NRC: 14498 Flores Rincón Brisa Nayeli TAREA # 3 HORARIO: 13:00-14:55
PRUEBA F
La comparación de la variabilidad de los datos en dos grupos independientes se hace mediante la prueba “ F ” que permite comparar dos varianzas (varianza es el cuadrado de la desviación estándar) obteniendo un coeficiente, mayor que uno resultante de dividir la varianza mayor entre la menor Prueba de hipótesis para la
razón de dos varianzas de población
computador el valor de la probabilidad que corresponde al valor de F (distribución F, en EXCEL)
Si la probabilidad es p menor que 0.05 o en general, menor que el valor hipotético previsto, para el valor de F obtenido, se acepta generalmente que la diferencia entre las varianzas es significativa (lo que también se expresa diciendo que las varianzas son heterogéneas o heterocedásticas); si p mayor que 0.05, se dice que las varianzas son iguales (estadísticamente), homogéneas u homocedásticas. En el segundo caso los dos grupos se pueden considerar como pertenecientes a la misma población en consecuencia se pueden juntar, es decir, fusionarlos para tratarlos como un solo grupo.
Actualmente, se prefiere reportar la probabilidad correspondiente a la prueba y se deja al lector decidir si el nivel de error es aceptable, teniendo en cuenta las circunstancias y la importancia clínica.
PRUEBA X2
La prueba χ² de Pearson es considerada como una prueba no paramétrica que mide la discrepancia entre una distribución observada y otra teórica (bondad de ajuste), indicando en qué medida las diferencias existentes entre ambas, de haberlas, se deben al azar en elcontraste de hipótesis. También se utiliza para probar la independencia de dos variables entre sí, mediante la presentación de los datos en tablas de contingencia.
La fórmula que da el estadístico es la siguiente:
Cuanto mayor sea el valor de , menos verosímil es que la hipótesis sea correcta. De la misma forma, cuanto más se aproxima acero el valor de chi-cuadrado, más ajustadas están ambas distribuciones.
Los grados de libertad gl vienen dados por :
gl= (r-1)(k-1). Donde r es el número de filas y k el de columnas.
Criterio de decisión:
No se rechaza cuando . En caso contrario sí se
Donde t representa el valor proporcionado por las tablas, según el nivel de significación estadística elegido.
PRUEBAS “ t”
La prueba “ t ” de Student se utiliza para comparar los promedios de dos grupos independientes, o las diferencia pareadas entre dos grupos no independientes, cuando el tamaño de muestra es pequeño, < 30.
Esta prueba en el programa EXCEL, tiene tres opciones.
1. Prueba “t” para medias de dos muestras emparejadas. Es la prueba “ t” para dos grupos de datos relacionados entre sí; con esta opción no se comparan los promedios, sino las diferencias entre pares de valores. 2. Prueba “t” para dos muestras suponiendo varianzas iguales. Es la
prueba “t” donde se compara los promedios de dos grupos independientes, cuyas varianzas sean iguales u homocedasticas.
3. Prueba “t” para dos muestras suponiendo varianzas desiguales. Es la prueba “t” donde se compara los promedios de dos grupos independientes, cuyas varianzas sean desiguales o heterocedasticas.
Las prueba “ F” y “ t” , son dos pruebas independientes, pero debe hacerse primero la prueba F para saber que opción de “t” se debe aplicar.
Una vez obtenido el valor de t , el modo de interpretarlo es igual al de la prueba de F. Se busca en una tabla o en el computador cual es el valor de la probabilidad que corresponde a ese valor de t con los grados de libertad, sumados.
Grados de libertad para la prueba “t” ,
PRUEBA Z
puede realizarse convenientemente como aproximadas Z-pruebas si el tamaño de la muestra es grande o se conoce la varianza de la población. Si la varianza de la población es desconocido (y por lo tanto tiene que ser estimado a partir de la misma muestra) y el tamaño de la muestra no es grande, la prueba t de Student puede ser más apropiado.
Si T es una estadística que está aproximadamente normalmente distribuidos bajo la hipótesis nula, el siguiente paso en la realización de una prueba Z es estimar el valor esperado de θ T bajo la hipótesis nula, y luego obtener una s estimación de la desviación estándar de T . a continuación, calcular la puntuación estándar Z = (T - θ) / s, de las cuales una cola y dos colas valores de p se puede calcular como Φ (- | Z |) y 2Φ (- | Z |), respectivamente , donde Φ es el estándar de la función de distribución acumulativa normal.
BIBLIOGRAFIA
NRC: 14498 Flores Rincón Brisa Nayeli, TAREA # 3 HORARIO: 13:00-14:55
TIPOS DE ESTUDIOS
Transversal:
• Los datos de cada sujeto representan un momento en el tiempo.
• No puede establecerse relaciones causales porque el factor y enfermedad se recoge simultáneamente
Estudios transversales (de prevalencia):
o Estudian simultáneamente la exposición y la enfermedad en una población bien definida en un momento determinado.
o No permite conocer la secuencia temporal de los acontecimientos y no es por tanto posible determinar si la exposición precedió a la enfermedad o viceversa.
o La realización de este tipo de estudios requiere definir claramente: a. La población de referencia sobre la que se desea extrapolar
los resultados.
b. La población susceptible de ser incluida en nuestra muestra delimitando claramente los que pueden ser incluidos en dicho estudio.
c. La selección y definición de variables por las que se va a caracterizar el proceso.
d. Las escalas de medida a utilizar. e. La definición de "caso"
VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LOS ESTUDIOS TRANSVERSALES
Estudios Transversales
Ventajas Limitaciones
Fáciles de ejecutar. Relativamente poco
costosos.
Se pueden estudiar varias enfermedades y/ o factores de riesgo a la vez.
Caracterizan la
distribución de la enfermedad respecto a diferentes variables. Precisan poco tiempo
para su ejecución.
Útiles en la
planificación y Administración
Sanitaria (Identifican el nivel de salud, los grupos vulnerables y la prevalencia).
Por sí mismos no
sirven para la
investigación causal. No son útiles en
enfermedades raras ni de corta duración. Posibilidad de sesgos
de información y selección.
– Longitudinal
• Las variables se recogen en tiempos diferentes • Pueden ser descriptivos o analíticos
– Prospectivo:
• El inicio del estudio es anterior a los hechos estudiados. • Los datos se recogen a medida que se van sucediendo
En los prospectivos: la exposición pudo haber ocurrido o no, pero desde luego lo que aún no ha sucedido es la presencia de la enfermedad. Por tanto se requiere un período de seguimiento en el futuro para determinar la frecuencia de la misma.
UN TIPO DE ESTUDIO PROSPECTIVO ES:
Estudio de cohortes (o de seguimiento):
o En este tipo de estudio los individuos son identificados en función de la presencia o ausencia de exposición a un determinado factor.
o En este momento todos están libres de la enfermedad de interés y son seguidos durante un período de tiempo para observar la frecuencia de aparición del fenómeno que nos interesa. Si al finalizar el período de observación la incidencia de la enfermedad es mayor en el grupo de expuestos, podremos concluir que existe una asociación estadística entre la exposición a la variable y la incidencia de la enfermedad.
o La cuantificación de esta asociación se conoce como riesgo relativo y su cálculo se estima como:
Tabla 5. Tabla de 2 x 2 en los estudios de Cohortes Enfermos Sanos Total
Expuestos a b a + b
No expuestos c d c + d
– Retrospectivo:
• El inicio del estudio es posterior a los hechos estudiados • Los datos se recogen de archivos o entrevistas sobre hechos Sucedidos
Retrospectivos: Tanto la exposición como la enfermedad ya han sucedido cuando el estudio se inició.
BIBLIOGRAFIA
1)http://www.google.com.mx/url?
sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=4&ved=0CDoQFjAD&url=http%3A%2F
%2Frafalafena.files.wordpress.com%2F2010%2F06%2Ftipos-de-estudios.doc&ei=cfRuUILLE8fe2AX_jYEQ&usg=AFQjCNHEUv9WQrW3icCA6ZJtOF7HqXJuDg&sig2= MOT3xzobqPZj8UR8vhueQg
