Analisis de Variables Multiparametricas en el Diagnostico Situacional y la Evaluacion Cualitativa de...

8/3/2019 Analisis de Variables Multiparametricas en el Diagnostico Situacional y la Evaluacion Cualitativa de los Riesgos a la Salud Publica y al Medio Ambiente de los Cementerios en Col

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ANALISISDEVARIABLESMULTIPARAMETRICAS

METODODELANALISISDECONGLOMERADOSPARALAPRIORIZACIONDEMUNICIPIOSENEL

MARCO

DEL

ESTUDIO

DE

DIAGNOSTICO

SITUACIONAL

Y

LA

EVALUACIN

CUALITATIVA

DE

LOS

RIESGOSALASALUDPBLICAYALMEDIOAMBIENTEDELOSCEMENTERIOSDECOLOMBIA


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INDICE

Pg.

1. INTRODUCCION 5

2. PLANTEAMIENTODELPROBLEMA 5

3. MARCOCONCEPTUALANLISISDECONGLOMERADOS 6

3.1 ClasesdeConglomerados 8

4. VARIABLESUTILIZADAS 10

5.

RESULTADOSANLISIS

DE

CONGLOMERADOS

(CONGLOMERADOS

K

MEDIAS)

13

5.1 AnlisisdeconglomeradosdeKmedias(interpretaciondelosresultados) 14

6. TAMAODEMUESTRAYMUNICIPIOSREPRESENTATIVOS 32

6.1 Definiciones 32

6.2 Anlisispreliminar 34

6.3 Municipiosseleccionadosyobjetodeestudio 36

7. CONCLUSIONES 40

8. REFERENCIAS 41

9.

PLANOSDE

LOCALIZACION

GEOGRAFICA

42


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RESUMEN

El presente documento constituye el informe del mes de Marzo/2010 presentado a la

Procuradura Generalde laNacin enel marcodel desarrollode laconsultora especializadaen

cementerios. El presente informe se centra en establecer un mejor conocimiento de la realidad

socioeconmicadelespaciogeogrficoqueconformanlossieteDepartamentospriorizadospara

el estudio de consultora tcnica especializada: Diagnostico situacional y la evaluacincualitativadelosriesgosalasaludpblicayalmedioambienteparaquesepuedanapreciarlosfactores ms caractersticos desde la perspectiva de las estadsticas vitales, calidad de vida y

nmerodehomicidios,ysunaturalyevidenteimpactoenelnmerodeinhumacionesy/ondice

de actividades propias al sector de los cementerios mediante el mtodo de anlisis de

conglomerados o clster, el objeto del presente informe es identificar los grupos de municipios

que

muestran

caracteres

demogrficos

y

socioeconmicos

comunes

cuantificndolos

e

identificndolosparasupriorizacincomoobjetodeestudioyvaloracin.

Palabrasclave:Anlisiscluster/anlisisdeconglomerados/Caracterizacin/Municipios.

MauricioJavierVictoriaNio.

IngenieroSanitarioUniversidaddelValle.

[email protected]


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ABSTRACT

The present document constitutes the report of the month of March/2010 presented to the

ProcuraduraGeneraldelaNacininthemarkofthedevelopmentoftheconsultancyspecialized

in cemeteries. The formless present is centered in a better knowledge of the socioeconomic

realityofthegeographicalspacethatconformthesevenDepartmentsprioritizedforthestudyof

specialized technical consultancy: "Diagnose situational and the qualitative evaluation of therisks to thepublichealthand theenvironment" so that the most characteristic factors can beappreciated from theperspectiveof thevitalstatistics,qualityof life andnumberofhomicides,

and their natural and evident impact in the number of burials and/or index of activities

characteristic to the sector of the cemeteries by means of the method of analysis of

conglomerates or cluster, the object of the formless present is to identify the groups of

municipalities

that

show

common

demographic

and

socio

economic

characters

quantifying

them

andidentifyingthemlikestudyobjectandvaluation.

KeyWords:Clusteranalysis/mixturemodels.


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1. Introduccion

La heterogeneidad de una poblacin constituye la materia prima del anlisis cuantitativo, sin

embargo, en ocasiones, el individuo u objeto particular, aislado, resulta un "recipiente" de

heterogeneidad demasiado pequeo, la unidad de observacin es demasiado reducida con

relacin al objetivo del anlisis, en estos casos, se trata entonces de agrupar a los sujetos

originalesengrupos,centrandoelanlisisenesosgrupos,ynoencadaunode los individuos,si

existeuna"taxonoma"yadiseadaqueresultetil,ajustadaalobjetivodeanlisis,serecurrea

ella,perosinoesas,deberemoscrearla,generandounanueva"agrupacin"querespondabiena

lasdimensionesdenuestroanlisis.

2. Planteamientodelproblema

En el marco del estudio adelantado para la consultora especializada en cementerios, se ha

planteadoeldiagnosticosituacionalylaevaluacincualitativade losriesgosalosatrabajadores,

poblacinymedioambiente,apartirde laidentificacin,validacinyaplicacindeinstrumentos

metodolgicos, acordesa la realidad Colombiana, eneste sentido, sehan focalizado de manera

inicial siete (7) Departamentos objeto de estudio a saber: Antioquia (Urab Antioqueo y Bajo

Cauca), Crdoba, Cundinamarca, Magdalena, Nario y Putumayo, sin embargo, la dimensin

geogrfica del rea de estudio (259 municipios) hace casi imposible la tarea de caracterizar y

valorarcadaunode losmismos, la inferenciaestadsticanosproveedemtodosyherramientas

adecuados para determinar la muestra representativa que con un grado aceptable de error y

probabilidadnos

permita

inferir

al

resto

de

la

poblacin

las

variables

yparmetros

cualificados

y

cuantificados,enestepunto,esimportanteresaltarqueadoptandolosvaloresrecomendadosen

estadstica(niveldeconfianzadel95%yunerrormximopermitidoentreel36%)lamuestraan

siguesiendodegranmagnitud(209municipios)porlocual,sedebenagruparlosmunicipiosen


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Elpresenteinformesecentraenestablecerunmejorconocimientodelarealidadsocioeconmica

delespaciogeogrficoqueconforman lossieteDepartamentosparaquesepuedanapreciar los

factores ms caractersticos desde la perspectiva de las estadsticas vitales, calidad de vida y

nmerodehomicidios, ysunaturalyevidenteimpactoenelnmerodeinhumacionesy/ondice

deactividadespropiasalsectordeloscementerios,elobjeto,esidentificargruposdemunicipios

que muestren caracteres demogrficos y socioeconmicos comunes cuantificndolos e

identificndolosparasuposteriorpriorizacincomoobjetodeestudioyvaloracin.

3. Marcoconceptualanlisisdeconglomerados

El trmino anlisis de conglomerados o anlisis de Clster se utiliza para definir una serie de

tcnicas, fundamentalmente algoritmos matemticos, que tienen por objeto la bsqueda de

grupossimilaresdeindividuosodevariablesquesevanagrupando.

Elobjetivoprincipaldelanlisisdeconglomeradosesclasificarlosobjetosenpartesrelativamente

homogneasconbaseaunconjuntodevariablesdeterminadas.Losobjetivosdeungrupodeben

desersimilaresentrminosdelasvariablesydiferentesalosobjetosdelosotrosgrupos.

Elanlisisdeconglomeradosesdiferentealanlisisde factoresyalanlisisdiscriminante.Enel

anlisis de factores reducimos el nmero de variables, mientras que en el anlisis de

conglomeradosseagrupan losobjetos (individuos).Enelcasodelanlisisdiscriminante,aunque

tambinagrupaobjetos,serequiereelconocimientopreviodeunaagrupacinestablecidaafinde

desarrollaruna

regla

de

clasificacin.

Mientras

que

en

el

caso

de

anlisis

de

conglomerados

no

es

necesariounconocimientoprevio porque los datos son losquesiguieren losgrupos de manera

natural.


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Entrelasdiferentesmedidasdesimilitudestn:

DistanciaEuclidiana:SebasaenelteoremadePitgorasyessimilaraencontrarlahipotenusaen

unngulorecto.Laformulageneralizadaparakdimensioneses:

2

12

2

12

2

12 )(...)()( kkyyxxd +++=

DistanciadeManhattan:Estamedidaseobtienemediantelasumadelasdiferenciasabsolutasen

elvalordecadavariable.

DistanciadeCauchy:Sedefinecomo ladiferenciaabsolutamximaen losvaloresparacadauna

delasvariables.

DistanciadeMahalanobis:EstadistanciatienelaventajadedividirladistanciaEuclidianasobrela

matizdevarianzasycovarianzas,eliminandolasunidades.Estadistanciasedefinecomo:

)()(12

ccciMxMxD =

El uso de distintas medidas nos puede llevar a resultados diferentes del conglomerado. Por

consiguiente,esrecomendableutilizarvariasmedidasycomparar losresultadosparaobtenerel

msconvincenteparalosobjetivosdelanlisisdeconglomerados.


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3.1 ClasesdeConglomerados

El anlisis de conglomerados puede ser de dos formas: jerrquico o no jerrquico. El

conglomeradojerrquico como su nombre lo indica, desarrolla unajerarqua o estructura en

formaderbol(dendograma)yasuvezsedivideendostipos:

1. Jerrquico por divisin: En este tipo de anlisis se inicia con un solo grupo. Losconglomerados

se

van

obteniendo

apartir

de

divisiones

hasta

lograr

que

cada

uno

de

los

individuosformeungrupo.

2. Jerrquicoporaglomeracin:enestetipodeanlisiscadaunodelosobjetosempiezaenungrupodiferente,losconglomeradossevanobteniendoalagruparlosobjetosengrupos

cadavez

ms

grandes.

El

proceso

es

reiterativo

hasta

llegar

aformar

un

solo

grupo.

Encasode losconglomeradosjerrquicosexistenvariastcnicaspara iragrupandocadaunode

losobjetos.Lasprincipalestcnicasson:

1. EnlaceSencillo:sebasaenladistanciamnimaoenlaregladevecinosmsprximos.Losprimerosdosconglomeradossonaquellosquetienenlamenordistanciaentres.Encada

unade lasetapas, ladistanciaentredonconglomeradoses ladistanciaentresuspontos

ms prximos. Este proceso continua hasta que los puntos se encuentran en un solo

conglomerado.

2. Enlace Completo: Es similar al enlace sencillo, excepto que se utiliza la distancia mslejanaparaagrupar losconglomeradosdecadaunade lasetapas.Ladistanciaentredos

conglomeradossecalculacomoladistanciamximaentresuspuntosmslejanos.


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3. EnlacePromedio: Funciona de manera similar, pero en este caso la distancia entre dosconglomerados se define como el promedio de la distancia entre todos los pares de

objetosdondeseencuentraunmiembrodelparencadaunodelosconglomerados.Como

sepuedeverestetipodeenlacecombinalosdosanteriores,porloqueresultaserelms

utilizado.

4. MtododeWard:consisteencalcularlasmediasparatodaslasvariablesparaobtenerelcentroide

del

grupo.

Despus

para

cada

uno

de

los

objetos

se

calcula

la

distancia

Euclidianaalcentroide,estadistanciasesumaaladetodoslosobjetos.Encadaobjetose

combinan los dos conglomerados con el menor incremento en la suma total de los

cuadradosdelasdistanciascontratodoslosconglomerados.

La

segunda

forma

de

realizar

conglomerados

en

mediante

el

mtodo

del

centroide

que

consiste

en

queladistanciaentredosgruposquedadeterminadaporladistanciaentresuscentroides(medias

detodaslasvariables).Cadavezquehayunanuevaagrupacinsecalculaelnuevocentroide.

ElconglomeradonojerrquicotambinseconoceconelnombredeKMedias.Enestemtodose

debe definir el nmero de grupos, lo cual puede representar una desventaja si no se tiene un

conocimientopreviodelosdatos.Estetipodeconglomeradosincluyentresagrupacionesqueson:

1. Umbral Secuencial: se elige un centro de grupo y se agrupan todos objetos que estndentrodeunrango,yaespecificadopreviamente,apartirdelcentro.Despusseeligeun

nuevocentrodegrupoyelprocesoserepiteparalospuntossinagrupar.

2. UmbralParalelo: funcionademanerasimilaralumbralsecuencialperocon ladiferenciadequeseeligentodosloscentroidesdemanerasimultneaylosobjetosdentroelnivelse

agrupanconelcentromsprximo.


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EsimportantemencionarqueenelcasodelanlisisdeConglomeradosporKMediasesnecesario

que las variables estn en las mismas unidades, o en su defecto estn estandarizadas. El no

cumplirconelsupuestoanteriorpuede llevaraobteneragrupacionesnohomogneasentresus

objetos.

4. Variablesutilizadas

A partir de la informacin obtenida del Departamento Administrativo Nacional de Estadstica

(DANE)ydelProgramaPresidencialdeDerechosHumanosyDerecho InternacionalHumanitario,

se ha elaborado una base de datos a nivel de los siete (7) Departamentos focalizados y los

doscientos cincuenta y nueve (259) municipios que los componen en la que se han incluido las

principalesvariables

demogrficas

ysocio

econmicas

que

conforman

los

parmetros

de

entrada

almodelomatemticodeformacindeconglomeradosoclster.

De manera amplia y general, las variables seleccionadas han sido determinadas por su relacin

causaefecto en ladinmicadel funcionamiento de laactividadespropias de loscementerios,si

visualizamos los cementerios como un proceso con entradas y salidas, entenderemos que el

insumodeentradasonloscuerposdepersonasfallecidas,adicionalmente,unmayornmerode

procesosestar ligadoaunamayoractividaden lasactividadesde inhumacinyexhumacin,el

modeloestimalaactividaddeloscementerioscomofuncindelasvariableslocales(demogrficas

ysocioeconmicas)decadamunicipio,lasvariablesutilizadassonlassiguientes:

1. [DEFCE1999]=Nmerodedefuncionesporcausasexternas.

2. [DEFNF2009]=Nmerodedefuncionesnofetales.


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Las dos primeras variables ([DEFCE1999] y [DEFNF2009]) tratan de recoger la dinmica de las

defuncionesentendiendoqueunamayoractividadenlosindicadoresnecesariamenteestligada

ovinculadaaunamayoractividadenelsectordeloscementerios.

La variable [NBI2005] vincula a unos factores de origen estructural: en la pobreza, en las

desigualdades econmicas, en la falta de oportunidades sociales, polticas o econmicas que

ofreceelsistemacomoprobablecausadelagnesislocaldelaviolencia.

EneldocumentoUnaexplicacindelascausaseconmicasdelaviolenciaenColombia1sehan

extrado los siguientes apartes que sustentan la inclusin de la variable necesidades bsicas

insatisfechascomodeterminanteparcialde lasdinmicas localesynacionalesenelnmerode

inhumacionesyexhumacionesdesde laperspectivade laviolencia,unavisinmsampliapodr

determinar

adicionalmente,

por

ejemplo,

que

un

menor

acceso

a

la

salud,

saneamiento

bsico

y

aguapotabletambinsondeterminantesyconexasenlastasasdedefunciones.

LpezyGarca[1999]porsuparteargumentanydemuestranque lapobrezay ladesigualdadse

constituyen en un determinante importante de la violencia. Es decir, la inequidad produce

violenciaenuncontextodinmico,yestosehacemsevidente:cuandoelEstadoesdbilynoes

capazdeasumirfuncionesdepretensindelegalidad,demediacindeconflictos,deprovisinde

bienestarcolectivoydeformacindeciudadana.Finalmenteeltrabajosugierequelaspolticas

pblicassedebendirigirareducirlascausasdelapobreza.

Valenzuela [2001], discute los factores y mitos sobre la violencia, el trabajo argumenta que la

evidencia

emprica

sobre

la

relacin

entre

factores

objetivos

y

violencia

es

la

ms

difcil

de

interpretar,yreconocequeestudioscomparativosinternacionaleshandemostradoquehayuna

relacindecausalidadentreladesigualdadylaviolencia.Enesterespectoadvierteeldocumento

losiguiente:puestoquemuchosestudiosrespaldanlacapacidadexplicativadeporlomenosun


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segn laargumentacinexplicativadadaenel trabajo laevidenciadediferentes investigaciones

nojustificaelcalificativodemitoatribuidoa larelacinentrecausasobjetivasyviolencia.Por

otro lado, la desigualdad no puede desligarse tan ntidamente de la pobreza, puesto que es su

inclusin como parte de la ecuacin de desigualdad lo que explica el efecto de esta sobre la

violencia.

De la verificacin emprica, de hiptesis comunes sobre factores asociados con la violencia se

puedeafirmar

que

la

violencia

tiende

areproducirse

con

ms

probabilidad

en

sectores

ozonas

con

altasposibilidadesdeacumulacineconmicayconpresenciadbildelEstado.Sinembargo,en

las zonas y grupos de poblacin con niveles altos de violencia, los pobres son las principales

vctimas. Las desigualdades existentes para que las personas y las familias utilicen su potencial

para alcanzar las condiciones deseables de calidad de vida, favorecen la reproduccin de la

violencia. La presencia de los grupos armados es indudablemente un elemento generador de

violencia.

Lavariable[NHM2007]midelosnivelesdeviolenciaasociadosacadamunicipiopormediodela

cuantificacindelnmerodehomicidios.

Lavariable[NHB2005]cruzatransversalmentetodaslasanterioresvariablesdndolepesoacada

unadeellassegnseaelnmerodehabitantesdecadamunicipio.


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5. Resultadosanlisisdeconglomerados(ConglomeradosKmedias)

Elanlisisdeconglomerados(eningls,clsteranalisys)esunatcnicamultivariantequepermite

agrupar los casos o variables de un archivo de datos en funcin del parecido o similaridad

existenteentreellos.

Como tcnica de agrupacin de variables, el anlisis de conglomerados es similar al anlisis

factorial;pero,mientrasquelafactorizacinesmsbienpocoflexibleenalgunosdesussupuestos

(linealidad, normalidad, variables cuantitativas, etc.) y siempre estima de la misma manera la

matrizdedistancias,laaglomeracinesmenosrestrictivaensussupuestos(noexigelinealidad,ni

simetra,permitevariablescategricas,etc.)yadmitevariosmtodosdeestimacinde lamatriz

dedistancias.

Como tcnica de agrupacin de casos, el anlisis de conglomerados es similar al anlisis

discriminante.Sinembargo,mientrasqueelanlisisdiscriminanteefectalaclasificacintomando

como referencia un criterio o variable dependiente (los grupos de clasificacin), el anlisis de

conglomerados permite detectar el nmero ptimo de grupos y su composicin nicamente a

partir

de

la

similaridad

existente

entre

los

casos;

adems,

el

anlisis

de

conglomerados

no

asume

ninguna distribucin especfica para las variables. Por simplicidad, en este captulo se comienza

exponiendolaagrupacindecasos.

Dadalagrancantidaddedatosdeentrada,paraelanlisisyprocesamientode la informacinse

hautilizadoelsoftware:SPSSStatisticsversin17.0.0,ElprogramaSPSSdisponededostiposdeanlisisdeconglomerados:elanlisisdeconglomeradosjerrquicoyelanlisisdeconglomerados

de K medias. El mtodo jerrquico es idneo para determinar el nmero ptimo de

conglomerados existente en los datos y el contenido de los mismos. El mtodo de K medias

permite procesar un nmero ilimitado de casos pero slo permite utilizar un mtodo de


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Ambosmtodosdeanlisissondetipoaglomerativo,enelsentidodeque,partiendodelanlisis

de los casos individuales, intentan ir agrupando casos hasta llegar a la formacin de grupos o

conglomerados homogneos. Pero existen tambin mtodos divisivos que parten de la muestra

globalcomounslogrupoylavandividiendoensubgruposhastallegaralaformacindegrupos

o conglomerados homogneos con un nmero relativamente reducido de sujetos. Las tcnicas

divisivas son especialmente adecuadas para el anlisis de variables categricas. Uno de los

mtodos divisivos ms difundido es el CHAID (disponible como un procedimiento autnomo

dentrodel

mdulo

AnswerTree

de

SPSS).

5.1 AnlisisdeconglomeradosdeKmedias(interpretaciondelosresultados)

ElanlisisdeconglomeradosdeKmediasesunmtododeagrupacindecasosquesebasaenlas

distancias existentes entre ellos en un conjunto de variables (este mtodo de aglomeracin no

permiteagruparvariables).Versionesanterioresdelprocedimientocomenzabanelanlisisconla

asignacin de los K primeros casos a los centros de los K conglomerados (los centros

multivariantesde losconglomeradossedenominancentroides).En laversinactualsecomienza

seleccionadolosKcasosmsdistantesentres(elusuariodebedeterminarinicialmenteelnmero

K

de

conglomerados

que

desea

obtener).

Y

a

continuacin

se

inicia

la

lectura

secuencial

del

archivodedatosasignandocadacasoalcentromsprximoyactualizandoelvalordeloscentros

amedidaquesevanincorporandonuevoscasos.Unavezquetodosloscasoshansidoasignadosa

unode losKconglomerados,se iniciaunproceso iterativoparacalcular loscentroidesfinalesde

esosKconglomerados.

El anlisis de conglomerados de K medias es especialmente til cuando se dispone de un gran

nmerodecasos.Existelaposibilidaddeutilizarlatcnicademaneraexploratoria,clasificandolos

casos e iterando para encontrar la ubicacin de los centroides, o slo como tcnica de


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5.1.1 AnlisisdeconglomeradosDepartamentodeAntioquia(UrabyBajoCauca)

ClusterMembership

CaseNumber MUNICIPIO Cluster Distance

1 Arboletes 4 ,380

2 Necocl 4 ,940

3 SanJuandeUrab 4 ,601

4 SanPedrodeUrab 4 ,582

5 Apartad 1 ,000

6 Carepa 3 1,214

7 Chigorod 3 1,071

8 Turbo 2 ,000

9

Murind

4

1,584

10 Mutat 4 1,381

11 VigadelFuerte 4 ,856

12 Caucasia 3 2,046

13 ElBagre 3 ,957

14 Nech 4 ,458

15 Taraz 3 1,679

16 Cceres 4 ,906

17 Zaragoza 4 ,871


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FinalClusterCenters

Cluster

1 2 3 4

Zscore: DEFUNCIONESCAUSAS

EXTERNAS

2,99574 1,44202 ,01071 ,44913

Zscore: DEFUNCIONESNO

FETALES

1,79972 1,44066 ,51090 ,57949

Zscore: NBI 2,24213 ,24044 ,77774 ,58904

Zscore: HABITANTES 2,40490 2,09494 ,21365 ,55681

Zscore: HOMICIDIOS ,52271 3,19367 ,16316 ,45322

ParaelDepartamentodeAntioquia (UrabAntioqueoyBajoCauca)sehan formadocuatro(4)

gruposclaramente

diferenciados,

la

interpretacin

de

los

municipios

incluidos

en

cada

uno

de

los

grupos se realiza en funcin de los valores que los cinco factores toman en el centro de los

clusters,estonosdaunaideadelosvaloresdelasvariablesoriginalesquetendrnlosmunicipios

de cada grupo, y son estas variables las que finalmente caracterizaran a cada uno de ellos. A

continuacinsehaceelanlisisdecadagruposegnseasujerarquizacin.

Grupo No 1: (Apartad), est conformado por un (1) municipio, se trata del municipio que

concentra el mayor valor de defunciones por causas externas y no fetales, de igual forma,

concentra el mayor ncleo poblacional de la zona, en consecuencia, a este conglomerado lo

podramosdenominarconglomeradocapital,cuentaconunvalorbajodeNBIyunvalormediode

violencia (homicidios), sin embargo, su alta dinmica demografa (crecimiento poblacional y

defunciones)lo

hace

estar

de

manera

jerrquica

ala

cabeza

de

los

dems

grupos.

GrupoNo2:(Turbo),estconformadoporun(1)municipio,setratadelmunicipioqueconcentra

el segundo mayor valor de defunciones por causas externas y no fetales, de igual forma,


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GrupoNo 3: (Carepa, Chigorod, Caucasia, Taraz y El Bagre), est conformado por cuatro (4)

municipios,setratadelgrupodemunicipiosqueconcentra losvaloresmediobajopoblacionales

ascomovaloresmediobajodedefuncionesporcausasexternasynofetales,elgrupocuentacon

unvalormediobajodeNBIyviolencia(homicidios).

GrupoNo4:(Arboletes,Necocl,SanJuandeUrab,SanPedrodeUrab,Murind,Mutat,Viga

delFuerte,Nech,CceresyZaragoza),estconformadopordiez(10)municipios,setratade los

municipios

que

concentran

los

valores

ms

bajos

poblacionales

as

como

valores

menos

representativosencuantoadefuncionesporcausasexternasynofetales,elgrupocuentaconel

valormsaltodeNBIyelmenorvalordeviolencia(homicidios),aesteconglomeradoentrminos

deproductoseinsumosparaelreadecementerios(tcnico,sanitarioyambiental)lopodramos

considerar como el menos representativo para los objetivos planteados en el diagnostico

situacional y la evaluacin cualitativa de los riesgos a los a trabajadores, poblacin y medio

ambiente.

Losmunicipiosfinalespriorizadosenordenjerrquicoquedandelasiguientemanera:

GRADO MUNICIPIO CLUSTER

1

Apartad

1

2 Turbo 2

Carepa 3

Chigorod 3

Caucasia 3

ElBagre 3

3

Taraz 3


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5.1.2 AnlisisdeconglomeradosDepartamentodeCrdoba

ClusterMembership

Case

Number MUNICIPIO Cluster Distance

1 Montera 1 ,000

2 Ayapel 2 ,527

3 Buenavista 2 ,354

4

Canalete

4

,496

5 Cotorra 2 ,519

6 Ceret 2 1,242

7 Chim 2 ,553

8 Chin 2 ,662

9 CinagadeOro 2 ,302

10 Lorica 2 1,442

11 LosCrdobas 4 ,442

12 LaApartada 2 ,802

13 Momil 2 ,619

14 Montelbano 3 1,226

15 Moitos 4 ,401

16 PlanetaRica 2 ,691

17 PuebloNuevo 2 ,410

18 PuertoEscondido 4 ,342

19

PuertoLibertador 3

,551

20 Pursima 2 ,806

21 Sahagn 2 1,041

22 SanAndrsde

Sotavento

4 ,753

23 SanAntero 2 ,519

24 SanBernardodel

Viento

4 ,918

25

SanCarlos

2

,630

26 SanPelayo 2 ,301

27 Tierralta 3 1,148

28 Valencia 4 ,454


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FinalClusterCenters

Cluster

1 2 3 4


EXTERNAS

4,90558 ,19019 ,31181 ,37254


FETALES

4,95422 ,12211 ,25655 ,30124

Zscore:

NBI1,84403

,40906

,27155

1,37324

Zscore: HABITANTES 4,72441 ,16604 ,11997 ,32310

Zscore: HOMICIDIOS 3,20557 ,33923 1,96780 ,47742

ParaelDepartamentodeCrdobasehanformadocuatro(4)gruposclaramentediferenciados,la

interpretacinde

los

municipios

incluidos

en

cada

uno

de

los

grupos

se

realiza

en

funcin

de

los

valores que los cinco factores toman en el centro de los clusters, esto nos da una idea de los

valoresdelasvariablesoriginalesquetendrnlosmunicipiosdecadagrupo,ysonestasvariables

lasquefinalmentecaracterizaranacadaunodeellos.Acontinuacinsehaceelanlisisdecada

gruposegnseasujerarquizacin.

Grupo No 1: (Montera), est conformado por un (1) municipio, se trata del municipio que

concentra el mayor valor de defunciones por causas externas y no fetales, de igual forma,


podramosdenominarconglomeradocapital,cuentaconelvalormsbajodeNBIyelvalorms

altodeviolencia(homicidios)enlazona,sualtadinmicademografa (crecimientopoblacionaly

defunciones)lohaceestardemanerajerrquicaalacabezadelosdemsgrupos.

GrupoNo3:(Montelbano,PuertoLibertador,Tierralta),estconformadoportres(3)municipios,

t t d l t l d l d d f i t d


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Grupo No 2: (Ayapel, Buenavista, Cotorra, Ceret, Chim, Chin, Cinaga de Oro, Lorica, La

Apartada, Momil, Planeta Rica, Pueblo Nuevo, Pursima, Sahagn, San Antero, San Carlos y San

Pelayo),est

conformado

por

diecisiete

(17)

municipios,

se

trata

de

los

municipios

que

concentran

los valores mediobajo poblacionales as como valores mediobajo de defunciones por causas

externasynofetales,elgrupocuentaconunvalormediobajodeNBIyviolencia(homicidios).

GrupoNo4: (Canalete,LosCrdobas,Moitos,PuertoEscondido,SanAndrsdeSotavento,San

Bernardo

del

Viento

y

Valencia)

est

conformado

por

siete

(7)

municipios,

se

trata

de

los

municipios que concentran los valores ms bajos poblacionales as como valores menos

representativosencuantoadefuncionesporcausasexternasynofetales,elgrupocuentaconel

valormsaltodeNBIyelmenorvalordeviolencia(homicidios),aesteconglomeradoentrminos

deproductoseinsumosparaelreadecementerios(tcnico,sanitarioyambiental)lopodramos

considerar como el menos representativo para los objetivos planteados en el diagnostico

situacional y la evaluacin cualitativa de los riesgos a los a trabajadores, poblacin y medio

ambiente.



1 Montera 1

Montelbano 3

PuertoLibertador 32

Tierralta 3

Ayapel 2

Buenavista 2

Cotorra 2

Ceret

2Chim 2

Chin 2

CinagadeOro 2

Lorica 2

LaApartada 2

M il 2

3


21/48

5.1.3 AnlisisdeconglomeradosDepartamentodeCundinamarca

InitialClusterCenters

Cluster

1 2 3 4 5 6


EXTERNAS

,57137 2,16739 8,99481 ,31531 1,45805 ,58131


FETALES

2,78705 ,00070 7,85383 ,30593 ,12279 ,46872

Zscore: NBI 1,88492 1,40472 1,14709 3,11933 ,79494 ,32527

Zscore: HABITANTES 1,89099 1,95369 9,16310 ,30023 ,00384 ,20151

Zscore: HOMICIDIOS ,28603 1,35950 10,04485 ,09086 ,29949 ,20191

ParaelDepartamentodeCundinamarcanosehatomadoencuenta laciudaddeBogotD.Cpor

generarunsesgoevidenteenlainformacinprocesadaporsusaltosvaloresmediosencadauna

delascincovariablesestudiadas,sehanformadoseis(6)gruposclaramentediferenciados,dadoel

volumen de municipios (116) se recomienda consultar el archivo anexo en formato MS Excel

variables.xlsxparamayorreferenciadelosgruposformados,lainterpretacindelosmunicipios

incluidos en cada uno de los grupos se realiza en funcin de los valores que los cinco factores

tomanenelcentrode losclusters,estonosdauna ideade losvaloresde lasvariablesoriginales

quetendrnlosmunicipiosdecadagrupo,ysonestasvariableslasquefinalmentecaracterizaran

acadaunodeellos.Acontinuacinsehaceelanlisisdecadagruposegnseasujerarquizacin.

GrupoNo3:(Soacha),estconformadoporun(1)municipio,setratadelmunicipioqueconcentra

elmayorporcentajededefuncionesporcausasexternasynofetales, deigualforma,concentrael

mayor ncleo poblacional de la zona (exceptuando Bogot D.C), en consecuencia, a este


22/48

GrupoNo 2: Est conformado por once (11) municipios, se trata del grupo que concentra el

segundomayorvalordedefuncionesporcausasexternas, de igualforma,concentraelsegundo

mayorncleo

poblacional

de

la

zona,

cuenta

con

un

valor

medio

bajo

de

NBI,

es

el

segundo

mayor

grupoporvalordeviolencia(homicidios)enelDepartamento.

GrupoNo 1: (Cha, Fusagasug y Girardot), est conformado por tres (3) municipios, el grupo

concentra el tercer grupo poblacional (en magnitud) de la zona, se trata de los municipios que

concentranlos

valores

medio

bajo

poblacionales

as

como

valores

medio

bajo

de

defunciones

no

fetales,elgrupocuentaconunbajovalordeNBIyviolencia(homicidios).

GruposNo4,5y6:Estconformadoporcientoun (101)municipios,se tratade losmunicipios

que concentran losvaloresmsbajos poblacionales ascomovalores menos representativos en

cuanto a indicadores vitales, el grupo cuenta con el valor ms alto de NBI y el menor valor de

violencia(homicidios),aesteconglomeradoentrminosdeproductose insumosparaelreade

cementerios (tcnico, sanitario y ambiental) lo podramos considerar como el menos

representativo para los objetivos planteados en el diagnostico situacional y la evaluacin

cualitativadelosriesgosalosatrabajadores,poblacinymedioambiente.

Losmunicipios

finales

priorizados

en

orden

jerrquico

quedan

de

la

siguiente

manera:


1 Soacha 3

Cajic 2

Facatativ 2

Funza 2

Guaduas

2

LaMesa 2

Madrid 2

Mosquera 2

Pacho 2

VilladeSanDiegode2

2


23/48

5.1.4 AnlisisdeconglomeradosDepartamentodeMagdalena

FinalClusterCenters

Cluster

1 2 3 4 5


EXTERNAS

4,34107 ,14898 ,18517 ,40996 1,09676


FETALES

4,57569 ,05307 ,23277 ,26995 ,18940

Zscore: NBI 2,79037 1,46289 ,90106 1,96519 1,49188

Zscore: HABITANTES 4,43223 ,14629 ,26400 ,35921 ,68222

Zscore: HOMICIDIOS 4,09731 ,64135 ,35610 ,42635 1,56856


Cluster

6 7

Zscore:

DEFUNCIONESCAUSAS

EXTERNAS

,37351

,00898


FETALES

,25756 ,07786

Zscore: NBI 1,00670 ,25115

Zscore: HABITANTES ,33328 ,11563

Zscore: HOMICIDIOS ,25776 ,08918


24/48

ClusterMembership

Case


1 SantaMarta 1 ,000

2 Aracataca 7 ,280

3 Ariguan 7 ,242

4 CerrodeSan

Antonio

7 ,344

5 Cinaga 5 ,000

6 Chibolo 6 ,319

7 ElBanco 7 ,485

8 ElPin 7 ,197

9 ElRetn 7 ,269

10 Fundacin 2 ,000

11 Guamal 7 ,244

12 Pedraza 6 ,141

13 PijiodelCarmen 4 ,000

14 Pivijay 3 ,365

15

Plato

7

,421

16 Puebloviejo 7 ,384

17 Remolino 7 ,341

18 Salamina 3 ,365

19 SanSebastinde

Buenavista

6 ,241

20 SanZenn 6 ,464

21 SantaAna 6 ,241

22 Sitionuevo 6 ,263

23 Tenerife 6 ,280


25/48

ParaelDepartamentodeMagdalenasehanformadosiete(7)gruposclaramentediferenciados,la

interpretacinde losmunicipios incluidosencadaunode losgruposserealizaenfuncinde los

valores

que

los

cinco

factores

toman

en

el

centro

de

los

clusters,

esto

nos

da

una

idea

de

los




GrupoNo

1:

(Santa

Marta),

est

conformado

por

un

(1)

municipio,

se

trata

del

municipio

que

concentraelmayorporcentajededefuncionesporcausasexternasynofetales, de igualforma,


podramosdenominarconglomeradocapital,cuentaconelvalormsbajodeNBIyelvalorms

alto de violencia (homicidios), su alta dinmica demografa (crecimiento poblacional y

defunciones)lohaceestardemanerajerrquicaalacabezadelosdemsgrupos.

GrupoNo5:(Cinaga),estconformadoporun(1)municipio,setratadelgrupoqueconcentrael

segundomayorvalordedefuncionesporcausasexternas, de igualforma,concentraelsegundo

mayor ncleo poblacional de la zona, cuenta con un valor medio de NBI, es el segundo mayor

grupoporvalordeviolencia(homicidios)enelDepartamento.

GrupoNo2y7:Estconformadoporonce(11)municipios,setratadelgrupodemunicipiosque

concentra losvaloresmediobajopoblacionalesascomovaloresmediobajodedefuncionespor

causasexternasynofetales,elgrupocuentaconunmediobajovalordeNBIyeltercervaloren

violencia(homicidios)enelDepartamento.

GrupoNo 3, 4 y 6: Est conformado por diez (10) municipios, se trata de los municipios que

concentranlosvaloresmsbajospoblacionalesascomovaloresmenosrepresentativosencuanto

adefuncionesporcausasexternasynofetales,elgrupocuentaconelvalormsaltodeNBIyel


26/48


GRADO

MUNICIPIO

CLUSTER

1 SantaMarta 1

2 Cinaga 5

3 Fundacin 2

Aracataca 7

Ariguan 7

CerrodeSan

Antonio7

El

Banco

7

ElPin 7

ElRetn 7

Guamal 7

Plato 7

Puebloviejo 7

4

Remolino 7

5.1.5 AnlisisdeconglomeradosDepartamentodeNario


Cluster

1

2

3

4

5

6


EXTERNAS

6,82946 ,27008 2,49193 2,06402 ,28953 ,23118


FETALES

7,51020 ,22373 ,76418 ,94765 ,26606 ,12493

Zscore: NBI 2,36718 1,66344 ,48319 1,52895 2,49062 ,36838

Zscore: HABITANTES 6,84578 ,36664 2,61343 1,63080 ,29641 ,26982

Zscore: HOMICIDIOS 2,33294 ,32085 6,94943 1,31013 ,29320 ,32085


27/48

ParaelDepartamentodeNario,sehanformadoseis(6)gruposclaramentediferenciados,dado

el volumen de municipios (61) se recomienda consultar el archivo anexo en formato MS Excel

variables.xlsxpara

mayor

referencia

de

los

grupos

formados,

la

interpretacin

de

los

municipios

incluidos en cada uno de los grupos se realiza en funcin de los valores que los cinco factores

tomanenelcentrode losclusters,estonosdauna ideade losvaloresde lasvariablesoriginales

quetendrnlosmunicipiosdecadagrupo,ysonestasvariableslasquefinalmentecaracterizaran

acadaunodeellos.Acontinuacinsehaceelanlisisdecadagruposegnseasujerarquizacin.

GrupoNo1:(Pasto),estconformadoporun(1)municipio,setratadelmunicipioqueconcentra

elmayorporcentajededefuncionesporcausasexternasynofetales, deigualforma,concentrael

mayor ncleo poblacional de la zona, en consecuencia, a este conglomerado lo podramos

denominar conglomerado capital, cuenta con el valor ms bajo de NBI y un valor medio de

violencia (homicidios), su alta dinmica demografa (crecimiento poblacional y defunciones) lo

haceestardemanerajerrquicaalacabezadelosdemsgrupos.

GrupoNo3: (SanAndrsdeTumaco) Estconformadoporun (1)municipio,se tratadelgrupo

que concentra el segundo mayor valor de defunciones por causas externas, de igual forma,

concentra el segundo mayor ncleo poblacional de la zona, cuenta con un valor mediobajo de

NBI,es

el

mayor

grupo

por

valor

de

violencia

(homicidios)

en

el

Departamento.

GrupoNo4y6:Estconformadoportreinta(30)municipios,elgrupoconcentraeltercergrupo

poblacional(enmagnitud)delazona,setratadelosmunicipiosqueconcentranlosvaloresmedio

bajopoblacionalesascomovaloresmediobajodedefuncionesnofetales,elgrupocuentaconun

mediobajo

valor

de

NBI

y

es

el

tercer

grupo

por

valor

de

violencia

(homicidios)

en

el

Departamento.


28/48

Grupo 2 y 5: Est conformado por veintinueve (29) municipios, se trata de los municipios que

concentranlosvaloresmsbajospoblacionalesascomovaloresmenosrepresentativosencuanto

aindicadores

vitales,

el

grupo

cuenta

con

el

valor

ms

alto

de

NBI

yel

menor

valor

de

violencia

(homicidios), a este conglomerado en trminos de productos e insumos para el rea de






1 Pasto 1

2SanAndrsde

Tumaco3

lpiales

4

Barbacoas 6

Buesaco 6

Coln(Gnova) 6

Consac 6

Contadero 6

Crdoba 6

Cuaspud 6

Funes 6

Guaitarilla

6

Iles 6

Imus 6

LaCruz 6

Leiva 6

Linares 6

LosAndes 6

OlayaHerrera 6

Ospina

6

FranciscoPizarro 6

Providencia 6

Ricaurte 6

RobertoPayn 6

Samaniego 6

3


29/48

5.1.6 AnlisisdeconglomeradosDepartamentodePutumayo

ClusterMembership

Case


1 Colon 2 ,814

2 Sibundoy 2 ,688

3 SanFrancisco 2 ,573

4 Mocoa 4 ,000

5 PuertoGuzmn 5 ,000

6 Villagarzon 2 ,660

7 Santiago 2 ,569

8 Valledel

Guamuez

3 1,013

9 SanMiguel 2 ,627

10 PuertoAss 1 ,000

11 Orito 3 1,013

12 PuertoCaicedo 2 ,637

13

Puerto

Leguizamo

2

,313

FinalClusterCenters

Cluster

1

2

3

4

5


EXTERNAS

2,51831 ,50649 ,97522 ,07688 ,33991

Zscore: DEFUNCIONESNO 2,01468 ,49589 ,10187 2,30896 ,56026


30/48

ParaelDepartamentodelPutumayo,sehanformadocinco(5)gruposclaramentediferenciados,la

interpretacinde losmunicipios incluidosencadaunode losgruposserealizaenfuncinde los

valores

que

los

cinco

factores

toman

en

el

centro

de

los

clusters,

esto

nos

da

una

idea

de

los




Grupo

No

1:

(Puerto

Ass),

est

conformado

por

un

(1)

municipio,

se

trata

del

municipio

que

concentraelmayorporcentajededefuncionesporcausasexternasynofetales, de igual forma,


podramosdenominarconglomeradocapital,cuentaconunvalormediodeNBIyelvalormsalto

de violencia (homicidios) en el Departamento, su alta dinmica demografa (crecimiento

poblacionalydefunciones)lohaceestardemanerajerrquicaalacabezadelosdemsgrupos.

GrupoNo3y4:(Mocoa,ValledelGuamuezyOrito),Estconformadoportres(3)municipios,se

trata del grupo que concentra el segundo mayor valor de defunciones por causas externas, de

igual forma, concentra el segundo mayor ncleo poblacional de la zona, cuenta con un valor

mediobajo de NBI, es el segundo mayor grupo por valor de violencia (homicidios) en el

Departamento.

GrupoNo2:(Colon,Sibundoy,SanFrancisco,Villagarzon,Santiago,SanMiguel,PuertoCaicedoy

PuertoLegizamo), Est conformado por ocho (8) municipios,el grupoconcentra el tercergrupo

poblacional(enmagnitud)delazona,setratadelosmunicipiosqueconcentranlosvaloresmedio

bajo

poblacionales

as

como

valores

medio

bajo

de

defunciones

no

fetales,

el

grupo

cuenta

con

un

mediobajo valor de NBI y es el tercer grupo por valor de violencia (homicidios) en el

Departamento.


31/48

Grupo 5: (Puerto Guzmn), Est conformado por un (1) municipio, se trata del municipio que

concentralosvaloresmsbajospoblacionalesascomovaloresmenosrepresentativosencuanto

aindicadores

vitales,

el

grupo

cuenta

con

el

valor

ms

alto

de

NBI

yel

menor

valor

de

violencia

(homicidios), a este conglomerado en trminos de productos e insumos para el rea de






1 PuertoAss 1

ValledelGuamuez 3

Mocoa 42

Orito

3

Colon 2

Sibundoy 2

SanFrancisco 2

Villagarzon 2

Santiago 2

SanMiguel 2

PuertoCaicedo 2

3

PuertoLeguizamo 2


32/48

6. Tamaodemuestraymunicipiosrepresentativos

6.1 Definiciones

Intervalo de confianza (): Es la probabilidad de que el intervalo de confianza contenga a lamedia es1 y habitualmente se da en porcentaje (1) 100% y se llama nivel de confianza. El

valorde

es

el

nivel

de

significacin

ysignifica

el

riesgo

de

que

la

media

de

la

poblacin

no

est

endichointervalo.

Siladesviacintpica()delapoblacinesdesconocida,hayqueestimarlaapartirdelamuestra.

Laformamscorrectadehacerloesmediantelacuasivarianzamuestral:

( )2

1

11

1=

=

n

i

in Xxn

s

Errormximoadmisible(E):Sellamaerrormximoadmisiblealvalor(queeselradiodelintervalo

deconfianza):

nzE

=

2/

Sin

embargo

como,

para

valores

relativamente

grandes

den

(n

>

30)

podemos

utilizar

la

desviacintpicadelamuestras=

Estevalordependedeydendelasiguienteforma:


33/48

Cuanto mayor sea 1 , es decir cunto ms seguros queramos estar de nuestra estimacin,

mayorserE.

En lasiguientetablaestn losnivelesdeconfianzaqueseusanconmsfrecuencia.Comopuede

verse,cuantomayores1 ,mayoresz/2y,porlotanto, mayoresE.

1 z/20,90 0,1 1,645

0,95 0,05 1,96

0,99 0,01 2,575

Ejemplo: Al leer los resultados del informe final del diagnostico situacional y la evaluacin

cualitativade losriesgosa lasaludpblicayalmedioambientede loscementeriosenColombia

vemos que el 40% de la los cementerios no cumple el Decreto 1594/84, con la siguiente ficha

tcnica:

Lmitemximodeerror:Seestimaen 2%conunaprobabilidaddel90%

Interpretacin:Ellmitemximodeerrornosdicequeentreun38%(402)yun42%(40+2)delos

cementerios en Colombia no cumple con el Decreto 1594/84 (vertimientos lquidos) y que esta

afirmacinla

hacemos

con

un

nivel

de

confianza

del

90%


34/48

6.2 Anlisispreliminar

El nmero total de municipios o universo poblacional (poblacin) es aquel que corresponde al

anlisisdecluster(grupos)calculadosporDepartamentoysegn lapriorizacinefectuadaen los

captulosanteriores.

DEPARTAMENTOUNIVERSODE

MUNICIPIOSAntioquia 7

Crdoba 21

Cundinamarca 15

Magdalena 13

Nario 32

Putumayo 12

TOTAL: 100

A este universo o poblacin le ser calculada la muestra representativa mediante la hoja de

clculo en MS Excel (MUESTRA_FINAL.xls) ver informe Febrero/2010 para lo cual se adopta

comoniveldeconfianzaun95%yunerrormximopermitidode6%.

N= 100

Confianza= 95.0%

Errorpermitido= 6.0%

z = 1.96

no= 267

n= 73


35/48

Ladistribucindelamuestraser:

TOTALMUESTRA REGIONES %PORREGIN MUESTRAPORREGIN

Magdalena 13% 9

Crdoba 21% 15

Putumayo 12% 9

Nario 32% 23

Cundinamarca 15% 11

73

Antioquia 7% 5

Total 100% 73

Ladistribucindelamuestrafinalrepresentativaquedardelasiguienteforma:

DEPARTAMENTOMUESTRADEMUNICIPIOS

Antioquia 5

Crdoba 15

Cundinamarca 11

Magdalena 9

Nario

23

Putumayo 9

TOTAL: 73


36/48

Losmunicipiosfinalessernaquellosqueresultende lapriorizacinhalladosmedianteelanlisis

deconglomerados(Cluster)yenestrictoordendefocalizacine importanciaparaeldiagnostico

situacionalyla

evaluacin

cualitativa

de

los

riesgos

ala

salud

pblica

yal

medio

ambiente.

Cuando

un grupo(s) de igualjerarquizacin contenga(n) ms de un municipio, mediante la tcnica de

muestreo aleatorio simple (esto con el fin de que cada municipio tenga igual oportunidad y/o

probabilidad de ser seleccionado) y utilizando la hoja de clculo en MS Excel

(GENERACION_ALEATORIOS.xls) ver informe de avance Febrero/2010 se seleccionaran los

municipios

definitivos.

6.3 Municipiosseleccionadosyobjetodeestudio

6.3.1 DepartamentodePutumayo

DEPARTAMENTODEPUTUMAYO

GRADO MUNICIPIO(POBLACION) CLUSTER VALOR ALEATORIOS(5) MUNICIPIO(MUESTRA)

1 PuertoAsis 1 NA NA PuertoAsis

ValledelGuamuez 3 NA ValledelGuamuez

Mocoa 4 NA Mocoa2

Orito 3 NA

NA

Orito

Colon

2

1

Colon

Sibundoy 2 2 Sibundoy

SanFrancisco 2 3 SanFrancisco

Villagarzon 2 4

Santigo 2 5

SanMiguel 2 6

PuertoCaicedo 2 7 PuertoCaicedo

3

PuertoLeguizamo 2 8

(1,

2,

3,

7,

8)

PuertoLeguizamo


37/48

6.3.2 DepartamentodeNario

DEPARTAMENTO DENARIO

GRADO MUNICIPIO CLUSTER VALOR ALEATORIOS(21) MUNICIPIO(MUESTRA)

1 Pasto 1 NA NA Pasto

2 SanAndresdeTumaco 3 NA NA SanAndresdeTumaco

lpiales 4 1 lpiales

Barbacoas 6 2 Barbacoas

Buesaco 6 3 Buesaco

Coln(Gnova) 6 4

Consac

6

5

Consac

Contadero 6 6 Contadero

Crdoba 6 7 Crdoba

Cuaspud 6 8 Cuaspud

Funes 6 9 Funes

Guaitarilla 6 10 Guaitarilla

Iles 6 11

Imus 6 12 Imus

LaCruz 6 13 LaCruz

Leiva

6

14

Linares 6 15

LosAndes 6 16 LosAndes

OlayaHerrera 6 17

Ospina 6 18

FranciscoPizarro 6 19 FranciscoPizarro

Providencia 6 20 Providencia

Ricaurte 6 21

Roberto

Payn

6

22

Roberto

Payn

Samaniego 6 23 Samaniego

SanBernardo 6 24 SanBernardo

SanLorenzo 6 25

SanPedrodeCartago 6 26 SanPedrodeCartago

Santacruz 6 27 Santacruz

Taminango 6 28 Taminango

Tangua 6 29 Tangua

3

Yacuanquer 6 30

(1,

29,

20,

10,

12,

3,

24,

22,

16,

23,

5,

28,

2,

7,

8,

9,

13,

26,

6,

19,

27)


38/48

6.3.3 DepartamentodeMagdalena

DEPARTAMENTO DEMAGDALENA


1 SantaMarta 1 NA NA SantaMarta

2 Cinaga 5 NA NA Cinaga

3 Fundacin 2 NA NA Fundacin

Aracataca 7 1 Aracataca

Ariguan 7 2 Ariguan

Cerrode

San

Antonio

7

3

ElBanco 7 4 ElBanco

ElPin 7 5

ElRetn 7 6 ElRetn

Guamal 7 7

Plato 7 8 Plato

Puebloviejo 7 9 Puebloviejo

4

Remolino 7 10

(1,2,9,7,4,6)

6.3.4 DepartamentodeCundinamarca

DEPARTAMENTODECUNDINAMARCA


1 Soacha 3 NA NA Soacha

Cajic 2 1 Cajic

Facatativ

2

2

Facatativ

Funza 2 3 Funza

Guaduas 2 4 Guaduas

LaMesa 2 5 LaMesa

Madrid 2 6 Madrid

Mosquera 2 7 Mosquera

Pacho 2 8 Pacho

VilladeSanDiegodeUbate 2 9

Villeta

2

10

Villeta

2

Zipaquir 2 11

(1,

2,

3,

4,

5,

6,

7,

8,

10)

Fusagasug 1 1

Girardot 1 2 Girardot3

Cha 1 3

2


39/48

6.3.5 DepartamentodeAntioquia

DEPARTAMENTODE

ANTIOQUIA

(BAJO

CAUCA

YURABA

ANTIOQUEO)


1 Apartad 1 NA NA Apartad

2 Turbo 2 NA NA Turbo

Carepa 3 1 Carepa

Chigorod 3 2

Caucasia 3 3 Caucasia

ElBagre 3 4

3

Taraz 3 5

(1,5,3)

Taraz

6.3.6 DepartamentodeCrdoba

DEPARTAMENTO DECORDOBA


1 Montera 1 NA NA Montera

Montelbano 3 NA NA Montelbano

PuertoLibertador 3 NA NA PuertoLibertador2

Tierralta 3 NA NA Tierralta

Ayapel 2 1 Ayapel

Buenavista 2 2 Buenavista

Cotorra 2 3

Ceret 2 4 Ceret

Chim 2 5

Chin

2

6

CinagadeOro 2 7 CinagadeOro

Lorica 2 8 Lorica

LaApartada 2 9

Momil 2 10

PlanetaRica 2 11 PlanetaRica

PuebloNuevo 2 12 PuebloNuevo

Pursima 2 13

Sahagn 2 14 Sahagn

SanAntero

2

15

SanAntero

SanCarlos 2 16 SanCarlos

3

SanPelayo 2 17

(1,

2,

4,

7,

8,

11,

12,

14,

15,

16,

17)

SanPelayo


40/48

7. Conclusiones

Se han definido de manera estrictamente tcnicocientfica (estadstica y probabilsticamente) y

dejandodeladolassubjetividadesyapreciacionesdetipohumano(personal) queconstituyenun

alto factor de riesgo y sesgo en la investigacin cientfica los setenta y tres (73) municipios

Colombianosqueconformanelgrupoms representativoparaelobjetivopropuestode realizar

undiagnosticosituacionaly laevaluacincualitativade los riesgosa lasaludpblicayalmedio

ambiente

de

los

cementerios

en

Colombia,

el

paso

lgico

y

siguiente,

ser

el

inicio

de

las

actividades de campo para la captura de informacin con las plataformas sistematizadas ya

diseadasparatalfinverinformepresentadoenFebrero/2010 yelposteriorprocesamientode

datos y elaboracin del documento final, estas actividades debern realizarse en los prximos

meses(MarzoaNoviembrede2010)ydadoelnumerofinitoyfijodecementeriosaservalorados

y

su

dispersin

geogrfica

(siete

Departamentos)

se

recomienda

que

la

informacin

de

campo

deberdeempezarasergeneradaoportunaygilmentelocualequivaleavalorarunpromediode

ocho (8) cementerios por mes, de manera general, solo podr ser valorado un (1) cementerio

pormunicipiopriorizado,eneleventoqueelmunicipiocuenteconmsdeuncementerio

(locualaplicaenlosllamadosgruposcapitales)mediantelatcnicademuestreoaleatoriosimple

sepodridentificaryseleccionarelcementerioaservalorado.


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8. Referencias

[1]

Anderson,

T.W,

1984,

"An

Introduction

to

Multivariate

Statistical

Analysis",

2nd

Edition.

Wiley.

[2] Bernbe L.M.B, Boone Roco, Aguirre V.R,; Anlisis de Conglomerados en Problemas de

Zonificacin 2 Congreso Nacional de Ciencias de la Computacin, FCC, BUAP, Puebla, Mxico,

(noviembre2004).

[3]GutirrezGallego,J.A.(1998):NuevasTecnologasaplicadasa la investigacinsocial.Elcaso

deExtremadura,

en

Mapping.

[4] Daz, L. (2002), Estadstica multivariada: inferencia y mtodos, 1 ed., McGrawHill, Bogot,

Colombia.

[5]Pea,D.Anlisisdedatosmultivariantes,McGrawHill,Espaa,2002.

[6]DANE,

Departamento

Administrativo

Nacional

de

Estadstica,

Defunciones

por

causas

externas.

[7]DANE,DepartamentoAdministrativoNacionaldeEstadstica,Defuncionesnofetales.

[8]DANE,DepartamentoAdministrativoNacionaldeEstadstica,Censo.

[9] DANE, Departamento Administrativo Nacional de Estadstica, Necesidades Bsicas

Insatisfechas.

[10] Observatorio del Programa Presidencial de DH y DIH Vicepresidencia de la Republica,

DiagnosticoDepartamentalAntioquia,Crdoba,Putumayo,Magdalena,Cundinamarca,Nario.

[11]IGAC,InstitutoGeogrficoAgustnCodazzi,BaseCartogrficaAntioquia,Crdoba,Putumayo,

Magdalena,Cundinamarca,Nario.


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9. Planosdelocalizaciongeografica


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Analisis de Variables Multiparametricas en el Diagnostico Situacional y la Evaluacion Cualitativa de...

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