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1. Pruebas de significancia
estadística
Laura Nallely González Oviedo

2. Son procedimientos que facilitan
decidir si una Hipótesis nula se
rechaza o no se rechaza.
La aplicación de estas pruebas parte del supuesto de que se
ha utilizado un diseño de muestreo probabilístico (al azar,
sistemático, estratificado o conglomerados) para obtener la
información muestral que permita tomar decisiones
estadísticas.

3. • 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.

4. • 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. SIGNIFICATIVO
• La estadística es un fin más que un medio para
encontrar respuesta a sus preguntas.

6. • 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:

7. • 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:

8. • 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.
• Se toma como umbral de significación el famoso valor
de p=0,05.

9. PASOS PARA APLICAR UNA
PRUEBA DE SIGNIFICANCIA
ESTADÍSTICA.

10. 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

11. NIVEL DE SIGNIFICANCIA
• Segundo: Definir el nivel de significancia
(usualmente del 5%).
• Máximo grado o máxima cantidad de ERROR que estamos
dispuestos a aceptar, por haber rechazado la HIPOTESIS
NULA. (no existe diferencia)

12. 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

13. 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

14. TOMA DE DECISIONES:
• Quinto: Tomar decisión a partir del valor del p.

15. GRACIAS

16. Bibliografía
• https://reyhysindustrialuao2012.wikispaces.com/file/view/
CAPITULO+5+-
+PRUEBAS+DE+SIGNIFICACI%C3%93N+ESTADISTICA.pdf
• http://www.ugr.es/~erivera/PaginaDocencia/Posgrado/Doc
umentos/ClementeCuadernoInferencial.pdf