Maestra en Salud Pblica con nfasis en Epidemiologa y Gerencia

CRITERIOS PARA LA SELECCIN DE UNA PRUEBA ESTADSTICA

USO DE PRUEBAS ESTADSTICAS

El anlisis estadstico es el procedimiento objetivo por medio del cual se puede aceptar o rechazar un conjunto de datos como confirmatorios de una hiptesis, con conocimiento del riesgo de error en funcin de la probabilidad. Es necesario tener una base racional, por medio de la cual se seleccione la prueba ms apropiada. Esta seleccin constituye el punto crtico del anlisis estadstico.

CRITERIOS PARA LA SELECCIN DE PRUEBAS ESTADSTICAS

Tipo de escala Hiptesis Potencia y eficiencia de la prueba Caractersticas de la muestra Tendencia del fenmeno (rectilnea o curvilnea)

TIPO DE ESCALA

Si se usan nmeros para describir las caractersticas de objetos y eventos, ser factible operar con ellos; y de esas operaciones, derivar conclusiones aplicables a los fenmenos observados y medidos. Se justifica describir cosas reales por medio de nmeros, siempre y cuando exista un grado de semejanza de propiedades entre las cosas reales y el sistema numrico, para que confiadamente se pueda asignar los nmeros. Las tres propiedades fundamentales de los nmeros que permiten su aplicacin en el campo de la investigacin cientfica son:

Identidad --- Ordinalidad --- Aditividad.

HIPTESIS

La hiptesis alterna (Ha), debe ser precisa, tan completa como sea posible ya que refleja la forma operacional de la hiptesis de investigacin.

Debe precisar la direccin que se espera o la ausencia de direccin, porque esto es fundamental para decidir si la prueba estadstica ser de una o dos colas.

HIPTESIS

la hiptesis nula (Ho), establece la ausencia de diferencia y se hace para tener claridad de que la hiptesis se ajusta a la prueba estadstica. Al analizar un conjunto de observaciones, debe mostrarse evidencia que se acepta o rechaza la hiptesis nula, condicin en la que se basan todas las pruebas estadsticas.

SIGNIFICANCIA ESTADSTICA

El investigador, al contrastar hiptesis de diferencias y/o correlacin, lo establece en funcin de una hiptesis alterna (Ha), inters fundamental de la experimentacin, en contra de la hiptesis nula (Ho). Para decidirse por una o por la otra, debe proponerse un razonable nivel de significancia, desde antes de aplicar la prueba estadstica. El nivel de significancia corresponde al lmite de confianza, que acepta el investigador para aceptar su Ha, como verdadera.

SIGNIFICANCIA ESTADSTICA

Entre el 0 y el 1 existen valores intermedios, donde marca 0.95 existe una diferencia de 0.05 con respecto a 1.

Este lmite corresponde al nivel de significancia o error alfa, donde todo valor igual o meno que 0.05 rechaza la Ho y se acepta Ha.

Adems de poner un valor de alfa razonablemente pequeo para aceptar Ha, tambin se define un valor de beta para aceptar Ho. (error tipo II).

RIESGO DE UNA MALA SELECCIN DE LA PRUEBA ESTADSTICADe manera universal y arbitraria, dicho nivel se ha fijado en 0.05 y 0.01 de error y en 0.95 y 0.99 de certeza para aceptar hiptesis en el rea biolgica.

Error del tipo I. Rechazar la hiptesis nula (Ho), siendo verdadera. La probabilidad de cometer un error del tipo I est dada por a (alfa),

Error del tipo II. Aceptar la hiptesis nula (Ho), siendo falsa. La probabilidad de cometer un error de tipo II est representado por b (beta).

EFICIENCIA DE LA PRUEBASe acepta que una prueba estadstica es eficaz cuando tiene una probabilidad muy pequea de rechazar una hiptesis verdadera, y una alta probabilidad de rechazar la hiptesis cuando sta es falsa. En presencia de dos pruebas estadsticas, cuya probabilidad de rechazar hiptesis falsas sea igual, la seleccin en principio debe inclinarse hacia la prueba que tenga la mayor probabilidad de aceptar la hiptesis cuando es verdadera.

EFICIENCIA DE LA PRUEBA

La pruebas estadsticas se dividen en dos grandes grupos: paramtricas y no paramtricas. En las paramtricas debe cumplirse ciertas premisas que debe tener la poblacin, de la cual se ha derivado la muestra bajo anlisis; adems se requiere expresar las observaciones en escala de intervalo o tasa. Las pruebas no paramtricas, como su nombre lo indica, no requieren satisfacer esas condiciones o premisas.

PREMISAS PARA EL USO DE PRUEBAS PARAMTRICAS

Las observaciones deben ser independientes. Distribucin Normal (DN) Homogeneidad de Varianzas Escala de intervalo para que sea posible hacer operaciones aritmticas. Muestra Aleatoria Representativa (MAR)

CARACTERSTICAS MUESTRALESLa manera en que influye la muestra para elegir una prueba estadstica est en funcin de su tamao, seleccin y distribucin en el diseo experimental.

Tamao de la muestra A medida que aumenta el tamao de la muestra, se incrementa tambin la eficacia. Seleccin de la muestra Las muestras por analizar pueden ser independientes y dependientes o relacionadas.

POBLACIONES INDEPENDIENTES Y DEPENDIENTES

Muestras independientes. Son aquellas cuyo universo de poblacin resulta diferente. En trminos de estadstica, el fenmeno estudiado puede ser consecuencia de variables distintas y que, por cada variable existente, hay un universo diferente (los sujetos son diferentes).

POBLACIONES INDEPENDIENTES Y DEPENDIENTES

Muestras dependientes o relacionadas. Se refieren a las provenientes de un universo muestral, en las que se espera un cambio, que obligadamente exige un punto de referencia de no cambio. Para esta condicin, el mismo grupo experimental sirve como control o testigo, en el momento previo al tratamiento. De esta manera, en el anlisis de las observaciones existen dos perodos: antes y despus del tratamiento.

DISTRIBUCIN DE LA MUESTRA EN EL DISEO EXPERIMENTAL

En los modelos de investigacin, se puede contar con una, dos o muchas muestras. Asimismo, puede tratarse de muestras independientes o dependientes o relacionadas. Estas caractersticas obligan a analizar los datos de manera diferente, de acuerdo con el modelo estadstico que mejor se ajuste a contestar las preguntas planteadas por la hiptesis.

TENDENCIA RECTILNEA O CURVILNEA DEL FENMENO

Cuando la hiptesis es para probar la asociacin o correlacin de variables, es importante conocer la linealidad del fenmeno. Si es rectilneo y tiene una escala de intervalo, la aplicacin del coeficiente de correlacin de Pearson parece adecuada; pero si este mismo procedimiento se aplica a un fenmeno curvilneo -an cuando exista una verdadera asociacin-, dar lugar a aceptar hiptesis de no asociacin.

PRUEBAS ESTADSTICAS PARA VARIABLES CUALITATIVAS O CATEGRICAS

Independientes

Prueba de Chi Cuadrado

2 gruposPrueba de Chi Cuadrado de McNemar

Pareados Cualitativa

Independientes 3 o ms grupos Pareados

Prueba de Chi cuadrado

Prueba de Q de Cochran

PRUEBAS ESTADSTICAS PARA VARIABLES CUANTITATIVAS

Con curva normal Independientes Sin curva normal 2 grupos Con curva normal Relacionados Sin curva normal Variable Cuantitativa Con curva normal Independientes Sin curva normal 3 o ms grupos Con curva normal Relacionados Sin curva normal

T de Student U de Mann Whitney T de Student Pareada Prueba de Wilcoxon

ANOVA

Kruskal Wallis ANOVA para muestras pareadas Friedman