TEMA 10. ESTIMACIÓN Y/O SIGNIFICACIÓN ESTADÍSTICA
La significación estadística es la probabilidad de que la relación observada sea producto de la casualidad (por ejemplo,debido al azar). También puede conceptualizarse como la probabilidad que tenemos de confundirnos desde un punto de vista estadístico.
El valor p<0,05 es el mínimo universalmente exigido para que el estudio sea estadísticamente significativo, en ciencias de la salud. Así podremos inferir los datos a la población sabiendo que se cumplirá en un 95% de los casos.
Si un estudio tiene una p de 0,002 y otro una p de 0,04, en este último será más probable que la asociación haya sido una mera coincidencia.
Vamos a profundizar en el contraste de hipótesis, uno de los mecanismos de la inferencia estadística.
El contraste de hipótesis nos permite saber si lo resultados son fruto de la casualidad o de la causalidad (relación causa-efecto)
FASE 1
PRIMERO es necesario establecer la hipótesis nula a partir de las hipótesis alternativas.
¿Qué indica la hipótesis nula? (H0)
Indica que no existen diferencias significativas entre los resultados obtenidos en la práctica y los teóricos. En otras palabras no hay relación entre las variables, y que si existe relación es por el azar. Esta hipótesis se aceptará o se rechazará.
Si la hipótesis nula es verdadera:
Si la hipótesis nula es falsa: no tenemos claro si
pero sabemos que las medias son distintas.
Para estudiarlo más a fondo habría que realizar un contraste bilateral o de dos colas.
¿Qué es el contraste bilateral?
El contraste bilateral es aquel en el que se tienen en cuenta las dos colas de la distribución, en el que cada una adoptará un valor que será la mitad de alfa.
FASE 2
Debe calcularse, mediante el estadístico más apropiado, la probabilidad de que los resultados observados puedan deberse al azar(significación estadística).
Un estadístico de contraste de hipótesis es una medida estandarizada de la discrepancia que hay entre la hipótesis nula y el resultado de la diferencia de medias obtenido en la muestra.
La significación estadística es la probabilidad de que la relación observada sea producto de la casualidad (por ejemplo,debido al azar). También puede conceptualizarse como la probabilidad que tenemos de confundirnos desde un punto de vista estadístico.
El valor p<0,05 es el mínimo universalmente exigido para que el estudio sea estadísticamente significativo, en ciencias de la salud. Así podremos inferir los datos a la población sabiendo que se cumplirá en un 95% de los casos.
Si un estudio tiene una p de 0,002 y otro una p de 0,04, en este último será más probable que la asociación haya sido una mera coincidencia.
Vamos a profundizar en el contraste de hipótesis, uno de los mecanismos de la inferencia estadística.
El contraste de hipótesis nos permite saber si lo resultados son fruto de la casualidad o de la causalidad (relación causa-efecto)
FASE 1
PRIMERO es necesario establecer la hipótesis nula a partir de las hipótesis alternativas.
¿Qué indica la hipótesis nula? (H0)
Indica que no existen diferencias significativas entre los resultados obtenidos en la práctica y los teóricos. En otras palabras no hay relación entre las variables, y que si existe relación es por el azar. Esta hipótesis se aceptará o se rechazará.
Si la hipótesis nula es verdadera:
Si la hipótesis nula es falsa: no tenemos claro si
Para estudiarlo más a fondo habría que realizar un contraste bilateral o de dos colas.
¿Qué es el contraste bilateral?
El contraste bilateral es aquel en el que se tienen en cuenta las dos colas de la distribución, en el que cada una adoptará un valor que será la mitad de alfa.
Por ejemplo, hay
diversos estudios que apuntan que la visita prequirúrgica de
la enfermera reduce los niveles de ansiedad del paciente que va a ser
intervenido. Imaginemos que queremos saber si esto también es así en
pacientes que son reintervenidos de
una misma cirugía. Deberíamos
hacer un contraste de hipótesis bilateral, dejando abierta la posibilidad de
que los niveles de ansiedad aumenten, puesto que, aunque en la mayoría de
los estudios han obtenido como resultado que los niveles de ansiedad
disminuyen, puede ser que en estos pacientes en concreto (quienes son reintervenidos) los
niveles de ansiedad aumenten.
FASE 2
Debe calcularse, mediante el estadístico más apropiado, la probabilidad de que los resultados observados puedan deberse al azar(significación estadística).
Un estadístico de contraste de hipótesis es una medida estandarizada de la discrepancia que hay entre la hipótesis nula y el resultado de la diferencia de medias obtenido en la muestra.
– Si queremos conocer si la asistencia a unas clases de preparación al
parto reducen la ansiedad-rasgo de los padres, deberíamos
utilizar la t de Student,
pues se contrasta una variable cualitativa de dos categorías:
asistencia al parto (sí/no) y una cuantitativa (la puntuación de
ansiedad rasgo).
– Si quisiéramos
probar si el tiempo de duración del
parto influye en la puntuación de Apgar del recién
nacido al minuto, deberíamos
utilizar el coeficiente de correlación de
Pearson, puesto que las variables que se contrastan son las dos cuantitativas
(el tiempo de duración del
parto y la puntuación del
test de Apgar).
– Para comprobar si el nivel de estudios de la madre influye en el tiempo que dura la lactancia
materna, deberíamos
utilizar el ANOVA. En este caso, se trata de una variable cualitativa de más de
dos categorías (sin
estudios/primarios/secundarios/universitarios) y de una cuantitativa (el tiempo
de duración de
la lactancia materna).
– Para
probar si asistir a clases de Pilates reduce el dolor lumbar, siendo las
variables: asistencia a clases de Pilates (sí/no) y dolor lumbar (no
dolor/leve/moderado/intenso), deberíamos
utilizar la chi
cuadrado, pues son dos variables cualitativas.
FASE 3
Rechazo o aceptación de la hipótesis nula. Si la aceptamos es por que las diferencias no son estadísticamente significativas y el estudio se denominará estudio negativo.
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