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Medidas de posición relativa

Resumen: Dada la necesidad de bibliografía para la asignatura Informática Medica II se concibió este Material de Apoyo a la Docencia cuyo contenido forma parte del programa analítico de la asignatura. En el mismo se expone el sumario siguiente: Medidas de posición relativa (percentiles). Características. Forma de cálculo e interpretación.
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Autor: Dra. Nelsa María Sagararó y Dra. Meydis María Macías Navarro

Resumen

Dada la necesidad de bibliografía para la asignatura Informática Medica II se concibió este Material de Apoyo a la Docencia cuyo contenido forma parte del programa analítico de la asignatura. En el mismo se expone el sumario siguiente: Medidas de posición relativa (percentiles). Características. Forma de cálculo e interpretación.

Medidas de posición relativa (percentiles

Las medidas estudiadas con anterioridad se nombran de tendencia central por representar el centro del conjunto de observaciones. Verás ahora un grupo de medidas llamadas Medidas de posición que establecen una posición en una serie ordenada de datos, son una referencia a partir de la cual podrás decir: por encima de este valor están las ¾ partes de las observaciones, o algo por el estilo.

De estas medidas, llamadas cuantiles por algunos, tenemos a los cuartiles, deciles y percentiles. En este curso sólo veremos los percentiles

Los percentiles son observaciones que dividen a una serie ordenada de datos en cien partes iguales, motivo por el que hay 99 de ellos. Sí, ya sabemos que el término te resultó conocido apenas lo viste. Casi de la familia. Pues sí, se trata de los mismos percentiles que utilizas, por ejemplo, para conocer la evaluación nutricional de uno de tus bebitos. Bueno, ahora verás cómo se construye un percentil, procedimiento que conoces en parte porque es muy análogo al utilizado para determinar las medidas de posición estudiadas.

Para una serie de datos simples, la posición del percentil estará dada por , siendo n el total de observaciones, y pi el percentil deseado (i = 1, 2,…, 99). 

Para datos agrupados, el percentil deseado será el resultado de computar:

donde:

         pi es el percentil deseado (i = 1, 2,…, 99);

         LRI: límite real inferior de la clase o intervalo que contiene al percentil;

         n: total de observaciones;

         FAA: frecuencia acumulada absoluta de la clase que antecede a la del percentil;

         f: frecuencia absoluta de la clase que contiene al percentil;

         c: amplitud del IC que contiene al percentil.

Haciendo uso de nuestro fiel amigo, el ejemplo de las frecuencias cardiacas, calculemos el percentil 95 de la serie:

1.       , por lo que el percentil está en el 4º intervalo.

2.       LRI = 80.5; FAA = 40; c = 20.

Interpretación: El 95% de los pacientes examinados tenía una frecuencia cardíaca de 100 o menos latidos por minuto, o lo que es lo mismo, el 5% tenía frecuencias superiores a los 100 latidos por minuto.

Bibliografía:

1. Horsford Saing R, Bayarre Vea H. Métodos y técnicas aplicadas a la investigación en Atención Primaria de Salud. La Habana: Ediciones Finlay, 2000.

2. Daniel WW. Bioestadística. Base para el análisis de las ciencias de la salud. 3ª ed. México D.F.:Limusa; 1997.

3. Spiegel MR. Teoría y problemas de Estadística. La Habana:Pueblo y Educación; 1977.

4. Freund J. Estadística elemental moderna. 2ª ed. La Habana:Edición Revolucionaria; 1988.

5. Coolican H. Métodos de investigación y estadística en psicología. México D.F.:El Manual Moderno; 1997

6. Camel F. Estadísticas médicas y de Salud Pública. La Habana:Pueblo y Educación; 1985.

Autoras:

  • Dra. Nelsa María Sagaró del Campo

  • Dra. Meydis María Macías Navarro

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