Diapositiva 1

1
Rosner Bernard. Fundamentals of
Bioestatistics.2000. 5th Ed.776-780
Inicio
Dr Hermes Ilarraza Lomelí Adaptación y traducción
Algoritmo para elección de Pruebas
diagnósticas Junio 2004
Lista de Pruebas
Algoritmo
Fin
2
Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics.
5th Ed.776-780
Inicio
Probar solamente 1 variable?
Si
No
Fin
3
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• Variable (1)

Se tiene 1 sola muestra?
Si
No
Inicio
Fin
4
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• Variable (1)
• Muestra ( de 1)

Se tiene 2 muestras?
Si
No
Inicio
Fin
5
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• Variable (1)
• Muestra ( de 1)

Distribución Normal ó el teorema central es
válido?
Si
No
Inicio
Fin
6
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• Variable (1)
• Muestra ( de 1)

Distribución Normal ó el teorema central es
válido?
Si
No
Inicio
Fin
7
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• Variable (1)
• Muestra ( de 1)
• Distribución normal

ANOVA de una vía
Inicio
Fin
8
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• Variable (1)
• Muestra ( de 1)
• Distribución normal (NO)

Variable categórica?
Si
No
Inicio
Fin
9
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• Variable (1)
• Muestra ( de 1)
• Distribución normal (NO)
• Variable categórica

Tabla de contingencia R x C
Inicio
Fin
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• Variable (1)
• Muestra ( de 1)
• Distribución normal (NO)
• Variable categórica (NO)

• Otra distribución.
• Métodos no paramétricos
• (Kruskal-Wallis)

Inicio
Fin
11
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• Variable (1)
• Muestras (2)

Distribución Normal ó el teorema central es
válido?
Si
No
Inicio
Fin
12
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (Sí)

Diferencias concernientes a medias (x)?
Si
No
Inicio
Fin
13
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)

Tiene distribución binomial?
Si
No
Inicio
Fin
14
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial (NO)

Datos de Persona - Tiempo?
Si
No
Inicio
Fin
15
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial (NO)
• Datos de Persona Tiempo (NO)

Utilizar estadística no paramétrica
Inicio
Fin
16
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial (NO)
• Datos de Persona - Tiempo

Una muestra?
Si
No
Inicio
Fin
17
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial (NO)
• Datos de Persona Tiempo
• Una muestra

Tendencia de tasas de Incidencia, para una
muestra
Inicio
Fin
18
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial (NO)
• Datos de Persona Tiempo
• Una muestra (NO)

La incidencia se mantiene constante en el tiempo?
Si
No
Inicio
Fin
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial (NO)
• Datos de Persona Tiempo
• Una muestra (NO)
• Incidencia constante en el tiempo

Dos muestras?
Si
No
Inicio
Fin
20
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial (NO)
• Datos de Persona Tiempo
• Una muestra (NO)
• Incidencia constante en el tiempo
• Dos muestras

• Prueba de comparación de tendencia de tasas
• de incidencia para 2 muestras (sin confusores)
• Métodos para datos Persona/tiempo
• estratificados (con confusores)

Inicio
Fin
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial (NO)
• Datos de Persona Tiempo
• Una muestra (NO)
• Incidencia constante en el tiempo
• Dos muestras (NO)

Interés en probar más de 2 grupos expuestos?
Si
Inicio
Fin
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial (NO)
• Datos de Persona Tiempo
• Una muestra (NO)
• Incidencia constante en el tiempo
• Dos muestras (NO)
• Interés en probar tendencias más de 2 grupos
  expuestos

Prueba de tendencias para tasas de incidencia
Inicio
Fin
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial (NO)
• Datos de Persona Tiempo
• Una muestra (NO)
• Incidencia constante en el tiempo (NO)

Utilizar métodos de análisis de sobrevida
Continua..
Inicio
Fin
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial (NO)
• Datos de Persona Tiempo
• Una muestra (NO)
• Incidencia constante en el tiempo (NO)

Interés en comparar curvas de sobrevida en 2
grupos con control limitado de covariables?
Si
No
Inicio
Fin
25
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial (NO)
• Datos de Persona Tiempo
• Una muestra (NO)
• Incidencia constante en el tiempo (NO)
• Comparar curvas de sobrevida 2 gpos con control
• de covariables.

Usar prueba de Logaritmo del intervalo (Log rank)
Inicio
Fin
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial (NO)
• Datos de Persona Tiempo
• Una muestra (NO)
• Incidencia constante en el tiempo (NO)
• Comparar curvas de sobrevida 2 gpos con control
• de covariables (NO).

Interés en los efectos de varios Factores de
riesgo en la sobrevida?
Si
Inicio
Fin
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial (NO)
• Datos de Persona Tiempo
• Una muestra (NO)
• Incidencia constante en el tiempo (NO)
• Comparar curvas de sobrevida 2 gpos con control
• de covariables (NO).
• Efecto de factores de riesgo en la sobrevida

Usar el modelo de Riesgos proporcionales de Cox
Inicio
Fin
28
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial

Son muestras independientes?
Si
No
Inicio
Fin
29
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial
• Muestras independientes (NO)

Prueba de McNemar
Inicio
Fin
30
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial
• Muestras independientes

Los valores esperados 5?
Si
No
Inicio
Fin
31
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial
• Muestras independientes
• Los valores esperados 5 (NO)

Prueba exacta de Fisher
Inicio
Fin
32
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial
• Muestras independientes
• Valores esperados 5

Tabla de contingencia de 2 x 2?
Si
No
Inicio
Fin
33
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial
• Muestras independientes
• Valores esperados 5
• Tabla de contingencia de 2 x 2

• Prueba para proporciones
• binomiales (2 muestras).
• Método para tabla 2x2
• (si no hay confusores)
• Prueba de Mantel-Haenszel
• (si hay confusores)

Inicio
Fin
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial
• Muestras independientes
• Valores esperados 5
• Tabla de contingencia de 2 x 2 (NO)

Tabla de contingencia de 2 x k ?
Si
No
Inicio
Fin
35
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial
• Muestras independientes
• Valores esperados 5
• Tabla de contingencia de 2 x 2 (NO)
• Tabla de contingencia de 2 x k (NO)

Tablas R x C Con Rgt2 y Cgt2?
Si
Inicio
Fin
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial
• Muestras independientes
• Valores esperados 5
• Tabla de contingencia de 2 x 2 (NO)
• Tabla de contingencia de 2 x k (NO)
• Tablas R x C (Rgt2, Cgt2)

Prueba de Chi2 para Heterogenicidad para tablas
R x C
Inicio
Fin
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial
• Muestras independientes
• Valores esperados 5
• Tabla de contingencia de 2 x 2 (NO)
• Tabla de contingencia de 2 x k

Interés en realizar proporciones k binomiales?
Si
No
Inicio
Fin
38
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial
• Muestras independientes
• Valores esperados 5
• Tabla de contingencia de 2 x 2 (NO)
• Tabla de contingencia de 2 x k
• Interés en realizar proporciones k binomiales

• Prueba de Chi2 (si no hay confusores)
• Prueba de extensión de Mantel
• (si hay confusores)

Inicio
Fin
39
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (NO)
• Distribución binomial
• Muestras independientes
• Valores esperados 5
• Tabla de contingencia de 2 x 2 (NO)
• Tabla de contingencia de 2 x k
• Interés en realizar proporciones k binomiales (NO)

Prueba de Chi2 para heterogenicidad Para tablas
de 2 x k
Inicio
Fin
40
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (Sí)
• Diferencias concernientes a medias (x)

Son muestras independientes?
Si
No
Inicio
Fin
41
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (Sí)
• Diferencias concernientes a medias (x) (NO)

Diferencias concernientes a varianzas s2?
Si
Inicio
Fin
42
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (Sí)
• Diferencias concernientes a medias (x) (NO)
• Diferencias concernientes a varianzas s2

Prueba de F para comparar varianzas
Precaución Esta prueba es muy sensible para
no-normalidad
Inicio
Fin
43
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (Sí)
• Diferencias concernientes a medias (x)
• Muestras independientes

Las s2 no son significativamente diferentes?
Usar prueba de F.
Si
No
Inicio
Fin
44
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (Sí)
• Diferencias concernientes a medias (x)
• Muestras independientes (NO)

Prueba de t pareada
Inicio
Fin
45
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (Sí)
• Diferencias concernientes a medias (x)
• Muestras independientes
• Las s2 no son significativamente diferentes

Prueba de t para 2 muestras para varianzas
semejantes
Inicio
Fin
46
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• Variable (1)
• Muestras (2)
• Distribución normal (Sí)
• Diferencias concernientes a medias (x)
• Muestras independientes
• Las s2 no son significativamente diferentes (NO)

Prueba de t para 2 muestras para varianzas NO
semejantes
Inicio
Fin
47
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• Variable (1)
• Muestra (1)

Distribución Normal ó el teorema central es
válido?
Si
No
Inicio
Fin
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• Variable (1)
• Muestra (1)
• Distribución Normal (Si)

Inferencia acerca de µ?
Si
No
Inicio
Fin
49
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• Variable (1)
• Muestra (1)
• Distribución Normal (Si)
• Inferencia (µ)

Se conoce la varianza?
Si
No
Inicio
Fin
50
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• Variable (1)
• Muestra (1)
• Distribución Normal (Si)
• Inferencia (µ) (NO)

Inferencia acerca de s2?
Si
Inicio
Fin
51
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• Variable (1)
• Muestra (1)
• Distribución Normal (Si)
• Inferencia (µ) (NO)
• Inferencia acerca de s2

Prueba de Chi2 (1 muestra) para varianzas
Precaución Esta prueba es muy sensible para
no-normalidad
Inicio
Fin
52
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• Variable (1)
• Muestra (1)
• Distribución Normal (Si)
• Inferencia (µ)
• s2 (conocida).

Prueba de z (para una muestra)
Inicio
Fin
53
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• Variable (1)
• Muestra (1)
• Distribución Normal (Si)
• Inferencia (µ)
• s2 conocida (NO).

Prueba de t (para una muestra)
Inicio
Fin
54
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• Variable (1)
• Muestra (1)
• Distribución Normal (NO)

Es una distribución binomial?
Si
No
Inicio
Fin
55
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• Variable (1)
• Muestra (1)
• Distribución Normal (NO)
• Distribución binomial

Prueba binomial 1 muestra?
Si
No
Inicio
Fin
56
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• Variable (1)
• Muestra (1)
• Distribución Normal (NO)
• Distribución binomial (NO)

Es una distribución de Poisson?
Si
No
Inicio
Fin
57
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• Variable (1)
• Muestra (1)
• Distribución Normal (NO)
• Distribución binomial (NO)
• Distribución de Poisson

Prueba de Poisson (para una muestra)
Inicio
Fin
58
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• Variable (1)
• Muestra (1)
• Distribución Normal (NO)
• Distribución binomial (NO)
• Distribución de Poisson (NO)

Métodos no paramétricos
Inicio
Fin
59
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• Variable (1)
• Muestra (1)
• Distribución Normal (NO)
• Distribución binomial
• Prueba binomial muestra (1)

Aproximación a la normalidad válida?
Si
No
Inicio
Fin
60
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• Variable (1)
• Muestra (1)
• Distribución Normal (NO)
• Distribución binomial
• Prueba binomial muestra (1)
• Aproximación a la normalidad válida

Métodos de teoría normal
Inicio
Fin
61
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• Variable (1)
• Muestra (1)
• Distribución Normal (NO)
• Distribución binomial
• Prueba binomial muestra (1)
• Aproximación a la normalidad válida (NO)

Métodos Exactos
Inicio
Fin
62
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• Variable (1) (NO)

Relación entre 2 variables?
Si
No
Inicio
Fin
63
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• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables

Ambas variables son continuas?
Si
No
Inicio
Fin
64
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• Variable (1) (NO)
• Relación entre más de 2 variables

La variable resultado es binaria ó continua?
Continua
Binaria
Inicio
Fin
65
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• Variable (1) (NO)
• Relación entre más de 2 variables
• Variable resultado (Continua)

Métodos de regresión múltiple
Inicio
Fin
66
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• Variable (1) (NO)
• Relación entre más de 2 variables
• Variable resultado (binaria)

El tiempo de los eventos es importante?
Si
No
Inicio
Fin
67
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• Variable (1) (NO)
• Relación entre más de 2 variables
• Variable resultado (binaria)
• El tiempo de los eventos es importante

Métodos de análisis de sobrevida
Continua..
Inicio
Fin
68
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• Variable (1) (NO)
• Relación entre más de 2 variables
• Variable resultado (binaria)
• El tiempo de los eventos es importante (NO)

Métodos de regresión Logística múltiple
Inicio
Fin
69
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• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas

Predecir una variable a partir de la otra ?
Si
No
Inicio
Fin
70
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• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas (NO)

Una variable continua y otra categórica ?
Si
No
Inicio
Fin
71
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• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas (NO)
• Una variable continua y otra categórica.

ANOVA
Continua..
Inicio
Fin
72
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• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas (NO)
• Una variable continua y otra categórica (NO).

Los datos son ordinales?
Si
No
Inicio
Fin
73
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• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas (NO)
• Una variable continua y otra categórica (NO)
• Datos ordinales

Método de correlación de intervalos (Rank)
Inicio
Fin
74
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• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas (NO)
• Una variable continua y otra categórica (NO)
• Datos ordinales (NO)

Ambas variables son categóricas?
Si
Inicio
Fin
75
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• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas (NO)
• Una variable continua y otra categórica (NO)
• Datos ordinales (NO)
• Ambas variables son categóricas

Qué tipo de pruebas busca?
Asociación
Reproducibilidad
Inicio
Fin
76
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• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas (NO)
• Una variable continua y otra categórica (NO)
• Datos ordinales (NO)
• Ambas variables son categóricas
• Pruebas de asociación.

Use métodos para tablas de contingencia
Inicio
Fin
77
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• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas (NO)
• Una variable continua y otra categórica (NO)
• Datos ordinales (NO)
• Ambas variables son categóricas
• Pruebas de reproducibilidad.

Use prueba de Kappa
Inicio
Fin
78
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• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas (NO)
• Una variable continua y otra categórica.
• ANOVA

Número de maneras en que puede Ser clasificada la
variable categórica
1
2
gt2
Inicio
Fin
79
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• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas (NO)
• Una variable continua y otra categórica.
• ANOVA
• Formas de clasificar la variable Categórica (1)

La variable resultado tiene un comportamiento
Normal?
Si
No
Inicio
Fin
80
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• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas (NO)
• Una variable continua y otra categórica.
• ANOVA
• Formas de clasificar la variable Categórica (2)

Tiene otras co-variables a controlar?
Si
No
Inicio
Fin
81
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• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas (NO)
• Una variable continua y otra categórica.
• ANOVA
• Formas de clasificar la variable Categórica (
  de 2)

Tiene otras co-variables a controlar?
Si
No
Inicio
Fin
82
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• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas (NO)
• Una variable continua y otra categórica.
• ANOVA
• Formas de clasificar la variable Categórica (
  de 2)
• Otras co-variables a controlar

Análisis de Co-varianza
Inicio
Fin
83
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• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas (NO)
• Una variable continua y otra categórica.
• ANOVA
• Formas de clasificar la variable Categórica (
  de 2)
• Otras co-variables a controlar (NO)

ANOVA de mas vías
Inicio
Fin
84
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• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas (NO)
• Una variable continua y otra categórica.
• ANOVA
• Formas de clasificar la variable Categórica (2)
• Otras co-variables a controlar

Análisis de Co-varianza
Inicio
Fin
85
Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics.
5th Ed.776-780

• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas (NO)
• Una variable continua y otra categórica.
• ANOVA
• Formas de clasificar la variable Categórica (2)
• Otras co-variables a controlar (NO)

ANOVA 2 vías
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Fin
86
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5th Ed.776-780

• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas (NO)
• Una variable continua y otra categórica.
• ANOVA
• Formas de clasificar la variable Categórica (1)
• La variable resultado es Normal

Tiene otras co-variables a controlar?
Si
No
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Fin
87
Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics.
5th Ed.776-780

• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas (NO)
• Una variable continua y otra categórica.
• ANOVA
• Formasde clasificar la variable Categórica (1)
• La variable resultado es Normal (NO)

ANOVA no paramétrica
Continua..
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Fin
88
Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics.
5th Ed.776-780

• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas (NO)
• Una variable continua y otra categórica.
• ANOVA
• Formas de clasificar la variable Categórica (1)
• La variable resultado es Normal (NO)
• ANOVA no paramétrica

Prueba de Kruskal - Wallis
Inicio
Fin
89
Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics.
5th Ed.776-780

• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas (NO)
• Una variable continua y otra categórica.
• ANOVA
• Formas de clasificar la variable Categórica (1)
• La variable resultado es Normal
• Otras co-variables a controlar

Análisis de Co-varianza
Inicio
Fin
90
Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics.
5th Ed.776-780

• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas (NO)
• Una variable continua y otra categórica.
• ANOVA
• Formas de clasificar la variable Categórica (1)
• La variable resultado es Normal
• Otras co-variables a controlar (NO)

ANOVA de 1 vía
Inicio
Fin
91
Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics.
5th Ed.776-780

• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas
• Predecir una variable a partir de la otra

Regresión lineal simple
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92
Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics.
5th Ed.776-780

• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas
• Predecir una variable a partir de la otra (NO)

Estudiar la relación entre dos variables?
Si
Inicio
Fin
93
Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics.
5th Ed.776-780

• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas
• Predecir una variable a partir de la otra (NO)
• Estudiar la relación entre dos variables

Ambas variables son normales?
Si
No
Inicio
Fin
94
Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics.
5th Ed.776-780

• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas
• Predecir una variable a partir de la otra (NO)
• Estudiar la relación entre dos variables
• Ambas variables normales

Método de correlación de Pearson
Inicio
Fin
95
Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics.
5th Ed.776-780

• Variable (1) (NO)
• Relación entre 2 variables
• Ambas variables continuas
• Predecir una variable a partir de la otra (NO)
• Estudiar la relación entre dos variables
• Ambas variables normales (NO)

Método de correlación de Intervalos (Rank)
Inicio
Fin
96
Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics.
5th Ed.776-780
Prueba z (1 muestra)
Pruebas no Paramétricas
Prueba t Pareada
ANOVA
Tablas de Contingencia
1
2
3
1
2
3
Prueba t (1 muestra)
Prueba F (2 muestras) p/Comparar s2
Método de Correlación de Pearson
ANOVA (1 vía)
Regresión Logística Múltiple
1
2
1
2
Prueba Chi2 (1 muestra) para s2
Prueba exacta de Fisher
Método de Correlación de Intervalos (Rank)
ANOVA (2 vías)
Tendencias de Incidencias
1
2
1
2
3
Métodos de Teoría normal
Prueba de McNemar
Regresión Lineal simple
ANOVA ( gt 2 vías)
Prueba de Log-Rank
Análisis de Sobrevida
Métodos exactos
Prueba t (2 muestras) s2 diferentes
ANOVA no paramétrica
Análisis de Co-varianza
1
2
1
2
3
Prueba Poisson (1 muestra)
Prueba t (2 muestras) s2 iguales
Prueba de Kruskal-Wallis
Kappa
Modelo de riesgos proporcionales de Cox
1
2
Métodos de Estratificación Tiempo-persona
Chi2 para heterogenicidad de tablas R x C
Prueba de Mantel-Haenszel
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Fin
1
2
97
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Gracias por usar el algoritmo de elección
de pruebas estadísticas.
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Lista de Pruebas
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