BIOESTADISTICA Y TODOS SUS COMPONENTES

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÈXICOFACULTAD DE ESTUDIOS SUPERIORES

“ZARAGOZA”CARRERA DE MÉDICO CIRUJANO

Modulo: La Salud del Hombre y su AmbienteEPIDEMIOLOGÌA TEORÍA

TITULO:

Bioestadística

PRUEBA DE HIPOTESISHipótesis es una aseveración de una población elaborado con el propósito de poner aprueba, para verificar si la afirmación es razonable se usan datos.

En el análisis estadístico se hace una aseveración, es decir, se plantea una hipótesis, después se hacen las pruebas para verificar la aseveración o para determinar que no es verdadera.

Por tanto, la prueba de hipótesis es un procedimiento basado en la evidencia muestral y la teoría de probabilidad; se emplea para determinar si la hipótesis es una afirmación razonable.

Epidemiologia y bioestadística/ Robert J. Nordness

Prueba de una hipótesis: se realiza mediante un procedimiento sistemático de cinco pasos:


Paso 1: plantear la hipótesis nula Ho y la hipótesis

alternativa H1.La hipótesis nula (Ho) se refiere siempre a un valor especificado del parámetro de población, no a una estadística de muestra. La letra H significa hipótesis y el subíndice cero no hay diferencia. Por lo general hay un "no" en la hipótesis nula que indica que "no hay cambio" Podemos rechazar o aceptar Ho.

La hipótesis alternativa (H1) es cualquier hipótesis que difiera de la hipótesis nula. Es una afirmación que se acepta si los datos maestrales proporcionan evidencia suficiente de que la hipótesis nula es falsa. Se le conoce también como la hipótesis de investigación. El planteamiento de la hipótesis alternativa nunca contiene un signo de igualdad con respecto al valor especificado del parámetro.


Paso 2: seleccionar el nivel de significancia

Si suponemos que la hipótesis planteada es verdadera, entonces, el nivel de significación indicará la probabilidad de no aceptarla, es decir, estén fuera de área de aceptación. El nivel de confianza (1-α), indica la probabilidad de aceptar la hipótesis planteada, cuando es verdadera en la población.


Tipos de errores…


Paso 3: calculo del valor estadístico de prueba

Prueba bilateral o de dos extremos:

También llamada de dos colas. La región critica se divide en dos partes, generalmente con iguales probabilidades en cada cola de la distribución estadísticoDe la prueba.Prueba unilateral o de un extremo:

Es aquella en la cual la zona de rechazo o zona critica esta completamente comprendida en uno de los extremos de la distribución.


Paso 4: formular la regla de decisión

Se establece las condiciones específicas en la que se rechaza la hipótesis nula y las condiciones en que no se rechaza la hipótesis nula. La región de rechazo define la ubicación de todos los valores que son tan grandes o tan pequeños, que la probabilidad de que se presenten bajo la suposición de que la hipótesis nula es verdadera, es muy remota.

Valor critico: Es el punto de división entre la región en la que se rechaza la hipótesis nula y la región en la que no se rechaza la hipótesis nula.

Paso 5: tomar una decisiónEn este último paso de la prueba de hipótesis, se calcula el estadístico de prueba, se compara con el valor crítico y se toma la decisión de rechazar o no la hipótesis nula. Tenga presente que en una prueba de hipótesis solo se puede tomar una de dos decisiones: aceptar o rechazar la hipótesis nula.


NIVEL DE SIGNIFICANCIA

LIMITE MÀXIMO DEL ERROR

S. MILTON, "ESTADÍSTICA PARA BIOLOGÍA Y CIENCIAS DE LA SALUD", ED. MCGRAW-HILL. 2001

INTRODUCCIÒN

Cada decisión que tomamos tiene un margen de error. Conocer la magnitud del error es la tarea principal del

investigador, el cual debe estimar la probabilidad de ocurrencia de este error y espera que sea de la menor magnitud posible.

Es indispensable plantear en cada caso, la magnitud del error que estamos dispuestos a aceptar para tomar cualquiera de nuestras decisiones.

S. Milton, "Estadística para Biología y Ciencias de la Salud", Ed. McGraw-Hill. 2001

NIVEL DE SIGNIFICANCIA

El investigador plantea una proposición y le asigna el valor de verdad, al tomar tal decisión existe la probabilidad de equivocarse, de cometer un error, el cual denominamos error tipo I, entonces se decide estimar la probabilidad de cometer ese error.

El p-valor definido como la probabilidad de que la proposición aceptada sea falsa, no debe ser mayor al valor del error establecido convencionalmente en la fase de planificación del estudio como el lìmite de error que estamos dispuestos a aceptar.


DEFINIENDO CONCEPTOS

ERROR TIPO I: Ocurre cuando aceptamos la hipótesis del investigador, siendo que la proposición era falsa. Por lo tanto, es un juicio de valor equivocado. (cuando ocurre lo contrario a lo esperado)

El P-VALOR: Es la probabilidad de equivocarse al aceptar la hipótesis del investigador como verdadera; es decir la probabilidad de cometer un error tipo I. (frecuencia con la que ocurre un error)

NIVEL DE SIGNIFICANCIA: Es la máxima cantidad de error que estamos dispuestos a aceptar para dar como vàlida la hipótesis del investigador. (conocemos la magnitud del error)


SIGNIFICANCIA ESTADÌSTICA - HIPÒTESIS

Desde el punto de vista matemático tenemos dos hipótesis: La hipótesis nula ( Ho) o hipótesis del investigador. El investigador plantea rechazar la hipótesis nula (Ho); para quedarse con la alterna (H1), la cual corresponde a su proposición preliminar.

Si el p-valor es menor al nivel de significancia; rechazamos la hipótesis nula (Ho) y concluimos en que la hipótesis alterna es verdadera.

Si el p-valor no es menor al nivel de significancia no podemos rechazar la hipótesis nula; lo cual significa que debemos aceptarla; significa que no podemos rechazarla.


Tabla de contingencia

Definición

Se emplean para registrar y analizar la relación entre dos o más variables, habitualmente de naturaleza cualitativa (nominales u ordinales)

• Hernández Agudo, Manual de Epidemiologia y Salud Publica editorial panamericana 3 er edición 2011 pg.45-50

• Romero Villa Antonio, Epidemiologia y Estadísticas en Salud Publica Mc Graw Hill 2 edición 2010 pg. 34-39

Estructura

Supóngase que se tienen dos variables, la primera el género (hombre o mujer) y la segunda recoge si el individuo es zurdo o diestro. Se ha observado esta pareja de variables en una muestra aleatoria de 100 individuos. Se puede emplear una tabla de contingencia para expresar la relación entre estas dos variables:



Diestro Zurdo TOTAL

Hombre 43 9 52

Mujer 44 4 48

TOTAL 87 13 100



Las cifras en la columna de la derecha y en la fila inferior reciben el nombre de frecuencias marginales y la cifra situada en la esquina inferior

derecha es el gran total.



MEDIDAS DE ASOCIACIÓN

Serie PALTEX para ejecutores de programas de salud Nº 7. Manual sobre el enfoque de riesgo en al atención materno-infantil. Washington: Organización Panamericana de la salud; 1986.

MEDIDAS DE ASOCIACIÓN

¿Qué son?Son indicadores que miden la fuerza con la que una

determinada enfermedad o evento de salud (que se presume como

resultado) está asociada o relacionada con un

determinado factor (que se presume como su causa).

SackettD, Haynes R, Guyatt G, Tugwell P. Epidemiología clínica.ciencia básica para la medicina clínica. 2da Edición.Editorial Médica panamericana. México D.F. 1998

Riesgo

En medicina, se denomina Riesgo a la probabilidad que tiene un individuo de presentar un determinado evento o fenómeno.


Factor de riesgo

Es cualquier característica o circunstancia detectable de una persona o grupo de personas que se sabe asociada con un aumento en la

probabilidad de padecer, desarrollar o estar especialmente expuesto a un proceso mórbido.

Serie PALTEX para ejecutores de programas de salud Nº 7. Manual sobre el enfoque de riesgo en al atención materno-infantil. Washington: Organización Panamericana de la salud; 1986.

Riesgo absoluto

Mide la incidencia del daño en la población total.

Es la probabilidad que tiene un sujeto de sufrir un evento a lo largo de cierto tiempo.


La Incidencia de una enfermedad en una población se denomina riesgo absoluto.

Según la tabla el riesgo absoluto de la población total sería RA= (a+c)/N

Según la tabla el riesgo absoluto de la población de expuestos es = a/(a+b)

Según la tabla el riesgo absoluto de la población de no expuestos es = c/(c+d)

El riesgo absoluto puede indicar la magnitud del riesgo en un grupo de personas con una cierta exposición, pero debido a que no tiene en cuenta el riesgo de enfermedad en sujetos no expuestos, no indica si la

exposición se asocia a un mayor riesgo de la enfermedad.

RIESGO

Probabilidad de ocurrencia de un evento en salud Su calculo consiste en la medición de la probabilidad de ocurrencia de

un evento dado en forma global o especifica, en función de cierto numero de variables. La estimación del riesgo se hace en base a tasas de incidencia y de

mortalidad

Martin Kahl, Fundamentos de Epidemiologia.Editorial Diaz de Santos. 1990. pp 169

RIESGO RELATIVO

La razón o relación de riesgo o probabilidad de enfermar en el grupo expuesto sobre el riesgo de enfermar en el grupo no expuesto.

Mientras mas alto sea el riesgo relativo, mayor será la fuerza de la asociación.

Martin Kahl, Fundamentos de Epidemiologia.Editorial Diaz de Santos. 1990. pp 174

Cuando el valor es = 1 equivale a que los riesgos son iguales en cada grupo y que el llamado factor de riesgo no tiene influencia en el desarrollo de la enfermedad o efecto

Cuando el valor es mayor a 1 significa que el factor de riesgo puede estar implicado en estas circunstancias del estudio como responsable de la enfermedad, como un paso hacia el establecimiento de causalidad

Si esta relación es menor a 1, implicaría que el factor investigado puede ser protector. Seria ejemplo de una vacuna, medida sanitaria, etc.

Martin Kahl, Fundamentos de Epidemiologia.Editorial Diaz de Santos. 1990. pp. 174

Ji cuadrada(x2)

Ji cuadrada(x2)

La prueba estadística de X2 para una muestra, se emplea frecuentemente como prueba de bondad de ajuste.

Es el nombre de una prueba de hipótesis que determina si dos variables están relacionadas o no.

Referencia Electrónica; http://es.slideshare.net/armando310388/prueba-chicuadrado

Cuando los datos puntualizan a las escalas nominal u ordinal. Se utiliza solo la frecuencia. Poblaciones pequeñas. Cuando se desconocen los parámetros media, moda, etc. Cuando los datos son independientes. Cuando se quiere contrastar o comparar hipótesis. Investigaciones de tipo social - muestras pequeñas no representativas >5. Cuando se requiere de establecer el nivel de confianza o significatividad en las diferencias. Cuando la muestra es seleccionada no probabilísticamente. X2 permite establecer diferencias entre f y se utiliza solo en escala nominal. Población > a 5 y < a 20.

Para que se utiliza?

Referencia Electrónica; http://www.ray-design.com.mx/psicoparaest/index.php?option.

PASOS

1. Realizar una conjetura2. Escribir la hipótesis nula y la alternativa3. Calcular el valor de 4. Determinar el valor de P y el grado de libertad5. Obtener el valor critico6. Realizar una comparación entre el chi – cuadrado calculado y el valor

critico7. Interpretar comparación


Tabla de contingencia

Es la tabla que contiene los datos obtenidos contados y organizadosEjemplo:

Faringoamigdalitis Estreptocócica

Género SI NOFemenino 50 25Masculino 40 45


Formulación de Hipótesis

Nula (Hº): es aquella en la que se asegura que los datos parámetros analizados son independientes uno del otro.

Alternativa (H¹): es aquella en la que se asegura que los datos parámetros analizados si son dependientes.

Ejemplo Hº: La faringoamigdalitis Estreptocócica es una enfermedad

independiente del genero. H¹: La faringoamigdalitis Estreptocócica es un enfermedad

dependiente del genero.


Frecuencia Esperadas

Para calcular todos y cada uno de los valores de la tabla de frecuencias esperadas se realiza:


Calcular Ji cuadrada X2

Para obtener el valor Ji cuadrada X2 (chi- cuadrada)


Grado de Libertad

Para calcular el grado de libertad v se realiza:


Nivel de Significancia

Es el error que se puede cometer al rechazar la hipótesis nula siendo verdadera. Por lo general se trabaja con un nivel de significancia de 0.05, que indica que

hay una probabilidad del 0.95 de que la hipótesis nula sea verdadera.


Seguimiento del Ejemplo

De acuerdo a la hipótesis: La faringoamigdalitis Estreptocócica es un enfermedad independientemente del genero. De acuerdo a esto, la prueba de la conjetura usando chi- cuadrada con un nivel de significancia del 1%.

Entonces de tiene un nivel de significancia del 0.01.

Faringoamigdalitis Estreptocócica

Género SI NOFemenino 50 25Masculino 40 45


Tabla de valores de Chi- cuadrado crítico

Referencia Electrónica; http://www.ray-design.com.mx/psicoparaest/index.php?option.

Comparación entre los valores del Chi- calculado y el crítico

Si el valor del chicuadrado es menor o igual que el chi-cuadrado critico , entonces se acepta la hipótesis nula, caso contrario no se la acepta.

Entonces se acepta la hipótesis nula: la cual es “La faringoamigdalitis Estreptocócica es una enfermedad independiente del genero”.


Bibliografía

Referencia Electrónica; http://es.slideshare.net/armando310388/prueba-chicuadrado Hernández Agudo, Manual de Epidemiologia y Salud Publica editorial panamericana 3 er

edición 2011 pg.45-50 Romero Villa Antonio, Epidemiologia y Estadísticas en Salud Publica Mc Graw Hill 2 edición

2010 pg. 34-39 Fletcher, Epidemiologia Clínica, editorial LWW, 4 edición 2010, pg. 75-80 Martin Kahl, Fundamentos de Epidemiologia.Editorial Diaz de Santos. 1990. pp. 174 SackettD, Haynes R, Guyatt G, Tugwell P. Epidemiología clínica.ciencia básica para la

medicina clínica. 2da Edición.Editorial Médica panamericana. México D.F. 1998 Epidemiologia y bioestadística/ Robert J. Nordness

http://es.slideshare.net/armando310388/prueba-chicuadrado

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