PEP 1 - Estadística Computacional

logo

1. Instrucciones

1.1. Generalidades

Lea detenidamente y siga cada una de las instrucciones indicadas en este documento. A nivel general:

  • Trabaje individualmente o en pareja para resolver la evaluación.
  • Cree un archivo en Rpubs para documentar cada respuesta y procedimiento asociado a la resolución de esta evaluación.
  • La dirección (url) respectiva deberá ser subida en la sección de Moodle habilitada para este fin.
  • Es suficiente con que sólo un o una integrante suba la dirección a Moodle.

1.2. Carga de datos

Esta sección contiene las instrucciones para acceder al conjunto de datos a utilizar en esta evaluación. Primero que todo, cree un nuevo archivo Rmarkdown html para documentar, descargue la biblioteca plyr y cárguela junto a la siguiente función:

library("plyr")          #Previamente descargue install.packages("plyr)
source("cargar_datos.R") #Descargue y guarde en la carpeta principal de su respuesta

La función cargar_dator.R puede ser descargada desde este link. Por otro lado, el archivo complementario datos.csv puede ser descargado de aquí. A continuación, defina las siguientes variables utilizando su nombre y el de su compañero/compañera siguiendo el ejemplo, escribiendo con letras mayúsculas y sin tildes. En caso de trabajar individualmente repita su nombre dos veces.

nombre1= "MANUEL JOSE VILLALOBOS CID"
nombre2= "JUAN CRISTIAN GIGLIO GUTIERREZ"

Utilice la función crear_datos() para que se le asigne un conjunto de datos a trabajar. Para esto emplee la siguiente sentencia:

datos = cargar_datos(nombre1,nombre2)

Revise que los datos resultantes tengan el siguiente formato y visualización:

knitr::kable(head(datos[,2:ncol(datos)])) #kable pertenece a la biblioteca knitr
diagnostico comorbilidad sexo prom_edad ds_edad egreso DE freq
3rd Degree Sideburns Alien DNA Femenino 102 4.46 Alta 102 30
3rd Degree Sideburns Alien DNA Femenino 5 0.47 Fallecido(a) 200 10
3rd Degree Sideburns Alien DNA Masculino 1 0.80 Alta 161 34
3rd Degree Sideburns Alien DNA Masculino 6 3.68 Fallecido(a) 144 9
3rd Degree Sideburns Alien DNA Otro 4 2.68 Alta 115 10
3rd Degree Sideburns Alien DNA Otro 69 4.25 Fallecido(a) 15 3

El conjunto de datos proviene de 5,000 pacientes de egresados el año 2021 desde un hospital ficticio. Cada fila corresponde al número de pacientes atendidos para cada diagnóstico principal con su respectiva comorbilidad en inglés, dividido según sexo biológico, edad, (promedio y desviación estándar), condición de egreso y días de estada en el hospital. Para evitar la herida de susceptibilidades, el listado de diagnósticos principales y comorbilidades se extrajo del videojuego Theme hospital.

Importante
Para la resolución de la evaluación asuma que usted es/ustedes son directivos/directivas del establecimiento hospitalario, por lo que, además de entregar una respuesta cuantitativa a cada pregunta, deberá/deberán contextualizar según las características del problema.

2. Actividades

2.1. Describa cada una de las variables del conjunto de datos indicando su clasificación según tipo: medición y precisión.

2.2. Considerando la letalidad de los/las pacientes atendidos/atendidas en su establecimiento hospitalario:

  1. ¿Cuál es la probabilidad que tiene un/una paciente de fallecer en su establecimiento hospitalario? Indique la tasa de mortalidad hospitalaria de su establecimiento.
  2. ¿Cuál es el diagnóstico principal que tienen mayor probabilidad de fallecimiento (letalidad) en su hospital según cada sexo biológico?
  3. ¿Cuál es la comorbilidad que presenta mayor probabilidad de aparición en personas adultas fallecidas en su establecimiento hospitalario?
  4. Usando como base el diagnóstico principal con mayor probabilidad de fallecimiento (letalidad) en su hospital: ¿cuál es la probabilidad de que si el próximo año se hospitalizan 100 personas con esa patología, N de ellas fallezcan?
# Para responder esta pregunta considere:
   N=sample(seq(5,50),1)
  1. ¿Qué puede concluir de los resultados con relación a las características y gestión de su establecimiento hospitalario?

2.3. Considerando la estancia de los/las pacientes atendidos/atendidas en su establecimiento hospitalario:

  1. ¿Cuál es el promedio de día de estadas (DE) de su establecimiento hospitalario?

  2. ¿Cuál es la probabilidad de que un paciente pediátrico (menor a 18 años) sea dado de alta de la patología más frecuente después de 30 días de estada? Asuma en ambos casos una distribución normal y una desviación estándar típica de 0.2 para los DE.

  3. ¿Cuál es la probabilidad de que si usted es o ustedes son hospitalizados en su establecimiento hospitalario sean dados de alta antes de los 10 días? Al igual que el ejercicio anterior, asuma una distribución normal y una desviación estándar típica de 0.2 para los DE.

  4. ¿Qué puede concluir de los resultados con relación a las características y gestión de su establecimiento hospitalario? (Ayuda)

2.4. Considerando elementos propios de la atención hospitalaria.

  1. Si usted ve/ustedes ven salir de su hospital a cuatro pacientes dados de alta del hospital caminando uno tras otro: ¿cuál es la probabilidad de que todos/todas ellos/ellas hayan tenido la patología con mayor probabilidad de aparición atendida en su establecimiento?
  2. Usted ha/ustedes han decidido ir al área ambulatoria de consultas médicas. Si entre todos/todas los/las especialistas médicos se está atendiendo un promedio a treinta pacientes por hora ¿cuál es la probabilidad que en la siguiente hora se atienda como mínimo a N pacientes?
# Para responder esta pregunta considere:
   N=sample(seq(5,50),1)

Importante
Se valorará de manera adicional el uso de representaciones gráficas al para argumentar sus respuestas.