Reespecificación de variables en Excel

Usando la respecificación

Debido al alto costo de la atención médica en los Estados Unidos, un número cada vez mayor de hospitales, médicos y compañías de seguros están recurriendo a modelos de ingresos alternativos. Uno de los modelos de pago emergentes se conoce como ‘por miembro, por mes’. En este modelo, una compañía de seguros le paga a un médico una suma mensual fija a cambio del compromiso del médico de tratar a un miembro, independientemente de la frecuencia de sus visitas. Para los miembros que rara vez necesitan un médico, la clínica es la mejor, ya que reciben un pago por un paciente que requiere muy poco tiempo del médico. Por otro lado, un paciente enfermo que realiza numerosas visitas a la clínica puede requerir más tiempo del médico que el tiempo por el que se le paga.

Como puede imaginar, este arreglo requiere que las clínicas realicen un análisis cuidadoso de su base de clientes para determinar la viabilidad de participar en un modelo de pago de mayor riesgo como por miembro, por mes. Considere por un momento todas las variables que podrían afectar la rentabilidad de tal arreglo.

Figura 1. Algunas de las variables que una organización de salud puede considerar importantes para tomar decisiones comerciales.

Esta lista de variables ya es bastante extensa, pero incluye solo algunas de los cientos de posibles variables a considerar. Dado que la clínica ya obtiene todas estas variables a través de su proceso de registro normal, la práctica debe volver a especificar ciertos aspectos de los datos para poder responder mejor a su pregunta de investigación sobre el costo promedio de cuidar a un paciente con un conjunto particular de variables. La respecificación de variables es el proceso de modificar las variables existentes para crear nuevas variables que respondan mejor a las preguntas de investigación.

Ponderación y reespecificación

Aunque la clínica ya recopila todas las variables vistas en el diagrama mostrado anteriormente, no todas tienen la misma importancia. Claramente, hay menos valor predictivo para la cantidad de tiempo que un paciente podría necesitar de un médico creando una nueva variable de «casado y trabajando» que creando una variable de «condición preexistente y fumador empedernido». Al seleccionar las variables que se volverán a especificar, la consideración más importante es la ponderación. La ponderación es el proceso de asignar más poder a las variables que tienen un mayor impacto en una pregunta de investigación.

Microsoft Excel tiene herramientas que hacen que sea relativamente fácil volver a especificar las variables. Aquí hay un ejemplo de algunas variables seleccionadas del consultorio médico hipotético que está considerando el nuevo modelo de ingresos.

Figura 2. Una muestra de datos del negocio hipotético.

Cuando colocamos los datos agregados en un nuevo gráfico dinámico, nos queda una tabla de referencias cruzadas que no ayuda demasiado. En los datos que se encuentran en la siguiente imagen, no hay ponderación.

Figura 3. Los datos y la configuración del PivotChart antes de volver a especificar.

A cada una de las variables se le otorga la misma importancia. Sin embargo, sabemos que estas diversas variables no son igualmente riesgosas. Debido a que sabemos que tener diabetes, hipertensión e insuficiencia renal en combinación es costoso, debemos volver a clasificar estas tres afecciones en una única variable llamada «puntuación de enfermedad de alto riesgo».

Los pacientes que padecen simultáneamente diabetes, hipertensión y enfermedad renal son los pacientes más complejos, por lo que queremos volver a especificar las variables creando una nueva variable que represente a los pacientes que padecen las tres enfermedades simultáneamente. Para hacer esto, eliminamos las variables que no nos importan en absoluto del gráfico dinámico y movemos las tres variables que queremos volver a cifrar en el filtro, como se muestra aquí.

Figura 4. La nueva variable se construirá a partir de las tres que se han movido.

Figura 5. Una vez que hemos vuelto a especificar las tres variables, se muestra nuestra nueva variable.

Resumen de la lección

En muchos estudios de investigación de mercado, se pueden obtener respuestas más precisas a las preguntas de investigación refinando las variables una vez recopiladas. La respecificación se refiere a la modificación de variables para mejorar la precisión del análisis estadístico. Una de las razones más comunes para volver a especificar los datos es alterar la ponderación de variables específicas. La ponderación es el acto de modificar los datos para que las variables más importantes estén mejor representadas que las variables que no son tan importantes para el investigador. Microsoft Excel puede facilitar la reentrada al permitir a los investigadores colocar sus datos en un gráfico dinámico y luego modificar la tabla de referencias cruzadas resultante.

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