Pruebas NO paramétricas (T.11)
CHI-CUADRADO
Esta es la prueba más utilizada a la hora de analizar dos variables cualitativas. Se utiliza para valorar la independencia entre dos variables nominales u ordinales
Para valorar la independencia se debe calcular “la frecuencia esperada” (valores que indicarían la independencia absoluta) y compararla con las frecuencias observadas (la que recogen los datos). De esta manera debemos suponer la hipótesis cierta, y estudiar como es de probable que siendo iguales los dos grupos a comparar se obtengan resultados como los obtenidos o diferentes.
Para obtener la frecuencia esperada calculamos el producto de los valores totales marginales dividido por el número total de casos (n)
Las condiciones para aplicar Chi-Cuadrado son:
- Observaciones independientes
- Utilizar variables cualitativa
- Más de 50 casoss
- La frecuencias teóricas o esperadas en cada casilla no deben ser inferior a cinco, de serlo se utilizarían pruebas para métricas
Para trabajar con esta prueba se suelen utilizar tablas de contingencia-Frecuencias absolutas, en las que se registran y analizan la asociación entre dos o más variables cualitativas.
Otro concepto que debemos tener en cuenta son los grados de libertad (gl), que es el número de valores o datos que pueden variar libremente dado un determinado resultado, calculándose restando 1 al número de categorías (K-1). Si existen dos criterios de clasificación, ser calculará (Filas-1)·(Columnas –1). Esto se calcula cuando H0 es positivo.
Grado de significación = alfa, el grado de significación para las ciencias de la salud suele ser 0,05
Prueba de Chi-Cuadrado:
Pasos a seguir:
1. 1. Plantear las hipótesis que someteremos a prueba
2. 2. Realizaremos tablas con los datos observados
3. 3. Calculamos las frecuencias esperadas
4. 4. Aplicamos la fórmula:
5. 5. Miramos la tabla de grado de libertad/grado de significación para calcular Chi-cuadrado teórica, y confrontamos el valor obtenido con la fórmula anterior y este nuevo valor.
6. 6. Solución
Ejemplo: ¿Existen diferencias en el consumo de alcohol en función del sexo?
1. 1. H0: No existe asociación entre el consumo de alcohol y el sexo
H1: Si existe asociación entre el consumo de alcohol y el sexo
2. 2.
|
V1= sexo |
V2=consumo de alcohol |
||
|
|
C1= No |
C2=Sí |
Total |
|
F1= Chico |
a=33 |
b= 102 |
a+b=135 |
|
F2= Chica |
c= 45 |
d=99 |
c+d= 144 |
|
Total |
a+c= 78 |
b+d= 201 |
n= 279 |
|
V1= sexo |
V2=consumo de alcohol |
||
|
|
C1= No |
C2=Sí |
Total |
|
%F1 |
24,44% |
75,55% |
100% |
|
%F2 |
31,25% |
68,75% |
100% |
|
%Total |
27,95% |
72,04% |
100% |
|
V1= sexo |
V2=consumo de alcohol |
||
|
|
C1= No |
C2=Sí |
Total |
|
% C. Alcohol |
42,30% |
50,74% |
48,38% |
|
% C. Alcohol |
57,69% |
49,25% |
51,61% |
|
%Total |
100% |
100% |
100% |
3.
3.
4.
5. 5. Grado de significación: 0,05
Grado de libertad: (filas-1)(columnas-1)= 1
Chi cuadrado Teórica (mirando en la tabla)= 3.8415
X2 (1,5) < X2 teórico (3,8415) à Aceptamos la hipótesis nula ya que no hay diferencia en los datos más allá de la que habría si la diferencia fuera producto del azar.
6. 6. Solución: No existe asociación entre el consumo de alcohol y el tabaco a un nivel de asociación de 0,05
ODDS RATIO (OR)
Este es una medida utilizada para comunicar los resultados de una investigación en salud, correspondiendo a un coeficiente entre 2 odds (formas alternativas de expresar la posibilidad de ocurrencia de un evento)
- No tiene dimensiones.
- El rango va de 0 a ∞
- OR=1 indica que no hay asociación (independencia)
- OR>1 la presencia del factor de exposición (V1.1) se asocia a mayor ocurrencia del evento (V2.1)
- OR<1 la presencia del factor de exposición (V1.1) se asocia a menor ocurrencia del evento (V2.1)
Fórmula:
Ejemplo anterior:
Como OR para F1 < 1 el factor de exposición V1.1 se asocia a menor ocurrencia del evento V2.1, luego “ser chico” es un factor protector.
Como OR para F2 > 1 el factor de exposición V 1.2 se asocia a mayor ocurrencia del evento, liego “ser chica” es un factor de riesgo.
FE MENORES DE 5
En el caso de que las frecuencias esperadas sean menores de 5 no podemos utilizar Chi Cuadrado, para solucionarlo podemos:
- Utilizar la prueba exacta de Fisher.
- Utilizar la corrección de Yates.
- Reagrupar los valores de las categorías.
Comentarios
Publicar un comentario