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BIOESTADÍSTICA

Ciclo IV; Paralelo A

Docente: Dr. Mario A. Paredes Cruz. M.Sc.

Pruebas de significancia

estadística

La necesidad creciente por investigar genera

preguntas a contestar cada vez más

complejas.

En la actualidad la estadística ha experimentando un importante avance gracias a las nuevas tecnologías y los potentes medios informáticos que permiten el manejo de grandes volúmenes de datos.

Desgraciadamente todos estos avances también han provocado que en los últimos años haya disminuido la accesibilidad y la capacidad de lectura crítica de los profesionales sanitarios. Muchos investigadores tienen dificultades a la hora de planificar un proyecto de investigación adecuado que responda a su pregunta de estudio por falta de formación estadística y metodológica.

• Supongamos que disponemos de dos

tratamientos: (A y B) para una misma

enfermedad, y deseamos conocer cual de ellos

es mejor. Al mismo tiempo vamos a

considerar como “mejor” si la diferencia que

hay entre ambos es de al menos un 10 % en el

porcentaje de enfermos curados.

EJEMPLO:

Acabamos de definir lo que entendemos por diferencia clínicamente importante: un 10 %. Realizado el experimento en 40 personas y después de aleatorizar los tratamientos A y B en dos grupos se obtienen los resultados:

PASOS PARA APLICAR UNA PRUEBA DE SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA.

Formulación de

hipótesis

PRIMERO :

• Ho: Hipotesis Nula No hay diferencia entre fármaco A y B
• HI: Hipotesis del Investigar (alterna) Si hay diferencia entre fármaco A y B
  • Evaluar dos poblaciones
  • Se plantea la hipótesis porque buscamos encontrar diferencias

PRUEBAS ESTADÍSTICAS

• Tercero: Para elegir que prueba estadísticas debemos tener en consideración 6 criterios.
• Definir y aplicar la estadística de prueba para obtener el valor de probabilidad (valor-p). 1.Tipo de estudio. 2.Nivel de la Investigación. 3.Diseño de la investigación. 4.Los objetivos estadísticos. 5.Escalas de medición de las variables. 6.Comportamiento de los datos

Dar lectura al VALOR DE P.

• P > 5% (p>0,05) o P< 5% (p<0,05)
• Aceptamos ----- Rechazamos Cuarto: Comparar el valor-p con el nivel de significancia : Si valor-p menor o igual que entonces rechazar la Ho. Esto significa que “es poco probable o improbable que el azar explique las diferencias observadas. Por consiguiente existe asociación estadística entre las variables que se están comparando Si valor-p mayor que entonces No rechazar la Ho. Esto significa que “es probable o muy probable que el azar explique las diferencias observadas. Por consiguiente no existe asociación estadística entre las variables que se están comparando

¿Con qué porcentaje de confianza el investigador generaliza,

para suponer que tal cercanía es real y no por un error de

muestreo?

Existen dos niveles convenidos en ciencias sociales : a) El nivel de significancia de 0. 05 , el cual implica que el investigador tiene 95 % de seguridad para generalizar sin equivocarse y sólo 5 % en contra. En términos de probabilidad,

1. 95 y 0. 05 , respectivamente; ambos suman la unidad. b) El nivel de significancia de 0. 01 , el cual implica que el investigador tiene 99 % en su favor y 1 % en contra ( 0. 99 y 0. 01 =
2. 00 ) para generalizar sin temor.

Nivel de significancia

Wiersma y Jurs ( 2008 ) ofrecen una explicación sencilla del concepto, en la cual nos basaremos para analizar su significado. La probabilidad de que un evento ocurra oscila entre cero ( 0 ) y uno ( 1 ), donde cero implica la imposibilidad de ocurrencia y uno la certeza de que el fenómeno ocurra. Al lanzar al aire una moneda no cargada, la probabilidad de que salga “cruz” es de 0. 50 y la probabilidad de que la moneda caiga en “cara” también es de 0. 50. Con un dado, la probabilidad de obtener cualquiera de sus caras al lanzarlo es de 1 / 6 = 0. 1667. La suma de posibilidades siempre es de uno.

Nivel de significancia (cont.)

Si es baja, el investigador dudará de generalizar a la

población.

Si es alta, el investigador podrá hacer generalizaciones.

Es aquí donde entra el nivel de significancia o nivel alfa ( α

), el cual es un nivel de la probabilidad de equivocarse y se

fija antes de probar hipótesis inferenciales.

Nivel de significancia (cont.)

Una gran cantidad de los fenómenos del comportamiento

humano se manifiestan de la siguiente forma: la mayoría de las

puntuaciones se concentran en el centro de la distribución, en

tanto que en los extremos encontramos sólo algunas

puntuaciones.

Por ejemplo, la inteligencia: hay pocas personas muy

inteligentes (genios), pero también hay pocas personas con

muy baja inteligencia (por ejemplo: personas con capacidades

mentales diferentes).

La mayoría de los seres humanos somos medianamente

inteligentes.