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martes, 28 de mayo de 2013







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4. Medidas de frecuencia

Medidas de tendencia central

Al describir grupos de observaciones, con frecuencia es conveniente resumir la información con un solo número. Este número que, para tal fin, suele situarse hacia el centro de la distribución de datos se denomina medida o parámetro de tendencia central o de centralización. Cuando se hace referencia únicamente a la posición de estos parámetros dentro de la distribución, independientemente de que ésta esté más o menos centrada, se habla de estas medidas como medidas de posición. En este caso se incluyen también los cuantiles entre estas medidas.

Entre las medidas de tendencia central tenemos:

Se debe tener en cuenta que existen variables cualitativas y variables cuantitativas, por lo que las medidas de posición o medidas de tendencia se usan de acuerdo al tipo de variable que se está observando, en este caso se observan variables cuantitativas.

Moda 
La moda se refiere al dato más repetido, el valor de la variable con mayor frecuencia absoluta. En cierto sentido la definición matemática corresponde con la locución "estar de moda", esto es, ser lo que más se lleva.

Su cálculo es extremadamente sencillo, pues sólo necesita un recuento. En variables continuas, expresadas en intervalos, existe el denominado intervalo modal o, en su defecto, si es necesario obtener un valor concreto de la variable, se recurre a la interpolación.

Por ejemplo, el número de personas en distintos vehículos en una carretera: 5-7-4-6-9-5-6-1-5-3-7. El número que más se repite es 5, entonces la moda es 5.

Hablaremos de una distribución bimodal de los datos, cuando encontremos dos modas, es decir, dos datos que tengan la misma frecuencia absoluta máxima. Cuando en una distribución de datos se encuentran tres o más modas, entonces es multimodal. Por último, si todas las variables tienen la misma frecuencia diremos que no hay moda.

Cuando tratamos con datos agrupados en intervalos, antes de calcular la moda, se ha de definir el intervalo modal. El intervalo modal es el de mayor frecuencia absoluta.

La moda, cuando los datos están agrupados, es un punto que divide el intervalo modal en dos partes de la forma p y c-p, siendo c la amplitud del intervalo, que verifiquen que:


Siendo la frecuencia absoluta del intervalo modal y y las frecuencias absolutas de los intervalos anterior y posterior, respectivamente, al

Las calificaciones en la asignatura de Matemáticas de 39 alumnos de una clase viene dada por la siguiente tabla (debajo):


          Calificaciones 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Número de alumnos 2 2 4 5 8 9 3 4 2

Propiedades Sus principales propiedades son:
Cálculo sencillo.
Interpretación muy clara.
Al depender sólo de las frecuencias, puede calcularse para variables cualitativas. Es por ello el parámetro más utilizado cuando al resumir una población no es posible realizar otros cálculos, por ejemplo, cuando se enumeran en medios periodísticos las características más frecuentes de determinado sector social. Esto se conoce informalmente como "retrato robot".

Inconvenientes
Su valor es independiente de la mayor parte de los datos, lo que la hace muy sensible a variaciones muestrales. Por otra parte, en variables agrupadas en intervalos, su valor depende excesivamente del número de intervalos y de su amplitud.
Usa muy pocas observaciones, de tal modo que grandes variaciones en los datos fuera de la moda, no afectan en modo alguno a su valor.
No siempre se sitúa hacia el centro de la distribución.
Puede haber más de una moda en el caso en que dos o más valores de la variable presenten la misma frecuencia (distribuciones bimodales o multimodales).
Mediana

La mediana es un valor de la variable que deja por debajo de sí a la mitad de los datos, una vez que éstos están ordenados de menor a mayor.Por ejemplo, la mediana del número de hijos de un conjunto de trece familias, cuyos respectivos hijos son: 3, 4, 2, 3, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1 y 1, es 2, puesto que, una vez ordenados los datos: 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 4, el que ocupa la posición central es 2:


En caso de un número par de datos, la mediana no correspondería a ningún valor de la variable, por lo que se conviene en tomar como mediana el valor intermedio entre los dos valores centrales. Por ejemplo, en el 
caso de doce datos como los siguientes:



Se toma como mediana

  

Existen métodos de cálculo más rápidos para datos más númerosos . Del mismo modo, para valores agrupados en intervalos, se halla el "intervalo mediano" y, dentro de éste, se obtiene un valor concreto por interpolación.
Cálculo de la mediana para datos agrupados

Primero hallamos las frecuencias absolutas acumuladas Fi (ver tabla del margen derecho).

Así, aplicando la formula asociada a la mediana para n impar, obtenemos X(39+1)/2 = X20 y basándonos en la fórmula que hace referencia a las frecuencias absolutas:

Ni-1< n/2 < Ni = N19 < 19.5 < N20

Por tanto la mediana será el valor de la variable que ocupe el vigésimo lugar. En nuestro ejemplo, 21 (frecuencia absoluta acumulada para Xi = 5) > 19.5 con lo que Me = 5 puntos (es aconsejable no olvidar las unidades; en este caso como estamos hablando de calificaciones, serán puntos)

La mitad de la clase ha obtenido un 5 o menos, y la otra mitad un 5 o más.Ejemplo (N par)

Las calificaciones en la asignatura de Matemáticas de 38 alumnos de una clase viene dada por la siguiente tabla (debajo):
          Calificaciones 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Número de alumnos 2 2 4 5 6 9 4 4 2

xi fi Fi
1 2 2
2 2 4
3 4 8
4 5 13
5 6 19 = 19
6 9 28
7 4 32
8 4 36
9 2 38

Calculemos la Mediana:
Primero hallamos las frecuencias absolutas acumuladas Fi (ver tabla margen derecho).

Si volvemos a utilizar la fórmula asociada a la mediana para n par, obtenemos X(38/2) = X19 y basándonos en la fórmula que hace referencia a las frecuencias absolutas --> Ni-1< n/2 < Ni = N18 < 19 < N19

Con lo cual la mediana será la media aritmética de los valores de la variable que ocupen el decimonoveno y el vigésimo lugar.

En nuestro ejemplo, el lugar decimonoveno lo ocupa el 5 y el vigésimo el 6, (desde el vigésimo hasta el vigésimo octavo)

con lo que Me = (5+6)/2 = 5,5 puntos.
Propiedades e inconvenientes

Las principales propiedades de la mediana son:
Es menos sensible que la media a oscilaciones de los valores de la variable. Un error de transcripción en la serie del ejemplo anterior en, pongamos por caso, el último número, deja a la mediana inalterada.
Como se ha comentado, puede calcularse para datos agrupados en intervalos, incluso cuando alguno de ellos no está acotado.
No se ve afectada por la dispersión. De hecho, es más representativa que la media aritmética cuando la población es bastante heterogénea. Suele darse esta circunstancia cuando se resume la información sobre los salarios de un país o una empresa. Hay unos pocos salarios muy altos que elevan la media aritmética haciendo que pierda representatividad respecto al grueso de la población. Sin embargo, alguien con el salario "mediano" sabría que hay tanta gente que gana más dinero que él, como que gana menos.

Sus principales inconvenientes son que en el caso de datos agrupados en intervalos, su valor varía en función de la amplitud de estos. Por otra parte, no se presta a cálculos algebraicos tan bien como la media aritmética.



4.1Medición de la mortalidad: tasa de mortalidad. Ajuste de tasas por método directo e indirecto.


Tasa bruta de mortalidad
Para otros usos de este término, véase Tasa de mortalidad (desambiguación).
La tasa de mortalidad es el indicador demográfico que señala el número de defunciones de una población por cada 1.000 habitantes, durante un período determinado (generalmente un año). Usualmente es denominada mortalidad.
Fórmula:




•             m: tasa de mortalidad media.
•             F: cantidad de fallecimiento.
•             P: población total.

 Tasa bruta de mortalidad por país.
Se considera:
•             Alta tasa de mortalidad si supera el 30‰.
•             Moderada tasa de mortalidad entre 15 y 30‰.
•             Baja tasa de mortalidad por debajo del 15‰.

Generalmente en los países menos desarrollados la tasa de mortalidad y natalidad es más alta, mientras que en los más desarrollados la tasa de mortalidad y natalidad es más baja.
La tasa de mortalidad está inversamente relacionada con la esperanza de vida al nacer, de tal manera que cuanta más esperanza de vida tenga un individuo en su nacimiento, menos tasa de mortalidad tiene la población.
Al igual que hay tasas brutas de mortalidad hay tasas específicas de mortalidad, que son las tasas específicas para cada enfermedad o causas de muerte o para cada edad. Estas están relacionadas siempre con la población total de una zona. Cuando se realiza una proporción de muertes relacionado con los que han sufrido la enfermedad se hace mediante la tasa de letalidad.
Mortalidad infantil: Mide la cantidad de niños muertos menores de 1 año por cada 1.000 nacidos vivos.
Índice
Mortalidad en el mundo
Según Jean Ziegler (Relator Especial de Naciones Unidas sobre el Derecho a la Alimentación de 2000 y marzo de 2008), la mortalidad debida a la malnutrición representan el 58% de la mortalidad total en 2006: "En el mundo, mueren cada año aproximadamente 372 millones de personas, combinado todas las causas de muerte. En 2006, más de 215 millones murieron de hambre o de enfermedades debido a las deficiencias de micronutrientes".1
Causas de muerte en el mundo
Según información de la Organización Mundial de la Salud (OMS), para el año 2002 las diez principales causas de muerte en el planeta eran:



1.            12.6% cardiopatía isquémica
2.            9.7% enfermedad cerebrovascular
3.            6.8% infecciones del tracto respiratorio bajo (principalmente neumonía, absceso pulmonar y bronquitis aguda)
4.            4.9% VIH/sida
5.            4.8% enfermedad pulmonar obstructiva crónica
6.            3.2% enfermedades diarréicas
7.            2.7% tuberculosis
8.            2.2% cáncer de tráquea, de bronquio y de pulmón
9.            2.2% paludismo
10.          2.1% accidente de tránsito
Para el 2004, la lista se modificó (en la lista siguiente, la primera cifra es el número estimado de fallecimientos, en millones; la segunda, entre paréntesis, el porcentaje respecto al total de fallecimientos):2 3

1.            cardiopatía isquémica 7.2 (12.2)
2.            afección cerebrovascular 5.7 (9.7)
3.            infecciones de las vías respiratorias inferiores 4.2 (7.1)
4.            enfermedad pulmonar obstructiva crónica 3.0 (5.1)
5.            enfermedades diarreicas 2.2 (3.7)
6.            VIH/sida 2.0 (3.5)
7.            tuberculosis 1.5 (2.5)
8.            cáncer de traquea, de bronquios o de pulmón 1.3 (2.3)
9.            traumatismos por accidentes de tráfico 1.3 (2.2)
10.          nacimientos prematuros y de bajo peso 1.2 (2.0)
11.          infecciones neonatales 1.1 (1.9)



4.2Medición de la frecuencia de la enfermedad: prevalencia e incidencia.


La epidemiología es el estudio de la distribución y determinantes de enfermedades en
poblaciones humanas. La distribución de enfermedades se refiere a la carga de estas según
características como edad, sexo, clase social, estado civil, grupo racial, ocupación, entre otras.
Los determinantes son los factores que causan la enfermedad o se relacionan con ésta.
Estudiar la distribución de la enfermedad es una descripción de la misma, mientras que
estudiar los determinantes se refiere a su etiología. Por ejemplo, el hallazgo de que el número
elevado de parejas sexuales se asocia al cáncer cervical (descripción) conlleva a investigar el
porqué de esta asociación descubriéndose que la infección por el virus del papiloma humano
(VPH) es el agente causal de este cáncer (etiología). En general los factores estudiados son
particulares de cada enfermedad y éstos pueden ser de diversas características como la
polución atmosférica, estilos de vida (uso del cigarrillo, hábitos alimenticios, comportamiento
sexual, etc.) o aspectos biológicos (como el colesterol o la presión sanguínea).

Incidencia y prevalencia

La incidencia es el número de de casos nuevos de la enfermedad dentro de un periodo específico de tiempo. 
La prevalencia es el número de casos existentes de la enfermedad en punto determinado del tiempo. La prevalencia es una medida de la morbilidad mientras que la incidencia puede medir tanto la morbilidad como la mortalidad. Normalmente estas medidas suelen presentarse en forma relativa. Por ejemplo:




*posteriormente profundizaremos mas en la parte estadistica





3.4 Manejo básico del paquete estadístico SPSS.


SPSS es un programa estadístico informático muy usado en las ciencias sociales y las empresas de investigación de mercado. Originalmente SPSS fue creado como el acrónimo de Statistical Package for the Social Sciences aunque también se ha referido como "Statistical Product and Service Solutions" (Pardo, A., & Ruiz, M.A., 2002, p. 3). Sin embargo, en la actualidad la parte SPSS del nombre completo del software (IBM SPSS) no es acrónimo de nada.

Es uno de los programas estadísticos más conocidos teniendo en cuenta su capacidad para trabajar con grandes bases de datos y un sencillo interface para la mayoría de los análisis. En la versión 12 de SPSS se podían realizar análisis con 2 millones de registros y 250.000 variables. El programa consiste en un módulo base y módulos anexos que se han ido actualizando constantemente con nuevos procedimientos estadísticos. Cada uno de estos módulos se compra por separado.
Actualmente, compite no sólo con softwares licenciados como lo son SAS, MATLAB, Statistica, Stata, sino también con software de código abierto y libre, de los cuales el más destacado es el Lenguaje R. Recientemente ha sido desarrollado un paquete libre llamado PSPP, con una interfaz llamada PSPPire que ha sido compilada para diversos sistemas operativos como Linux, además de versiones para Windows y OS X. Este último paquete pretende ser un clon de código abierto que emule todas las posibilidades del SPSS.


Historia 
Fue creado en 1968 por Norman H. Nie, C. Hadlai (Tex) Hull y Dale H. Bent. Entre 1969 y 1975 la Universidad de Chicago por medio de su National Opinion Research Center estuvo a cargo del desarrollo, distribución y venta del programa. A partir de 1975 corresponde a SPSS Inc.
Originalmente el programa fue creado para grandes computadores. En 1970 se publica el primer manual de usuario del SPSS por Nie y Hall. Este manual populariza el programa entre las instituciones de educación superior en EE. UU. En 1984 sale la primera versión para computadores personales.
Desde la versión 14, pero más específicamente desde la versión 15 se ha implantado la posibilidad de hacer uso de las librerías de objetos del SPSS desde diversos lenguajes de programación. Aunque principalmente se ha implementado para Python, también existe la posibilidad de trabajar desde Visual Basic, C++ y otros lenguajes.
El 28 de junio de 2009 se anuncia que IBM, meses después de ver frustrado su intento de compra de Sun Microsystems, adquiere SPSS, por 1.200 millones de dólares.2
Versiones del SPSS 

SPSS Inc. desarrolla un módulo básico del paquete estadístico SPSS, del que han aparecido las siguientes versiones:
SPSS-X (para grandes servidores tipo UNIX)
SPSS/PC (1984, en DOS. Primera versión para computador portátil)
SPSS/PC+ (1986 (en DOS)
SPSS for Windows 6 (1992) / 6.1 para Macintosh
SPSS for Windows 7
SPSS for Windows 8
SPSS for Windows 9
SPSS for Windows 10 / for Macintosh 10 (2000)
SPSS for Windows 11 (2001) / for Mac OS X 11(2002)
SPSS for Windows 11.5 (2002)
SPSS for Windows 12 (2003)
SPSS for Windows 13 (2004): Permite por primera vez trabajar con múltiples bases de datos al mismo tiempo.
SPSS for Windows 14 (2005)
SPSS for Macintosh 13 (2006)
SPSS for Windows 15 (2006)
SPSS for Windows 16 (Octubre de 2007): En la lista de usuarios de SPSS "SPSSX (r) Discussion [SPSSX-L@LISTSERV. UGA. EDU]" varios funcionarios de la empresa anunciaron previamente la salida de la versión 16 de este software. En ella se incorporó una interfaz basada en Java que permite realizar algunas mejoras en las facilidades de uso del sistema.
SPSS for Macintosh 16
SPSS for Linux 16
SPSS for Windows 17 (2008): Incorpora aportes importantes como el ser multilenguaje, pudiendo cambiar de idioma en las opciones siempre que queramos. También incluye modificaciones en el editor de sintaxis de forma tal que resalta las palabras claves y comandos, haciendo sugerencias mientras se escribe. En este sentido se aproxima a los sistemas IDE que se utilizan en programación.
SPSS for Windows 18 (2009): Cambia su denominación de SPSS por PASW 18.
IBM SPSS Statistics 19.0 (2010)
IBM SPSS Statistics 20.0 (2011)

Módulos del SPSS
El sistema de módulos de SPSS, como los de otros programas (similar al de algunos lenguajes de programación) provee toda una serie de capacidades adicionales a las existentes en el sistema base. Algunos de los módulos disponibles son:
Modelos de Regresión
Modelos Avanzados
Reducción de datos: Permite crear variables sintéticas a partir de variables colineales por medio del Análisis Factorial.
Clasificación: Permite realizar agrupaciones de observaciones o de variables (cluster analysis) mediante tres algoritmos distintos.
Pruebas no paramétricas: Permite realizar distintas pruebas estadísticas especializadas en distribuciones no normales.
Tablas: Permite al usuario dar un formato especial a las salidas de los datos para su uso posterior. Existe una cierta tendencia dentro de los usuarios y de los desarrolladores del software por dejar de lado el sistema original de TABLES para hacer uso más extensivo de las llamadas CUSTOM TABLES.
Tendencias
Categorías: Permite realizar análisis multivariados de variables normalmente categorías. También se pueden usar variables métricas siempre que se realice el proceso de recodificación adecuado de las mismas.
Análisis Conjunto: Permite realizar el análisis de datos recogidos para este tipo específico de pruebas estadísticas.
Mapas: Permite la representación geográfica de la información contenida en un fichero (descontinuado para SPSS 16).
Pruebas Exactas: permite realizar pruebas estadísticas en muestras pequeñas.
Análisis de Valores Perdidos: Regresión simple basada en imputaciones sobre los valores ausentes.
Muestras Complejas: permite trabajar para la creación de muestras estratificadas, por conglomerados u otros tipos de muestras.
SamplePower (cálculo de tamaños muestrales)
Árboles de Clasificación: Permite formular árboles de clasificación y/o decisión con lo cual se puede identificar la conformación de grupos y predecir la conducta de sus miembros.
Validación de Datos: Permite al usuario realizar revisiones lógicas de la información contenida en un fichero ".sav" y obtener reportes de los valores considerados atípicos. Es similar al uso de sintaxis o scripts para realizar revisiones de los ficheros. De la misma forma que estos mecanismos es posterior a la digitalización de los datos.
SPSS Programmability Extension (SPSS 14 en adelante). Permite utilizar el lenguaje de programación Python para un mejor control de diversos procesos dentro del programa que hasta ahora eran realizados principalmente mediante scripts (con el lenguaje SAX Basic). Existe también la posibilidad de usar las tecnologías .NET de Microsoft para hacer uso de las librerías del SPSS. Aunque algunos usuarios han cuestionado sobre la necesidad de incluir otros lenguajes, la empresa no tiene esto entre sus objetivos inmediatos.
Desde el SPSS/PC hay una versión adjunta denomina SPSS Student que es un programa completo de la versión correspondiente pero limitada en su capacidad en cuanto al número de registros y variables que puede procesar. Esta versión es para fines de enseñanza del manejo del programa

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3.3 Manejo de Excel básico.

Microsoft Excel es una aplicación distribuida por Microsoft Office para hojas de cálculo. Este programa es desarrollado y distribuido por Microsoft, y es utilizado normalmente en tareas financieras y contables.
Índice

Microsoft comercializó originalmente un programa de hojas de cálculo llamado Multiplan en 1982, que fue muy popular en los sistemas CP/M, pero en los sistemas MS-DOS perdió popularidad frente al Lotus 1-2-3. Microsoft publicó la primera versión de Excel para Mac en 1985, y la primera versión de Windows (numeradas 2-05 en línea con el Mac y con un paquete de tiempo de ejecución de entorno de Windows) en noviembre de 1987. Lotus fue lenta al llevar 1-2-3 para Windows y esto ayudó a Microsoft a alcanzar la posición de los principales desarrolladores de software para hoja de cálculo de PC, superado al también muy popular1 Quattro Pro de Borland. Este logro solidificó a Microsoft como un competidor válido y mostró su futuro de desarrollo como desarrollador de software GUI. Microsoft impulsó su ventaja competitiva lanzando al mercado nuevas versiones de Excel, por lo general cada dos años. La versión actual para la plataforma Windows es Microsoft Excel 2013. La versión actual para Mac OS X es Microsoft Excel 2011.
La lista de versiones de Microsoft Excel que han sido lanzadas al mercado para Microsoft Windows son:
En el año 1987 Excel 2.0.
En el año 1990 Excel 3.0.
En el año 1992 Excel 4.0.
En el año 1993 Excel 5.0 (Office 4.2 & 4.3).
En el año 1995 Excel 7.0 (Office ‘95).
En el año 1997 Excel 8.0 (Office ‘97).
En el año 1999 Excel 9.0 (Office 2000).
En el año 2001 Excel 10.0 (Office XP).
En el año 2003 Excel 11.0 (Office 2003).
En el año 2007 Excel 12.0 (Office 2007).
En el año 2010 Excel 14.0 (Office 2010).
En el año 2011 Excel 14.0 (Office 2011).
En el año 2013 Excel 15.0 (Office 2013).
A principios de 1993, Excel se convirtió en el objetivo de una demanda por otra empresa que ya tenía a la venta un paquete de software llamado "Excel" en el sector financiero ya que era un producto muy competitivo en el mercado. Como resultado de la controversia Microsoft estaba obligada a hacer referencia al programa como "Microsoft Excel" en todos sus comunicados de prensa oficiales y documentos jurídicos. Sin embargo, con el tiempo esta práctica ha sido ignorada, y Microsoft aclaró definitivamente la cuestión cuando se adquirió la marca del otro programa. Microsoft también alentó el uso de las letras XL como abreviatura para el programa; el icono del programa en Windows todavía consiste en una estilizada combinación de las dos letras, y la extensión de archivo por defecto del formato Excel puede ser .xls en versiones anteriores o iguales a Excel 2003 (11.0), .xlsx para libros de Excel regulares en versiones posteriores o iguales a Excel 2007 (12.0), .xlsm para libros de Excel preparados para macros en versiones posteriores o iguales a Excel 2007 (12.0) o .xlsb para libros de Excel binarios en versiones posteriores o iguales a Excel 2007 (12.0).
Excel ofrece una interfaz de usuario ajustada a las principales características de las hojas de cálculo, en esencia manteniendo ciertas premisas que pueden encontrarse en la hoja de cálculo original, VisiCalc: el programa muestra las celdas organizadas en filas y columnas, y cada celda contiene datos o una fórmula, con referencias relativas ,absolutas o mixtas a otras celdas.

Excel fue la primera hoja de cálculo que permite al usuario definir la apariencia (las fuentes, atributos de carácter y celdas). También introdujo recomputación inteligente de celdas, donde celdas dependientes de otra celda que han sido modificadas, se actualizan al instante (programas de hoja de cálculo anterior recalculaban la totalidad de los datos todo el tiempo o esperaban para un comando específico del usuario). Excel tiene una amplia capacidad gráfica, y permite a los usuarios realizar, entre otras muchas aplicaciones, listados usados en combinación de correspondencia.

Cuando Microsoft primeramente empaquetó Microsoft Word y Microsoft PowerPoint en Microsoft Office en 1993, rediseñó las GUIs de las aplicaciones para mayor coherencia con Excel, producto insigne de Microsoft en el momento.
Desde 1993, Excel ha incluido Visual Basic para Aplicaciones (VBA), un lenguaje de programación basado en Visual Basic, que añade la capacidad para automatizar tareas en Excel y para proporcionar funciones definidas por el usuario para su uso en las hojas de trabajo. VBA es una poderosa anexión a la aplicación que, en versiones posteriores, incluye un completo entorno de desarrollo integrado (IDE) conocido también como Editor de VBA. La grabación de macros puede producir código (VBA) para repetir las acciones del usuario, lo que permite la automatización de simples tareas. (VBA) permite la creación de formularios y controles en la hoja de trabajo para comunicarse con el usuario. Admite el uso del lenguaje (pero no la creación) de las DLL de ActiveX (COM); versiones posteriores añadieron soporte para los módulos de clase permitiendo el uso de técnicas de programación básicas orientadas a objetos.
La funcionalidad de la automatización proporcionada por (VBA) originó que Excel se convirtiera en un objetivo para virus en macros. Este fue un grave problema en el mundo corporativo hasta que los productos antivirus comenzaron a detectar estos virus. Microsoft tomó medidas tardíamente para prevenir el uso indebido de Excel mediante la adición de la capacidad para deshabilitar la ejecución automática de las macros al abrir un archivo.

Aplicaciones
Excel permite a los usuarios elaborar tablas y formatos que incluyan cálculos matemáticos mediante fórmulas; las cuales pueden usar “operadores matemáticos” como son: + (suma), - (resta), * (multiplicación), / (división) y ^ (exponenciación); además de poder utilizar elementos denominados “funciones” (especie de fórmulas, pre-configuradas) como por ejemplo: Suma(),Promedio(),BuscarV(), etc.
Así mismo Excel es útil para gestionar “Listas” o “Bases de Datos”; es decir ordenar y filtrar la información.
Especificaciones, límites y problemas

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3.Estadística básica y manejo de bases de datos epidemiológicos


Una base de datos (BD) es un arreglo de "n X v" datos, donde " n" corresponde al número de filas (normalmente igual al número de individuos2) y "v" al número de columnas (normalmente igual al número de variables del estudio). A cada columna se le suele llamar vector y a cada fila registro. De este modo dos o más vectores conforman una matriz llamada base de datos.

En primer lugar, cada columna lleva el nombre corto de la respectiva variable o vector. En la primera columna se suele ubicar el identificador (Id) del individuo. Éste puede ser un consecutivo o un registro único para cada individuo. Los únicos valores contenidos en las BD corresponden a los definidos en la operacionalización de las variables 

Las BD suelen administrarse en archivos tipo MS Excel, MS Access, SPSS, bloc de notas, etc. El uso de un tipo de archivo determinado depende del tamaño de la BD y de la habilidad de los usuarios para administrarla.
Es muy común, como es el caso del SPSS, anexar a las BD una hoja aparte con las definiciones operacionales de las variables. En el ejemplo, la hoja activa corresponde a la matriz de datos y la siguiente a la definición de las variables:






3.1 Análisis descriptivos básicos.


Estudios descriptivos


Un estudio descriptivo es un tipo de metodología a aplicar para deducir un bien o circustancia que se esté presentando; se aplica describiendo todas sus dimensiones, en este caso se describe el órgano u objeto a estudiar. Los estudios descriptivos se centran en recolectar datos que describan la situación tal y como es.
Los estudios descriptivos clásicos son los estudio de serie de casos y los estudios de prevalencia.

Objetivos de un estudio descriptivo
Identificar casos de enfermedad, estimar su frecuencia y examinar tendencias de la población estadística según las variables de estudio.
Justificar estudios analíticos para probarse hipótesis específicidades.
Otro tipo del Término descriptivo es que el lector obtenga una imagen exacta de la realidad que estamos transmitiendo en palabras así que representa lo que el lector cree poder describir mediante una idea.
Función 
Su función es describir cómo se distribuye una enfermedad o evento en cierta población, en un lugar y durante un período de tiempo determinado; cuál es su frecuencia y cúales son los determinantes o factores con ella asociados.

La Epidemiología Descriptiva considera: 
-Que población o subgrupos desarrollan la enfermedad o lo hacen con más frecuencia.
-Como la frecuencia de ésta varía a lo largo del tiempo y/o en poblaciones con diferentes características.
-En que localización geográfica es más o menos frecuente dicha enfermedad.
A partir de la descripción de la distribución de estos eventos, se podrá arriesgar una explicación o "hipótesis" que dé cuenta de las causas que los producen.

• En líneas generales, si Ustedes quieren describir la ocurrencia de una enfermedad entonces tendrán que utilizar algunos de los distintos diseños descriptivos
Si tienen datos de una sola persona o de un grupo de personas que experimentaron una determinada enfermedad y quiere describir estos casos debidos, por ejemplo, a la rareza de la enfermedad en cuestión, entonces deberán optar por un diseño descriptivo. En esta situación, entonces, lo único que harán es describir detalladamente la enfermedad en uno o varios individuos.




3.2 Análisis inferenciales básicos


La estadística inferencial es una parte de la estadística que comprende los métodos y procedimientos que por medio de la inducción determina propiedades de una población estadística, a partir de una pequeña parte de la misma. La estadística inferencial comprende como aspectos importantes:
La toma de muestras o muestreo.
La estimación de parámetros o variables estadísticas.
El contraste de hipótesis.
El diseño experimental.
La inferencia bayesiana.
Los métodos no paramétricos

Planteamiento del problema 
Un problema de inferencia estadística suele iniciarse con una fijación de objetivos o algunas preguntas del tipo:
¿cuál será la media de esta población respecto a tal característica?
¿Se parecen estas dos poblaciones?
¿Hay alguna relación entre... ?
En el planteamiento se definen con precisión la población, la característica a estudiar, las variables, etc.
Elaboración de un modelo 
Se establece un modelo teórico de comportamiento de la variable de estudio. En ocasiones no es posible diseñar el modelo hasta realizar un estudio previo.
Los posibles modelos son distribuciones de probabilidad.
Extracción de la muestra 
Se usa alguna técnica de muestreo o un diseño experimental para obtener información de una pequeña parte de la población.
Tratamiento de los datos 
En esta fase se eliminan posibles errores, se depura la muestra, se tabulan los datos y se calculan los valores que serán necesarios en pasos posteriores, como la media muestral, la varianza muestral
Los métodos de esta etapa están definidos por la estadística descriptiva.
Estimación de los parámetros 
Con determinadas técnicas se realiza una predicción sobre cuáles podrían ser los parámetros de la población
Contraste de hipótesis 
Artículo principal: Contraste de hipótesis.
Los contrastes de hipótesis son técnicas que permiten simplificar el modelo matemático bajo análisis. Frecuentemente el contraste de hipótesis recurre al uso de estadísticos muestrales.
Conclusiones 
Se critica el modelo y se hace un balance. Las conclusiones obtenidas en este punto pueden servir para tomar decisiones o hacer predicciones.
El estudio puede comenzar de nuevo a partir de este momento, en un proceso cíclico que permite conocer cada vez mejor la población y características de estudio.




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2.2 Inferencia causal.


CAUSALIDAD E INFERENCIA CAUSAL


Inferencia Causal
El deseo de actuar, una vez obtenidos los resultados de los estudios epidemiológicos, a
menudo se enfrenta con dificultades que entorpecen la obtención de guías de acción
definitivas. Ponderación de la evidencia epidemiológica para formar un juicio cobre la
causalidad.
“El mundo tiene más riqueza de asociaciones que de significados, y es parte de la
sabiduría diferenciar estos dos.” — John Barth, escritor de novelas [traducido por MSV]
“Quién sabe, preguntó Robert Browning, si el mundo no terminará esta noche? Cierto,
pero con la evidencia disponible, la mayoría de nosotros deberíamos aprontarnos para
salir a trabajar a la 8.30 del siguiente día.” — A. B. Hill [traducido por MSV]


Una comprensión rudimentaria de causa y efecto parecen ser adquiridos por la mayoría de la gente por su cuenta mucho antes de lo que podría haber sido enseñadas por alguien más. Incluso antes de que puedan hablar, muchos jóvenes entienden la relación entre el llanto y la apariencia de un padre u otro adulto, y la relación entre esa apariencia y el de conseguir lugar, o alimento.

Un poco más tarde, van a desarrollar teorías sobre lo que ocurre cuando unvaso de leche es derramado o entregado, y lo que sucede cuando un interruptor en la paredes empujada desde una de sus posiciones de reposo a otro. Mientras que las teorías de este tipo se están formulando, una teoría causal más general también se está formando. La teoría más general postula que algunos eventos o estados de la naturaleza son causas de efectos específicos. Sin una teoría general de causalidad, no habría ningún esquema en que colgar la sustancia de muchas de las teorías causales específicas que uno necesita para sobrevivir.Sin embargo, los conceptos de causalidad que fueron establecidas de manera temprana en la vida son demasiado primitivos como para servir de base para las teorías científicas. Esta deficiencia puede ser especialmente cierto en la salud y ciencias sociales, en los que las causas típicas no son ni necesarios ni suficientes para producir efectos de interés. Por lo tanto, como ha sido reconocido en la epidemiología, existe una necesidad de desarrollar un modelo conceptual más refinado que puede servir como punto de partida en las discusiones sobre larelación de causalidad. En particular, dicho modelo debe abordar los problemas de la relación de causalidad multifactorial, la confusión, la interdependencia de los efectos, los efectosdirectos e indirectos, los niveles de causalidad, y los sistemas o redes de la causalidad (MacMahon y Pugh, 1967; Susser, 1973). En este capítulo se describe un punto de partida, elmodelo de causa suficiente-componente
(o modelo de causa suficiente), que han demostradoser útiles en la aclaración de ciertos conceptos en los mecanismos individuales de la relaciónde causalidad. 

2.3 Causalidad en epidemiología.

El concepto de causalidad

En Modern Epidemiology (Epidemiología Moderna), Rothman y Greenland ilustran el proceso de comprender una causa con la descripción de un preescolar que aprende que tocando el interruptor de la luz hace que se encienda la luz. Pero lo que tomamos como causa depende del nivel al cual deseamos encontrar la comprensión o el electorado que representemos. Así: La madre que reemplaza la bombilla de luz quemada puede ver su acción como la causa de que la luz se encienda, aunque no niega el efecto del interruptor, su foco se concentra en otro aspecto.
El electricista que acaba de reemplazar un interruptor de circuito defectuoso puede citar ese hecho como la causa de que la luz se encienda, no negando la importancia del interruptor y la bombilla, pero su foco se concentra en otro aspecto. El obrero que reparó el transformador que fue inutilizado por un rayo puede considerar que su reparación es la causa de que la luz se encienda.
La agencia de servicios sociales que arregló para pagar la cuenta de la electricidad puede considerar que este pago es la causa de que se encienda la luz, dado que con la electricidad cortada, ni el interruptor ni el circuito tienen importancia.
La compañía de electricidad, las autoridades políticas que dieron las concesiones, los banqueros inversores que permitieron la financiación, la Reserva Federal que controló las tasas de interés, el político que disminuyó los impuestos, y los proveedores de atención médica que contribuyeron al nacimiento sano del preescolar y a su desarrollo en salud pueden todos citar sus acciones como la verdadera causa de que se encienda la luz.


Criterios para la inferencia causal en epidemiología

Los criterios para la inferencia causal se tornaron un tema de importancia y de controversia con el establecimiento de la Primer Comisión de Asesoramiento al Cirujano General de EEUU sobre las Consecuencias para la Salud del Hábito de fumar. En su informe de 1964, la Comisión presentó una lista de “criterios epidemiológicos de causalidad” que Sir Austin Bradford Hill más tarde elaboró en su clásico Discurso Presidencial en la recién formada Sección de Medicina Ocupacional de la Sociedad Real (Hill AB. The environment and disease: association or causation? Proc Royal Soc Medicine 1965;58:295-300.) Los criterios de Hill son ampliamente reconocidos como base para inferir causalidad.

Las preguntas básicas subyacentes son:
* ¿Será la asociación real o será un artefacto?
*¿Será la asociación secundaria a una “verdadera” causa?







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1.2.Evolución, histórica de la epidemiología.



Historia

La Epidemiologia científica es una ciencia relativamente nueva que data a mediados del siglo xix, epoca en que se inicio tambien la ciencia de la microbilogia. Los primeros estudios epidemiologicos se llevaron a cabo cuando aun prevalecia la teoria miasmatica de las enfermedades. Hasta a mediados del siglo xix, sé tenia la idea de que los miasmas eran los responsables de la diseminación de las enfermedades, se creía que los olores emanados de sustancias putrefactas, principalmente de los cadáveres, o del agua podrida o contaminada, o del aire contaminado. Auque se reconocía que los padecimientos se transmitían de persona a persona, también se creía firmemente que las emanaciones de la suciedad y de la materia en descomposición eran las que difundían el mal durante las epidemias. El estudio clásico de panum, sobre el sarampión en las islas de faroe en 1846, el 1847 sobre la propagación de la fiebre puerpal, los estudios de snow acerca del cólera, en 1854 los de budd sobre la fiebre tifoidea, publicados en 1847 no modifican el concepto del miasma como agente causal de enfermedad, sin embargo a finales del siglo los investigadores empezaron a poner en dudas la vigencia de esta teoría.

Con el descubrimiento del microcopio, la existencia de la vida microscópica fue reconocida y aceptada. Los partidos de la teoría de la generación espontánea afirmaban que los seres vivos nacían espontáneamente de bajo determinadas condiciones de calor, humedad y disponibilidad de elementos nutritivos.

Pasteur fue tales ves el primer el principal portavoz de los opositores de la generación espontánea, negándose que la materia en descomposición, vegetal o animal, pudiera dar origen a seres vivos. Demostró que la fermentación es el resultado de un microorganismo específico, y que cuando estos organismos son expuestos a una temperatura alta, sucumben y la fermentación cesa.

La ciencia de la microbiología dio gran impulsos epidemiológicos relacionados con la causa y la trasmisión de las enfermedades infecciosas, la ciencia de la inmunologia se ocupa de la relación entre el individuo y el microorganismo invasor, así como la capacidad del cuerpo para resistir a dicha invasión. También investiga la capacidad de un individuo para resistir a una futura invasión después de haber sido atacado por cierto tipo de organismos. Además contribuyo también a reforzar las teorías epidemiológicas.

A principios del siglo, la Epidemiologia se ocupaba del efecto de las enfermedades infecciosas al ocurrir en forma epidémica, pronto se vio que el criterio epidemiológico podía ser también aplicando a enfermedades no

Epidémicas, tales como la tuberculosis y la sífilis. Por tanto a medida que se van venciendo gradualmente las enfermedades infecciosas, que ya no son causas principales de muerte, y a medida que la duración de la vida se prolonga y que sobreviene cambios en la distribución de la población él; Concepto epidemiológico sufre gran des transformaciones.

A CONTINUACIÓN UN VÍDEO QUE NOS MUESTRA UNA CRONOLOGÍA SOBRE LA EPIDEMIOLOGÌA




1.3.Definición, usos y métodos de la investigación epidemiológica.


Usos de la Epidemiología
El desarrollo permanente del método epidemiológico y su cuerpo de conocimientos ha permitido diversificar sus usos y aplicaciones, algunos de los cuales se detallan a continuación 1 :

1. Medición del nivel de salud de poblaciones

Determinar la carga de enfermedad para planificar los requerimientos de servicios y la prioridad para la asignación de recursos.
Detección de tendencias en la incidencia o prevalencia de enfermedades.
Identificación de cambios en los patrones de una enfermedad y sus consecuencias.
Identificación de grupos de riesgo en la población.
Determinación del estado de salud, la magnitud de capacidad o de la discapacidad.

2. Descripción de la historia natural de la enfermedad

Definición de rangos de normalidad y/o valores esperados.
Completar el cuadro clínico de una enfermedad e identificar condiciones predisponentes. Identificar extensión de periodos de etapa pre-sintomática.
Ayudar en la predicción (pronóstico) en la mejoría clínica con y sin intervenciones.

3. Identificación de los determinantes de las enfermedades
Este objetivo de investigación busca establecer la relación entre determinantes y condiciones relacionadas con la salud. Esto debiera permitir distinguir entre:

Asociaciones de dependencia estadística - entre dos o más eventos, características o variables. Estas asociaciones pueden o no estar en relación causal y,
Determinantes, vale decir, factores que pueden producir cambios en las condiciones de salud. Estos son factores que tienen una relación causal directa con problemas de salud.

4. Control y prevención de la enfermedad
Removiendo o eliminando agentes primarios, dependiendo del reservorio natural, modo de diseminación y sitio de acción
Protección del ser humano mejorando las condiciones del medio (higiene) " Incrementando la resistencia del huésped (inmunización, incremento de la resistencia biológica)
Modificación del comportamiento humano para impedir riesgos o promover acciones saludables.

5. En la selección de métodos de control y prevención:
Identificando (estudios descriptivos), grupos de mayor riesgo.
Identificando factores cuantitativamente importantes (epidemiología analítica)
Métodos efectivos para el control y prevención (estudios experimentales).

6. Planificación y evaluación de servicios de salud 
En el pasado los servicios eran planificados y los recursos asignados sobre la base de la utilización histórica. La planificación lógica y la efectiva administración de los servicios de salud dependen de la estimación de las necesidades y de las demandas estimadas. Para esto se requiere información referente a :

Identificación de los principales riesgos para la salud de la comunidad
Conocimiento de la eficacia de las intervenciones
Evaluación de la eficacia y efectividad de las intervenciones propuestas

7. Misceláneos
Lectura crítica de información científica
Predicción de escenarios sanitarios
Estudio de la forma en que se distribuyen los recursos de acuerdo con las necesidades de la población
Aplicación de sus métodos al escenario clínico. 
Web Gabriel Rada Revisado 2007 Tomás Merino

Apuntes de Epidemiología. Dra María Inés Romero. Depto. Salud Pública PUC






1.4.Características del método epidemiológico, su similitud y diferencias con el método clínico y el método científico.


Los pasos que se dan en el método epidemiológico, en esencia, son los mismos que se siguen en el método clínico. El método clínico es un sistema de pensamiento aplicado al individuo enfermo y cuya finalidad es establecer un diagnóstico e instituir un tratamiento. El método epidemiológico es una forma de pensamiento sistematizada que se aplica, no ya al individuo, sino a la comunidad, y cuya finalidad es establecer causas e indicar medidas de control.

Existe un estrecho paralelismo entre el método clínico y el método epidemiológico. El sustrato sobre el cual opera el médico clínico es el individuo enfermo o sano. El sustrato del método epidemiológico está constituido por la comunidad. El clínico, después de desplegar una serie de técnicas, llega a instituir un tratamiento. El epidemiólogo llega, en último término, a adoptar medidas de control. El clínico deja registrada toda su labor en una ficha clínica. El epidemiólogo resume su investigación y su acción en un informe epidemiológico.

La acción del clínico se apoya sobre un grupo de disciplinas fundamentales: Biología, Patología, Bacteriología, Terapéutica, Fisiología, Fisiopatología, Anatomía, Histología, etc. El epidemiólogo necesita apoyarse en las disciplinas ya mencionadas, pero también otras más: Bioestadística, Ciencias Sociales, Ciencias Físicas y otras.

Al definir Epidemiología, se dijo que esta ciencia describe la enfermedad como fenómenos de masa, a diferencia de la clínica que describe los síntomas, signos, evolución de ellos en un individuo. En cambio, el epidemiólogo se ocupa de describir la enfermedad en la comunidad: distribución en el espacio y tiempo, distribución por edad, sexo, profesiones, prevalencia estacional y otros rasgos que permitan diferenciar una enfermedad de otra por su conducta frente al grupo social. Para comprender la enfermedad como fenómeno de masa, es preciso apoyarse en otras ciencias que coloquen al médico en mejor posición para entender todos los fenómenos complejos que resultan cuando el hombre vive en comunidad.

El clínico trabaja sobre el individuo, que es un ser biológico ya muy complejo. El epidemiólogo trabaja con agrupaciones humanas, en que entran en juego nuevas y complejas variables, las cuales influyen en manera importante, sobre la distribución y comportamiento de las enfermedades.

El paralelismo que establece semejanza y diferencia entre el método clínico y el epidemiológico, queda resumido en el cuadro siguiente:

PARALELISMO ENTRE EL METODO CLINICO Y EPIDEMIOLOGICO

ClínicoEpidemiológico
SubstratoIndividuo enfermo o sanoComunidad enferma o sana
Colección de antecedentesAnamnesis personal, familiar, remota y actualAntecedentes del área a partir de varias fuentes
Examen personalExamen físico general y especialInspección del área en general y particular a determinados servicios
HipótesisDiagnóstico clínicoHipótesis epidemiológica
Medidas transitoriasTratamiento inicialRecomendaciones generales
LaboratorioExámenes (sangre, orina,etc.)Exámenes de agua, alimentos; otras muestras
Conclusión diagnósticaDiagnóstico definitivoDiagnóstico epidemiológico
Medidas definitivasTratamiento definitivoMedidas de control
AltaClínica por mejoría del enfermoEpidemiológica por remoción de la causa
Registro de la acción efectuadaHistoria clínica.EpicrisisFicha epidemiológica Informe
Compensación económicaHonorarios cobrados al pacienteSueldo cobrado a la comunidad




1.5. La epidemiología y la salud pública.

TE INVITAMOS A REVISAR ESTA ENTRADA QUE NOS HABLA DE:
La relación de la epidemiología con la salud pública

http://edspemmo.blogspot.mx/2013/05/importancia-de-la-epidemiologia-en.html 

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2. Epidemiología descriptiva

Los estudios descriptivos son aquellos que estudian situaciones que generalmente ocurren en condiciones naturales, más que aquellos que se basan en situaciones experimentales Por definición, los estudios descriptivos conciernen y son diseñados para describir la distribución de variables, sin considerar hipótesis causales u otras. De ellos se derivan frecuentemente eventuales hipótesis de trabajo susceptibles de ser verificadas en una fase posterior.

Por ejemplo, un estudio descriptivo puede ser diseñado para conocer las características y distribución de los pacientes ingresados a hospitales debido a accidentes de tránsito en los que está involucrado el consumo de alcohol. No hay en este caso, ninguna relación etiológica puesta en juego, la que si pudiese desprenderse dependiendo de los hallazgos de esta descripción.

En otras palabras, los estudios descriptivos son los grandes proveedores de hipótesis con los que cuenta la epidemiología y han contribuido largamente a proveerla en relación con importantes problemas de salud.

Cuando el investigador dispone de suficiente evidencia epidemiológica para sustentar una hipótesis de trabajo, la debe someter a prueba (verificación de hipótesis), para lo cual recurre a un diseño de investigación específico que permite establecer la validez o no de la hipótesis planteada.

Este segundo nivel de análisis es reconocido en el lenguaje epidemiológico como un estudio de carácter "analítico" y los diseños de investigación que utilizan esta aproximación se reconocen como estudios epidemiológicos analíticos.

Sin embargo esta clasificación se ha tendido a abandonar ya que los estudios epidemiológicos descriptivos pueden proveer de un nivel de análisis no exento de complejidad. También en numerosas ocasiones el investigador que realiza un estudio descriptivo sospecha o supone a priori el resultado o dirección de los hallazgos, sin necesariamente hacerlo explícito ni estar verificando una hipótesis de trabajo.

Las hipótesis de trabajo son generadas por el investigador y no son generadas por los datos disponibles. En este sentido, un estudio descriptivo suele carecer de la validez necesaria para confirmar o rechazar una hipótesis, por razones de su estructura y diseño.

Por estas razones, algunos autores (Rothman & Greenland) proponen el uso del término de estudios generadores de hipótesis (hypothesis-generating studies), como una forma de representar la lógica circular del pensamiento epidemiológico en términos del ciclo investigativo que caracteriza a esta disciplina.


1. El nivel descriptivo en epidemiología es básico para el estudio posterior de hipótesis de trabajo.
2. El término "analítico" establece la existencia de una hipótesis de trabajo formalmente planteada. 
3. Hoy se tiende a dejar de lado esta clasificación.

2.1 Parámetros de la descripción en epidemiología: tiempo, lugar y persona.

La epidemiología descriptiva se preocupa de describir y caracterizar un problema de salud colectivo. Enumera la distribución y magnitud de las enfermedades dentro de la comunidad considerando las variables epidemiológicas clásicas de 1 :



Independientemente del enfoque de análisis empleado, las variables de Tiempo, de Lugar y de las Personas conforman una plataforma básica de trabajo para la epidemiología.

Las Personas 
¿Por qué algunas personas enferman y otras no?
Según el problema en estudio, importa conocer características de las personas como ser su edad, el sexo, la raza, nivel de instrucción, su situación económica o condiciones genéticas.

Estas características personales pueden agrupar diferente nivel de daño en algunas poblaciones. Por ejemplo, la caracterización de la influencia del nivel de instrucción sobre la mortalidad infantil en Chile realizada por Vega y colaboradores para Chile en 1995 da cuenta de un diferencial de riesgo del orden de 6 veces mas riesgo de muerte en el primer año al comparar madres sin instrucción respecto de aquellas con 13 o más años de instrucción formal.



Atributos personales vinculados con el nivel socioeconómico, como ser el nivel de jerarquía o status social de las personas, muestran tener influencia sobre la mortalidad de algunas enfermedades crónicas del adulto. En el gráfico adjunto se aprecia el gran diferencial de riesgo de muerte entre personas con diferente jerarquía social evaluada en población inglesa. Se observa también en este caso que la contribución de factores de riesgo de Enfermedad crónica se distribuyen en forma heterógenea en las subpoblaciones estudiadas.

Riesgo relativo de muerte por enfermedad coronaria. Según jerarquía. "Explicadas por factores de riesgo" (estandarizadas por edad)



Son también de importancia características clínicas de las enfermedades, sus síntomas mas relevantes, el tiempo transcurrido entre la exposición al eventual agente causal y el inicio de los síntomas (período de incubación), la existencia de personas en contacto con enfermos dentro y fuera de la familia, el resultado de exámenes de laboratorio y complicaciones de la enfermedad. Por ejemplo, en el caso de problemas derivados de contaminación atmosférica y patología respiratoria obstructiva interesa conocer las características de exposición de los sujetos afectados, además de sus antecedentes personales que puedan derivar de mayor riesgo de presentación de enfermedad respiratoria.

En otros casos será de mayor interés conocer características ligadas al patrimonio biológico de las personas, como es el caso de enfermedades en las que participa un componente genético
( - talasemia, genetopatías).

Si bien las características propias de esta variable (persona) son individuales, algunas de ellas se agregan como una variable que representa a una comunidad completa (ejemplo: factor étnico).

El tiempo (variable temporal)
Es esta una variable de gran importancia en epidemiología. De ella interesa observar la frecuencia con la que ocurre un evento de acuerdo en función del tiempo; la existencia de variaciones estacionales, de ciclos o períodos en la aparición del problema, la duración de los síntomas de una enfermedad; el periodo de incubación y de resolución de la enfermedad y la velocidad de propagación de ésta en la comunidad.

Este es el caso de los periodos de incubación estimados para enfermedades de transmisión entérica, como se aprecia en el gráfico adjunto, los que son de utilidad para el diagnóstico de enfermedades de acuerdo con el tiempo en el cual se produjo la exposición al agente etiológico.

Periodo de incubación habitual para enfermedades de transmisión alimentaria



Siempre en relación con enfermedades respiratorias, la vigilancia virológica de infecciones respiratorias agudas (IRA) en forma sistemática, permite identificar patrones temporales susceptibles de controlar con medidas adoptadas oportunamente. Tal información respecto de la infección por el virus sincicial respiratorio es provista por sistemas de vigilancia como los desarrollados por el Centro de Investigaciones Médicas (CIM) , como se observa en el gráfico adjunto.




El lugar
El área comprometida, su clima, flora, fauna, y otras variables que puedan guardar relación con el fenómeno observado, como la geografía de la zona, la ubicación de los asentamientos humanos en relación con su entorno geográfico, requieren ser consideradas y detallados. En ocasiones, las condiciones geográficas están en correspondencia con las características de los sujetos que la habitan. Por ejemplo, sujetos socialmente deprivados que comparten un espacio físico común, con malas condiciones de saneamiento básico pueden tener todos un mayor riesgo. 
También hay grupos étnicos que suelen compartir territorios comunes, en torno a comunidades. 
La Razón de mortalidad estandarizada (RME), un indicador epidemiológico de riesgo de muerte identifica diferentes riesgos geográficos de mortalidad en Chile con datos Chilenos de 1998 elaborados por el Ministerio de Salud. ¿Qué explica esta diferente distribución y cuales serían los factores explicatorios?.

Razón de mortalidad estandarizada por sevicios de salud, Chile 1998




El seguimiento en el tiempo de un problema de salud por periodos prolongados, permiten establecer su tendencia secular y analizar la influencia de los factores del contexto ambiental y humano que puedan dar cuanta de la tendencia observada. 
El gráfico adjunto permite apreciar la tendencia secular de la mortalidad infantil Chilena y sus componente desde fines del siglo XIX. Las curvas mostradas permiten interpretar especulativamente los hallazgos en función de la ocurrencia de eventos, del despliegue de planes y programas de salud materno infantil (control de natalidad, inmunizaciones) u otros fenómenos eventualmente asociados al descenso observado en este indicador y sus componentes.



Las tres variables epidemiológicas clásicas están en la práctica articuladas entre sí, puesto que las circunstancias de tiempo, de lugar y propias de las personas pueden ser dependientes entre sí. En la práctica, se observa que las comunidades pueden adaptarse a las condiciones geográficas naturales (altura, humedad, recursos naturales), o bien los asentamientos humanos pueden cambiar las características de los entornos, situación propia del proceso de desarrollo industrial, pudiendo ser esta modificación favorable o desfavorable en lo que se refiere a la salud física o mental de las personas.





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