Textoconferencia

Se han suprimido algunas frases del log, sobre todo referentes a entradas y salidas de diferentes personas en el canal durante la presentación
[16:59] * MJesus changes topic to 'La clase prevista para el lunes 15, se adelanta al 11 de diciembre, jueves (mañana mismo). '
[16:58] (mariajose> Hola
[17:01] (mariajose> En un estudio se quiere probar la hipótesis nula de que no hay diferencia entre la media de una
[17:04] (mariajose> os acordais de las variables y ell tipo de variable?
[17:05] (mariajose> que tipo de variables habia?
[17:05] (mariajose> cuantitativas y cualitativas
[17:05] (mariajose> dependiendo del tipo de variable
[17:06] (cbayona> si
[17:06] (mariajose> se utiliza un test estadistico
[17:06] (mariajose> determinado
[17:06] (Pedro> si
[17:06] (mariajose> asi para variables cualitativas se utiliza lachi cuadrada
[17:07] (mariajose> y para variables cuantitativa comparada con cualitativa se utiliza la t de student si es en muestras peqeuñas
[17:07] (mariajose> si es en muestras grandes se realiza comparacion de proporciones y se calcula la significacion ocn le valor de z
[17:08] (mariajose> y una vez conocido el valor de z se busca la significacion
[17:08] (mariajose> a no ser que YA OS HAYAIS DESCARGADO EL EPIDAT y entonces el programam os da directamente la significacion
[17:09] (mariajose> hoy empezaremso con la t de student?
[17:09] (mariajose> os acordais de este test
[17:11] (mariajose> en un estudio se quiere probar la hipotesis nula de que no hay diferencia entre la media de una
[17:11] (mariajose> muestra
[17:11] (mariajose> y la media poblacional, así como encontrar la diferencia entre las medias de dos muestras.
[17:11] (mariajose> Se obtuvo la diferencia entre las medias, y la diferencia se divide por el error estándar de la diferencia.
[17:11] (mariajose> Si la diferencia es 1,96 veces su error estándar, o más, es probable que la diferencia exista con un error
[17:11] (mariajose> de equivocarnos de un 5%.
[17:12] (mariajose> En las muestras pequeñas, la técnica a utilizar en las comparaciones en muestras pequeñas es la
[17:12] (mariajose> prueba t.
[17:12] (mariajose>
[17:12] (mariajose> En cada caso el problema es esencialmente el mismo -a saber,
[17:12] (mariajose> establecer múltiplos de errores estándares a los cuales se les pueden asignar probabilidades.
[17:12] (mariajose> Estos múltiplos son el número de veces que una diferencia puede ser dividida por su error estándar.
[17:13] (mariajose> Se ha visto que con muestras grandes 1,96 veces el error estándar tiene una probabilidad de 5% o menos,
[17:13] (mariajose> y 2,576 veces el error estándar una probabilidad de 1% o menos (Tabla A apéndice).
[17:13] (mariajose> Con muestras pequeñas estos múltiplos son grandes y al disminuir la muestra se convierten en más grandes.
[17:13] (mariajose> teneis a mano la tabla de la t de estudent
[17:14] (mariajose> es la tabla b
[17:14] (floren> si
[17:15] (mariajose> cuando queremos compara dos valores medios y ver si la diferencia es real lo calculamos con la t
[17:16] (mariajose> imaginaros qeu hemso encontrado una diferencia de media de dias de curacion ante un nuevo tratamiento de 6 dias
[17:16] (mariajose> lo qeu nos interesa es saber si esa diferencia numerica
[17:16] (mariajose> es real o es debida al hecho de trabajr con muestras
[17:17] (ehehtucu> q estan comentanto please
[17:17] (mariajose> para ello calculamos la diferencia y el intervalo de confianza de la diferencia
[17:18] (mariajose> estamos explicando la t de student
[17:18] (ehehtucu> ah ok
[17:18] (mariajose> me estais siguiendo?
[17:18] (Pedro> si
[17:18] (floren> si
[17:18] (raquelido> si
[17:19] (santi> por ahora si
[17:19] (vega> si
[17:19] (ehehtucu> si
[17:19] (cbayona> si
[17:19] (jesusfernand> si
[17:19] (mariajose> poruque puede suceder que al calcular el intervalo de confianza de la diferencia este sea entre -1 y 13
[17:20] (mariajose> que quiere decir cuadno un intrvalo incluye al cero
[17:20] (ehehtucu> q no hay diferencia
[17:20] (santi> que no podemos descartar la hipotesis nula
[17:20] (ehehtucu> q la muestra proviene de esa poblacion
[17:20] (mariajose> claro por qeu se entiende qeu en algun momento ha pasado por el cero
[17:20] (mariajose> es decir por la no diferencia
[17:20] (ehehtucu> si
[17:20] (Pedro> ok
[17:21] (raquelido> vale
[17:21] (floren> ok
[17:21] (mariajose> luego concluiriamos que la diferencia ha sido debida al azar y qeu la diferencia encontrada
[17:21] (mariajose> no significaba nada
[17:22] (mariajose> si encontramos qeu es significativa el test que nos da la significacion es la t
[17:22] (mariajose> primero clculamos la diferencia
[17:22] (mariajose> y luego lo dividimos por el error estandar y el resultado es el valor dela t
[17:23] (mariajose> para ver si es significaticvo el avlor qeu nos ha dado
[17:23] (mariajose> nos vamos a la tabla c
[17:23] (mariajose> y como veis en esa tabla la primera columna es los gardos de libertad
[17:23] (mariajose> grados de libertad perdonç
[17:24] (mariajose> el caiculo de los grados de libertad es n-1
[17:24] (mariajose> si el tamaño de la muestra es 10 cuantos son los grados de libertad
[17:24] (santi> 9
[17:24] (floren> 9
[17:24] (ehehtucu> 9
[17:24] (mariajose> vale
[17:25] (raquelido> 10-1=9
[17:25] (mariajose> y la lprimera fila es el nivel de significacion
[17:25] (mariajose> lo veis
[17:25] (Elena> si
[17:25] (Pedro> si
[17:25] (mariajose> si tendo una muestra de 20
[17:26] (mariajose> y mi valor de t es 1.729 es significativo o no?
[17:27] (mariajose> teneis la tabla?
[17:27] (santi> no es significativo
[17:28] (mariajose> eso es cuanto vale la significacion?
[17:28] (Bea> 0'1
[17:28] (ehehtucu> no
[17:28] (ehehtucu> es significativo
[17:28] (mariajose> 10%
[17:29] (Bea> eso
[17:29] (mariajose> luego es superior al 5% luego no es significativo
[17:29] (floren> no lo veo
[17:29] (mariajose> floren tienes la tabla c
[17:29] (floren> si
[17:29] (mariajose> si el tamaño de la muestra es 20 cual es sus gardos de libertad
[17:30] (floren> 19
[17:30] (mariajose> vale metete en la fila 19
[17:30] (floren> estoy
[17:30] (belinda> hola buenas tardes, siento entrar tarde
[17:30] (Pedro> 19
[17:30] (mariajose> ves el valor 1,729
[17:30] (Bea> es la tabla b no?
[17:30] (floren> si
[17:30] (mariajose> si bea tienes razon
[17:31] (mariajose> es la tabla b perdon
[17:31] (jesusfernand> ok
[17:31] (floren> si la b
[17:31] (Pedro> ok
[17:31] (mariajose> ves ahora el valor 1,729
[17:31] (floren> si
[17:32] (mariajose> mira hacia arriba ves la probabilidad
[17:32] (floren> 10 %
[17:32] (jesusfernand> 0.1
[17:32] (Pedro> si
[17:32] (mariajose> luego no es significativo
[17:32] (floren> ok gracias
[17:32] (belinda> o
[17:32] (belinda> ok
[17:32] (mariajose> bueno esto sale automaticamente en lsoprogramas estadisticos
[17:33] (ehehtucu> ok
[17:33] (mariajose> sigo ocn le calculo del IC de la media
[17:33] (sara-garc> vale
[17:33] (mariajose> INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA MEDIA DE UNA MUESTRA PEQUEÑA
[17:33] (mariajose>
[17:33] (mariajose> Una enfermedad congénita rara, causa una reducción en la concentración de sodio sanguíneo.
[17:33] (mariajose> Lo que se considera que es un signo útil para el diagnostico, así como una clave para medir
[17:33] (mariajose> la eficacia del tratamiento. Se conoce poco acerca del tema,
[17:34] (mariajose> pero dermatológo de un hospital está interesado en la enfermedad y
[17:34] (mariajose> tiene recogidos más casos que cualquier otro. Aún así, solo ha visto 18 casos.
[17:34] (mariajose> Los pacientes tienen unas edades comprendidas entre 20 y 44 años.
[17:34] (mariajose> La concentración media de sodio sanguíneo de estos 18 casos fue 115 mmol/l,
[17:34] (mariajose> con una desviación estándar de 12 mmol/l.
[17:34] (mariajose> Asumiendo que la concentración de sodio sanguíneo se distribuye normalmente
[17:34] (mariajose> ¿cuál es el intervalo de confianza al 95% dentro del cual se puede esperar que caiga la media
[17:34] (mariajose> de la población total de tales casos?
[17:35] (mariajose> que nos intereda aqui?
[17:36] (mariajose> a partir de unos datos de una muestra estimar entre qeu valores con un 95% de confianza vamos a encontar los valores de sodio de los casos que se encuenten
[17:36] (mariajose> de acuerdo?
[17:37] (floren> si
[17:37] (jesusfernand> si
[17:37] (belinda> ok
[17:37] (ehehtucu> ok
[17:37] (vega> si
[17:37] (mariajose> Los datos son:
[17:37] (mariajose> Numero de observaciones: 18
[17:37] (Pedro> ok
[17:37] (mariajose> Concentración media de sodio sanguíneo 115
[17:37] (belinda> ok
[17:37] (mariajose> Desviación estándar 12
[17:38] (mariajose> Error estándar de la media SD/raiz cuadrada de n = 12/V18 = 2,83mmol/l
[17:38] (mariajose> Para encontrar el intervalo de confianza al 95% por arriba y por debajo de la media tenemos
[17:38] (mariajose> que encontrar un múltiplo del error estándar.
[17:38] (mariajose> En las muestras grandes hemos visto que el múltiplo es 1,96 (Capítulo 4).
[17:38] (mariajose> Para muestras pequeñas usamos la tabla de t (Tabla B, Apéndice).
[17:38] (mariajose> Como la muestra es pequeña la t será grande para cualquier nivel particular de probabilidad.
[17:38] (mariajose> A la inversa, cuando la muestra sea grande, la t será pequeña y se aproximará a los valores de Z
[17:38] (mariajose> dados en la Tabla A, igualandolos para muestras infinitamente grandes.
[17:39] (mariajose> Dado que el tamaño de la muestra influye en el valor de la t, el tamaño de la muestras se calcula
[17:39] (mariajose> en relación al valor de t para las probabilidades en la tabla.
[17:39] (mariajose> La columna de la izquierda está señalada como d.f. por "grados de libertad" ("degrees of freedom").
[17:39] (mariajose> El uso de estos ya se explicó en el cálculo de la desviación estándar (Capítulo 2). En la práctica,
[17:39] (mariajose> los grados de libertad suman en estas circunstancias uno menos el número de observaciones en la muestra.
[17:39] (mariajose> Con estos datos, tenemos 18 - 1 = 17 d.f.
[17:39] (mariajose> Esto es debido a que sólo 17 observaciones del número total de observaciones se necesitan
[17:39] (mariajose> para especificar la muestra, la 18ava viene determinada por diferencia.
[17:39] (mariajose>
[17:40] (mariajose> Para encontrar el número por el cual debemos multiplicar el error estándar para dar el intervalo
[17:40] (mariajose> de confianza al 95% entramos en la Tabla B en 17 en la columna de la izquierda y leemos hasta la columna
[17:40] (mariajose> rotulada 0,05 para descubrir el número 2,110. Los intervalos de confianza al 95% de la media se calculan
[17:40] (mariajose> como sigue:
[17:40] (mariajose> Media ± 2,110 SE de la Media
[17:40] (mariajose> Lo cual nos da:
[17:40] (mariajose> 115 - (2,110 x 2,83) a 115 + 2,110 x 2,83 o 109,03 ÷ 120,97 mmol/l
[17:42] (mariajose>
[17:42] (mariajose> Podemos decir entonces, con una oportunidad del 95% de acertar, que el rango 109,03 ÷ 120,97 mmol/l
[17:42] (mariajose> incluye la media poblacional.
[17:43] (mariajose> lo habeis entendido?
[17:43] (mariajose> primero si mirais en la tabla de la t
[17:43] (floren> entendido por mi parte
[17:43] (belinda> ok
[17:43] (vega> ok
[17:43] (Bea> sip
[17:43] (jesusfernand> si
[17:43] (santi> si
[17:43] (Pedro> bien
[17:43] (mariajose> en la columna del 0,05
[17:43] (ehehtucu> ok
[17:44] (raquelido> ok
[17:44] (mariajose> veis que cuanto mas grande es el tamaño de la muestra mas se parece el valor de t a el valor de laz
[17:44] (mariajose> de tal forma que a partir de 30 se puede poner el valor de z es decir 1,95
[17:44] (floren> ok
[17:44] (Bea> ah
[17:44] (belinda> ok
[17:45] (Pedro> si
[17:45] (raquelido> vale
[17:45] (vega> vale
[17:45] (mariajose> mientras qeu cuanto menor es el tamaño d ela muestra mayor es el valor de la t
[17:45] (mariajose> de acuerdo
[17:45] (mariajose> aqui en el ejemplo
[17:45] (sara-garc> ok
[17:45] (mariajose> utilizamos la t por que es un tamaño de muestra pequeño
[17:45] (mariajose> seguimos
[17:45] (mariajose> con la comparacion entre dos muestras
[17:46] (mariajose>
[17:46] (mariajose> Del mismo modo, a partir de la Tabla B el intervalo de confianza de la media al 99% es:
[17:46] (mariajose> Media + 2,898 SE la Media - 2.898 SE
[17:46] (mariajose> Lo cual da:
[17:46] (mariajose> 115 - (2,898 x 2, 83) a 115 + (2,898 x 2, 83) o 106,80 ÷ 123,20 mmol/l
[17:47] (mariajose> aqui cambia el valor de la t por quela significacion es a un 99%
[17:47] (mariajose> con el mismo numeo de grados de libertad
[17:48] (mariajose> sigo?
[17:48] (floren> si
[17:48] (belinda> sip
[17:48] (mariajose>
[17:48] (santi> si
[17:48] (vega> si
[17:48] (mariajose> COMPARACION DE LA MEDIA MUESTRAL (OBSERVADA) A LA MEDIA POBLACIONAL (PRUEBA T DE UNA MUESTRA).
[17:48] (mariajose> El valor medio de la concentración de calcio plasmático en los 18 pacientes fue de 3,2 mmol/l,
[17:49] (mariajose> con una desviación estándar de 1,1. Se conoce que en la población sana de 20 a 44 años, las cifras de calcio
[17:49] (mariajose> es cercana al 2,5 mmol/l ¿Es alta la media de calcio de estos pacientes?
[17:49] (mariajose> La explicación se establece como sigue:
[17:49] (mariajose> Media de la población general 2,5 mmol/l
[17:49] (mariajose> Media de la muestra 3,2 mmol/l
[17:49] (mariajose> Desviación estándar de la muestra, SD 1,1 mmol/l
[17:49] (mariajose> Error estándar de la media muestral, SD/Vn = 1,1/V18 0,26 mmol/l
[17:50] (mariajose> Diferencia entre medias µ - X = 2,5 - 3,2 = 0,7 mmol/l
[17:50] (mariajose> Valor de t= diferencia entre medias dividido por error estándar de la media muestral
[17:50] (mariajose>
[17:51] (mariajose> el valor del error estandar es 0,26mmol/l
[17:51] (mariajose> cuanto sale el valor de t
[17:52] (mariajose> es = al a diferencia entre las medias / por el error estandar
[17:52] (mariajose> cuanto es la diferencia?
[17:52] (jesusfernand> -2'69?
[17:52] (Bea> si
[17:52] (mariajose> muy bien
[17:53] (ehehtucu> - 2.69
[17:53] (mariajose> luego es significattivo o no eliminando el efecto del signo
[17:53] (santi> si
[17:53] (Bea> significativo
[17:53] (mariajose> bien
[17:53] (ehehtucu> significativo
[17:53] (mariajose>
[17:53] (belinda> sip
[17:53] (mariajose>
[17:53] (mariajose> Ignorando el signo del valor t, y entrando en la Tabla B a 17 grados de libertad, encontramos que 2,69
[17:53] (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.
[17:54] (ehehtucu> no se toma een algun caso se toma en cuenta el signo?
[17:54] (mariajose> Es por tanto improbable que la muestra con media 3,2 venga de una población con media 2,5, y podemos
[17:54] (mariajose> concluir que la media muestral es alta, al menos estadísticamente. La interpretación clínica de un valor
[17:54] (mariajose> anormalmente alto es algo que debe considera se de forma individual por el médico en función de cada caso.
[17:55] (mariajose> el signo negativo lo unico que te indica es que el valor que has colocado a la izquierda es emnor que el otro valor
[17:55] (mu> ok
[17:55] (jesusfernand> ok
[17:55] (ehehtucu> ok
[17:55] (mariajose> pero para efectos de buscar el avlor de la t no tiene ningun efecto
[17:55] (belinda> ok
[17:56] (Pedro> ok
[17:56] (mariajose> bueno ahora compararemos los valores encontrados en dos muestras
[17:56] (mariajose> COMPARACION ENTRE MEDIAS DE DOS MUESTRAS
[17:56] (mariajose> Aquí aplicamos un procedimiento modificado para encontrar el error estándar de la diferencia entre
[17:56] (mariajose> dos medias y probamos el tamaño de la diferencia según este error estándar (ver Capítulo 5 para muestra
[17:56] (mariajose> grandes). Para muestras grandes se usa la desviación estándar de cada muestra, para calcular el error
[17:57] (mariajose> estándar de la diferencia entre las medias. Para muestras pequeñas se calcula una desviación estándar
[17:57] (mariajose> combinada para las dos muestras.
[17:57] (mariajose> Los supuestos son:
[17:57] (mariajose> 1. Que los datos sean cuantitativos y supuestamente normales
[17:57] (mariajose> 2. Que las dos muestras vengan de distribuciones que pueden diferir en su valor medio,
[17:57] (mariajose> pero no en la desviación estándar
[17:57] (mariajose> 3. Que las observaciones sean independientes unas de otras
[17:57] (mariajose> La tercera asunción es la más importante. En general, las medidas repetidas en los mismos individuos
[17:58] (mariajose> no son independientes. Si nosotros tenemos 20 úlceras en pierna de 15 pacientes, entonces tenemos sólo 15
[17:58] (mariajose> observaciones independientes.
[17:58] (mariajose> Mirar el ejemplo de los apuntes
[17:58] (mariajose> pag 49
[17:58] (belinda> sip
[17:59] (belinda> ya,ya
[17:59] (mariajose> o mas en concreto en la pag52
[17:59] (floren> pag 53
[17:59] (jesusfernand> de acuerdo con floren
[18:00] (mariajose> bien veis los datos del tratamiento a y los del tratamiento B?
[18:00] (jesusfernand> si
[18:00] (belinda> sip
[18:00] (floren> si
[18:00] (sara-garc> si
[18:00] (vega> si
[18:00] (Pedro> si
[18:01] (mariajose> se calcula el valor de t segunn la formula que esta encima
[18:01] (mariajose> en el numerado se pone la diferencia de la smedias =83,42-68,40
[18:02] (ehehtucu> ok
[18:02] (sara-garc> vale
[18:02] (mariajose> y en el denominador la raiz cuadrada de la suma de cada error estadar
[18:02] (mariajose> y sale el valor de t
[18:02] (jesusfernand> perdone, que formula?
[18:03] (belinda> dnd estas la formula porque no la tengo
[18:03] (mariajose> la qeu esta justo enciam de lo datos de los tratamientos A Y B
[18:03] (belinda> en mis apuntes no aparece, lo siento
[18:03] (jesusfernand> ni yo
[18:03] (mariajose> en mis apuntes es la pagina 52 pero floren ha dicho 53
[18:04] (belinda> en los mios es la 52,
[18:04] (Pedro> el que la tabla esta en la 53 pero la formula en la 52
[18:04] (floren> yo esa formula en la pag 55
[18:04] (Bea> si
[18:04] (belinda> madre de dios
[18:04] (mariajose> vale
[18:04] (jesusfernand> ok
[18:04] (belinda> vale
[18:04] (belinda> gracias
[18:05] (Pedro> perdon, 55. me he liado
[18:05] (mariajose> LA TENEIS TODOS?
[18:05] (raquelido> si
[18:05] (jesusfernand> si, perdon por la interrupcion
[18:05] (mariajose> SEGURO
[18:05] (Pedro> si
[18:05] (belinda> sip, ya le tengho, gracias
[18:05] (sara-garc> si
[18:06] (mariajose> me seguis entonces o empiezo de nuevo?
[18:06] (belinda> si por favor
[18:06] (belinda> continua
[18:06] (jesusfernand> yo la sigo
[18:06] (ehehtucu> siga
[18:06] (mariajose> lo que queremso saber es si la diferencia encontrada es real o es debida alazar
[18:06] (mariajose> para ello
[18:06] (mariajose> calculamos el valor det
[18:07] (mariajose> y lo calculamos segun la formula que he comentado
[18:07] (mariajose> primero en el denominador ponemos
[18:07] (mariajose> la diferencia d ela smedias encontradas
[18:08] (mariajose> y en el denominador la raiz cuadrada de la suma de los errores estandar de las dos muestras
[18:08] (belinda> 15.02??
[18:08] (mariajose> y ese resultado es el valor de la t
[18:08] (mariajose> bueno a mi me sale qu el valor de la t es 2,282
[18:09] (floren> ok
[18:09] (mariajose> y para entrar a la tabla como hay dos muestras
[18:09] (ehehtucu> ok
[18:09] (mariajose> los grados de libertad son n1-1+n2-1, es decir
[18:10] (ehehtucu> ni +n2-2
[18:10] (mariajose> la suma de los tamaños de las dos muestras menos dos
[18:10] (mariajose> lluego si aqui las muestras eran15 y 12 y el valor de la t es 2,282 es significativ al adiferencia o no?
[18:11] (jesusfernand> si
[18:11] (floren> si es
[18:11] (mariajose> cuantos grados de libertad son?
[18:11] (jesusfernand> 25
[18:12] (floren> 25
[18:12] (ehehtucu> 25
[18:13] (mariajose> entre que valores de significacion esta en la tabla el avlor encontrado de la t
[18:13] (jesusfernand> 2'06 y 2'485
[18:13] (mariajose> bien
[18:13] (mariajose> bueno pero ahora nos interesa a veces conmocer el IC de la diferencia
[18:14] (mariajose> por qeu como antes he dicho puede ser queel intervalo sea muy grande e incluso que comprenda el cero y entonces ya sabremos
[18:14] (mariajose> que no es significativo
[18:14] (mariajose> se dice significativo porqeu significa algo
[18:15] (mariajose> entonces calculamos el Intervalo de confianza de la diferencia
[18:15] (mariajose> si seguis en los apuntes aparece el calculo del IC
[18:16] (ehehtucu> oik
[18:16] (mariajose> puede ocurrir que como antes he comentado
[18:17] (mariajose> no sean iguales las varianzas
[18:17] (mariajose> de las dos muestras
[18:17] (mariajose> los programas estadisticos calculan directamente si las varianzas son homogeneas
[18:18] (mariajose> a traves de un test que se denomina F de snedecor
[18:18] (mariajose> si las varianzas son homogeneas de las dos muestras, entonces se calcula la formula que ehmso alicado con los grados de libertad
[18:18] (mariajose> que ehmos explicado
[18:19] (mariajose> pero si las varianzas no son homogeneas entonces a traves de la formula que teneis enla pg54
[18:19] (mariajose> se recalculan los grados de libertad
[18:19] (mariajose> esta es una formula un poco larga qeu nunca vais a calcular
[18:20] (mariajose> pues os lo hara directamente el programa
[18:20] (mariajose> pero si veis qeu no coinciden los grados de libertad al sumar las dos muestra y restar dos
[18:21] (mariajose> es por qeu no son homogeneas las varianzas y por tanto ha recalculado los grados de libertad
[18:21] (mariajose> de acuerdo?
[18:21] (ehehtucu> menos mal
[18:21] (floren> si
[18:21] (jesusfernand> perdone, esa es la formula de Welch?
[18:21] (jesusfernand> es por curiosidad
[18:22] (mariajose> bueno yo no la conozco por ese nombre
[18:22] (jesusfernand> ok
[18:22] (mariajose> es la formula de recalcular los grados de libertad cuando las varianzas no son homogeneas y por tanto la F de snedecor da significativa
[18:23] (mariajose> y por tanto que hay diferencia entre las varianzas de las dos muestras qeu se comparan
[18:23] (jesusfernand> ah vale
[18:24] (mariajose>
[18:24] (mariajose> Aunque esto puede parecer muy complicado, se puede calcular muy fácilmente con una calculadora
[18:24] (mariajose> sin tener que escribir pasos intermedios. El resultado de grados de libertad puede no ser un numero
[18:24] (mariajose> entero y no aparecer en las tablas. En este caso se debería redondear al entero más cercano.
[18:24] (mariajose> Muchos paquetes estadísticos realizan esta prueba por defecto, y para obtener la prueba
[18:25] (mariajose> de igualdad de variancias hay que indicarla específicamente.
[18:25] (mariajose> La prueba t con variancias desiguales tiende a ser menos potente que la prueba t habitual
[18:25] (mariajose> donde las variancias son iguales.
[18:25] (mariajose> para acabar este tema un poco de la medidas apareadas
[18:26] (mariajose>
[18:26] (mariajose> DIFERENCIA ENTRE MEDIAS DE MUESTRAS PAREADAS (PRUEBA t PAREADA)
[18:26] (mariajose> Cuando se comparan los efectos de dos tratamientos alternativos o experimentos,
[18:26] (mariajose> por ejemplo, en ensayos cruzados, ensayos aleatorios en los cuales la aleatorización es entre pares iguales,
[18:26] (mariajose> o estudios caso control apareados (ver Capítulo 13), a veces es posible hacer comparaciones en pares.
[18:26] (mariajose> Apareando controles para las variables apareadas, puede conducir a un estudio más potente.
[18:26] (mariajose> La prueba se deriva de la prueba t para muestras simples, usando los siguientes supuestos.
[18:26] (mariajose> 1. Los datos son cuantitativos
[18:27] (mariajose> 2. La distribución de las diferencias (no los datos originales), es presumiblemente Normal.
[18:27] (mariajose> 3. Las diferencias son independientes una de otra.
[18:27] (mariajose> El primer caso a considerar es cuando cada miembro de la muestra actúa como su propio control.
[18:27] (mariajose> Para minimizara cualquier efecto de los tratamientos, la elección de si el tratamiento A o el tratamiento B
[18:27] (mariajose> se da en primero o segundo lugar a cada miembro de la muestra, se deberá determinar usando la tabla de
[18:27] (mariajose> números aleatorios Tabla F (apéndice). Ocasionalmente es posible dar ambos tratamientos simultáneamente,
[18:27] (mariajose> como en el tratamiento de una enfermedad de la piel aplicando un remedio a la piel en lados opuestos del
[18:27] (mariajose> cuerpo.
[18:28] (mariajose> se utilizan las medidas apareadas cuando cada caso es a su vez e control
[18:28] (mariajose> tras un perido de blanqueo
[18:29] (mariajose> la ventaja qeu tiene es que se conrolan todos los sesgos intrasujeto
[18:29] (mariajose> pero hay qei asegurarse que no hay restos del tratamietno anterior
[18:29] (mariajose> para qeu no interfiera el reusltado
[18:30] (mariajose> cuadno os descargueis en EPIDAT hacer los ejercicios con le programas y vereis como aparece la opcion de muestras apareadas
[18:31] (mariajose> pasamos alos ejercicios lo habeis mirado?
[18:31] (mariajose> el primero es es mismo ejercicio que hemso realizado
[18:32] (mariajose> calcular el IC a partior de unos valores encontrados en 22 sujetos
[18:32] (mariajose> lo veis?
[18:32] (jesusfernand> si
[18:32] (ehehtucu> si
[18:32] (floren> si
[18:32] (Bea> si
[18:32] (mariajose> sabeis hacerlo no?
[18:33] (floren> es como el de la fibra
[18:33] (mariajose> la media es 39 mas/menos elvalor de la t para el numero de grados de ibertad *el EE
[18:34] (ehehtucu> es como la concentracion de sodio
[18:34] (mariajose> si
[18:34] (ehehtucu> ok
[18:34] (mariajose> elsegundo
[18:34] (mariajose> es comparacion de un valor encontrado con un valor teorico de la poblacion
[18:34] (floren> es comparar con la poblacion
[18:35] (mariajose> si
[18:35] (floren> tb como el de la concentracion
[18:35] (mariajose> calcular
[18:35] (mariajose> el valor de la t
[18:35] (mariajose> y ver si es significativo
[18:35] (mariajose> lo veis
[18:35] (mariajose> si
[18:35] (jesusfernand> si
[18:36] (floren> si espera 1 min
[18:36] (raquelido> si
[18:36] (mariajose> y el tercero es comparacion de dos medias
[18:36] (floren> a mi el segundo me sale significativo
[18:37] (mariajose> si
[18:37] (mariajose> cuanto te sale el valor de t
[18:37] (ehehtucu> ok
[18:37] (floren> me da 2,6
[18:37] (mariajose> si eso es sale 2,652
[18:37] (mariajose> y comolos grados de liberta d son 17
[18:38] (mariajose> sale que esta entre poer debajo de 0,02
[18:38] (mariajose> luego es significativo
[18:38] (mariajose> luego existe la diferencia
[18:39] (Bea> oks
[18:39] (mariajose> en el tercero
[18:39] (mariajose> la media de la sala A es 12,45 y el EE=1,068
[18:40] (mariajose> en la sala B l amedia es 11,89 y el EE= 1,032
[18:40] (mariajose> tomar esos datos
[18:40] (mariajose> que no los da el ejercicio
[18:41] (mariajose> y se calcula la diferecia entre las medias
[18:41] (jesusfernand> apuntados
[18:41] (floren> ok
[18:41] (ehehtucu> si
[18:41] (violeta> vale
[18:43] (mariajose> las n de A es 12 y la de B es 10
[18:43] (mariajose> el ultimo ejercicio
[18:43] (mariajose> es de medidas apareadas
[18:43] (mariajose> para ello debeis poner
[18:43] (mariajose> los datos en dos columnas
[18:43] (mariajose> y calcular lals diferecias entre las columnas
[18:44] (mariajose> luego sumar esas diferencias
[18:44] (mariajose> y calcular las media
[18:44] (mariajose> de las diferencias y el la desviacion estadar de las diferenicas
[18:45] (mariajose> como se señala en el ejercicio de lso pauntes
[18:45] (mariajose> una vez que teneis esos datos
[18:45] (mariajose> calculamos el valor de t
[18:45] (mariajose> en el denominador ponemos la diferecnia media
[18:45] (mariajose> y neel denominaor el EE de la diferencias
[18:47] (mariajose> es decir la desviacion estandar de las diferencias/la raiz cuadrada de n que en este caso es 9
[18:47] (mariajose> pues habiamos dicho que cada
[18:47] (mariajose> se contaban numero de personas
[18:48] (mariajose> aunque se les apliquen dos tratamientos diferenctes
[18:48] (mariajose> perdon el tamaño es 10
[18:48] (mariajose> 9 serian los grados de libertad
[18:48] (mariajose> de acuerdo
[18:49] (mariajose> me ahbeis seguido?
[18:49] (Bea> i
[18:49] (jesusfernand> si
[18:49] (floren> si
[18:49] (Bea> si
[18:49] (Pedro> si
[18:49] (violeta> si
[18:49] (mariajose> hacer para mañana los ejercicios y seguimos con la chi cuadrado
[18:50] (floren> ok
[18:50] (jesusfernand> ok
[18:50] (Bea> oks
[18:50] (violeta> vale
[18:50] (floren> hasta mañana
[18:50] (mariajose> alguna duda
[18:50] (jesusfernand> por mi no
[18:50] (vega> vale, hasta mañana
[18:50] (sara-garc> asta mañana
[18:50] (Pedro> no de momento
[18:50] (violeta> hasta mañana
[18:50] (ehehtucu> ok
[18:50] (jesusfernand> 7 abrazos
[18:50] (mariajose> bueno pues hasta mañana

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