MODELO DE ATENCIÓN INTEGRAL DE SALUD FAMILIAR COMUNITARIO E INTERCULTURAL

[pic 1][pic 2]

ÍNDICE

1. Portada.
2. Índice, problema y objetivo.
3. Teoría, desarrollo y resultados.
4. Conclusiones, recomendaciones y bibliografía.
5. Anexo.

PROBLEMA:

• CUANTOS NIÑOS NACIDOS SE ESTIMA QUE SE REGISTREN EN EL AÑO 2020.
• CUANTAS DISFUNCIONES HOSPITALIARAS  SE ESTIMA QUE SE REGISTREN EN EL AÑO 2020.
• CUANTA PRODUCCIÓN DE BANANO –IMBABURA  SE ESTIMADA PARA EL AÑO 2020.

• OBJETIVO:
• Producción de banano –Imbabura (2002-2010)

• Aplicar los conocimientos adquiridos en el aula de clase y a su vez emplear el mismo en el ejercicio de la producción de Banano-Imbabura que se estima que produzca hasta el 2020 a través de Reg. Lineal y el programa Spss.

• Averiguar la cantidad de nacidos ocurridos que se registraran al año 2020.
• Poder hacer la estimación de defunciones que habrá en el año 2020.

TEORÍA:

Estimación estadística Vicente Manzano Arrondo – 2012-2014 Estimar qué va a ocurrir respecto a algo (o qué está ocurriendo, o qué ocurrió), a pesar de ser un elemento muy claramente estadístico, está muy enraizado en nuestra cotidianidad. Dentro de ello, además hacemos estimaciones dentro de un intervalo de posibilidades. Por ejemplo: “creo que terminaré la tarea en unos 5-6 días”. Lo que hacemos en el terreno del análisis de datos es aplicar matizaciones técnicas a este hábito. Vamos a dedicar este documento al concepto de estimación, comenzando con la estimación puntual. Después nos ocuparemos de desarrollar un modelo de estimación por intervalo donde identificaremos los elementos fundamentales, con su significado y símbolo. Y, por último, habrá que desarrollar cómo se calculan esos elementos.

La estimación puntual.- Estimar puede tener dos significados interesantes. Significa querer e inferir. Desde luego, el primer significado es más trascendente. Pero no tiene ningún peso en la estadística, disciplina que no se ocupa de los asuntos del amor. El segundo significado es el importante aquí. Una estimación estadística es un proceso mediante el que establecemos qué valor debe tener un parámetro según deducciones que realizamos a partir de estadísticos. En otras palabras, estimar es establecer conclusiones sobre características poblacionales a partir de resultados muéstrales. Vamos a ver dos tipos de estimaciones: puntual y por intervalo. La segunda es la más natural. Y verás que forma parte habitual de nuestro imaginario como personas sin necesidad de una formación estadística. La primera, la estimación puntual, es la más sencilla y, por ese motivo, vamos a comenzar por ella. Ocurre, además, que la estimación por intervalo surge, poco más o menos, de construir un intervalo de posibles valores alrededor de la estimación puntual. Una estimación puntual consiste en establecer un valor concreto (es decir, un punto) para el parámetro. El valor que escogemos para decir “el parámetro que nos preocupa vale X” es el que suministra un estadístico concreto. Como ese estadístico sirve para hacer esa estimación, en lugar de estadístico suele llamársele estimador.

 Insesgadez Del párrafo anterior podemos concluir erróneamente que todo parámetro se infiere a partir de un estadístico que resulta ser la misma fórmula o función pero calculado en la muestra.

Estimación por intervalo Las estimaciones puntuales no son una buena opción cuando constituyen el centro del objetivo, aunque solucionan problemas de procedimiento, por lo que son absolutamente necesarias.

Herramientas básicas para el análisis estadístico

IBM SPSS Statistics Base es software de análisis estadístico que presenta las funciones principales necesarias para realizar el proceso analítico de principio a fin. Es fácil de utilizar e incluye un amplio rango de procedimientos y técnicas para ayudarle a aumentar los ingresos, superar a la competencia, dirigir investigaciones y tomar mejores decisiones.

SPSS Statistics Base proporciona las herramientas básicas de análisis estadístico para cada paso del proceso analítico.

• Una amplia gama de procedimientos estadísticos para dirigir análisis precisos.
• Técnicas incorporadas para preparar los datos para el análisis de forma rápida y sencilla.
• Funcionalidad completa de elaboración de informes para la creación de gráficas muy eficientes.
• Potentes funciones de visualización que muestran claramente el significado de sus conclusiones.
• Soporte a todos los tipos de datos, incluidos grandes conjuntos de datos.

DESARROLLO Y RESULTADOS