TEMA 13

TEMA 13: PRUEBAS PARAMÉTRICAS MÁS UTILIZADAS EN ENFERMERÍA

ANÁLISIS BIVARIADO VARIABLE CUALITATIVA Y CUANTITATIVA

Muy frecuente. Nos interesa saber si las medias de una y otra son similares o no.

 - Las medias son apareadas o dependientes: Significa que se influyen entre ellas.

 - Las medias son desparejadas o independientes: Significa que no se influyen entre ellas.

Test a aplicar:

 • Paramétricos 

 - T de student para 1 o dos muestras (o categorías) (apareadas o independientes). 

 - ANOVA (para más de dos muestras o categorías independientes) 

• No paramétricos 

 - Prueba U de Mann-Whitney (muestras independientes) 

 - Test Wilconxon (muestras apareadas) 

 - Test Kruskal-Wallis (más de dos muestras o categorías)

1. Determinar si hay 1 o más muestras independientes o apareadas

2. Determinar si usaremos test paramétricos (sigue una distribución normal) o no paramétricos (no sigue una distribución normal)

3. Para la normalidad hacer test de kolmogorov- Smirnov (n>50) o Shapiro-Wilk (n<50)

T-STUDENT

• Criterios de parametricidad 

 - Distribución Normalidad (Test K-S o Shapiro) 

 - Homocedasticidad o igualdad de varianzas 

 - Test Levene. 

 -  F> 0,05: Se asume igualdad de varianzas 

 -  F< 0,05: No hay igualdad de varianzas 

 - N muestral > 30 

• Permite contrastar 

 - Sí dos muestras proceden o no de la misma población. 

 - Si hay diferencia entre las dos medias. 

• Las muestras 

 - Muestras independientes 

 - Muestras dependientes 

• Esta función matemática nació en la fábrica de cerveza Guinness.

• Con esto se comprueba si existe una diferencia estadísticamente significativa entre las medias de dos muestras o grupos.

Vídeo explicativo para usar T-Student: https://www.youtube.com/watch?v=Q-PFnVaLVmo

ANOVA

Método para comparar dos o más medias. Permite estudiar la asociación entre una variable cuantitativa y una variable cualitativa de más de dos categorías, siempre que la cuantitativa siga una distribución norma

Es el método apropiado cuando tenemos más de dos grupos en el mismo planteamiento. Se basa en el cálculo del estadístico F de Fisher- Schnedecor.

- En el caso de que haya diferencias entre los grupos, el mero análisis de varianza no dice directamente entre qué grupos está la diferencia; habrá después que comparar los grupos de dos en dos mediante procedimientos análogos (hay varios) a la t de Student, denominados contrastes posteriores: Análisis de comparaciones múltiple o “Post-hoc”.

Vídeo explicativo: https://www.youtube.com/watch?v=WVM_jZSCSzE&feature=emb_logo