informatica medica 2 Estadística Descriptiva 2

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Estadística Descriptiva 
 
En este folleto se tratarán algunos aspectos sobre resumen de la información. 
Medidas de tendencia central (media aritmética, mediana y moda). 
Características, propiedades, cálculo e interpretación. Medidas de dispersión. 
Recorrido de la variable o amplitud total. Varianza, Desviación Standard y 
Coeficiente de variación. Características, propiedades, cálculo e interpretación. 
Medidas de posición relativa (percentiles). Características. Cálculo e 
interpretación. Sistema estadístico profesional para resumen y tratamiento de 
datos y medidas para resumir datos cualitativos.. Presentación de la 
información. 
 
Resumen de la información. 
 
El resumen de la información es una etapa del método estadístico en las cuales 
estudiaremos diferentes tipos de medidas de resumen, en ocasiones, manejar 
un gran número de datos no es lo más aconsejable para determinados análisis, 
y puede ser muy beneficioso tener toda la distribución de una variable resumida 
en un solo valor o en muy pocos valores que caractericen la distribución, o sea 
que sean capaces de representarla, veremos pues algunas medidas que 
permiten resumir datos cuantitativos y cualitativos, así como las formas de 
presentación de la información. 
 
Medidas de tendencia central 
 
Las medidas de posición, específicamente las llamadas de tendencia central, 
tienden a ocupar los valores centrales de la distribución por lo que precisamente 
caracterizan el centro de la misma. 
 
 
 Las Medidas de Tendencia central que estudiaremos son la Media Aritmética, la 
Mediana y la Moda. 
 
La media aritmética es conocida por ustedes desde hace tiempo pues es el 
llamado promedio. 
 
Propiedades: 
 
• Fácil compresión y cálculo 
• Siempre existe, o sea que se puede calcular para cualquier conjunto de datos 
numéricos 
• tiene valor único. 
 
La media aritmética es el conocido promedio. Su cálculo se realiza 
sumando todos los datos y dividiendo entre el número de estos. 
 
Cuando los datos de que disponemos están agrupados en una tabla de 
distribución de frecuencias, el representante de cada clase es el valor 
que se utiliza para realizar el cálculo, en este caso la suma 
aproximada de los elementos de cada clase se calcula multiplicando el 
representante por la frecuencia absoluta. En este caso el valor del 
promedio no se obtiene exactamente. 
Como elemento negativo se puede plantear que la media aritmética se ve 
afectada por valores atípicos, es decir, que cuando aparecen datos muy 
alejados del grueso de la distribución porque son muy grandes o muy 
pequeños esto la afecta. La afectación consiste en que la media 
aritmética en esos casos no brinda una idea adecuada del centro de la 
distribución, lo cual es su objetivo como medida de tendencia central. 
 
 
La mediana 
Es aquel valor que divide al conjunto ordenado de modo que a ambos 
lados de dicho valor quede aproximadamente el 50% de las observaciones. 
 
Propiedades: 
• Siempre existe y se puede calcular para cualquier conjunto de 
 Datos numéricos 
• Es única 
• No se ve afectada por valores extremos. 
• La mediana constituye el centro geométrico de la distribución. 
 
 Siempre está ubicada en el centro del conjunto de datos. 
 Cálculo de la mediana para series simples: 
 
1. Ordenar los datos 
2. Si n es impar: localizar el valor de la posición (n+1)/2. 
Si n es par: corresponderá entonces al promedio de los valores que 
ocupan las posiciones n/2 y n/2+1 
 
La moda: Es el valor más frecuente en la distribución de datos. La moda 
puede no existir y cuando existe puede no ser única. Un conjunto de 
datos puede tener una moda, puede no tener y tener más de una. 
 
Nótese que, a diferencia de la media aritmética y la mediana que solo 
pueden calcularse en datos numéricos, la moda puede calcularse en datos 
cualitativos. 
 
 
 
 
Medidas de dispersión 
Las medidas de dispersión que analizaremos son la varianza, la 
desviación estándar y el coeficiente de variación. 
 
Varianza: 
 
. El cálculo es la suma de los cuadrados de la diferencia de cada valor del 
conjunto de datos con respecto a la media aritmética del conjunto de datos total, 
dividido el número de observaciones disminuido en uno. Se identifica por la letra 
S al cuadrado. 
Cuando la variable estudiada se expresa en una unidad de medida, por 
ejemplo cuando estamos trabajando con tallas en centímetros el 
resultado de la varianza estará elevado al cuadrado, es decir la 
varianza se expresa en centímetros cuadrados, lo cual es realmente una 
incoherencia teniendo en cuenta que ella expresa la desviación promedio 
de los valores del conjunto, de la media aritmética del mismo. Es por 
eso que se define la Desviación estándar, como la raíz cuadrada de la 
varianza, esto nos permite eliminar la expresión de la unidad de medida 
al cuadrado. La desviación estándar es la más utilizada y conocida 
medida de dispersión. Se expresa en la misma unidad de medida que los 
datos originales. Veamos la expresión en la siguiente pantalla. 
 
Desviación estándar (S) 
 
Se define como la raíz cuadrada de la varianza. 
 
Las medidas de dispersión que hemos visto hasta ahora se 
consideran medidas de dispersión absoluta, estas son: el rango o 
recorrido de la variable, la varianza y la desviación estándar. 
 
 
Coeficiente de variación 
 
Indica qué por ciento de la media representa la desviación estándar Se identifica 
por la letra C y se calcula por la relación de la varianza entre la media del 
conjunto de datos multiplicado por cien. 
 
Utilizando el coeficiente de variación, es posible comparar las dispersiones de 
dos o más grupos de datos que son expresados en unidades distintas. En vez 
de comparar, digamos, la variabilidad de pesos en libras, largos en pulgadas y 
edades en años, podemos comparar los respectivos coeficientes de variación 
que son todos porcentajes. 
 
Veremos un ejemplo 
Grupo de 25 años 
Peso promedio = 72.5kg 
Desviación estándar = 5kg 
CV Peso = 5/72.5 x 100= 6.9% 
 
Grupo de 11 años 
Peso Promedio = 40 kg 
Desviación estándar = 5 kg. 
CV Peso =5/40 x 100= 12.5% 
 
Estos cálculos hacen concluir que hay más variabilidad en el peso de los 
integrantes del grupo de 11 años que en el de 25 años. 
 
Estas medidas dividen la distribución respectivamente en 4, 10 y 100 partes. 
 
 
 
 
Medidas de posición relativa 
 
CUANTILES: 
• CUARTILES Para dividir el recorrido de una variable en 4 partes iguales 
 necesitamos 3 valores y estos son los cuartiles Q1, Q2, y Q3 
• DECILES para dividir el recorrido de la variable en 10 partes necesitamos 
 9 valores y estos son los deciles D1, D2,..., D9 
• PERCENTILES para dividir en 100 partes necesitamos 99 valores que 
 serían los percentiles P1, P2,... P99. 
 
 
Notar que el segundo cuartil o sea Q2 coincide con la mediana, con el quinto 
decil (D5) y con el cincuenta percentil (P50). Una cuarta parte de los datos se 
encuentra por debajo del primer cuartil que coincide con el 25 percentil. 
 
Forma de obtención: 
1. Ordenar los datos de menor a mayor. 
2. Localizar la posición del cuantil de que se trate. 
 
Si el valor obtenido como resultado del cálculo indicado en el punto 2 no es 
entero se aproxima al entero inmediato superior que coincide con la posición del 
cuantil que se busca. 
Si este número es entero se toma el promedio de las observaciones que ocupan 
el lugar que indica ese entero y el entero siguiente. Similar a lo que 
realizábamos con la mediana. 
 
Analicemos como se hace el cálculo mediante un ejemplo. 
Ejemplo: 
Supongamos que tenemos 620 observaciones de frecuencia cardiaca en 
pacientes portadores de hipertiroidismo. 
 
¿Qué medida podría servirnos para delimitar el 25% de las frecuencias 
cardíacas más bajas y que posiciónocupará el elemento que separe ese 25% 
del 75% restante? 
 
frec. Cardiaca: .. 114, 116, 118, 120, 120, 120, ., 190 
Posic. Dato ord. (154) (155) (156) (157) (158) (159)....(620) 
 
Aquí se muestran algunos fragmentos de los datos ordenados en cuestión. 
 
Nos planteamos hallar por debajo de qué valor se encuentra el 25% de los 
datos, o sea hallar el 25% de 620. Ese cálculo da 155 que es un número entero 
por lo que es necesario hallar la semisuma del valor que ocupa la posición 155 
con el valor que ocupa la posición siguiente, la 156. El resultado no es más que 
el primer cuartil Q1. En este caso la observación 155 tiene un valor de 116 
pulsaciones por minuto y la observación 156 tiene un valor de 118 pulsaciones 
por minutos luego, 
 
Promedio de los valores de las observaciones que ocupan las posiciones: 
(116+118)/2= 117 
 
Valor de Q1=117 pulsaciones por minuto. 
 
 
Como vemos el primer cuartil es un valor que en este caso no pertenece 
al conjunto original, eso es debido a que el total de observaciones es 
par. 
¿Cuál sería la posición del primer cuartil si en lugar de 620 observaciones 
hubieran sido 625 manteniéndose el fragmento anterior con la misma 
numeración? 
 
En esta nueva situación, al tener la sucesión 625 observaciones que es un 
número impar, el cálculo de la posición que ocupa el cuartil Q1, o sea 25% de 
625 nos da un valor fraccionario que se aproxima al entero inmediato superior 
157. La posición del primer cuartil es la 157, en la posición 157 aparece el valor 
120. 
 
En dependencia de la variable de que se trate se definen los rangos de 
normalidad que en algunos casos pueden encontrarse entre los percentiles 5 y 
95 por ejemplo. 
 
El uso de estas medidas de posición relativa en las Ciencias Medicas es el de 
encontrar rangos de normalidad. 
Ejemplo: Tablas de percentiles para peso y talla en Pediatría 
 
Presentación de los resultados. 
 
Una vez recogida y procesada la información, es necesario presentar los 
resultados de manera adecuada, de forma tal que contribuya a una mejor 
comprensión y exposición de dichos resultados, en función de los objetivos del 
trabajo. Existen tres tipos fundamentales de presentación: Textual, Tabular 
(cuadro estadístico) y Gráfica. 
 
Presentación Textual. 
 La presentación de la información textual es la forma escrita habitual de 
presentar un documento o informe. Constituye la forma principal de presentación 
de los resultados. Atendiendo a que se trata de una comunicación científica 
debe limitarse a lo estrictamente necesario, cuidando de mantener una 
secuencia lógica en la exposición y de no incurrir en repeticiones innecesarias, 
citando todas y cada una de las tablas y figuras a que se haga referencia. 
 
 
 
 Cuadro o tabla estadística. 
 
Los datos originales recopilados por el investigador, directamente de la fuente, 
se les llama datos primarios y una vez que son sometidos a algún 
procesamiento estadístico (como resumirlos en una tabla o gráfico) se les llaman 
datos secundarios. Los datos primarios contienen información más precisa que 
los secundarios, pero son también más difíciles de manipular porque 
generalmente son muy voluminosos. 
 
Los cuadros estadísticos resultan de gran ayuda tanto para el investigador como 
para el lector del informe de su trabajo, ya que constituyen una forma sintetizada 
y más comprensible de mostrar los resultados sobre todo cuando la información 
es de tipo repetitivo. Además permite mostrar frecuencias, relaciones, 
contrastes, variaciones y tendencias mediante una presentación ordenada de la 
información. 
 
El autor debe velar porque las tablas sean autoexplicativas, es decir que el lector 
no tenga necesidad de acudir al texto para conocer de qué trata determinada 
tabla. 
 
Las partes de una tabla son: 
 
 Número de orden. 
 Título 
 Cuadro propiamente dicho o cuerpo de la tabla 
 Notas explicativas o calce, también se le llama píe. 
 
Número de orden .- El mismo se emplea para facilitar la referencia a la tabla en 
el texto. Debe asignársele un número consecutivo a cada tabla siguiendo el 
orden en que se citan por primera vez en el texto. Este número la identifica y se 
coloca precediendo al título. 
 
 
Título.- Debe ser completo, claro y conciso, es decir, debe reflejar claramente en 
qué consiste el contenido y con qué criterios se clasificaron los elementos a que 
se hace referencia, ubicándolo además en tiempo y lugar. 
 
Cuadro o cuerpo de la tabla.- Esta constituido por un grupo de casillas o celdas 
formadas por el entrecruzamiento de filas y columnas. La primera fila se reserva 
para indicar a qué se refieren los datos subyacentes y que unidad de medida se 
utilizó. En la primera columna se reflejan las diferentes clases según la escala de 
clasificación empleada. 
 
Notas explicativas, calce o píe.- Sirven para indicar la fuente de donde se 
obtuvieron los datos y, de ser pertinente, la significación estadística o alguna 
breve nota aclaratoria del contenido, que puede indicarse por llamadas mediante 
símbolos colocados como exponentes. 
 
Ejemplo: 
 Tabla 1 Hábito de Fumar según Sexo Hospital 1998 
 Masculino Femenino Total 
Fumadores 60 15* 75 
No Fumadores 20 60 80 
Total 80 75 115 
 Fuente: Historias Clínica. P< 0.05 
 
Tipos de tablas 
 
Las tablas se clasifican en: 
 
 Distribuciones de frecuencias. 
 Series cronológicas 
 Datos de asociación 
 
Las tablas estadísticas pueden prepararse de forma simple o compleja. En 
ambos casos las variables que se representan pueden ser discretas o continuas. 
La tabulación simple está indicada para presentar los hechos con respecto a 
uno o más grupos de investigaciones independientes. 
 
A continuación se muestra un ejemplo de tabla simple mediante una distribución 
de frecuencias de una variable cualitativa nominal. 
 
 
 Localización No. de casos % 
Cuadrantes superiores 
 
Cuadrantes inferiores 
 
Retroareolar 
 
Bilateral 
164 
 
30 
 
8 
 
142 
 47.7 
 
 8.7 
 
 2.3 
 
 41.3 
 TOTAL 344 100.0 
 * fuente: Historias Cínicas. 
 
La tabulación compleja permite ofrecer la división de las categorías en dos o 
más subcategorías. Una o varias columnas y/o filas son a su vez subdivididas 
Tabla 2 Localización anatómica de los nódulos en la 
 glándula mamaria. 
 Hosp. Y 1994 
para representar o resaltar una condición importante del fenómeno que se 
estudia. 
 
 
Veamos a continuación un ejemplo de tabla compleja 
 Localización No. de casos % 
Cuadrantes superiores 
 Externo 
 Interno 
 
Cuadrantes inferiores 
 Externo 
 Interno 
 
Retroareolar 
 
Bilateral 
 164 
 114 
 50 
 
 30 
 17 
 13 
 
 8 
 
 142 
 47.7 
 33.2 
 14.5 
 
 8.7 
 4.9 
 3.8 
 
 2.3 
 
 41.3 
* fuente: Historias 
Clínicas. 
 
 
 
De forma independiente a que la tabla sea simple o compleja tenemos también 
el número de columnas. Las anteriores son tablas de una columna (dos si 
contáramos la del por ciento) y la que sigue es de columnas múltiples. 
 
 
 
 
Tabla 3 Localización anatómica de los nódulos 
 en la glándula mamaria. 
 Hosp. 
Tabla 4 Distribución por grupos de edades 
 según presencia de afección mamaria 
 Hosp. 
 Mujeres examinadas 
Grupos 
de edad 
Con afección 
mamaria 
% Sin afección 
mamaria 
% Total % 
15 a 20 
21 a 30 
31a 40 
41 y más 
 268 
 525 
 289 
 348 
 
 61.05 
 50.48 
 54.94 
 64.32 
 171 
 516 
 237 
 193 
38.95 
49.57 
45.06 
35.67 
 439 
 1041 
 526 
 541 
 
 17.2 
 40.8 
 20.8 
 21.2 
 Total 1430 56.14 1117 43.86 2547 100.0 
*Fuente: Datos obtenidos de la investigación 
 
Presentación Gráfica. 
 
La forma gráfica constituye un complemento importante para la presentación de 
los resultados ya que permite incrementar la información científica que se trata 
de transmitir. Aunque los gráficos se elaboran a partir de tablas estadísticas es 
un error, al presentar los resultados, pretender acompañar a cada tabla por un 
gráfico, ello origina repeticiones en la información y pérdida de espacio. El 
gráfico debe agregar información, no duplicarla. El empleo del gráfico debe 
reservarse para cuando se quiera mostrar algún patrón especial en los 
resultados, destacar tendencias o ilustrar comparaciones de forma clara y 
exacta. 
 
El gráfico, al igual que las tablas, debe ser autoexplicativo, sencillo y de fácil 
comprensión. 
Las partes del gráfico son: 
 Número de orden. 
 Título 
 Cuerpo o gráfico propiamente dicho 
 Leyenda 
 
El Número de orden y el Título deben cumplir los mismos requisitos señalados 
anteriormente para la tabla estadística. El Cuerpo o gráfico propiamente dicho, 
varía en su configuración en dependencia del tipo de dato que se representa, 
pero siempre debe indicar claramente las coordenadas, las escalas y las 
unidades de medida, reservando el eje de las abscisas (eje X) para la variable 
independiente y el eje de las ordenadas (eje Y) para la variable dependiente. La 
leyenda permite identificar claramente los diferentes elementos del cuerpo del 
gráfico. 
 
Gráficos para representar variables cualitativas y cuantitativas discretas. 
 
Gráfico de Barras.- Las variables son representadas por barras o rectángulos 
que pueden colocarse en posición horizontal o vertical. 
Para la construcción de este tipo de gráfico deben tenerse en cuenta los 
siguientes requisitos: 
☯ Todas las barras deben tener el mismo ancho. 
☯ Los espacios entre las barras deben ser todos iguales y nunca menores 
que la mitad del ancho de las barras ni mayores que este. 
☯ La escala de la frecuencia debe comenzar por cero. 
 
Los gráficos de barra presentan tres variedades: 
 Barras simples. 
 Barras múltiples. 
 Barras proporcionales. 
 
 A partir de la siguiente tabla ejemplificaremos estas variedades de gráficos de 
barras. 
 
 Tabla 5 Ingresos en el Servicio de Pediatría 
 Hospital 1996-1998 
 
Año 
 
Gastroentero
logía 
 
Respiratorio 
 
Miscelánea 
 
Total 
 1996 551 1623 1503 3677 
 1997 420 1436 1374 3230 
 1998 398 1475 1247 3120 
TOTAL 1369 4534 4124 10027 
 
 Gráfico de barras simples.- Se utilizan para representar una variable. Por 
ejemplo a partir de la tabla anterior se representan los ingresos en la sala de 
Gastroenterología en los tres años. 
 
 
 Gráfico de Barras Múltiples.- Se utilizan para representar dos o más 
variables en relación con otra que fija el criterio de agrupamiento de las 
barras. Ejemplo: para representar los ingresos en Gastroenterología, 
Respiratorio y Miscelánea en cada año, elaboraríamos el gráfico siguiente: 
 
 
In g re s o s e n la s a la d e G a s tro e n te ro lo g ía 
H o s p ita l "Ale id a F e rn a n d e z C h a rd ie t"
1 9 9 6 -1 9 9 8
0
2 0 0
4 0 0
6 0 0
1 9 9 6 1 9 9 7 1 9 9 8
F ig u ra 1
 
 Gráfico de Barras Proporcionales.- En una sola barra se representan todos 
los datos de determinada variable, mostrando la proporción de cada una de 
las clases que la integran. Por ejemplo, para representar la proporción de los 
ingresos en Gastroenterología, Respiratorio y Miscelánea en cada año 
elaboraríamos un gráfico como el siguiente: 
 
 
 
0
1 0 0 0
2 0 0 0
1 9 9 6 1 9 9 7 1 9 9 8
F ig u ra 2 
 In g re s o s e n e l S e rv ic io d e P e d ia tr ía 
 H o s p ita l 
 1 9 9 6 -1 9 9 8 
G A S T R O E N T E R O L O G IA
R E S P IR A T O R IO
M IS C E L A N E A
0 %
2 0 %
4 0 %
6 0 %
8 0 %
1 0 0 %
1 9 9 6 1 9 9 7 1 9 9 8
F ig u ra 3 
 In g re s o s e n e l S e rv ic io d e P e d ia tr ía 
 H o s p ita l 
 1 9 9 6 -1 9 9 8 
M IS C E L A N E A
R E S P IR A T O R IO
G A S T R O E N T E R O L O G IA
 Gráfico de Pastel o Sector. 
 
Se utiliza generalmente para ilustrar comparaciones entre los diversos 
componentes de un conjunto de datos. Para ello se emplea un círculo el cual se 
divide en sectores cuyas medidas angulares son proporcionales a las 
magnitudes de los valores que representan. Por ejemplo, para comparar la 
proporción de los ingresos en el servicio de pediatría durante el año 1998 
podemos utilizar el siguiente gráfico: 
 
 
 
 
Gráfico para representar a las variables cuantitativas continúas. 
 
Las medidas de tendencia central y variación ya estudiadas son medidas de 
resumen que permiten informar sobre el comportamiento de una variable 
cuantitativa, así cuando decimos que la edad promedio de un grupo de personas 
es de 20 años enseguida pensamos que en ese grupo debe de haber gran 
cantidad de personas jóvenes. Pero, puede ud usar la media y la desviación 
Figura 4 
Ingresos en el Servicio de Pediatría 
 Hospital 
 1996-1998
41%
44%
15%
GASTROENTEROLOGIA
RESPIRATORIO
MISCELANEA
típica para resumir variables cualitativas, por ejemplo el sexo? Qué usaría 
entonces? 
 
GRÁFICO PARA REPRESENTAR A LAS VARIABLES CUANTITATIVAS 
CONTINÚAS 
Histograma 
Las variables son representadas por rectángulos al igual que en el gráfico de 
barras, pero a diferencia de este, en el histograma las barras se colocan siempre 
en posición vertical y sin ningún espacio entre ellas. Aunque en la primera 
columna de la tabla a partir de la cual se confecciona el histograma se señalan 
los intervalos de clase, al realizar el histograma se reflejan para identificarlos 
solo los puntos medios de dichos intervalos de clase. 
 
EL POLIGONO DE FRECUENCIAS 
Las variables son representadas en un sistema de coordenadas por un trazo que 
une los puntos en que se interceptan los puntos medios de cada clase (eje X) 
con la frecuencia correspondiente (eje Y). El polígono de frecuencias también se 
puede confeccionar uniendo los puntos medios superiores de cada barra del 
histograma. 
 
Medidas para resumir datos cualitativos 
 
Vamos a ver como calcular e interpretar las medidas. 
 
PROPORCIÓN ( p): 
 a 
P = ⎯ 
 n 
 
Donde: a es el total de elementos de un conjunto de n elementos. 
Así si de 400 personas hay 300 hombres entonces: n = 400 y a = 300 y 
 
 300 3 
P = ⎯ = ⎯ = 0,75 
 400 4 
 
La interpretación de esto es que la 0,75 parte de las personas del conjunto son 
hombres. Esta interpretación es mucho más fácil si se multiplica por 100, en este 
caso estamos en presencia de un: 
 
PORCIENTO 
El porciento no es más que p multiplicado por 100. Así en el caso anterior el 
porciento de hombres es 75% y esto significa que por cada 100 personas hay 75 
hombres. 
 
RAZÓN (R) 
En ocasiones no interesa conocer que parte representa un grupo de elementos 
de un total sino la relación que hay entre elementos con distinta características 
por ejemplo la relación que hay entre hombres y mujeres, en este caso esta 
razón es: 
 
 300 
 R = ⎯ = 3 Note que hemos usado R para denotar la razón. 
 100 
 
 
Esto significa que por cada mujer hay 3 hombres, esta razón se conoce con el 
nombre de “razón de masculinidad” y es usada en Demografía. 
No todas las razones son enteras (calculela razón de mujer a hombre) y la 
interpretación se hace difícil, por esto se suele usar el: 
 
 
INDICE 
No es más que la razón multiplicada por 100, en el ejemplo anterior el índice de 
masculinidad es: 
I = R*100 = 300 
 
Esto significa que hay 300 hombres por cada 100 mujeres. 
 
Son muy usados en las ciencias médicas el porciento de bajo peso al nacer que 
se conoce como índice de bajo peso al nacer y que se calcula dividiendo el 
número de niños con bajo peso al nacer entre el total de recién nacidos por 100. 
Esta medida resume e ilustra el comportamiento del bajo peso al nacer en un 
lugar y momento dado y permite comparar este problema de salud entre 
distintos lugares o épocas. 
Una razón muy usada en el diagnóstico de la situación de salud de un 
Consultorio o área de salud es el llamado índice de hacinamiento que se obtiene 
dividiendo el número de personas en una vivienda entre el número de 
habitaciones de esta. 
Cómo ud interpreta este índice? Se considera que en una vivienda con índice 
mayor de 3, hay hacinamiento. 
Otra medida muy usada en las ciencias médicas es la: 
 
TASA (T) 
 
Dado un determinado evento que puede ser experimentado por los individuos de 
una población, en un intervalo de tiempo (un año, semestre, etc) la tasa del 
evento en el período se define co 
 A 
T = ⎯⎯⎯ * 10K 
 N 
 
A: números de individuos que experimentaron el evento en el período 
N: número de individuos en la población 
K: número entero cualquiera 
Ejemplo: Si en un grupo de 100 000 personas mueren 100 en un año la tasa de 
mortalidad en esa población en ese año es: 
 100 
T = ⎯⎯⎯⎯ * 10K = 0, 001 * 10K 
 100 000 
El objetivo que se persigue con multiplicar por una potencia de 10 es convertir 
este número a enteros para facilitar su interpretación, así en este ejemplo 
pudiéramos multiplicarlo por 103 entonces T = 0,001 * 1000 = 1 
Esto significa que en ese período en esa población falleció una persona por 
cada 1000 habitantes. 
Esta tasa expresa el riesgo de morir en esa población. 
En general toda tasa expresa un riesgo o probabilidad de experimentar un 
evento determinado en un periodo. 
En clases posteriores se estudiarán una serie de tasas muy usadas en Salud. 
El ejemplo: En un curso desaprobaron 8 estudiantes de primer año de Medicina 
de 150 matriculados. Calcule e interprete la tasa de desaprobados ese curso. 
 
 8 
T = ⎯⎯⎯ * 10K = 0,053 * 10K 
 150 
Si se multiplica por 100 T= 5,3 
Esto significa que 5,3 de cada 100 estudiantes desaprobaron o lo que es lo 
mismo en este caso, 100 que el 5,3% de los estudiantes desaprobaron. 
Ejercicio: Si en otra Facultad desaprobaron 40 de 300, calcule e interprete la 
tasa de desaprobados. 
Si comparamos el % de desaprobados en ambos centros evidentemente en el 
segundo centro hay un 13,3% por lo que hay mayor proporción de 
desaprobados en ese centro. 
 
	 
	Presentación Textual. 
	 La presentación de la información textual es la forma escrita habitual de presentar un documento o informe. Constituye la forma principal de presentación de los resultados. Atendiendo a que se trata de una comunicación científica debe limitarse a lo estrictamente necesario, cuidando de mantener una secuencia lógica en la exposición y de no incurrir en repeticiones innecesarias, citando todas y cada una de las tablas y figuras a que se haga referencia. 
	 
	 Cuadro o tabla estadística. 
	 
	Los datos originales recopilados por el investigador, directamente de la fuente, se les llama datos primarios y una vez que son sometidos a algún procesamiento estadístico (como resumirlos en una tabla o gráfico) se les llaman datos secundarios. Los datos primarios contienen información más precisa que los secundarios, pero son también más difíciles de manipular porque generalmente son muy voluminosos. 
	El autor debe velar porque las tablas sean autoexplicativas, es decir que el lector no tenga necesidad de acudir al texto para conocer de qué trata determinada tabla. 
	Las partes de una tabla son: 
	Número de orden .- El mismo se emplea para facilitar la referencia a la tabla en el texto. Debe asignársele un número consecutivo a cada tabla siguiendo el orden en que se citan por primera vez en el texto. Este número la identifica y se coloca precediendo al título. 
	Cuadro o cuerpo de la tabla.- Esta constituido por un grupo de casillas o celdas formadas por el entrecruzamiento de filas y columnas. La primera fila se reserva para indicar a qué se refieren los datos subyacentes y que unidad de medida se utilizó. En la primera columna se reflejan las diferentes clases según la escala de clasificación empleada. 
	Masculino
	Femenino
	Total
	 
	Tipos de tablas 
	 
	Las tablas se clasifican en: 
	Las tablas estadísticas pueden prepararse de forma simple o compleja. En ambos casos las variables que se representan pueden ser discretas o continuas. 
	La tabulación simple está indicada para presentar los hechos con respecto a uno o más grupos de investigaciones independientes. 
	A continuación se muestra un ejemplo de tabla simple mediante una distribución de frecuencias de una variable cualitativa nominal. 
	La tabulación compleja permite ofrecer la división de las categorías en dos o más subcategorías. Una o varias columnas y/o filas son a su vez subdivididas para representar o resaltar una condición importante del fenómeno que se estudia. 
	 Tabla 5 Ingresos en el Servicio de Pediatría