Ejemplos: Estado civil, sexo. Ordinal:. –Para cada unidad de la población en estudio se determina la pertinencia a una entre varias categorías –Existe un grado de intensidad de la propiedad medida –El orden por rangos no son de intervalos iguales –Ejemplo, dolor, severidad de una enfermedad: grado I, grado II, grado III

32 TERMINOS Y DEFINICIONES ESCALAS DE MEDICION: Intervalo: –Se asignan números para indicar la intensidad de una características –La unidad de medida y el origen es arbitrario –Medición de intervalos iguales –Permite hacer operaciones aritméticas –Ejemplo, la temperatura, el cociente intelectual. De razón:. –Nivel más alto de medición, tiene todas las característica de las anteriores. –La unidad de medida arbitraria, pero origen fijo –Ejemplo peso, ingreso, capacidad vital, CO2 en la sangre.

33 TERMINOS Y DEFINICIONES CLASIFIACION DE VARIABLES Y ESCALAS DE MEDICION CUANTITATIVAS O NUMERICAS –RAZON –INTERVALO CUALITATIVAS –NOMINALES –ORDINALES Continuas Discretas

34 TERMINOS Y DEFINICIONES PARAMETRO: –Valor verdadero de un proceso de medición ESTIMADOR O INDICADOR (PROPORCIONES, MEDIA, VARIANZA, ETC.) –Fórmula o método de calculo utilizado para efectuar una estimación puntual de un parámetro. Es una variable aleatoria que depende de la muestra. EJEMPLOS DE PARAMETRO Y ESTIMADOR PARAMETROESTIMADOR Parámetro poblacional Estimador Proporción Poblacional PProporción obtenida de la muestra P Media poblacional  Media de la muestra Y   ^ ^

35 NIVELES DE MEDICION NOMINAL Mide o clasifica teniendo en cuenta presencia o ausencia de un atributo. Ejemplo: genero, raza, estado civil. ORDINAL Mide o clasifica utilizando un orden o prioridad.Ejemplo: estado de salud de una persona(bueno, regular, malo).

36 NIVELES DE MEDICION INTERVALO Sirve para medir utilizando un valor “O”convencional. Ejemplo: Sist.. métrico decimal, temperatura. RAZON Compara siempre una cifra con otra. Para este nivel de medicion existen dos tecnicas: razon y proporcion.

37 TABLAS DE FRECUENCIA

38 DISTRIBUCION DE SERIES DE FRECUENCIA 1 PARCIAL

39 SERIE ESTADÍSTICAS Una serie estadística es un conjunto de observaciones o medidas realizadas en una población, atendiendo a una o varias características determinadas. Habitualmente las series estadísticas se disponen en tablas que llamaremos Tablas estadísticas, que sirven para contener los datos de la serie de una forma ordenada y fácil de consultar.

40 SERIE ESTADÍSTICAS No todas las series estadísticas se ocupan de características de la misma índole. a) Series estadísticas simples y agrupadas: Esta clasificación corresponde a la forma en que se puede presentar los datos

41 SERIE SIMPLE Nos referimos a las series estadísticas en las que cada dato del hecho estudiado se le asigna de forma unívoca el valor extraído de la observación. Ejemplos: de estas series son los números de habitantes de cada país de un continente, el número de piezas que cada empleado de una fabrica construye cada día, etc.

42 SERIES AGRUPADAS Para estudiar un hecho en el que la amplitud de la población es grande, donde la variable continua puede tomar un número elevado de valores, se define las clases de valores o intervalo de clases. Clases de valores o intervalo de clases: son subconjuntos del conjunto de valores que puede tomar una variable continua. Estas clases pueden tener una amplitud constante o variable

43 SERIES AGRUPADAS Series estadísticas agrupadas: Se refiere fundamentalmente a variables estadísticas continuas o discretas con un gran número de valores. En éstas series estadísticas los datos se agrupan por clases, y a cada clase se le asigna un valor llamado marca de clase que suele coincidir con el valor central. Ejemplos de estas series son las estaturas de los individuos de una muestra o población, las dimensiones de las piezas de una máquina, etc.

44 DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIA VARIABLE DISCRETA Variable aleatoria discreta, es aquella que por efectos del azar puede tomar un valor entero cualquiera de un intervalo determinado. EJEMPLO: Usuarios que llegan a un servicio de urgencias de una IPS en hora pico. Se observa una muestra aleatoria de 25 períodos de una hora. Los resultados fueron: 8,6,7,9,8,7,8,10,4,10,8,7,9,8,7,6,5,10,7,8,5,6,8,10,11 Frecuencia relativa f( x i ) –La distribución de frecuencia relativa se define como una función de densidad o probabilidad f( x i ), probabilidad de que ocurra un evento x i Frecuencia Acumulada F ( x i ) –La distribución de frecuencia Acumulada se define como la fracción o porcentaje de los datos que son menores o iguales a x i, –Se aproxima a la función de distribución acumulada de probabilidad

45 DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIA VARIABLE DISCRETA Construcción de la tabla de frecuencias para los Usuarios que llegan a un servicio de urgencias de una IPS en hora pico. Se observa una muestra aleatoria de 25 períodos de una hora 8,6,7,9,8,7,8,10,4,10,8,7,9,8,7,6,5,10,7,8,5,6,8,10,11

46 DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIA VARIABLE CONTINUA Variable aleatoria continua,, es aquella que por efectos del azar puede tomar un valor cualquiera de un intervalo determinado. Ejemplo: Edades (x i ) correspondientes a las muertes por cáncer de pulmón registradas en el Municipio de Cali, durante los meses de marzo y abril de 1994. 43,49,58,61,30,46,53,57,73,57,77,74,88,64,67,68,63,73,82,78,80,72,81,59,63,7 4,63,75, 90. Pasos: –Calcular el rango de la muestra R = Valor Máximo - Valor mínimo R = 90 - 30 = 60 –Definir el numero de intervalos m=6 –Definir la amplitud de los intervalos C i : Rango / m = 60 / 6 = 10 –Crear los 6 intervalos de clase I i [30, 39), [40,49), [50,59),....

47 M= 1+3,323 * LOG n M= 1 + 3,323 * LOG 29 M= 1+3,323*1,46 M= 1+4,85 M= 5,85≈ 6 AIC = R/ M AIC= 60/6 AIC= 10

48 Tabla de frecuencias para las Edades (x i ) correspondientes a las muertes por cáncer de pulmón registradas en el Municipio de Cali, durante los meses de marzo y abril de 1994. GRUPOS DE EDAD (Intervalo i) Frecuencias Absolutas ni Frecuencias Absolutas Acumuladas Ni Frecuencia Relativa fi= ni/N Frecuencia Relativa Acumulada Fi 130-3911 0.0345 240-4934 0. 1034 0.1379 350-5959 0.1724 0.3103 460-69716 0.2414 0.5517 570-79824 0.2759 0.8276 680-90529 0.1724 1 TOTAL N=29

49 DISTRIBUCION NORMAL TIPOS CURVAS

50 REPRESENTACION DE DATOS ESTADISTICOS: TABLAS Y GRAFICOS DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS (DE PROBABILIDAD): –FUNCIONES (RELATIVA, ACUMULADA) –TABLA DE FRECUENCIAS –HISTOGRAMA –OJIVA CUADROS ESTADISTICOS TIPOS DE GRAFICOS

51 COMO ELABORAR UN CUADRO O TABLA ESTADISTICA?

52 PARTES DE UN CUADRO O TABLA ESTADISTICA TITULO COMPLETO DESCRIPCION DE FILAS Y COLUMNAS CUERPO DE LA TABLA NUMERACION O IDENTIFICACION OBSERVACIONES AL PIE DE PAGINA TOTALES Y SUBTOTALES FUENTE

53 FUENTE: ENCUESTA DE OPINION NOTA: ESTUDIO DE NIÑOS ENTRE 7 Y 12 AÑOS ESTUDIO SOBRE EFECTOS DE MOVIMIENTOS TELURICOS

54 FUENTE: ENCUESTA DE OPINION NOTA: ESTUDIO DE NIÑOS ENTRE 7 Y 12 AÑOS ESTUDIO SOBRE EFECTOS DE MOVIMIENTOS TELURICOS

55 DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONAL: DISTRIBUCION CONJUNTA DE FRECUENCIA ABSOLUTAS X : NUMERO DE PERSONAS EXPUEXTAS A INTOXICACION Y : NUEMRO DE PERSONAS QUE PRESNTARON ENFERMEDAD

56 DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONAL: DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS RELATIVAS X : NUMERO DE PERSONAS EXPUEXTAS A INTOXICACION Y : NUEMRO DE PERSONAS QUE PRESNTARON ENFERMEDAD

57 DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONAL: DISTRIBUCION DE FRECUENCIAS RELATIVAS MARGINALES X : NUMERO DE PERSONAS EXPUEXTAS A INTOXICACION Y : NUEMRO DE PERSONAS QUE PRESNTARON ENFERMEDAD

58 COMO ELBORAR UN GRAFICO PAUTAS

59 PARTES DE UN GRAFICA ESTADISTICA TITULO COMPLETO DESCRIPCION DEL GRAFICO CUERPO DEL GRAFICO SEGÚN LOS DATOS NUMERACION O IDENTIFICACION OBSERVACIONES AL PIE DE PAGINA TOTALES Y SUBTOTALES AL INTERIOR O FUERA DEL GRAFICO FUENTE

60 REPRESENTACION GRAFICA :HISTOGRAMA grupos de edad Grafico 1. Distribución de frecuencias relativas, muertes por cáncer de pulmón, Cali Marzo-abril de 1994 N=29

61 REPRESENTACION GRAFICA:HISTOGRAMA Distribución de frecuencias relativas, muertes por cáncer de pulmón, Cali Marzo-abril de 1994 grupos de edad N=29

62 REPRESENTACION GRAFICA: OJIVA Distribución de frecuencias ACUMULADA, muertes por cáncer de pulmón, Cali Marzo-abril de 1994 0 0.25 0.50 0.75 1.00 30-3940-4950-5960-6970-7980-89 grupos de edad Frecuencia

63 FUENTE: ENCUESTA DE OPINION NOTA: ESTUDIO DE NIÑOS ENTRE 7 Y 12 AÑOS ESTUDIO SOBRE EFECTOS DE MOVIMIENTOS TELURICOS GRAFICO No. 1 49.6% 50.4% HOMBRES MUJERES

64 FUENTE: ENCUESTA DE OPINION NOTA: ESTUDIO DE NIÑOS ENTRE 7 Y 12 AÑOS ESTUDIO SOBRE EFECTOS DE MOVIMIENTOS TELURICOS GRAFICO No. 2

65 FUENTE: ENCUESTA DE OPINION NOTA: ESTUDIO DE NIÑOS ENTRE 7 Y 12 AÑOS ESTUDIO SOBRE EFECTOS DE MOVIMIENTOS TELURICOS GRAFICO No. 3

66 FUENTE: FORMATO DE EVALUACION DE AUTOESTIMA NOTA: ESTUDIO EN MUJERES GESTANTES GRAFICO No. 4

67 FUENTE: FORMATO DE EVALUACION DE AUTOESTIMA NOTA: ESTUDIO EN MUJERES GESTANTES GRAFICO No. 5

68 FUENTE: ENCUESTA DE OPINION NOTA: ESTUDIO SOBRE EDAD DE INICIO DE LA PROSTITUCION GRAFICO No. 6

69 FUENTE: REGISTRO INDIVIDUAL DE DEFUNCION NOTA: TASAS POR 100 NACIDOS VIVOS GRAFICO No. 7

70 Diagrama de puntos Hombres = rojoMujeres = amarillo Media de los resultados del cuestionario de calidad de vida

71 Diagrama de Caja y Bigotes Escala Q1Q1 Q3Q3 mediana Max Min

72 Explicación de los percentiles

73 PRACTICA Utilizando la base de datos que contiene las variables de los integrantes del curso realice lo siguiente: –Tablas de frecuencias para todas las variables –Para las variables cuantitativas como: genero, estado civil, etnia, estrato socio económico, semestre, edad, talla y peso (defina por lo menos 5 intervalos de clase) – Construya al menos 5 indicadores con la información disponible en la base de datos. Interprete –Realice los Histogramas correspondientes al punto 1. –Realice gráficos comparativos correspondientes al punto 2.

74 SALUD PUBLICA ENTREVISTA Y CUESTIONARIO

75 LA ENTREVISTA Las entrevistas pueden adoptar varias formas: Altamente estructuradas Semi-estructuradas Abiertas, libres o no estructuradas Son especialmente útiles cuando interesa captar el comportamiento físico, socioemocional y la interacción social del sujeto. Pueden aplicarse a todo sujeto mayor de 6 años. En personas con bajo nivel cultural es mejor entrevistar que aplicar un cuestionario o instrumento escrito.

76 LA ENTREVISTA ESTRUCTURADA Es la aplicación de un cuestionario de forma oral y directa Se plantea como una serie de cuestiones preestablecidas con un orden fijado y respuestas limitadas. Para su elaboración se parte del esquema conceptual del investigador sobre el problema investigado. Las preguntas tratan de recoger opiniones sin exigir una profunda reflexión de los entrevistados.

77 ENTREVISTA NO ESTRUCTURADA Carece de estructura previamente fijada Se emplea en enfoques clínicos y su finalidad es terapéutica. Cuando se trata de investigación educativa, el tema al menos, debe estar prefijado.

78 ENTREVISTA SEMIESTRUCTURADA Ofrece ventajas sobre los otros tipos de entrevista. Permite adaptarse a las características de los sujetos. El entrevistador puede repreguntar o reformular la pregunta para adecuarla a la comprensión de los entrevistados Aunque existe un guión o conjunto de preguntas preelaboradas, las preguntas no tienen que formularse en secuencia rígida. En el transcurso de la entrevista, el entrevistador puede pedir explicaciones o ampliaciones de respuesta.

79 REQUISITOS PARA DISEÑAR LA ENTREVISTA 1.Tener claro el objetivo a lograr mediante la entrevista. 2.Pensar en la muestra apropiada de sujetos a quien se le aplicará. Por ser un instrumento que exige mayor tiempo de aplicación, debe estar dirigida a un menor N° de personas pero que sean significativas. 3.Las preguntas han de ser claras, directas, sin intenciones ocultas. 4.Practicar validación por expertos y prueba piloto respecto al guión de entrevista

80 REQUISITOS PARA APLICAR LA ENTREVISTA Entrenar a los entrevistadores No comenzar la entrevista hasta logra el ambiente de confianza rapport previo Sólo con consentimiento del entrevistado podrá grabar o filmar. Vestir apropiadamente para el momento de la entrevistra Ser puntual y respetar el tiempo acordado para la entrevista. No exceder la hora y media y estar atento a síntomas de fatiga para culminarla.

81 REQUISITOS PARA APLICARLA 7. Estudiar las preguntas de antemano para no dar la sensación de improvisación. 8. Encontrar un lugar tranquilo y con cierta intimidad para realizar la entrevista. 9. Si no obtiene la respuesta satisfactoria al primer momento, insistir con una pregunta paralela o semejante. 10. Hacer sentir al entrevistado como persona muy importante para el estudio. 11. Agradecer al entrevistado e invitarlo a consultar dudas y a realizar sugerencias.

82 FUNCIONES DE LAS PREGUNTAS Hay variedad de preguntas de acuerdo a su función: Biográficas: ¿Desde cuando vienes participando en......? De experiencia ¿Cómo acostumbras planificar tu trabajo como docente? De sentimiento:¿Cómo te gustaría que te supervisaran en tu trabajo? De opinión: ¿Cómo ves el centro de estudiantes de tu universidad?

83 FUNCIONES DE LAS PREGUNTAS (cont...) De información ¿Qué sugieres para integrar un niño autista a un aula regular? De comprobación Acabas de decir..... ¿Eso significa que....? Ampliaciones ¿Podrías hablar con mayor detalle sobre este punto? Relanzamiento ¿Antes dijiste.... ¿Podrías hablarme de nuevo sobre este tema?

84 EJEMPLO DE ENTREVISTA Somos estudiantes de décimo semestre de la Licenciatura en Educación de la Universidad Metropolitana. Estamos realizando un estudio acerca de cómo se lleva a cabo actualmente la integración de niños con Parálisis Cerebral Leve al aula regular, con la finalidad de contribuir a mejorar el proceso y diseñar un manual de estrategias basadas en Inteligencias Múltiples que oriente al docente a realizar o continuar esta labor de una manera más efectiva. A continuación le formularemos algunas preguntas que pretenden recopilar información acerca de las vivencias y experiencias que ha tenido en la integración del niño P.C al aula regular. Los datos aportados serán de gran relevancia para nuestros propósitos y mantenidos en estricta confidencialidad. ¿Debido a la importancia de la información que nos proporcionará para nuestra investigación, permitiría usted que la entrevista fuese grabada? Si_____ No_____

85 EJEMPLO DE ENTREVISTA Parte I. Experiencia con casos de PC. (Descripción de los casos y sus características) ¿Cuál ha sido su experiencia en cuanto a integración de niños con parálisis cerebral en su aula? (¿Hace cuanto tiempo? ¿cuántos niños ?, ¿edades en que los atendió?) Parte II. Conocimiento acerca del tema de PC. ¿Cuánto conoce Ud. acerca de la parálisis cerebral? ¿Tenía usted información acerca del tipo de P.C. que atendió? ¿Cuáles limitaciones motoras observó en el niño P.C.? ¿Observó paralelamente alguna limitación intelectual?

86 EJEMPLO DE ENTREVISTA Parte III Apoyo de la institución y del equipo interdisciplinario ¿Qué clase de apoyo y orientación recibió por parte de la institución para integrar al niño al aula regular? Describa.... ¿Qué clase de apoyo y orientación recibió por parte de los especialistas que atendían al niño fuera de la institución? Explique Parte IV. Manejo del niño en el aula. Estrategias, actividades, manejo del grupo. ¿Cómo fue la aceptación de los compañeros hacia el niño P.C.? ¿Qué apoyo brindó el resto del grupo en el proceso de integración del niño P.C.? ¿Implementó alguna estrategia para involucrar a todos los niños en este proceso? ¿Cuáles?

87 CUESTIONARIOS Es quizás el instrumento más utilizado, implica un conjunto determinado de preguntas respecto a una o más variables a medir. Suele profundizar más que una encuesta Pasos para construir y aplicar un cuestionario Definir conceptual y operacionalmente la(s) variables (s) a medir. Redactar preguntas para cada categoría y para cada indicador. Las preguntas deben entenderse fácilmente, para evitar respuestas ambiguas.

88 Comenzar por las preguntas más livianas de contestar. Colocar las preguntas en secuencia lógica y cuidar de no repetir innecesariamente preguntas Equilibrar preguntas muy abiertas con semi-abiertas y más cerradas. En la portada, comunicar el propósito y garantizar la confidencialidad de la información. Las instrucciones son tan importantes como las preguntas. Deben elaborarse para cada parte Validar el cuestionario con expertos y con prueba piloto. PASOS (continuación)

89 Un cuestionario se aplica a un número menor de sujetos que una encuesta, sencillamente porque suele ser más largo y se desea profundizar más.. Si va a ser administrado oralmente se puede pedir permiso para grabar. Si va a ser aplicado en forma escrita y a un número elevado de sujetos, el investigador debe estar presente y contestar lo necesario para aclarar dudas. APLICACIÓN

90 CLASES DE CUESTIONARIOS Según tipo de preguntas Abierto (si las preguntas son de respuesta libre) Semi-estructurado (cuando hay mezcla de preguntas abiertas y cerradas) Según su contenido (intereses, opiniones, etc) Según el tipo de aplicación Auto-administrado (Requiere mayor nivel de preparación de los sujetos) Por entrevista personal Por teléfono o e-mail

91 ¿CONVIENE UTILIZAR PREGUNTAS ABIERTAS O MÁS CERRADAS? La cerradas son fáciles de codificar y requieren menor esfuerzo para contestarlas. Exigen conocer de antemano las respuestas posibles a la pregunta. Proporcionan una visión muy general pero no describen cómo piensa la gente. Las abiertas son útiles cuando no se tiene información sobre las posibles respuestas de las personas. Su mayor desventaja es que son difíciles de codificar y de preparar para su análisis. Su escogencia o proporción variará de acuerdo a la precisión o profundidad con que se quiera obtener la información.

92 ¿CÓMO CODIFICAR Y ANALIZAR LAS PREGUNTAS ABIERTAS? El procedimiento consiste en; 1.Seleccionar una muestra representativa de cuestionarios) 2.Observar la frecuencia con que aparece cada respuesta a la pregunta 3.Elegir las respuestas que se presentan con mayor frecuencia (patrones) 4.Clasificar estas respuestas en categorías excluyerntes (con criterio lógico) 5.Darle un nombre a cada categoría 6.Asignarle un código a cada patrón de respuesta

93 EJEMPLO DE CUESTIONARIO Semiestructurado Instrucciones: Estimada Graduanda: Somos estudiantes del 8° semestre de Educación y por medio del siguiente cuestionario deseamos conocer tu experiencia durante el Trabajo Final de Grado, específicamente con tu Tutor, para proyectar un perfil ideal de Tutor de Tesis. Garantizamos confidencialidad, dado que el cuestionario es de carácter anónimo.

94 1.¿Cómo calificarías la experiencia de tutoría en tu trabajo Final de Grado? Excelente ___ Buena___ Regular___ Mala___ ¿Por qué ? 2. ¿Cómo elegiste a tu tutor? 3.Describe cómo fue el proceso de tutoría(frecuencia de reuniones, asignaciones, disponibilidad para asesorías, relación afectiva, tiempo de revisión del trabajo realizado, etc) 4. ¿Qué te hubiera gustado encontrar en mayor medida en tu tutor? Continuación ejemplo...

95 ENCUESTAS Los cuestionarios hacen parte importante a la hora de realizar un trabajo de investigación, ya que este es el instrumento primordial para el análisis y desarrollo de cualquier estudio. Por lo tanto en México los cuestionarios son muy significativos tanto para los investigadores como para los estudiantes puesto que estos les permiten obtener grandes triunfos, por esta razón este trabajo va enfocado a los cuestionarios pues en el se plantea la gran relevancia que tienen en el momento de realizar un proyecto.

96 SUPUESTOS El manejo de los cuestionarios en investigación supone de 4 puntos básicos como lo son: –El investigador debe centrar sus objetivos de estudio para que a partir de ellos emprenda su proyecto –En el momento de realizar el objetivo es de gran importancia tener en cuenta cada pregunta –Cada pregunta que se elabore debe ir directamente relacionada con el objetivo del trabajo –Cada persona debe estar dispuesta a responder con certeza para obtener respuestas fehacientes

97 ENTREVISTAS Se deben seguir algunos parámetros a la hora de realizar una entrevista como lo son: –si la entrevista va dirigido a na persona que labora en una oficina el investigador debe contar con el tiempo de este así como también debe tener una buena presentación personal y un buen vocabulario ya que de esto depende la satisfacción de la entrevista. –Se hablan de tres factores fundamentales en el momento de realizar una entrevista. 1. la calidad del investigador, 2. la introducción que hace el entrevistador al entrevistado, y 3. la manera como esta estructurada la entrevista.

98 2 PARCIAL

99 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL 2 PARCIAL

100 ESTADISTICA CONCEPTOS BASICOS DE ESTADISTICA VARIABLE –TIPOS DE VARIABLES –ESCALAS DE MEDICION

101 Medidas de posición Son indicadores usados para señalar que porcentaje de datos dentro de una distribución de frecuencias superan estas expresiones, cuyo valor representa el valor del dato que se encuentra en el centro de la distribución de frecuencia, por lo que también se les llama "Medidas de Tendencia Central".

102 Medidas de posición Pero estas medidas de posición de una distribución de frecuencias han de cumplir determinadas condiciones para que lean verdaderamente representativas de la variable a la que resumen. Toda síntesis de una distribución se considerara como operativa si intervienen en su determinación todos y cada uno de los valores de la distribución, siendo única para cada distribución de frecuencias y siendo siempre calculable y de fácil obtención.

103 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Son medidas que intentan explicar con una sola cifra hacia donde se concentran los datos u observaciones. Existen 3 medidas: Media aritmética Mediana Moda

104 PROMEDIO Un PROMEDIO es un valor, que es típico o representativo de un conjunto de datos.

105 MEDIA ARITMETICA Es el promedio o medida de tendencia central mas conocida y de mayor uso. Se simboliza con X. Consiste en sumar todas las observaciones y dividir sobre el numero de ellas. Se da solamente para niveles de medición por intervalos o de razón.

106 MEDIA ARITMETICA Para datos no agrupados Para datos agrupados X = ΣXi n X = Σ(Xi)(Fi) n

107 MEDIANA Se utiliza siempre que una variable tenga uno o dos datos sumamente grandes o muy pequeños. Es el numero que aparece en el medio de una sucesión ordenada de datos. Divide la distribución en dos partes iguales, de tal manera que la mitad de los datos esta por debajo y la otra mitad por encima.

108 MEDIANA Ordenar los datos de menor a mayor y viceversa. Encontrar la posición de la mediana con la formula: impar = n+1 2 Par = n 2 Encontrar el valor de la mediana.

109 MEDIANA Para datos no agrupados Para datos agrupados ( la mediana es propia de los niveles de medición ordinal, razón e intervalo).

110 Mediana. Clasificación información A continuación se describen las medidas de posición más comunes utilizadas en estadística, como lo son: –Deciles, –Cuartiles, –Percentiles.

111 Mediana. Deciles Los deciles son ciertos números que dividen la sucesión de datos ordenados en diez partes porcentualmente iguales. Son los nueve valores que dividen al conjunto de datos ordenados en diez partes iguales, son también un caso particular de los percentiles. Los deciles se denotan D1, D2,..., D9, que se leen primer decil, segundo decil, etc. Los deciles, al igual que los cuartiles, son ampliamente utilizados para fijar el aprovechamiento académico.

112 Mediana.Cuartiles Los cuartiles dividen en cuatro partes las observaciones. El primer cuartil Q 1 es el valor que se deja por debajo del 25% que puede tener la información de interés y por encima se encuentra el 75% de las observaciones. El Q 2 es la mediana (50%) y Q 3 deja por debajo 75% y por encima 25% de las observaciones

113 Mediana.Cuartiles Mínimo MáximoCuartil 1 Q 1 Cuartil 3 Q 3 Mediana Cuartil 2 Q 2 25% 75% 25%75%

114 Mediana.Percentiles Los percentiles dividen en dos partes las observaciones. Por ejemplo, el percentil 20, P 20, es el valor que deja por debajo un 20% y por encima un 80% de las observaciones

115 Mediana.Percentiles Mínimo Máximo Percentil 20 P 20 20%80%

116 MODA La moda (MO) se define como el dato que mas se repite. Moda para datos no agrupados Moda para datos agrupados ( tablas de distribución de frecuencias según su escala de medición).

117 Moda La moda es el valor que aparece con mayor frecuencia en la serie de datos. Así por ejemplo, de la serie {14, 15, 17, 17, 21, 21, 21, 33, 36, 40}, la moda es 21. La moda es una medida muy natural para describir un conjunto de datos; su concepto se adquiere fácilmente : es la altura más corriente, es la velocidad más común, etc. Además tiene la ventaja de que no se ve afectada por la presencia de valores altos o bajos.

118 Datos unimodal

119 Datos bimodal

120 Amodal

121 DISTRIBUCION NORMAL TIPOS CURVAS

122 Distribución normal: curva simétrica

123 Asimetría a la izquierda

124 Asimetría a la derecha

125 Medidas de Variabilidad

126 MEDIDAS DE VARIABILIDAD 2 PARCIAL

127 MEDIDAS DE VARIABILIDAD Son medidas que intentan expresar en una sola cifra, cuanto es la variación o dispersión de una serie de datos. Las medidas mas utilizadas son: Rango Desviación Estándar –Coeficiente de Variación

128 RANGO RANGO= VALOR MAYOR – VALOR MENOR

129 DS La variación de una serie de datos en series sencillas, se define como el promedio aritmético del cuadrado de las desviaciones a partir de la media aritmética –La vatianza poblacional se representa por el signo  2,  2 =  (X i -  ) 2 N –La varianza de una muestra de la población se representa por S 2 S 2 =  (X i - X) 2 n

130 VARIANZA Calculo en series agrupadas Se obtiene del promedio respectivo de la serie de datos X =  f i Pm i n Se toman las desviaciones respectivas a partir de este promedio para cada intervalo d i = (Pm i - X ) Se elevan las desviaciones al cuadrado para tener (d i 2 ). Se multiplican las frecuencias respectivas f i por las desviaciones al cuadrado para obtener f i * d 2. Se suman los valores obtenidos en el paso anterior y se divide entre el total de casos para obtener la varianza. V =  f i *d 2 n

131 Desviación estándar Se representa por el signo  cuando se refiere a la población y S cuando se obtiene de los datos de una muestra. Se obtiene de la raíz cuadrada de la varianza.  = ± √  (X i -  ) 2 N-1 __  =   2 __ S =  S 2

132 EJEMPLO §NUMERO DE CIGARRILLOS FUMADOS POR DIA

133 EJEMPLO §NUMERO DE CIGARRILLOS FUMADOS POR DIA

134 EJEMPLO §NUMERO DE CIGARRILLOS FUMADOS POR DIA

135 COEFICIENTE DE VARIACIÓN C.V. Permite identificar el grado de variabilidad de los datos de la muestra CV = Desviación standard x 100 = promedio aritmético

136 EJEMPLO §NUMERO DE CIGARRILLOS FUMADOS POR DIA

137 La nueva variable z se distribuye como una NORMAL con media  = 0 y desviación típica  = 1 -3 -2 -1 0 1 2 3 -3 -2 -1 0 1 2 3 z 68%95%99% Una regla empírica indica que en cualquier distribución normal las probabilidades delimitadas entre :  1   68 %  2   95 %  3   99 % 68% 99% 95%

138 Propiedades de las medidas La suma de las desviaciones de los datos con respecto al promedio es igual a 0 La suma de los cuadrados de las desviaciones de los datos con respecto al promedio es mínimo, por lo tanto la raíz cuadrada de la Varianza será la mejor medida de variabilidad Los valores del promedio y desviaciones estándar dependen de todos los datos, por lo tanto se dice que son medidas estables en el muestreo

139 Propiedades de las medidas Todas las medidas de posición, de tendencia central y de variabilidad absoluta se expresas en las unidades en que se halla hecho la medición, excepto la Varianza que se expresa en unidades al cuadrado Los coeficientes de variabilidad relativa y asimetría son independientes de la unidad de medición. Este hecho facilita la comparabilidad entre coeficientes de varias series. Cada medida de resumen estadístico puede tener un valor numérico, excepto la moda.

140 DISTRIBUCION NORMAL O CAMPANA DE GAUSS Suponga que se tiene una serie de datos X i distribuidos con media X y desviación estándar S y que la curva es Simétrica respecto al promedio

141 Los Cuartiles: Son valores que dividen a la muestra en 4 partes aproximadamente iguales. El 25% de los datos son menores o iguales que el cuartil inferior o primer cuartil, representado por Q1. El siguiente 25 % de datos cae entre el cuartil inferior y la mediana, la cual es equivalente al segundo cuartil. El 75 % de los datos son menores o iguales que el cuartil superior o tercer cuartil, representado por Q3, y el restante 25% de datos son mayores o iguales que Q3. Los Deciles: Son valores que dividen a la muestra en 10 partes iguales Los Percentiles: Dado un cierto porcentaje 100p, donde p varía entre 0 y 1, el percentil del 100p% es un valor tal que 100p% de los datos caen a la izquierda del percentil. En particular, la mediana y los cuartiles son percentiles. El primer cuartil es el percentil de 25%, la mediana es el percentil del 50% y el tercer cuartil es el percentil del 75%.

142 Curtosis El Coeficiente de Curtosis analiza el grado de concentración que presentan los valores alrededor de la zona central de la distribución. Se definen 3 tipos de distribuciones según su grado de curtosis:

143 Distribución mesocúrtica: presenta un grado de concentración medio alrededor de los valores centrales de la variable (el mismo que presenta una distribución normal). Distribución leptocúrtica: presenta un elevado grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable. Distribución platicúrtica: presenta un reducido grado de concentración alrededor de los valores centrales de la variable.

144 El Coeficiente de Curtosis viene definido por la siguiente fórmula:

145 Los resultados pueden ser los siguientes: g 2 = 0 (distribución mesocúrtica). g 2 > 0 (distribución leptocúrtica). g 2 < 0 (distribución platicúrtica).

146 DEMOGRAFIA EXAMEN FINAL

147 FUENTES DE INFORMACION Área interdisciplinaria que abarca disciplinas como matemáticas, estadística, biología, medicina, sociología, economía, historia, geografía y antropología. La demografía tiene una historia relativamente corta. Nació con la publicación en 1798 del Ensayo sobre el principio de la población, del economista británico Thomas Robert Malthus. En su obra, Malthus advertía de la tendencia constante al crecimiento de la población humana por encima de la producción de alimentos, e indicó las diferentes formas en que podría ralentizarse este crecimiento. Diferenciaba entre frenos positivos (guerra, hambre y enfermedad) y frenos preventivos (abstinencia y anticoncepción).

148 El uso cada vez más generalizado de los registros parroquiales y civiles con datos relativos a natalidad y mortalidad, y de los censos (a partir del siglo XIX) con referencias al tamaño y composición de la población ha permitido el desarrollo de la demografía. El avance de las ciencias del comportamiento, de la estadística y la informática en el siglo XX, también han estimulado la investigación demográfica y de las subáreas de esta disciplina: demografía matemática, económica y social. Las Naciones Unidas tienen un centro de formación demográfica para América Latina, situado en Santiago de Chile.

149 FUENTES DE DATOS DEMOGRAFICOS Los que se basan en empadronamiento: Censo de la poblacion Encuestas demográficas de muestreo Las que se basan en Registros: Estadísticas vitales provenientes de los Registros del estado civil. (Municipalidades) Estadísticas de migración.

150 EL CENSO DE POBLACION Conjunto de operaciones que consiste en reunir, elaborar y publicar datos demográficos, económicos y sociales correspondientes a todos los habitantes de un país o territorio, referido a un momento determinado. Importancia: Fuentes primarias de las estadísticas básicas. Punto de referencia para estadísticas continuas. Permite selección de muestras Usos: Análisis demográficos y estudios sociales o económicos Base para todo tipo de estimaciones de poblacion Base para formulación de disposiciones legales sobre empleo, migraciones, etc.

151 ESTADO ACTUAL DEL REGISTRO CIVIL Y ESTADISTICAS VITALES No existe un verdadero sistema de registro civil y estadísticas vitales. Deficiencias: Procedimientos inadecuados. Los que declaran hechos vitales son personas que no saben dar información. Reigtradores no capacitados. Profesionales médicos, obstetrices, etc.descuidan o no dan importancia al llenado de formulario estadístico. Falta de oportunidad para divulgación de los datos. Postergación de su procesamiento porque debido a su alto grado de registro se consideran prioritarias otro tipo de estadísticas.

152 ESTADISTICAS VITALES Es la importancia acerca del numero de los hechos vitales y sus características(sexo, edad, ni el instrucción etc.) que se recoge a través del registro civil. Registro Civil : Es la institución que tiene por finalidad la inscripción obligatoria y permanente de hechos vitales ocurridos y sus características. USOS: En la administración en análisis demográficos Como base para recuentos y estimaciones de poblacion y para establecer programas de salud Proponer normas en seguridad (accidentes) Para uso múltiples de instituciones u otras

153 INDICADORES DE SALUD TASA RAZON PROPORCION

154 TASA Se utiliza para medir el riesgo en una población ante un evento determinado. TASA = # de eventos que se quieren medir * K población total

155 RAZON Consiste en una relación de tipo A/B, en donde B no incluye a A. Ejemplo: razón de masculinidad. Las razones algunas veces se pueden multiplicar por 100 y aquí la razón toma el nombre de INDICE.

156 PROPORCION Consiste en una relación de tipo A/B, en donde B incluye a A. Ejemplo: proporción de hombres. Siempre se multiplica por 100. PROPORCION HOMBRES = total hombres población total *100

157 TASAS TIPOS DE TASAS –CALCULOS DE TASAS INDICES –CALCULO DE INDICES PIRAMIDES –CONSTRUCCION DE PIRAMIDES PROPORCIONES –CALCULO DE PROMEDIO-MEDIANA

158 TALLER REALIZAR TALLER DE DEMOGRAFIA –DATOS CENSO 1993 –DATOS CENSO 2005

159 BIBLIOGRAFIA Wayne W. Daniel, León Hernández Francisco. Bioestadística: Base para el análisis de las Ciencias de la salud. Publicado por Limusa Wiley, 2002. ISBN 9681861647, 9789681861643. 915 páginas Rico, Jesús. Demografía Social y Salud Pública. Universidad del Valle, 1989. Cruz Carlos, Carvajal Argemiro. Manual básico para análisis de datos, Fundación Faid y Cooprusaca. 2001 Carvajal, Argemiro. Cruz, Carlos Arturo. Vasquez, Martha L. Biometría, Universidad del Valle, Facultad de Salud, Escuela de Enfermería, Cali, Editorial XYZ. 1993.