trabajo colaborativo 1 100403 168
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Trabajo colaborativo 1Seleccin de una Muestra, Diseo de Muestreo y Clculos Inferenciales Estadsticos para el anlisis de la congestin en la sala de urgencias
Presentado por:ADAN LEONARDO pinillaCdigo: 1013655624
Presentado A:Francisco Javier Perera Lpez
Cdigo:100403_168
Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNADBogot2015INTRODUCCIN
Al interior de este trabajo colaborativo intentamos adquirir los conocimientos de la unidad uno aplicndolos en sistemas comunes como la ejecucin de estadsticas mustrales en un hospital dando as a entender el componente practico de esta unidad. Lo que induce a seleccionar una muestra, cuya importancia radica en el proceso de consecucin de datos que proporcionan la informacin suficiente y necesaria a cerca de la poblacin, adems que con la muestra se estn utilizando menos recursos, debido a que slo una parte de la poblacin se encuentra bajo observacin, lo que resulta significativamente beneficioso sobre todo cuando se trata de poblaciones grandes y dispersa. Otro aspecto que justifica la decisin de tomar una muestra es en casos donde se debe destruir los elementos de sta, por ejemplo cuando se desea identificar el grado de vaco de un producto enlatado, la resistencia de un material y otros. En las encuestas de opinin sobre la preferencia de un producto se nota ms claramente la utilidad de una muestra en contraste con la poblacin, para conocer las preferencias de los consumidores y poder acomodar rpidamente el sistema de produccin a dichos cambios. Objetivo general Que los estudiantes identifiquen los principios sobre poblacin y muestra, mtodos de muestreo, distribucin de muestreo para medias, el teorema central del lmite, aplicados al clculo de tamaos de muestras pertinentes. Objetivos especficos Comprender los conceptos de poblacin y muestra. Identificar los diferentes diseos de muestreo y su utilidad en diferentes campos del saber. Conceptuar una distribucin muestra y calcular las estimaciones requeridas, la varianza y el error de estimacin para los mismos. Conocer y comprender los elementos del teorema central de lmite y su utilidad. Determinar un tamao de muestra representativo tanto para medias como para proporciones. Realizar aplicaciones en Excel y SPSS.
Contenido Poblacin:Segn nuestra base de datos corresponde al estudio de los pacientes que estn siendo atendidos en la clnica foscal de Cundinamarca En el rea de Urgencias All se est tomando la cantidad de pacientes que llegaron all en determinada fecha y hora para ser atendidos en la sala de urgencias esta poblacin a trabajar son los pacientes de urgencias entre el 01 de agosto de 2014 y 15 de agosto de 2014. Distinguidos por la Hora el Sexo Fecha de nacimiento Y la edad en aos distinguidos por la case de episodio, Por otro lado en el momento de la atencin se evala la Forma atendida requerida si es una Urgencia o puede entrar en triage distinguidos a su vez por la Hora y la fecha correspondiente. Por Ultimo se evala el Estado del paciente por Fecha de Triage, Fecha de Urgencia u hora de la urgencia y Finalmente en su defecto LA fecha y hora de la Muerte o la fecha y hora del Egreso 1. Poblacin: N= 7476 pacientes2. Confianza: 95%3. Significancia: 5% 4. Cuantil Z*: 1.965. Error: 5%
6. N = Total de la poblacin - = 1.96 al cuadrado (si la seguridad es del 95%) p = proporcin esperada - q = 1 p (en este caso 1-0.05 = 0.95)7. d = precisin8. Tamao de muestra n= 365 pacientes9. Tipo de muestreo M.A.S10. Tcnicas para Seleccionar la Muestra = Programa de Computador (Excel (=ALEATORIO ()*N))
2. Descripcin de las variables y parmetrosHay variables cualitativas y cuantitativas y los parmetros son: media, desviacin, varianza proporcin, diferencia de medias y diferencia de proporcionesVARIABLECATEGORATIPO
Sexo1: Hombre2: MujerCualitativa
EdadMenores de 5 aosEntre 5 y 18 aosEntre 19 y 65 aos66 aos y masCuantitativa
Tiempo AtencinMenos de 30 minutosEntre 31 y 60 minutosMs de 61 minutosCuantitativa
Clase Triage1: Consulta prioritaria2: Urgencia no crtica3: Urgencia crticaCualitativa
Clase de episodio 1 Ambulatorio 2 HospitalarioCualitativa
Aseguradora1.Allianz seguro poliza medicall 2.Aseguradora solidaria estudiantil3.Axa Colpatria seguros s.a. Soat4.Bavaria sa5.Colpatria medicina prepagada sa6.Colsanitas sa7.Consorcio sayp 2011 soat8.Coomeva eps9.Coomeva medicina prepagada sa10.Ecopetrol s.a. Ct. No. Ma-520443611.Eps sanitas sa12.Foscal programa magisterio13.Foscal programa magisterio alto costo14.Nueva eps sa15.Pan american life de Colombia compaa de seguros s.a.16.Positiva cia de seguros arp17.Programa n. Eps pgp Piedecuesta18.Programa nueva eps pgp hospitalario19.Qbe seguros sa soat20.Salud total eps21.Secretaria salud rubro urgencias22.Seguro de riesgos profesionales suramericana sa23.Seguros Colpatria arp24.Seguros Colpatria arp bolarq25.Seguros del estado poliza soat26.Suramericana de seguros soat27.Suramericana sa poliza28.Vg y at union temporalcuantitativa
Parmetros
Un parmetro estadstico es un nmero que se obtiene a partir de los datos de una distribucin estadstica que describe alguna caracterstica de la poblacin.Los parmetros sirven para sintetizar la informacin dada por una tabla o por una grfica.
Aunque existes varios parmetros estadsticos en este caso utilizaremos solo dos el promedio poblacional y proporcional poblacional.
Promedio poblacional
Proporcin poblacional
1. Base de datos
caso PacienteFechaHoraSexoEdadClase EpisodioTiempo AtencinClase TriageNombre Aseguradora
15008/01/201407:52:25164100:10:41212
210308/01/201409:18:29277201:10:16218
315608/01/201410:33:54217100:57:47210
420908/01/201413:04:5621100:42:11221
526208/01/201414:41:33156101:20:31212
631508/01/201416:14:18225100:37:34222
736808/01/201417:47:23129100:27:43218
842108/01/201420:31:21115100:39:18218
947408/02/201400:05:57131100:28:26211
1052708/02/201407:58:30126100:53:42218
1158008/02/201409:23:27242100:51:2529
1263308/02/201411:10:20254102:06:22216
1368608/02/201413:16:04113100:50:28218
1473908/02/201414:56:25169100:18:29212
1579208/02/201416:32:54138100:17:0228
1684508/02/201419:41:37149100:38:56226
1789808/02/201422:00:23122100:46:23218
1895108/03/201404:02:43233101:25:01211
19100408/03/201409:21:42143100:39:40218
20105708/03/201410:55:14254101:34:26220
21111008/03/201414:02:1212100:42:18314
22116308/03/201415:48:5822100:19:59218
23121608/03/201417:30:08155100:40:05218
24126908/03/201419:35:49164100:40:34312
25132208/03/201421:44:11117101:53:28218
26137508/04/201405:01:25156100:41:20218
27142808/04/201408:10:10230102:18:14212
28148108/04/201409:33:59236100:52:55218
29153408/04/201411:03:37126100:47:1023
30158708/04/201412:24:55231101:12:40224
31164008/04/201414:06:55268200:46:37118
32169308/04/201415:39:32289100:43:08218
33174608/04/201417:17:3720101:02:49215
34179908/04/201418:57:19220102:50:38317
35185208/04/201420:24:32217101:12:47228
36190508/04/201422:07:38163101:29:31217
37195808/05/201404:46:3213100:09:29218
38201108/05/201412:52:15154102:54:14218
39206408/05/201415:13:4122100:43:26218
40211708/05/201410:22:44255100:59:5321
41217008/05/201411:30:15160102:59:28218
42222308/05/201413:25:43227101:29:28223
43227608/05/201415:40:28286101:57:47218
44232908/05/201417:22:39131202:42:36218
45238208/05/201419:10:2710200:08:38220
46243508/05/201420:53:26140100:30:18228
47248808/06/201400:09:38121100:30:3225
48254108/06/201407:19:00262200:46:37218
49259408/06/201408:40:28259201:21:29218
50264708/06/201410:02:13157102:49:23228
51270008/06/201411:16:03147100:43:30218
52275308/06/201413:23:16121101:44:1328
53280608/06/201415:45:1813100:47:46212
54285908/06/201417:14:5213100:35:31218
55291208/06/201418:58:13158101:15:58218
56296508/06/201421:08:08210100:09:40218
57301808/06/201423:25:0220101:16:19220
58307108/07/201407:49:04163100:30:11312
59312408/07/201409:52:09244101:06:50318
60317708/07/201411:46:25118100:10:23212
61323008/07/201414:04:02111100:30:36218
62328308/07/201415:48:25150100:49:05228
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70370708/08/201414:40:4323100:10:12218
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72381308/08/201417:55:13151100:55:26312
73386608/08/201419:34:32275100:43:37214
74391908/08/201421:31:21143100:39:5428
75397208/09/201401:16:28223200:28:16222
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92487308/10/201421:35:09246200:17:2021
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99524408/11/201415:14:02136101:39:50220
100529708/11/201416:57:52214202:35:24214
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104550908/12/201407:05:30127101:24:18214
105556208/12/201408:31:4610101:14:56218
106561508/12/201409:49:30149201:05:56218
107566808/12/201410:58:03157100:43:44218
108572108/12/201412:30:12131103:07:34218
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110582708/12/201416:11:44212100:21:47118
111588008/12/201418:12:58125100:29:0629
112593308/12/201420:45:52122100:28:48318
11359868/13/201402:48:02213200:13:2322
11460398/13/201408:24:16212100:18:36212
11560928/13/201409:58:12174100:30:25218
11661458/13/201411:42:25232100:18:50218
11761988/13/201414:01:16120100:37:55214
11862518/13/201415:56:30164100:37:16318
11963048/13/201417:59:15113101:14:5627
12063578/13/201419:31:53256100:19:05210
12164108/13/201422:27:44138100:47:10227
12264638/14/201403:39:1221100:25:16218
12365168/14/201408:23:02185200:51:25117
12465698/14/201409:48:4220100:32:10218
12566228/14/201411:09:05127100:33:04218
12666758/14/201412:51:17137201:57:18214
12767288/14/201414:53:41264200:41:28218
12867818/14/201416:30:45119100:37:4824
12968348/14/201418:00:56296101:44:13218
13068878/14/201419:38:18224100:20:24212
13169408/14/201422:15:22218100:10:4421
13269938/14/201416:30:45119100:37:4824
13370468/15/201407:58:43248101:11:42228
13470998/15/201409:52:38221102:02:24216
13571528/15/201411:22:30258100:52:23218
13672058/15/201413:14:0527200:05:38213
13772588/15/201415:04:49237101:43:34223
13873118/15/201416:39:5720100:37:41218
13973648/15/201418:32:28131100:24:0026
14074178/15/201418:32:28131100:24:0026
Tamao de Muestra
Formula: SE DESPEJA B
1-a=90%
a=10%
poblacin 7479
z confianza 1,644853627
P proporcin esperada0,05
q =1-p0,95
d error 0,03
Diseo de muestreo
El muestreo Correcto es el muestreo sistemtico que es siendo esta una tcnica de muestreo aleatorio que se elige con frecuencia por su sencillez y calidad regular.
Lo primero que se hace es dividir la poblacin (N) sobre la muestra (n) al resultado lo llamaremos nmero de la diferencia y luego se elige el nmero entero de partida para la muestra en este caso fue el 50 y por ultimo a ese nmero le sumamos el numero entero de la diferencia en este caso sera el 53 y as hasta completar la muestra de 140 casos.
N=7479n= 140 F= 53,370 53,000 caso con el que se empieza: 50
Estadsticas inferenciales: Intervalos de confianza
Variables cuantitativas
VARIABLE: EDAD --------------------------------------- PARMETRO: MEDIA
media muestral
34
z 95% 1,959963985
Desviacin=23,02011721
n= 140
(30 ; 38 )
La edad de los pacientes que utilizaron el servicio de urgencias de la clnica Foscal en la ciudad de Bogot los primero 15 das del mes de agosto de 2014 con una confianza del 95% est entre 30 y 38 aos
VARIABLE: TIEMPO DE ATENCIN -------------------------- PARMETRO: MEDIA
media muestral=0:59:00
z 95% =1,95996
Desviacin=0:40:29
n= 140
(0:52:18 ; 1:05:43)
Segn los resultados obtenidos estamos seguros un 95% que los pacientes que utilizan el servicio de emergencias tienen que esperar aprox. entre 52 minutos y 1 hora, para ser atendidos por un especialista.
Variables cualitativas
VARIABLE: GNERO------------PARMETRO: PROPORCIN
CATEGORA=MUJERES
MUJERES79
HOMBRE61
n=140
Z=1,959963985
p=56%
q=44%
N=7479
Intervalo de confianza IC=(48%;65%)
Segn los resultados podemos estar seguros un 95% (nivel de confianza) que del 48% al 65% de los pacientes registrados son mujeres las que utilizaron el servicio de emergencias en el mes de agosto de 2014.
VARIABLE: CLASE DE EPISODIO ------------PARMETRO: PROPORCIN
CATEGORA=AMBULATORIO
AMBULATORIO 120
HOSPITALIZACIN20
n= 140
Z=1,959964
p=86%
q=14%
N=7479
Intervalo de confianza IC=(80%;91%)
Con un nivel de confianza del 95%, estamos seguros que el mes de agosto de 2014, la proporcin de pacientes recibieron atencin ambulatoria es del 80 % al 91%.
CONCLUCIONES
Gracias a el desarrollo de esta actividad podemos practicar los mecanismos en Los diferentes formatos como lo pudo ser en Excel as aprender a manejar la tabla de clculo y ejecutar los problemas de una forma fcil
Conocimos las diferentes frmulas pre establecidas para hallar los muestreos especficos dando as el conocimiento detallado de la formacin de la esta y en donde se corresponde la aplicacin
Los principios de muestreo ayudaron a establecer las diferentes variables de una estadstica ayudando a conocer las estimaciones que esta nos revela
Las Distribuciones mustrales conocemos los diferentes etapas y seguimientos de una estadstica como la media y la proporcin para estimar la medida y el total de la poblacin
En los intervalos de confianza podemos disear mecanismos de para dar resultado a las nociones fundamentales para la medidas de muestra y media de muestra Grande
Referencias Bibliogrficas
Bases de datos https://docs.google.com/spreadsheets/d/1KTnYD0uljAoygMogoOYrSZB2Oa03aNXnewSLANaTg0o/edit#gid=1342827067
Modulo Unidad 1 file:///E:/unad/5%20semestre/INFERENCIA%20ESTADISTICA/Modulo_100403_Vol_1_Jeammy_Sierra.pdf
Referencias complementarias Unidad 1 http://campus04.unad.edu.co/campus04_20151/mod/lesson/view.php?id=653&pageid=259
Guia integrada de actividades (Clic ac para descargar guia integradora)
Tamao de la muestra https://www.youtube.com/watch?v=6H3KrR5BLWE
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