Evaluación de eficiencia en Instituciones Prestadoras de Salud en Colombia, un estudio con análisis envolvente de datos
ilustraciones, diagramas, tablas
- Autores:
-
Gómez Ardila, Andrés Mauricio
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
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- Palabra clave:
- Estadística Aplicada
Investigación de Operaciones
Estdistícas
Instituciones prestadoras de servicios de salud - Estadísticas
Análisis envolvente de datos
Selección de variables
Problema de dimensionalidad
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(R package version 0.29) Charles, V., Aparicio, J., y Zhu, J. (2019). The curse of dimensionality of decision making units: A simple approach to increase the discriminatory power of data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 279(3), 929– 940. Charnes, A., Cooper, W. W., y Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European journal of operational research, 2(6), 429–444 Charnes, A., Cooper, W. W., y Thrall, R. M. (1986). Classifying and characterizing efficiencies and inefficiencies in data development analysis. Operations Research Letters, 5(3), 105–110. Chen, Y., Tsionas, M., y Zelenyuk, V. (2021). Lasso+ dea for small and big wide data. Omega, 102419. Chuang, C.-L., Chang, P.-C., y Lin, R.-H. (2011). An efficiency data envelopment analysis model reinforced by classification and regression tree for hospital performance evaluation. Journal of medical systems, 35(5), 1075–1083. Cook, W. D., Tone, K., y Zhu, J. (2014). Data envelopment analysis: Prior to choosing a model. Omega, 44, 1–4 Cooper, W. W., Seiford, L. M., y Tone, K. (2007). Data envelopment analysis: a comprehensive text with models, applications, references and dea-solver software (Vol. 2). Springer. Dyson, R. G., Allen, R., Camanho, A. S., Podinovski, V. V., Sarrico, C. S., y Shale, E. A. (2001). Pitfalls and protocols in dea. European Journal of operational research, 132(2), 245–259. Fernandez-Palacin, F., Lopez-Sanchez, M. A., y Muñoz-Márquez, M. (2018). Stepwise selection of variables in dea using contribution loads. Pesquisa Operacional, 38(1), 31–52. Fontalvo Herrera, T. J. (2017). Eficiencia de las entidades prestadoras de salud (eps) en colombia por medio de análisis envolvente de datos. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, 25(4), 681–692. Friedman, L., y Sinuany-Stern, Z. (1998). Combining ranking scales and selecting variables in the dea context: The case of industrial branches. 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A. (2014). Evaluation of Performance in Health Care. En Health Care Benchmarking and Performance Evaluation: An Assessment using Data Envelopment Analysis (DEA) (pp. 3–14). Boston, MA: Springer US. R Core Team. (2021). R: A language and environment for statistical computing [Manual de software informático]. Vienna, Austria. Descargado de https:// www.R-project.org/ Restrepo, M. I., y Villegas, J. G. (2014). Clasificación de grupos de investigación colombianos aplicando análisis envolvente de datos. Revista Facultad de Ingeniería(42), 105–119. Sarkis, J. (2000). A comparative analysis of dea as a discrete alternative multiple criteria decision tool. European journal of operational research, 123(3), 543–557. Tibshirani, R. (1996). Regression shrinkage and selection via the lasso. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 58(1), 267–288. Tsionas, E. G., y Papadakis, E. N. (2010). A Bayesian approach to statistical inference in stochastic DEA. Omega, 38(5), 309–314. Villanueva-Cantillo, J., y Munoz-Marquez, M. (2021). Methodology for calculating critical values of relevance measures in variable selection methods in data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 290(2), 657– 670. Wong, Y.-H., y Beasley, J. (1990). Restricting weight flexibility in data envelopment analysis. Journal of the Operational Research Society, 41(9), 829–835. Zhu, J. (2014). Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarkings. Springer. |
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Atribución-NoComercial 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Villegas Ramírez, Juan Guillermod7139f20e4ad4305b9672f5169193a96Iral, René43e030b6f8848b2c7b96ae0edd511e76600Gómez Ardila, Andrés Mauricio5cf31524afc2763f35e459e38ae9a33c2022-03-21T15:49:19Z2022-03-21T15:49:19Z2021https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/81289Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/ilustraciones, diagramas, tablasEl análisis envolvente de datos (DEA) es una técnica no paramétrica para medir la eficiencia relativa de un conjunto de unidades productoras homogéneas (denominadas DMU). Sin embargo, DEA no proporciona pautas claras para la selección de variables de entrada y salida, lo cual es crucial para la precisión y relevancia de los resultados, ya que cuanto mayor sea el número de variables de entradas y salidas en DEA, mayor será la dimensionalidad del espacio de solución y las estimaciones de la eficiencia serán imprecisas. Por consiguiente, mayor será la probabilidad de que algunas unidades ineficientes sean clasificadas como eficientes. En este trabajo presentamos una propuesta heurística para la selección de variables, tanto de entrada como de salida, para mejorar el poder discriminatorio de los modelos de DEA, basada en la eliminación iterativa de variables. La metodología propuesta elige en cada iteración la configuración de variables donde una métrica de impureza (índice Gini o entropía) es máxima. Esta propuesta pretende evitar los criterios ad hoc o juicios particulares en la elección de las variables, proporcionando un conjunto de modelos seleccionados por índices estadísticos de dispersión. Usando datos financieros (Fontalvo Herrera, 2017) para medir la eficiencia de EPS colombianas y datos de estudios previos para este problema bajo otros enfoques (Wong y Beasley, 1990) (Adler y Golany, 2002), se ilustra la metodología propuesta, con la cual se encuentra una reducción en el número de DMUs clasificadas como eficientes, dada una reducción significativa de las variables y garantizando una alta retención de la varianza total de los datos. (Texto tomado de la fuente)Data Envelopment Analysis (DEA) is a non-parametric methodology based on mathematical programming to estimate the performance of a set of Decision Making Unit (DMUs) which use the same set of inputs to produce the same set of outputs. However, DEA does not provide clear guidelines for input and output variable selection, which might prove problematic in the presence of a large number of input and output variables. In such a situation, the solution space is high dimensional resulting in a significant probability that inefficient DMUs are deemed efficient and hindering the discriminatory power of the methodology. In this work, we present a heuristic approach to improve the discriminatory power of DEA models, based on the iterative elimination of variables. The proposed methodology chooses in each iteration the configuration of variables where an impurity metric is maximised. This proposal aims to avoid ad hoc criteria or subjective judgments in the choice of variables, by providing instead a set of models selected using statistical indices of dispersion. We illustrate the proposed methodology using financial data (Fontalvo Herrera, 2017) to measure the efficiency of Colombian Health Promoting Entities (EPS) and datasets from previous studies (Wong y Beasley, 1990) (Adler y Golany, 2002). We find that the number of efficient DMUs is significantly reduced in our method, and this is achieved by selecting fewer variables while the retained variance of the total data is high.MaestríaMagíster en Ciencias - EstadísticaEstadística Aplicada e Investigación de OperacionesÁrea Curricular Estadística65 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaMedellín - Ciencias - Maestría en Ciencias - EstadísticaEscuela de estadísticaFacultad de CienciasMedellín, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede MedellínEstadística AplicadaInvestigación de OperacionesEstdistícasInstituciones prestadoras de servicios de salud - EstadísticasAnálisis envolvente de datosSelección de variablesProblema de dimensionalidadMedición del desempeñoData envelopment analysisVariable selectionCurse of dimensionalityPerformance measurementDEAEvaluación de eficiencia en Instituciones Prestadoras de Salud en Colombia, un estudio con análisis envolvente de datosEfficiency evaluation of Health Promotion Entities (EPS) in Colombia, a case study using data envelopment analysisTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMAdler, N., y Golany, B. (2001). Evaluation of deregulated airline networks using data envelopment analysis combined with principal component analysis with an application to western europe. European Journal of Operational Research, 132(2), 260–273.Adler, N., y Golany, B. (2002). Including principal component weights to improve discrimination in data envelopment analysis. Journal of the Operational Research Society, 53(9), 985–991Adler, N., y Volta, N. (2019). Ranking methods within data envelopment analysis. En The palgrave handbook of economic performance analysis (pp. 189–224). Springer.Adler, N., y Yazhemsky, E. (2010). Improving discrimination in data envelopment analysis: Pca–dea or variable reduction. European Journal of Operational Research, 202(1), 273–284.Álvarez, A. (2001). La medición de la eficiencia y la productividad. Ediciones Pirámide.Bogetoft, P., y Otto, L. (2020). Benchmarking with dea and sfa [Manual de software informático]. (R package version 0.29)Charles, V., Aparicio, J., y Zhu, J. (2019). The curse of dimensionality of decision making units: A simple approach to increase the discriminatory power of data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 279(3), 929– 940.Charnes, A., Cooper, W. W., y Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European journal of operational research, 2(6), 429–444Charnes, A., Cooper, W. W., y Thrall, R. M. (1986). Classifying and characterizing efficiencies and inefficiencies in data development analysis. Operations Research Letters, 5(3), 105–110.Chen, Y., Tsionas, M., y Zelenyuk, V. (2021). Lasso+ dea for small and big wide data. Omega, 102419.Chuang, C.-L., Chang, P.-C., y Lin, R.-H. (2011). An efficiency data envelopment analysis model reinforced by classification and regression tree for hospital performance evaluation. Journal of medical systems, 35(5), 1075–1083.Cook, W. D., Tone, K., y Zhu, J. (2014). Data envelopment analysis: Prior to choosing a model. Omega, 44, 1–4Cooper, W. 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Método heurístico de selección de variables para el incremento del poder discriminatorio de dea: caso de aplicación a las eps colombianas. XXX Simposio Internacional de Estadística 2021 - Evento virtual, 183–190.Golany, B., y Roll, Y. (1989). An application procedure for dea. Omega, 17(3), 237– 250.James, G., Witten, D., Hastie, T., y Tibshirani, R. (2013). An introduction to statistical learning (Vol. 112). Springer.Jenkins, L., y Anderson, M. (2003). A multivariate statistical approach to reducing the number of variables in data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 147(1), 51–61.Kohl, S., Schoenfelder, J., Fügener, A., y Brunner, J. O. (2018). The use of Data Envelopment Analysis (DEA) in healthcare with a focus on hospitals. Health care management science, 1–42.Kuosmanen, T. (2006). Stochastic nonparametric envelopment of data: combining virtues of sfa and dea in a unified framework.Kuosmanen, T., y Johnson, A. L. (2010). Data envelopment analysis as nonparametric least-squares regression. Operations Research, 58(1), 149–160.Lee, C.-Y., y Cai, J.-Y. (2020). Lasso variable selection in data envelopment analysis with small datasets. Omega, 91, 102019.Liu, J. S., Lu, L. Y., y Lu, W.-M. (2016). Research fronts in data envelopment analysis. Omega, 58, 33–45.Liu, J. S., Lu, L. Y., Lu, W.-M., y Lin, B. J. (2013). A survey of dea applications. Omega, 41(5), 893–902.Medina, F. (2001). Consideraciones sobre el índice de gini para medir la concentración del ingreso. Cepal.Mejía, A. M. (2008). Evaluación económica de programas y servicios de salud. Revista Gerencia y Políticas de Salud, 7(15), 91–113.O’neill, Liam. (1998). Multifactor efficiency in data envelopment analysis with an application to urban hospitals. Health Care Management Science, 1(1), 19–27.Ozcan, Y. A. (2014). Evaluation of Performance in Health Care. 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Springer.EstudiantesInvestigadoresPúblico generalORIGINAL1128456157.2021.pdf1128456157.2021.pdfTesis de Maestría en Ciencias - Estadísticaapplication/pdf534575https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/81289/5/1128456157.2021.pdf07aee8aa5643b5fd874c15620982bfe8MD55LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-84074https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/81289/4/license.txt8153f7789df02f0a4c9e079953658ab2MD54THUMBNAIL1128456157.2021.pdf.jpg1128456157.2021.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4267https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/81289/6/1128456157.2021.pdf.jpg9686a7c4e82f7fe82c9c0211f6dccc38MD56unal/81289oai:repositorio.unal.edu.co:unal/812892024-08-04 23:10:29.259Repositorio Institucional Universidad Nacional de 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