[17:00] > hola
[17:00] (mariajose> hola
[17:02] (mariajose> esperamos un poco y empezamos
[17:02] (cbayona> hola, buenas tardes
[17:02] > ya van llegando
[17:05] (mariajose> empiezo ya
[17:05] (cbayona> vale
[17:05] (jesusfern> ok
[17:05] (mariajose> teneis alguna duda de ayer?
[17:05] (vega> ok
[17:05] (vega> ok
[17:05] (cbayona> no
[17:05] (jesusfern> no
[17:06] (mariajose> bueno pues explicare la chi cuadrado
[17:06] (mariajose> como os dije cuando hagais u trabajo de investigacion
[17:06] (mariajose> y elaboreis el protocolo
[17:06] (mariajose> en el apartado de material y metodo
[17:07] (mariajose> pondreis la svariables que vais a utilizar
[17:07] (mariajose> y si son categoricas o cualitativas
[17:07] (mariajose> el test autilizar es la chi cuadrado
[17:07] (mariajose> esta se calcula con los numeros enteros
[17:08] (mariajose> no era como la t que se calculaba con una medida de resumen como es la,media
[17:08] (mariajose> cuando son cualitativas
[17:08] (mariajose> y comparamos dos categorias y por tanto podemos analizarlo con una tabal de 2 x2
[17:08] (mariajose> se puede realizar comparacion de proporciones
[17:09] (mariajose> y calcular la z y por tanto saber a traves del valor de z si es o no significativa la diferencia
[17:09] (mariajose> pero cuando hay mas de dos categorias como nivel de educacion o clase socioeconomica se utiliza la chi
[17:10] (ehehtucu> ok
[17:10] (mariajose> por supuesto que raramente la calculareis con una calculadora ni a mano pero debeis de sber como se realiza el calculo par apoder
entenmder lo que aparece
[17:11] (mariajose> en la pantalla
[17:11] (mariajose> 8. LAS PRUEBAS 2
[17:11] (mariajose> Cuando necesitamos comparar la distribución de una variable
[17:11] (mariajose> categórica o cualitativa en una muestra, con la distribución de una variable
[17:11] (mariajose> categórica en otra muestra se utiliza la prueba de X2.
[17:11] (mariajose> Por ejemplo,
[17:11] (mariajose> se ha clasificado por clase socioeconómica, a las mujeres entre 20
[17:12] (reyesvida> buenas tardes!!
[17:12] (mariajose> y 64 años que se han atendido en el servicio de psiquiatría
[17:12] (mariajose> por auto envenenamiento, durante 2 años, se las ha definido como
[17:12] (mariajose> muestra A.
[17:12] (mariajose> Al mismo tiempo, se ha seleccionado otra muestra B
[17:12] (mariajose> utilizado mujeres de edad similar atendidas en el servicio de
[17:12] (mariajose> gastroenterología en el mismo hospital a las que se les ha
[17:12] (mariajose> aplicado la misma clasificación.
[17:12] (mariajose> Se establecieron cinco clasessocioeconómicas y también se
[17:13] (mariajose> clasificó a las mujeres de acuerdo a la ocupación de sus padres o esposos.
[17:13] (mariajose> Los resultados aparecen enla Tabla 8.1 de la documentación.
[17:13] (mariajose> mirar los datos de la tabla 8.1 de la documentacion
[17:14] (mariajose> Se quiere investigar si la distribución de las pacientes, por
[17:14] (mariajose> clases sociales, difiere en las dos unidades. Se enuncia la
[17:14] (mariajose> hipótesis nula de que “no hay diferencia entre estas dos
[17:14] (mariajose> distribuciones”. Para ello se utilizó el test de chi cuadrado.
[17:15] (mariajose> Es importante enfatizar aquí, que la prueba de X2 se calcula con
[17:15] (mariajose> los números reales de ocurrencias del suceso, no con porcentajes,
[17:15] (mariajose> proporciones, medias de observaciones, u otros estadísticos
[17:15] (mariajose> derivados.
[17:15] (mariajose> La prueba X2 se realiza siguiendo los siguientes pasos:
[17:15] (mariajose> Para cada número observado (O) en la tabla, se debe encontrar un
[17:16] (mariajose> número “esperado” (E).
[17:16] (mariajose> Para calcular el número esperado de cada casilla de la tabla, se
[17:16] (mariajose> multiplica Total filas x Total columnas y se divide entre el
[17:16] (mariajose> total.
[17:16] (mariajose>
[17:17] (mariajose> Esto se ha realizado en las columnas (2) y (3) de la Tabla
[17:17] (mariajose> 8.2, la columna (2), 11,80 = (22 x 155/289); 24,67 = (46 x
[17:17] (mariajose> 155/289); en la columna (3) 10,20 = (22 x 134/289); 21,33 = (46 x
[17:17] (mariajose> 134 /289) y así sucesivamente.
[17:17] (mariajose> Luego se resta cada número esperado de su correspondiente número
[17:17] (mariajose> observado.
[17:17] (mariajose> Cada diferencia para la muestra A es apareada para la misma cifra,
[17:17] (mariajose> pero con signo opuesto, en la muestra B. La suma de estas
[17:18] (mariajose> diferencias siempre equivale cero, por lo que los O-E se elevan al
[17:18] (mariajose> cuadrado y se dividen por los esperados.
[17:18] (mariajose> Finalmente se suman estos resultados, (0 – E)2 /E y su suma es
[17:18] (mariajose> el estadístico x2.
[17:20] (mariajose> mirar los datos en las tablas 81 y 8.2
[17:21] (mariajose> lo habeis entendido como se calculan los esperados?
[17:22] (ehehtucu> no del todo
[17:22] (mariajose> para calcular el esperadpo de la primera celda
[17:22] (mariajose> se calcula asi
[17:23] (mariajose> .se multiplica el total de la fila donde esta situada la celda
[17:23] (mariajose> por el total dela columna donde esta situada la celda
[17:23] (mariajose> y se divide por el total de datos
[17:24] (mariajose> cuantas mujeres hay enla primera celda?
[17:24] (vega> 17
[17:25] (mariajose> y el total de la fila donde esta la celda cuanto es?
[17:25] (vega> 22
[17:26] (mariajose> gracias vega
[17:26] (ehehtucu> 22
[17:26] (mariajose> y el total de la columna
[17:26] (ehehtucu> 155
[17:26] (vega> 155
[17:26] (mariajose> y el total de observaciones cuantas son?
[17:27] (mariajose> 289
[17:27] (ehehtucu> 289
[17:27] (mariajose> lluego las observadas en al primera celda son 17
[17:27] (mariajose> y las esperadas son
[17:28] (mariajose> total filas *total columnas/total
[17:28] (mariajose> 22x155/289
[17:28] (mariajose> esas son las esperadas para la primera columna
[17:28] (ehehtucu> ah ok
[17:28] (mariajose> bueno pues asi en todas las cecldas
[17:29] (mariajose> pero como se compensan las celdas si las sumariamos
[17:29] (mariajose> nos dan ceero por eso
[17:30] (mariajose> se calcula la chi con la siguientes formula sumatorio (Observadas -esperadas) elevado al cudrado para eliminar el efecto del signo
[17:30] (mariajose> y dividido ente el total
[17:31] (mariajose> volver a leer el ejemplo de arriba y ver si ahora lo ahbeies entendido
[17:33] (mariajose> queda claro ahora?
[17:33] (vega> si
[17:33] (ehehtucu> si
[17:33] (floren> entendido
[17:33] (jesusfern> si
[17:33] (Pedro> si
[17:33] (mariajose> una vez calculado el chi
[17:33] (mariajose> nos vamos ala tabla para ver si es significativo
[17:33] (mariajose> Esta es la X2 que aparece en el ejemplo de la documentación.
[17:34] (mariajose> X2 = 3,314 + 3,833 = 7,147 d.f. = 4 0,10[17:34] (mariajose>
[17:34] (mariajose> Lo veis?
[17:34] (floren> si
[17:34] (jesusfern> si
[17:34] (vega> si
[17:34] (reyesvida> si
[17:34] (mariajose> Habiendo obtenido un valor para x2, se mira en una tabla de
[17:34] (mariajose> distribución x2 la probabilidad de distribución ligada al valor
[17:35] (mariajose> (Tabla C Apéndice). Tal como con la tabla t, debemos entrar a esta
[17:35] (mariajose> tabla con cierto número de grados de libertad.
[17:35] (mariajose>
[17:35] (mariajose> Cuando se hace una comparación entre una muestra y otra, los
[17:35] (mariajose> grados de libertad es igual a (número de columnas menos uno) x
[17:35] (mariajose> (número de filas menos uno) (no cuentan la fila y la columna que
[17:35] (mariajose> contienen los totales). Para los datos de la Tabla 8.1 esto es (2-
[17:35] (mariajose> 1) x (5-1) = 4.
[17:36] (mariajose>
[17:36] (mariajose> Entrando a la Tabla C con 4 grados de libertad y leyendo a lo
[17:36] (mariajose> largo de la fila se encuentra que el valor de x2 (7,147) cae entre
[17:36] (mariajose> 3,357 y 7,779. La correspondiente probabilidad está entre:
[17:36] (mariajose> 0,10[17:37] (mariajose> dudas?
[17:38] (mariajose> lo veis?
[17:38] (mariajose> queda claro como se calculan los grados de libertad?
[17:38] (floren> si
[17:38] (Pedro> si
[17:38] (francisco> si
[17:39] (reyesvida> si
[17:39] (violetmariau> si
[17:39] (Nerea> si
[17:39] (Elena> si
[17:39] (mariajose> sigo
[17:39] (mariajose> Este resultado está bastante por encima del nivel convencional de
[17:39] (mariajose> significación del 0,05, o 5%, así que no se rechaza la hipótesis
[17:39] (mariajose> nula, por tanto, es muy posible que en la distribución de los
[17:39] (mariajose> pacientes según clases socioeconómicas, la población de la cual se
[17:40] (mariajose> obtuvo la muestra A, fuera la misma que la población de la que se
[17:40] (mariajose> obtuvo la muestra B.
[17:40] (mariajose> si el numero de observaciones en las celdas fuera inferio a 5
[17:41] (mariajose> esto nos lo avisa el programa
[17:41] (mariajose> y no aplia la chi
[17:42] (mariajose> o si la aplica avisa de que los resultados pueden no ser definitivos por que
[17:42] (mariajose> una celda tenga menso de 5 efectivos
[17:42] (mariajose> en ese caso ya aplica directamente la prueba exacta de Fisher
[17:42] (mariajose> qeu luego comentaremos
[17:43] (mariajose> como he comentado las cualitativas si estan en una tabal de 2x2 se puede realizar comapracion de proporciones
[17:43] (mariajose> COMPARACIÓN DE PROPORCIONES
[17:43] (mariajose> Anteriormente, en este capítulo, hemos comparado dos muestras con
[17:43] (mariajose> la prueba x2 respondiendo a la pregunta: “¿Son significativamente
[17:44] (mariajose> diferentes las distribuciones en cinco clases sociales de los
[17:44] (mariajose> miembros de estas dos muestras?”. Otra forma de plantear esta
[17:44] (mariajose> pregunta “¿Son las proporciones relativas de estas dos muestras
[17:44] (mariajose> las mismas en cada clase?”
[17:44] (mariajose> Por ejemplo, un médico de empresa de una gran fábrica quiere
[17:44] (mariajose> inmunizar a los empleados contra la influenza. Se dispone de 5
[17:44] (mariajose> vacunas de varios tipos basadas en los actuales virus, pero nadie
[17:45] (mariajose> conoce cuál es el más adecuado.
[17:45] (mariajose> De los 1350 empleados que aceptanser inmunizados con alguna de
[17:45] (mariajose> las vacunas en la primera semana de Diciembre.
[17:45] (mariajose> El médico divide el total en 5 grupos aproximadamente iguales.
[17:45] (mariajose> Existen diferencias entre los números totales debido a la
[17:45] (mariajose> compleja organización de la fábrica.
[17:45] (mariajose> En la primera semana del mes de Marzo siguiente, examinó los
[17:45] (mariajose> registros para valorar cuántos empleados tuvieron influenza
[17:46] (mariajose> y cuántos no.
[17:46] (mariajose> los datos fueron analizados con la prueba x2.
[17:46] (mariajose> Se calcularon los valores esperados,
[17:46] (mariajose> según la hipótesis nula es que no hay diferencia entre las vacunas
[17:46] (mariajose> y su eficacia contra la influenza.Posteriormente se sigue el
[17:46] (mariajose> procedimiento mostrado en la Tabla 8.1 y la Tabla 8.2.
[17:47] (mariajose> Los cálculos hechos en la Tabla 8.6 muestran que la x2 con 4
[17:47] (mariajose> grados de libertad es 16,564, y 0,001[17:47] (mariajose> altamente significativo. Pero ¿qué significa esto?
[17:47] (mariajose> X2 = 16,564, grados de libertad = 4, 0,001[17:47] (mariajose> PARTICIÓN DE X2
[17:48] (mariajose> mirar la tabla 8.5 y 8.6
[17:51] (mariajose> si veis la tabla 8.6 la vacuna que mas participa en el tamaño de la chi es la III
[17:51] (ehehtucu> si
[17:52] (mariajose> luego ahora deberiamos realizar el analisis eliminando esta vacuna
[17:53] (mariajose> y volver a analizar si con el resto de las vacunas tambien se mantiene la diferencia significativa
[17:54] (mariajose> Los datos de la Tabla 8.6 muestran que la mayor contribución a
[17:54] (mariajose> la x2 total viene de los números para la Vacuna III. Estos son
[17:54] (mariajose> 8,889 y 1,778, lo cual junto equivale a 10,667. Si se resta este
[17:54] (mariajose> valor del total de x2, 16,564 – 10,667 = 5,897. Nos da una cifra
[17:54] (mariajose> aproximada para la x2 de los remanentes de la tabla con 3 grados
[17:54] (mariajose> de libertad (eliminando la vacuna III hemos reducido la tabla a 4
[17:54] (mariajose> filas y 2 columnas).
[17:55] (mariajose> Entonces encontramos que 0,1[17:55] (mariajose> aunque, sea una aproximación mas grosera.
[17:55] (mariajose>
[17:55] (mariajose> Para comprobarlo exactamente aplicaremos la prueba x2 a las
[17:55] (mariajose> cifras en la Tabla 8.4 menos la fila para la vacuna III. En otras
[17:55] (mariajose> palabras, la prueba se realiza ahora con las cifras para las
[17:55] (mariajose> vacunas I, II, IV y V. En estas cifras x2 = 2,983; grados de
[17:55] (mariajose> libertad = 3; 0,1[17:55] (mariajose> límites que obtuvimos con la aproximación dada arriba. Podemos
[17:56] (mariajose> concluir que las cifras para la vacuna III son responsables del
[17:56] (mariajose> resultado altamente significativo de la x2 total de 16,564.
[17:56] (mariajose> Pero esto no es suficiente. Antes de concluir a partir de
[17:56] (mariajose> estos números que la vacuna III es superior a
[17:56] (mariajose> las otras debemos llevar a cabo una comprobación de otras posibles
[17:56] (mariajose> explicaciones para la diferencia encontrada. El proceso de
[17:56] (mariajose> aleatorización en la elección de las personas para recibir cada
[17:56] (ehehtucu> en otras palabras no se debe acontentar si sale todo el analisis isgnificativo debemos verificar si un subtotal es significativoy ver el pq con
respecto a los otros
[17:57] (mariajose> una de las vacunas debería haber compensado cualquier diferencia
[17:57] (mariajose> entre los grupos, pero puede haber permanecido alguna diferencia
[17:57] (mariajose> el problema de la chi
[17:57] (mariajose> es qeu no discrimina
[17:57] (mariajose> quien es el responsale de la diferencia significativa
[17:58] (mariajose> por eso es adecuado ver qeu categoria tiene un mayor imapcto ene l valor de la chi
[17:58] (mariajose> y eliminadola volver a realizar el analisi
[17:58] (mariajose> a veces no esta tan claro
[17:58] (mariajose> pues no todas las vacunas son igulaes
[17:58] (mariajose> lo qeu nos interesa es saber
[17:58] (mariajose> cual es la que tiene mas impacto
[17:59] (mariajose> esto puede ser igual si se comparan diferentes actuaciones
[17:59] (mariajose> lo qeu nos interesa es saber
[17:59] (mariajose> que actuacion, tratamietno oi tecnica es al mas beneficiosa para el enfermo
[18:00] (mariajose> por eso siempre es adecuado revisar el impacto de cada categoria en el valor total de la chi
[18:01] (mariajose> por eso es adecuado ver si la diferencias encontardas son reales o son debidas a otras
[18:02] (mariajose> debido al azar.
[18:02] (mariajose> Así nos debemos plantear: ¿Tenia la población que recibió la
[18:02] (mariajose> vacuna III la misma probabilidad de estar expuesta a la infección
[18:02] (mariajose> que aquéllos que recibieron las otras vacunas? ¿Podían tener un
[18:02] (mariajose> elevado nivel de inmunidad previa a la infección? ¿Eran
[18:02] (mariajose> comparables en estatus socioeconómico? ¿Tenian una edad similar en
[18:02] (mariajose> promedio? ¿Estaban los sexos distribuidos de forma comparable?
[18:02] (mariajose> Aunque algunas de estas características podían haber sido más o
[18:03] (mariajose> menos compensada por el proceso de aleatorización estratificada,
[18:03] (mariajose> lo adecuado es comprobar que han sido igualados, antes de atribuir
[18:03] (mariajose> la discrepancia numérica en el resultado, a la potencia de la
[18:03] (mariajose> vacuna.
[18:04] (mariajose> en definitiva si los dos grupos eran comparables y se habian controlado lso posibles sesgos de seleccion
[18:04] (mariajose> de acuerdo
[18:04] (mariajose> ha quedado clara la chi cuadrado
[18:04] (jesusfern> creo que si
[18:04] (reyesvida> ok
[18:04] (mariajose> en resumen
[18:05] (floren> creo que si
[18:05] (mariajose> se utiliza para variables categoricas
[18:05] (mariajose> se utilizan siempre numeros reles
[18:05] (mariajose> reales nuna medidas de resumen
[18:05] (mariajose> nunca medidas de resumen
[18:05] (mariajose> se calcula a partir de lso numeros observados
[18:06] (mariajose> los numeros esperados
[18:06] (mariajose> y estos se calculan en cada celda
[18:06] (mariajose> total de columnas x total de filas elevado al cuadrado/ total de observaciones
[18:06] (mariajose> y se suman
[18:07] (mariajose> este es el valor de la chi
[18:07] (mariajose> y se mira en la tabla de la chi si es significativo o no
[18:07] (mariajose> a la tabla entramos por los gardo de libertad
[18:08] (mariajose> y aqui los grados son filas-1 x columnas -1
[18:08] (mariajose> de tal forma qeu si hay 2 columnas y 5 filas los numeros de grados de libertad son 4
[18:08] (mariajose> que cuando el numero de efectivos en las celdas es inferior a 5 el calculo se realiza con reservas
[18:09] (mariajose> queda claro ahora?
[18:09] (jesusfern> si
[18:09] (Pedro> si
[18:09] (floren> creo que si
[18:09] (sara_garc> si
[18:09] (reyesvida> si
[18:09] (seba> bien
[18:09] (Elena> si
[18:09] (vega> si
[18:09] (Nerea> si
[18:09] (mariajose> os habeis descargado el epidat?
[18:09] (cbayona> si
[18:09] (Pedro> si
[18:10] (jesusfern> si
[18:10] (floren> yo si me lo descar
[18:10] (violetmariau> si
[18:10] (floren> pero no lo he probado
[18:10] (mariajose> nopodemos hacer los ejercicios aquie pues es un poco tedioso a manos asi qeu este fin de semana hacer lso ejercicios en el epidat
[18:10] (mariajose> y vereis como sale automatico
[18:10] (Pedro> ok
[18:10] (seba> vale
[18:10] (jesusfern> vale
[18:10] (francisco> ok
[18:11] (mariajose> buenos pues ahora comento un poco de la prueba exacta de fisher
[18:11] (mariajose> esta el programa tambien lo hace directamente
[18:11] (mariajose> cuando alguna d elas celdas tiene meno de 5 efectivos
[18:11] (mariajose> el calculo es factorial
[18:11] (mariajose> si teneis ganas os lo leeis para entender somo se calcula pero esto
[18:12] (mariajose> tambienlo realiza directamente el programa
[18:12] (floren> una ??
[18:12] (mariajose> tambien realizar el ejercicio del tema 9 en el epidat
[18:13] (floren> los ejercicos resuelto te mandamos el resultado solo o el desarrollo
[18:13] (floren> ??
[18:13] (mariajose> solo leresultado
[18:13] (floren> ok
[18:13] (mariajose> solo el resultado
[18:13] (violetmariau> vale
[18:13] (mariajose> que es lo que aparece en la pantalla
[18:13] (reyesvida> mas breve asi
[18:13] (Pedro> ok
[18:14] (floren> sino es muy largo
[18:14] (seba> ok
[18:14] (mariajose> en principio he qeudado con Mª Jesus qeu mandeis los ejercicios antes del 31 de diciembre pero si podemso ir haciendolos en clase mejor
[18:15] > eso , que se estropean las navidades si no se entregan antes
[18:15] (mariajose> pero solo mandarme los resultdados y si son significativos o no bueno lo que aparece en la pantalla
[18:15] (reyesvida> vale
[18:15] (mariajose> bueno sigo
[18:15] (floren> ok
[18:15] (Pedro> ok
[18:15] (jesusfern> perfecto
[18:15] (mariajose> la prueba exacta
[18:16] (mariajose> se disponen los datos en una tabla como la chi
[18:17] (mariajose> y se pone la fila donde este el valor mas pequeño arriba es decir en la primera fila
[18:17] (ehehtucu> y como puedo obtener este programa epidat
[18:17] (mariajose> poreriormente se iguala esa celda a cero y se recalculan todos los valores del interio manteniendo iguales los marginales
[18:17] (ehehtucu> disculpe la interruccion
[18:17] (seba> si, yo no lo puedo bajar de la pagina de la junta de galicia
[18:18] (mariajose> en principio
[18:18] (mariajose> si pones epidat
[18:18] (mariajose> en google
[18:18] (mariajose> sale el programa dela xunta
[18:18] (mariajose> se debe poder bajar ya
[18:19] (mariajose> desde luego es gratis
[18:19] (francisco> de la junta de galicia si que se puede
[18:19] (francisco> rellenas el formulario y ya esta
[18:19] (floren> yo si pude
[18:19] (ehehtucu> probare
[18:20] (Pedro> el de la junta es rapido y piden pocos datos
[18:20] (ehehtucu> sio me daria please esa pagina de galicia
[18:20] (mariajose> sigo
[18:20] (Pedro> ok
[18:21] (mariajose> a aprtir de ahi hay un calculo de tablas
[18:21] (francisco> http://dxsp.sergas.es/ApliEdatos/Epidat/cas/default.asp
[18:21] (mariajose> posibles = al menor nuemro marginal mas uno
[18:21] (mariajose> de tal forma qeu si el menor nuemro marginal es 7 el posible nuemro de tabals qeu voy a encontara es 8
[18:22] (mariajose> y asi se realiza un calculo factorial
[18:22] (mariajose> qeu nunca vais a realizar
[18:22] (mariajose> pero qeu os lo comentopara que os suene
[18:23] (mariajose> 9. PRUEBA EXACTA.
[18:23] (mariajose> Cuando el numero de observaciones es pequeño, no es
[18:23] (mariajose> posible aplicar la prueba x2 (Capítulo 8) y se aplica la
[18:23] (mariajose> prueba exacta creada por Fisher, Irwin y Yates que permite
[18:23] (mariajose> realizar los cálculos para un numero pequeño de
[18:23] (mariajose> observaciones. Se han publicado tablas basadas en ella– por
[18:23] (mariajose> ejemplo por Geigy. – que señalan los niveles para los
[18:23] (mariajose> cuales se puede rechazar la hipótesis nula. El método aquí
[18:24] (mariajose> descrito permite calcular la probabilidad exacta de forma
[18:24] (mariajose> fácil, con la ayuda de una calculadora.
[18:24] (mariajose> 10. PRUEBA DE RANGOS.
[18:25] (mariajose> bueno pues hacer el ejercicio dell tema 9 con el programa y vereis qeu facil sale todo Fisher, yates, chi cuadrado
[18:25] (mariajose> bien para acabar esta tarde
[18:26] (mariajose> habalaremos un poco de las pruebas de rangos para qeu os suenen
[18:26] (mariajose> cuadno aplicamos la chi y la t es cuando los valores siguen distribuciones normales
[18:27] (mariajose> pero si los valores no siguen distribuciones normales se aplican las pruebas de rangos
[18:27] (mariajose> Las distribuciones poblacionales se suelen definir,
[18:27] (mariajose> por parámetros tales como la media y la desviación
[18:27] (mariajose> estándar. Para distribuciones no normales necesitaremos
[18:27] (mariajose> conocer además otros parámetros tales como el grado de
[18:27] (mariajose> apuntamiento, ya que la media y la desviación estándar
[18:27] (mariajose> identifican únicamente la distribución Normal. La prueba t
[18:28] (mariajose> descrita anteriormente solo puede aplicarse si los datos
[18:28] (mariajose> provengan de una población distribuida Normalmente. Sin
[18:28] (mariajose> embargo, si pensamos que los datos no provienen de una
[18:28] (mariajose> población distribuida Normalmente, entonces hay que aplicar
[18:28] (mariajose> otras pruebas.
[18:28] (mariajose>
[18:28] (mariajose> Cuando los datos no siguen una distribución normal, no
[18:28] (mariajose> se pueden explicar por unos pocos parámetros y, así a las
[18:29] (mariajose> que pruebas que se aplican cuando la distribución no es
[18:29] (mariajose> normal, se les denomina “no paramétricas”. Aunque, si los
[18:29] (mariajose> tamaños muestrales en ambos grupos son grandes, la falta de
[18:29] (mariajose> Normalidad es menos importante, y se podrían aplicar las
[18:29] (mariajose> pruebas para muestras grandes ya descritas.
[18:30] (mariajose> logicamente a medida que se incrementa el tamaño de la muestra mas se parecera a l apoblacion total
[18:31] (mariajose> y por tanto se entiende que la distribucion sera normal
[18:31] (mariajose> en realidad casi siempre cuadno no se distribuye segun una distribucion normal es debido
[18:32] (mariajose> a que el tamaño de la muestra es pequño y por tanto hay mas riegso de valores extremos
[18:32] (mariajose> es entonces cuando hay que aplicar ls otras pruebas las no parametricas
[18:33] (mariajose> bsasadas en el calculo de rangos
[18:33] (mariajose> basadas en el calculo de rangos
[18:33] (mariajose> basado en el calculo de rangos
[18:33] (mariajose> Wilcoxon, Mann y Whitney describieron pruebas de suma
[18:33] (mariajose> de rangos, que se ha demostrado que son la misma. Por
[18:34] (mariajose> acuerdo, ahora se han adscrito la prueba de Wilcoxon para
[18:34] (mariajose> datos pareados y la prueba U de Mann-Whitney para datos no
[18:34] (mariajose> apareados.
[18:34] (mariajose> Las ventajas de estas pruebas, basadas en rangos, son que
[18:34] (mariajose> se pueden usar con seguridad cuando se manejan datos que no
[18:34] (mariajose> tienen una distribución totalmente Normal, que son rápidos
[18:34] (mariajose> de realizar y, que no es necesaria una calculadora. Los
[18:34] (mariajose> datos con distribución No-Normal se pueden, transformar
[18:35] (mariajose> usando logaritmos u algún otro método para que tengan una
[18:35] (mariajose> distribución Normal y se pueda realizar una prueba t (de
[18:35] (mariajose> Student). Consecuentemente, la adopción del mejor
[18:35] (mariajose> procedimiento hay que valorarlo cuidadosamente. La magnitud
[18:35] (mariajose> y naturaleza de la diferencia entre dos muestras se
[18:35] (mariajose> comprende más claramente a través de desviaciones estándar
[18:35] (mariajose> y pruebas t de Student que por pruebas no-paramétricas.
[18:36] (mariajose> para ver la significacion segun numero de pares hay qeu ir a la tabla D
[18:38] (mariajose> si tomais el ejemplo de la tabla 10.1 vereis que primero se ponen los pacientes y luegolas dos mediciones a comparar
[18:40] (mariajose> lo veis?
[18:40] (jesusfern> si
[18:40] (Pedro> si
[18:40] (reyesvida> si
[18:40] (mariajose> seguidamente se calcula en la columna 4 la diferencia
[18:40] (jesusfern> si
[18:40] (violetmariau> SI
[18:41] (mariajose> y luego el lugar del rango
[18:41] (mariajose> sin tener en cuenta el signo
[18:41] (mariajose> como hay dos unos
[18:41] (mariajose> uno ocuparia el lugar 1 y elotro lelugar 2
[18:42] (mariajose> entonces se suma los dos lugares y se divide por el numero de unso qeu hay qeu en este caso son dos
[18:42] (mariajose> entonces 1+2/2=1,5 por eso
[18:42] (mariajose> en el rango no aparece 1 no 2 sino
[18:42] (mariajose> qeu aparece el 1, 5 y tora vez el 1,5
[18:42] (mariajose> lo veis?
[18:43] (jesusfern> si
[18:43] (reyesvida> si
[18:43] (mariajose> qeu sorresponcden a los lugares 1 y 2
[18:43] (mariajose> por eso el valor 2 ocupa el lugar 3
[18:43] (mariajose> y luego ahy 4 treses
[18:44] (mariajose> que ocuparian los lugares 4,5,6,7
[18:44] (mariajose> se suman el 4+5+6+7/4 =5.5
[18:44] (mariajose> por tanto hay 5.5 cuatro veces qeu se corresponde con los lugares 4,5,6, y 7
[18:45] (mariajose> por eso el valor 5 ocupa el lugar 8 y el 7 el lugar 9
[18:45] (mariajose> lo seguis?
[18:45] (floren> yo la verdad es que me he perdido
[18:46] (ehehtucu> ya somos 2
[18:46] (Elena> regular
[18:46] (mariajose> lee un poco lo que he puesto
[18:46] (floren> espera
[18:48] (floren> vale ya lo vi
[18:48] (floren> era lo del rango
[18:48] (mariajose> hay qeu compara con la tabla 10.1
[18:48] (mariajose> si
[18:48] (floren> como ordenerlo
[18:48] (mariajose> eso es
[18:49] (mariajose> como establecer el rango
[18:49] (floren> si
[18:49] (mariajose> pùes luego sumamoslos rangos
[18:49] (mariajose> la columna 5 es el rango sin tener en cuenta el signo
[18:50] (mariajose> y lacolumna 6 es la mismo pero poniendo el signno qeu tenia esa fila en la columna 4
[18:50] (mariajose> lo veis?
[18:50] (ehehtucu> ok
[18:50] (jesusfern> si
[18:50] (floren> ahora si
[18:50] (mariajose> bien ahora sumamos los rangos de cada signo
[18:50] (mariajose> es decir los positivos con los positivos
[18:51] (mariajose> y los negativos con los negartivos
[18:51] (mariajose> y el menor valor es el qeu vamos a buscar a la tabla segun el numero de pares que tengamos
[18:51] (mariajose> cuantos nuemros de pares teenmso aqui?
[18:52] (mariajose> 10 no?
[18:52] (jesusfern> por pares te refieres a los 10 pacientes?
[18:52] (mariajose> si
[18:52] (jesusfern> ok
[18:52] (reyesvida> claro
[18:52] (mariajose> tenemso dos pares de observaciones que comparamos
[18:53] (ehehtucu> si
[18:53] (mariajose> vais a la tabla d
[18:53] (sara_garc> aha
[18:53] (mariajose> estais con la tabla
[18:53] (floren> si
[18:53] (mariajose> l aprimera columna son los pares
[18:53] (mariajose> y las otrsa dos son los valores
[18:54] (mariajose> donde por debajo es significativo
[18:54] (mariajose> y por enciam de ese valor no
[18:55] (ehehtucu> ok
[18:55] (mariajose> luego si hemos sumado los negartivos y nos sale 23,5 y suponga que los positivos 36
[18:55] (mariajose> el valor qeu cogemso es el menor luego cogeremso el 23,5
[18:55] (mariajose> y nos vamos a la tabla enla fila de 10 pares
[18:56] (mariajose> y qeu valor nos aparece para un 0.05 de significacion?
[18:56] (ehehtucu> 8
[18:56] (jesusfern> 8
[18:56] (mariajose> bien
[18:56] (floren> 8
[18:57] (mariajose> luego como veis en esa fila con una significacion de 0.001 el valor es 3
[18:57] (mariajose> eso quiere decir que valores supoeriores de 8 no son significativos
[18:57] (mariajose> luego el valor de 23,5 es significativo o no?
[18:57] (ehehtucu> no
[18:58] (jesusfern> no
[18:58] (reyesvida> no lo es
[18:58] (ehehtucu> osea ese 8 es el punto de referencia
[18:58] (mariajose> si
[18:59] (mariajose> a medida qeu disminuye para ese par es significativo
[18:59] (mariajose> pero si es mayor no lo es
[18:59] (mariajose> si tuvieras en vez de 10 14 pares cual seria el valor de referecnia?
[18:59] (jesusfern> 21
[18:59] (ehehtucu> 21
[18:59] (mariajose> bien
[18:59] (jesusfern> seguiria siendo no significativo
[18:59] (mariajose> si
[19:00] (floren> vale ya lo pillo
[19:00] (ehehtucu> si
[19:00] (mariajose> por qeu seria mayor
[19:00] (mariajose> bueno lo habeis entendido
[19:00] (mariajose> mas o menos
[19:00] (ehehtucu> mas o menos
[19:01] (Nerea> si
[19:01] (floren> mas o menos
[19:01] (sara_garc> mas o menos tambien
[19:01] (mariajose> siempre qeu no siga una distribucion normal pruebas d erangos
[19:01] (jesusfern> cre que si
[19:01] (mariajose> vale
[19:01] (vega> mas o menos
[19:01] (sara_garc> habra que estudiarlo con calma
[19:01] (Pedro> eso
[19:01] (jesusfern> si, habra que resivarlo
[19:01] (ehehtucu> con mucha calma
[19:01] (mariajose> mirarlo un poco si quiereis pero no hagais estos ejercicios pues on un pococ tediosos a mano
[19:02] (ehehtucu> ok
[19:02] (sara_garc> vale
[19:02] (floren> y el epidat es facil de usar???
[19:02] (reyesvida> de acuerdo
[19:02] (jesusfern> perfecto
[19:02] (mariajose> que os suene los nombres de las pruebas para qeu cuando aparezcan sepais de qeus etrata y por quese aplican
[19:02] (mariajose> el epidat es muy facil de usar
[19:03] (Pedro> es intuitivo? habrá algun pdf con las instrucciones como el g stat?
[19:03] (mariajose> si teneis problemas lo podemos explicar el proximo dia
[19:03] (floren> ok
[19:03] (jesusfern> vale
[19:03] (Pedro> ok
[19:03] (reyesvida> vale
[19:03] (reyesvida> me parece bien
[19:03] (sara_garc> la proxima clase el martes no?
[19:04] (mariajose> el martes si
[19:04] (floren> vale
[19:04] (Nerea> ok
[19:04] (seba> ok
[19:04] (ehehtucu> nos vemos
[19:04] (sara_garc> ok gracias
[19:04] (mariajose> bueno por hoy si no teneis mas dudas lo dejamos
[19:04] (Elena> vale
[19:04] (floren> adios
[19:04] (francisco> ok
[19:04] (reyesvida> entendido
[19:04] (floren> nos vemos
[19:04] (mariajose> adios
[19:04] (Pedro> ok, hasta luego
[19:04] (ehehtucu> bye
[19:04] (seba> gracias
[19:04] (reyesvida> bueno, hasta el martes
[19:04] (jesusfern> si no recuerdo mal hoy tocais a 8 abrazos por cabeza
[19:04] (sara_garc> chao
[19:04] (reyesvida> adios
[19:04] (violetmariau> nos vemos el martes
[19:04] (francisco> adios
[19:04] (mariajose> buen fin de semana
[19:04] (ehehtucu> igual
[19:04] (Nerea> adios
[19:04] * Parts: mariajose (direccion@206.Red-81-37-229.dynamicIP.rima-tde.net)
