Pruebas estadísticas

Pruebas estadísticas
Este documento contiene árboles de decisión para escoger una prueba estadística basada en los tipos de datos con los que usted está trabajando. Use el árbol de decisión en
esta página cuando está considerando datos continuos que están distribuidos aproximadamente normal. Ya sea la variable X o Y, o ambas, pueden ser continuas.
Datos continuos
Distribuidos de manera
normal
(X o Y es continuo)
X: continuo
X: continuo
Y: dicotomo
Y: dicotomo
Comparar la muestra
media a la población
media Comparar la media de la
una variable en dos
poblaciones
independientes
Comparar la media de 1
variable en la misma
población (medida
repetida)
Prueba de una muestra
Ensayo de 2-muestras
Prueba de pares t
X: continuo normal
μ(media de la población)
es desconocida
Ejemplo:
La
persona
promedio
duerme
8
horas
por
noche.
¿Difiere
el
número
promedio
de
horas
de
sueño
para
personal
de
FETP
que
está
en
capacitación?
Ejemplo:
¿Es
la
estatura
promedio
de
niños
en
la
Escuela
A
igual
a
la
estatura
promedio
de
niños
en
la
Escuela
B?
Programa de Capacitación Epidemiológico de Campo
Ejemplo:
¿Es
el
ritmo
cardíaco
promedio
de
los
pacientes
después
de
terapia
de
relajación
auditiva
igual
a
cómo
estaba
antes
de
la
terapia?
X: continuo
X: categórica
Y: continuo
Y: continuo
Evaluar relación linear
entre 2 variables
Evaluar diferencias en Y
por categorías de X
Coeficiente de correlación
Pearson (r)
ANOVA unidireccional
(para X > 2 categoría)
Ejemplo:
¿La
distancia
caminada
por
semana
es
correlativa
a
la
presión
arterial?
Ejemplo:
¿Hay
diferencias
en
la
estatura
promedio
a
la
edad
de
5
años
en
los
distritos
de
salud
más
remotos?
Trabajo auxiliar estadístico de pruebas
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Use el árbol de decisión en esta página cuando está considerando datos donde ambas variables X e Y son categóricas. Cuente para cada categoría que está resumida en las
celdas de la tabla.
Datos
categóricos
(X
e
Y
son
categóricos)
Categorías
nominales
Categorías
ordernadas
Recuento
de
celdas
esperado
>
10
Tamaño
de
la
muestra
>100
Recuento
de
celdas
esperado
≥
5
Tamaño
de
la
muestra
30‐100
Recuento
de
celdas
esperado
<
5
Tamaño
de
la
muestra
<
30
Tamaño
de
la
muestra
>
30
Pearson
(“sin
corregir”)
chi‐cuadrado
Yates
(“Corregido”)
chi‐
cuadrado
Prueba
de
Fisher
exacta
Mantel‐Haenszel
chi‐
cuadrado*
Ejemplo:
¿Hombres
y
mujeres
en
un
mismo
distrito
de
salud
tienen
niveles
similares
de
actividad
física
(bajo,
medio,
alto)?
Ejemplo:
¿Hombres
y
mujeres
que
visitan
la
clínica
de
salud
en
un
día
X
tienen
niveles
similares
de
actividad
física
(bajo,
medio,
alto)?
Ejemplo:
¿Hombres
y
mujeres
en
una
sala
de
espera
de
la
clínica
de
salud
en
un
día
X
tienen
niveles
similares
de
actividad
física
(bajo,
medio,
alto)?
Ejemplo:
¿El
nivel
de
actividad
física
(bajo,
medio,
alto)
tiene
una
asociación
linear
con
el
ser
fumador
(no‐fumador,
liviano
o
pesado)?
* El chi-cuadrado Mantel Haenszel no pude ser usado para categorías nominales. Si los requerimientos de tamaño de muestra no cumplen, la prueba de Fisher exacta
puede ser usada. Sin embargo, sólo las pruebas de Mantel-Haenszel chi-cuadrado para una asociación linear o (tendencia) entre 2 variables ordenadas se puede usar. Las
otras pruebas de chi-cuadrado pueden usarse para datos ordenados para medir asociación, pero no se puede determinar si hay una tendencia existente usando pruebas de
chi-cuadrado que no son Mantel-Haenszel.
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Glosario:
Variable categórica
Una variable que consiste de unidades distintivas y separadas (mutuamente excluyentes) o categorías (ejemplo: ocupación, grupo de
edad)
Variable continua
Una variable que puede ser cualquier valor entre el punto bajo y el punto alto en la escala de medida (ejemplo: temperatura)
Variable dicotómica
Una variable categórica que puede ser uno de dos valores posibles (ejemplo: sí/no; o enfermo/no enfermo)
Variable nominal
Una variable categórica que no puede ser ordenada (ejemplo: color de ojo u ocupación)
Variable ordinal
Una variable categórica medida en una escala que tiene orden (ejemplo: notas en letras, grupos de edad)
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Apéndice:
El árbol de datos para pruebas estadísticas ya sea X o Y están normalmente distribuidas.
Datos continuos
no-normal
X: dicotómicos
Y: continuos
(Ej. puntaje o medida)
Comparar las diferencias en Y por
categorías de X
Kruskal-Wallis (por
x > 2 categorías)
Similar a la prueba t de
2-muestras
Signos con rango
Wilcoxon*
Similar a prueba de
pares
Similar a ANOVA
Ejemplo:
¿Los
pacientes
con
hospitalización
previa
tienen
menor
puntaje
de
calidad
de
vida
(escala
de
1‐
10)
que
pacientes
quienes
nunca
han
sido
hospitalizados?
Ejemplo:
¿Los
miembros
de
FETP
tienen
el
mismo
nivel
de
ingresos
antes
y
después
de
completar
el
programa?
Ejemplo:
¿El
salario
promedio
de
un
epidemiólogo
es
igual
en
los
5
países
de
Centro
América?
Suma Wilcoxon con
rango*
* No-normalidad de datos siendo probados puede venir de los datos en sí (ejemplo: rango de datos tales como 1º lugar, 2º lugar, etc., o ingresos). De manera alternativa, el
tamaño de la muestra también puede ser tan bajo que la asunción de normalidad no se puede hacer de manera segura.
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