Guion practica 3 - Ejercicios de Bioestadística

Práctica(3:((

Estadística(descriptiva(Bivariante(

Los ejercicios deben realizarse con el fichero fumadores.sav

Realizar los siguientes ejercicios y responder a las preguntas señaladas con Q en el

Cuestionario Práctica 3, de Moodle.

Opciones del cuestionario:

Puntuación por pregunta o subpregunta: 1 punto

Nº de intentos permitidos: 1

(Se pueden realizar múltiples intentos, (mediante Comprova), antes de salvar, pero no se puede repetir el

cuestionario una vez se haya salvado. Cada intento incorrecto penaliza un 20%).

Método de cualificación: Cualificación más alta (de los intentos).

Nota: Si no se especifica los contrario, las respuestas deben darse con 1 decimal

I. Relación entre 2 variables cualitativas

1. Analizar la relación entre el estado civil y el hábito de fumar.

Crear una tabla de contingencia de las variables E_CIVIL y FUM_CIG.

(Analizar - Estadísticos Descriptivos - Tablas de contingencia. Elige una de las dos

variables como variable para “filas” y la otra para “columnas”. En el menú

“Casillas” seleccionad todos los porcentajes)

Q1. ¿Cual es el porcentaje de solteros en la muestra? ¿Qué porcentaje de los

solteros fuma regularmente? ¿Y de los casados o que viven en pareja? ¿Y de los

divorciados o separados? ¿Y de los viudos? ¿En qué estado civil hay un porcentaje

de fumadores regulares más alto?

2. Continuamos practicando la interpretación de tablas de contingencia.

Q2. ¿Cuál es el porcentaje de fumadores regulares? ¿Qué porcentaje de los casados

o que viven en pareja fuma ocasionalmente? De todos los fumadores regulares, ¿qué

porcentaje está casado o vive en pareja? Del total de la muestra, ¿qué porcentaje

son divorciados o separados que no fuman? ¿Qué porcentaje de todos los pacientes

está soltero y fuma ocasionalmente? De los solteros, ¿qué porcentaje fuma

ocasionalmente? ¿Qué porcentaje de los no fumadores está casado o vive en pareja?

3. Repetir el punto 1 con una muestra aleatoria que incluya aproximadamente el 10%

de los casos. Para generar números aleatorios se debe proporcionar al programa un

número inicial, por ejemplo el NIU de uno de vosotros.

(Transformar – Generadores de números aleatorios - Establecer punto inicial – Valor

fijo. Como valor fijo usad el NIU. Ahora hay que definir el tamaño de la muestra

aleatoria: Datos - Seleccionar Casos - Muestra Aleatoria - Muestra... - Aprox. el 10%

de los casos. Ahora podéis crear la tabla de contingencia).

Repetir este paso con el NIU de otro compañero.

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Práctica 3:

Estadística descriptiva Bivariante

Los ejercicios deben realizarse con el fichero fumadores.sav Realizar los siguientes ejercicios y responder a las preguntas señaladas con Q en el Cuestionario Práctica 3 , de Moodle. Opciones del cuestionario: Puntuación por pregunta o subpregunta: 1 punto Nº de intentos permitidos: 1 (Se pueden realizar múltiples intentos, (mediante Comprova ), antes de salvar, pero no se puede repetir el cuestionario una vez se haya salvado. Cada intento incorrecto penaliza un 20%). Método de cualificación: Cualificación más alta (de los intentos). Nota : Si no se especifica los contrario, las respuestas deben darse con 1 decimal I. Relación entre 2 variables cualitativas

Analizar la relación entre el estado civil y el hábito de fumar. Crear una tabla de contingencia de las variables E_CIVIL y FUM_CIG. (Analizar - Estadísticos Descriptivos - Tablas de contingencia. Elige una de las dos variables como variable para “filas” y la otra para “columnas”. En el menú “Casillas” seleccionad todos los porcentajes ) Q1. ¿Cual es el porcentaje de solteros en la muestra? ¿Qué porcentaje de los solteros fuma regularmente? ¿Y de los casados o que viven en pareja? ¿Y de los divorciados o separados? ¿Y de los viudos? ¿En qué estado civil hay un porcentaje de fumadores regulares más alto?
Continuamos practicando la interpretación de tablas de contingencia. Q2. ¿Cuál es el porcentaje de fumadores regulares? ¿Qué porcentaje de los casados o que viven en pareja fuma ocasionalmente? De todos los fumadores regulares, ¿qué porcentaje está casado o vive en pareja? Del total de la muestra, ¿qué porcentaje son divorciados o separados que no fuman? ¿Qué porcentaje de todos los pacientes está soltero y fuma ocasionalmente? De los solteros, ¿qué porcentaje fuma ocasionalmente? ¿Qué porcentaje de los no fumadores está casado o vive en pareja?
Repetir el punto 1 con una muestra aleatoria que incluya aproximadamente el 10% de los casos. Para generar números aleatorios se debe proporcionar al programa un número inicial, por ejemplo el NIU de uno de vosotros. (Transformar – Generadores de números aleatorios - Establecer punto inicial – Valor fijo. Como valor fijo usad el NIU. Ahora hay que definir el tamaño de la muestra aleatoria: Datos - Seleccionar Casos - Muestra Aleatoria - Muestra... - Aprox. el 10% de los casos. Ahora podéis crear la tabla de contingencia). Repetir este paso con el NIU de otro compañero.

Cambiar los nombres de las nuevas variables de filtro de casos (FILTER_$) a FILT_NIU1 y FILT_NIU 2 para guardarlas y poder volver a usarlas más tarde. Q3. ¿Son comparables los resultados para las dos muestras aleatorias? ¿Dan el mismo resultado que la muestra completa?

Representar, mediante Diagrama de Barras , la relación entre las variables cualitativas SEXO y E_CIVIL, escogiendo el tipo de información a mostrar por las barras: Nº de casos o Porcentajes, así como el tipo de porcentaje a visualizar. Nº de casos : La opción más sencilla es solicitar el gráfico directamente en la creación de una tabla de contingencia. Seleccionar Mostrar los gráficos de barras agrupadas en la ventana de solicitud del análisis. Porcentajes: a. Gráficos – Cuadros de diálogo antiguo – Barras – Agrupado. Seleccionar % de casos como opción para la representación de las barras. Escoger una de las variables para el Eje de Categorías y la otra en Definir grupos por. Este tipo de gráfico mostrará los porcentajes correspondientes a las categorías de la variable en el Eje de Categorías , para cada valor de la variable de Agrupación. (Los porcentajes coincidirían con los de fila en una tabla de contingencia en la que la variable en eje de categoria coincidiera con las columnas y la variable de agrupación con las filas). b. Gráficos – Generador de gráficos – Barras – Agrupado. Arrastrar una de las variables cualitativas al Eje de Categorías y la otra a Agrupar en. En Propiedades – Estadístico escoger Porcentajes() y en – Parámetros : Total global , Total para cada categoría del eje X o Total para cada categoría de la variable de leyenda , para los porcentajes total, de columna y de fila, respectivamente. (Para una tabla de contingencia en la que la variable en eje de categoria coincidiera con las columnas y la variable de agrupación con las filas). II. Relación entre una variable cualitativa y una cuantitativa continua
Analizar la relación entre la presión arterial sistólica y el hábito de fumar. ( recuperar todos los casos ). Crear una variable nueva (PASMED) que sea la media entre las dos medidas de la presión sistólica (P_SIST_1 y P_SIST_2). Calcular la media y la desviación típica de la variable PASMED en los diversos grupos de la variable FUM_CIG. (Analizar – Comparar medias - Medias. Elige la variable continua como variable dependiente y la variable cualitativa como variable dependiente.) Q4. ¿Los datos sugieren una clara relación entre el hábito de fumar y la presión arterial sistólica?

En ocasiones resulta conveniente recodificar una de las dos variables cuantitativas continuas convirtiéndola en una variable ordinal. Crear una variable nueva OBES, recodificando el IMC según la tabla siguiente. Recuerda la importancia del orden cuando se definen las categorías (consulta la Práctica 1). IMC OBESIDAD < 20 1 “desnutrido” [20, 30) 2 “normal” [30, 35) 3 “sobrepeso” [35, 40) 4 “obeso”

= 40 5 “ muy obeso” Analizar la relación entre la obesidad (OBES) y la presión arterial sistólica (PASMED), comparando los promedios de PASMED en los grupos de la variable OBESIDAD. Q9. ¿Se puede observar alguna relación entre la OBESIDAD y la presión arterial sistólica PASMED? Valorar la conveniencia de utilizar uno u otro método y decidir cual de los dos métodos es más adecuado. IV. Analizar la relación entre las siguientes pares de variables eligiendo el método que consideréis más indicado en cada caso, según los tipos de variables. Edad en el día del examen (EDAD) e IMC Grupo de edad (GRUPO_EDAD) e IMC Grupo de edad (GRUPO_EDAD) y obesidad (OBES) Hacer uso de las representaciones gráficas para los análisis. Q 10. ¿Se observa alguna relación entre estos pares de variables?¿Con que método? V. Gráficos Box-Plot. En una entrevista de salud, el equipo investigador pregunta si alguien le ha dicho alguna vez a sujeto entrevistado que presentaba valores de tensión arterial elevados (HIBP). Realizar un gráfico del tipo Box-Plot para valorar una posible relación entre PASMED y HIBP. (Gráficos – Generador de Gráficos… – Diagramas de cajas o Box-Plot. Indicad en el eje Y PASMED y en el X HIBP) Q 11. ¿Cuál de los sujetos entrevistados tiene una mediana mayor en la variable PASMED, los que si habían sido avisados de presentar valores elevados, o los que no? Q12. ¿A partir de qué valores (inferior y superior) se considera un valor atípico en PASMED en los sujetos avisados? ¿Y valores extremos (inferior y superior)?

VI. Curvas ROC. Una forma de valorar la capacidad predictiva de una variable cuantitativa en relación a una característica dicotómica sería mediante la curva ROC. Esta representa en el eje X el valor de 1 - especificidad y en el eje Y la sensibilidad de un valor determinado para la predicción de esta característica dicotómica a evaluar. Otra forma de verlo es pensando que valoramos el ratio de verdaderos positivos (Y) en relación con el ratio de falsos positivos (X) – COMPROBARLO -. En la figura adjunta se observa una posible forma de valorar una curva ROC: Mediante el Área Bajo la Curva (AUC, en inglés). Cuanto más alejada de 0,5 mejor capacidad predictiva tendrá la variable cuantitativa empleada para discriminar la característica dicotómica a estudiar. http://es.wikipedia.org/wiki/Curva_ROC Realizar una curva ROC de PASMED para la predicción de la posibilidad de presentar valores de tensión arterial elevados HIBP. (Analizar – Curva ROC – Arrastrad PASMED al cuadro de la variable test y HIBP al de la variable) Valorando las diversas opciones que os da el cuadro de diálogo haced la gráfica ROC correspondiente Q 13. ¿Qué área bajo la curva (AUC) presenta PASMED en relación a la predicción de que al sujeto se dijese en el pasado que presentaba cifras de tensión arterial elevadas? [0.5, 0.6): Test malo. [0.6, 0.75): Test regular. [0.75, 0.9): Test bueno. [0.9, 0.97): Test muy bueno. [0.97, 1): Test excelente.

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Estadística descriptiva Bivariante