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Es un modelo matem tico para estimar el efecto de una variable sobre otra, ambas ... ecuaciones de regresi n simple para predecir y estimar Y para valores dados de X. ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Presentacin de PowerPoint


1
UNIVERSIDAD DE COSTA RICA Sistema de Estudios de
Posgrado Escuela de Salud Pública I Ciclo
lectivo 2003
Epidemiología (SP 2216)
Profesora Carmen Marín
2
Contenido
  • Regresión lineal simple
  • Correlación simple
  • Correlación de rangos de Spearman y Kendall

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Regresión lineal simple
  • Es un modelo matemático para estimar el efecto de
    una variable sobre otra, ambas cuantitativas.
  • Una variable es la dependiente y otra la
    independiente.
  • Se grafica con el diagrama de dispersión.
  • El análisis consiste en encontrar la mejor
    línea recta de esos puntos.

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Supuestos
  • La variable X o independiente (está bajo el
    control del investigador, se puede seleccionar
    algunos X para obtener valores de Y en
    correspondencia con los de X), la variable Y es
    la variable dependiente.
  • Los valores de X son fijos (seleccionados
    previamente por el investigador).
  • Para cada X, existe un conjunto de valores de Y,
    que deben seguir una distribución normal (es
    decir, los valores de Y deben ser normales), para
    aplicar con validez los procedimientos de
    inferencia y/o estimación.
  • Todas las varianzas de las subpoblaciones de Y
    son iguales.

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El modelo de regresión lineal
  • La relación se puede representar gráficamente
    mediante una línea recta.
  • Se supone que el error sigue una distribución
    normal con media cero y varianza sigma2.
  • El modelo de regresión completo es

Y es el valor de la variable dependiente A o alfa
es el intercepto, donde cruza el eje Y B o beta
es la pendiente o inclinación
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Diagrama de dispersión y recta
7
Diagrama de dispersión
8
Ejemploregresión lineal simple
9
Prueba de hipótesis
  • Prueba de Ho beta0, mediante la estadística F
  • Si beta es igual a cero, se concluye que
  • La relación es lineal y de fuerza para justificar
    el uso de ecuaciones de regresión simple para
    predecir y estimar Y para valores dados de X.
  • El modelo lineal proporciona un buen ajuste para
    los datos, pero un modelo curvilíneo podría
    proporcionar un mejor ajuste.

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Ejemplo regresión lineal simple
11
Ejemplo regresión lineal simple
12
Correlación simple
13
Correlación simple
  • Es una extensión de la regresión simple.
  • Mide la calidad del ajuste de una línea
  • r es el coeficiente de correlación
  • r2 es el coeficiente de determinación

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Prueba de hipótesis
  • Prueba de Ho r0, mediante la estadística F
  • Si r es igual a cero, se concluye que no existe
    correlación entre las variables

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Coeficiente r de Pearson
  • Puede variar de 1 a 1
  • -1 correlación negativa perfecta
  • -0.9 correlación negativa muy fuerte
  • -0.75 correlación negativa considerable
  • -0.5 correlación negativa media
  • -0.1 correlación negativa débil
  • 0.0 no existe correlación entre las variables
  • Los programas reportan el valor de p del
    coeficiente para evaluar la significancia de la
    correlación

16
Coeficiente de correlación de Spearman
17
Correlación de Spearman
  • Son medidas de correlación para dos variables,
    por lo menos una de ellas es ordinal.
  • Los individuos u objetos se ordenan por rangos
    (jerarquías).

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Ej correlación de Spearman
  • Objetivo. Conocer si el desarrollo mental de 8
    niños esta asociado a la educación formal de su
    madre.
  • Hipótesis.
  • Ho. No habrá una correlación significativa en el
    desarrollo mental de 8 niños dependiendo de la
    educación formal de la madre
  • H1. Habrá una correlación significativa en el
    desarrollo mental de 8 niños dependiendo de la
    educación formal de la madre.

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Ej. correlación de Spearman
  • Escolaridad Desarrollo Rango educ. Rango
    desarr. Dif. Dif al cuadrado
  • 1o. Sec 90 5
    7 -2
    4
  • 1o. Prim 87 4
    2 2
    4
  • Profesional 89 8
    6 2
    4
  • 6o. Prim. 80 2
    5 -3
    9
  • 3o. Sec. 85 6
    4 2
    4
  • 3 Prim. 84 3
    3 0
    0
  • Analf. 75 1
    1 0
    0
  • Preparatoria 91 7
    8 -1
    1
  • N 8

    26
  • rsc 0.69, rst 0.714, rsc lt rst no se rechaza
    Ho
  • Conclusión No hay una correlación significativa
    en el desarrollo mental de 8 niños dependiendo de
    la educación formal de la madre.

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Caso correlación de Spearman
  • Cumplimiento de estándares de calidad en la
    atención del parto institucional y nivel de
    satisfacción de usuarias
  • Autor Oliver Alarco Cadillo y col.
  • Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima,
    Perú
  • Resumen
  • Objetivos Determinar la correlación entre el
    nivel de satisfacción de usuarias y el nivel de
    cumplimiento de índices estandarizados de
    atención del parto en 58 establecimientos de
    Salud del Perú.

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Caso correlación de Spearman
  • Material y Método Se realizó un estudio
    transversal y comparativo aplicado a una
    población de 21 departamentos del Perú realizada
    en forma aleatoria (37 hospitales y 21 Centros de
    Salud Cabeceras de Red). Se utilizaron dos
    instrumentos Encuesta de satisfacción del
    establecimiento de salud a puérperas usuarias de
    los establecimientos y la Lista de chequeo para
    la medición de procesos de calidad de atención en
    servicios materno perinatales. Para el análisis
    de los datos se realizó un análisis bivariado y
    se utilizó el coeficiente de correlación de
    Spearman.
  • Resultados El coeficiente de correlación de
    Spearman entre el "Grado de Satisfacción de la
    usuaria de los servicios de atención de parto" y
    el "Porcentaje de Cumplimiento del Protocolo de
    Atención del Parto" resultó de 0.027, lo que
    revela la no existencia de relación directa entre
    dichas variables.
  • Conclusiones Se demuestra la falta de
    correlación entre el nivel de satisfacción de
    usuarias y el nivel de cumplimiento de índices
    estandarizados de atención del parto en los
    Centros Hospitalarios.
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