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Como elegir un prueba estadistica

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by

Wilfor Aguirre

on 19 April 2017

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Transcript of Como elegir un prueba estadistica

Prueba Chi2
t-TEST
ELECCIÓN DE UNA PRUEBA ESTADÍSTICA
TIPOS DE PRUEBAS ESTADISTICAS
¿Que debo tener en cuenta primero?
Haber definido mi
Hipótesis Nula y Alternativa
H (0): Hipótesis Nula
(constrastada)
H (1) : Hipótesis Alterna

Trabajar con adecuado
Nivel de Significancia
:

= 5% ---->Nivel de confianza: 95%

Trabajar con una
Potencia

adecuada:
*Aunque

no siempre es requerida

=
20% ----> Potencia: 80%

CRITERIOS
¿Que
tipo de datos o variables
usaremos
?

Cuantitativas
Cualitativas
Ambas

¿Con
cuantos grupos o muestras

se hará el estudio?

Un Grupo
Dos Grupos
Más de dos grupos


¿Tenemos muestras
dependientes o independientes
/ grupos
apareados o no apareados
?


El
valor p
es la
probabilidad del resultado observado,

si H(0) es cierta
; cuanto menor sea el valor de p, más fuerte es la evidencia en contra de la hipótesis nula.

El
nivel de significancia
es el
valor p

a partir del cual estaremos dispuestos a r
echazar H(0) aún siendo cierta.


...pero
¿y como elijo el

TEST?
¿Los datos incluidos en la muestra son de
distribución normal
(Gaussiana)?

Pruebas
Paramétricas
y
No Paramétricas


¿Nuestra prueba será de
una cola o dos colas
?








¿Cual es el
objetivo de nuestro análisis
?
CUALITATIVAS:
Asociación entre
grupo sanguíneo
y
seropositividad para Citomegalovirus
en niños menores de 5 años (Chi-2,

Prevalencia de LES
en población Trujillana. (Bondad de ajuste)

CUANTITATIVAS
Nivel de hipoxemia
en exposición aguda a alturas mayores a 3000 msnm en adultos sanos.
Sobrevida libre de enfermedad
posterior a tratamiento con rituximab en pacientes con Linfoma Folicular.

AMBAS
Factores sociales y ambientales
asociados a la
talla
en adolescentes.

Un grupo:
Estimar una proporción poblacional:
estudios de prevalencia

Dos grupos:
relacionar y asociar:
Cohortes, Casos y controles, ecologicos, etc

Más de 2 grupos
Estudios multivariados:
Estudios de factores de riesgo
,
factores predictores, modelaje.
Para muestras pequeñas, la distribución t es más ancha, produciendo intervalos de confianza más amplios que los de un media poblacional en una distribución Z.

A medida que el tamaño de la muestra aumenta, la distribución t se aproxima a la distribución normal estándar (Z)
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