El presente trabajo tiene como objetivo brindar información acerca del uso de las herramientas estadisticas para realizar una prueba estadistica y aplicarlas de manera correcta en nuestro proyecto de investigación.
Introducción:
La medicina es una ciencia inexacta y necesita de disciplinas de educación exacta como la bioestadística.
La bioestadística se define como disciplina científica que se encarga de la aplicación del análisis estadístico a diferentes cuestiones vinculadas a la biología en este caso especifico a la disciplina médica. Esta es utilizada para el estudio a través de una serie de resultado y procedimientos destinados a la recopilación, tabulación, procesamiento, análisis e interpretación de datos cuantitativos y cualitativos¹.
Selección de pruebas Bioestadísticas :
Cuando existen varias pruebas estadísticas disponibles y para que sean analizadas en un proceso investigativo es necesario que el que esta haciendo un proyecto de investigación sea capaz de ser criterioso en un proceso minucioso de selección.
La elección de la prueba estadística es uno de los primeros pasos que hay que dar cuando se quiere llevar a cabo un análisis estadístico, mucho antes que la recolección de los datos.
Una investigación bien planificada deberá incluir referencias acerca de las técnicas estadísticas empleadas en el tema de investigación¹.
La elección de una prueba estadística es uno de los primeros pasos que hay que seguir dar cuando se quiere llevar a cabo un análisis estadístico, mucho antes que la recolección de los datos¹.
Juan Manuel Tetitla
La selección de la prueba estadística va a depender de :
- El diseño de investigación
- Las variables
- De la pregunta de investigación
- La hipótesis
El diseño de investigación:
El primer aspecto para la selección de una prueba estadística es el diseño de investigación.
En un diseño experimental se manipulan deliberadamente una o más variables, vinculadas a las causas, para medir el efecto que tienen en otra variable de interés.
Lo principales diseños en investigación médica se pueden dividir en 2 grandes grupos: los estudios observacionales que pueden ser descriptivos, serie de casos, encuestas, estudios transversales o de prevalencia.
Y los diseños experimentales se manipulan deliberadamente una o más variables, vinculadas a las causas, para medir el efecto que tienen en otra variable de interés.
Por ejemplo, presentaciones de casos clínicos basados en descripciones sobre el común de algún dato especifico de todos los pacientes en el contexto de su enfermedad para buscar un posible tratamiento al mismo².
Características de las variables: tipo y escala de medición.
Si queremos clasificar las variables, estas se pueden lograr por sus diferentes características.
Las variables se clasifican en cuantitativas que son aquellas que tienen como atributo una cantidad y sus escalas son continuas. Y las variables cualitativas que son ordinales o nominales y pueden ser dicotómicas sin tienen 2 opciones de clasificación o politómicas si tienen varías.
Ejemplo de clasificación de variables:
- Cuantitativas continuas: presión arterial, peso, edad, talla
- Continuas discretas: número de hijos, episodios de infección urinária
- Cualitativas ordinales (tienen un orden): escalas categóricas, notas de un examen (excelente, suficiente, insuficiente) Killip Kimball, Apgar, estadificación de tumores
- Cualitativas nominales: dicotómicas y politómicas
Este aspecto de clasificación de variables son parámetros que permiten elegir pruebas estadísticas.
Así, para las variables cuantitativas se elegirán pruebas estadísticas paramétricas como por ejemplo T de Student y para pruebas de tipo no paramétricas usar como por ejemplo chi cuadrado¹ ².
La pregunta de investigación: elegir una prueba estadística va a depender de que tema de investigación y cual es mi pregunta a desarrollar para la misma.
Tomando este ejemplo: Es la talla promedio de los niños de 10 años de edad, de medio socio economico bajo, la misma talla de un chico que vive en un medio socieconomico mas alto?
Analizando el ejemplo tenemos 2 grupos independientes: chicos de medio socioeconómicos diferentes con la variable cuantitativa (talla – escala contínua) y se desea saber si hay diferencias significativas².
La elección de la prueba estadística parte de la pregunta científica pero también de cuantos grupos se van a comparar.
Planteo de la hipótesis :
En cuanto a la hipótesis en pruebas estadísticas hay 2 tipos de clasificación :
La hipótesis nula o hipótesis sub-cero, plantea ausencia de diferencias significativas entre los resultados, mientras que la hipótesis alterna o del investigador afirma diferencias entre las variables de estudio. Así las pruebas significativas utilizando las herramientas estadísticas dan un resultado arbitrario conocido como valor “p” de significancia estadística.
Si la hipótesis nula establece que no hay diferencia entre los resultados probados esta es rechazada, entonces las conclusión se basara en la hipótesis alterna o del investigador.
Planteada la hipótesis se deducirá como se tratarán las variables que tenemos a disposición para nuestra investigación . Es así como el método estadístico consiste en una secuencia de procedimientos relacionado¹ ³.
EL valor de “p”:
El valor de “p” informa acerca de la probabilidad de que la hipótesis nula sea cierta.
Así un valor de P<0.05 data a conocer que la hipótesis nula es falsa.
p>0.05 data a conocer que la hipótesis nula es verdadera. Cuanto mas pequeña es “p” mas fiable es el resultado del estudio. Valores de “p”<0.05 indicaría que el resultado tiene importancia clínica³.
El siguiente enlace explica un video con mas detalle del concepto :
Algunas herramientas:
La prueba estadística adecuada debe elegirse acorde a ciertos caracteres de los datos recogidos . Las pruebas que denominaremos son pruebas paramétricas.
Prueba T de Student: Esta prueba se utiliza para comparar la respuesta a un promedio entre dos varianzas muestrales.
Ejemplo comparar la muestra de un medicamento entre dos grupos distintos, para comparar el valor promedio en un grupo a un estándar conocido³.
otro ejemplo : Este procedimiento se utiliza para determinar si dos variables están relacionadas entre si, la variable independiente es sexo, se seleccionaría aleatoriamente a un grupo de mujeres y otro de hombres. Si la variable independiente fuera la presencia o no de música en un ambiente de trabajo, se podría seleccionar aleatoriamente a dos grupos de trabajo. Un grupo trabajaría en un lugar ambientado con música y el otro grupo no
El siguiente enlace detalla la prueba T de Student, con el uso y sus fórmulas
Prueba de chi-cuadrado:
La prueba chi-cuadrado, también llamada Ji cuadrado (Χ2), se encuentra dentro de las pruebas pertenecientes a la estadística descriptiva, concretamente la estadística descriptiva aplicada al estudio de dos variables. Por su parte, la estadística descriptiva se centra en extraer información sobre la muestra³. En términos generales, esta prueba contrasta frecuencias observadas con las frecuencias esperadas de acuerdo con la hipótesis nula.
Chi cuadrado se extiende en tablas de 2 * 2 pero también puede extenderse si tiene más de dos grupos.
Por ejemplo : chi cuadrado puede servirnos para este tipo de planteo : ” Estudiar la dependencia entre la practica de algún deporte y la depresión ”
En el siguiente enlace se aplica un video explicando el uso de la prueba chi cuadrado y sus formulas correspondientes.
Prueba U de Mann-Whitney :
Es un tipo de prueba no paramétrica aplicada a dos muestras independientes.
Esta es la versión no paramétrica de la habitual T de Student . Las observaciones de los grupos son independientes y son variables observacionales ordinales y continuas³ .
El siguiente video detalla la función de la correspondiente prueba.
Referencias:
1. Martinez M, Briones R, Cortés J. Metodología de la investigación para el área de la salud. Mc Graw Hill. 2013. 79–86 p.
2. Flores-Ruiz E, Miranda-Novales MG, Villasís-Keever MÁ. El protocolo de investigación VI: cómo elegir la prueba estadística adecuada. Estadística inferencial. Rev Alerg México. 2017;64(3):364.
3. Gómez M, Danglot C, Vega L. Cómo seleccionar una prueba estadística (Primera de dos partes). Rev Mex Pediatr. 2013;80(1):30–4.
