Detección de tendencias temporales: Análisis de series temporales

Presentación del tema: "Detección de tendencias temporales: Análisis de series temporales"— Transcripción de la presentación:

1 Detección de tendencias temporales: Análisis de series temporales

2 Análisis de series temporales
¿Que es una tendencia temporal? Es un cambio a corto plazo, estacional o secular Puede combinarse con una variación aleatoria (aquí se identifica por inv estad) Es el método que se usa en epidemiología para detectar tendencias temporales

3 La serie temporal : es un registro de sucesos dados en un periodo de tiempo
Estos sucesos son por ejem las enfermedades Las tendencias de los datos a trabajar son detectadas por 3 métodos: 1) Dibujo a mano alzada 2) Calculo de las medias móviles 3) Análisis de regresión

4 DIBUJO A MANO ALZADA Ventaja:
La unión de los puntos mediante la vista es un método evidente y fácil de apreciar Desventaja: No puede contrarrestar las variaciones aleatorias fácilmente

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6 Porcentajes de pulmones comisados mensualmente debido a neumonía y/o
Pleuresia con línea de regresión (tomados de tabla 8.2)

7 Tasa de la media porcentual acumulada trimestral de comisos de pulmones con neumonía
y/o pleuresia (datos de tabla 8.3)

8 % de pulmones comisados mensualmente (corregidos para eliminar la tendencia secular)
A causa de neumonía y/o pleuresia

9 Porcentaje de pulmones comisados mensualmente (corregidos para eliminar la tendencia
estacional) a causa de neumonía y/o pleuresia

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11 CALCULO DE LAS MEDIAS MOVILES
Ventajas Es la media aritmética de grupos de medidas consecutivas Esta técnica reduce las variaciones aleatorias por lo tanto descubre tendencias ocultas

12 CALCULO DE LAS MEDIAS MOVILES
Desventajas: Los primeros y últimos datos no pueden ser promediados Las medias pueden ser excesivamente afectados por los valores extremos

13 ANALISIS DE REGRESION Técnica estadística que se usa para investigar las relaciones existentes entre 2 o mas variables Requiere conocimientos de estadística La regresión y la correlación están relacionadas Pero……

14 ¿Son diferentes en que? El coeficiente de correlación puede evaluarse con 1 o todas las variables presentan variación aleatoria La regresión selecciona individuos en base de 1 o mas medidas (VI) y así registrar otras VD, por lo tanto las VI no presentan variaciones aleatorias

15 Análisis de Regresión Cuando las observaciones se hacen a intervalos definidos (estos intervalos representan la variable independiente) Se denomina Línea de Regresión de la regresión lineal de Y sobre X, si los verdaderos valores de Y para cada valor de X se encuentra en una línea recta

16 Coeficiente de regresión es la inclinación de la línea de Y sobre X
El coeficiente puede ser (–) , (+) , 0 Es cero si X e Y no tienen ninguna relación

17 y la interpretacion de los valores de estos cálculos”
Por lo tanto el ANALISIS DE REGRESION es: “El calculo del coeficiente de regresion, la interseccion con el eje vertical y la interpretacion de los valores de estos cálculos”

18 Aplicación de análisis de series temporales
Ejm: FA Objetivo: investigar la distribución temporal de la FA en Paraguay Peralta et al (1982) Identifico pautas temporales indicando periodos en donde se debía prestar mayor atención al control.

19 Brotes de FA registrados mensualmente como :
______ = datos brutos = tendencia ………. = media acumulada de 12 meses Brotes de FA registrados mensualmente como : media mensual, media acumulada de 12 meses Y tendencia: Paraguay Peralta et al, 1982

20 TENDENCIAS EN LA DISTRIBUCION ESPACIAL Y TEMPORAL DE LA ENFERMEDAD
1) Tendencias espaciales en la presentación de la enfermedad 2) Agrupamiento Temporo-Espacial

21 Tendencias espaciales en la presentación de la enfermedad
Una epidemia no representa solo a un grupo de casos durante un periodo de tiempo sino un agrupamiento de casos en una área definida Enf infecciosa forma espacial contagiosa en contraste con brotes esporádicos que se distribuyen aleatoriamente

22 Una variedad de distribuciones estadísticas sirven como modelos para la distribución espacial de sucesos Poisson se aplica para este fin Poisson puede ser contratada con chi cuadrado sobre los valores observados y esperados Si la varianza es > media implica una presentación contagiosa

23 Agrupamiento Temporo-Espacial
Interacción entre los lugares y periodos de aparición de una enfermedad Como los casos están cercanos al espacio tienden a estarlo también al tiempo Se puede aplicar Poisson, aunque no siempre (pata muestra grandes)

24 El agrupamiento espacial puede ayudar a la identificación de la causa