PRUEBAS ESTADISTICAS

METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN CLÍNICA.

VARIABLE

• Característica que presenta las unidades o datos que componen una población.• Es lo que se desea estudiar.• Representado de forma simbólica: símbolos o letras

Variable Cualitativa Variable Cuantitativa

• Datos que indican cualidades, atributos, características, propiedades.

• Variable categórica. • No toman valores numéricos.

Variable cualitativa nominal

No existe ninguna “jerarquía”

Variable cualitativa ordinal

No son medibles, expresan “orden o jerarquía”

• Datos numéricos, son medibles.

Datos numéricos que surgen de un proceso de conteo, no se fraccionan, valores enteros.

Variable cuantitativa discreta

Variable cuantitativa continua

Datos numéricos que surgen de un proceso de medición, toman valores sobre un intervalo o una colección de intervalos, unidad de medida.

Validar una muestra: comparación de un grupo frente a un estándar.

Un grupo

Variable cuantitativa T de Student

Variable cualitativa

Dos categorías Prueba binominal

Tres categorías Prueba de

PRUEBAS DE BONDAD DE AJUSTE

• Se estudia un único grupo.• Compara la distribución de frecuencias observadas (Fo) de la variable con las frecuencia de una grupo estándar (Fe).• Diferencia estadísticas entre ambos registros. • Variables cualitativas.

Variables cualitativas

2 grupos

Independientes Prueba de Chi cuadrada

PareadosPrueba de Chi cuadrada de

McNemar

Mas de 3 grupos

Independientes Prueba de Chi cuadrada

Pareados

Prueba de Q de Cochran

Pruebas para variables cualitativas categóricas: comparación de dos o mas grupos.

Pruebas estadísticas para variables cuantitativas: comparación de dos o mas grupos.

Variables cuantitativas

Datos provienen de una curva normal

2 grupos

Independientes T de Student

Pareados T Student pareada

3 o mas grupos

Independientes ANOVA

PareadosANOVA para

muestras pareadas

Datos no provienen de una curva normal

2 grupos

Independientes U de Mann-Whitney

Pareados Prueba de Wilcoxon

3 o mas grupos

Independientes Kruskal Walls

Pareados Friedman

PRUEBAS ESTADÍSTICAS

• Paramétricas: Asumen los parámetros de la distribución de la variable (media y varianza) y un tipo de distribución normal. n>30

• No paramétricas: No asumen acerca de los parámetros de distribución ni se preocupa por el tipo de distribuciòn, trabajan con simple ordenación y recuento de los valores de la variable sin importar la distribución. Muestras pequeñas.

PRUEBAS PARAMETRICAS • Prueba del valor Z de la distribución normal

• Prueba T de Student para datos relacionados (muestras dependientes)

• Prueba T de Student para datos no relacionados (muestras independientes)

• Prueba T de Student-Welch para dos muestras independientes con varianzas no homogéneas

• Prueba de ji cuadrada de Bartlett para demostrar la homogeneidad de varianzas

• Prueba F (análisis de varianza o ANOVA)

PRUEBAS NO PARAMETRICASPara escala nominal:

• Leyes de la probabilidad y prueba binomial

• Prueba ji2 de Pearson para una muestra

• Prueba ji2 de Pearson para dos y más muestras independientes

• Prueba de bondad del ajuste mediante ji2

• Prueba ji2 de proporciones para tres o más muestras independientes

• Prueba de probabilidad exacta de Fischer y Yates

• Prueba de McNemar para muestras dependientes

• Prueba Q de Cochran para tres o más muestras dependientes

• Análisis secuencial

Para escala ordinal:

• Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra

• Prueba de U Mann-Whitney para dos muestras

independientes

• Prueba de Wilcoxon de rangos señalados y pares

igualados para dos muestras dependientes

• Análisis de varianza de una entrada de Kruskal-Wallis

para más de dos muestras independientes

• Análisis de varianza de doble entrada por rangos de

Friedman para más de dos muestras dependientes