La prueba estadística más apropiada para examinar la asociación entre dos variables numéricas como la tensión arterial diastólica y los niveles de colesterol es la correlación de Pearson.

1. Prueba estadística
Dr Juan D Díaz
Investigación Clínica
Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

2. Introducción
• Cuando observamos la diferencia
entre dos terapias o la asociación de
un factor de riesgo o indicador
pronóstico con su desenlace, surge
un cuestionamiento:
• ¿El resultado es real?
• ¿Hay relación o diferencia?
• ¿Hay una correlación o concordancia?
• Decidir si es real requiere tres
juicios:
1. ¿El proceso que documenta
dicha diferencia o asociación
esta libre de errores?
2. ¿El tamaño de la muestra es
suficiente para mantener la
estabilidad de los datos?
3. ¿La prueba estadística es
apropiada para el objetivo?
Talavera et al. Rev Med Inst Mex Seguro Soc. 2013;51(Supl9:S30-4

3. Objetivo de estudio y tipo de variable
• Las pruebas estadísticas se
eligen a partir de las
siguientes características:
• 1. El objetivo(s) del estudio
• 2. El tipo de variables
• 3. La distribución
• 4. La relación
• 5. El número de mediciones o
grupos
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4. • 1. Demostrar DIFERENCIAS
• Diferencia entre el captopril como nefroprotector en pacientes
diabéticos vs el metoprolol…
• 2. Mostrar RELACIÓN
• Existe correlación entre los nacimientos en las zonas rurales y los
censos y cantidad de cigüeñas durante algunos periodos del año…
• 3. PREDECIR un desenlace
• Que riesgo confiere padecer HGNA y padecer de cirrosis y cáncer
hepático en 10 años…
1. Objetivos de estudio
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5. 1. Objetivos de estudio
• 1. Demostrar diferencias entre grupos o diferencias en un
mismo grupo antes y después de una maniobra
• Ej., el tratamiento con el fármaco A (nifedipino) reduce en mayor
proporción la presión sanguínea que el tratamiento con el fármaco
B (captopril), en pacientes con hipertensión endocraneal
• 2. Mostrar relación (correlación) entre variables
• Ej., la creatinina sérica se eleva conforme disminuye la función
renal
• 3. Predecir un desenlace
• Ej., la probabilidad de que el sujeto con vida sedentaria y
sobrepeso desarrolle cáncer de colon
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6. • 1. Variables Cuantitativas o Numéricas
• 2. Variables Cualitativas o Categóricas
2. Definir el tipo de variable
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7. 2. Definir el tipo de variable
• 1. Cuantitativas o
Numéricas:
• Continuas
• Discretas o discontinuas
• En ambas, la distancia entre
una unidad y otra a través de
toda su escala es equidistante.
• Continuas - pueden tomar
cualquier valor a lo largo de un
continuo
• Ej., talla 1.75 m
• Ej., creatinina 0.8 mg/dL
• Discretas o discontinuas -
utilizan solo números enteros
• Ej., número de partos; 1, 2, 3…
• Ej., número de hijos; 1, 2, 3…
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8. 2. Definir el tipo de variable
• 2. Cualitativas o
Categóricas:
• Ordinales (orden)
• Nominales (denominación)
• Dicotómica
• Policotómicas
• Ordinal - Dan un orden y la
distancia entre dos categorías no es
equidistante
• Ej., falla cardiaca (grados I a IV)
• Ej., Grados de dolor (leve, moderado,
severo)
• Nominales – Existen varias
categorías y ninguna es más que otra
• Ej., hombre o mujer
• Ej., vivo a seis meses, sí o no
• Ej., soltero, casado, divorciado, etc
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9. 3. Definir el tipo de distribution
Distribución normal
1. Forma acampanada
2. Simétrica respecto a su
media
3. Tener valores de
frecuencia
decrecientes conforme
se alejan de la media
4. Nunca llegan a cero
(asintótica).
Talavera et al. Rev Med Inst Mex Seguro Soc. 2013;51(Supl9:S30-4• Solamente variables cuantitativas

11. 4 y 5. Relación, Mediciones y Grupos
• Determinar si se trata de un
estudio donde se compara el
valor de un dato antes y después
de una maniobra
• Muestras relacionadas
• Antes y después
• La medición se realiza en un mismo
grupo
• ¿Cuántas mediciones?
• Determinar si se trata de una
comparación entre distintos
grupos
• Muestras NO relacionadas
• Grupo I vs Grupo II
• ¿Cuantos grupos?
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12. Variables categóricas (cualitativas)…
• Prueba de McNemar
• Muestras relacionadas
• Antes y después

13. Variables categóricas (cualitativas)…
• Prueba exacta de Fisher
• Muestras pequeñas (n<60)
• Muestras NO relacionadas
• Chi cuadrada
• Muestras grandes (n>60)
• Muestras NO relacionadas
• Puede comparar 2 o más
grupos

14. Variables numéricas (cuantitativas)…

15. Pruebas paramétricas…
• Se utilizan para variables
numéricas de distribución normal
• Para grupos relacionados y NO
relacionados (independientes)
• Para 2 o mas grupos o mediciones
• Prueba t de Student
• Se utiliza para 2 grupos o mediciones
• Compara tanto muestras relacionadas
como no relacionadas
• ANOVA
• ANálisis de la VArianza
• Se utiliza para > 2 grupos o mediciones
• Compara tanto muestras relacionadas
como no relacionadas
• Indica si hay diferencia, pero no cual es
el grupo diferente

16. Variables numéricas…

17. Pruebas no-paramétricas…
• Se usa para variables numéricas de
distribución NO-normal y para
algunas variables ordinales (que se
comportan como numéricas)
• Tienen menos poder estadístico
que las pruebas paramétricas
• Grupos NO relacionados
• U de Mann-Withney
• Compara dos grupos
• Equivalente a t de Student
• Grupos Independientes
• Prueba de Kruskal-Wallis
• Compara > 2 grupos
• Equivalente a ANOVA
• Grupos Independientes

18. Variables numéricas…

19. Pruebas no-paramétricas…
• Se usa para variables numéricas de
distribución NO-normal y para
variables ordinales (que se
comportan como numéricas)
• Tienen menos poder que las pruebas
paramétricas
• Muestras relacionadas
• Prueba de Wilcoxon
• Compara dos grupos relacionados (antes-
después)
• Equivalente a t de Student para muestras
relacionadas
• Prueba de Friedman
• Compara > 2 grupos relacionados (antes-
después)
• Equivalente a ANOVA para muestras
relacionadas

20. Variables categóricas (cualitativas)…

21. Variables numéricas (cuantitativas)…

22. Correlaciones
• Sirven para determinar si dos
variables numéricas tiene una
“correlación”
• No significan causalidad
• Existen dos tipos
• Coeficiente de Pearson
(paramétrico)
• Coeficiente de Spearman (No
paramétrico)
• Ej., Se evalúan los valores de
hemoglobina y los niveles de
creatinina, en pacientes con
traumatismo por arma de
fuego con choque
hipovolémico. A menos Hb por
sangrado, mayor creatinina
por choque hipovolémico y
sufrimiento isquémico del
riñón…

23. Correlaciones
• Como se interpretan
• + 1 = correlación positiva o directa
• ± 0 = sin correlación
• - 1 = correlación negativa o inversa
• Se corroboran con el valor de p

24. OR, RR y HR
• Se obtienen a través de
regresiones logísticas
• OR = estudios retrospectivos
• RR = estudios prospectivos
• HR = igual que RR, pero para
estudios de supervivencia
• Interpretación
• 1.0 = No hay asociación (valor nulo)
• 1.1 – 1.3 = Asociación débil
• 1.4 – 1.7 = Asociación modesta
• 1.8 – 3.0 = Asociación moderada
• 3 – 8 = Asociación fuerte
• < 1 = Asociación “inversa”

25. El objetivo de este trabajo es determinar la utilidad clínica de ampliar el
margen quirúrgico proximal en pacientes sometidos a gastrectomía total por
adenocarcinoma gástrico basado en su análisis histopatológico transoperatorio.

31. Conclusión del estudio…
Este estudio no evidenció mejoría en la SG de los grupos pero sí una tendencia en el
aumento en la morbilidad mayor. La resección adicional del margen quirúrgico
proximal para conseguir bordes quirúrgicos negativos se asoció a una disminución en
la tasa de recurrencia local. El tamaño de la muestra limita el poder estadístico de
este trabajo, se sugiere la realización de un estudio con mayor número de casos y
una estratificación adecuada del estadio para definir el valor real de ampliar los
márgenes proximales positivos. La conducta terapéutica debe tomarse con cautela
con respecto al estado transquirúrgico del margen proximal de los pacientes
gastrectomizados.

32. Casos clínicos
• Un investigador esta
interesado en determinar si
existe una asociación entre las
cifras de tensión arterial
diastólica (mmHg) y los niveles
de colesterol (mg/dL),
realizando mediciones en 230
voluntarios. ¿Qué prueba
estadística es la más apropiada
para examinar dicha
asociación?
a) Regresión logística
b) t de student
c) Chi cuadrado
d) Correlación de Pearson
e) Correlación de Spearman

33. Casos clínicos
• Un investigador esta
interesado en determinar si
existe una asociación entre las
cifras de tensión arterial
diastólica (mmHg) y los niveles
de colesterol (mg/dL),
realizando mediciones en 230
voluntarios. ¿Qué prueba
estadística es la más apropiada
para examinar dicha
asociación?
a) Regresión logística
b) t de student
c) Chi cuadrado
d) Correlación de Pearson
e) Correlación de Spearman