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INFORME ESTADÍSTICO COMITÉ DE ÉTICA INSTITUCIONAL
ISRAEL LUCERO ARNDT Coordinador de Estadísticas
www.vridei.usach.cl
Prueba exacta de Fisher para grandes muestras, aplicación del test usando distribución hipergeométrica multivariante para detectar
revisiones proporcionalmente atípicas de cuatro periodos en evaluación ética de proyectos de investigación en Chile.
Israel Lucero Arndt
∗
Universidad d Santiago de Chile. Coautor
Universidad de Santiago de Chile.
Resumen
La evaluación ética, bioética y de bioseguridad de proyectos de investigación ha tomado un rol fundamental en el desarrollo científico-tecnológico en Chile a partir de la última década, para esta labor la Universidad de Santiago cuenta con el Comité de ética institucional (CEI) con el fin de proteger los derechos, seguridad y bienestar de las personas y/o animales de experimentación que participan como sujetos de investigación. Para llevar a cabo su misión el CEI cuenta con 6 áreas de división ética del conocimiento. Con el objetivo de detectar diferencias proporcionales fuera de control probabilístico (H1) cuando se carece de mayor información respecto a la distribución de probabilidad asociada a los datos discretos, considerando por separada cada área del CEI se puede aplicar la prueba exacta de Fisher cuando el tamaño de la muestra es pequeño y sin distribución asociada o a priori. Pero para grandes muestras, el p-valor tiende a ser más pequeño y se alcanza el nivel de significancia, esto repercute en un test más potente, el uso del test-p consideraría necesariamente a los datos bajo una distribución normal, además de rechazar prácticamente todas las áreas en estudio por la poca variabilidad variabilidad de las muestras seleccionadas. Se utilizó el nivel de significancia clásico, considerando distribuciones marginales de probabilidad y una aproximación al p-valor de la distribución multivariante, teniendo en cuenta que el p-valor de la estadística es idéntico al obtenido en la prueba con la distribución marginal. Se detecta un aumento considerable en las revisiones efectuadas por el área de humanidades, esto como producto de la reglamentación interna y externa respecto a las investigaciones llevadas a cabo en las ciencias sociales que involucran a seres humanos
Palabras claves: Ética de la Investigación, Bioética, Bioseguridad, Estadística no paramétrica.
________________________________________________
∗Email: israel.lucero@usach.cl .
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Modelo generalizado predictivo para el número de evaluaciones de
proyectos de investigación realizadas por el CEI de la Usach. Métodos paramétricos y no paramétricos para ajuste.
Israel Lucero Arndt
∗
Universidad d Santiago de Chile. Coautor
Universidad de Santiago de Chile.
Resumen
La evaluación ética, bioética y de bioseguridad de proyectos de investigación ha tomado un rol fundamental en el desarrollo científico-tecnológico en Chile a partir de la última década, para esta labor la Universidad de Santiago cuenta con el Comité de ética institucional (CEI) con el fin de proteger los derechos, seguridad y bienestar de las personas y/o animales de experimentación que participan como sujetos de investigación. Para llevar a cabo su misión el CEI cuenta con 6 áreas de división ética del conocimiento. El propósito es modelar la información propia del CEI considerando los periodos 2014, 2015, 2016 y 2017, utilizando métodos no paramétricos para determinar la asociación de variables categóricas y la prueba chi-cuadrado de Pearson para bondad de ajuste a una distribución normal. Para luego realizar un diseño experimental a fin de probar interacciones en un modelo multifactorial con aleatorización restringida y finalmente ajustar un modelo lineal para estimar las revisiones que debiese realizar el CEI durante el periodo 2017 por cada área. Los test no paramétricos en general muestran una no asociación entre las variables nominales de mayor importancia, esto repercute en el diseño experimental que rechaza las interacciones entre los factores en el modelo, por lo cual el mejor ajuste en este caso corresponde al modelo lineal con un rechazo de la prueba F y coeficiente de determinación de 0.3 aproximadamente. Para las variables introducidas en el modelo se rechaza la prueba para todas con excepción del factor aleatorio “mes de revisión”. Se obtienen predicciones con el modelo, notando una baja en las revisiones a efectuar por las áreas de Humanidades y Animales. Manteniendo constante el número de integrantes por área para el año 2017.
Palabras claves: Modelos Lineales, Ética de la Investigación, Bioética, Bioseguridad, Estadística no paramétrica.
________________________________________________
∗Email: israel.lucero@usach.cl .
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Modelo estocástico del número de revisiones de proyectos de
investigación realizadas por CEI-USACH. Suavizado y Ajuste de series cronológicas para estimación por área de distribución interna.
Israel Lucero Arndt
∗
Universidad d Santiago de Chile. Coautor
Universidad de Santiago de Chile.
Resumen
El estudio de series cronológicas es utilizado para predecir el suceso de eventos a nivel temporal, considerando un comportamiento estocástico de la variable en estudio. Es de interés prever la cantidad de proyectos de investigación en Chile que solicitarán evaluación ética, bioética y de bioseguridad por el comité de ética institucional (CEI) de la Universidad de Santiago de Chile, con el fin de disponer del capital humano necesario para proveer de revisión y seguimientos de dichos proyectos. Para tal efecto el CEI cuenta con 6 áreas de división ética del conocimiento. Se prueba ajuste de modelos en series de tiempo para predecir la carga en revisiones de proyectos, considerando solo a nivel de área co-variables para alimentar el modelo. Un alisado exponencial aditivo de Holt-Winters presenta coeficiente de determinación de 0.8 aproximadamente para las revisiones generales del CEI, a nivel de área se reduce este coeficiente y los modelos varían según cada cual, teniendo cuatro áreas bajo un modelo ARIMA y los dos restantes con modelo de alisado exponencial simple y de Holt-Winters. El residuo del modelo general sigue una distribución ruido blanco, centrada en 0, al igual que el residuo del modelo del área de Humanidades. Utilizando un software estadístico se prueba ajuste de modelo con el algoritmo de Box-Jenkins, el cual considera fiable la aplicación de los modelos estudiados. Se realizan dos estimaciones por área, una utilizando suavizado exponencial de Holt-Winters y otra según el modelo ajustado para cada área, teniendo diferencias sustanciales en la predicción de revisiones de proyectos. Con una significancia de alpha 0.05, se considera la utilización del modelo general y el de cada área del CEI, pues la estadística de Box-Ljung considera el no rechazo a la prueba y por ende una no correlación del ruido en tiempos distintos. Además, la estimación de parámetros en su mayoría rechaza las hipótesis planteadas en este caso, siendo concluyente la no eliminación de variables y parámetros de los Modelos seleccionados.
Palabras claves: Series de Tiempo, Ética de la Investigación, Bioética, Bioseguridad, Modelos Estocásticos.
________________________________________________
∗Email: israel.lucero@usach.cl .
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Descripción del Estudio
El Comité de Ética Institucional de la Universidad de Santiago de Chile, es una entidad colegiada constituida, que tiene por objeto principal examinar actividades de investigación institucionales, revisar informes y proyectos en especial aquellas que tienen carácter de investigación científica con seres humanos, incluyendo ensayos clínicos, así como en animales, y en seres vivos, como también en aspectos tecnológicos y en todas la áreas del conocimiento que se desarrollen en nuestra Institución, desde la perspectiva ética, bioética y de bioseguridad. Es responsabilidad esencial del CEI, proteger los derechos, seguridad y el bienestar de las personas que participan como sujetos de investigación y de los animales de experimentación. Algunas de las funciones del CEI son:
- Evaluar los protocolos y proyectos de investigación científica sometidos a su consideración. Estas podrán ser de diversa índole como proyectos de investigación, proyectos de tesis de postgrado, unidades de investigación, guía de trabajo práctico, encuestas y otros, que se enmarquen en este reglamento.
- Efectuar seguimientos para verificar el adecuado cumplimiento de los estándares éticos exigidos en el desarrollo de los proyectos de investigación, con el fin de recomendar las modificaciones que pudiesen ser necesarias para la protección de los sujetos y/o animales que participan en la investigación.
- Informar la aprobación o rechazo de un protocolo, o aprobación condicional sujeta a la rectificación de las objeciones en conformidad con la resolución emitida por el comité en un plazo máximo de 45 días. Ese plazo podrá prorrogarse por una sola vez y por un máximo de 20 días.
- Convocar realización de reuniones con los investigadores y/o expertos el área, cuando se estime necesario.
- Dictar las instrucciones que deben cumplir los proyectos para ser presentados al comité.
- Emitir los formularios correspondientes para facilitar los procedimientos de evaluación.
- Conocer las quejas de los participantes en los proyectos de investigación.
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El comité de ética institucional está conformado por las siguientes áreas:
- Ciencias de la Salud, Biomédicas y Biológicas. - Ciencias Químicas y del medio ambiente. - Bioseguridad. - Humanidades y Ciencias Económicas. - Ingeniería. - Ciencias de animales de experimentación y Bienestar animal.
Los integrantes del Comité deben propender a su formación de manera continua. Para ello se cuenta con una Comisión de Capacitación, constituida por el Coordinador general, Vicepresidente y dos coordinadores de área, encargada de difundir información referente a Cursos, Talleres, Ciclos de diálogos y Congresos relacionados a la ética y bioética. Dicha Comisión entregará información actualizada a comienzos de cada semestre, así como cada vez que se tenga conocimiento de una actividad que pueda favorecer la capacitación y perfeccionamiento de los integrantes del Comité.
Estrategia de análisis El comité de ética institucional, como cuerpo dependiente de un organismo público, debe archivar y/o registrar todas las actividades que realiza. Cada área del CEI es responsable en la revisión de proyectos, y documentar cada procedimiento. La información recopilada por el CEI es de carácter metadato, nominal y de frecuencias. Por tanto a modo de diagnosticar su estado lo más óptimo es realizar un estudio descriptivo para luego inferir estadísticas a partir de métodos no paramétricos y paramétricos. De aquí el objetivo principal es ajustar modelos predictivos, para finalizar con una estimación de la carga de revisiones para el año siguiente.
Variables de medición y Diseño del Estudio
El estudio comprende variables cualitativas de gran importancia, como lo es el área del CEI, además de considerar variables temporales para ubicar la carga de revisiones, integrantes y seguimientos. Primeramente, el estudio parte de forma exploratoria con estadística descriptiva, luego con métodos de estadística matemática se ajustan las variables y el conjunto en general de datos a modelos probabilísticos con el fin de evaluar tendencia, diferencia y distribución de la información.
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No es necesario realizar técnicas de muestreo, pues se contempla la totalidad de la información en un ambiente de pocos datos.
Variable Tipo Nivel de medición Área del CEI Numérica Nominal Año revisión Numérica Ordinal/Escalar Nro. de integrantes Numérica Escalar Nro. de revisiones Numérica Escalar Tipo de Proyecto Cadena Nominal Nro. de informes Numérica Escalar
Recolección de la Información
La información utilizada durante los años 2014 y 2015 para el estudio fue entregada por las(os) coordinadores de cada Área del Comité y revisada por la Asesora legal y Secretaria General del CEI. Para los años 2016 y 2017 la información utilizada para el estudio fue recopilada mediante un formulario on-line para revisión de proyectos. Cada 3 meses se actualiza este formulario para dar respuesta a requerimientos y nuevos atributos de información. El formulario posee un formato de cuestionario, en la cual se identifica cada proyecto y la respectiva asignación de revisión por área. La información correspondiente a los seguimientos es proporcionada por la Encargada del CEI para tal efecto. El reporte considera la información temporal y estadísticas descriptivas e información estructurada.
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Procesamiento de los Datos
23 1613 7 2 1 2 2 18 1 4
26114 1 22
4023
1 1 3 111
189
61
202916
10
20406080
100120140160180200
Número de proyectos por concurso revisados durante el año 2017 por cada área del CEI
Bioseguridad
Ciencias de animales de experimentación y Bienestar animal
Ciencias de la Salud, Biológicas y Biomédicas
Ciencias Químicas y del medio ambiente
Humanidades y Ciencias Económicas
Ingeniería
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2
103
66
3 1 3 114
195
91
34
0
50
100
150
200
250
Número de proyectos por concurso revisados por el CEI - periodo 2017
0%
20%
13%
0%
0%
1%0%
3%
38%
18%
7%
Proporción de proyectos por concurso revisados por el CEI - periodo 2017
Conicyt
Dicyt
Fondecyt
Fondef
Fondo de Innovación Docente VRA
IDEA
PACE
Actividad Docente/ publicación
Tesis de Post-Grado
Tesis de Pregrado
UMCE
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4018
50
7
352
46
0
50
100
150
200
250
300
350
400
Bioseguridad Ciencias deanimales de
experimentacióny Bienestar
animal
Ciencias de laSalud, Biomédicas
y Biológicas
Ciencias Químicasy del medioambiente
Humanidades yCiencias
Económicas
Ingeniería
Número de proyectos revisados por cada área del CEI - periodo 2017
8%
3%
10%
1%
69%
9%
Proporción de proyectos revisados por cada área del CEI - periodo 2017
Bioseguridad
Ciencias de animales deexperimentación y Bienestar animal
Ciencias de la Salud, Biomédicas yBiológicas
Ciencias Químicas y del medioambiente
Humanidades y Ciencias Económicas
Ingeniería
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Comparación años 2014, 2015, 2016 y 2017
112
1 1
250
191
420
31
1 1
473
38
20
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
SUSESO UNAP UFRO USACH UMCE Vaccimed Virtual Lab UTFSM
Número de proyectos revisados según institución de origen entre los años 2014-2017
2014 2015 2016 2017
19 1532
14 26614 9
4521
130
5224 30
97
25
238
404018
50
7
352
46
0
50
100
150
200
250
300
350
400
Bioseguridad Ciencias deanimales de
experimentacióny Bienestar
animal
Ciencias de laSalud, Biomédicas
y Biológicas
Ciencias Químicasy del medioambiente
Humanidades yCiencias
Económicas
Ingeniería
Número de proyectos revisados por cada área del CEI entre los años 2014-2017
2014 2015 2016 2017
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Áreas del CEI
4864
0
177
83
11
217
151
86
386
66 61
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
1 2 3
Nú
mer
o d
e P
roye
cto
s
Número de Informes
Número de informes emitidos por proyectos revisados por el CEI
2014 2015 2016 2017
53
86
10
664
9 8
18
7
1 1
97
20
10
24
9
6
14
9
0
5
10
15
20
25
Bioseguridad Ciencias deanimales de
experimentacióny Bienestar
animal
Ciencias de laSalud,
Biomédicas yBiológicas
CienciasQuímicas y del
medio ambiente
Humanidades yCiencias
Económicas
Ingeniería
Número de integrantes en cada área del CEI durante los años 2014-2017
2014 2015 2016 2017
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1
16
1 1
3
11
1
10
7
1 1
3
11
23
16
0
5
10
15
20
25
ActividadDocente/
publicación
Conicyt Dicyt Fondecyt Fondef Fondo Inach ProyectoInterno
Tesis de Post-Grado
Número de proyectos revisados por el área de Bioseguridad del CEI periodo 2014-2017
2014 2015 2016 2017
1
3
5
1
5
1 1
7
1
7
9
3
1
7
1 1
3
7
21
2 21
0123456789
10
Número de proyectos revisados por el área de Ciencias de animales de experimentación y Bienestar animal del CEI periodo 2014-2017
2014 2015 2016 2017
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1
31
5
33
71 1 1
16
1 1 3 3
55
15
18
4
26
11
0
10
20
30
40
50
60
Número de proyectos revisados por el área de Ciencias de la Salud, Biomédicas y Biológicas del CEI
periodo 2014-2017
2014 2015 2016 2017
1413
5
3
13
11
1
4
12
0
2
4
6
8
10
12
14
16
Dicyt Fondecyt Fondef Tesis de Pregrado UMCE
Número de proyectos revisados por el área de Ciencias Químicas y del medio ambiente
periodo 2014-2017
2014 2015 2016 2017
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2 3 1 9 1102
11 182 1
31
56
91
48
152 2 1
50
2 2 116
81
161
112
4023
1 1 3 1
189
61
20
020406080
100120140160180200
Número de proyectos revisados por el área de Humanidades y Ciencias Económicas periodo 2014-
2017
2014 2015 2016 2017
6
34
14
4
26
12
1 1
29
16
1
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Dicyt Fondecyt Fondef Tesis de Post-Grado Tesis de Pregrado
Número de proyectos revisados por el área de Ingeniería periodo 2014-2017
2014 2015 2016 2017
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Seguimientos
29
13
31 1
5
32
7
1
13
2
0
5
10
15
20
25
30
35
Fondecyt Dicyt Externo Anillo Tesis Fondef
Número de seguimientos realizados según tipo de proyecto durante el periodo 2015-2016
2015 2016 2017
9
1
9
45
27
12
14
6
0
5
10
15
20
25
30
Bioseguridad Ciencias deanimales de
experimentacióny Bienestar
Animal
Ciencias de laSalud,
Biomédicas yBiológicas
CienciasQuímicas y del
medio ambiente
Humanidades yCiencias
Económicas
Ingeniería
Número se seguimientos realizados según área del CEI durante los años 2016 y 2017
2016 2017
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Gráficos de información multivariada
A continuación, se presentan gráficos multivariados programados en el software estadístico R, los cuales muestran similitudes y diferencias entre cada área según 7 variables de medición.
Index
Bioseguridad
Index
Ciencias de animales de experimentación y Bienestar animal
Index
Ciencias de la Salud, Biomédicas y Biológicas
Index
Ciencias Químicas y del medio ambiente
Index
Humanidades
Index
Ingeniería
Gráfico de caras de Chernoff según área del CEI
Gráfico de Estrellas para cada área del CEI
1 2
3 4
5 6
NRO2014
NRO2015
NRO2016
INT2014
INT2015
INT2016
SEG2
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Inferencia Estadística Se aplicarán 4 metodologías estadísticas:
- Métodos no paramétricos (test exacto de Fisher multivariante y Chi-cuadrado) - Diseño multifactorial con aleatorización restringida - Modelo Lineal generalizado - Análisis de series en el Tiempo
Prueba Exacta de Fisher (Test no paramétrico con aplicación multivariante)
Áreas del Comité de Ética Institucional 2014 2015 2016 2017 Total
Bioseguridad 19 14 24 40 97
Ciencias de animales de experimentación y Bienestar animal 15 9 30 18 72
Ciencias de la Salud, Biomédicas y Biológicas 32 45 97 50 224
Ciencias Químicas y del medio ambiente 14 21 25 7 67
Humanidades 26 130 238 352 546
Ingeniería 6 52 40 46 144
Total general 112 271 454 513 1350
Considerando el tamaño de la muestra, podríamos utilizar el test de proporción usando la estadística distribuida normal, usando este método para tal tamaño muestral y situación, deja muchos valores en la colas de la distribución de probabilidad, esto provoca que se rechacen la totalidad de los test por área del CEI, sin embargo una ponderación a la tabla de frecuencias, ajusta a un test exacto de Fisher, pues se ha demostrado que para grandes muestras el p valor de la prueba tiende a disminuir y alcanzar el nivel de significancia. Por tal motivo el uso de la prueba exacta de Fisher se ajusta a detectar diferencias proporcionales considerando el efecto total de la situación a analizar. El test exacto de Fisher es adecuado para una muestra de tamaño N=100, por tanto, se usa ponderación porcentual entera a la tabla.
Áreas del Comité de Ética Institucional 2014 2015 2016 2017 Total
Bioseguridad 1 1 2 3 7
Ciencias de animales de experimentación y Bienestar animal 1 1 2 1 5
Ciencias de la Salud, Biomédicas y Biológicas 2 3 7 4 16
Ciencias Químicas y del medio ambiente 1 2 2 1 6
Humanidades 2 10 18 26 56
Ingeniería 0 4 3 3 10
Total general 7 21 34 38 100
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Planteamiento de Hipótesis:
𝐻1: Existe variación significativa en alguna Área del CEI entre los años 2014 y 2017 no asociados a eventos probabilísticos exactos. Es decir, la diferencia proporcional es significativa con respecto al balance anual de los cuatro periodos involucrados.
𝐻0: No existe variación significativa en alguna Área del CEI entre los años 2014
y 2017 en la revisión de proyectos, esto asociado a eventos probabilísticos exactos. Es decir, la diferencia proporcional no es significativa con respecto al balance anual de los periodos.
Estadística de Prueba: Univariante
𝑋2016 − 𝑋2017 ~ 𝐻𝑖𝑝𝑒𝑟𝑔𝑒𝑜𝑚é𝑡𝑟𝑖𝑐𝑎 (𝑁, 𝑚 , 𝑘 ) Para el test exacto de Fisher, la diferencia proporcional sigue una distribución de cuantía hipergeométrica. Donde la distribución queda de la siguiente forma:
𝑃(𝑋 = 𝑥) =(𝑘
𝑥)(𝑁−𝑘
𝑚−𝑥)
(𝑁𝑚
)
Multivariante
𝑋2014, 𝑋2015, 𝑋2016, 𝑋2017 ~ 𝐻𝑖𝑝𝑒𝑟𝑔𝑒𝑜𝑚é𝑡𝑟𝑖𝑐𝑎𝑀𝑢𝑙𝑡𝑖𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑡𝑒 (𝑁, 𝑁2014, 𝑁2015𝑁2016, 𝑁2017, 𝑚) Para el test exacto de Fisher, la diferencia proporcional sigue una distribución de cuantía hipergeométrica multivariante. Donde la distribución queda de la siguiente forma:
𝑃𝑋2014,𝑋2015,𝑋2016,𝑋2017(𝑋2014 = 𝑥2014, 𝑋2015 = 𝑥2015, 𝑋2016 = 𝑥2016, 𝑋2017 = 𝑥2017)
=(𝑁2014
𝑥2014) (𝑁2015
𝑥2015) (𝑁2016
𝑥2016) (𝑁2017
𝑥2017)
(𝑁𝑚
)
DHGM: “Distribución Hipergeométrica Multivariante”
Distribución y Cálculo de la Estadística (Bajo 𝐻0): Es necesario modelar probabilísticamente nuestros datos, esto respecto a cada área del CEI, donde todas siguen la misma distribución antes descrita.
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Bioseguridad
Área 2014 2015 2016 2017 Total
Resto CEI 93 257 430 473 1253
Bioseguridad 19 14 24 40 97 Total 112 271 454 513 1350
Transformando porcentualmente,
Ahora, la tabla transformada sigue una distribución Hipergeométrica Multivariante (100, 7, 21, 34, 38, 7) y basta generar la distribución de probabilidad y los gráficos para determinar p valor.
Ciencias de animales de experimentación y Bienestar animal
Área 2014 2015 2016 2017 Total
Resto CEI 97 262 424 495 1278
Ciencias de animales de experimentación y Bienestar animal 15 9 30 18 72 Total 112 271 454 513 1350
Transformando,
Ahora la tabla sigue una distribución Hipergeométrica Multivariante (100, 7, 21, 34, 38, 5). Esta área posee una distribución similar al área de Bioseguridad, aunque con un valor objetivo distinto.
0
0,2
0,4
0,6
0,8
0 1 2 3 4 5 6 7
Funciones marginales de cuantía hipergeometricas asociadas a DHGM(100, 7, 21, 34, 38, 7) correspondiente
al área de Bioseguridad
2017 2016 2015 2014
6 20 32 35 93
1 1 2 3 7
7 21 34 38 100
6 20 32 37 95
1 1 2 1 5
7 21 34 38 100
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Ciencias de la Salud, Biomédicas y Biológicas
Área 2014 2015 2016 2017 Total
Resto CEI 80 226 357 463 1126
Ciencias de la Salud, Biomédicas y Biológicas 32 45 97 50 224 Total 112 271 454 513 1350
Transformando,
Ahora, nuestra tabla sigue una distribución Hipergeométrica (100, 7, 21, 34, 38, 16)
0
0,2
0,4
0,6
0,8
0 1 2 3 4 5
Funciones marginales de cuantía hipergeometricas asociadas a DHGM(100, 7, 21, 34, 38, 5) correspondiente
al área de Ciencias de animales de experimentación y bienestar animal
2017 2016 2015 2014
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
Funciones marginales de cuantía hipergeometricas asociadas a DHGM(100, 7, 21, 34, 38, 16) correspondiente
al área de Ciencias de la Salud, Biomédicas y Biológicas
2017 2016 2015 2014
5 18 27 34 84
2 3 7 4 16
7 21 34 38 100
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Ciencias Químicas y del medio ambiente
Área 2014 2015 2016 2017 Total
Resto CEI 98 250 429 506 1283
Ciencias Químicas y del medio ambiente 14 21 25 7 67 Total 112 271 454 513 1350
Transformando,
Ahora, nuestra tabla sigue una distribución Hipergeométrica (100, 7, 21, 34, 38, 6)
Humanidades
Área 2014 2015 2016 2017 Total
Resto CEI 86 141 216 161 604
Humanidades y Ciencias Económicas 26 130 238 352 746 Total 112 271 454 513 1350
Transformando,
Ahora, nuestra tabla sigue una distribución Hipergeométrica (100, 7, 21, 34, 38, 56)
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0 1 2 3 4 5 6
Funciones marginales de cuantía hipergeometricas asociadas a DHGM(100, 7, 21, 34, 38, 6) correspondiente
al área de Ciencias Químicas y del medio ambiente
2017 2016 2015 2014
6 19 32 37 94
1 2 2 1 6
7 21 34 38 100
5 11 16 12 44
2 10 18 26 56
7 21 34 38 100
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Ingeniería
Área 2014 2015 2016 2017 Total
Resto CEI 106 219 414 467 1206
Ingeniería 6 52 40 46 144 Total 112 271 454 513 1350
Transformando,
Ahora, nuestra tabla sigue una distribución Hipergeométrica (100, 7, 21, 34, 38, 10)
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
0,35
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223242526272829303132333435363738
Funciones marginales de cuantía hipergeometricas asociadas a DHGM(100, 7, 21, 34, 38, 56) correspondiente
al área de Humanidades y Ciencias Económicas
2017 2016 2015 2014
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Funciones marginales de cuantía hipergeometricas asociadas a DHGM(100, 7, 21, 34, 38, 10)
correspondiente al área de Ingeniería
2017 2016 2015 2014
7 17 31 35 90
0 4 3 3 10
7 21 34 38 100
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Toma de Decisión: Considerando un 90% de confianza para nuestro test exacto (Bilateral) y una
significancia de ∝= 0,1 (para cada cola ∝
2= 0,05 ), Calculamos p-valor para tomar
decisión.
Bioseguridad:
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 → 𝑃(𝑋2014 ≥ 1) = 0,4081 > ∝
2= 0,05
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 → 𝑃(𝑋2015 ≤ 1) = 0,5457 > ∝
2= 0,05
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 → 𝑃(𝑋2016 ≤ 2) = 0,5548 > ∝
2= 0,05
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 → 𝑃(𝑋2017 ≤ 3) = 0,5392 > ∝
2= 0,05
Como 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅ = 0,495 > ∝
2 𝑛𝑜 𝑠𝑒 𝑟𝑒𝑐ℎ𝑎𝑧𝑎 𝐻0.
Existe evidencia en los datos como para mantener 𝐻0. No hay variación significativa en la revisión de proyectos del área de Bioseguridad, comparando los periodos 2014, 2015, 2016 y 2017, esto significa que existe un comportamiento normal en relación a las revisiones generales del Comité de Ética Institucional.
Ciencias de animales de experimentación y Bienestar animal:
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 → 𝑃(𝑋2014 ≥ 1) = 0,3096 > ∝
2= 0,05
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 → 𝑃(𝑋2015 ≥ 1) = 0,7006 > ∝
2= 0,05
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 → 𝑃(𝑋2016 ≥ 2) = 0,5558 > ∝
2= 0,05
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 → 𝑃(𝑋2017 ≥ 3) = 0,2793 > ∝
2= 0,05
Como 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅ = 0,4922 > ∝
2 𝑛𝑜 𝑠𝑒 𝑟𝑒𝑐ℎ𝑎𝑧𝑎 𝐻0.
Existe evidencia en los datos como para mantener 𝐻0. No hay variación significativa en la revisión de proyectos del área de Ciencias de animales de experimentación y Bienestar animal, comparando los periodos 2014, 2015, 2016 y 2017, esto significa que existe un comportamiento normal en relación a las revisiones generales del Comité de Ética Institucional.
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Ciencias de la Salud, Biomédicas y Biológicas:
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 → 𝑃(𝑋2014 ≥ 2) = 0,3108 > ∝
2= 0,05
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 → 𝑃(𝑋2015 ≤ 3) = 0,5551 > ∝
2= 0,05
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 → 𝑃(𝑋2016 ≥ 7) = 0,2669 > ∝
2= 0,05
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 → 𝑃(𝑋2017 ≤ 4) = 0,1886 > ∝
2= 0,05
Como 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅ = 0,3007 > ∝
2 𝑛𝑜 𝑠𝑒 𝑟𝑒𝑐ℎ𝑎𝑧𝑎 𝐻0.
Existe evidencia en los datos como para mantener 𝐻0. No hay variación significativa en la revisión de proyectos del área de Ciencias de la Salud, Biomédicas y Biológicas, comparando los periodos 2014, 2015, 2016 y 2017, esto significa que existe un comportamiento normal en relación a las revisiones generales del Comité de Ética Institucional.
Ciencias Químicas y del medio ambiente:
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 → 𝑃(𝑋2014 ≥ 1) = 0,3097 > ∝
2= 0,05
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 → 𝑃(𝑋2015 ≥ 2) = 0,3698 > ∝
2= 0,05
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 → 𝑃(𝑋2016 ≥ 2) = 0,6689 > ∝
2= 0,05
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 → 𝑃(𝑋2017 ≤ 1) = 0,2579 > ∝
2= 0,05
Como 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅ = 0,4247 > ∝
2 𝑛𝑜 𝑠𝑒 𝑟𝑒𝑐ℎ𝑎𝑧𝑎 𝐻0.
Existe evidencia en los datos como para mantener 𝐻0. No hay variación significativa en la revisión de proyectos del área de Ciencias Químicas y del medio ambiente, comparando los periodos 2014, 2015, 2016 y 2017, esto significa que existe un comportamiento normal en relación a las revisiones generales del Comité de Ética Institucional.
Humanidades:
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 → 𝑃(𝑋2014 ≤ 2) = 0,132 > ∝
2= 0,05
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 → 𝑃(𝑋2015 ≤ 10) = 0,266 > ∝
2= 0,05
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 → 𝑃(𝑋2016 ≤ 18) = 0,408 > ∝
2= 0,05
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 → 𝑃(𝑋2017 ≤ 26) = 0,039 < ∝
2= 0,05
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Como 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅ = 0,211 > ∝
2 𝑛𝑜 𝑠𝑒 𝑟𝑒𝑐ℎ𝑎𝑧𝑎 𝐻0.
Existe evidencia en los datos como para mantener 𝐻0, excepto para las revisiones del año 2017 que se consideran como valores extremos. No hay variación significativa en la revisión de proyectos del área de Humanidades, comparando los periodos 2014, 2015, 2016 y 2017, esto significa que existe un comportamiento normal en relación a las revisiones generales del Comité de Ética Institucional.
Ingeniería:
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 → 𝑃(𝑋2014 ≤ 0) = 0,4667 > ∝
2= 0,05
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 → 𝑃(𝑋2015 ≥ 4) = 0,1279 > ∝
2= 0,05
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 → 𝑃(𝑋2016 ≤ 3) = 0,5402 > ∝
2= 0,05
𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 → 𝑃(𝑋2017 ≤ 3) = 0,4277 > ∝
2= 0,05
Como 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅ = 0,4057 > ∝
2 𝑛𝑜 𝑠𝑒 𝑟𝑒𝑐ℎ𝑎𝑧𝑎 𝐻0.
Existe evidencia en los datos como para mantener 𝐻0. No hay variación significativa en la revisión de proyectos del área de Ingeniería, comparando los periodos 2014, 2015, 2016 y 2017, esto significa que existe un comportamiento normal en relación a las revisiones generales del Comité de Ética Institucional. Prueba de independencia Chi-cuadrado (Test no paramétrico)
Este método busca evaluar la interacción y /o asociación entre variables factor, tanto aleatorio como fijo. Es una prueba no paramétrica, que posee buen alcance para muestras grandes, por tanto, se puede utilizar sin restricción para tablas de contingencia.
Áreas del Comité de Ética Institucional 2014 2015 2016 2017 Total
Bioseguridad 19 14 24 40 97
Ciencias de animales de experimentación y Bienestar animal 15 9 30 18 72
Ciencias de la Salud, Biomédicas y Biológicas 32 45 97 50 224
Ciencias Químicas y del medio ambiente 14 21 25 7 67
Humanidades 26 130 238 352 546
Ingeniería 6 52 40 46 144
Total general 112 271 454 513 1350
Esta prueba consiste en verificar el grado relación existente entre variables nominales y/u ordinales en nivel de medición.
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Planteamiento de Hipótesis:
𝐻1: Existe relación significativa entre el año de revisión y las áreas del CEI, es decir, las variables presentan un grado de asociación.
𝐻0: No existe relación significativa entre el año de revisión y las áreas del CEI, esto asociado a eventos probabilísticos exactos. Es decir, las variables no están asociadas y son independientes entre sí.
Estadística de Prueba:
Χ2 = ∑(𝑜𝑖 − 𝑒𝑖)
2
𝑒1
𝑛𝑥𝑚
𝑖=1
*Donde n=nivel de medición de la variable fila, m=nivel de medición de la variable columna, =número total de proyectos del año 2014.
Distribución y Cálculo de la Estadística (Bajo 𝐻0): La estadística sigue la siguiente distribución:
Χ2~𝜒(1−𝛼;(𝑛−1)(𝑚−1))2
Toma de Decisión: El software estadístico SPSS nos otorga el resultado del test.
Pruebas de chi-cuadrado de Pearson
Año
Chi-cuadrado 165.30
gl 15
Sig. ,000*
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Esto nos indica que se rechaza H0, es decir, las variables área del CEI y año de revisión son independientes entre sí, no están asociadas. Esta información es valiosa para aplicar modelos predictivos.
Diseño Multifactorial con aleatorización restringida (Ajuste de mínimos cuadrados)
Origen
Tipo I de suma
de cuadrados gl
Cuadrático
promedio F Sig.
Hipótesis 3243,375 1 3243,375 11,688 ,067
Error 607,975 2,191 277,498a
Hipótesis 3249,663 1 3249,663 43,540 ,000
Error 806,018 10,799 74,636b
Hipótesis 327,636 5 65,527 ,900 ,516
Error 767,191 10,537 72,810c
Hipótesis 473,746 2 236,873 3,230 ,084
Error 714,813 9,749 73,325d
Hipótesis 698,236 11 63,476 1,464 ,234
Error 724,930 16,714 43,371e
Hipótesis 590,496 9 65,611 1,961 ,051
Error 3681,250 110 33,466f
Hipótesis 1913,625 55 34,793 1,040 ,424
Error 3681,250 110 33,466f
Hipótesis 924,972 22 42,044 1,256 ,218
Error 3681,250 110 33,466f
Hipótesis 3681,250 110 33,466 . .
Error ,000 0 .g
La tabla anova antes descrita nos indica la no interacción entre los factores del modelo, esto a un nivel de significancia de α=0.05. Por tanto es posible ajustar un modelo lineal generalizado a nuestros datos.
Modelo Lineal Generalizado (Ajuste de mínimos cuadrados)
Planteamos un modelo lineal para estimar la carga de revisiones durante el año 2017, esto, pues el diseño experimental anterior, nos refuta la idea de incorporar interacciones entre factores en el modelo.
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𝑌𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1 ∗ 𝛼𝑖 + 𝛽2 ∗ 𝛿𝑖 + 𝛽3 ∗ 𝛾𝑖 + 𝛽4 ∗ 𝜆𝑖 + 휀𝑖 Donde
𝑌𝑖: 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑦𝑒𝑐𝑡𝑜𝑠 𝑎 𝑟𝑒𝑣𝑖𝑠𝑎𝑟 𝛼𝑖: Á𝑟𝑒𝑎 𝑑𝑒𝑙 𝐶𝐸𝐼
𝛿𝑖: 𝐴ñ𝑜 𝑑𝑒 𝑟𝑒𝑣𝑖𝑠𝑖ó𝑛 𝛾𝑖: 𝑚𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑟𝑒𝑣𝑖𝑠𝑖ó𝑛
𝜆𝑖: 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑔𝑟𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑝𝑜𝑟 á𝑟𝑒𝑎 휀𝑖: 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑎𝑙𝑒𝑎𝑡𝑜𝑟𝑖𝑜
El número de elementos de cada variable es distinto entre sí, el uso del sufijo “i”, considera el número de revisiones mensuales por área. En el software estadístico SPSS, se implementa un modelo lineal, aplicando el método de selección de variables hacia atrás o backward. Teniendo como resultado dos modelos predictivos, el segundo solo con una variable menos.
Resumen del modeloc
1 ,567a ,321 ,309 6,175
2 ,566b ,320 ,311 6,166
a. Predictores: (Constante), año de revisión, mes de revisión, Área del CEI, Número de integrantes
por área
b. Predictores: (Constante), año de revisión, Área del CEI, Número de integrantes por área
c. Variable dependiente: Número de proyectos revisados
ANOVA
Modelo Suma de cuadrados gl Media cuadrática F Sig.
Regresión 3812,866 4 953,216 24,995 ,000b
Residuo 8046,759 211 38,136
Total 11859,625 215
Regresión 3798,319 3 1266,106 33,297 ,000c
Residuo 8061,306 212 38,025
Total 11859,625 215
b. Predictores: (Constante), año de revisión, mes de revisión, Área del CEI, Nro. integrantes área
c. Predictores: (Constante), año de revisión, Área del CEI, Número de integrantes por área
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Coeficientesa
Coeficientes no
estandarizados
Coeficientes
estandarizados
Estadísticas de
colinealidad
B
Error
estándar Beta Tolerancia VIF
(Constante) -3307,835 1052,921 -3,142 ,002
Área del CEI -,545 ,303 -,126 -1,799 ,073 ,661 1,513
Nro. integrantes área ,881 ,109 ,570 8,091 ,000 ,647 1,545
mes de revisión ,075 ,122 ,035 ,618 ,538 1,000 1,000
año de revisión 1,641 ,523 ,181 3,140 ,002 ,970 1,031
(Constante) -3307,346 1051,384 -3,146 ,002
Área del CEI -,545 ,302 -,126 -1,802 ,073 ,661 1,513
Nro. integrantes área ,881 ,109 ,570 8,102 ,000 ,647 1,545
año de revisión 1,641 ,522 ,181 3,145 ,002 ,970 1,031
a. Variable dependiente: Número de proyectos revisados
Áreas del Comité de Ética Institucional 2014 2015 2016 2017*
Bioseguridad 19 14 24 32
Ciencias de animales de experimentación y Bienestar animal 15 9 30 25
Ciencias de la Salud, Biomédicas y Biológicas 32 45 97 103
Ciencias Químicas y del medio ambiente 14 21 25 76
Humanidades 26 130 238 206
Ingeniería 6 52 40 94
Total general 112 271 454 536
*Predicciones de un modelo lineal generalizado Análisis de Series en el Tiempo (Suavizado, Descomposición y Modelación) Se intenta estudiar el comportamiento estocástico del número de proyectos a revisar mensualmente por el CEI, al aplicar métodos para analizar series en el tiempo al comportamiento general nos encontramos con una serie con tendencia irregular, ruido aleatorio sin patrón visible y con distribución no normal. Si bien se observa un patrón en la componente estacional, el alisado exponencial no pareciera ser una técnica adecuada.
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020
40
60
80
ob
se
rve
d
10
20
30
40
50
tre
nd
-4-2
02
se
aso
na
l
-40
-20
020
40
2 4 6 8 10
ran
do
m
Time
Decomposition of additive time series
Curva Original vs Curva Suavizada
Tiempo
Ind
ice
2 4 6 8 10
02
04
06
08
0
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Procedemos a modelar el comportamiento por área del CEI, pues varía significativamente la predicción por área, pues las predicciones del modelo temporal son mayores que las del modelo lineal, pero solo referente a la suma por meses. Según el software SPSS, el alisado recomendado es uno aditivo de Holt-Winter, por lo cual el ajuste de este modelo es mejor que cualquier otro. Con este modelo se puede estimar predicciones, tanto a nivel general como por área.
Estadísticos del modelo
Estadísticos de
ajuste del modelo Ljung-Box Q(18)
R cuadrado
estacionaria Estadísticos DF Sig.
revisiones-Modelo_1 0 ,845 21,863 16 ,148 0
El gráfico muestra la serie de tiempo de las revisiones del CEI, con predicción por meses del año 2017.
Áreas del Comité de Ética Institucional 2014 2015 2016 2017 2017*
Bioseguridad 19 14 24 40 22
Ciencias de animales de experimentación y Bienestar animal 15 9 30 18 51
Ciencias de la Salud, Biomédicas y Biológicas 32 45 97 50 91
Ciencias Químicas y del medio ambiente 14 21 25 7 44
Humanidades 26 130 238 352 350
Ingeniería 6 52 40 46 98
Total general 112 271 454 513 646
*Estimaciones bajo alisado exponencial de Holt-Winters
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A continuación, se ajustan distintos modelos según área del CEI
Descripción del modelo
Tipo de modelo
Anim Modelo_1 Simple
Salu Modelo_2 ARIMA(0,0,0)
Quim Modelo_3 ARIMA(0,0,0)
Huma Modelo_4 Holt
Inge Modelo_5 ARIMA(0,0,0)
Bios Modelo_6 ARIMA(0,0,0)
Estadísticos del modelo
Estadísticos de ajuste del
modelo Ljung-Box Q(18)
R cuadrado
estacionaria R cuadrado Estadísticos DF Sig.
Bios-Modelo_1 0 5,963E-19 5,963E-19 11,032 18 ,893 0
Anim-Modelo_2 0 ,181 ,160 24,540 17 ,105 0
Salu-Modelo_3 0 -1,084E-19 -1,084E-19 9,596 18 ,944 0
Quim-Modelo_4 1 ,195 ,195 14,295 18 ,710 0
Huma-Modelo_5 0 ,891 ,291 17,163 16 ,375 0
Inge-Modelo_6 0 ,000 ,000 27,594 18 ,069 0
Parámetros del modelo de suavizado exponencial
Modelo Estimación SE t Sig.
Anim-Modelo_2 Alfa (nivel) ,412 ,138 2,985 ,005
Alfa (nivel) ,001 ,070 ,014 ,989
Gamma (tendencia) ,000 12,958 3,481E-5 1,000
Parámetros del modelo ARIMA
Estimación SE t Sig.
Bios-Modelo_1 Bios Constante 1,583 ,620 2,553 ,015
Salu-Modelo_3 Salu Constante 4,833 1,216 3,975 ,000
Quim Constante 58,209 21,972 2,649 ,013
Retardo 6
Numerador Retardo 0 -2,136E-5 8,358E-6 -2,556 ,017
Diferencia 1
Inge-Modelo_6 Inge Constante 2,722 1,026 2,654 ,012
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Pruebas de normalidad
Kolmogorov-Smirnova Shapiro-Wilk
Estadístico gl Sig. Estadístico gl Sig.
Residuo de ruido de Anim-Modelo_1 ,109 29 ,200* ,969 29 ,528
Residuo de ruido de Salu-Modelo_2 ,282 29 ,000 ,596 29 ,000
Residuo de ruido de Quim-Modelo_3 ,291 29 ,000 ,841 29 ,001
Residuo de ruido de Huma-Modelo_4 ,176 29 ,023 ,922 29 ,034
Residuo de ruido de Inge-Modelo_5 ,328 29 ,000 ,587 29 ,000
Residuo de ruido de Bios-Modelo_6 ,365 29 ,000 ,527 29 ,000
*. Esto es un límite inferior de la significación verdadera.
a. Corrección de significación de Lilliefors
De aquí el ruido de los modelos sigue una distribución ruido blanco, es decir que no están correlacionados entre sí, su esperanza matemática es 0 y la variabilidad es constante. A pesar de esto, hay otros indicadores que miden la eficacia de un modelo, como el R cuadrado. Sin embargo, los coeficientes de las series temporales están dentro de la significancia, por tanto se rechaza la eliminación de parámetros/variables.
Áreas del Comité de Ética Institucional 2014 2015 2016 2017 2017**
Bioseguridad 19 14 24 40 24
Ciencias de animales de experimentación y Bienestar animal 15 9 30 18 48
Ciencias de la Salud, Biomédicas y Biológicas 32 45 97 50 60
Ciencias Químicas y del medio ambiente 14 21 25 7 24
Humanidades 26 130 238 352 306
Ingeniería 6 52 40 46 36
Total general 112 271 454 513 498
**Estimación bajo distintos métodos de alisado y ajuste, Simple, Holt-Winter y ARIMA Ahora, según las predicciones provenientes de los modelos antes expuestos, estimaremos el gasto probable en revisión de proyectos, considerando un costo de 15 UF por revisión de estudios clínicos en seres humanos (cobro por entidad externa), proyectos que contemplen el uso de animales de experimentación, medio ambiente y contexto de Bioseguridad. Para proyectos o estudios de Ingeniería, Ciencias y Tecnologías el costo desciende a 8 UF. A continuación se detalla en la tabla el costo en revisión de proyectos de investigación si la institución no tuviese un CEI.
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Áreas del Comité de Ética Institucional 2017 2017* 2017** 2017***
Bioseguridad 40 32 22 24
Ciencias de animales de experimentación y Bienestar animal 18 25 51 48
Ciencias de la Salud, Biomédicas y Biológicas 50 103 91 60
Ciencias Químicas y del medio ambiente 7 76 44 24
Humanidades 352 206 350 306
Ingeniería 46 94 98 36
Total general 513 536 646 498
*Modelo lineal generalizado. *Modelo en series de tiempo (único). *Modelos en series de tiempo por área. Evaluación del mejor predictor El costo total involucrado por año, considerando fija la cantidad en unidades tributarias:
Tabla de gastos en revisión de proyectos de
investigación
Año valor medio UF Costo total
2014 $ 23.969,835 $ 32.551.036
2015 $ 25.128,095 $ 66.438.683
2016 $ 25.988,535 $ 121.860.240
2017 $ 26.573,495 $ 197.512.132
2017* $ 26.593,250 $ 143.816.296
2017** $ 26.593,250 $ 169.745.043
2017*** $ 26.593,250 $ 130.519.671
Total periodos
2014 – 2017 #
- $ 418.362.091
Nota: Estimaciones realizadas en base a los datos manejados y predichos anteriormente. El monto gastado para cada año correspondería al 2% aproximadamente de los ingresos en investigación que percibe la institución cada año de forma directa e indirecta de organismos públicos o privados, nacionales e internacionales. Según los datos expuestos y las mediciones, precisan la utilización del modelo lineal generalizado para la predicción de revisiones de proyectos y el gasto incurrido en ello.
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Conclusión Es notable la significativa labor que realiza el Comité de Ética Institucional, todo esto queda reflejado en la amplia gama de actividades que realiza cada área del CEI, en la revisión y seguimiento de proyectos, en la realización de cursos y congresos, y en la continua capacitación de sus miembros. Cumpliendo con su misión, visión y funciones en un contexto de auge de la investigación desde la perspectiva ética, bioética y de bioseguridad. Protegiendo de esta forma los derechos, seguridad y bienestar de las personas que participan como sujetos de investigación y de los animales de experimentación. De acuerdo a los resultados obtenidos en el Test Exacto de Fisher podemos decir que existe un comportamiento normal y esperado en las áreas del comité de ética institucional en la variación del periodo 2014-2017, con la excepción del área de Humanidades y su notable incremento en tan solo 4 años y con una dotación profesional similar para cada periodo. Esto se constata, puesto que muchos proyectos son recepcionados por tal área, principalmente relativo a tesis de pre y post grado del campo de las Ciencias sociales. El modelo lineal generalizado propuesto es una buena alternativa para predecir la carga en revisiones de proyectos, pues posee un buen ajuste, hablando de significancia es adecuado con un 95%, aunque no represente más del 50% de la variabilidad. Además, considera co-variables esenciales para la estimación y la incorporación de variables dummy sin la interacción entre las mismas. La predicción utilizando este modelo considera constante el número de integrantes para el año 2017. Además, es el que se considera más preciso para estimar el costo asociado a la revisión de proyectos. Según las series de tiempo, todas consideran un ajuste considerable y el cumplimiento de los supuestos para dichos modelos. Es admisible cada serie de tiempo para estimar la carga en revisiones de proyectos, sin embargo, se recomienda una estimación general y otras utilizando modelos para cada área, pues según los análisis estadísticos, no están relacionadas con su evolución temporal.
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Bibliografía
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- Shumway, R. H., Stoffer, D. S. (2000). Time series analysis and its applications.
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Muralla, Salamanca. - Lucero, I., Rivera, M.I. (2016). Prueba Exacta de Fisher para grandes muestras,
aproximación a la diferencia proporcional de periodos en evaluación ética de proyectos de investigación en Chile. XII Congreso Latinoamericano de Sociedades de Estadística, Lambayeque, Perú.
- Guillen, A., M.H. Badii, H. Rodríguez & J. L. Abreu (Octubre 2013). Modelos
Estadísticos No Paramétricos en Escala Nominal, Caso de una Muestra. Daena: International Journal of Good Conscience. Instituto de Estudios Superiores Spenta, México.
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