Analisis estadistico en investigación

Nominal

Ejem. - sexo (Hombre y Mujer)

Ordinal

Ejem. - (Bueno, Regular, Malo)

Discreta

No admite decimales

Continua

Admite decimales

Variables
Cualitativas

Variables
Cuantitativas

C.D Daniel Espinoza Espinoza

Escala nominal
VARIABLES
CUALITATIVAS

Escala de ordinal

MEDICCIÓN
DE LAS
VARIABLES
Escala de intervalo
VARIABLES
CUANTITATIVAS

Escala de razón

Escala nominal

Nombra lo más elemental

Soltero, casado, viudo, di
vorciado

Escala de ordinal

Clasifica objetos, hechos o
fenómenos de manera
jerarquizada en base a un
atributo.

a)Flaco
b)Normal, c)Gordo
d)Obeso

Escala de intervalo

Escala de proporción
o razón (decimales)

Mide variables cuantitativas.
Permite establecer rangos
(el cero es arbitrario y
convencional)

Mide variables cuantitativas
(cero absoluto)

Talla, peso, edad
y
N° de dientes

Estadísticos Descriptivos
Medidas de Tendencia Central

Medidas de Dispersión

Medidas de Posición

Medidas de forma

Medidas de tendencia Central (MTC)

Son indicadores estadísticos que muestran hacia que valor se agrupan los datos y
nos ayudan a saber sobre que datos se agrupa toda la distribución.
Media

Mediana

Moda

Valor que representa a la población ó a un grupo de datos.

Es un dato que divide a la población en 2 grupos iguales.

Es el dato que más se repite.

CAMPANA DE GAUSS

Variable
Dependiente

y

x
Variable
Independiente

Si coincide la
Media, la media
y la moda es un
buen indicador
que el muestreo
fue exitoso.

Medidas de Dispersión.

Son datos estadísticos que sirven para medir la intensidad
de alejamiento entre datos.
Desviación
estándar

Amplitud de
rango

Coeficiente de
variación

Varianza

Medidas de Posición.

Sirven para dividir un conjunto da datos en grupos con la misma cantidad de
unidades de estudio. Las medidas de posición más usadas son:
Cuartiles
Deciles

Son medidas
de posición
más usadas.

Quintiles


Medidas de Forma
Coeficiente de
asimetría

Curtosis

Evalúa la distribución de la frecuencia en
sentido Vertical.

Evalúa la distribución de la frecuencia en
sentido horizontal.


Pruebas de Normalidad
Pruebas para
determinar normalidad

Test de Shapiro-Wilk
Prueba de KolmogórovSmirnov

Sirven para ver si la
DISTRIBUCIÓN es SIMETRICA ó
ASIMETRICA

Prueba de AndersonDarling

Estadística en los
Estudios Descriptivos

1

• ESTUDIO ESTADÍSTICO DE CADA
UNA DE LAS VARIABLES.

2

• NO HAY “CRUCE” DE VARIABLES A
MENOS QUE HAGAN ANÁLITICOS.

3

• SOLO TABLAS CON UNA SOLA
VARIABLE.

1

• ESTUDIO ESTADÍSTICO
DE CADA UNA DE LAS
VARIABLES.

2

• NO HAY “CRUCE” DE
VARIABLES A MENOS
QUE SE HAGAN
ANÁLITICOS.

3


• SOLO TABLAS CON UNA
SOLA VARIABLE.

Estadística en los
Estudios Analíticos

Pruebas Paramétricas

Pruebas No paramétricas


ESTUDIOS COMPARATIVOS
(ANALITICOS)

• SE ELABORA TABLAS
-

DONDE SE RELACIONAN LAS
VARIABLES INDEPENDIENTES
CON LAS DEPENDIENTES.

- SE HOMOGENIZA LAS

POBLACIONES ( CONTROLES).

(ANALITICOS)
•

DEBEN CRUZARSE LAS
VARIABLES QUE NOS LLEVAN
A LA HIPOTESIS DE
INVESTIGACIÓN O QUE
CONTESTAN LOS PROBLEMAS
Y OBJETIVOS FORMULADOS.

Asociación entre la obesidad y enfermedad periodontal
en jóvenes adultos: Una población basado en una
cohorte desde el nacimiento


Con EP

Sin EP

INDEPENDIENTES

DEPENDIENTES

Obeso

TOTAL

No obeso


TOTAL

(Analíticos)
• DEBEN ENFRENTARSE LOS DOS GRUPOS PARA VER SU
HOMOGENERIDAD (VARIABLES DE CONTROL).
• DEBEN CRUZARSE LAS VARIABLES QUE NOS LLEVAN A LA HIPOTESIS
DE INVESTIGACIÓN O QUE CONTESTAN LOS PROBLEMAS Y OBJETIVOS
FORMULADOS. (VARIABLES INDEPENDIENTES VS DEPENDIENTES).


LA ENFERMEDAD PERIODONTAL COMO
CAUSA DE PARTOS PREMATUROS
PREMATUROS

EDAD
NUMERO DE
CONTROLES

24
6

4
2

PARTO NORMAL

26
5

3
3

p>0,05
p>0,05

INFECCIONES
URINARIAS

40/ 50 (80%)

45/50 (90%)

p>0,05

PRIMIPARAS

25/50 (50%)

22/50 (44%)

p>0,05

4/ 50 (8%)

5/50 (10%)

p>0,05

DESNUTRICIOON

P<0,05
ES LO MISMO DECIR
QUE

P < 5%

• p<0,05

p<5%

• p<0,01

p< 1%

• p<0,001

p<1o/oo

P<0,05
QUE LOS DOS O MAS GRUPOS
QUE ESTOY COMPARANDO

SON

SI SON DIFERENTES:

QUE

EXISTE ASOCIACIÓN

Y SI HAY MUCHA ASOCIACION

QUE

PUEDE SER CAUSA DE UN EFECTO


DIFERENTES

Prueba NO PARAMÉTRICA
de Chi cuadrado.

P˃
0,05
H°: La variable independiente, no es la causa de la
variable Dependiente.


PRUEBAS
ESTADISTICAS

CONTRASTAR
DETERMINAR
EL P
HIPÓTESIS

TEST DE CONTRASTACIÓN DE HIPÓTESIS

Paramétricas

• Prueba Z
• Test de T de
student
• Analisís de
Varianza (ANOVA)
• Correlación
Paramétrica
• Regresión
• Varianza

No paramétricas
• CHI cuadrada
• Test Friedman
• Test de Kruskal
Wallis
• Correlación no
paramétrica
• Prueba del signo
• Test de Mann
Whitney

Pruebas estadísticas
Pruebas Paramétricas

Pruebas No paramétricas


ESTADÍSTICA
PARAMÉTRICA

ESTADÍSTICA NO
PARAMÉTRICA

Para variables
Cuantitativas

Para variables Cualitativas

Muestreo probabilístico

No hay distribución
normal

Distribución Normal

Muestreo Probabilístico


Paramétricas

vs No Paramétricas

PARAMÉTRICOS

NO PARAMÉTRICAS

Exigen normalidad y
estudio de varianza

No precisan prueba de
normalidad

Más potentes

Aportan intervalo de
confianza

Aportan más información

Son menos potentes
Cálculo manual menos
engorroso


Estadística Paramétrica


PRUEBA ESTADÍSTICA CUANTITATIVA

CRITERIO

Prueba Z. (+30 datos)
T de Student para una media. (-30 datos)

Estudio con una muestra comparando con un
valor fijado.

T de Student para dos muestras.

Dos muestras independientes (se mide una
vez) a ser comparadas.

T de Student para diferencia de medias en
grupos asociados.

Dos muestras dependientes (se mide más de
una vez).

ANOVA.

Más de dos muestras independientes o
dependientes a ser.

R cuadrado de Pearson.

Asociación entre dos variables, en un mismo
grupo de pacientes.

Estadística No
paramétrica

PRUEBA ESTADISTICA CUALITATIVA

CRITERIO

CHI CUADRADO

Estudio con una muestra Nominal u ordinal.

CHI CUADRADO

Dos muestras independientes (se mide una vez) con variable
nominal.

WILCOXON
U DE MANN WHITNEY
MC NEMAR

WILLCOXON RANK TEST

Dos muestras independientes con variable ordinal.
Dos muestras dependientes (se mide más de una vez) con
variable nominal.

Dos muestras dependientes con variable ordinal.

CHI CUADRADO

Más de dos muestras independientes con variable nominal.

H DE KRUSKAL - WALLIS

Más de dos muestras independientes con variable ordinal.

CORRELACIÓN DE SPEARMAN
CORRELACIÓN DE KENDALL

Asociación entre dos variables ordinales en una sola
muestra.

PRUEBAS CUANTITATIVAS

PRUEBAS CUALITATIVAS
U de Mann Withney

Prueba Z (paramétrica)

Wilcoxon
Prueba T (paramétrica)

Kruskal - Wallis
Friedman

Prueba ANOVA
(paramétrica)

Chi Cuadrado

Regresión lineal

Mac Nemar

Yates

Correlación de person

Fisher

Hipótesis y Pruebas
estadísticas.

ESTUDIOS DESCRIPTIVOS
No hay prueba de hipótesis, solo usa la estadística
descriptiva antes mencionada.


ESTUDIOS COMPARATIVOS CON VARIABLE
CUANTITATIVA
Si se trabajan dos grupos, la pruebas estadísticas será T de
Student si se trata de 30 o menos datos y prueba Z si es más de 30
datos, las hipótesis se plantearan de la forma siguiente.

p<0,05
H°: Ambos grupos presentan un PROMEDIO SIMILAR, respeto a la variable.
Ha: Los grupos presentan DIFERENCIA EN SUS PROMEDIOS, respeto a la variable.

ESTUDIOS COMPARATIVOS CON VARIABLE
CUALITATIVA
La prueba estadística es CHI CUADRADO, las hipótesis se
plantearan de la siguiente forma:
p<0,05

H°: Ambos grupos presentan una distribución similar, respeto a la variable.
Ha: Los grupos presentan una distribución diferente en sus promedios, respeto a la
variable.

ESTUDIOS RELACIONADOS CON VARIABLE
CUANTITATIVA
La prueba estadística es la regresión, durante el proceso es de primera
importancia determinar si es una regresión lineal o no lineal, simple o
múltiple.

p<0,05
Las hipótesis se plantearan de la siguiente forma:

H°: La variable independiente, no tiene una fuerza de asociación significativa con la
variable dependiente.

Ha: La variable independiente, está significativamente asociada con la variable
dependiente.

NUMERICA

ORDINAL O NUMERICA
SIN DISTRIBUCION
NORMAL

NOMINAL

PREDICCION DE UN
EFECTO A PARTIR DE
VARIAS VARIABLES
INDEPENDIENTES

REGRESION LINEAL
MUTIPLE

REGRESION LOGISTICA
MULTIPLE

PREDICCION DE UN
EFECTO A PARTIR DE UNA
VARIABLE
INDEPENDIENTE

CORRELACION ENTRE
DOS VARIABLES

REGRESION LINEAL
SIMPLE

REGRESION NO
PARAMETRICA

REGRESION LOGISTICA
SIMPLE

CORRELACION DE
PEARSON

CORRELACION DE
SPEARMN

CHI CUADRADO


ESTUDIOS EXPLICATIVOS CON VARIABLE
CUALITATIVAS
Puede tener 3 planteamientos

Hallar los Odss Rattio (OR).
Hallar el Riesgo Relativo (RR).
Usar el CHI CUADRADO

Para la prueba CHI CUADRADO, las hipótesis se plantearían de la siguiente
forma:

H°: La variable independiente, no es la causa de la variable Dependiente.
Ha: La variable independiente es la causa de la variable Dependiente.

ESTUDIOS EXPERIMENTALES CON VARIABLE
CUANTITATIVA
La pruebas estadísticas pueden ser T DE STUDENT o PRUEBA Z, las
hipótesis se plantearan de la siguiente forma:

p<0,05
H°: El promedio de la variable respuesta no es modificada por el estímulo.
Ha: El promedio de la variable respuesta es modificada por el estimulo.

ESTUDIOS EXPERIMENTALES CON VARIABLE
CUALITATIVA
La pruebas estadística es CHI CUADRADO, las hipótesis se
plantearían de la siguiente forma:

p<0,05
H°: La variable dependiente, no es modificada por el estimulo.
Ha: La variable dependiente es modificada por el estímulo.

NO SIEMPRE LA

SIGNIFICANCIA
ESTADISTICA ES

CLÍNICAMENTE
RELEVANTE.


PROGRAMAS ESTADÍSTICOS


"Siempre hay que tener en
cuenta el cambio de variable".


Analisis estadistico en investigación

Recomendados

Recomendados

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

La actualidad más candente (20)

Similar a Analisis estadistico en investigación

Similar a Analisis estadistico en investigación (20)

Más de Daniel Alonso Kim Espinoza Espinoza

Más de Daniel Alonso Kim Espinoza Espinoza (10)

Analisis estadistico en investigación