Textoconferencia del 18 de Diciembre de 2007

Se han suprimido algunas frases del log, sobre todo referentes a entradas y salidas de diferentes personas en el canal durante la presentación

[16:31] * Joins: mariajose (pepe@83.58.194.18)
[16:38] (mariajose> hola esperamos cinco minutos y empezamos
[16:38] (mariajose> os habeis descargado el epidat?
[16:38] (Sergio> si
[16:39] (miriam> ay,nop,que despiste
[16:39] (raquel> no todavia no
[16:39] (ainhoa> n0
[16:39] (mariajose> lo habeis utilizado?
[16:39] (Sergio> nooo
[16:40] (mariajose> el año pasado hicimos una sesion presencial en la Gerencia de Atencion rimaria
[16:40] (mariajose> para enseñar a utilizar el epidat
[16:41] (mariajose> si estais interesados comentarselo a maria jesus coma y podemso organizar una sesion presencial para explicarlo en enero
[16:44] (Pablo> pues estaria muy bien
[16:45] (Pablo> por mi encantado
[16:45] (Rocio> por mi tambien
[16:46] (raquel> es buena idea
[16:46] (mariajose> los que querais comentarselo a Mª Jesus y vemos un dia A LA vuelta de vacaiones y que e ste libre el aula de informatica de la Gerencia
[16:46] (mariajose> vien bien para que veais qeu todo lo que damos en el curso se calcula automaticamente
[16:46] (Sergio> ok
[16:47] (mariajose> pero hay qeu saber que informacion debemos introducir y tambien como interpretar la informacion que no sofrece el programa
[16:48] (mariajose> bueno dicho esto empezamos
[16:49] (mariajose> ayer nos quedamso en la comparacion de proporciones
[16:49] (mariajose> si estamos calculando porporciones que tipo de variable es cualitativa o cuantitativa?
[16:50] (Beatriz> cualitativa
[16:51] (mariajose> bien y podemos encontar una proporcion de diabeticos en nuestra zona basica de salud y queremso saber si es normal esa proporcion
[16:51] (mariajose> la compararemos con que?
[16:51] (mariajose> con un proporcion teorica qeu hemso obtenido del consenso d diabetes
[16:51] (mariajose> es decir compararemso un aproporcios real conuna teorica
[16:52] (mariajose> pero podemso querer compararlo con una proporcion de otra zona basica de salud
[16:53] (mariajose> entonces realizaremso una comparacion de proporciones y queremso saber si la diferecia encontrada es real o ha sido debida al azar
[16:53] (mariajose> es decir comparamos dos proporciones reales
[16:54] (mariajose> y ademas nos puede interesar conocer el intervalo de esa diferencnia
[16:54] (mariajose> me seguis?
[16:54] (Pablo> si
[16:54] (felipe> si
[16:54] (Rocio> si
[16:55] (maria> si
[16:55] (Sergio> si
[16:55] (miriam> si
[16:55] (ainhoa> si
[16:55] (Beatriz> si
[16:55] (mariajose> bien imaginaros que vien un representante medioc y os presenta un nuevo medicament
[16:55] (mariajose> con el antiguo medicamento se obtien un porcentaje de mejoria a los cuatro dias de trtamientode un 40%
[16:56] (mariajose> y os presenta un nuevo medicamento donde se obtien un porcentaje de curacion de un 60% cambiariais sin ma sinfromacion al nuevo medicamento
[16:56] (mariajose> que logimante por que siempre es asi es mas caro?
[16:57] (Pablo> no
[16:57] (Beatriz> no
[16:57] (mariajose> por que
[16:57] (mihaela> creo que no
[16:57] (ainhoa> no
[16:57] (felipe> no
[16:57] (maria> no
[16:58] (mariajose> si hay una diferencia de un 20%
[16:58] (Pablo> por que quizas el estudio se hizo con un tamaño de muestra demasiado pequeño y el resultado obtenido no es significativo
[16:58] (Pablo> o algo asi
[16:58] (mariajose> es cierto
[16:58] (mariajose> eso es lo primero que le debeis de preguntar cual es el tamaño de la muestra
[16:59] (mariajose> pero cual seria la segunda pregunta?
[16:59] (mariajose> cual es el intervalo de confianza de la difeencia
[16:59] (mariajose> hacer la prueba y preguntar cual es el intervalo de confianza de alfiferencia
[17:00] (mariajose> imaginaros que susto
[17:00] (mariajose> por que
[17:00] (mariajose> si la diferencia es de un 20%
[17:01] (Pablo> la amplitud del intervalo sera enorme para obtener significacion al 95%
[17:01] (Pablo> y englobara al primero
[17:02] (mariajose> y al calcular el intervalo de confianza de la diferencia que dicho sea de paso, os lo hara el programa
[17:02] (mariajose> os encontrais qeu el intrvalo es -10 a 50
[17:02] (mariajose> hay diferencia o no
[17:02] (Pablo> no
[17:03] (mariajose> por que
[17:03] (mariajose> por que ha incluido el cero
[17:04] (mariajose> eso quiere decir qeu en algun momento h apasado por el cero
[17:04] (mariajose> y entonces no ha habido diferencia
[17:05] (Pablo> seria similar a lo del intervalo de confianza de la odds ratio?
[17:05] (mariajose> luego la diferencia que ha encontradoo el laboratorio ha sido debida al azar pero que si repitieramos el expeimento muchas veces podria suceder que tambien obtendriamos
[17:05] (mariajose> una curacion de un 40%
[17:06] (mariajose> ahora te explico lo de la odd ratio
[17:06] (Pablo> ok
[17:07] (mariajose> lo habeis entendido?
[17:07] (Pablo> si
[17:07] (mariajose> todos?
[17:07] (ainhoa> sip
[17:08] (Sergio> si
[17:08] (maria> me he desconectado un poco
[17:08] (Beatriz> si
[17:08] (maria> no lo entendi bien
[17:08] (micaela> si
[17:08] (micaela> si
[17:08] (felipe> si
[17:08] (mihaela> si
[17:09] (alin> si
[17:09] (mariajose> maria explico que cuando te presentan una diferencia
[17:10] (mariajose> de curacion no puedes solo mirar la difeecia numerica sin mas
[17:10] (mariajose> debes calcualr o al menos conocer al el intervalo de confianza de la diferencia
[17:11] (mariajose> y si ese intervalo pasa de positivo anegativo
[17:11] (mariajose> quiere decir
[17:11] (mariajose> que en lagun momento la diferencia es cero y por tanto inexistente
[17:12] (mariajose> luego concluiriamos qeula diferencia ha sido debida al azar y por tanto no eligiremso el nuevo tratamiento qeu ademas es mas car
[17:12] (mariajose> lo has entendido ahora?
[17:12] (maria> si,gracias
[17:12] (mariajose> odds ratio
[17:12] (mariajose> la odds ratio es una medida epidemiologica de asociacion
[17:13] (mariajose> no seria le caso qeu estamos comentando
[17:13] (mariajose> pues enla odds lo que inmtertas es establecer
[17:13] (mariajose> una asociacion entre un factor de estuio y un evento pqeu puede ser una enfermedad
[17:14] (mariajose> la odds
[17:14] (mariajose> es una relacion
[17:14] (mariajose> entre la odds de lso expuestos
[17:14] (mariajose> y la odds de lso no expuestos
[17:15] (mariajose> se utiliza fundamnetalmente en lso estudios de casos y controles
[17:15] (mariajose> si cuando realiceis el trabajo del doctorado
[17:15] (mariajose> utilizais un metod epidemiologico de casos y controles
[17:15] (mariajose> debereis analizar los datos ocn una odds ratio
[17:16] (mariajose> os acordais de lso metodos de estudio
[17:16] (mariajose> acordaros los caos y controles
[17:16] (mariajose> los de cohortes
[17:16] (mariajose> y los trnsversales
[17:16] (mariajose> esto es de epidemiologia
[17:17] (mariajose> en los de caso y controles no podiamos calcular incidencia pues
[17:17] (mariajose> no veiamos los nuevos casos
[17:17] (mariajose> esto lo veiamos en lso de cohortes
[17:18] (mariajose> por eso en este tipo de estudios se calculaba el riesgo relativo
[17:18] (mariajose> que era la incidencia d eexpuestos entre laincidencia de no expuesto
[17:19] (mariajose> osea en caso y ocntrole sodds ratio y en cohortes que es su correspondiente es el riesgo relatico
[17:19] (mariajose> relativo
[17:19] (mariajose> bueno seguimos queda alguna duda de la comparacion de porcentajes?
[17:19] (Pablo> no
[17:20] (miriam> no
[17:20] (micaela> no
[17:20] (Gerardo> no
[17:20] (maria> NO
[17:20] (Beatriz> no
[17:20] (ainhoa> no
[17:20] (mariajose> ayer explicamos la comparacion de medias en muestras grandes
[17:20] (alin> no
[17:21] (mariajose> pero que prueba se utiliza cuando se comparan dos medias y el tamaño de la muestra es menor a 30?
[17:21] (mariajose> o que prueba de utiliza cuando comparamos una variable cualitativa con una cuantitativa?
[17:23] (mariajose> la t de estudent
[17:23] (mariajose> cuando comparamos variables cualitativas y solo comparamos dos variables seutiliza la ocmparacion de proporcios
[17:24] (mariajose> pero si utilizamos dos variables cualitativas con mas de dos categorias se utiliza la chi cuadrado
[17:25] (mariajose> empezamos con la t de student
[17:25] (mariajose> coger la tabla a y b
[17:25] (mariajose> la steneis
[17:27] (maria> SI
[17:27] (mariajose> las habeis encontrado?
[17:27] (micaela> si si
[17:27] (alin> si
[17:27] (Beatriz> si
[17:27] (Sergio> si
[17:27] (felipe> si
[17:27] (miriam> si
[17:28] (mariajose> 7. LA PRUEBA T.
[17:28] (ainhoa> no
[17:29] (mariajose> ainhoa coge las tablas de los apuntes
[17:29] (mariajose> la tabla a es la de la Z
[17:29] (ainhoa> ok
[17:29] (mariajose> En un estudio se quiere probar la hipótesis nula de que no hay diferencia entre la media de una
[17:29] (mariajose> muestra
[17:29] (mariajose> y la media poblacional, así como encontrar la diferencia entre las medias de dos muestras.
[17:29] (mariajose> Se obtuvo la diferencia entre las medias, y la diferencia se divide por el error estándar de la diferencia.
[17:30] (mariajose> Si la diferencia es 1,96 veces su error estándar, o más, es probable que la diferencia exista con un error
[17:30] (mariajose> de equivocarnos de un 5%.
[17:30] (mariajose> En las muestras pequeñas, la técnica a utilizar en las comparaciones en muestras pequeñas es la
[17:30] (mariajose> prueba t.
[17:30] (mariajose>
[17:30] (mariajose> En cada caso el problema es esencialmente el mismo -a saber,
[17:31] (mariajose> establecer múltiplos de errores estándares a los cuales se les pueden asignar probabilidades.
[17:31] (mariajose> Estos múltiplos son el número de veces que una diferencia puede ser dividida por su error estándar.
[17:31] (mariajose> Se ha visto que con muestras grandes 1,96 veces el error estándar tiene una probabilidad de 5% o menos,
[17:31] (mariajose> y 2,576 veces el error estándar una probabilidad de 1% o menos (Tabla A apéndice).
[17:31] (mariajose> 6. ERROR ESTÁNDAR DE LA DIFERENCIA ENTRE PORCENTAJES O PROPORCIONES
[17:32] (mariajose> Se realiza una estudio sobre los casos de apendicitis en personas mayores de 65 años en un hospital, y el investigador se pregunta si los porcentajes de hombres y mujeres en la muestra, difieren de los porcentajes de
[17:32] (mariajose> todos los otros hombres y mujeres de 65 años y más admitidos a las salas quirúrgicas durante el mismo período.
[17:32] (mariajose> Primero depura su muestra de casos de apendicitis, de tal forma que no se cuenten dos veces, y encuentra que el 60,8% de su muestra son mujeres. Después hace una estimación aproximada del número de pacientes admitidos para ser intervenidos
[17:32] (mariajose> en los últimos diez años y encuentra que es alrededor de 12 a 13 mil, y selecciona una muestra aleatoria sistemática de 640 pacientes,
[17:32] (mariajose> de los cuales 363 (56,7%) fueron mujeres y 277 (43,3%) hombres.
[17:32] (mariajose> El porcentaje de mujeres en la muestra con apendicitis fue 60,8% y difiere del porcentaje de mujeres en la muestra quirúrgica general por 60,8 - 56,7 = 4,1%. ¿Esta diferencia tiene alguna significación? En otras palabras, podría ésta haber surgido por azar?.
[17:32] (mariajose> Hay dos formas de calcular el error estándar de la diferencia entre dos porcentajes: una esta basada en la hipótesis nula de que los dos grupos vienen de la misma población; la otra sobre la hipótesis alternativa de que son diferentes.
[17:33] (mariajose> INTERVALO DE CONFIANZA PARA UNA DIFERENCIA DE PROPORCIONES O PORCENTAJES
[17:36] (mariajose> lo siento se em ha interferido lacomparaciones entyre porcentajes que ya os he explicado
[17:36] (mariajose> si os parece descansamos cinco minutos y arrego este desaguisado
[17:36] (miriam> ok
[17:36] (Gerardo> vale
[17:36] (maria> vale
[17:36] (Sergio> ok
[17:36] (Pablo> ok
[17:37] (PilarTejedor> ok
[17:37] (raquel> ok
[17:37] (mihaela> si
[17:38] (mariajose> 7. LA PRUEBA T.
[17:39] (mariajose> En un estudio se quiere probar la hipótesis nula de que no hay diferencia entre la media de una
[17:39] (mariajose> muestra
[17:39] (mariajose> y la media poblacional, así como encontrar la diferencia entre las medias de dos muestras.
[17:39] (mariajose> Se obtuvo la diferencia entre las medias, y la diferencia se divide por el error estándar de la diferencia.
[17:39] (mariajose> Si la diferencia es 1,96 veces su error estándar, o más, es probable que la diferencia exista con un error
[17:39] (mariajose> de equivocarnos de un 5%.
[17:40] (mariajose> En las muestras pequeñas, la técnica a utilizar en las comparaciones en muestras pequeñas es la
[17:40] (mariajose> prueba t.
[17:42] (mariajose>
[17:43] (mariajose> vuelvo
[17:43] (mariajose> entendeis esto
[17:43] (Sergio> si
[17:43] (Pablo> si
[17:43] (Beatriz> si
[17:43] (mariajose> en los estudios para ver si el resultado significa algo
[17:43] (maria> si
[17:43] (mariajose> calculamos el valor de z
[17:44] (mariajose> y si este es mayor de 1,96
[17:44] (mariajose> es significativo
[17:44] (mariajose> y si es menor de 1,96
[17:44] (mariajose> no es significativo
[17:44] (mariajose> y el valor de z
[17:44] (mariajose> vamos a las tabla y no sdice
[17:44] (mariajose> que segun el valor de z que hemso encontrado nos dara un p
[17:44] (mariajose> y esta p
[17:45] (mariajose> es la probabilidad que tenemso de equivocarnos al enunicar un aresultado
[17:45] (mariajose> si el valor de z es por ej 2.5
[17:45] (mariajose> cual es la p mirar enla tabla
[17:46] (maria> 0.012
[17:46] (Pablo> 0.012
[17:46] (Beatriz> 0,012
[17:46] (Gerardo> 0'012
[17:46] (mariajose> bien es decir qeu nuestras conclusiones seran mas seguras ya que el riesgo que hemos corrido de equivoarnos es deun 1,2%
[17:46] (mariajose> es decir muy bajo
[17:46] (mariajose> no?
[17:47] (mariajose> bueno pues conla t es lo mismo
[17:47] (mariajose> tambien dividimos
[17:47] (mariajose> la diferencioa entre el error estandar y nos salen multiplos de es error estandar y el valor qeu resulta
[17:47] (mariajose> lo vamos abuscar enlas tablas
[17:48] (mariajose> solo qeu en la t debemso entra a las tabls por los grados de libertad pero eso ahor alo vemos
[17:48] (mariajose> lo qeu importa es si habeis entenido lo anterior
[17:49] (miriam> si
[17:49] (Gerardo> si
[17:49] (maria> si
[17:49] (Beatriz> si
[17:49] (PilarTejedor> si
[17:49] (Pablo> si
[17:49] (micaela> si
[17:49] (mariajose> seguimos
[17:50] (Sergio> si
[17:50] (mariajose> En cada caso el problema es esencialmente el mismo -a saber,
[17:50] (ainhoa> si
[17:50] (mariajose> establecer múltiplos de errores estándares a los cuales se les pueden asignar probabilidades.
[17:50] (mariajose> Estos múltiplos son el número de veces que una diferencia puede ser dividida por su error estándar.
[17:50] (mariajose> Se ha visto que con muestras grandes 1,96 veces el error estándar tiene una probabilidad de 5% o menos,
[17:50] (mariajose> y 2,576 veces el error estándar una probabilidad de 1% o menos (Tabla A apéndice).
[17:50] (mariajose> Con muestras pequeñas estos múltiplos son grandes y al disminuir la muestra se convierten en más grandes.
[17:50] (mariajose> INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA MEDIA DE UNA MUESTRA PEQUEÑA
[17:51] (mariajose>
[17:51] (mariajose> Una enfermedad congénita rara, causa una reducción en la concentración de sodio sanguíneo.
[17:51] (mariajose> Lo que se considera que es un signo útil para el diagnostico, así como una clave para medir
[17:51] (mariajose> la eficacia del tratamiento. Se conoce poco acerca del tema,
[17:51] (mariajose> pero dermatológo de un hospital está interesado en la enfermedad y
[17:51] (mariajose> tiene recogidos más casos que cualquier otro. Aún así, solo ha visto 18 casos.
[17:51] (mariajose> Los pacientes tienen unas edades comprendidas entre 20 y 44 años.
[17:51] (mariajose> La concentración media de sodio sanguíneo de estos 18 casos fue 115 mmol/l,
[17:52] (mariajose> con una desviación estándar de 12 mmol/l.
[17:52] (mariajose> Asumiendo que la concentración de sodio sanguíneo se distribuye normalmente
[17:52] (mariajose> ¿cuál es el intervalo de confianza al 95% dentro del cual se puede esperar que caiga la media
[17:52] (mariajose> de la población total de tales casos?
[17:53] (mariajose> Los datos son:
[17:53] (mariajose> Numero de observaciones: 18
[17:53] (mariajose> Concentración media de sodio sanguíneo 115
[17:53] (mariajose> Desviación estándar 12
[17:53] (mariajose> Error estándar de la media SD/raiz cuadrada de n = 12/V18 = 2,83mmol/l
[17:53] (mariajose> Para encontrar el intervalo de confianza al 95% por arriba y por debajo de la media tenemos
[17:54] (mariajose> que encontrar un múltiplo del error estándar.
[17:54] (mariajose> En las muestras grandes hemos visto que el múltiplo es 1,96 (Capítulo 4).
[17:54] (mariajose> Para muestras pequeñas usamos la tabla de t (Tabla B, Apéndice).
[17:54] (mariajose> Como la muestra es pequeña la t será grande para cualquier nivel particular de probabilidad.
[17:54] (mariajose> A la inversa, cuando la muestra sea grande, la t será pequeña y se aproximará a los valores de Z
[17:54] (mariajose> dados en la Tabla A, igualandolos para muestras infinitamente grandes.
[17:54] (mariajose> Dado que el tamaño de la muestra influye en el valor de la t, el tamaño de la muestras se calcula
[17:54] (mariajose> en relación al valor de t para las probabilidades en la tabla.
[17:55] (mariajose> teneis la tabla de la t
[17:55] (Pablo> si
[17:56] (micaela> si
[17:56] (Beatriz> si
[17:56] (mihaela> si
[17:56] (ainhoa> si
[17:56] (Gerardo> si
[17:56] (alin> si
[17:56] (mariajose> voy a expliacar como s eentra a la tabla
[17:56] (maria> si
[17:57] (mariajose> la primera columna son logrados de libertad
[17:57] (mariajose> estos se calculan el tamaño de lamuestra menos uno
[17:57] (mariajose> si la muestra es de 30 los grados de libertad es 29
[17:57] (mariajose> sila muestra es 18 los grados de libertad son 17
[17:57] (mariajose> de acuerdo
[17:57] (Sergio> si
[17:58] (Gerardo> vale
[17:58] (maria> si
[17:58] (Pablo> ok
[17:58] (mariajose> las segundas columnas on la probabilidad de equivocarnos
[17:58] (mariajose> veis en la primera fila 0,5 0.1 0.05 0.01 y 0.001
[17:59] (mariajose> bien si os situais en al ultima fila con 120 grados delibertad es decir un tamaño de muestra de 119
[17:59] (mariajose> por tanto grande
[17:59] (mariajose> que valor tien la t en la olumna del 0,05
[18:00] (Pablo> 1,98
[18:00] (maria> 1980
[18:00] (Sergio> 1,98
[18:00] (Gerardo> 1,980
[18:00] (mariajose> es decir muy carcano al 1,96
[18:00] (mariajose> y cuando los grados de libertad son infinitos
[18:01] (mariajose> que valor tien la t
[18:01] (Gerardo> 1,96
[18:01] (mariajose> lo mismo qu el valor de z
[18:01] (maria> 1.96
[18:01] (Sergio> es igual.... 1,96
[18:01] (mariajose> por eso antes os decia en laparte teorica
[18:01] (mariajose> que cuando el tamaño de la muetra es grande
[18:01] (mariajose> el valor de t coincidia con le de z
[18:02] (mariajose> por eso l at solo se suele calcular par amuestras de tamaño inferior a 30
[18:03] (mariajose> bueno pues seguimos con el ejemplo del sodio
[18:04] (mariajose> La columna de la izquierda está señalada como d.f. por "grados de libertad" ("degrees of freedom").
[18:04] (mariajose> El uso de estos ya se explicó en el cálculo de la desviación estándar (Capítulo 2). En la práctica,
[18:04] (mariajose> los grados de libertad suman en estas circunstancias uno menos el número de observaciones en la muestra.
[18:04] (mariajose> Con estos datos, tenemos 18 - 1 = 17 d.f.
[18:04] (mariajose> Esto es debido a que sólo 17 observaciones del número total de observaciones se necesitan
[18:04] (mariajose> para especificar la muestra, la 18ava viene determinada por diferencia.
[18:04] (mariajose>
[18:04] (mariajose> Para encontrar el número por el cual debemos multiplicar el error estándar para dar el intervalo
[18:04] (mariajose> de confianza al 95% entramos en la Tabla B en 17 en la columna de la izquierda y leemos hasta la columna
[18:05] (mariajose> rotulada 0,05 para descubrir el número 2,110. Los intervalos de confianza al 95% de la media se calculan
[18:05] (mariajose> como sigue:
[18:05] (mariajose> Media ± 2,110 SE de la Media
[18:05] (mariajose> Lo cual nos da:
[18:05] (mariajose> 115 - (2,110 x 2,83) a 115 + 2,110 x 2,83 o 109,03 ÷ 120,97 mmol/l
[18:05] (mariajose>
[18:05] (mariajose> Podemos decir entonces, con una oportunidad del 95% de acertar, que el rango 109,03 ÷ 120,97 mmol/l
[18:05] (mariajose> incluye la media poblacional.
[18:05] (mariajose>
[18:06] (mariajose> Del mismo modo, a partir de la Tabla B el intervalo de confianza de la media al 99% es:
[18:06] (mariajose> Media + 2,898 SE la Media - 2.898 SE
[18:06] (mariajose> Lo cual da:
[18:06] (mariajose> 115 - (2,898 x 2, 83) a 115 + (2,898 x 2, 83) o 106,80 ÷ 123,20 mmol/l
[18:07] (mariajose> es decir en el intervalo donde antes poniamos 1,96
[18:07] (mariajose> al calcular la t de student
[18:07] (mariajose> ahora tenemsmo qeu poner el valor de la t par aunso determinado grados de libertad
[18:08] (mariajose> ya no es un valor unico como el valor de l az
[18:08] (mariajose> par aun 5% de error
[18:08] (mariajose> ahor ahay diferentes valores de l at para ese valor
[18:08] (mariajose> y los diferentes valores de la t nos los dan los grados de libertad
[18:11] (mariajose> por eso el dermatologo a partir de los datos de su muestra calcual el intervalo de confianza en donde segun el encontrara a los valores de la poblacio general y podra estimar si los datos encontrado son normales o patologicos
[18:11] (mariajose> lo habeis entendido?
[18:11] (Pablo> si
[18:11] (Sergio> si
[18:12] (Gerardo> si
[18:12] (maria> si
[18:12] (Beatriz> si
[18:12] (mariajose> lo que hemos calculado es el intrevalo de confianza de la media de la muestra
[18:12] (alin> si
[18:12] (mariajose> a partir de la media encontrada
[18:12] (mariajose> pero ahora nos interesa comparar dos medias
[18:12] (mariajose>
[18:13] (mariajose> COMPARACION DE LA MEDIA MUESTRAL (OBSERVADA) A LA MEDIA POBLACIONAL (PRUEBA T DE UNA MUESTRA).
[18:13] (mariajose> El valor medio de la concentración de calcio plasmático en los 18 pacientes fue de 3,2 mmol/l,
[18:13] (mariajose> con una desviación estándar de 1,1. Se conoce que en la población sana de 20 a 44 años, las cifras de calcio
[18:13] (mariajose> es cercana al 2,5 mmol/l ¿Es alta la media de calcio de estos pacientes?
[18:13] (mariajose> La explicación se establece como sigue:
[18:13] (mariajose> Media de la población general 2,5 mmol/l
[18:13] (mariajose> Media de la muestra 3,2 mmol/l
[18:13] (mariajose> Desviación estándar de la muestra, SD 1,1 mmol/l
[18:14] (mariajose> Error estándar de la media muestral, SD/Vn = 1,1/V18 0,26 mmol/l
[18:14] (mariajose> Diferencia entre medias µ - X = 2,5 – 3,2 = 0,7 mmol/l
[18:14] (mariajose> Valor de t= diferencia entre medias dividido por error estándar de la media muestral
[18:14] (mariajose>
[18:14] (mariajose>
[18:14] (mariajose>
[18:14] (mariajose> Ignorando el signo del valor t, y entrando en la Tabla B a 17 grados de libertad, encontramos que 2,69
[18:14] (mariajose> está entre valores de probabilidad de 0,02 y 0,01, en otras palabras, entre 2% y 1% y así 0,01 P < 0,02.
[18:15] (mariajose> como hemos encontrado qeu elvalor de t es 2,69?
[18:16] (Pablo> 0,7 entre el error estandar
[18:16] (mariajose> el error estandar de la muestra es SD/Vn =1,1/V18 =0.26
[18:17] (mariajose> muy bien Pablo
[18:17] (mariajose> luego 0.7/0.26= 2,69
[18:19] (mariajose> lo habeis entendido'
[18:19] (Pablo> si
[18:19] (Beatriz> si
[18:19] (Sergio> si
[18:19] (micaela> si
[18:19] (miriam> si
[18:19] (Gerardo> vale
[18:19] (maria> si
[18:20] (mariajose> luego si al calcular la t segun la diferecnia
[18:20] (alin> si
[18:21] (mariajose> encontrada nos h asadio un riesgo de equivocarnos por debajo de un 2% podremso decir qeu la diferencia es real?
[18:21] (maria> si
[18:21] (Gerardo> si
[18:21] (Pablo> si
[18:22] (mariajose> os ha quedado claro como entramos a la tabla y como intepretar el valor de la t?
[18:22] (Beatriz> si
[18:22] (Sergio> si
[18:22] (mariajose> Es por tanto improbable que la muestra con media 3,2 venga de una población con media 2,5, y podemos
[18:22] (mariajose> concluir que la media muestral es alta, al menos estadísticamente. La interpretación clínica de un valor
[18:23] (mariajose> anormalmente alto es algo que debe considera se de forma individual por el médico en función de cada caso.
[18:23] (mariajose> COMPARACION ENTRE MEDIAS DE DOS MUESTRAS
[18:23] (mariajose> Aquí aplicamos un procedimiento modificado para encontrar el error estándar de la diferencia entre
[18:23] (mariajose> dos medias y probamos el tamaño de la diferencia según este error estándar (ver Capítulo 5 para muestra
[18:23] (mariajose> grandes). Para muestras grandes se usa la desviación estándar de cada muestra, para calcular el error
[18:23] (mariajose> estándar de la diferencia entre las medias. Para muestras pequeñas se calcula una desviación estándar
[18:23] (mariajose> combinada para las dos muestras.
[18:24] (mariajose> Los supuestos son:
[18:24] (mariajose> 1. Que los datos sean cuantitativos y supuestamente normales
[18:24] (mariajose> 2. Que las dos muestras vengan de distribuciones que pueden diferir en su valor medio,
[18:24] (mariajose> pero no en la desviación estándar
[18:24] (mariajose> 3. Que las observaciones sean independientes unas de otras
[18:24] (mariajose> La tercera asunción es la más importante. En general, las medidas repetidas en los mismos individuos
[18:24] (mariajose> no son independientes. Si nosotros tenemos 20 úlceras en pierna de 15 pacientes, entonces tenemos sólo 15
[18:25] (mariajose> observaciones independientes.
[18:25] (mariajose> Mirar el ejemplo de los apuntes
[18:25] (mariajose>
[18:25] (mariajose> Aunque esto puede parecer muy complicado, se puede calcular muy fácilmente con una calculadora
[18:25] (mariajose> sin tener que escribir pasos intermedios. El resultado de grados de libertad puede no ser un numero
[18:25] (mariajose> entero y no aparecer en las tablas. En este caso se debería redondear al entero más cercano.
[18:25] (mariajose> Muchos paquetes estadísticos realizan esta prueba por defecto, y para obtener la prueba
[18:26] (mariajose> de igualdad de variancias hay que indicarla específicamente.
[18:26] (mariajose> La prueba t con variancias desiguales tiende a ser menos potente que la prueba t habitual
[18:26] (mariajose> donde las variancias son iguales.
[18:26] (mariajose> para acabar cuando se realiza una comapracion entre dos medias
[18:27] (mariajose> par apoder aplicar la t de student segun la formula con los n-1 grados de libertad
[18:27] (mariajose> las varianzas de las dos muestras qeu se comparan çdeben de se homogeneas
[18:28] (mariajose> hay una prueba qeu mide la homogeneidad de ls varianzas
[18:28] (mariajose> que lo realiza el paquete estadistico directamente
[18:28] (mariajose> la diferencia es qeu si las varianzas no osn homogeneas
[18:29] (mariajose> el parogrma realiza un calculo ocn grados de libertad calculados con otra formula por que ya no s eaplican los gracods de n-1
[18:30] (mariajose> la formula la teneis en los apuntes
[18:30] (mariajose> no hace fat aaprenderla es sol por curiosidad
[18:30] (mariajose> pues si las varianzas no osn iguales
[18:31] (mariajose> el programa te va a poner varianzas no homogeneas y grados de libertad x y veras qeu no coincide con los grado clculados segun el n-1
[18:32] (mariajose> que sepas qeu es por eso qeu cuadno las varianzas no son homogeneas hay que reañizar un ajuste de grados de libertad sin mas
[18:32] (mariajose> y por hoy ya vale teneis alguna duda?
[18:32] (Sergio> no
[18:33] (Pablo> no
[18:33] (anana> no
[18:33] (ainhoa> no
[18:33] (Pablo> muchas gracias!
[18:33] (Gerardo> OK, buenas tardes.
[18:33] (maria> no
[18:33] (Pablo> buenas tardes
[18:33] (mariajose> solo un apregunta quien sois de fuera de burgos
[18:33] (maria> muchAS GRACIAS
[18:33] (maria> yo
[18:33] (Gerardo> yo, Gerardo
[18:33] (Sergio> muchas gracias !!
[18:33] (mariajose> par aorganizar la esion del epidat
[18:34] (mariajose> gracias a vos
[18:34] (alin> Buenas tardes
[18:34] (mariajose> eres solo tu gerardo
[18:34] (maria> vale
[18:34] (Gerardo> Vale, que dia es?
[18:34] (maria> yo tambien
[18:34] (Beatriz> yo tambien
[18:35] (Sergio> yo me apunto a la sesión del epidat
[18:35] (mariajose> he panteado deen enro para los que esteis interesados dar una ssion presencial para explicar la estadistciacon el epidat
[18:35] (mariajose> de donde sois?
[18:35] (maria> cuandp seria
[18:35] (mariajose> cuando nos venga atodos bien
[18:35] (mariajose> una tarde
[18:36] (mariajose> en enero
[18:36] (maria> de vitoria
[18:36] (Gerardo> de vitoria
[18:36] (Sergio> de Burgos
[18:36] (anana> de burgos
[18:36] (Gerardo> Bien
[18:37] (Gerardo> Hasta mañana
[18:37] (mariajose> bueno pues lo hablo ocn maria jesus y lo organizamos para enero
[18:37] (mariajose> hasta mañana
[18:37] (mihaela> hasta mañana
[18:38] (anana> hasta mañana
[18:38] (Sergio> vale, hasta mañana.
[18:38] (maria> vale
[18:38] (maria> hasta mañana

Programa de Doctorado

Cursos

Internet

Paneles de discusión

Alumnos