Examinando por Autor "Barbona, Ivana"

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    Ajuste de Modelos “CAR” para la estimacion espacio-temporal de eventos
    (2014-11) Ugarte, María Dolores; Cuesta, Cristina Beatriz; Isern, Guillermina; Barbona, Ivana; Lupachini, Evangelina; Fantasía, Fiorela; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosario
    n.d.
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    Comparación de modelos para el control de sesgos en estudios ecológicos
    (2017-11-22) Isern, Guillermina; Cuesta, Cristina Beatriz; Barbona, Ivana; Meroi, Norma; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosario
    Entre los tipos de estudios más frecuentemente utilizados en epidemiología se encuentran los estudios ecológicos, cuya unidad de análisis es un área geográfica o un momento del tiempo y su objetivo es medir la asociación entre una enfermedad y un posible factor de riesgo o variable explicativa en base a medidas resumen observadas en esas unidades (promedio, porcentaje, tasa, etc.). Estos estudios son muy encontrados en la literatura debido a su sencillez, bajo costo, fácil obtención de la información, etc. y son generalmente mostrados en una faz exploratoria. El mayor problema que ellos presentan es la denominada “falacia ecológica”, el sesgo que se comete al querer extrapolar las asociaciones observadas a nivel de área, a los individuos de las mismas. Este tipo de sesgos puede producirse debido a diferentes motivos: la incapacidad de determinar la temporalidad de la variable respuesta y la explicativa, la posible presencia de variables confundentes, la imposibilidad de contar con las distribuciones de las medidas agrupadas, etc. A fin de controlar el posible sesgo asociado a estos estudios se han propuesto diferentes modelos estadísticos, entre ellos los que tienen en cuenta estratos definidos de acuerdo a alguna posible variable de confusión. La ventaja de estos modelos estratificados es que se trabaja con grupos más pequeños que el total del área geográfica permitiendo tener en cuenta posibles variables de confusión (que son las que determinan los estratos). Sin embargo, esta metodología puede no ser adecuada cuando se carece de la información a nivel de estrato y/o cuando las áreas de estudio son demasiado pequeñas. Otra opción consiste en ajustar un modelo que pretenda controlar el mencionado sesgo combinando distintas fuentes de datos, una que incluye los datos agrupados y otra que incluye los datos a nivel individual (que puede no ser la misma que la anterior). Este modelo es un intermedio entre utilizar datos a nivel individuo y datos a nivel área geográfica. Se ejemplifica la metodología utilizando datos de la Encuesta Nacional de Factores de Riesgo llevada a cabo por las Direcciones Provinciales de Estadística entre octubre y diciembre de 2013. Se estudia la asociación entre obesidad y diferentes factores tales como edad, sexo, nivel de instrucción, cobertura de salud, etc. Se comparan los resultados de modelos para datos individuales con modelos para datos agrupados a nivel provincia o datos agrupados a nivel de estrato. Se concluye que los datos agrupados no logran reflejar las asociaciones observadas a nivel individual. A partir de este trabajo se dirige la investigación hacia el estudio de modelos que combinan tanto fuente de información a nivel individual como a nivel agrupado simultáneamente.
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    Comparación de Modelos para el Control ee Sesgos en Estudios Ecológicos
    (2017-11-22) Isern, Guillermina; Cuesta, Cristina Beatriz; Barbona, Ivana; Meroi, Norma; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosario
    Entre los tipos de estudios más frecuentemente utilizados en epidemiología se encuentran los estudios ecológicos, cuya unidad de análisis es un área geográfica o un momento del tiempo y su objetivo es medir la asociación entre una enfermedad y un posible factor de riesgo o variable explicativa en base a medidas resumen observadas en esas unidades (promedio, porcentaje, tasa, etc.). Estos estudios son muy encontrados en la literatura debido a su sencillez, bajo costo, fácil obtención de la información, etc. y son generalmente mostrados en una faz exploratoria. El mayor problema que ellos presentan es la denominada “falacia ecológica”, el sesgo que se comete al querer extrapolar las asociaciones observadas a nivel de área, a los individuos de las mismas. Este tipo de sesgos puede producirse debido a diferentes motivos: la incapacidad de determinar la temporalidad de la variable respuesta y la explicativa, la posible presencia de variables confundentes, la imposibilidad de contar con las distribuciones de las medidas agrupadas, etc. A fin de controlar el posible sesgo asociado a estos estudios se han propuesto diferentes modelos estadísticos, entre ellos los que tienen en cuenta estratos definidos de acuerdo a alguna posible variable de confusión. La ventaja de estos modelos estratificados es que se trabaja con grupos más pequeños que el total del área geográfica permitiendo tener en cuenta posibles variables de confusión (que son las que determinan los estratos). Sin embargo, esta metodología puede no ser adecuada cuando se carece de la información a nivel de estrato y/o cuando las áreas de estudio son demasiado pequeñas. Otra opción consiste en ajustar un modelo que pretenda controlar el mencionado sesgo combinando distintas fuentes de datos, una que incluye los datos agrupados y otra que incluye los datos a nivel individual (que puede no ser la misma que la anterior). Este modelo es un intermedio entre utilizar datos a nivel individuo y datos a nivel área geográfica. Se ejemplifica la metodología utilizando datos de la Encuesta Nacional de Factores de Riesgo llevada a cabo por las Direcciones Provinciales de Estadística entre octubre y diciembre de 2013. Se estudia la asociación entre obesidad y diferentes factores tales como edad, sexo, nivel de instrucción, cobertura de salud, etc. Se comparan los resultados de modelos para datos individuales con modelos para datos agrupados a nivel provincia o datos agrupados a nivel de estrato. Se concluye que los datos agrupados no logran reflejar las asociaciones observadas a nivel individual. A partir de este trabajo se dirige la investigación hacia el estudio de modelos que combinan tanto fuente de información a nivel individual como a nivel agrupado simultáneamente.
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    Efecto de distintos sistemas de producción y formas de sujeción sobre las pérdidas poscosecha de rúcula
    (Asociación Argentina de Horticultura (ASAHO), 2017-12-01) Ortiz Mackinson, Mauricio; Grasso, Rodolfo; Rotondo, Rosana; Calani, Paula; Mondino, María Cristina; Balaban, David; Vita Larrieu, Eduardo; Montian, Gabriela; Barbona, Ivana
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    Homenaje a Zulema Solana: estudios de lingüística computacional, adquisición y enseñanza de lenguas
    (Carolina Tramallino, Revista INFOSUR, 2020-12-17) Tramallino, Carolina Paola; Barbona, Ivana; Beltrán, Celina; Beltrán, Diego A.; Bonino, Rodolfo; Calvi, María Cristina; Caserio, Carolina; Francés, Julia; Freidenberg, María Susana; Garófolo, María Paula; González D., María José; Múgica, Nora; Padilla, Migdalia I.; Pippolo G, Cristina; Ricciardi, Natalia; Rodrigo, Andrea Fernanda; Taverna, Andrea; Bárbara Méndez; Claudia Deco; Patricia San Martín; María Luisa Silva; Giovanni Parodi; Silvia Alma Rivero
    El libro es un homenaje a la Dra. Zulema Solana, reúne once artículos de investigación originales que fueron producidos por docentes e investigadores provenientes de las áreas de Lingüística y Educación. Se divide en tres capítulos: el capítulo I integra contribuciones referidas a la lingüística computacional, el capítulo II está compuesto por estudios acerca de la adquisición y enseñanza de lenguas y por último, el capítulo III incluye dos trabajos que analizan el discurso.
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    Metodología de la investigación II
    (UNR EDITORA, 2025-05-01) Beltrán, Diego Alberto; Beltrán, Celina; Barbona, Ivana; Heffes, Alejandra; Surge, Iván; Musto, Genaro
    METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN II: Simulación en técnicas estadísticas, enfoque biográfico y construcción de una matriz cualitativa de datos.
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