PROCESAMIENTO y ANÁLISIS DE DATOS

Presentación del tema: "PROCESAMIENTO y ANÁLISIS DE DATOS"— Transcripción de la presentación:

1 PROCESAMIENTO y ANÁLISIS DE DATOS
Dr. Jaime Pacheco

2 DATOS Y VARIABLES Variables: es toda característica que varía de un elemento a otro de la población. Datos: son medidas o valores de las características susceptibles de observar y contar, se originan por la observación de una o más variables de un grupo de elementos o unidades

3 REPRESENTACIÓN DE DATOS
Los datos son colecciones de un número cualquiera de observaciones relacionadas entre si, para que sean útiles se deben organizar de manera que faciliten su análisis, se puedan seleccionar tendencias, describir relaciones, determinar causas y efectos que permitan llegar a conclusiones lógicas y tomar decisiones bien fundamentadas; por esa razón es necesario conocer lo métodos de Organización y Representación, la finalidad de éstos métodos es permitir ver rápidamente todas las características posibles de los datos que se han recolectado.

4 Preparar un plan para el procesamiento y análisis de los datos:
Clasificación de datos. Verificación para el control de calidad Procesamiento de los datos. Análisis de los datos.

5 La clasificación de datos:
A menudo los datos recolectados constituyen una masa considerable de información muy difícil de comparar. Decidir acerca de la forma de clasificar las respuestas por categorías. En el caso de variables numéricas, se recopilan habitualmente los datos sin una previa clasificación por categorías, puesto que todavía no se descubre la amplitud.

6 Control de calidad: Antes y durante el procesamiento de los datos, debe verificarse de nuevo la información para comprobar que es completa y que no hay contradicciones internas.

7 PROCESAMIENTO DE LOS DATOS
Decidir como se han de procesar y analizar los datos: manualmente o por computadora. El procesamiento implica: - clasificación de los datos por categorías - la codificación; y - el resumen de los datos en hojas maestras.

8 CLASIFICACIÓN DE LOS DATOS POR CATEGORÍAS
Clasificar las respuestas por categorías: En el caso de variables categóricas o cualitativas. En el caso de variables numéricas o cuantitativas,

9 LA CODIFICACIÓN Es un método utilizado para convertir
(traducir) los datos recopilados durante el estudio en símbolos apropiados para el análisis: - Esto puede consistir bien en una conversión de datos cuantitativos, - en una clasificación de datos cualitativos en un número ilimitado de categorías, o - en una reducción de datos cuantitativos a una forma más sencilla.

10 MATRIZ DE CODIFICACIÓN
CODIGO VARIABLE DESCRIPCIÓN TIPO DE CÓDIGO DE RESPUESTAS E EDAD Medida que se toma desde que nacemos Numérica o cuantitativa. Discreta  20-30 AÑOS (1) 31-40 AÑOS  (2) AÑOS (3) AÑOS  (4)  > 60 AÑOS (5) EC ESTADO CIVIL Relación en la cual una persona esta o no con otra persona. Categórica o cualitativa. Politómica SOLTERA (1) CASADA (2) CONVIVIENTE (3) DIVORCIADA (4) VIUDA (5) OCP OCUPACION Estado en el cual trabajo y se realiza como persona. DEPENDIENTE (1) INDEPENDIENTE(2) AMA DE CASA (3) GI GRADO DE INSTRUCCIÓN Grado de estudios en el que llego. Categórica o cualitativa PRIMARIA (1) SECUNDARIA (2) SUPEERIOR (3) MQ MENARQUIA Primera menstruación en una mujer Dicotómica  < 12 AÑOS (1) >12 AÑOS (2)  EIRS EDAD INICIO DE RELACIONES SEXUALES Edad en la que comenzó a tener su primera relación sexual.  <15 AÑOS (1) >15 AÑOS (2)  NPS NÚMERO DE PAREJAS SEXUALES Cantidad de personas con las que tuvo relaciones sexuales  > 6 PERSONAS (1) < 6 PERSONAS  (2) AC USA ANTICONCEPTIVOS Mecanismo para evitar embarazo y enfermedades de transmisión sexual SI (1) NO (2)

11 HOJA MAESTRA DE DATOS 1 30 x 10 2 41 -- 3 23 15-20 etc. Total P2: Sexo
Fumador P5: Nº Nº del interpelado P1: Edad (años) M F Sí No Ninguna respuesta de cigarrillo 1 30 x 10 2 41 -- 3 23 15-20 etc. Total

12 Recopilación de datos:
Puede ser: Manual cuando el tamaño de la muestra es pequeño. Por computadora cuando la muestra es grande.

13 La recopilación por computadora:
Comprende las siguientes etapas: - Selección de un programa apropiado; - Entrada de datos; - Verificación o convalidación; - Datos de salida de la computadora.

14 Programas: SPSS programa multifacético estadístico muy avanzado. LOTUS 1-2-3, programa a base de plantillas. dBase (versión III plus o IV), programa de gestión de datos. Epi Info (versión 5) un programa de entrada de datos y de análisis de fácil utilización para el usuario.

15 Base de datos

16 DRA MARIA CRISTINA MEDINA
19/09/2018 DRA MARIA CRISTINA MEDINA 16

17 DRA MARIA CRISTINA MEDINA
19/09/2018 DRA MARIA CRISTINA MEDINA 17

18 DRA MARIA CRISTINA MEDINA
19/09/2018 DRA MARIA CRISTINA MEDINA 18

19 ANALISIS ESTADÍSTICO El análisis estadístico es todo el proceso de organización, procesamiento, reducción e interpretación de datos para realizar inferencias. La labor estadística consiste en reducir los datos, mediante procedimientos de síntesis que resumen y simplifican los datos en una expresión única, según valores y atributos iguales. Estadistica descriptiva.

20 ANALISIS DE DATOS Cuando el investigador ha acumulado suficientes informaciones para realizar el análisis, los procesos de base son: - la codificación, - estudio estadístico, - la construcción de las tablas y gráficos, y - la interpretación de los datos.

21 (entrevistas, cuestionarios, tests, etc)
DATOS RECOLECTADOS (entrevistas, cuestionarios, tests, etc) DATOS ORDENADOS (matriz de datos) DATOS AGRUPADOS POR FRECUENCIA (tabla de frecuencias) DATOS AGRUPADOS POR INTERVALOS (tabla de frecuencias por intervalos) DATOS VISUALIZADOS (gráficos) DATOS SINTETIZADOS (medidas estadísticas) (medidas de asimetría y curtosis)

22 MEDIDAS DE DESCRIPCIÓN NUMÉRICA

23 Los principales procedimientos para la reducción de los datos son los siguientes:
Determinación de parámetros de posición: Medidas de Tendencia Central Media Mediana Moda

24 Determinación de parámetros o medidas de
dispersión: Intervalo de variación Desviación media Desviación estándar Desviación semi-intercuartil Obtención de razones, proporciones y porcentajes Elaboración de números índices Elaboración de series cronológicas Correlación y regresión, etc.

25 PRESENTACIÓN DE DATOS Se puede utilizar los métodos siguientes: Textual Tabular y Gráfico (figuras)

26 MÉTODO TABULAR

27 MÉTODO TABULAR Consiste en una presentación resumida de la información usando tablas o cuadros. Elementos que los constituyen: - el título, - la matriz, - el cuerpo - y las notas aclaratorias.

28 a. ¿Qué contiene el cuadro? b. ¿Cómo se presenta este contenido?
EL TÍTULO es un enunciado breve e informativo acerca del contenido del cuadro, un buen título debe contestar a las siguientes preguntas: a. ¿Qué contiene el cuadro? b. ¿Cómo se presenta este contenido? c. ¿De dónde se presenta? d.¿Cuándo se obtuvo la información?. Se puede decir: ¿Qué? ¿Cómo? ¿Dónde? y ¿Cuándo?

29 Ejemplo: Sesenta pacientes con Hipertensión arterial maligna provenientes de 4 provincias atendidos en el Hospital Cayetano Heredia – Piura en el año 2007. El titulo se redactará contestando a: ¿Qué?: Pacientes con hipertensión arterial maligna ¿Cómo?: Provincia de Residencia ¿Dónde?: Hospital Cayetano Heredia- Piura ¿Cuándo?: 2007

30 Un buen título podría ser:
Pacientes con Hipertensión Arterial Maligna según Provincia de Residencia del Hospital Cayetano Heredia – Piura 2007

31 LA MATRIZ : Está constituida por el primer renglón y la primera columna, en donde se describen los nombres de las categorías (en datos categóricos) o los intervalos de clases (en datos cuantitativos), tan conciso como sea posible.

32 EL CUERPO: Está conformado por espacios y constituyen intersecciones de filas y columnas, que a veces se denominan celdas, y donde se anotan las frecuencias absolutas y relativas obtenidas en la tabulación, incluyendo totales y subtotales.

33 Fuente: Archivo Departamento de Estadística Hospital Cayetano Heredia
Cuadro 1. Pacientes con Hipertensión Arterial Maligna según Provincia de Residencia Hospital Cayetano Heredia – Piura 2009 Fuente: Archivo Departamento de Estadística Hospital Cayetano Heredia PROVINCIA NÚMERO PORCENTAJE Piura 22 36.7 Talara 12 20.0 Sullana 14 23.3 Paita Total 60 100.0 Matriz Cuerpo Matriz

34 Fuente: Archivo Departamento de Estadística
Cuadro 2. Pacientes con Hipertensión Arterial Maligna según Provincia de Residencia y por sexo. Hospital Cayetano Heredia - Piura. 2009 Fuente: Archivo Departamento de Estadística Hospital Cayetano Heredia de Piura SEXO DISTRITO TOTAL Piura Talara Sullana Paita FEMENINO 8 6 4 2 20 MASCULINO 14 10 40 22 12 60

35 Fuente: Archivo Departamento de Estadística
Cuadro 3. Pacientes con Hipertensión Arterial Maligna según edad Hospital Cayetano de Piura 2009 Fuente: Archivo Departamento de Estadística Hospital Cayetano Heredia de Piura 2009 Edad (años) N° % 30-36 2 3.3 37-43 14 23.3 44-50 6 10.0 51-57 58-64 16 26.7 65-71 Total 60 100.0

36 MÉTODO GRÁFICO

37 MÉTODO GRÁFICO Esencialmente un gráfico estadístico es la presentación de la información por medio de figuras geométricas. El objetivo primordial de un gráfico es dar una impresión visual de conjunto para una rápida y fácil comprensión del fenómeno que se está estudiando. Por tal motivo un gráfico debe ser sencillo y explicativo.

38 SELECCIÓN DEL GRAFICO DE ACUERDO AL TIPO VARIABLE
Tipos de datos Variable Tipo de gráfico Distribuciones de frecuencia Cualitativa Cuantitativa discreta Barras: simples y todos sus variedades Gráficos circulares pictogramas Cuantitativa continua Histogramas Polígonos de frecuencia Ojiva Tendencias Cuantitativa Curvas Gráficos lineales Gráficos lugaritmicos y semilugaritmicos

39

40

41 Gráfico de sectores circulares.
Para su elaboración se utiliza la circunferencia siendo necesario que los valores absolutos y/o porcentajes sean traducidos a grados, los 360° se reparten en proporción a los porcentajes. Correspondiendo a cada sector de la circunferencia la magnitud de cada categoría de la variable. Tomando los datos del Cuadro 1, podemos representar dichos resultados en el Gráfico 3.

42 Talara Piura Sullana Paita
Fuente: Cuadro 1

43 Gráfica de datos según una variable numérica
Si los datos corresponden a variables numéricas se representarán gráficamente mediante: histogramas y polígonos de frecuencias. Histograma Muestra la distribución de datos cuantitativos El área es proporcional a la frecuencia respectiva Representa a la frecuencias absolutas o relativas Tiene como base los límites reales de los intervalos de clase

44 Hospital Cayetano Heredia de Piura 2009
Fuente: del cuadro N°3 PACIENTES CON HIPERTENSIÓN MALIGNA SEGÚN EDAD Hospital Cayetano Heredia de Piura 2009

45 Polígono de frecuencias (simples),
Este gráfico se obtiene uniendo los puntos medios superiores de los rectángulos del histograma, formándose de esta manera un gráfico lineal, el cual debe llevarse hasta el eje x en los extremos del límite inferior del primer intervalo y superior del último intervalo respectivamente. El área total bajo el polígono equivale al área del histograma.

46 Pacientes con Hipertensión Arterial Maligna según Edad Hospital Cayetano Heredia - Piura 2009
Fuente: Cuadro N°3

47 Polígono de frecuencias (acumuladas)
Denominado también ojiva, utiliza las frecuencias absolutas o relativas acumuladas, y consiste en un gráfico lineal que nos permite observar la cantidad de elementos que quedan por encima o por debajo de determinados valores de los límites de los intervalos de clase. La ojiva se obtiene uniendo los puntos que le corresponden a las frecuencias acumuladas de los respectivos límites superiores de cada intervalo.

48 Fuente: Cuadro N°3

49 (curva hacia la derecha) Asimetría positiva (curva hacia la izquierda)
ASIMETRIA Curso A Curso C Curso B Media Modo Modo Media Media Modo Asimetría negativa (curva hacia la derecha) Asimetría cero Asimetría positiva (curva hacia la izquierda)

50 Gráfico de Tallo y Hojas (Diagrama de Tuckey)
Muestra la distribución de datos cuantitativos. No se pierden los datos individuales Da una mejor idea de la forma de la distribución En su construcción se usan los datos originales.

51 CUADROS Y GRÁFICOS FICTICIOS

52 Fuente: Archivo Departamento de Estadística Hospital Cayetano Heredia
Cuadro 1. Pacientes con Hipertensión Arterial Maligna según Provincia de Residencia Hospital Cayetano Heredia – Piura 2009 Fuente: Archivo Departamento de Estadística Hospital Cayetano Heredia PROVINCIA NÚMERO PORCENTAJE Piura Talara Sullana Paita TOTAL

53 Fuente: Archivo Departamento de Estadística
Cuadro 2. Pacientes con Hipertensión Arterial Maligna según Provincia de Residencia y por sexo. Hospital Cayetano Heredia - Piura. 2009 Fuente: Archivo Departamento de Estadística Hospital Cayetano Heredia de Piura Sexo Distrito Total Piura Talara Sullana Paita Femenino Masculino

54 EDAD (AÑOS) N° % 30-36 37-43 44-50 51-57 58-64 65-71 TOTAL
Cuadro3. Pacientes con Hipertensión Arterial Maligna según edad Hospital Cayetano de Piura 2009 Fuente: Archivo Departamento de Estadística Hospital Cayetano Heredia de Piura 2007 EDAD (AÑOS) N° % 30-36 37-43 44-50 51-57 58-64 65-71 TOTAL

55 Gráfico 1. Pacientes con Hipertensión Maligna
según Provincia de Residencia. Hospital Regional de Piura, 2009. Gráfico 2. Pacientes con Hipertensión Arterial Maligna según Provincia de Residencia y por sexo. Hospital Cayetano Heredia .Piura, 2009

56 REFERENCIA BIBLIOGRÁFICA Y ANEXOS

57 Referencias Bibliográfica
Se reconoce por escrito y organizado las fuentes consultadas para llevar a cabo la investigación. Incluye el orden lógico de los autores, de acuerdo a normas de referencias mundialmente reconocidas.

58 Referencias Bibliográfica
Es importante porque: •Identifica las “fuentes originales” de las ideas y metodologías provenientes de estudios anteriores. •Apoya la “solidez” de hechos y opiniones del autor. •Orienta al lector en la “extensión y profundidad” del tema.

59 Estilos: Los Estilos más difundidos para citar y referir bibliografías son el Estilo Vancouver o sistema de “orden de mención”, y el Estilo Harvard o sistema de “nombre y año”. Hay otras variantes que combinan o diversifican ambos Estilos.

60 ESTILO DEL COMITE INTERNACIONAL DE EDITORES DE REVISTAS MEDICAS o ESTILO VANCOUVER
Ejemplo de “cita”: El genoma de VPI-3 es un ARN de sentido negativo y única hebra; tiene un peso molecular de 6 x 106 daltons,¹-³ tiene una longitud de nucleótidos⁴ y se replica en el citoplasma de la célula huesped.⁵ El complejo RNP del virus requiere la actina celular para la transcripción del genoma del virus in vitro (Comunicación personal de Gosman KA).

61 Ejemplo de “referencia” a partir de la “cita” anterior:
1. Kingsbury DW, Bratt MA, Choppin PW, et al. Paramyxoviridae. Intervirology 1990;10(1): Ray R, Compana RW. Monoclonal antibodies reveal extensive antigenic differences between the hemoglutinin-neuromidinase glyciproteina if human and bovine parainfluenza 3 viruses. In: Stauber EH. ed. Virology diseases, 1986;4: Towsend J, Duffs WP, Williams DL. Inmune production of interferon by cultured periphereal blood mononuclear cells from calves infected with BHV1 and PI-3 viruses. Res Vet Sci 1988;45(2): Enciso J. Estudio inmunohistoquímico de lesiones pulmonares con VPI-3. [Tesis M Sci]. Fac Med Vet: Univ Chile, 1992: Andrews SC. Viruses of vertebrates. 4ht ed. London: Nalliere Tindal, 1978:

62 Note: 1) Ausencia de “punto” entre las letras iniciales del apellido materno y nombre del autor y entre autores con solamente “coma”, 2) Se estila registrar hasta 3 autores, más allá se agrega “et al” o “y col”, 3) Ausencia de orden alfabético, la secuencia obedece al orden de mención o aparición en el texto, con números en “superíndice”, 4) Ausencia de “espacios” entre los dígitos numéricos de: Año;volumen(Número):páginas, y 5) Note también la ausencia de la “comunicación personal” en el listado de la bibliografía, dado que tal referencia no se puede hallar en las bibliotecas.

63 Algunas reglas Autor personal a) Con “apellido simple”: Se cita en forma vernácula, ej: Manuel Moro S. Moro SM En el caso de apellidos ingleses y portugueses, ejs: Charles R. Smith Smith CR. Emanuel Adilson Souza Serrao Serrao EAS. b) Con “apellidos compuestos”, ej: Eduardo Rojas-Moromi Rojas -Moromi E. Elmo De la Vega De la Vega E. (español) Clovis P. dos Santos Santos CP dos (portugués) Rose Marie de Cotte Cotte RM de (francés) Carl von Linne Linne C von (alemán)

64 Autor corporativo Lo son las: instituciones gubernamentales, las asociaciones sociedades, las instituciones académicas, las organizaciones internacionales, etc, ej: Perú, Ministerio de Agricultura. INIA, Perú. Asociación Peruana de Avicultura Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Perú. Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación.[se puede usar su acrónimo: FAO]

65 REFERENCIA ELECTRÓNICA
Articulo en formato electrónico. Morse SS. Factor in the emergency of infection desease. Emerg Infect Dis 1995; 1(1):[24 screens]. Avaliable from: URI.: de consulta)

66

67 Anexos Comprende la información adicional que permite la verificación e interpretación de los datos, por el lector del informe de la investigación. - Material Ilustrativo. -Encuestas, Test, Cuestionarios, cartas, guías de entrevistas utilizados etc. Considerar este rubro si es pertinente.

68 Anexo MATRIZ DE CONSISTENCIA

69 PERFIL DEL PROYECTO DE INVESTIGACIÓN (Esquema general)
Páginas Preliminares Cubierta Página de respeto Portada o carátula Índice Cuerpo I. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN 1.1 Descripción del problema de investigación 1.2 Antecedentes del problema 1.3 Delimitación 1.4 Formulación del problema de investigación 1.5 Viabilidad de la investigación 1.6 Justificación de la investigación II . HIPÓTESIS

70 …Perfil del Proyecto III. OBJETIVOS 3.1 Objetivo general 3.2 Objetivos específicos IV. MARCO TEÓRICO 4.1 Bases teóricas 4.2 Variables V. DISEÑO METODOLÓGICO 5.1 Tipo de estudio 5.2 Definición de la (s) población (es) de estudio a. Características generales . Criterios de inclusión . Criterios de exclusión b. Ubicación en el espacio y tiempo 5.3 Diseño muestral a. Unidad de análisis. b. Unidad de muestreo. c. Marco de muestreo. d. Tamaño de muestra. e. Método de muestreo

71 …Perfil del Proyecto 5.4 Definición Operacional de Variables
5.5 Procedimientos Recolección de datos Procesamientos de datos Análisis de datos VI CONSENTIMIENTO INFORMADO VII PLAN DE EJECUCIÓN 7.1 Recursos 7.2 Cronograma de Actividades Bibliografía Anexos

72 Identificación del tema Formulación de la hipótesis
ETAPAS DE LA INVESTIGACIÓN Identificación del tema Parte I Planteo del problema Hipótesis de investigación Hipótesis alternativa Hipótesis nula Formulación de la hipótesis Unidades de análisis Tipo Definición conceptual Definición operacional Variables

73 ETAPAS DE LA INVESTIGACIÓN
Instrumentos de medición Parte II Definición de la población Muestreo probabilístico Muestreo no probabilístico Técnica de muestreo Selección de la muestra Prueba piloto Recolección definitiva Recolección de datos

74 Interpretación de los datos
ETAPAS DE LA INVESTIGACIÓN Tabulación Matriz de datos Tablas Parte III Cuadros de doble entrada Gráficos bivariados Análisis de los datos Interpretación de los datos Conclusiones Redacción del informe Publicación