Bioestad

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Bioestadística

• Tema 5 Numéricas en varios grupos

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Una variable numérica y varios grupos

• Problema
• Las diferencias numéricas obtenidas al comparar
  dos, tres o más tratamientos (o poblaciones) son
  lo suficientemente grandes como para que su única
  causa sea atribuible al azar?
• Observar que generaliza lo visto en el capítulo
  anterior.
• A la variable numérica que observamos se la suele
  llamar dependiente.
• A la variable que clasifica a los individuos en
  diferentes grupos se la llama factor (o variable
  independiente).
• A sus modalidades se les llama niveles del factor.

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Muestras independientes

• Hipótesis Nula
• No hay diferencias entre los niveles del factor.
• Aproximaciones
• Paramétricas ANOVA de un factor
• Es el caso más simple de toda una familia de
  técnicas muy poderosas.
• No paramétricas Kruskal-Wallis.

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Muestras independientes

• Problema
• La ingesta de calcio reduce la presión
  sanguínea?
• Esquema de estrategia
• Elegimos 2 muestras de individuos
  (independientes)
• Unos toman dosis fija de calcio. Otros no.
• Control/Placebo
• Alguna diferencia habrá en los resultados Se
  deben al azar?
• Elección de un contraste y cálculo de
  significación.

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Muestras independientes Ejemplo

• Ejemplo Se realizó un experimento para comparar
  tres métodos de aprendizaje de lectura.
• Se asignó aleatoriamente los estudiantes a cada
  uno de los tres métodos.
• Los métodos de lectura son el factor (lo que
  explicará los resultados).
• Cada método fue probado con 22 estudiantes
  (experimento equilibrado).
• Cada método es uno de los niveles del factor
• Se evaluó mediante diferentes pruebas la
  capacidad de comprensión de los estudiantes,
  antes y después de recibir la instrucción.
• Variables dependientes (numéricas).

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Problemas de diseño?

• Los individuos fueron asignados al azar a cada
  grupo Se repartieron bien?
• Tenían la misma puntuación antes?
• No se encuentra evidencia en contra (p0,436)

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Sobre las condiciones de validez (paramétrica)

• Igualdad en la dispersión en cada muestra
  (Levene)
• Normalidad de cada muestra.
• Unas sí otras no
• Diferentes técnicas dan diferentes resultados
• Tenemos que decidir nosotros sobre la validez!

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Y ahora lo interesante

• Las tres técnicas de aprendizaje producen el
  mismo efecto?

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(No Transcript)
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Análisis a posteriori de un ANOVA significativo

• Comparaciones planeadas
• Hay que ser honestos
• Comparaciones no planeadas (post-hoc)
• Muy conservadoras
• Para que las diferencias sean significativas,
  tienen que serlo muuuucho.
• Muchas técnicas alternativas
• Rangos Buscar grupos con medias similares
• Comparaciones dos a dos Buscar grupos diferentes
  2 a 2

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Versión no paramétrica (Kruskal Wallis)

• No requerimos ninguna condición que sea de
  comprobación difícil.