TEMA 13: Pruebas paramétricas mas utilizadas en enfermería: La prueba de t student. La prueba de t student para datos apareados. Anova.

 ANALISIS BIVARIADOS CUALITATIVA Y CUANTITATIVA: 

Es un tipo de análisis muy utilizado en todos los ámbitos, pues en muchas ocasiones nos interesa saber si las categorías (o factores) de una variable cuantitativa (u otras situaciones) presentan unos valores medios similares o no. 

La comparación de dos medias ...

• La media de una variable respecto a un valor de interés  o de referencia.

•  La media de dos muestras apareadas o independientes: Los valores que adquiere una si influyen en la otra 

•  La media de dos muestras desapareadas o independientes: Los valores que adquiere una no influyen en la otra. 

¿Qué test aplicar en análisis divariado?:

➣ PARAMÉTRICO 

• T de student: para una o dos muestras
• ANOVA: para mas de dos muestras

➣ NO PARAMÉTRICO:

• Prueba de U de Mann-Whitney (muestras independientes)
• Test de Wilconxon (muestras apareadas)
• Test Kruskal-Wallis (mas de dos muestras)  

Para saber que test aplicar: 

1. Determinar si se determina de una muestra o dos muestres independiente o apareadas 
2. Determinar si usaremos test paramétricos o no: Relación entre ambas medias sigue una distribución normal se realizará Test paramétricos, si no sigue una distribución normal, se utilizaría test no paramétrico.   

Algunas formas de comprobar la normalidad de los datos es: con métodos gráficos (histograma), métodos descriptivos (IQR/S = 1,34) o la prueba del lápiz grueso o gráfico QQ. Para la normalidad hacer test de Kolmogorov - Smirnov (n>50) p Shapiro - Wilk (n < 50)

• K - S < 0,05 ⇢ Distribución no normal (Test no paramétrico)
• K - S > 0,05 ⇢ Distribución normal (Test paramétrico)

T DE STUDENT COMO TEST PARAMÉTRICO: 

 Este test permite contrastar si dos muestras proceden o no de la misma población y si hay diferencia entre las dos medias. Necesita un N muestral > 30. 

Recordad... Nos encontramos dentro de un contraste de hipótesis (H0 y H1)  

Tal y como observamos en está gráfica con un grado de alfa del 2%, es decir, del 0,02 y un grado de libertad n -1, los extremos se acepta la hipótesis alternativa, rechazado la nula y en la zona céntrica se acepta la hipotesis nula. 

Dentro del cálculo, encontramos la siguiente fórmula: 

La formula de la desviación típica y de la varianza 

sería:  

 Grado de libertad: n + m - 2. 

Después, nos iríamos a la tabla con el grado de libertad y la significación:  

T obtenida > T teórica, se rechaza Ho y se acepta la H1

T obtenida < T teórica, se acepta Ho y se rechaza la H1.  

En ocasiones se puede presentar la situación que las dos variantes sean distintas o que partamos de la hipótesis de que las poblaciones de donde se han obtenido las muestras tengan variadas distintas. En ese caso la formula es: 

ANOVA: 

Métodos para comparar dos o más medias. Permite comparar medias en diversas situaciones: Dos variables, 1 categórica (+ de dos categorías) y 1 cuantitativa. De esta manera, permite la asociación entre una variable cuantitativa y una cualitativa de mas de dos categorías, siempre que la cuantitativa siga una distribución normal 

En el análisis de varianza comprobamos si existen diferencias estadísticamente significativas entre más de dos grupos.  

Se basa en el calculo del estadística F de Fisher - Schnedecor.