La prueba t de Student compara las medias de dos grupos para determinar si son estadísticamente diferentes. Calcula un estadístico t que se compara con valores críticos de tablas de Student para establecer si las medias son significativamente diferentes con un nivel de significación dado. Se usa para muestras independientes o pareadas, y permite comparar variables numéricas entre dos grupos o medidas pre y post tratamiento en un mismo grupo.
Notas sobre la interpretación de Intervalos de Confianza y valor P, con unos ejemplos para apoyar una mejor interpretación de los resultados de articulos de la literatura médica.
Notas sobre la interpretación de Intervalos de Confianza y valor P, con unos ejemplos para apoyar una mejor interpretación de los resultados de articulos de la literatura médica.
La distribución t de Student o distribución t es un modelo teórico utilizado para aproximar el momento de primer orden de una población normalmente distribuida cuando el tamaño de la muestra es pequeño y se desconoce la desviación típica.
En otras palabras, la distribución t es una distribución de probabilidad que estima el valor de la media de una muestra pequeña extraída de una población que sigue una distribución normal y de la cual no conocemos su desviación típica.
Módulo III, Tema 9: Parásitos Oportunistas y Parasitosis EmergentesDiana I. Graterol R.
Universidad de Carabobo - Facultad de Ciencias de la Salud sede Carabobo - Bioanálisis. Parasitología. Módulo III, Tema 9: Parásitos Oportunistas y Parasitosis Emergentes.
Presentación utilizada en la conferencia impartida en el X Congreso Nacional de Médicos y Médicas Jubiladas, bajo el título: "Edadismo: afectos y efectos. Por un pacto intergeneracional".
Presentació de Álvaro Baena i Cristina Real, infermers d'urgències de Badalona Serveis Assistencials, a la Jornada de celebració del Dia Internacional de les Infermeres, celebrada a Badalona el 14 de maig de 2024.
DIFERENCIAS ENTRE POSESIÓN DEMONÍACA Y ENFERMEDAD PSIQUIÁTRICA.pdfsantoevangeliodehoyp
Libro del Padre César Augusto Calderón Caicedo sacerdote Exorcista colombiano. Donde explica y comparte sus experiencias como especialista en posesiones y demologia.
IA, la clave de la genomica (May 2024).pdfPaul Agapow
A.k.a. AI, the key to genomics. Presented at 1er Congreso Español de Medicina Genómica. Spanish language.
On the failure of applied genomics. On the complexity of genomics, biology, medicine. The need for AI. Barriers.
descripción detallada sobre ureteroscopio la historia mas relevannte , el avance tecnológico , el tipo de técnicas , el manejo , tipo de complicaciones Procedimiento durante el cual se usa un ureteroscopio para observar el interior del uréter (tubo que conecta la vejiga con el riñón) y la pelvis renal (parte del riñón donde se acumula la orina y se dirige hacia el uréter). El ureteroscopio es un instrumento delgado en forma de tubo con una luz y una lente para observar. En ocasiones también tiene una herramienta para extraer tejido que se observa al microscopio para determinar si hay signos de enfermedad. Durante el procedimiento, se hace pasar el ureteroscopio a través de la uretra hacia la vejiga, y luego por el uréter hasta la pelvis renal. La uroteroscopia se usa para encontrar cáncer o bultos anormales en el uréter o la pelvis renal, y para tratar cálculos en los riñones o en el uréter.Una ureteroscopia es un procedimiento en el que se usa un ureteroscopio (instrumento delgado en forma de tubo con una luz y una lente para observar) para ver el interior del uréter y la pelvis renal, y verificar si hay áreas anormales. El ureteroscopio se inserta a través de la uretra hacia la vejiga, el uréter y la pelvis renal.Una vez que esté bajo los efectos de la anestesia, el médico introduce un instrumento similar a un telescopio, llamado ureteroscopio, a través de la abertura de las vías urinarias y hacia la vejiga; esto significa que no se realizan cortes quirúrgicos ni incisiones. El médico usa el endoscopio para analizar las vías urinarias, incluidos los riñones, los uréteres y la vejiga, y luego localiza el cálculo renal y lo rompe usando energía láser o retira el cálculo con un dispositivo similar a una cesta.Náuseas y vómitos ocasionales.
Dolor en los riñones, el abdomen, la espalda y a los lados del cuerpo en las primeras 24 a 48 horas. Pain may increase when you urinate. Tome los medicamentos según lo prescriba el médico.
Sangre en la orina. El color puede variar de rosa claro a rojizo y, a veces incluso puede tener un tono marrón, pero usted debería ser capaz de ver a través de ella
. (Los medicamentos que alivian la sensación de ardor durante la orina a veces pueden hacer que su color cambie a naranja o azul). Si el sangrado aumenta considerablemente, llame a su médico de inmediato o acuda al servicio de urgencias para que lo examinen.
Una sensación de saciedad y una constante necesidad de orinar (tenesmo vesical y polaquiuria).
Una sensación de quemazón al orinar o moverse.
Espasmos musculares en la vejiga.Desde la aplicación del primer cistoscopio
en 1876 por Max Nitze hasta la actualidad, los
avances en la tecnología óptica, las mejoras técnicas
y los nuevos diseños de endoscopios han permitido
la visualización completa del árbol urinario. Aunque
se atribuye a Young en 1912 la primera exploración
endoscópica del uréter (2), esta no fue realizada ru-
tinariamente hasta 1977-79 por Goodman (3) y por
Lyon (4). Las técnicas iniciales de Lyon
1. Fisiología Medicina-UM
Ficha Nro 30A. Prueba de “t de Student”
(Extraído el Curso a Distancia “Metodología de la Investigación”. Director: Dr. Claudio Cervino. Secretaría de Ciencia y
Tecnología – Universidad de Morón. 2010.
La prueba de t Student, es un método de análisis estadístico, que compara las medias de dos categorías dentro de una
variable dependiente, o las medias de dos grupos diferentes. Es una prueba paramétrica, o sea que solo sirve para comparar
variables numéricas de distribución normal (normalidad). Si no se cumpliera hay que usar los llamados test no paramétricos1.
Además, se supone que las muestras son independientes.
La prueba t Student, arroja el valor del estadístico t.. Según sea el valor de t, corresponderá un valor de significación
estadística determinado.
En definitiva la prueba de t Student contrasta la H0 de que la media de la variable numérica “y”, no tiene diferencias para
cada grupo de la variable categórica “x” (grupo). Se trata de un contraste sobre diferencias de medias:
H0: µ1 = µ2 => µ1 - µ2 = 0
Ha: µ1 ≠ µ2
El estadístico es
2
2
2
1
2
1
21
N
s
N
s
XX
t
+
−
= .
Para saber si el valor “t” es significativo, se aplica la fórmula y se calculan los grados de libertad:
GL = (N1 + N2) -2
La prueba “t” se basa en una distribución muestral o poblacional de diferencia de medias conocida como distribución t de
Student, cuyos valores en tabla son:
GL α = 0,05 α = 0,01
1 6,31 31,82
2 2,92 6,97
... ... ...
120 1,66 2,36
Una vez calculados el valor del estadístico “t” y los GL, se elige el nivel de significación (α) y se compara el valor obtenido
“t” contra el valor crítico que correspondería a la TABLA => t GL; α
2
Si el valor calculado “t” ≥ t GL; α => se rechaza H0 y se acepta Ha; pero si es menor, se acepta H0.
Cuanto mayor sea el valor “t” calculado respecto al valor de tabla y menor sea la posibilidad de error, mayor será la certeza
en los resultados.
La prueba t para muestras independientes se utiliza para comparar la media de dos grupos o dos categorías dentro de
una misma variable dependiente.
Ejemplo: supongamos la comparación de la edad en 566 pacientes con Hipertensión esencial y 214 con Hipertensión
secundaria. Los resultados arrojan que los pacientes del grupo de hipertensión esencial presentan una edad media de 55,12
años (s2 = 5,33), mientras que los hipertensos secundarios 26,8 años (s2 = 2,53).
Se trata de un contraste sobre diferencias de medias:
H0: µHe = µHs => µHe - µHs = 0
Ha: µHe > µHs => µHe - µHs > 0
Se fija “a priori" el nivel de significación en 0,05 (el habitual en Biología y otras ciencias). En este ejemplo el valor crítico
(VC) de tabla es t778; 0,05 = 1,66.
1 En caso de tener que analizar variables numéricas de distribución no normal, se debe utilizar otro tipo de pruebas no paramétricas, como la prueba U de Mann
– Withney. La U de Mann – Withney es una prueba no paramétrica para grupos independientes, que mide las diferencias entre medias, asignando rangos a
cada grupo. La suma de rangos para los 2 grupos puede compararse por la obtención de la cifra estadística U). La prueba de Suma de Rangos de Wilcoxon
es semejante a la prueba U, pero se utiliza para muestras de grupos dependientes o apareados.
2 Si el contraste hubiera sido lateral izquierdo, la región crítica sería T < t1-α y si hubiera sido bilateral T< t1- α/2 o T > tα/2.
2. Calculamos el valor del estadístico “t” en la muestra:
214
53,2
566
33,5
8,2612,55
+
−
=t = 236.
Regla de decisión: como “t” está en la región crítica (es mayor que 1,66), por tanto rechazamos H0.
Así, el valor de la prueba t se establece mediante el “t”, que en este caso es de 236, correspondiendo según a valores de
Tabla, a un valor mayor que el VC de tabla. Esto implica que rechazamos H0 y concluimos que las medias son distintas, hay
diferencias estadísticamente significativas, con un nivel de significación del 0,05 % (también, P < 0.0001 3 ) => la diferencia
de edad entre ambos grupos de hipertensos no es aleatoria, o sea que la hipertensión secundaria se observa en grupos etarios
más jóvenes (se rechaza la H0 y se acepta la Ha).
La prueba t para muestras dependientes se utiliza para comparar las medias de un mismo grupo en diferentes etapas,
como por ejemplo pre y post tratamiento. Supongamos el grupo de 566 Hipertensos sometidos a tratamiento durante un mes.
Los valores de tensión arterial media (TAM) pretratamiento fueron de 125,15 mmHg, que descendieron a 88,10 mmHg
postratamiento. Comparando ambas medias observamos un valor de t de 78,9 correspondiendo a una P < 0.0001. Esto implica
que el descenso de la TAM con el tratamiento no se produjo al azar.
Valores t de Student y probabilidad P asociada en función de los grados de libertad gl.
P (de una cola) .
gl 0.4 0.25 0.1 α= 0.05 0.025 0.01 0.005 0.0025 0.001 0.0005
2 0.289 0.816 1.886 2.920 4.303 6.965 9.925 14.089 22.326 31.596
3 0.277 0.765 1.638 2.353 3.182 4.541 5.841 7.453 10.215 12.924
4 0.271 0.741 1.533 2.132 2.776 3.747 4.604 5.598 7.173 8.610
5 0.267 0.727 1.476 2.015 2.571 3.365 4.032 4.773 5.893 6.869
6 0.265 0.718 1.440 1.943 2.447 3.143 3.707 4.317 5.208 5.959
7 0.263 0.711 1.415 1.895 2.365 2.998 3.499 4.029 4.785 5.408
8 0.262 0.706 1.397 1.860 2.306 2.896 3.355 3.833 4.501 5.041
9 0.261 0.703 1.383 1.833 2.262 2.821 3.250 3.690 4.297 4.781
10 0.260 0.700 1.372 1.812 2.228 2.764 3.169 3.581 4.144 4.587
11 0.260 0.697 1.363 1.796 2.201 2.718 3.106 3.497 4.025 4.437
12 0.259 0.695 1.356 1.782 2.179 2.681 3.055 3.428 3.930 4.318
13 0.259 0.694 1.350 1.771 2.160 2.650 3.012 3.372 3.852 4.221
14 0.258 0.692 1.345 1.761 2.145 2.624 2.977 3.326 3.787 4.140
15 0.258 0.691 1.341 1.753 2.131 2.602 2.947 3.286 3.733 4.073
16 0.258 0.690 1.337 1.746 2.120 2.583 2.921 3.252 3.686 4.015
17 0.257 0.689 1.333 1.740 2.110 2.567 2.898 3.222 3.646 3.965
18 0.257 0.688 1.330 1.734 2.101 2.552 2.878 3.197 3.610 3.922
19 0.257 0.688 1.328 1.729 2.093 2.539 2.861 3.174 3.579 3.883
20 0.257 0.687 1.325 1.725 2.086 2.528 2.845 3.153 3.552 3.850
21 0.257 0.686 1.323 1.721 2.080 2.518 2.831 3.135 3.527 3.819
22 0.256 0.686 1.321 1.717 2.074 2.508 2.819 3.119 3.505 3.792
23 0.256 0.685 1.319 1.714 2.069 2.500 2.807 3.104 3.485 3.768
24 0.256 0.685 1.318 1.711 2.064 2.492 2.797 3.091 3.467 3.745
25 0.256 0.684 1.316 1.708 2.060 2.485 2.787 3.078 3.450 3.725
26 0.256 0.684 1.315 1.706 2.056 2.479 2.779 3.067 3.435 3.706
27 0.256 0.684 1.314 1.703 2.052 2.473 2.771 3.057 3.421 3.690
28 0.256 0.683 1.313 1.701 2.048 2.467 2.763 3.047 3.408 3.674
29 0.256 0.683 1.311 1.699 2.045 2.462 2.756 3.038 3.396 3.659
30 0.256 0.683 1.310 1.697 2.042 2.457 2.750 3.030 3.385 3.646
40 0.255 0.681 1.303 1.684 2.021 2.423 2.704 2.971 3.307 3.551
60 0.254 0.679 1.296 1.671 2.000 2.390 2.660 2.915 3.232 3.460
120 0.254 0.677 1.289 1.658 1.980 2.358 2.617 2.860 3.160 3.373
Infinito 0.253 0.674 1.282 1.645 1.960 2.326 2.576 2.807 3.090 3.291
3 Otra manera equivalente de hacer lo mismo (lo que hacen los paquetes estadísticos) es buscar en las tablas el "valor P" que corresponde a t = 236, y para GL
= 778.
3. PRUEBA.T - Cálculo del estadístico t de Student para dos muestras independientes o pareadas con
Excel.
Devuelve la probabilidad (P) asociada con la prueba t de Student. Utilizar PRUEBA.T para determinar la probabilidad de que
dos muestras puedan proceder de dos poblaciones subyacentes con igual media.
Conclusión:
Si P>0,05, NO hay diferencias estadísticamente significativas entre los tratamientos.
Si P<0,05, HAY diferencias estadísticamente significativas entre los tratamientos.
Para realizar un t de Student para dos muestras independientes o pareadas con Excel podemos usar las herramientas de
análisis de datos que este programa posee para tal efecto. Cargar los datos en columnas:
1. peso inicial vs peso final ratas Sham = estos datos provienen de muestras pareadas.
2. peso inicial vs peso final ratas OVX = estos datos provienen de muestras pareadas.
3. mg utero/100g rata Sham vs mg utero/100g rata OVX = estos datos provienen de muestras independientes.
En la versión de Excel 2003, las herramientas de análisis de datos las puede encontrar en el menú Insertar > Función.
Seleccionar la PRUEBA.T:
Sintaxis
PRUEBA.T(matriz1;matriz2;colas;tipo)
Matriz1 es el primer conjunto de datos (seleccionar datos de la columna).
Matriz2 es el segundo conjunto de datos (seleccionar datos de la columna).
Colas especifica el número de colas de la distribución. Si el argumento colas = 1, PRUEBA.T utiliza la distribución de una cola.
Si colas = 2, PRUEBA.T utiliza la distribución de dos colas. UTILIZAR EN TODOS LOS CASOS DISTRIBUCIÓN DE UNA
COLA = 1.
Tipo es el tipo de prueba t que se realiza.
Si tipo es igual a La prueba se realiza
1 En observaciones por pares
2 En dos muestras con varianzas iguales (homoscedástica)
3 En dos muestras con varianzas diferentes (heteroscedástica)
PARA peso inicial vs peso final ratas Sham Y peso inicial vs peso final ratas OVX UTILIZAR OBERVACIONES
POR PARES (MUESTRAS PAREADAS) = 1.
PARA mg utero/100g rata Sham vs mg utero/100g rata OVX UTILIZAR DOS MUESTRAS CON VARIANZAS
IGUALES = 2
Observaciones
Si los argumentos matriz1 y matriz2 contienen un número de puntos de datos diferente y el argumento tipo = 1
(observaciones pareadas), PRUEBA.T devuelve el valor de error #N/A.
Los argumentos colas y tipo se truncan a enteros.
Si el argumento colas o si el argumento tipo no es numérico, PRUEBA.T devuelve el valor de error #¡VALOR!
Si el argumento colas es distinto de 1 ó 2, PRUEBA.T devuelve el valor de error #¡NUM!
PRUEBA.T utiliza los datos de matriz1 y matriz2 para calcular una estadística t no negativa. Si colas=1, PRUEBA.T
devuelve la probabilidad de un valor más elevado de la estadística t en el supuesto de que matriz1 y matriz2 sean
muestras de población con la misma media. El valor devuelto por PRUEBA.T cuando colas=2 es el doble que el que se
devuelve cuando colas=1 y corresponde a la probabilidad de un valor absoluto más elevado de la estadística t en el
supuesto de "medias de población iguales".
***