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ALUMNOS:
SALMA VALERIA TAPIA MEDINA
KAREN CRISTELL VIDAL CORDOVA
WENDY LOPEZ REYES
DANIEL DE LEÓN MARTÍNEZ
XIMENA VIANEY LEON BARAJAS
MATERIA:
EPIDEMIOLOGÍA Y BIOESTADÍSTICA
ACTIVIDAD 7. ANALISIS DE CASOS
MAESTRA. PRISCILA JUAREZ RAMOS
Actividad 7. Análisis de casos
Instrucciones:
- Revisa el material sugerido
- Lee detenidamente los casos (planteamientos) que a continuación se presentan. Resuelve y responde indicando lo que se te solicita
- Elabora la actividad en el procesador de textos
- Incorpora al inicio del documento una portada que incluya el nombre de la universidad, asignatura, título del trabajo, fecha de entrega y tu nombre OBJETIVO Establecer, por medio de la chi cuadrada, la significancia estadística de la relación entre dos variables cualitativas. TEMA Unidad 3. Estadística inferencial Pruebas de hipótesis y chi cuadrada
L, M, M, J 35 16
V, S, D 56 33
Antes de iniciar: Si ya conozco la distribución de las frecuencias observadas , ¿cómo obtengo las frecuencias esperada? Realicemos una tabla de 2 x 2: Calcular la frecuencia esperada y anótala en los paréntesis: Días de atención Establecimiento Total Público Privado L,M,M,J 35 ( ) 16( ) 51 V,S,D 56 ( ) 33( ) 89 Total 91 49 140
X2 o Chi cuadrada: La prueba de comparación de c distribuciones se efectúa a partir del estadístico de contraste X^2 para el conjunto de casillas de la tabla. Calcula X^2 : X2= 0. Grados de libertad: Para determinar los grados de libertad, se debe buscar en las tablas de significancia. (c-1) (r-1) Donde: c son las columnas, y r son las filas. Esta tabla tiene 2 columnas y 2 filas. Si buscamos el valor de los gl de esta tabla: gl= (c-1)(r-1) = (2-1) (2-1) = 1 Grado de significación P : El valor p es un valor de probabilidad, por lo que oscila entre 0 y 1. El valor p nos muestra la probabilidad de haber obtenido el resultado que hemos obtenido suponiendo que la hipótesis nula H0 es cierta. Para buscar en tablas debemos tomar en cuenta el valor de Chi cuadrada (X^2 ) y los grados de libertad (gl). Buscamos en la tabla el valor de X^2 o el que se aproxime más, en la columna de los grados de libertad
Fumigación Total Con insecticida Sin insecticida Con Dengue 45 (42.05%) 95 (76%) 140 (60.3%) Sin Dengue 62 (57.94%) 30 (24%) 92 (39.7%) Total 107 (100%) 125 (100%) 232 (100%) Fumigación Total Con insecticida Sin insecticida Con Dengue 45 (32.1%) 95 (67.9%) 140 (100%) Sin Dengue 62 (67.4%) 30 (32.6%) 92 (100%) Total 107 (46.1%) 125 (53.9%) 232 (100%) Ejercicio 1. Con el propósito de determinar si la aplicación de insecticida modifica la presencia de casos de Dengue, en una población que ha estado expuesta a la presencia del vector, se realiza un estudio para comparar las proporciones de casos de Dengue y la fumigación correspondiente. fe 1= (140 x 107) / (232) = 64. fe 2= (92 x 125) / (232) = 49. fe 3= (125 x 140) / (232) = 75. fe 4= (92 x 107) / (232) = 42. ∑ fe 1 - 4 = 64.56896552+ 49.56896552+ 75.43103448+ 42.43103448= 232 X2 = (45 – 64.56896552) 2 + (30 – 49.56896552) 2 + (95 – 75.43103448) 2 + (62 – 42.43103448) 2 64.56896552 49.56896552 75.43103448 42. X2 = (5.930781273) + (7.725487258) + (5.07674877) + (9.025101938)
Fumigación Total Con insecticida Sin insecticida Con Dengue 45 (42.04%) 95 (76%) 140 (60.3%) Sin Dengue 62 (57.94%) 30 (24%) 92 (39.7%) Total 107 (100%) 125 (100%) 232 (100%) Diferencia % 42.04% – 76% = - 33.94% 42.04% – 76% = - 33.94%
X2 = 27.
Grado de libertad = (no. de filas – 1) x (no. de columnas – 1) Grado de libertad = (2 – 1) (2 – 1) = 1 x 1
Grado de libertad = 1
P: 0.000, lo más cercano es 10.83 del 0,001 → permite rechazar la H0 (valor estadísticamente significativo) Diferencia de proporción de personas con dengue positivo que se les aplico fumigación y los que no
X2 = (145 – 114.4078947) 2 + (40 – 70.59210526) 2 + (137 – 167.5921053) 2 + (134 – 103.4078947) 2
X2 = (8.18017768) + (13.25752931) + (5.584254133) + (9.05034291)
X2 = 36.
Grado de libertad = (no. de filas – 1) x (no. de columnas – 1) Grado de libertad = (2 – 1) (2 – 1) = 1 x 1
Grado de libertad= 1
P: 0.000, lo más cercano es 10.83 del 0,001 → permite rechazar la H0 (valor estadísticamente significativo)
Peso de los pacientes Consumo de azúcar Total Alto Bajo Sobrepeso 145 (51.4%) 40 (23.0%) 185 (40.6%) Normo peso 137 (48.6%) 134 (77%) 271 (59.4%) Total 282 (100%) 174 (100%) 456 (100%) Diferencia % 51.4% – 23% = 28.4%
Diferencia de proporción de personas con sobrepeso con alto y bajo consumo de azúcar
Conclusión Se ha comprobado que hay una diferencia estadísticamente significativa (P= 0.000) entre la proporción de personas con sobrepeso con consumo alto de azúcar y las que tienen un bajo consumo de azúcar. Por lo que, se acepta la hipótesis de que el consumo de refrescos endulzados (consumo alto de azúcar) impacta en el peso de la población (sobrepeso)
Casos de la enfermedad Antes Después Total Positivos 135 (51.5%) 30 (19.5%) 165 (39.7%) Negativo 127 (48.6%) 124 (80.5%) 251 (60.3%) Total 262 (100%) 154 (100%) 416 (100%) Diferencia % 51.5% – 30% = 21.5%
X2 = 41.
Grado de libertad = (no. de filas – 1) x (no. de columnas – 1) Grado de libertad = (2 – 1) (2 – 1) = 1 x 1
Grado de libertad = 1
P: 0.000, lo más cercano es 10.83 del 0, → permite rechazar la H0 (valor estadísticamente significativo)
Diferencia de proporción de personas positivas a la enfermedad antes y después de la
intervención
Conclusión Se ha comprobado que hay una diferencia estadísticamente significativa (P= 0.000) entre la proporción de personas positivas a la enfermedad antes y después de la intervención. Por lo que, se acepta la hipótesis de que posterior a la intervención, hubo una reducción de un 21.5% de población infectada después de la intervención, en comparación con la que antes había sido infectada.
- Epidemiología y bioestadística
