MEDIDAS DE RESUMEN DE DATOS OBTENIDOS CON ESCALAS CUALITATIVAS. CIFRAS RELATIVAS

MEDIDAS DE RESUMEN DE DATOS OBTENIDOS CON

ESCALAS CUALITATIVAS. CIFRAS RELATIVAS.

Los datos provenientes de mediciones en las que se ha utilizado una escala cualitativa se expresan de manera “literal”; es decir, por una referencia no numérica al estado de la variable en el sujeto de observación. A los fines de resumir una serie de datos de este tipo puede aplicarse el modo (moda, o valor modal), si la escala utilizada fue de tipo de nominal; y la mediana, si la escala fue tipo ordinal. También, es posible referir el fenómeno por la frecuencia de cada una de las categorías (el modo corresponderá a la de mayor frecuencia). Estas expresiones pueden hacerse con cifras absoluta. Una cifra absoluta es un valor numérico que expresa de manera directa la intensidad del fenómeno en la categoría correspondiente. Véase cómo se expresaría, p. ej. el número de casos de dengue ocurridos en un año en dos poblaciones diferentes:

Población “A” Población “B”

Casos 500 200

Esto ya brinda una idea de la magnitud del fenómeno acaecido en cada población. Ahora, si se quisiera evaluar en dónde fue mayor el “impacto” del fenómeno en la población, no serían suficientes estos datos. Se necesitaría conocer las respectivas poblaciones de referencia; puesto que, naturalmente, una población más numerosa daría un mayor número de casos; sin que esto implique que esa población se haya afectado más. Se puede entonces agrega la población a los datos dados y expresar toda esta información para mejor ponderar el referido impacto:

Población “A” Población “B”

Casos 500 200

Población 5.000 800

Se puede, también, establecer una relación entre los casos y la población:

Población “A” Población “B”

Relación casos /población 500 /5000 200 /800

Se han relacionado los dos valores básicos necesarios para mesurar un fenómeno cuando se trata de datos cualitativos: la frecuencia del fenómeno y la población en la que aquél tuvo lugar. Pero, ahora, se ha complicado la expresión; y, para más, sigue siendo difícil de comprender y valorar el mencionado impacto del fenómeno. Para esto se utilizan otros tipos de expresiones numéricas: las cifras relativas. Una cifra relativa

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es la resultante de la relación matemática entre dos cifras absolutas en la que una se toma como base de comparación; o sea, es el resultado de un cociente:

N

D

En epidemiología se utilizan tres tipos de cifras relativas:

TASAS PROPORCIONES RAZONES

TASAS

Una tasa es una cifra relativa que relaciona un fenómeno ocurrido en un lugar (l) y un período de tiempo (t) determinado con la población expuesta a ese fenómeno estimada a mitad de ese período. El fenómeno a expresar se coloca en el numerador y la base de comparación en el denominador. Debe existir una triple relación entre el numerador y el denominador: los casos del fenómeno deben provenir de la población que se define como expuesta; y el lugar y el período de ocurrencia de los hechos deben corresponderse con los de la población de referencia.

Continuando con el ejemplo dado:

Población “A” Población “B”

500 200

= 0,10 = 0,25

5.000 800

Una tasa expresa el riesgo que la población expuesta tuvo (o tiene o tendrá) de padecer el fenómeno. Para obtener la tasa se utiliza información disponible para mesurar el fenómeno ocurrido (de allí la expresión en “pasado”); pero, también, para proyectar el riesgo en base a esa u otra información (de allí la expresión en “presente” o en “futuro”). En el ejemplo anterior, puede decirse que el riesgo fue mayor en la Población “B”. Así surge de los resultados de los cocientes y está dado porque, aunque el número de casos fue menor para “B”, ellos ocurrieron en una población proporcionalmente menor. Como la expresión de estos resultados resultan un tanto difícil de expresar y de comprender (téngase en cuenta que los fenómenos de enfermedad y muerte son, usualmente, de baja frecuencia; por lo que el resultado del cociente puede ser un número muy inferior a la unidad) se suele utilizar un factor de amplificación: un número por el que se multiplica el resultado del cociente.

Población “A” Población “B”

500 200

x 1000 = 10 ‰ x 1000 = 25 ‰

5.000 800

El factor de amplificación siempre es una potencia de 10; utilizándose, más habitualmente: 102 (%), 103 (‰), 104 (‰o) ó 105 (‰oo). El factor a utilizar dependerá de: 1) cuánto se necesite amplificar

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