Partes: 1, 2, 3, 4

TABLA DE MORTALIDAD – PROVINCIA DE LA CONVENCIÓN – CENSO DE 1993

Para Mujeres

Edades

N° de mujeres

NHNV

NHS

NHF

P(i)

D(i)

K(i)

q(x)

l(x)=1-q(x)

t(x)

Per. De Ref.

15-19

3450

1983

1873

110

0.574783

0.055472

0.340656

0.018897

0.981103

2.23

1978.77

20-24

6856

9874

9127

747

1.440198

0.075653

0.879128

0.066509

0.933491

3.63

1977.37

25-29

6134

16824

14951

1873

2.742745

0.111329

1.009259

0.112360

0.887640

5.08

1975.92

30-34

4905

19234

16658

2576

3.921305

0.133929

1.059894

0.141951

0.858049

6.49

1974.51

35-39

4126

21001

17280

3721

5.089918

0.177182

1.091578

0.193408

0.806592

7.90

1973.10

40-44

3043

18103

14385

3718

5.949063

0.205380

1.068976

0.219547

0.780453

6.68

1974.32

45-49

2546

16025

12277

3748

6.294187

0.233885

1.048528

0.245235

0.754765

12.48

1968.52

 

Edad (x)

Nivel 20

Nivel 21

20.1

 

 

 

 

 

 

 

 

nqx

nqx

nqx

nlx

ndx

Px

Lx

nTx

ex

nmx

0

0.08658

0.07734

0.07734

100000

7734

0.922660

92266

6522120

65.22

0.08382

1-4

0.03932

0.03063

0.03063

92266

2826

0.969370

357760

6429854

69.69

0.00790

5-9

0.00755

0.0059

0.00590

89440

528

0.994100

445880

6072094

67.89

0.00118

10-14

0.00512

0.00404

0.00404

88912

359

0.995960

443663

5626214

63.28

0.00081

15-19

0.00772

0.00585

0.00585

88553

518

0.994150

441470

5182551

58.52

0.00117

20-24

0.01033

0.00801

0.00801

88035

705

0.991990

438412

4741081

53.85

0.00161

25-29

0.01196

0.00934

0.00934

87330

816

0.990660

434610

4302669

49.27

0.00188

30-24

0.01306

0.01069

0.01069

86514

925

0.989310

430259

3868059

44.71

0.00215

35-39

0.01514

0.01257

0.01257

85589

1076

0.987430

425257

3437801

40.17

0.00253

40-44

0.01878

0.01613

0.01613

84513

1363

0.983870

419159

3012544

35.65

0.00325

45-49

0.0235

0.02068

0.02068

83150

1720

0.979320

411452

2593385

31.19

0.00418

50-54

0.03379

0.0303

0.03030

81431

2467

0.969700

400985

2181932

26.79

0.00615

55-59

0.04811

0.04337

0.04337

78963

3425

0.956630

386255

1780947

22.55

0.00887

60-64

0.07828

0.07084

0.07084

75539

5351

0.929160

364316

1394692

18.46

0.01469

65-69

0.12876

0.11794

0.11794

70188

8278

0.882060

330243

1030376

14.68

0.02507

70-74

0.22089

0.20572

0.20572

61910

12736

0.794280

277708

700133

11.31

0.04586

75 a +

0.36131

0.34303

1.00000

49174

49174

0.000000

422425

422425

8.59

0.11641

Cuadro 5.

TABLA DE MORTALIDAD – PROVINCIA DE CUSCO – CENSO DE 1993

Para Mujeres

edades

mujeres

NHNV

NHS

NHF

P(i)

D(i)

K(i)

q(x)

l(x)

t(x)

Per. De Ref.

15-19

46,679

8,047

7,598

449

0.172390

0.055797

1.004040

0.056023

0.94398

1.05

1979.95

20-24

45,053

49,443

44,803

4640

1.097441

0.093845

1.050569

0.098591

0.90141

2.27

1978.73

25-29

39,336

95,330

83,510

11820

2.423480

0.123990

1.022653

0.126799

0.87320

4.09

1976.91

30-34

32,808

118,414

101,334

17080

3.609303

0.144240

1.028641

0.148371

0.85163

6.29

1974.71

35-39

28,018

133,703

110,464

23239

4.772039

0.173811

1.046301

0.181858

0.81814

8.76

1972.24

40-44

22,461

127,379

100,877

26502

5.671119

0.208056

1.024559

0.213166

0.78683

11.50

1969.50

45-49

19,891

119,985

92,181

27804

6.032125

0.231729

1.011265

0.234339

0.76566

14.63

1966.37

 

Nivel 17

Nivel 18

17.7

 

 

 

 

 

 

Edad (x)

nqx

nqx

nqx

nlx

ndx

nLx

nTx

ex

Nmx

< 1

0.095

0.087

0.08908

100000

8908

93918

6179570

61.80

0.09485

1-4

0.05

0.039

0.04252

91092

3873

354217

6085652

66.81

0.01093

5-9

0.01

0.008

0.00830

87219

724

434285

5731434

65.71

0.00167

10-14

0.007

0.005

0.00554

86495

479

431276

5297150

61.24

0.00111

15-19

0.01

0.008

0.00830

86015

714

428293

4865874

56.57

0.00167

20-24

0.013

0.01

0.01105

85302

943

424151

4437581

52.02

0.00222

25-29

0.015

0.012

0.01273

84359

1074

419109

4013430

47.58

0.00256

30-34

0.016

0.013

0.01386

83285

1155

413537

3594320

43.16

0.00279

35-39

0.018

0.015

0.01598

82130

1313

407369

3180783

38.73

0.00322

40-44

0.022

0.019

0.01962

80817

1586

400122

2773414

34.32

0.00396

45-49

0.026

0.024

0.02436

79232

1930

391332

2373292

29.95

0.00493

50-54

0.037

0.034

0.03483

77301

2692

379776

1981960

25.64

0.00709

55-59

0.053

0.048

0.04952

74609

3695

363809

1602185

21.47

0.01016

60-64

0.085

0.078

0.08039

70914

5701

340319

1238376

17.46

0.01675

65-69

0.139

0.129

0.13183

65213

8597

304574

898057

13.77

0.02823

70-74

0.235

0.221

0.22511

56616

12745

251221

593483

10.48

0.05073

75-79

0.377

0.361

0.36612

43872

16062

179203

342262

7.80

0.08963

80-84

0.53

0.514

0.51854

27810

14420

102996

163059

5.86

0.14001

85 y +

0.704

0.688

1.0000

13389

13389

60062

60062

4.49

0.22292

Tabla de mortalidad de la provincia del Cusco, que sera utilizada como población Tipo, pero que en realidad bastara solo la población total de la provincia.

Donde: NHNV: Número de hijos nacidos vivos.

NHS: Número de hijos sobrevivientes.

NHF: Número de hijos fallecidos

P (i) : Paridades medias

D (i) : Proporción de hijos fallecidos

K (i) : Multiplicadores

q(x): Probabilidad de morir

l(x) : Probabilidad de sobrevivir

t(x) : periodo de referencia

Entonces dado que ya tenemos las correspondientes defunciones y las tasas especificas de mujeres, tanto, de la provincia de Urubamba como de la provincia de la Convención, procederemos a la estandarización de estas dos poblaciones y que tendremos como población tipo a la provincia del Cusco, y cabe aclarar que realizaremos la estandarización directa, para lo cual tenemos la siguiente cuadro resumen de los cuadros anteriores:

Grupos de Edad

Población

Defunciones

Tasa Específica

Urubamba

La Convención

Urubamba

La Convención

Urubamba

La Convención

0

1302

4684

6729

7734

0.07086

0.08382

1-4

5443

18711

2121

2826

0.00577

0.0079

5-9

7149

22572

387

528

0.00085

0.00118

10-14

6075

19671

272

359

0.0006

0.00081

15-19

4708

16297

394

518

0.00087

0.00117

20-24

3898

14481

546

705

0.00122

0.00161

25-29

3383

12872

641

816

0.00144

0.00188

30-24

2951

10770

742

925

0.00168

0.00215

35-39

2425

8673

879

1076

0.002

0.00253

40-44

1965

6798

1158

1363

0.00267

0.00325

45-49

1832

5672

1507

1720

0.00353

0.00418

50-54

1655

4607

2213

2467

0.0053

0.00615

55-59

1412

3314

3106

3425

0.00768

0.00887

60-64

1242

3047

4908

5351

0.01277

0.01469

65 y mas

2814

5071

74397

70118

0.1745

0.18734

Total

48254

157240

100000

99931

0.29174

0.32753

Aquí observamos que las defunciones según edad de las mujeres en la provincia de Urubamba es menor que en la provincia de la Convención a medida que la edad aumenta. Por ejemplo de 10 a 14 años mueren 272 mujeres en Urubamba y 359 en la Convención, además, la tasa específica en la provincia de Urubamba es menor que en la provincia de la Convención.

Estas tasas provenientes de dos poblaciones diferentes con compasiones diferentes pueden no ser del todo comparables.

Procedimiento de estandarización
Los pasos a seguir son:

  • Identificación de la variable a ajustar: en este caso, la variable edad.
  • Elegimos una población estándar o de referencia. En estricto rigor puede utilizarse cualquiera que tenga una distribución adecuada pero para nuestro caso utilizaremos al población de Cusco.
  • Esta población debe estar categorizada por los mismos estratos de edad que nuestras tasas específicas
  • Se calcula el número estandarizados de casos, aplicando las tasas de incidencia específicas por grupo atareo de Urubamba y la Convención, a la población estándar. Debe observarse con atención los amplificadores utilizados en las tasas en el cálculo del número esperado de casos. En la siguiente tabla se detalla el procedimiento:

Grupos de Edad

Población

Tasa Específica

Número de Caso
Estandarizados

Cusco

Urubamba

La Convención

Urubamba

La Convención

0

1957

0.07086

0.08382

*138.67302

164.03574

1-4

7316

0.00577

0.0079

42.21332

57.7964

5-9

9838

0.00085

0.00118

8.3623

11.60884

10-14

11260

0.0006

0.00081

6.756

9.1206

15-19

11966

0.00087

0.00117

10.41042

14.00022

20-24

10320

0.00122

0.00161

12.5904

16.6152

25-29

8317

0.00144

0.00188

11.97648

15.63596

30-24

7142

0.00168

0.00215

11.99856

15.3553

35-39

5682

0.002

0.00253

11.364

14.37546

40-44

4519

0.00267

0.00325

12.06573

14.68675

45-49

3514

0.00353

0.00418

12.40442

14.68852

50-54

2978

0.0053

0.00615

15.7834

18.3147

55-59

2171

0.00768

0.00887

16.67328

19.25677

60-64

2015

0.01277

0.01469

25.73155

29.60035

65 y mas

4192

0.1745

0.18734

731.504

785.32928

Total

93187

0.29174

0.32753

1068.50688

1200.42009

• * (0.07086 x 1957) = 138.67302 defunciones

  • Calculamos las tasas estandarizadas, en nuestro ejemplo, tasas estandarizadas por edad, las que resultaron ser iguales para ambas poblaciones.
    Urubamba = (1068.50688 / 93187)*1000 =11.47 defunciones por 1.000
    La Convención = (1200.42009 / 93187)*1000 =12.88 defunciones por 1.000
    Por lo tanto, la diferencia inicial entre las tasas brutas de incidencia era explicada por la diferente estructura de edad entre las poblaciones de A y B.

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

De esta manera, si la provincia de Urubamba tuviera la estructura poblacional de la provincia del Cusco, se presentarían 11.47 defunciones por cada mil habitantes, mientras que, bajo iguales condiciones, en la provincia de la Convención se presentarían 12.88 defunciones por cada mil habitantes.  Queda entonces claramente evidenciado, que el patrón de mortalidad en la provincia de Urubamba es mucho menor que en la provincia de la Convención, lo que significa que el riesgo de morir, eliminando el efecto de las estructuras por edades, está en una razón de 1 a 2, en favor de la región Urubamba.

Como toda medida-resumen, las tasas ajustadas pueden esconder diferencias entre los grupos, que pueden ser de relevancia para explicar cambios en las tasas debidas o asociadas a la variable que se desea ajustar, por ejemplo. Por esta razón, es importante analizar en lo posible las tasas específicas en conjunto con las tasas ajustadas

BIBLIOGRAFÍA:

  • Análisis Demográfico por: Lic. Patricia Velarde Peña

  • Centro Centroamericano de la población de la Universidad de Costa Rica: Estandarización de Datos.

  • Boletín de la Universidad Católica de Chile.

 

Autores:

Lic. Sandra Salazar Palomino

Br. Wilbert Colque Candia

wilb_coca[arroba]hotmail.com

APURÍMAC – PERÚ

Partes: 1, 2, 3, 4


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