TEMA 13: PRUEBAS PARAMÉTRICAS MÁS UTILIZADAS EN ENFERMERÍA

Análisis bivariado variable cualitativa y cuantitativa

Este tipo de análisis es sumamente frecuente en todos los ámbitos, puesto que con frecuencia nos interesa saber si las categorías (o factores) de una variable cualitativa (o también en otras situaciones) presentan unos valores medios similares, o no.

EJEMPLOS:

-¿Es diferente el peso en los chicos y chicas de clase?

-¿Es diferente la TAS media en un grupo de individuos catalogados por su IMC?

Test a aplicar en análisis bivariado variable cualitativa y cuantitativa

•Paramétricos 

–T de student para 1 o dos muestras (o categorías) (apareadas o independientes). 

–ANOVA (para más de dos muestras o categorías independientes) 

•No paramétricos 

–Prueba U de Mann-Whitney (muestras independientes) 

–Test Wilconxon (muestras apareadas)

 –Test Kruskal-Wallis (más de dos muestras o categorías)

•1º Determinar si se trata de una muestra o dos muestras independientes o apareadas. 

•2º determinar si usaremos test paramétricos o no paramétricos 

-Si la relación entre ambas medias sigue una distribución normal se realizará Test paramétrico. 

-Si la relación entre ambas medias no sigue una distribución normal se realizará Test no paramétrico. 

-Para la normalidad hacer test de kolmogorov- Smirnov (n>50) o Shapiro-Wilk (n<50)

T DE STUDENT COMO TEST PARAMÉTRICO:

•Criterios de parametricidad 

-Distribución Normalidad (Test K-S o Shapiro)

 - Homocedasticidad o igualdad de varianzas 

- Test Levene:

- F> 0,05: Se asume igualdad de varianzas 

- F< 0,05: No hay igualdad de varianzas o N muestral > 30

•Permite contrastar :

-Sí dos muestras proceden o no de la misma población. 

- Si hay diferencia entre las dos medias.

 • Las muestras 

-Muestras independientes 

-Muestras dependientes 

• Esta función matemática nació en la fábrica de cerveza Guinness.

CON EL T DE STUDENT...

comprobamos si existe una diferencia estadísticamente significativa entre las medias de dos muestras o grupos. 

 Es decir, comprobamos si las dos medias difieren más de lo que consideramos normal cuando las muestras proceden de la misma población o, lo que es lo mismo, si las medias no difieren entre sí más de lo que normal que difieran los sujetos entre sí.

ANOVA:

•Método para comparar dos o más medias,  es necesario porque cuando se quiere comparar más de dos medias es incorrecto utilizar repetidamente el contraste basado en la t de Student. 

• Anova, es un método que permite comparar varias medias en diversas situaciones; 

-Dos variables: 1 categórica (+ de dos categorías), 1 cuantitativa 

• Está muy ligado al diseño experimental 

• Es la base del análisis multivariable.

• Permite estudiar la asociación entre una variable cuantitativa y una variable cualitativa de más de dos categorías, siempre que la cuantitativa siga una distribución normal.

• Se basa en el cálculo del estadístico F de Fisher- Schnedecor.