Adien A Lugo BezMD.

3/ 2010-2011

Pontificia Universidad Catlica Madre y Maestra

Facultad de Ciencias de la Salud

Departamento de Medicina

Estudio Clnico

Epidemiolgico

Qu se pretende?

si existe o no asociacin

entre diferentes variables

ser producto del azar, de la presencia de

sesgos o de la presencia de variables de

confusin.

1. Wassertheil-Smoller S. Biostatistics and Epidemiology. A primer for health professionals. Second

edition. NewYork: Springer-Verlag; 1995.

Hacer inferencias a

poblaciones, a

partir de muestras1

Riesgo de error o

imprecisin por azar o

por variabilidad biolgica

Carenciadel error aleatorio

PRECISINMayor tamaomuestral

AZAR

Debe ser Evaluado y

Medido

Utilizandotest de

Hiptesis

ConstruirIntervalos

de Confianza

Desde el punto de vista clnico la

significacin estadstica no resuelve

todos los interrogantes ya que la

asociacin estadsticamente significativa

puede no ser clnicamente relevante

y adems la asociacin estadsticamente

significativa puede no ser causal. En

definitiva podemos encontrar

asociaciones "estadsticamente posibles y

conceptualmente estriles 2

2. Silva Ayaguer LC. Cultura estadstica e investigacin cientfica en el campo de la

salud: una mirada crtica. Madrid: Daz de Santos; 1997

La Ho (h i p t e s i s

n u l a ) representa la

afirmacin de que no hay

asociacin entre las dos

variables estudiadas

La Ha (h i p t e s i s

a l t e r n a t i v a )

afirma que hay algn

grado de relacin o

asociacin entre las dos

variables.

Ho (hiptesis nula) = No

hay diferencia entre ambos

tratamientos

Ha (hiptesis alternativa)

= S existe diferencia.

Disponemos de 2 tratamientos ( A y B). El tratamiento A lo reciben 25

pacientes y el tratamiento B otros 25 pacientes. 15 pacientes

responden favorablemente al tratamiento A y 20 al tratamiento B.

Existe diferencia significativa entre ambos tratamientos?

0.25

Como no supera el valor 0.25 concluimos que la diferencia entre 0.60 y 0.80

no es estadsticamente significativa. A la vista de los resultados no podemos

aceptar la Ha (hiptesis alternativa).

Lleva implcito un riesgo que se cuantifica con el

valor de la "p" Recordarp

Qu es

p?

Es la probabilidad de aceptar la hiptesis

alternativa como cierta, cuando la cierta

podra ser la hiptesis nula

Ha sido

arbitrariamente

seleccionado y

por consenso

0.05 Una seguridad del 95% lleva implcito una p < de 0.05

Nota: Una seguridad del 99% lleva implcita una p < 0.01

Cuando rechazamos la Ho

(hiptesis nula) y aceptamos

la Ha (hiptesis alternativa)

como probablemente cierta

afirmando que hay una asociacin,

o que hay diferencia, estamos

diciendo en otras palabras que es

muy poco probable que el azarfuese responsable de dicha

asociacin.

Del mismo modo si la p>0.05

decimos que el azar no puede

ser excluido como explicacin de

dicho hallazgo y no

rechazamos la Ho (hiptesis

nula) que afirma que ambas

variables no estn asociadas o

correlacionadas

En el ejemplo anterior objetivamos que no hay diferencia

entre 60% y 80%. Supongamos que realizamos ahora el

estudio con 900 pacientes en cada grupo

0.042

Como supera 0.20 el valor de 0.042 concluimos que la diferencia entre 0.60 y 0.80

es estadsticamente significativa. A la vista de los resultados rechazamos la Ho

(hiptesis nula) y aceptamos la Ha (hiptesis alternativa) como probablemente cierta

La hiptesis nula representa comnmente el estado

actual (o conocido) de la naturaleza, bajo el supuesto de

que permanece sin alteracin.

Ejemplo1 : Si se trata de probar que un programa

acadmico ha mejorado el rendimiento de los

alumnos

la hiptesis nula afirma que las cosas siguen igual.

Que no hay diferencia en los resultados antes y

despus de la aplicacin del

programa

Ejemplo 2: Si se trata de una prueba la presencia

de una relacin desconocida o no observada

previamente

la hiptesis nula afirma que no existe la relacin

Este tipo de razonamiento supone que existe un

comportamiento, conducta o situacin ya

conocida y que no ha sido alterada.

Se justifica la prctica de denominar a la hiptesis

que se contrapone a la nula: hiptesis alterna. Pues

se trata de una alternativa a una realidad ya

conocida

Se pueden presentar dos tipo, que son:

De dos colas, o bilateral

De una cola, o unilateral (puede ser de cola

derecha o izquierda)

El investigador desea comprobar la hiptesis de un valor

mayor en el parmetro que el de la hiptesis nula, en este

caso el nivel de significancia se carga todo hacia el lado

derecho, para definir las regiones de aceptacin y de rechazo.

Prueba de hiptesis:

Ho; Parmetro x

H1; Parmetro > x

El investigador desea comprobar la hiptesis de que el

parmetro sea menor que el de la hiptesis nula, en

este caso el nivel de significancia se carga todo hacia el

lado izquierdo, para definir las regiones de aceptacin y

de rechazo.

Prueba de hiptesis:

Ho; Parmetro x

H1; Parmetro < x

El investigador desea comprobar la hiptesis de un

cambio en el parmetro. El nivel de significancia se divide

en dos y existen dos regiones de rechazo.

Prueba de hiptesis:

Ho; Parmetro = x

H1; Parmetro x

Un investigador afirma que la temperatura del cuerpo

humano en un adulto sano se distribuye segn una

normal de media = 37 grados C y una desviacin tpica = 0.9 grados C. Formular la hiptesis nula y lahiptesis alternativa.

A la vista de los datos, el investigador afirma que

la temperatura media del cuerpo humano es 37

grados, es decir que la hiptesis o conjetura que

formula es

H0= 37 (hiptesis nula)

Como la hiptesis alternativa, hemos de tomar

aquella contraria a esta, que la media sea distinta

de 37 grados, es decir:

H1 37 (hiptesis alternativa)

Si la hiptesis nula fuese del tipo k lahiptesis alternativa sera < k , o

Si la hiptesis nula fuese del tipo k lahiptesis alternativa sera > k , o

Una muestra aleatoria de 100 muertes

registradas en Estados Unidos el ao pasado

muestra una vida promedio de 71.8 aos.

Suponga una desviacin estndar poblacional

de 8.9 aos. Queremos probar si la vida media

hoy en da es mayor a 70 aos con base en esa

muestra. La muestra parecera indicar que es as

pero Cul es la probabilidad de que la media de la

muestra no refleje la verdadera media de la

poblacin? Utilizar un nivel de significancia de 0.05

Se trata de una distribucin muestral de medias con desviacin estndar conocida.

1.Datos:

=70 aoss = 8.9 aos

x= 71.8 aos

n = 100

= 0.05

2. Establecemos la hiptesis

Ho; = 70 aos.

H1; > 70 aos.

3. Nivel de significancia

= 0.05, z= 1.645

4. Regla de decisin:

Si z1.645 no se rechaza Ho.

Si z> 1.645 se rechaza Ho.

5. Clculos:

6. Decisin y justificacin.

Como 2.02 >1.645 se rechaza Ho y se concluye

con un nivel de significancia del 0.05 que la vida

media hoy en da es mayor que 70 aos.