TIA Analisis Estadistico

7/23/2019 TIA Analisis Estadistico

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Dra. Adela Del Carpio Rivera

Doctor En Medicina

nálisis Estadístico



ANTE LA GRAN CANTIDAD DE

INFORMACIÓN

Debemos saber discernir entre:

Cuál es la información que necesitamos

Si el estudio tiene real validez

Saber interpretar correctamente la metodologíaestadística.



ANALISIS ESTADÍSTICO

El análisis estadístico se divide en tres grandes tipos:Univariado

Bivariado

Multivariado



ANÁLISIS UNIVARIADO

Univariado

Se describen las características de una variable por vez

También se le conoce como Estadística Descriptiva



ANÁLISIS ESTADÍSTICO UNIVARIADO TABLA Nº 1 FRECUENCIA DE TBC PULMONAR POR ÓRGANO AFECTADO

TIPOS DE TBC Nº PORCENTAJE PORCENTAJE

ACUMULADO

PULMONAR 67 58.27% 58.27%

RENAL 12 10.43% 68.69%

MENÍNGEA 20 17.39% 86.08%

GENITAL 16 13.91% 100%

TOTAL 115 100%



ANÁLISIS BIVARIADO

Se investiga la influencia de la variable Independiente,por vez, con respecto a la variable Dependiente



ANÁLISIS BIVARIADO

Variable Independiente

Factor de Riesgo:Beber Agua no potable

Variable Dependiente

Enfermedad:Cólera

Enfermo

A

g

u

a

+ -

+ 20 40

- 97 59



ANÁLISIS BIVARIADO

Variable IndependienteFactor de Riesgo:

Peso al Nacer

variable dependiente

Enfermedad:

hipertensión sistólica



ANÁLISIS MULTIVARIADO

Se investiga la influenciade dos o más

Variables Independientes,

junto o no a una o más variables asociadas(covariables o cofactores)

sobre una o más

Variables Dependientes



ANALISIS MULTIVARIADO: REGRESIÓN LOGÍSTICA

TABLA 1 CONTROL PRENATAL, PARIDAD, EDAD MATERNA

_cons .2162597 .3206778 0.67 0.500 .8454924 .412973

uso_ACmode~o .2520376 .056576 4.45 0.000 .1410243 .3630508

prob_perso~f .0940079 .0499524 1.88 0.060 .1920242 .0040085

_EESS_pob .066815 .025233 2.65 0.008 .017303 .116327

_ISREGION_5 .430737 .0963304 4.47 0.000 .6197562 .2417179

_ISREGION_4 .3908881 .1310198 2.98 0.003 .6479745 .1338016

_ISREGION_3 .5599627 .0885707 6.32 0.000 .7337559 .3861695

NSE .2683731 .0302954 8.86 0.000 .2089275 .3278187

decision_p .139124 .0516724 2.69 0.007 .2405154 .0377326

agri .3392816 .0696039 4.87 0.000 .4758581 .2027051

educ .055531 .0074086 7.50 0.000 .0409939 .0700682

edadnac_2 .0020827 .0004262 4.89 0.000 .0012465 .0029189

edad_nacHV .0914881 .0236497 3.87 0.000 .1378934 .0450829

n_hijos .1109933 .0171813 6.46 0.000 .1447065 .0772801

labor_prol .2370946 .0512 4.63 0.000 .1366301 .3375591

multiple 1.173797 .2535498 4.63 0.000 .6762824 1.671311

told_comp .1378946 .0559186 2.47 0.014 .0281713 .2476179

CPci2 .0067207 .0012622 5.32 0.000 .0091973 .004244

CPci .1713693 .0199854 8.57 0.000 .1321539 .2105846

PS Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Linearized

0.0000

18 1047 65.41

1064

1113 6917.9088

49 8417



La determinación de la presencia o ausencia de unsuceso en dos grupos diferentes es una situaciónhabitual en los estudios clínicos.

Los resultados se muestran en una tabla decontingencia 2 x 2.



SIGNIFICADO ESTADÍSTICO

• La lectura de una OR, un RR es idéntica y bastacon aplicar las palabras “veces más” o “por cada 1”



EJEMPLO

• Por ejemplo si una droga con respecto al placebo produceuna OR de 1,3, significa que la droga es 1,3 veces mejor queel placebo.

• Si se tratara de un estudio sobre el riesgo de un evento sobreotro, el RR indicaría que el riesgo de eventos terminales quese podrían esperar de la droga durante el tiempo deseguimiento es 1.3 veces más alta que el placebo.



El riesgo del grupo control es 1, por lo que un riesgo 1 suponeque no hay diferencias entre la droga y el placebo.

Este tipo de resultados se suele acompañar del intervalo de

confianza (IC)

Que es la expresión de lo que la variabilidad debida al azar

puede hacerlo oscilar en la población real (expresa los límitesque con una cierta seguridad contendrán ese verdadero valor)



• Generalmente los IC se calculan con una seguridad del 95%

• Solo deja una probabilidad de 5% (0.05) de que el verdaderovalor del OR no se halle en ese intervalo;

• Por lo tanto, el IC nos proporciona la misma informacióncualitativa que el valor de la p.



COMO SABEMOS SI ES

ESTADÍSTICAMENTE SIGNIFICATIVO

Si en lugar de OR 1,3 el resultado hubiese sido menor de 1,como por Ej. 0,2, significa que la droga cura 0,2 y el placebosigue con el valor 1, por lo tanto es menos efectiva que elplacebo.

Si el IC del 95% entre 0,1-0,5 sería distinto de la igualdad (p< 0,05) puesto que este IC no contiene el 1;

Pero si los límites estuvieran entre 0,06 y 1,2 no existiríasignificación pues el 1 cae dentro del intervalo



EJEMPLO

En un estudio de casos y controles se quiere determinar si elconsumo de fibra es o no un factor de protección para elcáncer de colon

1 Calcule un estimador del riesgo asociado a la variableindependiente consumo de fibra.

2. ¿Qué significa este resultado?



CASOS CONTROLES

GRUPO DEEXPUESTOS

92 160

NO EXPUESTOS 108 140

200 300



OR = (92x140)/(160x108) = 0.75 o 75%

OR menor de 1 significa que el consumo de fibra es un factorde protección



EJEMPLO

En un estudio de pacientes hipertensos se pretende investigarla posible asociación entre la probabilidad de padecer uninfarto y el grado de control de la hipertensión.

Para ello se analiza una muestra aleatoria de 728 pacientes,observándose los siguientes resultados



RESULTADOS

MAL CONTROL BUEN

CONTROL

INFARTO 10 07 17

NO INFARTO 250 461 711

260 468 728



El procedimiento estadístico habitual para contrastar lapresencia de asociación es utilizar la prueba del chi² o laprueba exacta de Fisher, cuando las frecuencias de lasceldas son pequeñas.

El valor del chi² para esa tabla es de 3.1 que corresponde a unnivel de probabilidad de 0.08.



De acuerdo con los datos de este ejemplo:

El riesgo de infarto en el grupo de mal control es

10 / 260 = 0.04,

mientras que el riesgo en el grupo de buen control es de

7 / 468 = 0.015.



Existen diferentes procedimientos para cuantificar laimportancia de la asociación:

Cuando se utiliza el cociente de esos dos riesgos

0.04 / 0.015 = 2.6

Nos indica cuánto más probable es que ocurra el suceso en elprimer grupo frente al segundo.

Es lo que se conoce como Riesgo Relativo (RR).



Actualmente otra medida muy utilizada es la que sedenomina "odds ratio" (OR), para la que no hay untérmino en castellano que sea bien aceptado.

El odds (ventaja) es otra forma de representar un riesgo,mediante el cociente entre el número de veces que ocurre elsuceso frente a cuántas veces no ocurre.

Así un odds de 3 indica que 3 personas sufrirán el sucesofrente a 1 que no lo hará.



En la tabla anterior el odds de infarto en el grupo de MalControl es 10 / 250 = 1 / 25 = 0.04, es decir que ocurre 1vez por 25 veces que no ocurre.

En el grupo de buen control el odds es 7 / 461 = 0.015.

El cociente de los odds de los dos grupos es lo que sedenomina odds ratio y constituye otra forma de cuantificar la

asociación entre dos variables dicotómicas. En la tablaanterior el valor del odds ratio es aproximadamente 2.6



Así un odds de 3 indica que 3 personas sufrirán el sucesofrente a 1 que no lo hará.

En la tabla anterior el odds de infarto en el grupo de MalControl es 10 / 250 = 1 / 25 = 0.04, es decir que ocurre 1vez por 25 veces que no ocurre.



El cálculo del odds ratio a partir de los datos de

frecuencia de una tabla 2 x 2 es muy sencillo:

cb

d aOR

a b

c d



)(

)(

d b

b

ca

a

Grupo A Grupo B

Suceso a b

No suceso c d

El riesgo relativo de aparición del suceso del grupoA frente al grupo B se calcula como:



Razones para utilizar el odds ratio

Está claro que la interpretación del riesgo relativo es másintuitiva que la del odds ratio

¿Por qué entonces se usa tanto el odds ratio. Hay variasrazones:



. En primer lugar puede ser calculado en cualquier tabla 2 x 2

Mientras que el riesgo relativo no se puede calcular en losestudios caso-control.

http://www.seh-lelha.org/oddsratio.htm






Permite examinar el efecto que otras variables pueden causaren esa asociación (como podrían ser por ejemplo la edad, elsexo, etc).

Otra propiedad interesante del odds ratio es que no varíaaunque se cambie el orden de las categorías en cualquiera delas variables, lo que no ocurre con el riesgo relativo.



Cuando los riesgos (o los odds) en ambos grupos son

pequeños (inferiores al 20 %) el odds ratio se aproximabastante al riesgo relativo pudiendo considerarse como una

buena aproximación de éste.

La valoración estadística de las asociaciones encontradas debe

realizarse mediante el cálculo de los correspondientesintervalos de confianza.



EL ODDS RATIO PERMITE

1. Reconocer la naturaleza como factor de riesgo o deprotección de una exposición.2. Identificar la magnitud o fuerza de la asociación, lo que

permite hacer comparaciones.3. Su valor es independiente de la incidencia de la condiciónen estudio.4. De gran utilidad en estudios de casos y controles

5. Su valor suele ser semejante al del RR.

I t t ió d l l d OR



Interpretación del valor de OR

calculado

Estrictamente hablando el odds ratio indica la magnitud deasociación entre exposición y resultado (en otras palabras elriesgo de haber estado expuesto dada la enfermedad).

Si el cociente calculado determina un valor de 1, estosignifica que no hay asociación entre las variables analizadas(la exposición positiva o negativa no hace diferencia respectoal riesgo de enfermar).



Un valor mayor que 1 indica una mayor frecuencia deexposición de la variable independiente entre los enfermos(casos). Por tanto, el factor estudiado se asocia con un mayorriesgo de enfermar.

Si el valor del OR calculado es inferior a 1, esto indica mayorfrecuencia de exposición entre los sujetos sanos (controles).En este caso, la presencia del factor estudiado reduce elriesgo de enfermar (actuando como un factor de protección).



INTERPRETACION DEL ODDSVALOR ODDS

RATIO

Intervalo de

confianza

inferior

Intervalo de

confianza

superior

Tipo de

asociacion

1 No evidencia deasociación

Mayor de 1 >1 >1 Significativa, riesgo

Mayor de 1 < 1 >1 No significativa

Menor de 1 < de 1 < de 1 Significativa,protección

Menor de 1 < de 1 > de 1 No significativa

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