Clasificación de datos

11

Clasificación de datos

Clasificación de datos

MSP. Gloria Hernández Gómez

Universidad Nacional Autónoma de MéxicoFacultad de Estudios Superiores “ Zaragoza”

Licenciatura en EnfermeríaMódulo: Enfermería Comunitaria

Disciplina: Estadística

22

ETAPA DE ELABORACIÓNETAPA DE ELABORACIÓN

• Revisión y corrección de la Revisión y corrección de la informacióninformación

• Clasificación y computo de Clasificación y computo de los datoslos datos

• Presentación mediante Presentación mediante cuadros y gráficascuadros y gráficas

33

REVISIÓN Y CORRECCIÓNREVISIÓN Y CORRECCIÓN

Es necesario revisar cada uno de los Es necesario revisar cada uno de los formularios obtenidos con el fin de ver formularios obtenidos con el fin de ver si los datos han sido registrados de si los datos han sido registrados de manera completa y fidedignamanera completa y fidedigna

•¿Están todos los formularios?¿Están todos los formularios?

•¿Están todas las respuestas?¿Están todas las respuestas?

•¿Existe incongruencia en los datos?¿Existe incongruencia en los datos?

44

Computo de la informaciónComputo de la información

•Procesamiento:Procesamiento:

– ManualManual

– AutomatizadoAutomatizado

55

COMPUTO DE LA INFORMACIÓNCOMPUTO DE LA INFORMACIÓN

Existen varios métodos de computo, Existen varios métodos de computo, la selección entre estos depende del la selección entre estos depende del número de individuos que se número de individuos que se estudia.estudia.

1.1.Método de listaMétodo de lista

2.2.Método de los palotesMétodo de los palotes

3.3.Tarjetas simplesTarjetas simples

4.4.Tarjetas de perforación marginalTarjetas de perforación marginal

5.5.Microprocesadores de informaciónMicroprocesadores de información

Método de listaMétodo de listaEjemplo.Ejemplo.

66

No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1

2

3

4

5

6

7Etc.

77

No. Edad Sexo Peso Talla IMC Dx1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Técnica de paloteo Técnica de paloteo

88

Sexo Total

Mujeres 23

Hombres 24

No espec. 3

Total 50 50

Tarjetas simplesTarjetas simples

99

Edad Sexo Peso Talla

IMC Dx Cint. Cad.

I.c/c Clas. Refre.

Chat.

Act.F tiemp Alim. Agua

Tarjetas Tarjetas perforación perforación marginalmarginal

1010

19 Fem. 57 1.57

23.12 PI 80 85

0.94 G 3 0

Si 30m B 2000

MicroprocesadoresMicroprocesadores

•Tarjetas IBMTarjetas IBM

•Programas de computoProgramas de computoDbaseDbaseExcellExcellEpi InfoEpi InfoStataStataSSSPSSSSPS

1111

Base de datos en excellBase de datos en excellUniversidad Nacional Autonoma de México

Facultad de Estudios Superiores Zaragoza

Carrera de Enfermería

Estado Nutricional en estudianes de Enfermeria

No. Edad Sexo Peso Talla IMC* Diagnostico** Cintura Comorb Cadera x Indice/c/c Clasificación *** O/Sobre Refresco Chatarra A física Semana Tiempo en mincantidad de agua

en ml

1 18 f 52,7 1,59 20,85 72 89 NO 4 NO NO 0 0 500

2 30 m 80,0 1,73 26,73 98 100 si 7 si si 2 60 1000

3 29 f 48,5 1,60 18,95 70 87 no 1 si no 0 0 1000

4 19 f 51,0 1,51 22,37 72 92 si 2 si no 0 0 1000

5 23 f 52,4 1,49 23,60 87 95 no 2 si si 0 0 1000

6 18 f 54,0 1,59 21,36 62 95 no 1 no si 6 60 1000

7 23 m 43,0 1,45 20,45 68 90 no 7 no no 0 0 1000

8 21 m 76,0 1,76 24,54 91 98 no 0 no si 5 450 3000

9 18 f 56,0 1,55 23,31 83 97 no 0 si si 3 90 2000

10 23 m 68,3 1,65 25,09 90 104 si 3 no si 5 450 3000

11 18 f 45,0 1,45 21,40 79 91 no 2 no si 5 50 500

12 22 m 54,6 1,66 19,81 76 89 no 1 no si 1 120 1500

13 23 f 68,0 1,55 28,30 92 103 si 1 no no 0 0 1000

14 19 f 56,0 1,65 20,57 70 93 no 0 si si 3 90 1000

15 18 f 56,0 1,56 23,01 70 100 no 5 si si 5 300 1500

16 18 f 50,0 1,56 20,55 74 94 no 0 si si 3 180 2000

17 18 f 62,0 1,64 23,05 70 84 si 2 no si 3 180 3000

18 18 f 49,0 1,48 22,37 69 95 no 2 si si 1 120 500

19 18 f 68,0 1,56 27,94 84 104 si 1 si no 0 0 1500

20 19 f 52,0 1,50 23,11 74 96 no 2 si no 0 0 1500

21 19 f 63,0 1,58 25,24 80 110 si 0 no no 0 0 1500

22 19 f 60,0 1,57 24,34 93 103 si 0 no no 0 0 2000

23 19 f 62,5 1,60 24,41 66 89 no 0 no si 7 210 2000

24 19 m 82,0 1,67 29,40 92 114 si 1 si si 7 420 3000

25 21 f 62,0 1,55 25,81 74 102 si 1 no si 3 180 1500

26 23 m 97,0 1,76 31,31 102 110 si 2 si si 1 120 2000

27 18 f 50,0 1,50 22,22 66 86 no 1 si no 0 0 1000

28 22 f 50,0 1,50 22,22 68 99 no 3 si no 0 0 2000

29 19 m 65,5 1,71 22,40 80 92 si 1 no si 2 120 1000

30 21 f 70,9 1,49 31,94 87 111 si 0 si si 4 180 1000

Fuente: Encuesta aplicada al grupo 3151 y 3152 de enfermeria FESZ , febrero 2014

* Calculo Peso Kg/ talla2

1212

Organización de la Organización de la información información

1313

La podemos organizar de acuerdo a las variables que se traten ya sean cualitativas o cuantitativas , para poderlas presentar en cuadros o grafica o ambas.

Organización de la Organización de la informacióninformación

Variables cualitativasVariables cualitativas Variables cuantitativas Variables cuantitativas

1414

1515

Variables cualitativasVariables cualitativas

NombreNombre SexoSexo DiagnosticoDiagnostico Alto Riesgo Alto Riesgo Tipo de distribución de grasaTipo de distribución de grasa Si se considera o no obesaSi se considera o no obesa

1616

Variables cualitativasVariables cualitativas

Consumo de refrescoConsumo de refresco Consumo de alimento chatarraConsumo de alimento chatarra Actividad física Actividad física Veces a la semana de actividad Veces a la semana de actividad

físicafísica

1717

1818

Clasificación de la Clasificación de la informacióninformación

La presentación de los datos, La presentación de los datos, depende en gran parte de la depende en gran parte de la manera como están clasificados.manera como están clasificados.

Condiciones de una buena escala:Condiciones de una buena escala:

•Debe ser exhaustivaDebe ser exhaustiva

•Las clases o subdivisiones de Las clases o subdivisiones de que conste deben ser que conste deben ser mutuamente excluyentes.mutuamente excluyentes.

1919

Clasificación de Clasificación de variable cualitativa variable cualitativa Se hace la clasificación de la Se hace la clasificación de la variable de acuerdo a las variable de acuerdo a las categorías o subdivisiones que se categorías o subdivisiones que se desean o se juzguen pertinentes. desean o se juzguen pertinentes.

2020

Ejemplo para la Ejemplo para la clasificación de la clasificación de la información, información, variables cualitativas variables cualitativas

SexoSexoHombres o MasculinoHombres o MasculinoMujeres o Femenino Mujeres o Femenino

EjercicioEjercicioNoNoSiSi

2121

Estado Nutricional Estado Nutricional con base al Índice con base al Índice de Masa Corporalde Masa CorporalDesnutrido.Desnutrido.Peso Ideal.Peso Ideal.Sobrepeso.Sobrepeso.ObesidadObesidad..

Fuente: Diario Oficial de la Federación. NORMA Oficial Mexicana NOM-043-SSA2-2012, Servicios básicos de salud. Promoción y educación para la salud, en materia alimentaria. Criterios para brindar orientación. Martes 22 de enero de 2013

2222

Estado Nutricional Estado Nutricional Bajo peso Bajo peso DelgadezDelgadez

SeveraSeveraModeradaModeradaLeve Leve

2323

Estado Nutricional Estado Nutricional NormalNormalSobrepesoSobrepesoPre - obesidadPre - obesidadObesidadObesidadGradoGrado

IIIIIIIII III

Ejercicio para variables cualitativas Ejercicio para variables cualitativas Series simplesSeries simples

Con base en la el listado nominal Con base en la el listado nominal presentado en excell en esta presentación presentado en excell en esta presentación en donde son 30 alumnos elaborar los en donde son 30 alumnos elaborar los cuadros correspondientes para variables cuadros correspondientes para variables cualitativas y calcular proporciones, cualitativas y calcular proporciones, porcientos y razones correspondientes, porcientos y razones correspondientes, analiza resultados, todo lo vas hacer en tu analiza resultados, todo lo vas hacer en tu cuaderno u hojas para la materia de cuaderno u hojas para la materia de estadística. estadística.

2424

2525

Clasificación de variable cualitativa Clasificación de variable cualitativa

Se hace la clasificación de la Se hace la clasificación de la variable de acuerdo a las variable de acuerdo a las categorías o subdivisiones que se categorías o subdivisiones que se desean o se juzguen pertinentes. desean o se juzguen pertinentes.

2626

Ejemplo para la clasificación de la Ejemplo para la clasificación de la información, variables cualitativas información, variables cualitativas

SexoSexoHombres o MasculinoHombres o MasculinoMujeres o Femenino Mujeres o Femenino

EjercicioEjercicioNoNoSiSi

2727

Estado Nutricional con base al Estado Nutricional con base al Índice de Masa CorporalÍndice de Masa Corporal

Desnutrido.Desnutrido.Peso Ideal.Peso Ideal.Sobrepeso.Sobrepeso.ObesidadObesidad..

Fuente: Diario Oficial de la Federación. NORMA Oficial Mexicana NOM-043-SSA2-2012, Servicios básicos de salud. Promoción y educación para la salud, en materia alimentaria. Criterios para brindar orientación. Martes 22 de enero de 2013

2828

Estado Nutricional Estado Nutricional Bajo peso Bajo peso DelgadezDelgadez

SeveraSeveraModeradaModeradaLeve Leve

2929

Estado Nutricional Estado Nutricional NormalNormalSobrepesoSobrepesoPre - obesidadPre - obesidadObesidadObesidadGradoGrado

IIIIIIIII III


Con base en la el listado nominal Con base en la el listado nominal presentado en excell en esta presentación presentado en excell en esta presentación en donde son 30 alumnos elaborar los en donde son 30 alumnos elaborar los cuadros correspondientes para variables cuadros correspondientes para variables cualitativas y calcular proporciones, cualitativas y calcular proporciones, porcientos y razones correspondientes, porcientos y razones correspondientes, analiza resultados, todo lo vas hacer en tu analiza resultados, todo lo vas hacer en tu cuaderno u hojas para la materia de cuaderno u hojas para la materia de estadística. estadística.

3030

3131

Variables cuantitativasVariables cuantitativas

EdadEdad PesoPeso Índice de masa corporalÍndice de masa corporal Tiempo de actividad física Tiempo de actividad física Consumo de agua Consumo de agua

3232

Para variables cuantitativasPara variables cuantitativas

Rango.Rango.Clases o grupo.Clases o grupo.Amplitud de clase.Amplitud de clase.Limites relativos.Limites relativos.Limites reales.Limites reales.Punto medio de clase. Punto medio de clase.

3333

RangoRango

Es la diferencia entre el número Es la diferencia entre el número menor y el número mayor de una menor y el número mayor de una serie de datos. serie de datos.

Ejemplo: En estudiantes de la Ejemplo: En estudiantes de la licenciatura de enfermería la edad licenciatura de enfermería la edad mínima es de 17 años y la máxima de mínima es de 17 años y la máxima de 30 años.30 años.

3434

RangoRango

*Señala la amplitud de la variación de *Señala la amplitud de la variación de un fenómeno entre su límite menor y un fenómeno entre su límite menor y uno claramente mayor.uno claramente mayor.

el rango estadístico, por lo tanto, es el rango estadístico, por lo tanto, es el intervalo que contiene dicho datos el intervalo que contiene dicho datos y que puede calcularse a partir de y que puede calcularse a partir de restar el valor mínimo al valor restar el valor mínimo al valor máximo considerado.máximo considerado.

3535

RangoRango

Es la diferencia entre el número Es la diferencia entre el número menor y el número mayor de una menor y el número mayor de una serie de datos. serie de datos.

Ejemplo: En estudiantes de la Ejemplo: En estudiantes de la licenciatura de enfermería la edad licenciatura de enfermería la edad mínima es de 17 años y la máxima de mínima es de 17 años y la máxima de 30 años.30 años.

3636

3737

NÚMERO DE CLASESNÚMERO DE CLASES

Según los datos y su amplitud es Según los datos y su amplitud es conveniente utilizar:conveniente utilizar:

•Para menos de 100 datos de 5 a Para menos de 100 datos de 5 a 6 categorías.6 categorías.

• De 100 a 1000 datos de 6 a 10 De 100 a 1000 datos de 6 a 10 categorías.categorías.

•Para más de 1000 datos de 10 a Para más de 1000 datos de 10 a 20 categorías. 20 categorías.

3838

EjemploEjemploDistribución por grupo de Distribución por grupo de edad diantes de enfermería edad diantes de enfermería

Grupo de edad(años)

19 a 21

22 a 24

25 a 27

28 a 30

3939

Formación de clases o Formación de clases o gruposgrupos

Solo deben incluirse en una Solo deben incluirse en una misma clase datos más o misma clase datos más o menos homogéneos.menos homogéneos.

4040

FORMACIÓN DE CLASESFORMACIÓN DE CLASES

Ejemplo: Si en 30 casos de una Ejemplo: Si en 30 casos de una enfermedad se presentan:enfermedad se presentan:

• 10 casos de menores de 1 año10 casos de menores de 1 año

• 12 casos de niños de 1 año12 casos de niños de 1 año

• 8 casos de niños de 2 años8 casos de niños de 2 años

4141

EjemploEjemploDistribución por grupo de Distribución por grupo de edadedad

Grupo de edad

(años)

No. de niños

< 1 10

2 12

3 8

Total 30

4242


Es posible formar una sola clase Es posible formar una sola clase que incluya a los menores de 3 que incluya a los menores de 3 años, “30 casos” pues el número años, “30 casos” pues el número de casos es más o menos de casos es más o menos constante por cada año de edad. constante por cada año de edad. Esto depende mucho de la Esto depende mucho de la investigación que se trate y el investigación que se trate y el número de niños estudiados.número de niños estudiados.

4343


En cambio si en el mismo En cambio si en el mismo ejemplo tuviéramosejemplo tuviéramos

22 casos de menores de 1 año22 casos de menores de 1 año

7 casos de niños de 1 año7 casos de niños de 1 año

1 caso de niños de 2 años1 caso de niños de 2 años

4444

EjemploEjemploDistribución por grupo de Distribución por grupo de edadedad

Grupo de edad

(años)

No. de niños

< 1 22

2 7

3 1

Total 30

4545

NÚMERO DE CLASES

Debe ser tal, que se evite el Debe ser tal, que se evite el detalle innecesario, pero que no detalle innecesario, pero que no conduzca a la perdida de la conduzca a la perdida de la información.información.

Ejemplo: Al estudiar los Ejemplo: Al estudiar los habitantes de “x” población , los habitantes de “x” población , los grupos quinquenales de edad grupos quinquenales de edad son los adecuados.son los adecuados.

4646

EjemploEjemploDistribución por grupo de edadDistribución por grupo de edadEstados Unidos MexicanosEstados Unidos Mexicanos

Grupo de edad(años)

0 a 4

5 a 9

10 a 14

15 a 19

20 a 24

4747

Clasificación de variable cualitativa Clasificación de variable cualitativa

Se hace la clasificación de la Se hace la clasificación de la variable de acuerdo a las variable de acuerdo a las categorías o subdivisiones que se categorías o subdivisiones que se desean o se juzguen pertinentes. desean o se juzguen pertinentes.

Se pueden contabilizas cada una de las Se pueden contabilizas cada una de las variables y decidir si se elaboran los variables y decidir si se elaboran los cuadros para variables cualitativas y cuadros para variables cualitativas y cuantitativas o una combinación de cuantitativas o una combinación de ambas una vez que ya se elaboró el ambas una vez que ya se elaboró el computo de la información computo de la información

4848

Para variables cuantitativas en Para variables cuantitativas en donde se van agrupar los datos donde se van agrupar los datos se procede de la siguiente se procede de la siguiente manera:manera:1. Se forman los grupos o clase 1. Se forman los grupos o clase llamadas también divisiones .llamadas también divisiones .

4949

5050

Formación de clases o divisionesdivisiones

Solo deben incluirse en una Solo deben incluirse en una misma clase datos más o misma clase datos más o menos homogéneos.menos homogéneos.

5151


Ejemplo: Si en 100 casos de una Ejemplo: Si en 100 casos de una enfermedad se presentan:enfermedad se presentan:

• 10 casos de menores de 1 año10 casos de menores de 1 año

• 12 casos de niños de 1 año12 casos de niños de 1 año

• 8 casos de niños de 2 años8 casos de niños de 2 años

5252


Es posible formar una sola clase Es posible formar una sola clase que incluya a los menores de 3 que incluya a los menores de 3 años, “30 casos” pues el número años, “30 casos” pues el número de casos es más o menos de casos es más o menos constante por cada año de edad.constante por cada año de edad.

5353


En cambio si en el mismo En cambio si en el mismo ejemplo tuviéramosejemplo tuviéramos

22 casos de menores de 1 año22 casos de menores de 1 año

7 casos de niños de 1 año7 casos de niños de 1 año

1 caso de niños de 2 años1 caso de niños de 2 años

5454


No es conveniente formar una No es conveniente formar una sola clase, pues es evidente que sola clase, pues es evidente que hay una gran diferencia entre una hay una gran diferencia entre una categoría y otracategoría y otra

5555


Debe ser tal, que se evite el Debe ser tal, que se evite el detalle innecesario, pero que no detalle innecesario, pero que no conduzca a la perdida de la conduzca a la perdida de la información.información.

Ejemplo: Al estudiar los Ejemplo: Al estudiar los habitantes de “x” población , los habitantes de “x” población , los grupos quinquenales de edad grupos quinquenales de edad son los adecuados.son los adecuados.

Distribución por grupo Distribución por grupo de edad de la poblaciónde edad de la población

5656

Grupo de edad

(Años)

0 a 4

5 a 9

10 a 14

15 a 24

25 a 29

Nótese que es uniforme los intervalos que van de cinco en cinco cada uno y son mutuamente excluyentes

5757


Pero sería inconveniente para Pero sería inconveniente para clasificar a los alumnos de “X” clasificar a los alumnos de “X” escuela, dado que en esta, la escuela, dado que en esta, la variación es muy poca.variación es muy poca.

5858


Según los datos y su amplitud es Según los datos y su amplitud es conveniente utilizar:conveniente utilizar:

•Para menos de 100 datos de 5 a Para menos de 100 datos de 5 a 6 categorías6 categorías

• De 100 a 1000 datos de 6 a 10 De 100 a 1000 datos de 6 a 10 categoríascategorías

•Para más de 1000 datos de 10 a Para más de 1000 datos de 10 a 20 categorías. 20 categorías.

En cada clase hay que tomar en cuenta que para la elaboración de cuadros se toman limites relativos y para el calculo de medidas de resumen y dispersión se toman en cuenta los números reales o limites verdaderos

5959

6060

LÍMITES RELATIVOSLÍMITES RELATIVOS

Son aquellos que SI concuerdan Son aquellos que SI concuerdan en el límite superior de una en el límite superior de una categoría, con el límite inferior de categoría, con el límite inferior de la otra.la otra.

Ejemplo:Ejemplo:

Grupos quinquenales de edad.Grupos quinquenales de edad.

20 a 24 años20 a 24 años



6161

LÍMITES RELATIVOSLÍMITES RELATIVOS

Son aquello que SI concuerdan en Son aquello que SI concuerdan en el límite superior de una categoría, el límite superior de una categoría, con el límite inferior de la otra.con el límite inferior de la otra.

Ejemplo:Ejemplo:

Peso en escolares UniversitariosPeso en escolares Universitarios

40 a 49 kilogramos 40 a 49 kilogramos

50 a 59 kilogramos 50 a 59 kilogramos

60 a 69 kilogramos60 a 69 kilogramos

6262

LÍMITES REALESLÍMITES REALES

Son aquellos que NO concuerdan Son aquellos que NO concuerdan en el límite superior de una en el límite superior de una categoría, con el límite inferior de categoría, con el límite inferior de la otra.la otra.

Ejemplo:Ejemplo:





6363

LÍMITES REALESLÍMITES REALES

Son aquello que NO concuerdan en Son aquello que NO concuerdan en el límite superior de una categoría, el límite superior de una categoría, con el límite inferior de la otra.con el límite inferior de la otra.

Ejemplo:Ejemplo:

Peso en escolaresPeso en escolares

19.5 a 24.5 kilogramos19.5 a 24.5 kilogramos



6464

AMPLITUD DE CLASEAMPLITUD DE CLASE

Es la diferencia entre el límite Es la diferencia entre el límite superior real y el inferior real de superior real y el inferior real de una categoría:una categoría:

Peso en escolaresPeso en escolares

39.5 a 49.5 = 1039.5 a 49.5 = 10

49.5 a 59.5 = 1049.5 a 59.5 = 10

59.5 a 69.5 = 1059.5 a 69.5 = 10

6565

AMPLITUD DE CLASEAMPLITUD DE CLASE

Es la diferencia entre el límite Es la diferencia entre el límite superior real y el inferior real de superior real y el inferior real de una categoría:una categoría:

Ejemplo:Ejemplo:


20 a 25 = 520 a 25 = 5

25 a 30 = 525 a 30 = 5

30 a 35 = 530 a 35 = 5

6666

PUNTO MEDIO DE CLASEPUNTO MEDIO DE CLASE

Es el punto que resulta de dividir Es el punto que resulta de dividir el límite inferior más el límite el límite inferior más el límite superior, dividido entre dos:superior, dividido entre dos:

Ejemplos:Ejemplos:

39.5 + 49.5

2= = 44.5 kilogramos

20 + 25

2= 22.5 años

89

2

6767

CLASIFICACIÓN DE DATOSCLASIFICACIÓN DE DATOS

•Distribución de frecuenciasDistribución de frecuencias

•Datos de AsociaciónDatos de Asociación

•Series cronológicasSeries cronológicas

6868

DISTRIBUCIÓN DE DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIASFRECUENCIAS

•En un grupo de personas podemos En un grupo de personas podemos averiguar primero cuantas mujeres y averiguar primero cuantas mujeres y cuantos hombres hay. Investigar cuantos hombres hay. Investigar después como se reporten de acuerdo después como se reporten de acuerdo a su nacionalidad , en uno y otro caso a su nacionalidad , en uno y otro caso se esta usando una única escala cada se esta usando una única escala cada vez.vez.

6969

DISTRIBUCIÓN DE DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIASFRECUENCIAS

Individuos por

Sexo NacionalidadHombres 125 Mexicanos 145Mujeres 85 Japoneses 65

TOTAL 210 TOTAL 210

7070

DATOS DE ASOCIACIÓNDATOS DE ASOCIACIÓN

SexoNacionalidad

TOTAL Mexicanos Japoneses

Hombres 98 27 125Mujeres 47 38 85TOTAL 145 65 210

Una vez clasificada y computarizada la información se procede al cálculo de medidas de frecuencia, de resumen, de dispersión o al procesamiento estadístico planeado

7171


Con base en listado nominal presentado en Con base en listado nominal presentado en excel en esta presentación en donde son excel en esta presentación en donde son 30 alumnos elaborar para variables 30 alumnos elaborar para variables cuantitativas para series agrupadas , cuantitativas para series agrupadas , calcula lo que falta y elabora cuadros y calcula lo que falta y elabora cuadros y gráficas , analiza e interpreta resultados.gráficas , analiza e interpreta resultados.

7272

Education

Clasificación de datos