liciada en enfermeria

Análisis estadístico para datos de conteo

Artículo original

Análisis estadístico para datos de conteo:
aplicaciones para el uso de los
servicios de salud
Aarón Salinas-Rodríguez, M en C,(1) Betty Manrique-Espinoza, M en C,(1) Sandra G Sosa-Rubí, Dr en C.(1)

Salinas-Rodríguez A, Manrique-Espinoza B, Sosa-Rubí SG.
Análisis estadístico para datos de conteo:
aplicaciones para el uso delos servicios de salud.
Salud Publica Mex 2009;51:397-406.

Salinas-Rodríguez A, Manrique-Espinoza B, Sosa-Rubí SG.
Statistical analysis for count data:
Use of healthcare services applications.
Salud Publica Mex 2009;51:397-406.

Resumen
Objetivo. Describir algunos de los modelos estadísticos
para el estudio de variables expresadas como un conteo
en el contexto del uso de los serviciosde salud. Material
y métodos. Con base en la Encuesta de Evaluación del
Seguro Popular (2005-2006) se calculó el efecto del Seguro
Popular sobre el número de consultas externas mediante el
uso de los modelos de regresión Poisson, binomial negativo,
binomial negativo cero-inflado y Hurdle binomial negativo. Se
utilizó el criterio de información de Akaike (AIC) para definir
el mejor modelo.Resultados. La mejor opción estadística
para el análisis del uso de los servicios de salud resultó ser el
modelo Hurdle, de acuerdo con sus presuposiciones y el valor
del AIC. Discusión. La modelación de variables de conteo
requiere el empleo de modelos que incluyan una medición
de la dispersión. Ante la presencia de exceso de ceros, el
modelo Hurdle es una opción apropiada.

AbstractObjective. To describe some of the statistical models for the
study of count variables in the context of the use of health
services. Material and Methods. We used the Seguro
Popular Evaluation Survey to estimate the effect of Seguro
Popular on the frequency of use of outpatient health services,
using Poisson regression models and negative binomial, zeroinflated negative binomial and the hurdlenegative binomial
models. We used the Akaike Information Criterion (AIC) to
define the best model. Results. Results show that the best
statistical approach to model the use of health services is the
hurdle model, taking into account both the main theoretical
assumptions and the statistical results of the AIC. Discussion. The modelling of count data requires the application of
statisticalmodels to model data dispersion; in the presence
of an excess of zeros, the hurdle model is an appropriate
statistical option.

Palabras clave: variables de conteo; uso de servicios de salud;
modelos de regresión; estadística; México

Key words: health services; statistical models; statistics;
Mexico

(1) Centro de Investigación en Evaluación y Encuestas, Instituto Nacional de Salud Pública.Cuernavaca, Morelos, México.
Fecha de recibido: 16 de febrero de 2009 • Fecha de aprobado: 17 de junio de 2009
Solicitud de sobretiros: Betty Manrique-Espinoza. Centro de Investigación en Evaluación y Encuestas, INSP. Av. Universidad 655,
col. Santa María Ahuacatitlán. 62100 Cuernavaca, Morelos, México.
Correo electrónico: bmanrique@insp.mx, bs_manrique@yahoo.com.mx

salud pública de méxico/ vol. 51, no. 5, septiembre-octubre de 2009

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Salinas-Rodríguez A y col.

Artículo original

E

l uso y análisis de variables que se expresan en la
forma de un conteo (variable con un valor entero
no negativo, y = 0,1, . . .) es frecuente en el ámbito de la
salud pública. Esto es en particular cierto para el caso
específico del uso de servicios de salud, en los cuales y
parael contexto específico de los modelos de regresión,
en muchos de los análisis se utiliza como variable de
respuesta una variable de conteo; pueden mencionarse
los siguientes: el número de visitas al médico (algunas
veces desagregadas por especialidad del médico),1,2 el
número de días de estancia hospitalaria,3 el número de
fármacos prescritos,4 o el número de visitas a los servicios de...