1. SIGNIFICANCIA ESTADISTICA –
RELEVANCIA CLINICA
Dra Zaira Muñoz R1A
Dr.Rodrigo Molina R1A

2. Esta asociación puede ser
resultado de que realmente exista
Pretende poner de manifiesto
al final del mismo SI existe o
NO asociación entre diferentes
variables
También puede ser:
-Producto del azar,
-Presencia de sesgos o
-Presencia de variables de
confusión.

3. « ESTADISTICAMENTE SIGNIFICATIVO »
-- GARANTIA DE CALIDAD --

4. • 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.

5. ¿QUÉ QUIERE DECIR SIGNIFICATIVO?
La estadística es un fin más que un medio para encontrar respuesta a
sus preguntas.
¿Qué trabajo estadístico de una publicación científica no viene
acompañado por una p?.
Es más, en muchas ocasiones su trabajo solo tiene sentido o es
relevante si esta p es menor de cierto valor : 0,05.

6. La significación indica una asociación o diferencia entre variables que
difícilmente se puede explicar por el azar, aunque esta asociación no
indica por sí sola causalidad.
la magnitud de lo que vamos a considerar
clínicamente importante:
• una diferencia de proporciones del 5%,
• una reducción del riesgo relativo del
40%,
• un coeficiente de correlación de
0,6, etc.
Antes de empezar un trabajo
de investigación se debe definir

7. La morbimortalidad generada, el coste, menos
efectos adversos, etc.
La relevancia vendrá
determinada por la
gravedad del problema
Medidas como el número necesario de pacientes a tratar (NNT) o la reducción
relativa del riesgo (RRR) nos pueden servir de ayuda para valorar la relevancia
clínica de nuestros hallazgos.
Después de analizar los datos, obtendremos unos resultados que podrán ser o
no estadísticamente significativos.

8. 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.
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:

9. Con el tratamiento A se curaron 6 personas (30%)
B se curaron 12 (60%).
Como podemos ver la diferencia de curaciones observada entre uno y otro del 30%
es muy superior al 10% que previamente nos habíamos fijado como importante.
Utilizando la prueba chi-cuadrado de Pearson adecuada para comparar
proporciones, obtenemos una p=0,057.
Para nuestra desgracia es un resultado no significativo, si tomamos como umbral
de significación el famoso valor de p=0,05.
Nos encontramos ante un ejemplo de una diferencia clínicamente muy importante
pero estadísticamente no significativa.

10. La Hipótesis nula (Ho) es una afirmación que hacemos sobre una o más
características de la población y que ponemos a prueba mediante una
prueba estadística. Suele ser la que mantiene que no existe asociación o
que las diferencias encontradas pueden ser explicadas por el azar.
La Hipótesis alternativa o del Investigados es la que dice que si hay
diferencias entre las variables, y es la que elegimos cuando rechazamos
la Ho.
Como vemos ambas son excluyentes, o elegimos una o la otra.
En el ejemplo no podríamos rechazar la hipótesis nula (p>0,05) y por lo
tanto debemos concluir que no hay evidencia suficiente para decir que
un tratamiento es mejor que otro.

11. Error Tipo I : Es el que estamos cometiendo al rechazar la hipótesis nula cuando en
realidad es verdadera. Decir que hay diferencias o asociación cuando en realidad
no es así. FALSO POSITIVO
Error Tipo II: Sucede al aceptar la hipótesis nula cuando en realidad es falsa. Decir
que no hay diferencias o asociación, cuando realmente sí las hay. FALSO NEGATIVO
Potencia de un test o de capacidad para encontrar una diferencia o asociación que
realmente existe, que se calcula como 1- B (100-B)

12. La probabilidad de cometer un error tipo I es el valor de la p, que en el
ejemplo era de 0,057
Sin embargo el valor de p no nos informa en absoluto de la probabilidad
de cometer un error tipo II.
El valor de p nos indica que tenemos un 5,7% de probabilidad de haber
encontrado en nuestro experimento esas diferencias u otras aún
mayores entre los fármacos A y B cuando en realidad los dos tienen la
misma eficacia.
¿ SI AUMENTAMOS LA MUESTRA SEGUIRA LA MISMA p?

13. • Las diferencias siguen siendo las mismas:
Fármaco A se han curado el 30% de pacientes
Fármaco B se han curado el 60%
• Pero el valor de p=0.007 (<0.05) ESTADISTICAMENTE SIGNIFICATIVO

14. El TAMANO DE LA MUESTRA AFECTA EL VALOR DE p.
LA p MIDE PROBABILIADADES NO ASOCIACIONES
Siempre podemos encontrar diferencias estadísticamente significativas
con un tamaño muestral lo suficientemente grande aunque las
diferencias sean muy pequeñas e irrelevantes desde un punto de vista
clínico o científico

15. RITUAL DE LA SIGNIFICANCIA
ESTADISTICA
PROCEDIMIENTO QUE
SE DEBE REALIZAR
CADA VEZ QUE SE
PONE A PRUEBA UNA
HIPOTESISIS

16. 1.Formulación de hipótesis
Ho --- Hipotesis Nula
Hi --- Hipotesis del Investigar
Evaluar dos poblaciones
Se plantea la hipotesis porque
buscamos encontrar diferencias
RITUAL DE LA SIGNIFICANCIA ESTADISTICA
HI= si hay diferencia entre fármaco A y B
Ho= No hay diferencia entre fármaco A y B

17. 1. Formulación de hipótesis.
2. NIVEL DE SIGNIFICANCIA
Máximo grado o máxima cantidad de ERROR
que estamos dispuestos a aceptar, por haber
rechazado la HIPOTESIS NULA. (no existe
diferencia)
¿ CUANTO GRADO DE ERROR ESTAMOS
DISPUESTOS A ACEPTAR PARA QUEDARNOS
CON LA HIPOTESIS ALTERNA ( HIPOTESIS DEL
INVESTIGADOR ) ?
1% 5% 10% 20%1% 5% 10% 20%
RITUAL DE LA SIGNIFICANCIA ESTADISTICA

18. 1. Formulación de hipótesis.
2. Nivel de significancia
3. PRUEBAS ESTADISTICAS
Para elegir que prueba estadísticas debemos
tener en consideración 6 criterios.
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
X2, t student, U de man whitney
RITUAL DE LA SIGNIFICANCIA ESTADISTICA

19. 1. Formulación de hipótesis.
2. Nivel de significancia
3. Pruebas estadisticas
4. Dar lectura al VALOR DE P.
P > 5% (p>0,05) o P< 5% (p<0,05)
Aceptamos ----- Rechazamos
RITUAL DE LA SIGNIFICANCIA ESTADISTICA

20. 1. Formulación de hipótesis.
2. Nivel de significancia
3. Pruebas estadísticas
4. Dar lectura al VALOR DE P.
5.TOMA DE DECISIONES
Tomar decisión a partir
del valor del p.
RITUAL DE LA SIGNIFICANCIA ESTADISTICA