Significancia Estadistica y Relevancia Clinica
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Adien A Lugo BezMD.
3/ 2010-2011
Pontificia Universidad Catlica Madre y Maestra
Facultad de Ciencias de la Salud
Departamento de Medicina
-
Estudio Clnico
Epidemiolgico
Qu se pretende?
si existe o no asociacin
entre diferentes variables
ser producto del azar, de la presencia de
sesgos o de la presencia de variables de
confusin.
-
1. Wassertheil-Smoller S. Biostatistics and Epidemiology. A primer for health professionals. Second
edition. NewYork: Springer-Verlag; 1995.
Hacer inferencias a
poblaciones, a
partir de muestras1
Riesgo de error o
imprecisin por azar o
por variabilidad biolgica
-
Carenciadel error aleatorio
PRECISINMayor tamaomuestral
-
AZAR
Debe ser Evaluado y
Medido
Utilizandotest de
Hiptesis
ConstruirIntervalos
de Confianza
-
Desde el punto de vista clnico la
significacin estadstica no resuelve
todos los interrogantes ya que la
asociacin estadsticamente significativa
puede no ser clnicamente relevante
y adems la asociacin estadsticamente
significativa puede no ser causal. En
definitiva podemos encontrar
asociaciones "estadsticamente posibles y
conceptualmente estriles 2
2. Silva Ayaguer LC. Cultura estadstica e investigacin cientfica en el campo de la
salud: una mirada crtica. Madrid: Daz de Santos; 1997
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La Ho (h i p t e s i s
n u l a ) representa la
afirmacin de que no hay
asociacin entre las dos
variables estudiadas
La Ha (h i p t e s i s
a l t e r n a t i v a )
afirma que hay algn
grado de relacin o
asociacin entre las dos
variables.
-
Ho (hiptesis nula) = No
hay diferencia entre ambos
tratamientos
Ha (hiptesis alternativa)
= S existe diferencia.
Disponemos de 2 tratamientos ( A y B). El tratamiento A lo reciben 25
pacientes y el tratamiento B otros 25 pacientes. 15 pacientes
responden favorablemente al tratamiento A y 20 al tratamiento B.
Existe diferencia significativa entre ambos tratamientos?
-
0.25
Como no supera el valor 0.25 concluimos que la diferencia entre 0.60 y 0.80
no es estadsticamente significativa. A la vista de los resultados no podemos
aceptar la Ha (hiptesis alternativa).
-
Lleva implcito un riesgo que se cuantifica con el
valor de la "p" Recordarp
Qu es
p?
Es la probabilidad de aceptar la hiptesis
alternativa como cierta, cuando la cierta
podra ser la hiptesis nula
-
Ha sido
arbitrariamente
seleccionado y
por consenso
0.05 Una seguridad del 95% lleva implcito una p < de 0.05
Nota: Una seguridad del 99% lleva implcita una p < 0.01
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Cuando rechazamos la Ho
(hiptesis nula) y aceptamos
la Ha (hiptesis alternativa)
como probablemente cierta
afirmando que hay una asociacin,
o que hay diferencia, estamos
diciendo en otras palabras que es
muy poco probable que el azarfuese responsable de dicha
asociacin.
-
Del mismo modo si la p>0.05
decimos que el azar no puede
ser excluido como explicacin de
dicho hallazgo y no
rechazamos la Ho (hiptesis
nula) que afirma que ambas
variables no estn asociadas o
correlacionadas
-
En el ejemplo anterior objetivamos que no hay diferencia
entre 60% y 80%. Supongamos que realizamos ahora el
estudio con 900 pacientes en cada grupo
0.042
Como supera 0.20 el valor de 0.042 concluimos que la diferencia entre 0.60 y 0.80
es estadsticamente significativa. A la vista de los resultados rechazamos la Ho
(hiptesis nula) y aceptamos la Ha (hiptesis alternativa) como probablemente cierta
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La hiptesis nula representa comnmente el estado
actual (o conocido) de la naturaleza, bajo el supuesto de
que permanece sin alteracin.
Ejemplo1 : Si se trata de probar que un programa
acadmico ha mejorado el rendimiento de los
alumnos
la hiptesis nula afirma que las cosas siguen igual.
Que no hay diferencia en los resultados antes y
despus de la aplicacin del
programa
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Ejemplo 2: Si se trata de una prueba la presencia
de una relacin desconocida o no observada
previamente
la hiptesis nula afirma que no existe la relacin
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Este tipo de razonamiento supone que existe un
comportamiento, conducta o situacin ya
conocida y que no ha sido alterada.
Se justifica la prctica de denominar a la hiptesis
que se contrapone a la nula: hiptesis alterna. Pues
se trata de una alternativa a una realidad ya
conocida
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Se pueden presentar dos tipo, que son:
De dos colas, o bilateral
De una cola, o unilateral (puede ser de cola
derecha o izquierda)
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El investigador desea comprobar la hiptesis de un valor
mayor en el parmetro que el de la hiptesis nula, en este
caso el nivel de significancia se carga todo hacia el lado
derecho, para definir las regiones de aceptacin y de rechazo.
Prueba de hiptesis:
Ho; Parmetro x
H1; Parmetro > x
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El investigador desea comprobar la hiptesis de que el
parmetro sea menor que el de la hiptesis nula, en
este caso el nivel de significancia se carga todo hacia el
lado izquierdo, para definir las regiones de aceptacin y
de rechazo.
Prueba de hiptesis:
Ho; Parmetro x
H1; Parmetro < x
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El investigador desea comprobar la hiptesis de un
cambio en el parmetro. El nivel de significancia se divide
en dos y existen dos regiones de rechazo.
Prueba de hiptesis:
Ho; Parmetro = x
H1; Parmetro x
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Un investigador afirma que la temperatura del cuerpo
humano en un adulto sano se distribuye segn una
normal de media = 37 grados C y una desviacin tpica = 0.9 grados C. Formular la hiptesis nula y lahiptesis alternativa.
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A la vista de los datos, el investigador afirma que
la temperatura media del cuerpo humano es 37
grados, es decir que la hiptesis o conjetura que
formula es
H0= 37 (hiptesis nula)
Como la hiptesis alternativa, hemos de tomar
aquella contraria a esta, que la media sea distinta
de 37 grados, es decir:
H1 37 (hiptesis alternativa)
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Si la hiptesis nula fuese del tipo k lahiptesis alternativa sera < k , o
Si la hiptesis nula fuese del tipo k lahiptesis alternativa sera > k , o
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Una muestra aleatoria de 100 muertes
registradas en Estados Unidos el ao pasado
muestra una vida promedio de 71.8 aos.
Suponga una desviacin estndar poblacional
de 8.9 aos. Queremos probar si la vida media
hoy en da es mayor a 70 aos con base en esa
muestra. La muestra parecera indicar que es as
pero Cul es la probabilidad de que la media de la
muestra no refleje la verdadera media de la
poblacin? Utilizar un nivel de significancia de 0.05
Se trata de una distribucin muestral de medias con desviacin estndar conocida.
1.Datos:
=70 aoss = 8.9 aos
x= 71.8 aos
n = 100
= 0.05
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2. Establecemos la hiptesis
Ho; = 70 aos.
H1; > 70 aos.
3. Nivel de significancia
= 0.05, z= 1.645
4. Regla de decisin:
Si z1.645 no se rechaza Ho.
Si z> 1.645 se rechaza Ho.
5. Clculos:
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6. Decisin y justificacin.
Como 2.02 >1.645 se rechaza Ho y se concluye
con un nivel de significancia del 0.05 que la vida
media hoy en da es mayor que 70 aos.