La palabra simulación proviene etimológica mente del latín “simulare” y
su significado es imitar; aplicado en general a hechos que aparentan algo, y en
realidad son otra cosa. Cuando se simula, puede hacerse aparecer algo irreal
como existente, o hacer que algo que es de una manera determinada, aparezca de
otro modo.
Ejemplos: “simuló ser el asesino para proteger a su padre”, “simuló un
robo para cobrar el seguro”, “el profesor simuló ser un caballero medieval para
que los alumnos comprendieran como se comportaban los personajes en esa época”.
El último ejemplo, muestra una técnica de enseñanza, que puede resultar
muy útil, y se emplea mucho utilizando los ordenadores, pues sirven para que
puedan hacerse prácticas, simulando situaciones reales, evitando exposiciones
peligrosas. Por ejemplo, puede simularse entre los estudiantes de medicina la
realización de una práctica quirúrgica por computadora, antes de realizar
experiencias cruentas sobre seres vivos.
En el ámbito jurídico, se denomina acto simulado, cuando las partes se
ponen de acuerdo para realizar una declaración de voluntad ficticia, que puede
encubrir un engaño hacia un tercero; por ejemplo, simular una venta para
engañar a los acreedores, llamándose en este caso simulación absoluta; o puede
realizarse la simulación para esconder otro acto real, pero que se encubre con
otro donde aparecen fechas, situaciones o montos diferentes, o se interponen
otras personas diferentes de los verdaderos beneficiarios, llamándose en este
caso la simulación, relativa. La verdadera voluntad de las partes se hace
constar en un contra documento, con valor entre ellas. La simulación es lícita
si no causa perjuicios a terceros.
DESCRIPCIÓN DE LA SIMULACIÓN
Recreación de procesos que se dan en la realidad mediante la
construcción de modelos que resultan del desarrollo de ciertas aplicaciones
específicas. Los programas de simulación están muy extendidos y tienen
capacidades variadas, desde sencillos juegos de ordenador hasta potentes
aplicaciones que permiten la experimentación industrial sin necesidad de
grandes y onerosas estructuras; un caso típico de esto último sería el túnel de
viento en aeronáutica.
Como proceso que es, la simulación se desarrolla a través de una serie
de pasos que estructuran coherente mente el modelo y su funcionamiento en el
sistema, lo desarrollan, validan, operan y analizan los resultados obtenidos.
- Definición especialmente el problema: Como punto de partida se define la manera en que el problema establece la conexión con su entorno (interfaces).
- Definición del modelo conceptual: Esto es explicitar los algoritmos, teorías y limites que describen al sistema, definiendo también las entradas de información requeridas y las salidas (input y output). En segundo termino, se establecen los requerimientos materiales, de personal, el tiempo que se tomara para producir y operar el modelo.
- Recolección de los datos de entrada: Se reúne la información que será utilizada para meteorizar los datos de entrada y evaluar el rendimiento de la simulación.
- Construcción del modelo en software: En este punto los datos obtenidos anteriormente se trasladan al lenguaje del software elegido para ejecutar las tareas de simulación. Esto aun en una fase preliminar.
- Verificación, validez y acreditación del modelo: Se comprueba el funcionamiento correcto de simulación, considerando la recolección de los datos de entrada, así como el correcto funcionamiento dentro de los parámetros establecidos.
- Diseño experimental: Se fuerza a un estado no critico (preferentemente) la simulación para considerar nuevas militantes que partan de las diferentes fases del proceso hasta este punto.
- Ejecución de la simulación: El momento culminante del proceso en el que se produce la información que motiva el proyecto.
- Recolección de los datos de salida: Inicia el proceso de análisis de los resultados obtenidos de la simulación, por lo cual es necesario detallar los datos que se ha obtenido tanto del problema planteado como del proceso de simulación.
- Análisis de datos: Interpretación de los datos en los que se definirá si el resultado es útil y por consiguiente, los aciertos y errores tanto en el planteamiento del problema como en funcionamiento de la simulación.
- Documentación: Organización de los datos obtenidos y del análisis de estos.
- Expansión del modelo: De acuerdo al resultado final se decide si el modelo o el sistema requieren cambios en su estructura.
OBJETIVOS DE UNA SIMULACIÓN
- Presentar una abstracción simplificada de los elementos esenciales de una situación.
- Hacer explícitas las relaciones esenciales y las interacciones fundamentales en una situación.
- Desarrollar la variante “tiempo” más rápidamente de lo normal, de manera que las implicaciones que surjan de la acción de una situación dinámica puedan ser claramente experimentadas.
- Poner al participante en una situación de tensión, de manera que sienta el impacto directo de la toma de decisiones.
- 5) Ofrecer la oportunidad de participar en el proceso de enseñanza aprendizaje tomando como base las líneas de auto aprendizaje.
No hay duda que una de las ventajas más significativas de la simulación
es su habilidad de acelerar el tiempo. Esta es una característica fundamental
que hará posible que el participante tome decisiones sobre situaciones que
normalmente se desarrollarían en un período de tiempo más largo.
En resumen, un ejercicio de simulación requiere que los participantes se
conviertan en "actores de una obra", representen los papeles que son
reflejo de una situación o experiencia real, y tomen las decisiones que les
corresponden en su actuación.
En el caso particular de las simulaciones de hospitales que tienen que
prepararse para actuar en casos de desastre, deben dar respuesta a los
siguientes objetivos:
1)
Familiarizar a los participantes con
el proceso de toma de decisiones en circunstancias de incertidumbre y en
presencia de una información confusa e inexacta.
2)
Estimular a los participantes a
realizar un análisis crítico de la información recibida en relación con el
desastre.
3)
Dar oportunidad para tomar decisiones
en la mayor parte de los problemas relacionados con la emergencia creada.
4)
Desarrollar el proceso de toma de
decisión relativa a:
a)
manejo administrativo de accidentes
numerosos;
b)
recursos humanos y materiales
disponibles;
c)
capacidad de acción frente a los
desastres;
d)
ampliación de capacidades
hospitalarias (intra y/o extra hospitalarias);
e)
preparación para casos de desastres.
5)
Ayudar al participante a experimentar
la tensión que resulta de tomar decisiones importantes con niveles bajos de
información, o con información proveniente de fuentes no confiables.
6)
Interpretar la relación que existe
entre el hospital y los otros factores en una situación de desastre.
7)
Fomentar el análisis de costos y de
los problemas prácticos de complementación en la situación especial de falta de
recursos que sigue a un estado de desastre.
8)
Analizar los problemas que surgen en
el manejo de voluntarios.
9)
Indicar la importancia que tiene,
durante un desastre, la toma de decisiones en forma coordinada y cooperativa.
10) Reconocer la necesidad de planificación y preparación previa para casos
de desastre.
DEFINICION
DE INDICADORES
La palabra indicadores es el plural del término indicador. Un indicador
es, como justamente lo dice el nombre, un elemento que se utiliza para indicar
o señalar algo. Un indicador puede ser tanto concreto como abstracto, una
señal, un presentimiento, una sensación o un objeto u elemento de la vida real. Podemos encontrar indicadores en todo tipo de espacios y momentos, así
como también cada ciencia tiene su tipo de indicadores que son utilizados para
seguir un determinado camino de investigación.
Los indicadores pueden ser considerados como puntos de referencia, por
la información e indicación que contienen, pero se, pudiéndonos brindar
información de tipo cuantitativa o cualitativa. La información estará formada por datos que a su vez se conforman por
números, medidas, opiniones, sucesos, entre otros. Cualquiera de ellos nos
permitirá conocer información sensible que nos indicará la manera de
desempeñarnos a instancias de un proceso.
Los indicadores tienen como principal función señalar datos,
procedimientos a seguir, fenómenos, situaciones específicas. Normalmente, cada
tipo de ciencia desarrolla su propio tipo de indicadores que podrán ser más o
menos efectivos y que tendrán por objetivo final guiar el análisis o estudio de
los fenómenos propios de esa ciencia. En este sentido, los indicadores con los
que pueden contar las ciencias empíricas, naturales y exactas pueden ser mucho
más concretos, regulables y mensurables. Por el contrario, los indicadores de
fenómenos, situaciones o realidades en el ámbito de las ciencias sociales están
siempre mucho más cerca de ser debatidos y discutidos ya que los procesos
sociales no son nunca reducibles a reglas o números.
Precisión y coherencia
Será de rigor que los indicadores contengan una extrema precisión y que
se correspondan de manera coherente con el tema en análisis. También deben
acomodarse a los cambios, eso los hará confiables y demostrables, y tendrán que
ser sencillos de lograr.
Pensemos que se produce un suceso determinado y nos proponemos a
estudiarlo, los indicadores, nos permitirán conocer de manera concreta la
magnitud, la intensidad, la evolución, sus efectos y brindar un pronóstico a
futuro, entre otras opciones.
Los indicadores económicos, por ejemplo, inflación, pobreza, tasa de
desempleo, expresarán en números las características de la economía de una
nación y a través de los números que estos reflejan podremos conocer la marcha
de la misma, si la inflación es alta podremos deducir fácilmente que la
economía de ese país se haya complicada.
Lo mismo ocurre con otro tipo de indicadores, como ser los demográficos,
que nos permitirán conocer en números las características de una comunidad. La
composición por edades, por género, su distribución, entre otras cuestiones de
interés.
Para la gestión de gobierno, los indicadores aportan una información
sensible y muy relevante ya que los mismos permiten conocer a ciencia cierta
realidades del país, y en caso que corresponda, promover políticas que permitan
la corrección de aquellos indicadores que se encuentran mal o por debajo de lo
esperado.
Hoy, por ejemplo, es posible a través de índices como el de Desarrollo
Humano (IDH) evaluar la calidad de vida de las poblaciones del mundo. Ha sido
propuesto por el programa de Naciones Unidas para el desarrollo como una gran
herramienta para conocer este aspecto tan importante.
Los indicadores pueden guiarnos a su vez a otro tipo de indicadores y es
aquí cuando debemos hablar de indicadores jerarquizados o de diferentes niveles
de indicadores ya que algunos elementos o señales más básicos pueden desembocar
en indicadores más evidentes o más complejos dependiendo del caso.
Muchos aspectos de la vida cotidiana también cuentan con un número de
indicadores que pueden guiarnos en nuestras actividades diarias. Por ejemplo,
la casa, la ciudad, el barrio y el espacio público son todos espacios en los
que encontramos miles de diferentes indicadores que determinan si podemos hacer
algo o no, si nos conviene hacerlo o no, si algo es peligroso o no, si estamos
yendo por el camino apropiado, si lo que pretendemos hacer dará resultado,
entre otras muchas posibilidades.
¿QUÉ ES SIMULACIÓN?
La simulación computacional de sistemas, o apenas simulación, consiste
en la utilización de ciertas técnicas matemáticas, empleadas en computadores,
las cuales permiten imitar el funcionamiento de prácticamente cualquier tipo de
operación o proceso del mundo real, es decir, es el estudio del comportamiento
de sistemas reales a través del ejercicio de modelos.
Existen diversas definiciones para simulación, dentro de las cuales
podemos citar la de Pegden (1990) que dice “la simulación es un proceso de
proyectar un modelo computacional de un sistema real y conducir experimentos
con este modelo con el propósito de entender su comportamiento y evaluar
estrategias para su operación”. De esta manera, podemos entender la simulación
como un proceso amplio que engloba no sólo la construcción de un modelo, sino
también todo un método experimental que se sigue, buscando:
Describir el comportamiento del sistema;
Construir teorías e hipótesis considerando las observaciones efectuadas;
Usar el modelo para prever el comportamiento futuro, es decir, los
efectos producidos por alteraciones en el sistema o por los métodos empleados
en su operación.
Conforme descrito por Schriber (1974), en el clásico Simulation Using
GPSS, para él la “simulación implica en el modelaje de un proceso o sistema, de
tal forma que el modelo imite las respuestas del sistema real en una sucesión
de eventos ue ocurren a lo largo del tiempo”.
Aún refiriéndonos a la simulación, podemos citar la definición de Law &
amp Kelton que considera la simulación como una técnica que utiliza
computadores para imitar las operaciones de varios tipos de procesos y
facilidades del mundo real. También tenemos la definición de Banks que afirma
“la simulación es la imitación de la operación de un proceso o sistema del
mundo real a lo largo del tiempo.”
Una definición más práctica es aquella propuesta por Kelton, Sadowski
& amp que dice “simulación es el proceso de proyectar y crear un modelo en
un computador de un sistema real o propuesto, con el propósito de conducir
experimentos numéricos para darnos una mejor comprensión del comportamiento de
un dado sistema, dada una serie de condiciones.”
La lectura de estas definiciones sugiere la idea de que el modelaje y la
simulación están enfocadas en la solución de problemas. Sin embargo, de acuerdo
con Banks, la simulación puede también tener un nivel funcional que puede ser
aplicado como:
·
Un dispositivo para comprensión de un
problema;
·
Un medio de comunicación para
describir la operación de un sistema;
·
Una herramienta de análisis para
determinar elementos críticos y estimar medidas de desempeño;
·
Una herramienta de proyecto para
evaluar problemas y proponer soluciones;
·
Un sistema de planeación de
operaciones para trabajos, tareas y recursos;
·
Un mecanismo de control;
·
Una herramienta de entrenamiento;
·
Una parte del sistema para ofrecer
informaciones online, proyecciones de situaciones y soporte a la decisión.
SIMULACIÓN
PARA CÁLCULO DE TAMAÑO DE MUESTRA/PODER ESTADÍSTICO
Cuando se está diseñando un estudio se determina la precisión en las
inferencias que se desea, y esto (junto con algunos supuestos de la población)
determina el tamaño de muestra que se tomará. Usualmente se fija uno de los
siguientes dos objetivos:
Se determina el error estándar de un parámetro o cantidad de interés (o
de manera equivalente se fija la longitud máxima aceptable del intervalo de
confianza que resultará). Por ejemplo, en encuestas electorales es típico
reportar los resultados de esta encuesta más menos 33 puntos porcentuales
tienen un nivel del 95% de confianza, ¿Cuántas personas se debe entrevistar
para lograr esto?
Se determina la probabilidad de que un estadístico determinado sea
estadísticamente significativo. Por ejemplo, cuando se hacen ensayos clínicos
se determina un tamaño de muestra para que con probabilidad de xx% se detecte
una diferencia clínicamente relevante con el nuevo tratamiento (si es que este
es efectivo).
En muchos casos existen fórmulas para
calcular tamaños de muestra de tal manera que se cumplan los objetivos
planteados, sin embargo, conforme se agrega complejidad al levantamiento de los
datos (faltantes, levantamientos en varias etapas, …) o si nos alejamos de las
estadísticas típicas, las fórmulas dejan de aplicar o se vuelven muy complejas,
de manera que suele ser conveniente recurrir a simulación.
Comentarios
Publicar un comentario