c2-recopilacion y organizacion de datos

Post on 10-Apr-2015

6.499 Views

Category:

Documents

0 Downloads

Preview:

Click to see full reader

TRANSCRIPT

1

© César Malpartida - Tatiana Burga

Captación de Datos Captación de Datos Elaboración y Revisión de DatosElaboración y Revisión de DatosClasificación y Presentación de Clasificación y Presentación de

InformaciónInformación

Sólo los datos debidamente

obtenidos, organizados y

clasificados nos brindarán Información

de la realidad a estudiar.

2

© César Malpartida - Tatiana Burga

1. RECOPILACIÓN DE LOS DATOS

2. EL REDONDEO DE DATOS

3. CAPTACIÓN DE DATOS

4. MÉTODOS DIRECTOS Y MÉTODOS INDIRECTOS

5. INSTRUMENTOS

6. TABLAS

7. GRÁFICAS

CONTENIDCONTENIDOO

3

© César Malpartida - Tatiana Burga

1. RECOPILACIÓN DE LOS DATOS

Las buenas decisiones se basan en un adecuado registro de datos, para lo cual se debe:

A. ESTABLECER OBJETIVOS CLAROS En control de la calidad, los objetivos son:o Determinar Métodos de recojo de informacióno Estandarizar los Datoso Supervisar el procesoPermitiendo determinar los datos requeridos.

4

© César Malpartida - Tatiana Burga

C. CALIDAD DE LOS DATOS

Acorde al tamaño de la muestra.Registros completos (3% - 6%).Consistencialidad (AED)

B DETERMINAR ESCALAS DE MEDICIONES APROPIADAS PARA RECOLECTAR DATOS.

NOMINALORDINALINTERVALORAZÓN

CUALITATIVA

CUANTITATIVA

VARIABLES ESCALAS

5

© César Malpartida - Tatiana Burga

2. REDONDEO DE DATOS

Durante el cálculo, algunas veces se divide un

número entre otro obteniéndose en esas

ocasiones, un número infinito de decimales. Para

redondear, se recomiendan las siguientes reglas.

6

© César Malpartida - Tatiana Burga

1ra REGLA: Para la respuesta final, se puede

redondear hasta dos lugares más de lo que

había en los datos originales.

Ejemplo :

datos originales : enteros

resultado final : 2 decimales.

7

© César Malpartida - Tatiana Burga

2º REGLA:

Si la cifra que sigue es > a 5, se aumenta 1.

Si la cifra que sigue es < a 5, queda igual

Ejemplo: Redondeo a 2 decimales

4,176 ……. 4,18

7,123 ……. 7,12

8

© César Malpartida - Tatiana Burga

3º REGLA:

Si la cifra que sigue es 5 y el número

anterior es par no se modifica. Pero si el

número es impar, aumenta 1.

Ejemplo: Redondeo a 2 decimales

6,545 ……. 6,54

1,975 ……. 1,98

9

© César Malpartida - Tatiana Burga

3. CAPTACIÓN DE DATOSA. FUENTES SECUNDARIAS

Datos que fueron obtenidos para otro objetivo. Se recomienda que es la primera fuente que se debe revisar y analizar.La técnica más utilizada es el fichaje.

Ejemplo:Datos impresos, electrónicos o digitalizados, publicados en revistas científicas, tesis, oficinas estadísticas, publicaciones de censos e información OnLine.

10

© César Malpartida - Tatiana Burga

Ejemplos de instituciones:

Revistas LANCET, entre otras especializadas.

Tesis de la Universidad de San Martín de Porres

Oficina de Estadística del Hospital La Merced, Chiclayo, Lambayeque

Censos 2002 del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI)

Data disponible del www.indeci.gob.peBibliotecas Virtuales en salud, educación, etc.

11

© César Malpartida - Tatiana Burga

B) FUENTES PRIMARIAS

Datos recolectados para el trabajo

Se registran bajo dos métodos: directo e indirecto

12

© César Malpartida - Tatiana Burga

4. MÉTODOS DIRECTOS E INDIRECTOS

A. MÉTODOS DIRECTOS

Responsable registra personalmente la característica de estudio.

Ejemplo: En la Unidad de Admisión, EsSalud, Registro del tiempo que demora en otorgar una cita para atención de consultorio.

Existen técnicastécnicas de Observación o Experimentación.

13

© César Malpartida - Tatiana Burga

B. MÉTODOS INDIRECTOS

Se registra los datos a través de preguntas.

Ejemplo: Se pregunta a un paciente el tiempo que demoró en obtener una cita en un hospital.

Existen técnicastécnicas de Encuesta y Entrevista. Ambas tienen nivel de estructuración

14

© César Malpartida - Tatiana Burga

MÉTODOS Y TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN DE DATOS

FUENTE MÉTODOS TÉCNICAS

SECUNDARIA FICHAJEDIRECTO OBSERVACIÓN

PRIMARIA EXPERIMENTACIÓNINDIRECTO ENCUESTA

ENTREVISTA

15

© César Malpartida - Tatiana Burga

Recomendaciones para seleccionar la fuente, el método y la técnica

1. Definir las características que interesan registrar, para elegir la fuente.

2. Identificar la fuente de información apropiada para considerar el método.

3. Acorde al método se seleccionará la técnica más conveniente.

16

© César Malpartida - Tatiana Burga

Recomendaciones para su elaboración de Cuestionarios.

Las preguntas deben ser acordes al objetivo

de la investigación.

La extensión (número de preguntas) depende

de la necesidad de información.

El lenguaje utilizado en la redacción de

preguntas debe ser claro, preciso y objetivo.

5. INSTRUMENTOS

17

© César Malpartida - Tatiana Burga

EJEMPLOS de INSTRUMENTOS

Hoja de registro para el número de consultas externas

ESPECIALIDAD TOTAL

PEDIATRIA

CARDIOLOGIA

GASTROENTEROLOGIA

NEUMOLOGIA

NEFROLOGIA

ENDOCRINOLOGIA

REUMATOLOGIA

DERMATOLOGIA

GERIATRIA

SIQUIATRIA

18

© César Malpartida - Tatiana Burga

Hoja de registro de control de calidad

19

© César Malpartida - Tatiana Burga

Hoja de registro de la localización de defectos

FUENTE DEL DEFECTO TIPO DE DEFECTO

L M M J V S D TOTAL

MALA CONDICION

NATURALEZA

BOLSA DETERIORADA

MAL ROTURADA

SELLO DE SEGURIDAD ROTO

COAGÜLADA

CONTENIDO EXPIRADA

CARACT. FISICAS INADECUADAS

TOTAL

DIAS

Nombre del Inspector

Material Semana

20

© César Malpartida - Tatiana Burga

6. TABLAS / Elaboración

Paciente Ciudad Edad Sexo Paciente Ciudad Edad Sexo

1 A 30 M 16 B 46 F

2 A 43 M 17 A 69 M

3 B 58 F 18 A 44 M

4 C 61 M 19 C 59 F

5 A 70 M 20 D 62 M

6 D 42 F 21 D 66 M

7 C 58 F 22 C 71 M

8 A 39 M 23 A 70 F

9 B 60 F 24 C 65 M

10 B 55 M 25 D 36 M

11 C 57 M 26 A 40 F

12 A 49 M 27 A 61 F

13 A 61 F 28 B 65 M

14 D 69 M 29 B 56 M

15 D 43 M 30 C 38 M

Se tiene 30 personas con malaria del Hospital San Juan, Tarapoto, 2006

21

© César Malpartida - Tatiana Burga

Clasificación de datos para Variable CUALITATIVA

Ciudad Nro.-------------------ABCD-------------------Total

Sexo Nro.-------------------MasculinoFemenino-------------------Total

Ejemplo.- Según Residencia y Sexo

22

© César Malpartida - Tatiana Burga

CIUDAD Nro. %-----------------------------------A 11 36,7B 6 20,0C 7 23,3D 6 20,0-----------------------------------Total 30 100,0

Manualmente o usando un programa (Excel)

Tabla Nº 1Tabla Nº 1

23

© César Malpartida - Tatiana Burga

SEXO Nro. %-----------------------------------------Femenino 10 33,3Masculino 20 66,7-----------------------------------------Total 30 100,0

Tabla Nº 2Tabla Nº 2

24

© César Malpartida - Tatiana Burga

Clasificación de datos para Variable DISCRETA

Ejemplo: Clasificar a los pacientes de un Hospital según el número de patologías diagnosticadas.

Paciente Patologías Paciente Patologías

1 3 16 2

2 0 17 5

3 2 18 3

4 1 19 2

5 4 20 4

6 5 21 1

7 2 22 2

8 0 23 3

9 1 24 5

10 3 25 1

11 5 26 2

12 5 27 3

13 0 28 4

14 1 29 3

15 3 30 2

25

© César Malpartida - Tatiana Burga

Nº patologíaspor paciente Nro.-----------------------------0 31 52 73 74 35 5-----------------------------Total 30

Tabla Nº 3Tabla Nº 3

26

© César Malpartida - Tatiana Burga

Clasificación de datos para Variable CONTINUA

A. Hallar la amplitud del conjunto de datos.

A = (V máx.. – V. mín.) + 1 unidad de esa distribución

Del Ejemplo:

A = (71 – 30) + 1 = 42

Nota.- Si V. máx. = 71,4 y V mín. = 30,2 la amplitud será:

A = (71,4 – 30,2) + 0,1 = 41,3

27

© César Malpartida - Tatiana Burga

AC = ------------, k, es el número de clases.

K 5 ≤ k ≤ 15

Valor de K,

K = 1 + 3,322 Log N

K = 1 + 3,322 Log 30 = 5,9

42C = ------- = 7

6

B. Determinar la amplitud del intervalo de clase (C).

28

© César Malpartida - Tatiana Burga

C. El V mín. es el límite inferior de la primera clase, y su respectivo límite superior será el Valor mínimo + (C-1); el límite inferior de la segunda clase es el límite superior de la primera clase mas uno. Y así sucesivamente:

30 – 3637 – 4344 – 5051 – 5758 – 6465 - 71

Nota.Nota.Si la distribución es en décimas, será: V mín. + (C - 0,1). Si está en centésimas, será: V mín. + (C – 0,01)

29

© César Malpartida - Tatiana Burga

Del ejemplo; Clasificación de pacientes según edad.

Tabla Nº 4

1 30 - 36 33 1 3,3 3,3 1 29,5 - 36,5

2 37 - 43 40 7 23,3 26,7 8 36,5 - 43,5

3 44 - 50 47 3 10,0 36,7 11 43,5 - 50,5

4 51 - 57 54 3 10,0 46,7 14 50,5 - 57,5

5 58 - 64 61 8 26,7 73,3 22 57,5 - 64,5

6 65 - 71 68 8 26,7 100,0 30 64,5 - 71,5

Clase Edad xi fi hi% Hi% Fi Límites reales

Total 30 100,0

xi : Marca de clase Límites reales

fi : Frecuencia absoluta Fi : Frecuencia absoluta acumulada

hi%: Frecuencia relativa Hi% : Frecuencia relativa acumulada

30

© César Malpartida - Tatiana Burga

A. TABLAS DE DISTRIBUCIÓN Pueden ser simples o cruzadas

1. Tablas simples Sirven para presentar una sola variable. Pueden representar datos cualitativos o

cuantitativos. Presentan por lo menos dos columnas:

categoría o clase y el número de datos o frecuencia de clase.

Puede incluirse una columna de tasa porcentual.

6. TABLAS / CUADROS - Presentación

31

© César Malpartida - Tatiana Burga

DATOS CUALITATIVOS:

(1º) Identificar diferentes categorías.(2º) Realizar un conteo.(3º) Elaborar la tabla: titulo, cuerpo y fuente.

32

© César Malpartida - Tatiana Burga

EjemploEjemplo

Cuadro 1: Percepción de la Calidad de Atención en pacientes de EsSalud, Huancavelica, 2007.

Fuente: Encuesta a los pacientes, Abril 2007

Número de TasaCategoria Pacientes Porcentual (%)

Muy Bueno 5 11,11

Bueno 16 35,55

Aceptable 12 26,67

Malo 8 17,78

Muy Malo 4 8,89

Total 45 100,00

33

© César Malpartida - Tatiana Burga

DATOS CUANTITATIVOS:

(1º) Se calcula el rango: (mayor - menor) + 1 unidad de dicha distribución.

(2º) Se determina el número de clases, que mejor representa a los datos (entre 5 y 20). Sturges / DTH

(3º) Se determina el tamaño o amplitud de clase.

(4º) Se elige el limite inferior de la primera clase.

34

© César Malpartida - Tatiana Burga

(5º) Se establecen los límites inferiores de las siguientes clases.

(6º) Se establecen los limites superiores de cada una de las clases.

(7º) Se realiza un conteo, a fin de determinar cuántos datos se incluyen en cada clase.

(8º) Se elabora la tabla: titulo, cuerpo y fuente.

35

© César Malpartida - Tatiana Burga

Ejemplo:

Cuadro 2: Consultas diarias en la Especialidad de Pediatría - Max Salud, Chiclayo, 2007.

Tasa

Consultas Días porcentual (%)

0 – 4 2 6,45

5 – 9 6 19,35

10 – 14 10 32,26

15 – 19 12 38,71

20 – 24 1 3,22

Total 31 100,00

Fuente: Archivo del Dpto. de Estadística de Max Salud, Chiclayo, 2007

36

© César Malpartida - Tatiana Burga

En algunas ocasiones se elaboran las tablas con clases cuyo extremo es abierto, cuando los datos inferiores o superiores están muy dispersos

Ejemplo Cuadro 3: Citas diarias UE - HNERM durante el mes de julio 2007

Tasa

Citas Días porcentual(%)

Menos de 300 3 10,00

300 – 399 7 23,33

400 – 499 10 33,33

500 – 599 8 26,67

600 - 699 2 6,67

Total 30 100,00

FUENTE: Archivo de Estadística del HRERM, Lima, 2007.

37

© César Malpartida - Tatiana Burga

2. Tablas cruzadas

Sirven para representar dos o más variables cualitativas.

En cada celda se puede incluir la frecuencia absoluta y relativa (por fila, columna o total).

38

© César Malpartida - Tatiana Burga

Pasos:

1º Se identifica las categorías:

Ejemplo: Sexo y zona de procedencia del

paciente2º Se identifican los dominios que toma cada una de las variables

Ejemplo: Sexo : masculino, femenino Zona : urbana, rural

3º Se elabora un formato que considere todos losdominios identificados de las variables

39

© César Malpartida - Tatiana Burga

EjemploCuadro 4: Pacientes gerontos, HMINSA-L,

por zona de procedencia según sexo, 2007.

Zona\Sexo Masculino Femenino Total

Urbano 20 10 30

Rural 15 18 33

Total 35 28 63

Fuente: Encuesta a pacientes del HMINSA-L, Julio 2007

40

© César Malpartida - Tatiana Burga

7. GRÁFICASImpresión visual rápida y de fácil comprensión.

• Gráfica de dispersión de puntos (relaciones)

Ejemplo: Gráfico 1: Hábitos Alimenticios y Tumores

Tumores

Fuente: Archivo Central …

Hábitos Alimenticios

0

1

2

3

4

5

6

7

8

0 10 20 30 40 50 60

41

© César Malpartida - Tatiana Burga

• Gráfica Lineal (Tendencias)

Ejemplo

Gráfico 2: Emergencias quirúrgicas: enero-julio 1998

0

20

40

60

80

100

120

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul

EmergenciasQuirúrgicas.

Meses

Fuente: Departamento de Registro

42

© César Malpartida - Tatiana Burga

-- Gráfica de Barras (Variable cualitativa, > > dominios)

Gráfico 3: Medicamentos recetados a pacientes …30

23

19

1315

0

10

20

30

Asp

irin

a

Ant

algi

na

Dol

ofla

n

Cor

dalo

n

Otr

os

%

Fuente: Archivo de Farmacia …

43

© César Malpartida - Tatiana Burga

Gráfico 4: Asignación del personal médico por departamentoDepartamento

s

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

GINECOOBST.

CIRUGIA

MEDICINA

PEDIATRIA

Nº de trabajadoresFuente: Oficina de Personal …

Ejemplo

44

© César Malpartida - Tatiana Burga

Gráfico 5: E. Físicas Vs. E. Emocionales

Fuente: Historias Clínicas …

Ejemplo

0

1

2

3

4

5

6

7

8

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

E. Fisicas E. Emocionales

45

© César Malpartida - Tatiana Burga

• Gráfico de Sectores (v. cualitativas, << dominios)El circulo se divide en segmentos circulares, de tamaño proporcional a la frecuencia de la categoría

Fuente: Archivo de Estadística …

Gráfico 6: Pacientes por servicio…

PediatríaCardilogíaNefrologíaGeriatría

60%15%

15%

10%

46

© César Malpartida - Tatiana Burga

• El Histograma (Variables Cuantitativas)

Son barras verticales presentadas una a continuación de otra. El ancho es la amplitud de clase. La altura está en función a la frecuencia de la clase. Las áreasáreas de los rectángulos son proporcionales a la

frecuencia de la clase. Cuando los intervalos de clase son de igual tamaño, las

alturasalturas de los rectángulos son también proporcionales a la frecuencia de una clase..

47

© César Malpartida - Tatiana Burga

EjemploGráfico 7: Peso de 100 Alumnos (en kg.)

Número de Pacientes

0

5

10

15

20

25

29,5 39,5 49,5 59,5 69,5 79,5 89,5 99,5

Peso (kg)Fuente: Archivo …

11 11

48

© César Malpartida - Tatiana Burga

TIPO DE HISTOGRAMAS

a)Tipo general: El valor medio está al centro, que tiene la mayor frecuencia. Es el más frecuente tiene forma simétrica.

b)Tipo multimodal: Hay varios valores “mayores”.

49

© César Malpartida - Tatiana Burga

c)Tipo sesgo positivo: Forma asimétrica la media está localizada a la izquierda.

d)Tipo precipicio a la izquierda: Forma asimétrica la frecuencia disminuye brusca- mente a la izquierda.

50

© César Malpartida - Tatiana Burga

e)Tipo planicie: Las clases tienen más o menos la misma frecuencia.

g)Tipo pico aislado: Presenta un pico aislado, además de un histograma general.

f)Tipo bimodal: Se observa claramente dos valores máximos.

51

© César Malpartida - Tatiana Burga

0

5

10

15

20

25

29,5 39,5 49,5 59,5 69,5 79,5 89,5 99,5

• El Polígono de Frecuencias Se construye uniendo los punto medios del

lado superior de las barras del histogramaEjemplo: Peso de 100 alumnos (en Kg.)Número de Personas

Peso (Kg.)Fuente: Archivo …

52

© César Malpartida - Tatiana Burga

• Diagrama de Tallos y Hojas

Ejemplo: Edad de pobladores en Pozuzo ..

Fuente: Archivo …

Frecuencia Tallo & Hoja 34.00 1. 12334556788899& 49.00 2. 0000112233333444557778& 56.00 3. 001122344445566666778899 43.00 4. 0000112233456678899 14.00 5. 00155&& 13.00 6. 4568&& 18.00 7. 12556678 13.00 8. 0013& 6.00 9. &&& 2.00 10. 7 3.00 11. 0 2.00 Extremes (117), (120)

53

© César Malpartida - Tatiana Burga

• Superficie en tres dimensiones

1er trim.

2do trim.

020406080

100

1er trim.2do trim.

Fuente: Archivo Central …

Ejemplo: Metas alcanzadas en utilización de la capacidad instalada: camas (en %)

top related