Presentacin de PowerPoint

1
UNIVERSIDAD DE COSTA RICA Sistema de Estudios de
Posgrado Escuela de Salud Pública I Ciclo
lectivo 2003
Epidemiología (SP 2216) Pruebas de hipótesis
Profesora Carmen Marín
2
Contenido

• Hipótesis definición
• Pruebas de hipótesis
• Contraste de hipótesis
• Ejemplos

3
Hipótesis definición

• Son suposiciones que relacionan una variable con
  otra y que serán probadas a través de la
  investigación, con el fin de ser aceptadas o
  rechazadas por medio de los resultados obtenidos.
  
• Son ante todo, enunciados que expresan
  afirmaciones o negaciones sobre la realidad.

4
Hipótesis características

• Puede ser o no verdaderas
• Se refiere a una situación real
• Se refiere a una sola relación entre variables
• Precisa, concreta, clara y lógica
• Se refiere a variables y relaciones observables y
  medibles
• Consideran técnicas disponibles para su contraste

5
Hipótesis clasificación

• de investigación (generales o específicas), las
  cuales pueden responder en forma amplia a las
  interrogantes planteadas en el Marco Teórico
  respecto al problema en estudio
• estadísticas, las que expresan la relación en
  términos matemáticos.

6
Hipótesis ejemplos

• El índice de cáncer pulmonar es mayor entre los
  fumadores que entre los no fumadores
• A mayor variedad en el trabajo, mayor motivación
  intrínseca hacia él
• Los accidentes de tránsito son más frecuentes en
  varones que en mujeres

7
Cuál es la hipótesis de nuestro estudio?

• En los estudios de prevalencia (descriptivos), no
  hay hipótesis que comprobar. Se desea estimar la
  prevalencia.
• Puede medirse la asociación estadística mediante
  pruebas
• En los estudios analíticos (con hipótesis) se
  mide la fuerza de la asociación entre dos
  variables (factor y evento)

8
Cuál es la hipótesis de nuestro estudio?

• en un único estudio no se pueden comprobar todas
  las hipótesis que se nos ocurran, sino un número
  limitado
• Al usar pruebas estadísticas, para comprobar
  hipótesis, las probabilidades o p valores son
  guías, y los resultados son orientativos, hasta
  sun confirmación en otros estudios

9
Contraste de hipótesis

• Una hipótesis estadística es una asunción
  relativa a una o varias poblaciones, que puede
  ser cierta o no. Las hipótesis estadísticas se
  pueden contrastar con la información extraída de
  las muestras y tanto si se aceptan como si se
  rechazan se puede cometer un error.
• La hipótesis formulada con intención de
  rechazarla se llama hipótesis nula y se
  representa por Ho. Rechazar Ho implica aceptar
  una hipótesis alternativa (H1).

10
Contraste de hipótesis
alfa p (rechazar H0H0 cierta) beta p
(aceptar H0H0 falsa) Potencia 1- beta p
(rechazar H0H0 falsa) Detalles a tener en
cuenta alfa y beta están inversamente
relacionadas.Sólo pueden disminuirse las dos,
aumentando n.
11
Los pasos necesarios para realizar un contraste

• Establecer la hipótesis nula
• Establecer la hipótesis alternativa
• Elegir un nivel de significación nivel crítico
  para alfa
• Elegir un estadístico de contraste
• Calcular el estadístico para una muestra
  aleatoria y compararlo con la región crítica, o,
  calcular el "valor p" (probabilidad de obtener
  ese valor, u otro más alejado de la Ho, si Ho
  fuera cierta) y compararlo con alfa.

12
Ejemplo

• Estamos estudiando el efecto del estrés sobre la
  presión arterial. La hipótesis la presión
  sistólica media en varones jóvenes estresados es
  mayor que 18 cm de Hg.
• Estudiamos una muestra de 36 sujetos y
  encontramos promedio18.5 y desviación estándar
  3.6

13
Qué tipo de datos tenemos?

• Cualitativos o cuantitativos
• Independientes o no los datos medidos en el
  mismo individuo, o provenientes de estudios
  apareados, no son independientes.
• Por ejemplo, los datos provenientes de un ensayo
  clínico cruzado, o de un estudio de caso y
  controles, donde los últimos han sido apareados
  por edad, sexo, área de residencia y clase
  social, no son independientes.

14
Qué tipo de prueba estadística?

• El tipo de prueba estadística a utilizar depende
  del tipo de datos
• Si son independientes, definir cuál es la
  variable dependiente o explicada (Y) y cuál la
  independiente o explicativa (X).
• P.ej., en un ensayo clínico la variable
  explicativa es el tipo de tratamiento y la
  dependiente puede ser la presión arterial.

15
Ejemplo

• En una muestra de 100 pacientes sometidos a un
  cierto tratamiento se obtienen 80 curaciones.
  Calcular el intervalo de confianza al 95 de la
  eficacia del tratamiento.
• Qué significa? La verdadera proporción de
  curaciones está comprendida entre 72 y 88 con
  un 95 de confianza.
• Es suficientemente preciso? Habrá que juzgarlo
  con criterios clínicos

16
Intervalos de confianza

• La prevalencia y la incidencia acumulada son
  proporciones, por tanto sus IC se calculan como
  tales

17
Ejemplo

• En una muestra aleatoria de 500 personas de un
  área, hay 5 diabéticos. La prevalencia estimada es

18
Y el intervalo de confianza

• 0,001 a 0,019

• Qué significa? La verdadera prevalencia de
  diabetes está comprendida entre 0,1 y 0,19 con
  un 95 de confianza.
• Es suficientemente preciso? Habrá que juzgarlo
  con criterios clínicos

19
(No Transcript)