SE DAN EJEMPLOS, PASO A PASO PARA DETERMINAR CUAL ES EL MÉTODO ESTADÍSTICO CORRESPONDIENTE AL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN.

1. ESTADISTICA EN
MEDICINA FAMILIAR
EL ABC DE LA BIOESTADISTICA.
M.F. JOSE FELICIANO NOVELO TEC
26 DE SEPTIEMBRE 2015
XXII CURSO DE
ACTUALIZACION PARA
MEDICOS FAMILIARES

2. ¿Cómo saber que método estadístico es el
adecuado para la pregunta de investigación
planteada en la tesis o artículo?
 A. Determinar la clasificación de la variable.
 Puede ser: nominal, ordinal o numérica.
 B. Definir número de grupos a comparar
 1,2 o mas.
 C. Definir si hay independencia o dependencia de los valores a
evaluar.
 D. Si los valores siguen la distribución normal.

3. ¿ Qué eso de
dependencia de los
valores?
Cuando un grupo de sujetos se mide dos
veces o sea en los estudios antes y después.
Por ejemplo: los estudios pre y post en las
evaluaciones del aprovechamiento escolar.
En los estudios sobre variación de peso.
Cuando a un grupo se le aplica una dieta y
se mide el promedio antes y después de
aplicación de la misma
OJO: A QUÍ ES SOLO UN GRUPO QUE SE
MIDE 2 VECES.

4. ¿Y la
independencia?
Cuando son dos grupos los que se
miden.
Por ejemplo:
Comparar el promedio de
plaquetas en un grupo de
pacientes yucatecos (A) con
CHIKV tratados con paracetamol
contra otro grupo de suegras (B)
yucatecas tratadas con naproxeno
OJO: A QUI SON 2 GRUPOS
INDEPENDIENTES. EL A Y EL
B.

5. A. Si la pregunta de
investigación se interesa en
analizar si hay diferencias
entre las medias o
promedios.
 ¿Que clasificación de las variables induce a pensar
esta pregunta ?
 ¿Nominal , ordinal o numérica?
 R: numérica.
Facilísimo!!!!

6. t O Z
t
Trasformar
para t
T o Z
T para
muestras
independient
es
U de Mann -
Whitney
T o Z
T
pareada
wilcoxon
Variables numéricasA
B
C
D

7. A VARIABLES NUMERICAS
B
C
D

8. ¿Pero que hago cuando las
variables son nominales¿

9. ¿Existe diferencia en la proporción (medida nominal)A
B
C

10. DISTRIBUCION
NORMAL
SI
NO
RHO DE
SPEARMAN

12. Comparando variables numéricas
Paramétricas No Paramétricas Finalidad Ejemplo
t para muestras
independiente
Mann-Whitney Compara 2 muestras
independientes
extraidas de la misma
población
Comparar la altura
de niños y niñas
t para muestras
dependientes
Rangos de Wilcoxon Compara dos conjuntos
de observaciones en
una sola muestra
Comparar el peso
de lactantes antes
y despues de
darles pecho
ANOVA
unidireccional
Kruskall Wallis Comparar 3 o más
observaciones de una
muestra
Comparar la
glucemia una, dos y
tres horas despues
de la comida
ANOVA
bidireccional
ANOVA bidireccional no
paramétrico
Como el anterior pero
evluando la interacción
de dos predictores
En el ejemplo
anterior,
comparando
ademés el efecto
del sexo.
Grenhalgh T.
Las bases de la MBE, 2001

13. Evaluando el grado de asociacion de los valores
(variables numéricas)
Prueba Finalidad Ejemplo
r de Pearson Evalúa la fuerza de asociación entre
los valores de dos variables
numéricas
Relación entre los valores de
HBaA1 y triglicéridos
*Rho de Spearman Evalúa la fuerza de asociación
cuando una de dos variables es
ordinal
Relación entre grado de
adherencia al tratamiento
antidiabético y los niveles de
insulina séricos en DM2.
Regresión lineal simple Evalúa el grado de predicción de los
valores de una variable a partir de
los valores de otra.
Determinar los valores de
glucemia mediante la
transmitancia en DO.
Regresión lineal múltipe Determinar el grado de predicción
de una variable a partir de los
valores de dos o mas variables
predictoras
Determinar el efecto de la
edad, el porcentaje de grasa
corporal, y la ingesta de sodio
sobre los valores de TA
Grenhalgh T.
Las bases de la MBE, 2001

14. Comparación de variables numéricas 2
grupos:
Independientes
SI
NO
DISTRIBUCION
NORMAL
DISTRIBUCION
NORMAL
SI
NO
SI
NO
t no pareada
U Mann-Whithney
t pareada
Wilcoxon
Más de 2 grupos: Análisis de varianza
Bioestadística Médica.
Dawson-Sunders B, Trapp R G.
El Manual Moderno

15. Comparación de variables
categóricas nominales
N grupos
2
+2
Independientes
Independientes
SI
NO
SI
NO
X2 ,Fisher, RR, RM
Mc Nemar o Kappa
X2
Q de Cochran
Bioestadística Médica.
Dawson-Sunders B, Trapp R G.
El Manual Moderno

16. ¡BASTA DE TEORIA Y VAMOS A LA PRÁCTICA!

17. Se reunieron los siguientes datos acerca del
funcionamiento pulmonar en niños con distrofia
muscular, antes y después de un periodo de terapia
respiratoria. Los resultados se expresan como
porcentajes de los valores normales pronosticados
por estatura, peso y medida de la superficie
corporal. (No se asume la normalidad de los datos)
Capacidad pulmonar forzada
Antes Despues
74 79
65 78
84 100
89 92
84 104
65 70
78 81
86 84
83 85
82 90
¿Qué prueba aplicaría ?
PRUEBA DE WILCOXON
A:Tipo de
variable
Numérica.
B:
numero
de
grupos
uno
C:
¿dependencia?
SI
D:
¿normalidad?
NO

18. MUY FACIL ….
¿VERDAD?

19. Se compararon tres métodos para reducir, con
el baño, la flora bacteriana de la piel. Se efectuó un
conteo de bacterias en el pie derecho de las personas
antes y después del tratamiento. La variable de interés
fue el porcentaje de disminución de las bacterias. Los
resultados fueron los siguientes, (no se encontró
distribución normal de los datos):
Centrifugado Aspersión Remojo
91 18 6
87 22 6
88 20 8
84 29 9
86 25 13
80 16 10
92 15 12
81 26 5
93 19 9
¿Cuál es la prueba
estadística que corresponde
para demostrar si existen
diferencias?
Kruskal-Wallis
A: TIPO
DE
VARIABLE
NUMERICA
B: NUMERO
DE
GRUPOS
3
C:
DEPENDENCIA
NO
D:DISTRIBUCIÓN
NORMAL
NO

20. QUE FACIL, QUE FACIL !!!!!

21. Los datos siguientes son el
diámetro celular de 15 linfocitos y 15
células tumorales obtenidas a partir
de la biopsia del tejido de pacientes
con melanoma. ¿Es posible concluir,
que en promedio, los linfocitos y las
células tumorales difieren en tamaño?
(se asume la normalidad de los datos)
Linfocitos Células tumorales
9 12,6
9,4 16,7
6,3 14,6
8,6 23,9
7,4 23,3
8,8 20,0
5,2 21,0
4,8 19,1
6,8 17,7
10,4 22,8
8,4 18,2
7,4 16,4
4,9 17,9
7,1 21,5
6,4 19,4
¿Cuál sería la prueba
estadística a aplicar?
T para muestras
independientes
A:¿TIPO DE
VARIABLE?
NUMÉRICA
B:¿NUMER
O DE
GRUPOS?
2
C:
¿INDEPENDENCIA?
SI
D:
¿DISTRIBUCION
NORMAL?
SI

22. ¡ Que sencillo !!!!!

23. Se realizó un experimento
para determinar la pérdida
de peso en mujeres obesas
antes y después de 12
semanas de tratamiento
con una dieta muy baja en
calorías (DMBC). Los pesos
de las mujeres se muestran
en la siguiente tabla.
Antes Después
117.3 83.3
111.4 85.9
98.6 75.8
104.3 82.9
105.4 82.3
100.4 77.7
81.7 62.7
89.5 69.0
78.2 63.9
(Se asume la normalidad
de los datos)
¿Cuál sería la prueba
estadística a emplear?
T
pareada
A. TIPO DE
VARIABLE
NUMÉRICA
B: NUMERO
DE
GRUPOS
1
C:
¿DEPENDENCIA?
SI
D:
¿NORMALIDAD? SI

24. YO ME LA
SABÍA !!!

25. Los datos de la siguiente tabla
muestran el tiempo medio de ensamblaje de
computadoras (en minutos) de trabajadores
sometidos a cuatro programas diferentes de
entrenamiento.
Programas de entrenamiento
A B C D
60 80 97 67
80 81 84 84
69 73 93 90
65 69 79 78
75 92 61
72
Se quiere saber si estos datos ofrecen
evidencia que permita concluir que los
tiempos de ensamblaje de los cuatro grupos
de trabajadores son diferentes.
(Se asume la normalidad de los datos)
¿ Cual sería la
prueba estadística a
emplear?
ANOVA DE UNA VIA
A:¿TIPO DE VARIABLE? NUMÉRICA
B: NUMERO DE
GRUPOS
4
C:
¡DEPENDENCIA?
NO
D:
¿NORMALIDAD?
SI

26. PERO QUE FACIL!!!!!

27. Se llevó a cabo un experimento para
estudiar el efecto de cierta droga en la disminución del
ritmo cardiaco en adultos. La variable independiente es
la dosis de la droga y la dependiente es la diferencia
entre el ritmo más bajo registrado después de la
administración de la droga y el ritmo antes de la
administración de la droga. Los datos se muestran a
continuación.
Se está interesado en saber si hay o no correlación entre
la dosis suministrada y la disminución del ritmo cardiaco
en adultos.
Dosis Reducción del ritmo
cardiaco (latidos/min)
0,50 10
0,75 8
1,00 12
1,25 12
1,50 14
1,75 12
2,00 16
2,25 18
2,50 17
2,75 20
3,00 18
3,25 20
3,50 21
(Se asume la normalidad de los datos)
¿Cuál sería la
prueba estadística
a emplear?
CORRELACIÓN DE PEARSON
A:¿TIPO DE VARIABLE?
AMBAS
NUMÉRICAS
B:
DISTRIBUCION
NORMAL
SI
SE INTENTA PREDECIR EL
VALOR DE UNA VARIABLE
CON RESPECTO A OTRA
NO

28. EL DE LA ÚLTIMA FILA NO
ME ENTENDÍO

29. LA SIGUIENTE TABLA MUESTRA LOS CONSUMOS DE CALORIAS
(cal/día/kg) Y DE OXIGENO Vo2 (ml/min/kg) DE 10 INFANTES. SE
DESEA SABER SI SE PUEDE CONCLUIR QUE LAS VARIABLES ESTAN
asociadas DE MANERA POSITIVA. (NO SE ASUME LA
NORMALIDAD DE LOS DATOS)
NUMERO DE NIÑO CONSUMO DE CALORIAS(cal/dia/kg)
Vo2 (ml/min/kg)
1 50 7
2 70 8
3 90 10.5
4 120 11
5 40 9
6 100 10.8
7 150 12
8 100 10
9 75 9.5
10 160 11.9
C: ¿SE INTENTA PREDECIR EL
VALOR DE UNA VARIABLE A
PARTIR DE OTRA?
¿Cuál será la prueba
estadística a emplear?
CORRELACIÓN DE
SPEARMAN
A: TIPO DE
VARIABLE
NUMÉRICA
B:¿DISTRIBUCION
NORMAL?
NO
NO

30. PERO QUE SENCILLO!!!!

31. DOS TIPOS DE DIETAS FUERON APLICADOS A DOS GRUPOS DE
RATAS, POSTERIORMENTE SE MIDIO EL AUMENTO DE PESO (EN
GRAMOS) A CADA RATA Y SE OBTUVIERON LAS SIGUIENTES
MEDICIONES: (NO SE ASUME LA NORMALIDAD DE LAS VARIABLES)
SE QUIERE SABER SI ES POSIBLE CONCLUIR QUE LA DIETA 1 ES
MEJOR QUE LA DIETA 2 EN CUANTO A AUMENTO DE PESO
DIETA 1
(ALTA
PROTEINA
)
DIETA 2
(BAJA PROTEINA)
134 70
146 118
140 101
119 85
124 107
161 132
107 94
83 85
113 90
129 75
97 100
¿CÚAL SERÍA LA PRUEBA
ESTADISTICA A EMPLEAR?
U DE MANN-WHITNEY
A: TIPO DE
VARIABLE
NUMÉRICA
B: NUMERO
DE GRUPOS
2
C:
¿DEPENDENCIA? NO
C: ¿NORMALIDAD?
NO

32. CREO QUE YA LO
ESTOY
ENTENDIENDO !!!!

33. Un investigador en medicina preventiva observa que los
empleados en una fábrica padecen frecuentemente un cuadro
diarreico, motivo de gran ausencia. Todos los empleados
comen en el comedor de la fábrica como goce de una
prestación laboral. El investigador supone que el común
denominador de la causa de la diarrea es el sitio de ingestión
de alimentos, es decir, existe una higiene inadecuada en la
preparación de la comida; sin embargo, la higiene personal de
los empleados no es suficiente para atribuir toda la culpa al
personal de la cocina. Por lo tanto, elige una muestra al azar de
20 individuos, de los cuales resulta que 12 de ellos presentan un
cuadro diarreico frecuente y 8 no lo padecen. Así, sugiere que,
bajo vigilancia, se apliquen medidas de higiene personal,
consistentes en exhaustivo lavado de manos antes de ingerir
alimentos, en un período de dos semanas. Al finalizar el
tratamiento, obtiene los resultados siguientes: de los 12 sujetos
con un cuadro diarreico frecuente, después del tratamiento de
lavado de manos, 7 lograron hacer desaparecer el proceso
intestinal y 5 persistieron con evacuaciones diarreicas; a su vez,
el grupo de 8 personas asintomáticas, cuatro de ellas
presentaron diarrea a pesar del lavado de manos y 4 se
mantuvieron en las mismas condiciones.
¿Es posible decir que las diferencias que se observan en las
frecuencias de cambio por el lavado de manos son
significativas?
Construya en
cuadro de
contingencia
pre
interve
nción
pos intervención
Con
diarrea
12 11
Sin
diarrea
8 9
¿Cuál sería la
prueba estadística a
emplear?
McNemar
A:TIPO DE
VARIABLE NOMINAL
B:
NUMERO
DE
GRUPOS
1
C: ¿DEPENDENCIA ?
SI

34. ¿Verdad
Que
es
fácil?
GRACIAS POR SU ATENCIÓN

35. BUSCA ESTA PRESENTACION EN SLIDESHARE
COMO: EL ABC DE LA BIOESTADISTICA.
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FURIOSO.