Analisis estadistico en investigación

Bases para el manejo estadístico en una

investigación

C.D Daniel Espinoza Espinoza


Variables Cualitativas

Variables Cuantitativas

Nominal

Ordinal

Continua

Discreta

Ejem. - sexo (Hombre y Mujer)

Ejem. - (Bueno, Regular, Malo)

No admite decimales

Admite decimales


Escala nominal

MEDICCIÓN DE LAS

VARIABLES

Escala de intervalo

Escala de razón

Escala de ordinal

VARIABLES CUALITATIVAS

VARIABLESCUANTITATIVAS


Escala nominal

Escala de ordinal

Escala de intervalo

Escala de proporción o razón (decimales)

Mide variables cuantitativas.Permite establecer rangos

(el cero es arbitrario y convencional)

Mide variables cuantitativas(cero absoluto)

Nombra lo más elemental

Clasifica objetos, hechos o fenómenos de manera

jerarquizada en base a un atributo.

Soltero, casado, viudo, divorciado

a)Flaco b)Normal, c)Gordo d)Obeso

Talla, peso, edad y

N° de dientes


Medidas de Tendencia Central

Medidas de Dispersión

Medidas de Posición

Medidas de forma

Estadísticos Descriptivos


Medidas de tendencia Central (MTC)

Son indicadores estadísticos que muestran hacia que valor se agrupan los datos y nos ayudan a saber sobre que datos se agrupa toda la distribución.

Media

Mediana

Moda

Valor que representa a la población ó a un grupo de datos.

Es un dato que divide a la población en 2 grupos iguales.

Es el dato que más se repite.

Variable Independiente

Varia

ble

Dep

endi

ente

y

x

Si coincide la Media, la media y la moda es un buen indicador

que el muestreo fue exitoso.

CAMPANA DE GAUSS


Medidas de Dispersión.

Son datos estadísticos que sirven para medir la intensidad de alejamiento entre datos.

Desviación estándar

Amplitud de rango

Coeficiente de variación Varianza


Medidas de Posición.

Sirven para dividir un conjunto da datos en grupos con la misma cantidad de unidades de estudio. Las medidas de posición más usadas son:Cuartiles

Deciles

Quintiles

Son medidas de posición más usadas.


Medidas de Forma

Coeficiente de asimetría Curtosis

Evalúa la distribución de la frecuencia en sentido horizontal.

Evalúa la distribución de la frecuencia en sentido Vertical.


Pruebas de Normalidad

Test de Shapiro-Wilk

Prueba de Anderson-Darling

Prueba de Kolmogórov-Smirnov

Pruebas para determinar normalidad

Sirven para ver si la DISTRIBUCIÓN es SIMETRICA ó

ASIMETRICA


Estadística en los Estudios Descriptivos


Estudios Descriptivos1

• ESTUDIO ESTADÍSTICO DE CADA UNA DE LAS VARIABLES.

2• NO HAY “CRUCE” DE VARIABLES A

MENOS QUE HAGAN ANÁLITICOS.

3• SOLO TABLAS CON UNA SOLA

VARIABLE.


1

• ESTUDIO ESTADÍSTICO DE CADA UNA DE LAS VARIABLES.

2

• NO HAY “CRUCE” DE VARIABLES A MENOS QUE SE HAGAN ANÁLITICOS.

3

• SOLO TABLAS CON UNA SOLA VARIABLE.


Estadística en los Estudios Analíticos


Pruebas Paramétricas

Pruebas No paramétricas

Determino

El PVer

Hipótesis


• SE ELABORA TABLAS

ESTUDIOS COMPARATIVOS (ANALITICOS)

- DONDE SE RELACIONAN LAS VARIABLES INDEPENDIENTES CON LAS DEPENDIENTES.

- SE HOMOGENIZA LAS POBLACIONES ( CONTROLES).


• DEBEN CRUZARSE LAS VARIABLES QUE NOS LLEVAN A LA HIPOTESIS DE INVESTIGACIÓN O QUE CONTESTAN LOS PROBLEMAS Y OBJETIVOS FORMULADOS.

ESTUDIOS COMPARATIVOS (ANALITICOS)

Asociación entre la obesidad y enfermedad periodontal en jóvenes adultos: Una población basado en una

cohorte desde el nacimiento

DEPENDIENTES

IND

EPEN

DIE

NTE

S

TOTAL

TOTA

L

Con EP Sin EP

No obeso

Obeso



ESTUDIOS COMPARATIVOS (Analíticos)

• DEBEN ENFRENTARSE LOS DOS GRUPOS PARA VER SU HOMOGENERIDAD (VARIABLES DE CONTROL).

• DEBEN CRUZARSE LAS VARIABLES QUE NOS LLEVAN A LA HIPOTESIS DE INVESTIGACIÓN O QUE CONTESTAN LOS PROBLEMAS Y OBJETIVOS FORMULADOS. (VARIABLES INDEPENDIENTES VS DEPENDIENTES).

LA ENFERMEDAD PERIODONTAL COMO CAUSA DE PARTOS PREMATUROS

PREMATUROS PARTO NORMAL

EDAD 24 ± 4 26 ± 3 p>0,05

NUMERO DE CONTROLES

6 ± 2 5 ± 3 p>0,05

INFECCIONES URINARIAS

40/ 50 (80%) 45/50 (90%) p>0,05

PRIMIPARAS 25/50 (50%) 22/50 (44%) p>0,05

DESNUTRICIOON 4/ 50 (8%) 5/50 (10%) p>0,05

¿QUE ES ESTO?

P < 0,05

P<0,05ES LO MISMO DECIR QUE

P < 5%

• p<0,05p<5%

• p<0,01 p< 1%

• p<0,001 p<1o/oo


P<0,05

QUE LOS DOS O MAS GRUPOS QUE ESTOY COMPARANDO

SI SON DIFERENTES:

Y SI HAY MUCHA ASOCIACION

SON

QUE

QUE

DIFERENTES

PUEDE SER CAUSA DE UN EFECTO

EXISTE ASOCIACIÓN

¿Qué SIGNIFICA?


P˃0,05

Prueba NO PARAMÉTRICA de Chi cuadrado.

H°: La variable independiente, no es la causa de la variable Dependiente.

VERHipótesis

Determinar

El PES

PRUEBAS ESTADISTICAS

CONTRASTARHIPÓTESIS

DETERMINAREL P

TEST DE CONTRASTACIÓN DE HIPÓTESIS Paramétricas

• Prueba Z• Test de T de

student• Analisís de

Varianza (ANOVA)• Correlación

Paramétrica• Regresión • Varianza

No paramétricas

• CHI cuadrada • Test Friedman• Test de Kruskal

Wallis • Correlación no

paramétrica • Prueba del signo• Test de Mann

Whitney


Pruebas estadísticas

Pruebas Paramétricas

Pruebas No paramétricas


ESTADÍSTICA PARAMÉTRICA

ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA

Para variables Cuantitativas

Distribución Normal

Muestreo probabilístico

Para variables Cualitativas

No hay distribución normal

Muestreo Probabilístico

Paramétricas No Paramétricas

PARAMÉTRICOS NO PARAMÉTRICAS

Más potentes

Exigen normalidad y estudio de varianza

Aportan más información

No precisan prueba de normalidad

Son menos potentes

Cálculo manual menos engorroso

Aportan intervalo de confianza


vs


Estadística Paramétrica


PRUEBA ESTADÍSTICA CUANTITATIVA CRITERIO

Prueba Z. (+30 datos)T de Student para una media. (-30 datos)

Estudio con una muestra comparando con un valor fijado.

T de Student para dos muestras. Dos muestras independientes (se mide una vez) a ser comparadas.

T de Student para diferencia de medias en grupos asociados.

Dos muestras dependientes (se mide más de una vez).

ANOVA. Más de dos muestras independientes o dependientes a ser.

R cuadrado de Pearson. Asociación entre dos variables, en un mismo grupo de pacientes.


Estadística No paramétrica

PRUEBA ESTADISTICA CUALITATIVA CRITERIO

CHI CUADRADO Estudio con una muestra Nominal u ordinal.

CHI CUADRADO Dos muestras independientes (se mide una vez) con variable nominal.

WILCOXONU DE MANN WHITNEY

Dos muestras independientes con variable ordinal.

MC NEMAR Dos muestras dependientes (se mide más de una vez) con variable nominal.

WILLCOXON RANK TEST Dos muestras dependientes con variable ordinal.

CHI CUADRADO Más de dos muestras independientes con variable nominal.

H DE KRUSKAL - WALLIS Más de dos muestras independientes con variable ordinal.

CORRELACIÓN DE SPEARMANCORRELACIÓN DE KENDALL

Asociación entre dos variables ordinales en una sola muestra.


Variables Cualitativas

Variables Cuantitativas

Nominal

Ordinal

Continua

Discreta

Ejem. - sexo (Hombre y Mujer)

Ejem. - (Bueno, Regular, Malo)

No admite decimales

Admite decimales


Prueba Z (paramétrica)

PRUEBAS CUANTITATIVAS PRUEBAS CUALITATIVAS

Prueba T (paramétrica)

Prueba ANOVA (paramétrica)

Correlación de person

Regresión lineal

U de Mann Withney

Wilcoxon

Kruskal - Wallis

Friedman

Chi Cuadrado

Mac Nemar

Yates

Fisher


Hipótesis y Pruebas estadísticas.


ESTUDIOS DESCRIPTIVOS

No hay prueba de hipótesis, solo usa la estadística descriptiva antes mencionada.


ESTUDIOS COMPARATIVOS CON VARIABLE CUANTITATIVA

Si se trabajan dos grupos, la pruebas estadísticas será T de Student si se trata de 30 o menos datos y prueba Z si es más de 30 datos, las hipótesis se plantearan de la forma siguiente.

H°: Ambos grupos presentan un PROMEDIO SIMILAR, respeto a la variable.

Ha: Los grupos presentan DIFERENCIA EN SUS PROMEDIOS, respeto a la variable.

p<0,05


ESTUDIOS COMPARATIVOS CON VARIABLE CUALITATIVA

H°: Ambos grupos presentan una distribución similar, respeto a la variable.

Ha: Los grupos presentan una distribución diferente en sus promedios, respeto a la variable.

p<0,05

La prueba estadística es CHI CUADRADO, las hipótesis se plantearan de la siguiente forma:


ESTUDIOS RELACIONADOS CON VARIABLE CUANTITATIVA

H°: La variable independiente, no tiene una fuerza de asociación significativa con la variable dependiente.

Ha: La variable independiente, está significativamente asociada con la variable dependiente.

La prueba estadística es la regresión, durante el proceso es de primera importancia determinar si es una regresión lineal o no lineal, simple o múltiple.

Las hipótesis se plantearan de la siguiente forma:p<0,05


NUMERICA

ORDINAL O NUMERICA SIN DISTRIBUCION

NORMAL NOMINAL

PREDICCION DE UN EFECTO A PARTIR DE VARIAS VARIABLES INDEPENDIENTES

REGRESION LINEAL MUTIPLE

REGRESION LOGISTICA MULTIPLE

PREDICCION DE UN EFECTO A PARTIR DE UNA VARIABLE INDEPENDIENTE

REGRESION LINEAL SIMPLE

REGRESION NO PARAMETRICA

REGRESION LOGISTICA SIMPLE

CORRELACION ENTRE DOS VARIABLES CORRELACION DE

PEARSONCORRELACION DE

SPEARMNCHI CUADRADO


ESTUDIOS EXPLICATIVOS CON VARIABLE CUALITATIVAS

Puede tener 3 planteamientosHallar los Odss Rattio (OR).Hallar el Riesgo Relativo (RR).Usar el CHI CUADRADO

H°: La variable independiente, no es la causa de la variable Dependiente.

Ha: La variable independiente es la causa de la variable Dependiente.

Para la prueba CHI CUADRADO, las hipótesis se plantearían de la siguiente forma:


ESTUDIOS EXPERIMENTALES CON VARIABLE CUANTITATIVA

Ha: El promedio de la variable respuesta es modificada por el estimulo.

H°: El promedio de la variable respuesta no es modificada por el estímulo.

La pruebas estadísticas pueden ser T DE STUDENT o PRUEBA Z, las hipótesis se plantearan de la siguiente forma:

p<0,05


ESTUDIOS EXPERIMENTALES CON VARIABLE CUALITATIVA

Ha: La variable dependiente es modificada por el estímulo.

H°: La variable dependiente, no es modificada por el estimulo.

p<0,05

La pruebas estadística es CHI CUADRADO, las hipótesis se plantearían de la siguiente forma:


NO SIEMPRE LA SIGNIFICANCIA ESTADISTICA ES

CLÍNICAMENTE RELEVANTE.


PROGRAMAS ESTADÍSTICOS


"Siempre hay que tener en cuenta el cambio de variable".

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