Pruebas significancia valor p ( ic95% ) ems

Apuntes Bioestadística Dr. Eduardo Martínez Sandoval -2016

PRUEBAS DE SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA:

Estas pruebas se utilizan para medir la probabilidad que las Medidas de Asociación entre Exposición (X) y Evento (Y); por ejemplo Razón de momios (RM), Razón de prevalencias (RP); Riesgo Relativo (RR) o Hazard Ratio (HR) se expliquen o no por azar.

Se utilizan diversas pruebas estadísticas ( 𝑋, 𝑋2 , 𝑇, 𝜏 ), etc., que para su interpretación se convierten a equivalente del “Valor P”; siendo la prueba de significancia estadística más frecuentemente utilizad a en los textos de artículos originales. Las dos pruebas de Significancia Estadística que más frecuentemente se utilizan en los artículos científicos del área de la Salud son:

1) Valor P

2) Intervalos de Confianza al 95% ( IC95%)

Los resultados de las pruebas de significancia estadística no implican que el resultado sea útil o que tenga utilidad clínico o científico. La interpretación únicamente indica que puede explicarse por una “diferencia estadísticamente significativa” o que “No existe diferencia estadística”. El resultado de podría tener mínimas consecuencias prácticas y clínicas. Valor P Se define como la Probabilidad de obtener un valor extremo o más extremo que el valor observado en el supuesto que la Hipótesis nula (Ho) sea verdadera, depende de:

1- La magnitud de la diferencia que queremos probar

2- El tamaño de la muestra de la investigación Entonces puede interpretarse, según el resultad con dos posibilidades:

Cuando el valor P es (mayor que) > 0.05 se acepta la Ho (nula) = De igualdad o No diferencia

Cuando el valor P es (menor que) < 0.05 se acepta la Hipótesis alterna (H1) ≠ No igualdad o Diferencia y no se acepta Ho.


Interpretación: Cuando P es menor a < 0.05 los resultados se Interpretan como

estadísticamente significativos es decir “existe una diferencia estadísticamente significativa”

entre los resultados de los grupos que se están comparando.

CONFIANZA ESTADÍSTICA VALOR P equivale a ERROR

99.9% 0.0010 ≈≈ 0.1%

99.0% 0.0100 ≈≈ 1%

95.0% 0.0500 ≈≈ 5%

90.0% 0.1000 ≈≈ 10%

80.0% 0.2000 ≈≈ 20%

70% 0.3000 ≈≈ 30%

Cuando el valor P es mayor a > 0.05 , se interpreta Resultados como No hay diferencia estadística,

ó No son estadísticamente Significativos, o de igualdad entre los grupos de comparación.

Intervalos de confianza:

Los intervalos de confianza son la segunda prueba de significancia estadística más utilizada en los artículos originales se reportan “Intervalos de Confianza de 95%” ( IC95% ). Se reporta dos cifras, estas son la primera el intervalo inferior y la segunda cifra es el intervalo superior; entre estos dos valores esta contenido el valor puntual de la medida de asociación ( RM o RR o HR, etc).


Para facilitar la interpretación se puede recurrir a la verificar que los dos intervalos (inferior o menor

y superior o mayor), muestren valores que estén en la misma dirección, esto es:

Cuando la medida de ASOCIACIÓN es mayor > 1 del valor nulo (1.0), tiene más probabilidad o más

riesgo, entonces los intervalos esperamos, que los dos intervalos (inferior y superior) estén en la

misma dirección, es decir valores mayores a 1.0, Entonces interpretamos que se consideran como

estadísticamente significativos al 95%, que hay una diferencia estadísticamente significativa y

que si repitiéramos en estudio error el error sería menor a 5%.

Cuando la medida de ASOCIACIÓN es menor al valor nulo < 1.0 entonces tiene menor probabilidad

o efecto protector de que ocurra el evento. Y esperamos que los dos intervalos (inferior y superior)

sean menores al valor nulo (1.0), también se interpreta como estadísticamente significativos al

95%, que hay una diferencia estadísticamente significativa y que si repitiéramos en estudio error

el error sería menor a 5%.

Pero cuando una medida de ASOCIACIÓN sea mayor o menor a 1.0, pero los dos intervalos (inferior

y superior) contengan valores que se cruzan por el valor nulo ( 1.0 ) es decir, que el intervalo inferior

sea menor a 1.0 y el intervalo superior sea mayor al valor nulo (1.0), es decir que cruzan este valor

nulo (ver cuadros), se interpreta como sigue:

- Los ( IC95% ) No son estadísticamente significativos,

- No hay diferencia estadística entre uno y otro grupo de comparación

- No podemos excluir igualdad

- Implica un error mayor a 5%


Referencia: Zinman B, et.al. Empagliflozin, Cardiovascular Outcomes,and Mortality in Type 2 Diabetes. New England Journal of Medicine 2015 1-12

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