Medidas de resumen para mejorar el rendimiento de tu web

Ingresos de emergencia (REM) El REM es una medida de apoyo económico establecida por el decreto relanzamiento a favor de las familias en dificultad debido a la emergencia epidemiológica de Covid-19. Posteriormente, se extendió por el decreto de agosto y por el decreto de Sosta, por último, se extendió aún más por el decreto Sosta Bis también a los meses de junio de julio, agosto y septiembre de 2022.

Extraordinario licencia parental La licencia extraordinaria fue introducida por el decreto de Italia, y posteriormente se extendió por un decreto legislativo norte. 30/2021 (convertido con modificaciones en L. N Cierre de los centros de guardería. Pronóstico, por último, se extendió hasta el 31 de marzo de 2022 por decreto legislativo norte. 221/2021.

Bloqueo de despidos por razones económicas es una de las primeras medidas adoptadas para proteger a los trabajadores frente a la crisis económica relacionada con la emergencia epidemiológica. Después de la prolongación de la emergencia epidemiológica, con medidas posteriores, el bloqueo de despidos ahora está anclado exclusivamente al uso de los diferentes tipos de tratamientos de integración salarial y regulada por las últimas disposiciones legislativas introducidas por el decreto de Sosta, por el decreto para BIS, como se convierte respectivamente con modificaciones en la ley, así como por decreto legislativo norte. 103/2021 y por decreto legislativo norte. 146/2021.

Tratamientos de integración salarial en apoyo de compañías que han suspendido o reducido el trabajo de los eventos atribuibles a la emergencia de Covid-19, de marzo de 2022 a hoy, se han proporcionado despidos ordinarios, control ordinario, despidos en la excepción, así como a los trabajadores financieros ‘Integración salarial, extendida por el decreto Sosta, después de las extensiones anteriores ordenadas por el decreto de Ristori y la ley de presupuesto 2022. Por último, con el decreto Sosta bis, el decreto legislativo norte. 103/2021, el decreto legislativo norte. 146/2021 y el decreto de decreto de Terz, más tipos de salario, ordinario, extraordinario y en integración de derogación, también dedicados a sectores específicos se han introducido o extendido.

La exención de los pagos de contribución en línea con lo que ya ha sido proporcionado por el decreto de agosto y confirmado por el decreto de Ristori, para empleadores privados que han suspendido o reducido la actividad debido a la pandemia, como una alternativa a los tratamientos de integración salarial, la ley presupuestaria 2022 introdujo un período adicional de exención del pago de las contribuciones del Seguro Social. El decreto de Sosta reconoció la exención de contribución para las cadenas agrícolas, la pesca y la acuicultura también para el período salarial de enero de 2022. Por último, el decreto es el sector de la exención de contribución para los sectores de agritesismo y vino, para emprendedores agrícolas profesionales, agricultores directos, los agricultores, los agricultores directos, Los aparceros y los colonos, para el mes de febrero de 2022, así como una descontribución también para los sectores del turismo, las plantas térmicas y el comercio, así como para el sector creativo, cultural y de entretenimiento.

¿Qué son las medidas de resumen en Epidemiologia?

Debido a que muchas de las variables encontradas en la epidemiología de campo son variables a escala nominal, las medidas de frecuencia se usan con bastante frecuencia en la epidemiología. Las medidas de frecuencia incluyen relaciones, proporciones y tasas. Las relaciones y las proporciones son útiles para describir las características de las poblaciones. Las proporciones y las tasas se utilizan para cuantificar la morbilidad y la mortalidad. Estas medidas permiten a los epidemiólogos inferir el riesgo entre los diferentes grupos, detectar grupos con alto riesgo y desarrollar hipótesis sobre las causas, es decir, por qué estos grupos podrían tener un mayor riesgo.

Las dos medidas principales de morbilidad son la incidencia y la prevalencia.

  • Las tasas de incidencia reflejan la aparición de nuevas enfermedades en una población.
  • PrevalenceReflects la presencia de enfermedad en una población.

Una variedad de tasas de mortalidad describen muertes entre grupos específicos, particularmente por edad o sexo o por causa.

El sello distintivo del análisis epidemiológico es la comparación, como la comparación de la cantidad observada de enfermedad en una población con la cantidad esperada de enfermedad. Las comparaciones se pueden cuantificar mediante el uso de medidas de asociación como relaciones de riesgo, relaciones de tasa y odds ratios. Estas medidas proporcionan evidencia sobre las relaciones causales entre exposiciones y enfermedades.

Las medidas del impacto de la salud pública colocan la asociación entre una exposición y una enfermedad en un contexto de salud pública. Dos de estas medidas son la proporción atribuible y la eficacia de la vacuna.

¿Cómo se calculan las medidas de resumen?

La tabla de salida consistirá en campos que contienen el resultado de la operación estadística.

Las siguientes operaciones estadísticas están disponibles con esta herramienta: suma, media, mínima, máxima, rango, desviación estándar, conteo, primero, último, mediana, varianza y único.

Se creará un campo para cada tipo de estadística utilizando la siguiente convención de nombres: Sum_ , Mean_ , min_ , max_ , range_ , std_ , count_ ,, First_ , last_ , median_ , variance_ y unique_ (donde es el nombre del campo de entrada para el cual se calcula la estadística). El nombre del campo se trunca a 10 caracteres cuando la tabla de salida es una tabla DBase.

Si se especifica un campo de caso, las estadísticas se calcularán por separado para cada valor de atributo único. La tabla de salida contendrá solo un registro si no se especifica ningún campo de casos. Si se especifica uno, habrá un registro para cada valor de campo de caso.

Los valores nulos se excluyen de todos los cálculos estadísticos. Por ejemplo, el promedio de 10, 5 y un valor nulo es 7.5 ((10+5)/2).

Al usar capas, solo se utilizarán las características seleccionadas actualmente para calcular las estadísticas.

La tabla de entrada que contiene los campos que se utilizarán para calcular estadísticas.

La tabla de salida que almacenará las estadísticas calculadas.

Especifica el campo o campos numéricos que contienen los valores de atributo que se utilizarán para calcular la estadística especificada. Se pueden especificar múltiples combinaciones estadísticas y de campo. Los valores nulos se excluyen de todos los cálculos estadísticos.

¿Cuáles son las variables en Epidemiologia?

El análisis de datos es un componente importante de la práctica de salud pública. Al examinar los datos, primero debe determinar el tipo de datos para seleccionar el formato de visualización apropiado. Los datos que se mostrarán estarán en una de las siguientes categorías:

  • Nominal
  • Ordinal
  • Discreto
  • Continuo

Las mediciones nominales no tienen orden intrínseco y la diferencia entre los niveles de la variable no tiene significado. En epidemiología, sexo, raza o categoría de exposición (sí/no) son ejemplos de mediciones nominales. Las variables ordinales tienen un orden intrínseco, pero, nuevamente, las diferencias entre los niveles no son relevantes. Los ejemplos de variables ordinales son «bajas, medianas, altas» o tal vez categorías de otras variables (por ejemplo, rangos de edad). Las variables discretas tienen valores que son enteros (por ejemplo, número de personas enfermas que estuvieron expuestas a un factor de riesgo). Finalmente, las variables continuas pueden tener cualquier valor en un rango (por ejemplo, la cantidad de tiempo entre la comida que se sirve y la aparición de síntomas gastrointestinales; tasa de mortalidad infantil).

Antes de construir cualquier visualización de datos epidemiológicos, es importante determinar primero el punto a transmitir. ¿Está destacando un cambio de los patrones pasados ​​en los datos? ¿Está mostrando una diferencia en la incidencia por área geográfica o por algún factor de riesgo predeterminado? ¿Cuál es la interpretación que desea que llegue el lector? Su respuesta a estas preguntas ayudará a determinar la elección de la pantalla.

Para analizar los datos de manera efectiva, un epidemiólogo debe familiarizarse con los datos antes de aplicar técnicas analíticas. El epidemiólogo puede comenzar examinando registros individuales como los contenidos en una lista de líneas. Esta revisión será seguida por la producción de una tabla para resumir los datos. A veces, las tablas resultantes son el único análisis que se necesita, particularmente cuando la cantidad de datos es pequeña y las relaciones son sencillas.

¿Cómo se hacen las medidas de tendencia central?

Las medidas de tendencia central nos permiten comprender mejor el promedio de un conjunto de datos. Encontrará a continuación tres medidas comúnmente utilizadas: modo promedio, mediano,.

Una de las estadísticas resumidas más comunes, el promedio, puede calcularse agregando todas las observaciones y dividiendo esta suma por el número total de observaciones. Tenga en cuenta que el promedio es muy sensible a los valores aberrantes en su conjunto de datos. Si algunas de sus observaciones son extremadamente altas o bajas en comparación con la mayoría de los datos, entonces el promedio de todas estas observaciones puede ser engañoso, ya que estará sesgado en la dirección de estos valores aberrantes. ¿Cómo calcular esto en Excel?

Lo que debe saber: el promedio es un parámetro estadístico muy «simple». Es fácil de calcular y ha sido ampliamente utilizado. El inconveniente es que:

  • Dada su sensibilidad a los valores aberrantes, puede volverse insignificante rápidamente si se enfrenta a un contexto complejo o si falta la calidad de la recopilación de datos.
  • En el caso de la distribución de datos que no es simétrica, no debe usarla ni usarla con precaución, ya que no será representativo/estadísticamente sólido.

Por ejemplo, como puede ver a continuación, tenemos dos series de datos de encuestas KAP relacionadas con la cantidad promedio de agua proporcionada (litros/persona/día) en dos lugares diferentes con el mismo promedio (línea punteada) que es igual a 21.2 L /P/D.

¿Cuándo se debe utilizar la mediana?

Es mejor usar la mediana cuando la distribución está sesgada o hay valores atípicos presentes.

Cuando una distribución está sesgada, la mediana hace un mejor trabajo al describir el centro de la distribución que la media.

Por ejemplo, considere la siguiente distribución de salarios para los residentes en una determinada ciudad:

La mediana hace un mejor trabajo al capturar el salario «típico» de un residente que la media. Esto se debe a que los valores grandes en el extremo de la cola de la distribución tienden a alejar la media del centro y hacia la cola larga.

En este ejemplo, la media nos dice que el individuo típico gana alrededor de $ 47,000 por año, mientras que la mediana nos dice que el individuo típico solo gana alrededor de $ 32,000 por año, lo que es mucho más representativo del individuo típico.

La mediana también hace un mejor trabajo al capturar la ubicación central de una distribución cuando hay valores atípicos presentes en los datos. Por ejemplo, considere el siguiente cuadro que muestra los pies cuadrados de casas en una determinada calle:

La media está fuertemente influenciada por un par de casas extremadamente grandes, mientras que la mediana no lo está. Por lo tanto, la mediana hace un mejor trabajo al capturar los pies cuadrados «típicos» de una casa en esta calle en comparación con la media.

  • Tanto la media como la mediana se pueden usar para describir dónde se encuentra el «centro» de un conjunto de datos.
  • Es mejor usar la media cuando la distribución de los valores de datos es simétrica y no hay valores atípicos claros.

¿Cuándo conviene observar la mediana más que la media?

Una medida de la tendencia central es un aspecto importante de los datos cuantitativos. Es una estimación de un valor «típico». A María se le puede pedir el número típico de niños vistos por mes.

Tres de las muchas formas de medir la tendencia central son la media, la mediana y el modo.

Hay otras medidas, como una media recortada, que no discutimos aquí.

Significar
La media es el promedio de datos.

Nota: En este punto, comenzaremos a usar algunas notaciones básicas para representar números a medida que presentamos fórmulas y formas de calcular. Cuando lees «Deja que (algunos símbolos confusos) representen» estamos tratando de transmitir la fórmula de una manera «genérica». Si esto se vuelve confuso, pase por encima de las fórmulas y preste más atención al ejemplo detallado a continuación.

Sea nuestra muestra (x_1, x_2, ldots, x_n ). (Según la nota anterior, todo lo que estamos haciendo es tener el (x_1, x_2, ldots, x_n ) representan números. Podríamos haberlo ilustrado fácilmente con valores reales como (1,2,3,4 y 5 )

La media de la muestra generalmente se denota por ( bar {x} ) (si sigue esto correctamente, para los valores de 1,2,3,4 y 5) ( bar {x} ) serían 3!)

( bar {x} = sum_ {i = 1}^n dfrac {x_i} {n} = dfrac {1} {n} sum_ {i = 1}^n x_i )

donde n es el tamaño de la muestra y (x_i ) son las medidas. Uno puede necesitar usar la media de la muestra para estimar la media de la población, ya que generalmente solo se dibuja una muestra aleatoria y no sabemos la media de la población.

¿Cuál es la función de la mediana en estadística?

La función mediana [1] se clasifica en Funciones estadísticas de Excel. La función calculará el valor medio de un conjunto dado de números. La mediana se puede definir como el número medio de un grupo de números. Es decir, la mitad de los números devuelven valores que son mayores que la mediana, y la mitad de los números devuelven los valores que son menores que la mediana. Por ejemplo, la mediana de 2, 3, 3, 5, 7 y 10 es 4.

En el análisis financiero, la función puede ser útil para calcular la mediana de ciertos números, por ejemplo, ventas medianas o gastos medios.

  • Número1 (argumento requerido): los argumentos numéricos son un conjunto de uno o más valores numéricos (o matrices de valores numéricos), para los cuales deseamos calcular la mediana.
  • Número2 (argumento opcional)
  • Si hay un número par de valores en el conjunto de datos, se devuelve el promedio de los dos valores medios.
  • Si una matriz suministrada contiene celdas vacías, texto o valores lógicos, la función ignoran estos valores al calcular la mediana.
  • En las versiones actuales de Excel (Excel 2007 y posterior), puede proporcionar hasta 255 argumentos de números a la función media. En Excel 2003, la función solo puede aceptar hasta 30 argumentos numéricos. Sin embargo, cada uno de los argumentos numéricos puede ser una matriz de muchos valores.

Como función de hoja de trabajo, la mediana se puede ingresar como parte de una fórmula en una celda de una hoja de trabajo. Para comprender los usos de la función, consideremos algunos ejemplos:

Entendamos cómo esta función calcularía la mediana utilizando el conjunto de valores a continuación:

Aquí proporcionamos un conjunto impar de valores. La fórmula utilizada fue:

Supongamos que ahora proporcionamos un conjunto uniforme de números y usamos la fórmula a continuación:

Como es un conjunto uniforme de números, se devuelve el promedio de los dos valores medios.

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