TEMA 13: PRUEBAS PARAMÉTRICAS MAS UTILIZADAS EN ENFERMERÍA. LA PRUEBA T-STUDENT. LA PRUEBA T- STUDENT PARA PARA DATOS APAREADOS. ANOVA

1.    
ANÁLISIS BIVARIADO VARIABLE CUALITATIVA Y CUANTITATIVA.

Este tipo de análisis es sumamente frecuente en todos los ámbitos, puesto que con frecuencia nos interesa saber si las categorias (o factores) de una variable cualitativa (o también en otras situaciones, observa los ejemplos) presentan unos valores medios similares, o no.

EJEMPLOS:

·       ¿Es diferente el peso medio de chicos y chicas de esta clase?

·       Es diferente la presión arterial sistólica media de un grupo de individuos catalagados por su IMC (infra, normo, sobrepeso y obeso).

·       ¿Es diferente la agregación plaquetaria de un grupo de individuos antes y después de tomar un nuevo antiagregante?

·       ¿Y si fueran dos grupos? ¿Uno de estudio y otro control?

Es diferente el valor medio de colesterol de un grupo de sujetos de 200mg/dl

1.    
COMPARACIÓN DE MEDIAS: CASOS.

·      La media de una variable respecto a un valor de interés (p ej: límite para instaurar una intervención).

-      Es diferente el valor medio de colesterol de un grupo de sujetos de 200mg/dl.

·      La media de dos muestras apareadas o dependientes. Los valores que adquiere una onfluye en los que adquiere la otra. Datos provienen del mismo conjunto de sujetos

-      ¿Es diferente la agregación plaquetaria de un grupo de individuos antes y después de tomar un nuevo antiagregante?

·      La media de os muestras desapareadas o independientes. Los valores que adquiere una no influyen en los de la otra. Datos provienen de sujetos diferentes.

-      ¿Es diferente el peso medio de chicos y chicas de esta clase?

-      ¿Y si fueran dos grupos? ¿Uno de estudio y otro control?

-     
Es diferente la presión arterial sistólica media de un grupo de individuos catalogados por su IMC (infra, normo, sobrepeso y obeso).

2.     TEST A APLICAR…

·      Paramétricos

-      T de Student para 1 o dos muestras (o categorías)

-      ANOVA (para más de dos muestras o categorías independientes)

·      No paramétricos

-      Prueba U de Mann-Whitney (muestras independientes)

-      Test Wilconxon (muestras apareadas).

-      Test Kruskal-Wallis (más de dos muestras o categorías)

1º. Determinar si se trata de una muestra o dos muestras independientes o apareadas. 2º. Determinar si usaremos test paramétricos o no paramétricos

3.   T DE STUDENT COMO TEST PARAMÉTRICO

·      Criterios de parametricidad

-      Normalidad

-      Homocedasticidad o igualdad de varianzas. Test Levene

-      N muestral > 30

4.   
ANOVA: ANALYSIS OF VARIATION.

LA SITUACIÓN BÁSICA DE ANOVA.

·      2 dos variables: una categórica y una cuantitativa.

·      La cuestión principal: ¿Las variables cuantitativas dependen de en qué grupo (dado por la variable categórica) está el individuo?

·      Si la variable categórica tiene dos valores: 2-sample t-test.

·      ANOVA permite para 3 o más grupos.

INVESTIGACIÓN INFORMAL

·      Investigación gráfica

-     Cajas de lado a lado.

-     Múltiples histogramas

·     
Para que las diferencias entre los grupos sean significantes dependen de:

-     Las diferencias en el significado

-     Las desviaciones estándares en cada grupo

-     Los tamaños de muestra.

ANOVA determina el valor de P del F estadístico.

¿QUÉ HACE ANOVA?

En los simples test de ANOVA (también hay extensiones) las siguientes hipótesis:

·      H₀: el significado de todos los grupos son iguales.

·      H_a: No todos los significados son iguales. Pero no dice cual o como difieren.

SUPOSICIONES DE ANOVA

·      Cada grupo es aproximadamente normal. Verifique esto mirando los histogramas y/o los tests no paramétricos normales (kolmogorov o shapiro)

Las desviaciones estándares de cada grupo son aproximadamente iguales. Regla de oro: relación de mayor a menor, la desviación estándar de la muestra debe ser inferior a 2:1