A7 Ejercicios análisis de casos - Diana Becerril

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Ejercicio 1. 
Con el propósito de determinar si la aplicación de insecticida modifica la presencia 
de casos de Dengue, en una población que ha estado expuesta a la presencia del 
vector, se realiza un estudio para comparar las proporciones de casos de Dengue y 
la fumigación correspondiente. 
 
Hipótesis nula H0: Independientemente de la aplicación de insecticidas, no habrá 
modificaciones en el número de casos de Dengue. 
Hipótesis alternativa H1: El uso del insecticida modificará el número de casos. 
 
Fumigación Total 
Con insecticida Sin insecticida 
Con Dengue 45 
(64.56) 
95 
(75.43) 
140 
Sin Dengue 62 
(42.43) 
30 
(49.56) 
92 
Total 107 125 232 
 
Analiza y explica qué ha encontrado, apóyate con la calculadora STATCALC de EPI 
INFO para corroborar tus datos: 
X2: 
(45−64.56)2
64.56
+
(62−42.43)2
42.43
+
(95−75.43)2
75.43
+
(30−49.56)2
49.56
= 27.74 
gl: (𝑐 − 1)(𝑟 − 1) = (2 − 1)(2 − 1) = 1 
P: 0.001 → 0.1% 
 
 
 
 
 
Diferencia de proporción de personas con dengue positivo que se les aplico 
fumigación y los que no: 
 
Fumigación Total 
Con insecticida % Sin insecticida % 
Con Dengue 45 
(42.05%) 
95 
(76%) 
140 
Sin Dengue 62 
(57.94%) 
30 
(24%) 
92 
Total 107 
(100%) 
125 
(100%) 
232 
Diferencia % 
42.05 − 76 = −33.95% 
57.94 − 24 = 33.94% 
Conclusión: 
Finalmente, se ha comprobado que existe una diferencia entre los casos de Dengue 
cuando se aplicó el insecticida y cuando no se aplicó el insecticida, así mismo, hay 
una diferencia entre los casos sin Dengue cuando se aplicó el insecticida y cuando 
no se aplicó el mismo. De esta forma, se acepta la hipótesis alternativa que señala 
que el uso de insecticida modificaría el número de casos. 
→Podemos decir: 
Hay un 33.95% menos casos de Dengue cuando se aplicó el insecticida en la 
población a comparación de cuando no se utilizó el insecticida; hay 33.94% más 
casos de personas sin dengue cuando se aplicó el insecticida a comparación de 
cuando no se aplicó el insecticida. 
 
 
 
 
 
Ejercicio 2 
Se ha realizado un estudio para determinar si el consumo de refrescos endulzados 
impacta en el peso de la población. El estudio incluye dos grupos, los que consume 
altas cantidades de azúcar en la ingestión de refrescos, y otro que tiene un consumo 
bajo; y el peso en ambos grupos. 
 
Hipótesis nula H0: Independientemente del alto y bajo consumo de refrescos 
endulzados, no habrá un cambio en el peso de los pacientes. 
Hipótesis alternativa H1: El alto y bajo consumo de refrescos endulzados generará 
un cambio en el peso de los pacientes. 
 
Peso de los 
pacientes 
Consumo de azúcar Total 
Alto Bajo 
Sobrepeso 145 
(114.40) 
40 
(70.59) 
185 
Normo peso 137 
(167.59) 
134 
(103.40) 
271 
Total 282 174 456 
 
Analiza y explica qué ha encontrado, apóyate con la calculadora STATCALC de EPI 
INFO para corroborar tus datos: 
X2: 
(145−114.40)2
114.40
+
(137−167.59)2
167.59
+
(40−70.59)2
70.59
+
(134−103.40)2
103.40
= 36.08 
gl: (𝑐 − 1)(𝑟 − 1) = (2 − 1)(2 − 1) = 1 
P: 0.001 → 0.1% 
 
 
 
Diferencia de proporción de personas con sobrepeso con alto y bajo consumo de 
azúcar: 
Peso de los 
pacientes 
Consumo de azúcar Total 
Alto % Bajo % 
Sobrepeso 145 
(51.41%) 
40 
(22.98%) 
185 
Normo peso 137 
(48.58%) 
134 
(77.01%) 
271 
Total 282 174 456 
Diferencia % 
51.41 − 22.98 = 28.43% 
48.58 − 77.01 = −28.43% 
Conclusión: 
Se ha comprobado que existe una diferencia ente la relación del consumo de azúcar 
(alto o bajo) con respecto al peso de los pacientes. Se acepta la hipótesis alternativa 
que señala que el alto y bajo consumo de refrescos endulzados genera un cambio. 
→Podemos decir: 
Hay un 28.43% más casos de personas con sobrepeso al consumir altas cantidades 
de azúcar con respecto a las personas que consumen bajas cantidades de azúcar; 
hay un 28.34% menos personas con normo peso cuando consumen bajas 
cantidades azúcar con respecto a los que siguen consumiendo altas cantidades de 
azúcar. 
 
 
 
 
 
 
Ejercicio 3 
Tenemos la información de antes y después de realizar una intervención, para que 
la población conozca los factores de riesgo para contagiarse ante la epidemia de 
una enfermedad, y queremos analizar si hay alguna diferencia entre las 
proporciones de personas afectadas. 
 
Hipótesis nula H0: La proporción de personas afectadas antes y después de la 
intervención en la epidemia permanecerá sin cambios. 
Hipótesis alternativa H1: Habrá un cabio significativo en la proporción de las 
personas infectadas antes y después de la intervención en la epidemia. 
 
Casos de la 
enfermedad 
Antes Después Total 
Positivos 135 
(103.91) 
30 
(61.08) 
165 
Negativo 127 
(158.08) 
124 
(92.91) 
251 
Total 262 154 416 
 
Analiza y explica qué ha encontrado, apóyate con la calculadora STATCALC de EPI 
INFO para corroborar tus datos: 
X2: 
(135−103.91)2
103.91
+
(127−158.08)2
158.08
+
(30−61.08)2
61.08
+
(124−92.91)2
92.91
= 41.63 
gl: (𝑐 − 1)(𝑟 − 1) = (2 − 1)(2 − 1) = 1 
P: 0.001 → 0.1% 
 
 
 
Diferencia de proporción de personas positivas a la enfermedad antes y después de 
la intervención: 
Casos de la 
enfermedad 
Antes % Después % Total 
Positivos 135 
(51.52%) 
30 
(19.48%) 
165 
Negativo 127 
(48.47) 
124 
(80.51%) 
251 
Total 262 154 416 
Diferencia % 
51.52 − 19.48 = 32.04% 
48.47 − 80.51 = −32.04% 
Conclusión: 
Se ha comprobado que existe un cambio en la proporción de personas positivas 
antes de la intervención y después de la misma, y por ende, los casos negativos 
fueron más después de la intervención comparándolo contra los casos positivos. Se 
acepta la hipótesis alternativa que menciona que habrá un cambio significativo en 
la proporción de personas infectadas antes y después de la intervención en la 
epidemia. 
→Podemos decir: 
Hay un 32.04% más casos positivos antes de la intervención comparado con los 
casos positivos después de la intervención; hay un 32.04% menos casos negativos 
después de la intervención comparado con los casos negativos antes de la 
intervención. 
CONCLUSIÓN 
Finalmente, el tener el conocimiento de como se realizan los análisis de casos nos permite 
comprender como funciona la estadística dentro de la epidemiología, identificando como se 
 
 
deben formular las hipótesis y verificando como es que estas pueden ser aceptadas o 
rechazadas.