Clase 4 - Estandarización o Tipificación

Estandarización o tipificación
OBJETIVOS:
1. Conocer los problemas que se producen al efectuar comparaciones entre
poblaciones con indicadores generales o brutos.
2. Identificar variables que pueden ejercer un efecto confusor al valor de
los indicadores demográficos.
3. Analizar el efecto que ejerce la estructura por edad y por sexo en un
indicador bruto.
4. Determinar la importancia de las tasas específicas por grupos de edad y
por sexo, en la comparación de los componentes demográficos entre
poblaciones.
5. Definir los procesos de estandarización, tipificación directa o indirecta en
los análisis comparativos entre poblaciones.
¿Por qué no es conveniente utilizar un indicador general para
comparar el estado de un componente demográfico entre dos o
más poblaciones?
1. En salud, difícilmente la conducta de un hecho determinado puede
ser explicado exclusivamente por una variable simple.
2. Generalmente, el indicador no debe su valor únicamente al
fenómeno que trata de resumir sino que intervienen otras variables
que lo afectan directa o indirectamente.
3. Estas variables reciben el nombre de "perturbadoras" o
"confusoras" y los investigadores deben recurrir a una serie de
estrategias para eliminar su efecto.
¿Por qué no es conveniente utilizar un indicador general para
comparar el estado de un componente demográfico entre dos o
más poblaciones?
4. En el caso de la demografía, sus medidas están fuertemente afectados
por una serie de variables que limitan su uso en los análisis
comparativos:
a) Entre dos o más poblaciones
b) Dentro de una misma población en dos o más momentos diferentes.
5. Ejemplo: Tasas de mortalidad del año 2001 para Suecia y Honduras.
¿Cuáles son las principales variables que afectan la magnitud de
los índices demográficos al momento de efectuar
comparaciones?
1. Estructura por edad (es la variable que ejerce el mayor efecto sobre los
indicadores demográficos y por ello debe controlarse su efecto)
2. Estructura por sexo (2da variable en importancia)
3. Nivel de educación
4. Nivel socioeconómico
5. % de urbanidad, etc.
¿Cómo poder controlar el efecto que ejercen
las variables confusoras sobre un indicador?
• Es posible buscar varias alternativas para este problema.
• Supongamos que se desea comparar el nivel de la mortalidad entre dos
países con estructuras por edad muy diferentes.
1. En vez de utilizar la tasa bruta de mortalidad para efectuar el análisis, se pueden
utilizar las tasas específicas por grupos de edad.
2. De esta manera si existieran diferencias importantes entre los países con respecto
a estas tasas, se podría concluir que efectivamente los países tienen diferencias en
el estado de la mortalidad.
3. Pero esto no resuelve el problema por completo, pues no es posible determinar la
magnitud de estas diferencias.
• Es necesario usar otras medidas más complejas que permitan efectuar la
comparación.
• Pero, requieren de procesos muy elaborados de cálculo.
Estandarización o tipificación
• Permite calcular el indicador demográfico controlando el efecto que una variable
confusora ejerce sobre él.
• Estandarización directa: Consiste en eliminar el efecto confusor durante el
procedimiento de cálculo del indicador.
• Ejemplo:
1. Comparemos el valor de una tasa con respecto a algún hecho demográfico entre dos poblaciones.
2. El análisis de estandarización: Determinar la estructura de las dos poblaciones con respecto a las
diferentes categorías o grupos de la variable confusora, y determinar tasas específicas en cada uno
de estos grupos.
3. Estas tasas se usan para estimar la cantidad esperada de eventos que se presentarían
hipotéticamente sobre una tercera población, llamada "población tipo" y escogida a conveniencia.
4. Para cada población, se generan los eventos esperados en cada grupo, y la suma corresponde al total
de eventos que tendría cada población, si tuviera una estructura por grupos (de la variable
confusora) igual a la población "tipo".
5. Los datos resultantes son utilizados para determinar nuevamente la tasa correspondiente, cuyos
valores se encuentran libres del efecto perturbador.
Ejemplo:
• Se cuenta con información de dos regiones hipotéticas:
1. Región A: región en desarrollo.
2. Región B: región más desarrollada.
La información primaria sobre ellos se presenta en la siguiente tabla:
Población Número de Tasa bruta de mortalidad
(miles de habitantes) defunciones (por mil habitantes)
Región A 1 969,2 9 332 4,7
Región B 4 527,8 36 644 8,1
• La tasa bruta de mortalidad de la Región B prácticamente duplica el valor

obtenido en A. El riesgo de morir entre las regiones A y B,
respectivamente, es un poco menor de 1 a 2.
Ejemplo:
• En el siguiente cuadro se muestran la distribución de las defunciones
entre grupos de edad y las tasas específicas para cada uno de estos
grupos.
Ejemplo:
• En cada uno de los grupos, las tasas específicas de mortalidad son
menores en la Región B
• Para poder resaltar las diferencias por medio de una sola medida se
requiere utilizar la distribución de una nueva población que sirva de
parámetro de comparación.
• En este caso se va a utilizar la distribución de la población de Panamá
en el año 2000.
• De esta manera, bajo las mismas
condiciones:
1. Si la Región A tuviera la estructura
poblacional de Panamá en el año 2000,
se presentarían 6,2 de funciones por
cada mil habitantes.
2. En la Región B se presentarían 4,1
defunciones por cada mil habitantes.
• Entonces, queda evidenciado que el

patrón de mortalidad en la Región B es
mucho menor que en la Región A.
• Esto quiere decir que la magnitud de la

mortalidad en B es 2/3 que la de A.
• Lo que significa que el riesgo de morir,

eliminando el efecto de las estructuras
por edades, está en una razón de 3 a 2 en
favor de la región A.
Análisis de las diferencias:
La diferencia observada en el patrón de la mortalidad entre las regiones
A y B, se pueden descomponer en dos factores:
1. Un factor estructural: corresponde al efecto de las diferencias en las
estructuras por edades de las dos regiones.
2. Un factor residual: corresponde a otros factores, donde el principal
elemento debe ser el nivel de la mortalidad de las regiones.
En el cuadro se muestra un resumen de las diferencias obtenidas tanto
entre las tasas observadas como en las tasas esperadas:
• La diferencia entre las tasas observadas es de - 3,4 por cada 1 000

habitantes, a este valor se le denomina efecto total. Corresponde a la
diferencia entre las poblaciones pero está afectado por la estructura
por edades de las regiones.
• La diferencia entre las tasas tipificadas es de 2,1 por cada mil habitantes. En este
valor ha sido eliminado el efecto de la estructura por edades, por lo que su
magnitud es un buen reflejo las diferencias entre los patrones de mortalidad
entre las regiones. A esta diferencia se le llama efecto residual.
• Los valores - 1,5 y 4,0 representan, respectivamente, las diferencias entre las
tasas observadas y tipificadas. Sus magnitudes evidencian el efecto de la
estructura por edades en cada caso. Generalmente se les interpreta como
efectos estructurales parciales
• Finalmente, el valor - 5,5 representa el efecto producido por las diferentes

estructuras de edad en las regiones. Se conoce con el nombre de efecto
estructural total, o simplemente efecto estructural.
• Como consecuencia de la definición de los conceptos, se presenta
una relación de mucho valor práctico entre estas diferencias:
Efecto total = Efecto residual + efecto estructural
• Durante el proceso de estandarización o tipificación, se busca
eliminar el efecto estructural dentro del efecto total.
• De esta manera se puede estimar el efecto residual, que se supone es
un buen indicador del estado de la mortalidad entre las regiones.
¿Qué características debe tener la población
tipo que se selecciona?
• Cualquier población puede ser utilizada como población tipo. El
interés no se centra en las magnitudes de cada uno de los grupos sino
su distribución porcentual.
• Se recomienda buscar una población cuya estructura por edades
tenga un valor intermedio con respecto a la distribución de las
poblaciones en estudio.
1. Si la comparación es entre países de diferentes continentes entonces se
utilice la población mundial como tipo.
2. Dentro de América Latina se recomienda utilizar como población tipo la
población de América Latina.
• También es posible que una de
las mismas poblaciones en
estudio sea elegida como
población tipo.
• Supongamos que se utiliza como
población tipo la Región A. En el
cuadro se muestran las
defunciones esperadas en la
Región B bajo esta hipótesis.
• En la Región B se presentarían
únicamente 2,8 defunciones por
cada mil habitantes si tuviera la
misma estructura por edades que la
Región A.
• Al comparar este valor con la TBM
de A que es 4,7, se sigue observando
que el patrón de mortalidad en B es
mucho menor que el de A.
• Al analizar nuevamente las
diferencias, también se obtienen
resultados similares a los anteriores
• Suponiendo que la Región B tuviera la estructura por edad de la
Región A entonces el efecto residual entre ellos es de 1,9 defunciones
por cada mil habitantes.
• Esto quiere decir que el número de defunciones en la Región B sería
en aproximadamente 2 unidades menor que el de la Región A por
cada mil habitantes.
• Bajo esta hipótesis El efecto estructural es de -5,3 por cada mil
habitantes.
• Como puede notarse los resultados son coherentes con los obtenidos
cuando se utilizó la población de Panamá como tipo.
¿Qué grupos de edades se deben utilizar en un
proceso de estandarización?
• Hasta donde sea posible se deben utilizar grupos pequeños
• Los grupos muy amplios pueden presentar grandes diferencias
internamente.
• Se recomienda utilizar grupos quinquenales de edad
• Sin embargo, como la mortalidad en los primeros años es muy
cambiante y existen grandes diferencias entre países y regiones, es
recomendable separar el primer grupo en menores de un año y de 1 a
4 años

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Estandarización o tipificación

• La tasa bruta de mortalidad de la Región B prácticamente duplica el valor

• Entonces, queda evidenciado que el

• Esto quiere decir que la magnitud de la

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• La diferencia entre las tasas observadas es de - 3,4 por cada 1 000

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