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

63333608/07/201418:28:19115200:18:14218

64338908/07/201420:23:15218100:40:30212

65344208/08/201401:15:18253201:29:38212

66349508/08/201407:43:5411100:21:54218

67354808/08/201409:35:22155101:31:05228

68360108/08/201410:59:15242100:41:24222

69365408/08/201413:05:1820101:17:10218

70370708/08/201414:40:4323100:10:12218

71376008/08/201416:07:15244102:25:44219

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

76402508/09/201407:48:08123101:28:30218

77407808/09/201409:29:59136100:31:01112

78413108/09/201410:52:36168101:01:30310

79418408/09/201412:43:57132101:17:02218

80423708/09/201414:36:38111101:17:2028

81429008/09/201416:11:0213101:05:35218

82434308/09/201417:52:56247100:47:31218

83439608/09/201419:37:45186101:52:08212

84444908/09/201421:39:13136200:25:01217

85450208/10/201401:30:26158201:04:52214

86455508/10/201407:46:05125100:44:13218

87460808/10/201410:15:47121101:15:04312

88466108/10/201411:22:37141100:31:23218

89471408/10/201413:34:07221101:56:49218

90476708/10/201416:23:22239100:51:04318

91482008/10/201419:33:03114100:23:38218

92487308/10/201421:35:09246200:17:2021

93492608/11/201404:29:55229100:20:10218

94497908/11/201408:20:0313100:51:32214

95503208/11/201409:37:41260200:02:38212

96508508/11/201410:32:27165101:24:18118

97513808/11/201411:46:29129102:07:55218

98519108/11/201413:31:03249101:25:16225

99524408/11/201415:14:02136101:39:50220

100529708/11/201416:57:52214202:35:24214

101535008/11/201418:22:56221101:06:29318

102540308/11/201420:22:48128101:38:02218

103545608/11/201423:18:53126100:17:13112

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

109577408/12/201414:51:01221100:58:26216

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