Interpretación de Datos Estadísticos: Experiencia y Edad en Enfermería

Resultados Estadísticos de la Muestra

Análisis de Años de Experiencia Laboral

Del total de la muestra de 30 profesionales de enfermería del Hospital Dr. Salvador Mazza de la localidad de Tilcara, durante el mes de febrero de 2021, el coeficiente de asimetría de la variable «años de experiencia laboral» tomó un valor de 0,99. Este valor no se encuentra dentro del rango de ±0,40 establecido por la cátedra para considerar una distribución simétrica. Por lo tanto, se trata de una distribución asimétrica positiva, lo que indica que las mayores frecuencias se encuentran en los menores valores de la variable y está sesgada a la derecha.

Al ser una distribución asimétrica, como medida de tendencia central, se analizó la mediana. Esta medida no se ve afectada por valores extremos y permite dividir el conjunto de datos ordenados en partes iguales. La mediana obtuvo un valor de 5, lo que significa que el 50% de los profesionales informaron 5 años de experiencia laboral o menos, y el otro 50% restante informó 5 años de experiencia laboral o más.

Como medida de posición, se analizaron los cuartiles 1 (Q1) y 3 (Q3), que dividen el conjunto de datos en porcentajes:

  • El Q3, con un valor de 14, representa el 75% de la distribución de los valores de la muestra. Esto indica que el 75% de los profesionales informaron tener 14 años de experiencia laboral o menos, y el 25% restante informó 14 años o más.
  • El Q1, con un valor de 2, representa el 25% de la distribución de los valores de la muestra. Esto significa que el 25% de los profesionales informaron tener 2 años de experiencia laboral o menos, y el otro 75% informó 2 años o más.

Como medida de dispersión, se analizó el rango intercuartílico (RIC), el cual se obtiene de la diferencia entre el Q3 y el Q1 (14 – 2 = 12). Este valor indica la distancia o dispersión entre los valores respecto a la mediana. Al haber tomado un valor de 12, podemos decir que el 50% de los profesionales informaron tener entre 7 y 17 años de experiencia laboral.

Análisis de Edad

Del total de la muestra de 30 profesionales de enfermería del Hospital Dr. Salvador Mazza de la localidad de Tilcara, durante el mes de febrero de 2021, el coeficiente de asimetría de la variable «edad» tomó un valor de 0,89. Este valor no se encuentra dentro del rango de ±0,40 establecido por la cátedra para considerar una distribución simétrica. Por lo tanto, se trata de una distribución asimétrica positiva, lo que indica que las mayores frecuencias se encuentran en los menores valores de la variable y está sesgada a la derecha.

Al ser una distribución asimétrica, como medida de tendencia central, se analizó la mediana. Esta medida no se ve afectada por valores extremos y permite dividir el conjunto de datos ordenados en partes iguales. La mediana obtuvo un valor de 34, lo que significa que el 50% de los profesionales informaron 34 años o menos, y el otro 50% restante informó 34 años o más.

Como medida de posición, se analizaron los cuartiles 1 (Q1) y 3 (Q3), que dividen el conjunto de datos en porcentajes:

  • El Q3, con un valor de 43, representa el 75% de la distribución de los valores de la muestra. Esto indica que el 75% de los profesionales informaron tener 43 años o menos, y el 25% restante informó 43 años o más.
  • El Q1, con un valor de 29, representa el 25% de la distribución de los valores de la muestra. Esto significa que el 25% de los profesionales informaron tener 29 años o menos, y el otro 75% informó 29 años o más.

Como medida de dispersión, se analizó el rango intercuartílico (RIC), el cual se obtiene de la diferencia entre el Q3 y el Q1 (43 – 29 = 14). Este valor indica la distancia o dispersión entre los valores respecto a la mediana. Al haber tomado un valor de 14, podemos decir que el 50% de los profesionales informaron tener entre 20 y 48 años de edad.


Conceptos Fundamentales de Estadística

Pasos del Método Estadístico

Los pasos fundamentales del método estadístico son:

  1. Recolección de datos: Se obtienen los datos a través de instrumentos, observación directa, cuestionarios, encuestas o cualquier otro método que permita captar la información relevante para la investigación.
  2. Organización de datos: Implica la organización de datos numéricos mediante cálculos auxiliares y la presentación tabular de los datos de variables cuantitativas. Para variables cualitativas, se utilizan tablas de frecuencia.
  3. Presentación de datos en gráficos: Se seleccionan los gráficos adecuados para representar visualmente los datos, según su clasificación y el tipo de variable.
  4. Análisis de medidas de resumen: Se calculan medidas de resumen como la media, mediana, moda, desviación estándar, entre otras, para obtener una descripción general de los datos.
  5. Interpretación de los resultados: Se analizan los resultados del análisis estadístico y se extraen conclusiones relevantes, las cuales deben ser interpretadas en el contexto del estudio.

Recta de Regresión Lineal

La recta de regresión permite predecir los valores de la variable dependiente (Y) conociendo el valor de la variable independiente (X). Esta relación se expresa mediante una ecuación. Su aplicación es más relevante cuando el coeficiente de correlación es alto o cercano a la perfección, indicando una fuerte relación lineal entre las variables.

La recta de regresión de Y sobre X se utiliza específicamente para estimar los valores de Y a partir de los valores de X, siguiendo la forma general de una ecuación lineal:

Y = mX + b

  • Y: Representa la variable dependiente, cuyo valor se desea predecir.
  • X: Representa la variable independiente, cuyo valor se utiliza para la predicción.
  • m: Es la pendiente de la recta. Indica cuánto aumenta o disminuye el valor de Y por cada unidad de aumento en X.
  • b: Es el valor de la ordenada al origen. Indica el valor de Y cuando X es igual a 0.

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