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DEMOSTRACIÓN DE a

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Andrea Galárraga Mora

on 10 January 2013

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DEMOSTRACIÓN DE ASOCIACIÓN Identificación de la causa
estadísticamente significativa enfermedad - F.C hipotéticos
Indicador primario útil de posibles factores causales estudios observacionales PRUEBA DE SIGNIFICACIÓN ESTIMACIÓN DE RIESGO TÉCNICAS BÁSICAS ERRORES DE INFERENCIA Elección de prueba de significación
tipos de frecuencia
distribución
tamaño de la muestra ERROR TIPO 1 = RIESGO ATRIBUIBLE MEDIDAS DE INTERACCIÓN CORRELACIÓN ANALISIS DE VARIABLES MÚLTIPLES Variables:
clasificarse por categorías
buscar una asociación significativa entre diversas categorías Correlación entre variables: LECHON DESTETE PESO Kg

A 5,20

B 6,00

C 5,60

D 5,05

E 5,85

F 6,00

MEDIA 5,617 LECHON DESTETE PESO Kg

A 4,10

B 3,75

C 4,52

D 4,03

E 3,98

F 4,10

MEDIA 4,08 DIARREA NEONATAL SANOS 1,537 Diferencia:
la media de distribución probable - serie de valores de una variable
Diferencia significativa entre medias explicación de asociación causal Incontinencia no incontinencia OVH SIN OVH 12 21 22 ASOCIACIONES 11 (cc) image by anemoneprojectors on Flickr GRADO DE ASOCIACIÓN dos
cojeras en bovinos uno precipitaciones Asociación significativa uno dos HIPÓTESIS NULA Probabilidad pequeña de una observación, tenga lugar en los extremos.
Puede usarse para describir Distr. valores de 1 variable continua
Media de muestras repetidas de la población. Si la media próxima a un extremo
muestra improbable
extraida de una población con media diferente. La demostración de una diferencia significativa implica el rechazo de la H. nula y una aceptación de la alterna. En teoría siempre se debe establecer una hipótesis ante de iniciar un experimento, todas las demás son hipótesis alternativas PRUEBAS UNI O BIDIRECCIONALES Dirección de la desviación de una población de referencia
media a la derecha
media a la izquierda
BIDIRECCIONAL: considera las 2 orientaciones. Nsign=5%
UNIDIRECCIONAL: se tiene la certeza de las orientaciones significativas están a un solo lado Nsign=2,5% t de Student Se habla de una prueba bilateral cuando
Ho: μA = μB

HA: μA ≠ μB

Se habla de una prueba unilateral cuando
Ho: μA ≤ μB

HA: μA > μB

O Ho: μA ≥ μB

HA: μA < μB Rechazo o no de Ho
tamaño de muestra
grados de libertad Prueba x de asociación 2 Indica hasta que punto los valores observados en la tabla de contingencia se alejan de los esperados si no hubiera asociación entre variables El riesgo de concluir incorrectamente que la Ho no es correcta y acepar la Ha.
Se acepta un valor de 5% como riesgo máximo ERROR TIPO II Es el riesgo de no rechazar la Ho cuando en realidad la Ha es correcta. (B)
tamaño de muestra débil Falsa Aceptar Rechazar Decisión incorrecta
ERROR TIPO II ERROR TIPO I
Probabilidad = a Decisión correcta Decisión correcta
Probabilidad = 1 - a 5+7= (cc) image by anemoneprojectors on Flickr Ho Verdadera RESUMEN DE ERRORES ESTADÍSTICOS Usada en pequeñas muestras de una distribución t normal
Cálculo de t
APLICACIONES:

población única de referencia con H, con datos de una Dist. Normal
u conocida, y una o2 desconocida
2 muestras de poblaciones diferentes y una H con datos de una D.Normal
u1 - u2 y o2 común desconocida
Comparaciones de observaciones entre muestras emparejadas
Elimina una fuente de variación ESTIMACIÓN DE RIESGO El x2 puede usarse para determinar la significancia entre enf /F. Causal H
NO puede usarse como mediada del grado de asociación porque evalúa al total de la muestra Incontinencia Urinaria presente Incontinencia Urinaria ausente Castradas Enteras 757
(b) 7
(C) 2427
(d) INCIDENCIA DE INCONTINENCIA URINARIA 34 (a) 5+7= (cc) image by anemoneprojectors on Flickr TOTAL TOTAL 41
(a+c) 3184
(b+d) 791
(a+b) 3225
(n) 2434
(c+d) La tasa de incidencia de perras OVH = p1=a/(a+b) p1= 34/791 p1= 0,042
La tasa de incidencia de perras enteras = p2= c/(c+d) p2= 7/2434 p2= 0,0028
Riesgo relativo (R) razón de las 2 tazas
R=p1/p2 R= 0,042 /0,0028 R= 15
Si R es mayor a 1 asociación positiva
Si R es menor a 1 asociación negativa
Si r = 1 no existe asociación RAZÓN DE PROBABILIDADES Medida de grado de asociación común en estudios de epidemiología.
Si un suceso tiene lugar con una probabilidad (p), la razón p/q es la probabilida de que tal suceso tenga lugar.
La p de enfermedad entre animales expuestos es p1/q1 y la de los no expuestos es p2/q2, entonces la sería (p1/q1)/(p2/q2) Usando los datos de la anterior tabla: p1
q1
p2
q2 = (34 x 2427)/(757 x 7) = 15,6 En enfermedades de baja frecuencia p es casi lo mismo que la probabilidad pq porque q es aprox 1
Cuando la incidencia de la enfermedad no es baja los valores de R y Riesgo de probabilidades divergen.
También se puede valorar si estos dos difieren significativamente entre grupos.
Si cualquiera de los 2 es mayor a 1 para un nivel de significación la relación entre la causa hipotética y la enfermedad es estadísticamente significativa = hay asociación. De acuerdo con el ejemplo de las hembras castradas y enteras relacionadas con la IUF:
Probabilidad de que algunas perras con OVH no hubiesen sido castradas podrían haber desarrollado IUF
d = p1 - p2
= (34/791) - (7/2434)
= 0,040
Tasa de incidencia de IUF atribuible a la OVH es el 4% durante la observación
d indica el grado (magnitud) en que se puede reducir la tasa de incidencia de IUF FRACCIÓN ETIOLÓGICA Proporción atribuible o riesgo atribuible por ciento
Es la proporción de aparición de enfermedad que puede ser eliminada si un grupo expuesto tiene incidencia reducida al no expuesto. = (R - 1/R) f individuos enfermos expuestos al factor causal Sinergismo: cuando la frecuencia es superior al valor esperado
Antagonismo: Cuando la frecuencia es menor que el valor esperado
La elección de los modelos depende de medida de frecuencia de la enfermedad. MODELO ADITIVO Dos factores
x
y
poo = Tasa de incidencia cuando no estan x y
p10 = Tasa de incidencia cuando está x
p01 = Tasa de incidencia cuando está y
p11 = Tasa de incidencia cuando está x y
Los efectos combinados de x e y son iguales a la suma de sus efectos individuales
(p11 - p00) = (p10-p00)+(p01-p00)
La ausencia de interacción el riesgo relativo es:
(p11/p00 -1) = (p10/p00 - 1)+(p01/p00 - 1)
Cuando están presentes ambos factores el riesgo relativo (Rxy= p11/p00)
Si hay más de dos factores (j) el R combinado es Rm:
Rm = 1 + (R1 - 1) dode R1 y Rj son los R individuales Tiene algún efecto la cantidad de precipitaciones sobre la incidencia de cojeras?

COEFICIENTE DE CORRELACIÓN:
p= +1 Asociación positiva
p= -1 Asociación negativa En alguna ocaciones es necesario evaluar las relaciones entre variables de respuesta y variables aclaratorias:
Análisis de grupo
Análisis de factor
Análisis de trayectoria
Análisis discriminante
Análisis de componentes principales
Análisis de regresión múltiple. PAQUETES ESTADÍSTICOS MINITAB
SPSS
BMDP
GLIM
MINITAB GRACIAS En 50 perros menores a 3 meses vacunados contra parvovirus canino se encontró que 4 de estos, es decir 8% desarrollaron la enfermedad. El resto de vacunas fueron rechazadas porque excedían el máximo de error del 5%. EJEMPLO Si el lote en realidad tenía esas características, entonces la decisión de devolver las vacunas al proveedor fue adecuada. Sin embargo supongamos que los 4 casos fueron porque no conservaron la cadena de frío de la muestra de 50 animales y estos fueron los únicos casos que estaban abajo del estándar de un lote de 4 000 vacunas. Entonces solo el 1% eran defectuosas (4/4000=0.001). En este caso,menos de 6% de todo el lote estaba abajo del estándar y fue un error rechazar la remesa. Se rechazó la hipótesis nula de que el lote de vacunas estaba abajo del estándar, cuando debió haberse aceptado. Al rechazar una hipótesis nula verdadera se comete un error de tipo I. EJEMPLO Nuestra Ho es que la media de estatura de los 40 estudiantes de 9no semestre es de 1,60 Después del estudio, se acepta la Ho y se rechaza la Ha, pero durante el estudio, quien hizo las mediciones omitió a 4 personas (10%)que salieron en ese momento y la media de estatura real es de 1,67 Una medida del grado de asociación podría dar una indicación del grado en el cual el factor - enf (riesgo) RIESGO RELATIVO
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