TEMA 13

Tema 13: Pruebas paramétricas más utilizadas en enfermería. T de student y Anova.

El análisis bivariado de variables cualitativas y cuantitativas es muy frecuente ya que nos permite saber si las categorías de una variable presentan unos valores medios similares o no. De esta manera podemos comparar las medias en distintos casos

- Media de una variable respecto a un valor de interés.

- Media de dos muestras apareadas o dependientes

- Media de dos muestras desapareadas o independientes

 Los test:

• Paramétricos: T de student y Anova

• No paramétricos: prueba U de Mann-Whitney, test Wilconxon y Test Kruskal-Wllis.

Los test paramétricos se utilizan si la relación entre ambas medias sigue una distribución normal, mientras que si no lo hace se realiza un test no paramétrico.

Para comprobar la normalidad podeos hacer el test de Kolmogorov-Smirnov (si n>50) o el test de Shapiro-Wilk (si n<50), también podemos hacerlo mediante pruebas gráficas como el histograma o la prueba del lápiz grueso, o mediante métodos descriptivos como la IQR/S.

T de Student.

Con la t de Student comprobamos si existe una diferencia estadísticamente significativa entre las medias de dos muestras o grupos. Es decir, comprobamos si las dos medias difieren más de lo que consideramos normal cuando las muestras proceden de la misma población o, lo que es lo mismo, si las medias no difieren entre sí más de lo que normal que difieran los sujetos entre sí.

Este test nos permite comprobar si dos muestras proceden o no de la misma población y si hay diferencia entre las dos medias, utilizándose cuando N>30.

Para poder utilizarla esta debe seguir una distribución normal y que exista igualdad de varianzas, midiéndose esta mediante el test de Levene, de forma en que si el resultado es mayor que 0,05 se asume la igualdad de varianzas y si es menor se descarta esta.

Fórmula: 

Tras ello comprobaremos su resultado en la tabla sobre los valores críticos de la distribución t de Student y si la T obtenida es mayor que la t teórica se rechazará H0.

En ocasiones se puede presentar la situación que las dos varianzas sean distintas o que partamos de la hipótesis de que las poblaciones de donde se han obtenido las muestras tengan varianza distintas.

Hay que dar un paso intermedio y tener en cuenta la F (Fisher-Snedecor) o prueba de Levene que sale en los resultados del SPSS.

Anova.

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

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

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

Está muy ligado al diseño experimental, es la base del análisis multivariable.

Con el análisis de varianza comprobamos si existen diferencias estadísticamente significativas entre más de dos grupos.

- Comprobamos si las diversas muestras podemos considerarlas muestras aleatorias de la misma población.

Es el método apropiado cuando tenemos más de dos grupos en el mismo planteamiento. En vez de comparar las medias de dos en dos, utilizamos el análisis de varianza

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

El análisis de varianza, analizando varios grupos simultáneamente, nos dirá si entre las medias de los grupos hay o no hay diferencias significativas (superiores a la variabilidad normal dentro de los grupos). Se basa en el cálculo del estadístico F de Fisher- Schnedecor

EJEMPLOS: T de Student