Estadistica Inferencial

Estadistica
inferencial
Dra. Virginia Rodriguez Funes, FACS, MPH

Coordinadora investigacion cirugia HNR-UES
Estudios analíticos
Los estudios analíticos son todos aquellos

que tienen como objetivo encontrar una
relación causa y efecto:
Estudios cruzados transversal (cross
sectional)
Casos y controles
Cohortes
Ensayos clínicos
Metodológicamente
Metodológicamente deben permitir la
recolección de datos de dos o mas grupos
claramente identificables que se
comparan entre si:
agrupados en el pasado, o en el presente
por exposición
o agrupados en el presente por el
resultado buscado
Estadística
Esta debe ser tomada en cuenta desde la
planificación del estudio para poder
posteriormente hacer un adecuado análisis
de los datos.
Primero
1. Asumir los errores estadísticos alfa y beta a
utilizar
2. Elaborar la hipótesis nula
3. Calcular bien el tamaño de muestra
3. Tener clara la interpretación de las variables
Los pasos en la prueba de
hipótesis
Hipótesis de investigación
• Los autores tienen que haberse

formulado una buena pregunta de
investigación relacionada con el
conocimiento existente en la disciplina
específica que engloba el tema en
cuestión.
• Ese es el eje de la investigación.
Prueba de hipótesis solo para
estudios ANALITICOS
• Estas se hacen para evaluar si existe
una diferencia entre los resultados
(outcome) en el grupo experimental y
en el grupo control.
• Los estudios nacen de una hipótesis
nula que NO HAY DIFERENCIAS entre
ambos grupos.
Hipótesis nula:
Comer huevos diarios o no comer
huevos es igual (o no hay diferencias)
en relación a presentar eventos
cardiovasculares.
Esto requiere la comparación de datos de
medidas entre los dos grupos, en este caso, el
numero de eventos cardiovasculares (infartos).
Las medidas pueden ser de dos tipos:
1. cuantitativos: en números (años, tiempo, peso,
presión arterial, glicemia) o
2. cualitativos que son cualidades (sexo M/F,
enfermo si o no, muerto si o no, infarto si o no)
Diferentes tipos de medidas de
las variables
Tipo de variable Ejemplos
Cualitativa dicotómica: Muerto/vivo; curado/no curado; infectado/no infectado;
dos variables que se infarto/no infarto; neumonía/no neumonía, fumar/no
contraponen fumar
Cualitativa ordinal: Grados de obesidad: peso normal, sobrepeso, obeso,

categorías super obeso
Grados de choque: grado I, II, III, IV
Grados de severidad: leve, moderado, severo
Cuantitativa continua Edad; valores de hemoglobina, valores de creatinina,

valores de bilirrubina, etc.
Cuantitativa discreta Numero de ingresos, numero de hijos, numero de

consultas, numero de reintervenciones quirurgicas, etc.
Según sea la medida para
expresar el dato del outcome o
variable de respuesta, así será
el test de hipótesis utilizado
Algunos test estadísticos para
variables cuantitativas
Características Tipo de test
Pruebas paramétricas (distribución normal)
Análisis de varios grupos, una o mas ANOVA

variables independientes
Análisis de 2 grupos Prueba de t de student
Pruebas no paramétricas (distribución no normal)
Análisis de varios grupos Análisis de la varianza

unidireccional por los rangos de
Kruskal-Wallis
Análisis de 2 grupos U de Mann Whitney

Algunos tests estadísticos para
medidas cualitativas
• Prueba de chi cuadrado (ji cuadrado)

• Prueba de probabilidad exacta de
Fisher (cuando la muestra es
pequeña)
• Test de Mc Nemar cuando las
medidas se toman mas de una vez
¿Que nos da las pruebas de
comprobacion de hipotesis?
Nos da el valor de p que es la probabilidad que un

resultado particular se haya dado debido al azar.
El investigador al establecer su error alfa a utilizar en
el estudio, automaticamente genera su nivel de
significancia estadistica:
Error alfa del 95% = nivel de significancia 0.05
Error alfa del 99%= nivel de significancia 0.01
.
p < 0.05 = Rechazamos la hipótesis
nula, la diferencia no se explica por el
azar, aceptamos que hay una
diferencia entre ambos grupos y
decimos que esa diferencia es
estadísticamente significativa
Siguiente proceso para
variables cualitativas
Si se ha encontrado diferencias en
estudios con variables cualitativas, se
pasa a ver, de cuanto es la diferencia.
Para eso tenemos entonces dos
medidas:
1.Los riesgos relativos: RR, OR, HR
2.Los riesgos absolutos: RRA, NNT
Definiciones
• Reducción del riesgo absoluto (RRA)= es la
diferencia entre la tasa de eventos en el grupo
control (CER) y el grupo experimental (EER):
ARR = CER – EER.
• Riesgo relativo o tasa de riesgo (risk ratio): Es la

tasa de riesgo de un evento en el grupo
experimental comparado al del grupo control
(RR=EER / CER).
Riesgos relativos
Risk Ratio o RR: nos dice cuantas veces es mas
posible o probable que un evento se de entre las
personas con el factor de riesgo (o exposición).
Solo se puede utilizar en estudios donde se
obtienen incidencias: cohortes, ensayos clínicos.
RR= riesgo del grupo expuesto = = a / (a + c)
riesgo del grupo no expuesto b / (b + d)
En el calculo del riesgo de cada grupo, el
denominador contiene matemáticamente lo que
esta matemáticamente representado en el
numerador.
Odds ratio (OR)= la palabra odds no tiene traducción
al castellano.
Y es una relacion en la cual el denominador no
incluye lo que esta matemáticamente
representado en el numerador, a eso se llama
“odds.”
La relación de odds se puede utilizar en cualquier
diseño de estudio, incluidos los cruzados
transversales y los casos y controles.
OR= odds of exposed group = a/c
odds of unexposed group b/d
¿Como interpreto el riesgo?
No importan
con que test
de chi²
siempre
vemos
diferencias
O sea que la
ASA
disminuye
en 34% el
riesgo de
cáncer
contra los
que no la
toman
Odds Ratio
(razón de probabilidad )

Riesgo Relativo
Línea de no significación
Asociacion causal negativa Asociaciòn causal positiva
0.5 1 2
menor que 1 mayor que 1
Que es “no efecto”
• Para una relación? (riesgo relativo;
odds ratio)
ratio = 1
• Para una diferencia= (diferencia de

riesgo; diferencia de medias; etc)
diferencia = 0
Importantes los intervalos de
confianza
Riesgos absolutas
• El riesgo absoluto es el tamaño de tu
propio riesgo. La reducción del riesgo
absoluto es el número de puntos
porcentuales que disminuye el riesgo en el
grupo expuesto. El grado de reducción del
riesgo absoluto depende del valor inicial de
tu riesgo.
• Se calcula como Diferencia de riesgos
(resta) observadas en ambos grupos.
Riesgos absolutos
Actualmente se recomienda que la mejor

forma de expresar los resultados sean
en riesgos absolutos.
• Reducción relativa del riesgo= RRR
• Reducción absoluta del riesgo = RAR
• Numero necesario de pacientes a tratar
para reducir un evento = NNT
Medidas del efecto de riesgo
Riesgo Relativo vrs Absolutos
Para variables cuantitativas
En variables cuantitativas usamos la diferencia de
medias. El tipo de test dependerá si los datos son
“normales” o no, y si son dos o mas grupos
evaluados.
Igual al final nos da dos valores:
La p
Y la diferencia de medias con sus intervalos de
confianza
Y cuando no son normales, nos da tambienlas
varianzas entre grupos
Calidad de Numero Media puntaje de Desviación Media del error Diferencia de p
egreso Glasgow estándar estándar medias
Vivo 12 9.42 4.055 1.171 3.571 0.023
Fallecido 13 5.85 3.23 0.898

Creo que debería
explicar mejor
aquí el paso 2.

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Los estudios analíticos son todos aquellos

• Los autores tienen que haberse

Cualitativa ordinal: Grados de obesidad: peso normal, sobrepeso, obeso,

Cuantitativa continua Edad; valores de hemoglobina, valores de creatinina,

Cuantitativa discreta Numero de ingresos, numero de hijos, numero de

Pruebas paramétricas (distribución normal)

Análisis de varios grupos, una o mas ANOVA

Análisis de 2 grupos Prueba de t de student

Pruebas no paramétricas (distribución no normal)

Análisis de varios grupos Análisis de la varianza

Análisis de 2 grupos U de Mann Whitney

• Prueba de chi cuadrado (ji cuadrado)

Nos da el valor de p que es la probabilidad que un

• Riesgo relativo o tasa de riesgo (risk ratio): Es la

Asociacion causal negativa Asociaciòn causal positiva

• Para una diferencia= (diferencia de

Actualmente se recomienda que la mejor

Vivo 12 9.42 4.055 1.171 3.571 0.023

Fallecido 13 5.85 3.23 0.898

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