Aporte Paso 3-análisis De La Información..docx

Elegir una variable cuantitativa discreta de la base de datos suministrada “Calidad en el servicio de urgencias 2018-16-4” y: Calcular las medidas univariantes de tendencia central. CONCEPTOS BASICOS • POBLACIÓN: Población es el conjunto de medidas, individuos u objetos que comparten una característica en común. • MUESTRA: Es un conjunto de elementos extraídos de la población, los resultados obtenidos en la muestra sirven para estimar los resultados que se obtendrían con el estudio completo de la población. • VARIABLES: Es una característica susceptible de tener distintos valores en los elementos de un grupo o conjunto. Si la variable tiene la capacidad de tomar cualquier valor que exista entre dos magnitudes dadas, entonces esta variable será continua. Si por el contrario, sólo puede tener un valor de entre cierta cantidad de valores dados, entonces será discreta. • VARIABLES CUALITATIVAS: Aquella variable que mida un atributo o característica que se pueda clasificar en categorías se le denomina cualitativa. • ORDINALES: Una variable cualitativa ordinal identifica características que se pueden clasificar en grupos que admiten orden. Por ejemplo: resultado de una entrevista (rechazado, normal y sobresaliente) o premio en una prueba olímpica (oro, plata, bronce) • NOMINALES: Una variable cualitativa nominal identifica características que se pueden clasificar en grupos que difieren o son iguales en una propiedad. Por ejemplo, municipio de nacimiento o el color de los ojos. Observe que en las variables cualitativas nominales las características no admiten un orden natural. • VARIABLES CUANTITATIVAS: Si examina una característica que se pueda medir o contar se le llama cuantitativa. • CONTINUAS: Una variable cuantitativa continua es aquella que puede tomar infinitos valores en cualquier intervalo razonable de la variable. La estatura de un hombre adulto es una variable aleatoria continua. Note que existe una infinidad de posibilidades para la estatura en un intervalo arbitrario, por ejemplo, entre los 160 y 161 centímetros.

• DISCRETAS: Las variables discretas son variables numéricas que tienen un número contable de valores entre dos valores cualesquiera. Una variable discreta siempre es numérica. Por ejemplo, el número de quejas de los clientes o el número de fallas o defectos. • UNIDAD DE INVESTIGACIÓN: Fenómeno que origina la investigación. Debe ser clara en su definición, fácilmente identificable y mensurable. PERSONAL MÉDICO. En lo relacionado al número y la capacitación de estos profesionales, para que se presente una solución oportuna y eficiente a los usuarios del servicio de urgencias. MATERIAL DE TRABAJO. Dotar las instituciones prestadoras del servicio de los equipos médicos necesarios para llevar a cabo la prestación de los servicios médicos necesarios. CAMILLAS DISPONIBLES. La disponibilidad de este recurso posibilita un tratamiento con mayor dignidad, al evitar que los pacientes sean atendidos en sillas o muchas veces en el suelo. CLASIFICAR LAS VARIABLES DE LA BASE DE DATOS: Calidad en el servicio de urgencias 2018-16-4 en cualitativas (nominales, ordinales), y cuantitativas (Discretas o Continuas), siguiendo el esquema: CUALITATIVAS

CUANTITATIVAS

Nominales

Ordinales

Discretas

ESTADO CIVIL

CALIDAD DE LA INFORMACION EDAD

TIPO DE CALIDAD SANGRE SERVICION ENFERMEDAD EPS

DE NUMERO VISITAS NUMERO HIJOS

Continuas ESTATURA DE PESO DE TIEMPO ESPERA

TIPO DE N/A AFILIACIÓN

N/A

N/A

GENERO

N/A

N/A

N/A

DE

N/A

N/A

N/A

N/A

N/A

N/A

N/A

N/A

OPERACIONALIZACIÓN VARIABLES

Y

CARACTERIZACIÓN

DE

VARIABLES CUALITATIVAS DÍAS DE CONSULTA

DIA DE CONSULTA DOMINGO (1/6/14) LUNES (2/6/14) MARTES (3/6/14) MIERCOLES (4/6/14) JUEVES (5/6/14) VIERNES (6/6/14) SABADO (7/6/14)

FRECUENCI A 24 23 17 15 16 13 12

DÍA DE CONSULTA FRECUENCIA

Columna1

Columna2

30 25 20 15 10 5 0 DOMINGO LUNES (2/6/14) (1/6/14)

MARTES (3/6/14)

MIERCOLES (4/6/14)

JUEVES (5/6/14)

VIERNES (6/6/14)

SABADO (7/6/14)

LAS

La grafica evidencia una congestión mayor los domingos y los lunes, para estos días se presenta una mayor cantidad de pacientes ingresando al servicio. EPS A LA CUAL PERTENECEN: EPS CAFESALUD CAPRECOM COOMEVA NUEVA EPS SALUD TOTAL SALUD VIDA SALUDCOOP SANITAS SISBEN

CANTIDAD 10 1 14 32 13 15 22 6 7

EPS A LA CUAL PERTENECEN: Serie 1

Columna1

Columna2

35 30 25 20 15 10 5 0

Los Usuarios que forman parte de la base de datos estudiada, pertenecen en su mayoría a la Nueva Eps, lo cual lo constituyen el 26.6% de los pacientes. Seguido por la Entidad Saludcoop. Esta información permite determinar la variación de los usuarios y las diferentes entidades.

Genero: GENERO HOMBRES MUJERES

CANTIDAD 67 53

GENERO HOMBRES

MUJERES

44% 56%

De la muestra con la que se trabajó se determinó que un 56% (67 personas) que asisten a urgencias esta representados por hombres mientras que un 44% son mujeres.

MOTIVOS DE CONSULTA ENFERMEDAD

CA NT

CONTUSIÓN DE OTRAS PARTES DE LA MUÑECA Y DE LA 1 MANO CONTUSIÓN DEL TOBILLO

2

CUERPO EXTRAÑO EN LA CORNEA

1

DEPLECION DEL VOLUMEN

1

DIARREA Y GASTROENTERITIS DE PRESUNTO ORIGEN 11 INFECCIOSO DOLOR ABDOMINAL LOCALIZADO EN PARTE SUPERIOR

1

DOLOR EN EL PECHO AL RESPIRAR

1

DORSALGIA, NO ESPECIFICADA

1

EMBARAZO (AUN) NO CONFIRMADO

1

EMBOLIA Y TROMBOSIS DE VENA NO ESPECIFICADA

1

ESGUINCES Y TORCEDURAS DEL TOBILLO

2

ESGUINCES Y TORCEDURAS QUE COMPROMETEN LOS 1 LIGAMENTOS LATERALES (EXTERNO) ESTADO ASMATICO

3

ESTADO MIGRAÑOSO

1

FIEBRE, NO ESPECIFICADA

1

FRACTURA DE LA CLAVICULA

1

HERIDA DE DEDO(S) DEL PIE SIN DAÑO DE LA(S) UÑA(S)

1

HERIDAS DEL ANTEBRAZO, PARTE NO ESPECIFICADA

1

HERPES ZOSTER DISEMINADO

1

HIPERTENSION ESENCIAL (PRIMARIA)

2

INFECCION DE VIAS URINARIAS, SITIO NO ESPECIFICADO

3

INFECCION LOCAL DE LA PIEL Y DEL TEJIDOSUBCUTANEO, 1 NO ESPECIFICADA INFECCIÓN VIRAL, NO ESPECIFICADA

7

INSUFICIENCIA CARDIACA CONGESTIVA

1

LARINGITIS AGUDA

1

LUMBAGO CON CIATICA

2

LUMBAGO NO ESPECIFICADO

3

NAUSEA Y VOMITO

1

NEUMONIA, NO ESPECIFICADA

1

OSTEOMIELITIS, NO ESPECIFICADA

1

OTITIS MEDIA SUPURATIVA AGUDA

1

OTRA OTITIS MEDIA AGUDA, NO SUPURATIVA

1

OTRAS POLINEUROPATIAS ESPECIFICADAS

1

OTRAS SINUSITIS AGUDAS

1

OTROS DOLORES ABDOMINALES Y LOS NO ESPECIFICADOS 5 OTROS DOLORES EN EL PECHO

1

OTROS TRAUMATISMOS SUPERFICIALES DE LA PARED 1 POSTERIOR DEL TORAX OTROS VERTIGOS PERIFERICOS

1

PARTO UNICO ESPONTANEO, PRESENTACION CEFALICA DE 1 VERTICE POR DETERMINAR

22

RETENCION DE ORINA

1

RINOFARINGITIS AGUDA (RESFRIADO COMUN)

3

SINDROME DEL COLON IRRITABLE SIN DIARREA

1

SUPERVISION DE EMBARAZO NORMAL NO ESPECIFICADO

4

TRASTORNO DEL TESTICULO Y DEL EPIDIDIMOEN 1 ENFERMEDA DES CLASIFICADAS EN OTRA PARTE TRAUMATISMO DE LA CONJUNTIVA Y ABRASIONCORNEAL 1 SIN MENCION DE CUERPO EXTRAÑO TRAUMATISMOS ESPECIFICADOS

SUPERFICIALES

MULTIPLES,

NO

2

VARICELA SIN COMPLICACIONES

1

AMENAZA DE ABORTO

2

AMIGDALITIS AGUDA, NO ESPECIFICADA

1

ASCITIS

1

ASMA PREDOMINANTEMENTE ALERGICA

1

BLEFAROCONJUNTIVITIS

1

BRONQUITIS AGUDA, NO ESPECIFICADA

1

CALCULO DEL RIÑON

1

CALCULO URINARIO, NO ESPECIFICADO

1

CEFALEA

2

CELULITIS DE OTRAS PARTES DE LOS MIEMBROS

1

COLICO RENAL, NO ESPECIFICADO

1

CONJUNTIVITIS AGUDA, NO ESPECIFICADA

1

CONTUSIÓN DE LA RODILLA

1

Variable Cualitativa Calificación

Variable Cuantitativa horarios

Variable Cuantitativa de Salidas de Urgencias

Variable Cuantitativa Edad

Variable Cuantitativa Periodo de Asistencia

Variable Cuantitativa de Peso

Variable Cuantitativa Estatura

Valoración del servicio recibido

Calificación al Servicio Recibido

El pico más alto de la valoración de los servicios que han recibido en el área de urgencias se encuentra en la calificación de malo con 45 de los 120 usuarios; seguido muy de cerca por 44 usuarios que consideran que la calidad del servicio es regular excelente bueno regular malo

MEDIDAS UNIVARIANTES DE TENDENCIA CENTRAL Identificar las variables discretas dentro del problema de estudio y calcular las medidas univariantes de tendencia central más adecuadas, a aquellas que consideren sean relevantes para el problema de estudio.

Media Aritmética (5*21) + (15*13) + (25*27) +(35*13) + (45*11) + (55*18) + (65*7) + (75*5) + ( 85*4) + (95*1) 120 105 + 195 + 675 + 455 + 495 + 990 + 455 + 375 + 340 + 95 120 Media: 4180/120 = 34 AÑOS

El intervalo con mayor densidad se encuentra el intervalo de entre 20 – 30 años Mo= 20 + [(1.4/1.4+1.4)] *10 = Mo: 25 años Mediana

.k+1 = N/2=60 k+2 = N/2 + 1 =61 20 + 60.5 – 34 *10/27 = Me= 29 años Variable Cuantitativa

Media: 120 Moda

(1*86)

+

(2*26)

+

(3*8)

=

1.36

visitas

La moda o valor que más se repite con una frecuencia de 86 es la de 1 visita por trimestre Mo= 1 Mediana

K+1= (N/2) = 60. Que se encuentra en 1 vista por trimestre, siendo esta la media. Cuartiles, deciles 5 y 7; percentiles 30, 50 e interpretar sus resultados. Sean los datos de la edad de usuarios los siguientes se determina:

CUARTILES Fórmula para datos no agrupados. Q*N/4 -Cuartil 1= (1 * 120)/ 4 = 30 El cuartil 1 es el dato ubicado en la posición número 30, el cual tiene un valor de 19 años

-Cuartil 2= es el mismo valor de la mediana; por tanto Q2 = 2*N/4 = (2 * 120)/4 Q2 = dato 60 Por lo tanto el cuartil 2 está ubicado en el dato 60 = 26 años

-Cuartil 3 = Q3 = 3* N / 4 (3 * 120)/ 4 = 90 Esto indica que el dato ubicado en la posición número 90 representa el Q3. Este dato es la edad de 52 años

Con esta información se puede determinar que: El 25% de los usuarios es menor a 19 años El 50 % de los Usuarios es menor a 26 años 75% de los usuarios es menor a 52 años y medio

PERCENTILES -Percentil 30 N → 100% i → 30%

120 → 100% i → 30% El dato número 36 fijara el percentil 3º, el dato número 36 corresponde a la edad de 20 años, de lo cual se determina que el 30% de la población del estudio es menor a 30 años. Percentil 50 N → 100% i → 50% 120 → 100% i → 50% El dato número 60, corresponde al 50% de la población es decir al percentil 50; para este caso el dato número 60 está presente en la edad de 26 años. De lo cual se puede afirmar que el 50% de la población objeto de estudio está por debajo de los 26 años de edad. DECILES DECIL 5. D*N/10 -Decil 5= (5 * 120)/ 10 = 60 El Decil 5 es el dato ubicado en la posición número 60, el cual tiene un valor de 26 años El 50 % de los usuarios son menores a 26 años.

DECIL 7. D*N/10 -Decil 7= (7 * 120)/ 10 = 84 El Decil 5 es el dato ubicado en la posición número 84, el cual tiene un valor de 48 años El 70 % de los usuarios son menores a 48 años.

Elegir una variable Continua que sea representativa y siguiendo los lineamientos, diseñar una tabla de frecuencia para datos agrupados, calcular las medidas de tendencia central, los cuartiles, deciles 3 y 7; percentiles 25, 75. Variable Cuantitativa

Cuartiles

-Cuartil 1 Q1 = 120/4 = 30 Q1 = 45,1 + {[(30 – 24) / 9] * 8.49} = Q1 = 50,75

-Cuartil 2 Q2 = 2 * 120/4 = 60 Q2 = 53,6 + {[(60 – 33) / 31] * 8.49} = Q2 = 60,99 -Cuartil 3 Q3 = 3 * 120/4 = 90 Q3 = 62,1 + {[(90 – 64) / 29] * 8.49} = Q3 = 69,71 La anterior información permite identificar que: El 25% de la población objeto de estudio pesa menos de 50,75 kilogramos El 50% de la población tiene un peso inferior a 60,99 kilogramos El 75% de la población del estudio tiene pesa menos de 69.71 Kilogramos Deciles

Decil 3. D3 = 3 * 120/10 = 36. El decil número 3, estará ubicado en el dato 36. D3 = 53,6 + {[(36 – 33) / 31] * 8.49} = D3 = 54,42

El 30% de la población de estudio se encuentra con un peso menor a 54.42 kg. -Decil 7 D7 = 7 * 120/10 = 84, el decil número 7, estará ubicado en el dato 84. D7 = 62,1 + {[(84 – 64) / 29] * 8.49} = D7 = 67,95 El 70% de los Usuarios objeto de Estudio tiene un peso menor a 67.95 kilogramos

PERCENTILES Frecuencias acumuladas.

Percentil 25 120 → 100% i → 25% P25 = 120 * 25 % = 30

100%

P25 = 45,1 + {[(30 – 24) / 9] * 8.49} = P25 = 50,75 El 25% de la población objeto de estudio pesa menos de 50,75 kilogramos -Percentil 75 120 → 100% i → 75% P25 = 120 * 75 % = 90 100% P25 = 62,1 + {[(90 – 64) / 29] * 8.49} = P25 = 69,71 El 75% de la población del estudio tiene pesa menos de 69.71 Kilogramos Medidas Univariantes de Dispersión. Variable Cuantitativa de Edad -Rango = dato mayor – Dato menor Rango = 100 – 0 = 100 El rango de los datos es de 94

Varianza

X̅ = 4180/120 = 34,83 . σ2 = (208600/120) – (34,83)2 . σ2 = 1738,33 -1212,43 . σ2 = 525,9 Desviación Típica

σ =√ {(208600/120) – (34,83)2} σ = 22,9325

Desviación Media

X̅ = 4180/120 = 34,83 Dx̅ = (2299,66 /120) =19.16

Variable Cuantitativa Discreta de Visitas por Trimestre

Rango= Dato mayor – dato menor Rango= 3 – 1 = 2

Varianza

Media: (1*86) + (2*26) + (3*8) = 1.36 visitas σ2 = (262 /120) – (1.36)2

120

σ2 = 2,1833 – 1,8496 σ2 = 0.334 Desviación Típica

σ =√ {(262/120) – (1,36)2} σ = 0,5779 Desviación Media

Dx̅ = 2,64 / 120 Dx̅ = 0,022 Con la variable Discreta elegida calcular: rango, varianza, desviación típica y coeficiente de

Variación. Interpretar los resultados obtenidos y asociarlos con el problema objeto de estudio Variable Continua Seleccionada en el ejercicio anterior. Variable de Edad en Datos no Agrupados. edad años Xi

fi

0

Xi*fi

Xi2*fi

2

5 0 3 3 2 4

0 3 8

3 4 5 7 8 13 16 17 18 19

3 2 4 1 1 1 2 4 1 5

9 8 20 7 8 13 32 68 18 95

27 32 100 49 64 169 512 1156 324 1805

20 21 22

3 60 3 63 2 44

1200 1323 968

23 24 25

7 161 5 120 3 75

3703 2880 1875

26 31 33

4 104 2 62 2 66

2704 1922 2178

1

Coeficiente de Variación

C.V. = 22,06 / 55,77 C.V. = 0,3955

Rango= 94 – 0 Rango = 94

b. Varianza

X̅ = 4083/120 = 34,025 σ2 = (203031 /120) – (34.025)2 σ2 = (1691,925) – (1157,70)2 σ2 = 534.225 Desviación Típica

σ =√ {((431642,164 / 120) – (55,77)2}

σ =√ {(203031/ 120) – (34,025)2} σ = 23,113

34 35 36

2 1 1

68 35 36

37 39

2 3

74 117

40 42 43 44 45 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 64 65 68 71 73 75 81 82 85 87 94

2 1 1 2 1 1 2 1 1 2 2 1 4 3 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 2 2 1 1 1 1 1 120

80 42 43 88 45 47 96 49 50 102 104 53 216 165 56 57 58 118 60 61 62 64 65 136 71 146 150 81 82 85 87 94 4083

2312 1225

1764 1849 3872 2025 2209 4608 2401 2500 5202 5408 2809 11664 9075 3136 3249 3364 6962 3600 3721 3844 4096 4225 9248 5041 10658 11250 6561 6724 7225 7569 8836 203031

Las medidas de dispersión representan una alta variabilidad de los datos con respecto a la media obtenida, representado en un 23,113 la deviación de los datos de la variable de la edad con respecto a la media de 34,025 años. Igualmente el coeficiente de variación para esta variable es de un 67,9% lo cual es una variación alta de los datos reales con respecto al promedio identificado. Con la variable Continua elegida calcular: rango, varianza, desviación típica y coeficiente de variación. Interpretar los resultados obtenidos y asociarlos con el problema objeto de estudio. Variable Cuantitativa Continua Seleccionada Peso

Rango Rango = 87,59 – 2,6 Rango= 84,99 Varianza

X̅ = 6693/120 = 55,77

σ2 = (431642,164 / 120) – (55,77)2 σ2 = 3597.018 – 3110,29

=

σ2 = 486,728

Desviación Típica

σ =√ {((431642,164 / 120)

– (55,7)

2}

σ =√ {((431642,164 / 120) – (55,77)2} σ = 22,06 Coeficiente de Variación

σ =√ {((431642,164 / 120)

– (55,77) 2}

C.V. = 22,06 / 55,77 C.V. = 0,3955 Al igual que en el caso anterior, la dispersión de los datos arrojados por el estudio es bastante elevada con respecto a la media identificada. Con una desviación de 22.06 de desviación con relación a la media de 55,77 kilogramos. Se calcula un coeficiente de variación de 39,55% el cual revela que los datos reales se encuentran alejados con respecto a la media en esa proporción.

Asociación y Correlación Simple Identificar dos variables cuantitativas de la situación estudiada que puedan estar relacionadas. Se seleccionan las variables cuantitativas de estatura y peso, por cuanto se encuentra que las mismas tienen una relación en la categorización de una persona. Por medio de la formula n= z2 pqN . 2 NE + Z pq Se determina el trabajar con una muestra de 29 datos. Los cuales seleccionados aleatoriamente arrojan la siguiente tabla a trabajar.

Estatura metros 1,7 1,57 1,68 1,16 1,4 1,56 1,51 0,47 1,69 1,65 1,58 1,65 1,73 1,5 1,53 1,06 1,7 1,18 1,61 0,82 1,78 0,96 0,73 1,62 1,64 1,1 1,68 1,8 1,67

Peso kilogramos 65,6 61,6 78,6 23 30,5 58,6 45,8 3,9 62,7 70,2 60,5 67,9 60,6 45,2 45,8 18,3 65,2 19,7 70,8 9,4 64,3 14,2 5,2 55,9 70 16,9 85 85 65,2

Se determina como variable independiente X = la estatura Como variable dependiente Y = el peso Realizar el diagrama de dispersión de dichas variables y determinar el tipo de asociación entre las variables. Gráfico de dispersión

La relación entre las dos variables es directa, por cuanto la línea de tendencia indica que al incrementar la estatura de los pacientes observados, se aumenta el peso que ellos tienen. - Encuentre el modelo matemático que permite predecir el efecto de una variable sobre la otra. Es confiable? Modelo matemático: y= 66.824x + 46.998 La confiabilidad de los datos es el 86,79%, lo cual arroja un nivel confiable Determine el porcentaje de explicación del modelo y el grado de relación de las dos variables. El modelo matemático anterior, explica el 86,79% de los datos suministrados Grado de relación de las dos variables

R2 = 0.8679 .r = √0.8679 Interpretación Correlación perfecta Correlación excelente Correlación aceptable Correlación regular Correlación mínima No hay correlación

.r= 0, 9316

Valores de r (+) Valores de r (-) =1 0.90 < r < 1 0.80 < r < 0.90 0.60 < r < 0.80 0.30 < r < 0.60 0 < r < 0.30

= -1 -1 < r < -0.90 -0.90 < r < -0.80 -0.80 < r < -0.60 -0.60 < r < -0.30 -0.30 < r 0

Tomado de “Estadística Básica Aplicada”; Ciro Martínez Bencardino.

De acuerdo con la tabla, para un grado de correlación entre 0.90
Estos valores como es sabido se analizan en el momento que el paciente acude a una visita médica, llevando un seguimiento y control del mismo para detectar problemas de desarrollo en los pacientes, así como índices de sobrepeso o falta de peso de acuerdo con la estatura y el IMC.

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