sem 8

1. María Dolores León Morales
1º de enfermería U.D.V. Macarena
Grupo A; Subgrupo 3

2. Objetivo: Interpretar estadística y
clínicamente la prueba de chi cuadrado en un
artículo científico original enfermero.
1. Larena Fernández I, Vara Callau M, Royo
Pérez D, López Bernués R, Sierra J, Samper
Villagrasa MP. Study of effects of the
implementatition of a human milk donor bank
in preterm newborns in Aragon. Enferm Clin.
2015 Mar-Apr;(2):57-63

3. Localizar este artículo a texto completo y leer el
documento, con especial interés en el apartado
estadístico.
http://invenio2.unizar.es/record/11838/files/TAZ-
TFM-2013-677.pdf

4.  Identificar y analizar que variables son las
que se someten a un contraste de hipótesis
de Chi cuadrado.
 Neonatos alimentados con leche materna o leche
del banco.
 Neonatos que Padece o no enterocolitis
necrotizante.
Ambas variables son cualitativas y dicotómicas, o
sea, son aptas para el contraste de hipótesis de Chi
cuadrado.

5.  Hipótesis nula: No existe relación entre la
frecuencia de individuos con enterocolitis o
sin enterocolitis necrotizante entre el grupo
pre-banco y el post-banco.
 Hipótesis alternativa: Existe una relación
entre la frecuencia de individuos con
enterocolitis o sin enterocolitis necrotizante
entre el grupo pre-banco y el post-banco.

7. Pre-banco Post-banco
Enterocolitis
necrotizante
SI
17 3
Enterocolitis
necrotizante
NO
217 231
234 234

8.  Interpretación estadística:

9.  Hemos obtenido una p= 0,049 que es mayor que
el rango de error establecido 0,05. por lo tanto
rechazamos la hipótesis nula.
 Es decir, existe una diferencia estadísticamente
significativa

10.  Existe una diferencia entre la frecuencia de
individuos con enterocolitis o sin
enterocolitis necrotizante entre el grupo pre-
banco y el post-banco.
Siendo el grupo pre-banco el que presenta un
mayor incidencia de enterocolitis necrotizante.

11.  Una enfermera analiza las historias de la
enfermería de 292 mujeres y de 192 hombres
que cuidan a los familiares dependientes. De
entre todas las historias revisadas, observa
que 450 personas presentan cansancio en el
rol de cuidador, de las cuales 168 son
hombres y 282 mujeres. Trabajo con un nivel
de confianza del 99%.
¿Existe relación entre tener cansancio en el
rol del cuidador y del sexo?

12.  Existen dos variables: el sexo y cansancio
debido a ser cuidador/a.
- Sexo: es una variable cualitativa dicotómica.
- Cansancio debido a ser cuidador: cualitativa
dicotómica (si/no).
Al tenar dos variables cualitativas y dicotómicas,
estableceremos una tabla de contingencias para
desarrollar la prueba no paramétrica de Chi
cuadrado.
Además establecemos un margen de error del
0,01%.

13. Sexo Cansancio
Si No total
Hombre 168 (a) 24 (b) 192
Mujer
282 (c) 10 (d) 292
total 450 34 484
A partir de los datos de la tabla establecemos la hipótesis
que nos servirá para resolver la actividad propuesta.
- Ho: no existe relación entre el sexo y el cansancio
a la hora de ejercer el rol de cuidador.
- Hi: existe relación entre el sexo y el cansancio a la
hora de ejercer el rol de cuidador.

14.  Establecemos el grado de libertad, al tener dos filas y dos
columnas el grado de libertad es 1 ya que estamos
trabajando a partir de una tabla d contingencias.
(f-1)x(c-1)= (2-1)x(2-1)= 1x1= 1
*f= nº de filas
*C= nº de columnas
Calculamos las frecuencias esperadas o teóricas. Para ello
nos valemos de las letras que acompañan a los nº de nuestra
tabla anterior.
Celda a= (a+b)(a+c)/N= (168+24)x(168+282)/484= (192x450)/484= 178,5
Celda b= (b+a)(b+d)/N= (24+168)x(24+10)/484= (192x34)/484= 13,487
Celda c= (c+d)(c+a)/N= (282+10)x(282+168)/484= (292x450)/484= 271,487
Celda d= (d+c)(d+b)/N= (10+282)x(10+24)/484= (292x34)/484= 20,5

15.  𝑥2
=
(168−178,5)2
178,5
+
(24−13,487)2
13,487
+
(282−271,487)2
271,487
+
(10−20,5)2
20,5
=
=
115,56
178,5
+
110,52
13,487
+
110,52
271,487
+
110,25
20,5
= 0,65+8,19+0,41+5,378= 14,628
Tras la solución del estadístico
𝑥2 𝑏𝑢𝑠𝑐𝑎𝑚𝑜𝑠 𝑒𝑛 𝑙𝑎 𝑡𝑎𝑏𝑙𝑎 𝑑𝑒 𝑥2 (a un nivel de
significación de 0,01 y con 1 grado de libertas),
el valor teórico para comparar con nuestro valor
𝑥2
y saber si tenemos que aceptar o rechazar
nuestra hipótesis nula

16. El valor con un grado de libertad y con un nivel de
significación de un 0.01 nuestro valor de la tabla teórica
es de 6,64.

17.  14,628 es la 𝑥2 observada en los datos o la
que obtenemos mediante la fórmula.
 6,64 es la diferencia teórica (la que habría
de esperar si no hubiera diferencia…)
 Pasamos a la representación con la curva de
𝑥2 para ver si aceptamos o rechazamos la
hipótesis nula

18. 14,628
6,64
Zona blanca: se acepta Ho.
Zona celeste: se rechaza Ho.

19.  A partir de la representación gráfica quela
diferencia de los datos observados es mayor que
la teórica, por tanto se rechaza la hipótesis nula.
 Por tanto podemos decir que existe relación
estadísticamente significativa entre el sexo y el
cansancio a la hora de ejercer el rol de cuidador.
O lo que es lo mismo, el sexo influye en el
cansancio que se genera durante el ejercicio del
rol de cuidador de una persona dependiente

20.  Objetivo: interpretar estadística y
clinicamente la prueba de t de student en un
artículo científico original enfermero.
 Martín Díaza JF, Hidalgo Gutiérrez MJ, Cerezo
Solana MF, Martín MorcilloJ. La efectividad
de una intervención enfermera sobre la
ansiedad del paciente ante la transfusión de
concentrado de hematíes. Enferm.
Clin.2013;23(5):189-195.

21.  Nivel de ansiedad frente a la transfusión de
hematíes. Esta variable fue analizada antes y
después de recibir la información.
 Nivel de satisfacción percibido por el usuario
con respecto a la información recibida.
Estas variables son sometidas a un contraste de
hipótesis alternativa en relación a la variables
“niveles de ansiedad estado)

22. Antes de establecer las hipótesis nulas y alternativas hay que
comprobar si ese cumplen las condiciones de aplicabilidad de la
T de Student. Estas son que hayan al menos una variable
cuantitativa y siga la distribución normal y que haya
homocedasticidad o igualdad de varianza. Por tanto tras
comprobar que hay una variable cuantitativa, se somete a ésta a
la prueba de normalidad mediante el test de Kolmogorov (si
N>50) o de Shapiro (si N<50). Una vez comprobado que sigue
una distribución normal podemos establecer nuestras hipótesis:
*Recordemos que la T de Student compara medias*
𝐻 𝑜 no existe relación entre el tipo de intervención y el de
satisfacción.
𝐻1 existe relación entre en tipo de intervención y el nivel
de satisfacción.

24. En la tabla hemos remarcado en violeta la zona
donde nos tenemos que fijar, que es donde se
aplica el estadístico T de Student.
Tras establecer un  = 0,05
Vemos que hemos remarcado en naranja la
significación de los p valores es inferior a 0,001
(p<0,001) por lo tanto al ser inferior a 0,001
decimos que también es inferior a 0,05.

25. Interpretación estadística:
Al ser el p valor inferior a 0,05 que es el nivel de
significación establecido podemos decir que rechazamos la
hipótesis nula porque los datos son estadísticamente
significativos.
P<0,05  Se rechaza 𝐻0
Interpretación Clínica:
Al rechazarse la 𝐻0 podemos decir que SI existe relación
entre el nivel de Ansiedad Estado antes y después y el nivel
de satisfacción percibido por el usuario con respecto a la
información ofrecida por la enfermera del servicio de
transfusiones.