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dc.contributor.advisorAguilar Reyes, Johanna Enith-
dc.contributor.authorQuinatoa Martínez, William Geovanny-
dc.date.accessioned2021-05-17T16:10:02Z-
dc.date.available2021-05-17T16:10:02Z-
dc.date.issued2020-08-28-
dc.identifier.citationQuinatoa Martínez, William Geovanny. (2020). Análisis estadístico implicativo para la identificación de factores pronósticos en la mortalidad por cáncer de mama, Solca 2017-2018. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba.es_ES
dc.identifier.urihttp://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/14497-
dc.descriptionEl presente trabajo de investigación tuvo por objeto analizar estadísticamente los factores pronósticos de la mortalidad de cáncer de mama registrados en la Sociedad de Lucha contra el Cáncer de la ciudad de Riobamba, periodo 2017-2018, se estudió las variables registradas en el sistema de dicha entidad las cuales fueron resultados de las pruebas realizadas por los pacientes que sufrían la afección de cáncer de mama, en el estudio se utilizó técnicas como: Análisis implicativo, Regresión Logística (RL) y Tablas de Contingencia con el apoyo de softwares como R versión 3.5.2, SPSS 24 y la hoja de cálculo de Excel 2018. Mediante el análisis estadístico descriptivo univariante, se determinó que los pacientes de cáncer de mama mayormente vulnerables son de sexo femenino 99%, casadas y de etnia mestiza. Se demostró también mediante técnicas no paramétricas que las variables nivel de instrucción, estado civil y ocupación no se asocian a la mortalidad de cáncer de mama dando a entender que no tienen significancia estadística al momento de contraer esta enfermedad. Su modelo de regresión logística logro alcanzar un r cuadrado de 0.73 mediante el coeficiente de Cox y Snell y asociando de buena manera a la clasificación de esta enfermedad por estadios con las variables dimensión del tumor, localización del cáncer, reporte de la enfermedad y marcador tumoral CA 15.3.es_ES
dc.description.abstractThe current research work aimed to statistically analyze the prognostic factors of breast cancer mortality registered by the Society for the Fight Against Cancer of Riobamba, period 2017-2018, the variables registered in the system of mentioned entity which were results of the tests carried out on patients suffering from breast cancer were studied, the study used techniques such as: Implicative Analysis, Logistic Regression (RL) and Contingency Tables with the support of software such as R version 3.5.2, SPSS 24 and Microsoft Excel 2018 spreadsheet. Through univariate descriptive statistical analysis, it was determined that the most vulnerable breast cancer patients are 99% female, married and of mixed ethnicity. It was also demonstrated by non-parametric techniques that the variables level of education, marital status and occupation are not associated with mortality from breast cancer, suggesting that they have no statistical significance at the time of contracting this disease. Its logistic regression model achieved a squared r of 0.73 using the Cox and Snell coefficient and associating in a good way the classification of this disease by stages with the variables dimension of the tumor, location of the cancer, report of the disease and tumor marker CA 15.3.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherEscuela Superior Politécnica de Chimborazoes_ES
dc.relation.ispartofseriesUDCTFC;226T0060-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectESTADÍSTICAes_ES
dc.subjectREGRESIÓN LOGÍSTICAes_ES
dc.subjectANÁLISIS IMPLICATIVOes_ES
dc.subjectTABLAS DE CONTINGENCIAes_ES
dc.subjectFACTORES PRONÓSTICOSes_ES
dc.subjectCÁNCER DE MAMAes_ES
dc.titleAnálisis estadístico implicativo para la identificación de factores pronósticos en la mortalidad por cáncer de mama, Solca 2017-2018es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.contributor.miembrotribunalParedes Fierro, Jenny Patricia-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
Aparece en las colecciones: Ingeniero en Estadística Informática; Ingeniero/a Estadístico/a

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