Tema 13: Pruebas paramétricas más utilizadas en Enfermería. T- de Student, Anova

PRUEBAS PARAMÉTRICAS

Las pruebas paramétricas son una herramienta estadística que se utiliza para el análisis de los factores de la población. Esta muestra debe cumplir ciertos requisitos como el tamaño, ya que mientras más grande sea, más exacto será el cálculo. Requieren conocer la distribución de la muestra para poder realizar inferencias sobre la población población.

ANÁLISIS BIVARIADO VARIABLE CUALITATIVA Y CUANTITATIVA

Este tipo de análisis es sumamente frecuente en todos los ámbitos, puesto que con frecuencia nos interesa saber si las categorías (o factores) de una variable cualitativa presentan unos valores medios similares, o no.

T- DE STUDENT

Se utiliza para contrastar hipótesis sobre medias en poblaciones con distribución normal. También proporciona resultados aproximados para los contrastes de medias en muestras suficientemente grandes cuando estas poblaciones no se distribuyen normalmente.

Criterios de parametricidad:

• Normalidad
• Homocedasticidad o igualdad de varianzas. Test Levene.
• N muestral > 30.

A continuación, un vídeo explicativo y aclaratorio de la prueba paramétrica T de Student:

ANOVA

Un análisis de varianza (ANOVA), también conocida como análisis factorial y desarrollada por Fisher en 1930, prueba la hipótesis de que las medias de dos o más poblaciones son iguales. Los ANOVA evalúan la importancia de uno o más factores al comparar las medias de la variable de respuesta en los diferentes niveles de los factores. La hipótesis nula establece que todas las medias de la población (medias de los niveles de los factores) son iguales mientras que la hipótesis alternativa establece que al menos una es diferente. Constituye la herramienta básica para el estudio del efecto de uno o más factores (cada uno con dos o más niveles) sobre la media de una variable continua. 

La hipótesis nula de la que parten los diferentes tipos de ANOVA es que la media de la variable estudiada es la misma en los diferentes grupos, en contraposición a la hipótesis alternativa de que al menos dos medias difieren de forma significativa. ANOVA permite comparar múltiples medias, pero lo hace mediante el estudio de las varianzas.

El funcionamiento básico de un ANOVA consiste en calcular la media de cada uno de los grupos para a continuación comparar la varianza de estas medias frente a la varianza promedio dentro de los grupos . Bajo la hipótesis nula de que las observaciones de los distintos grupos proceden todas la misma población (tienen la misma media y varianza), la varianza ponderada entre grupos será la misma que la varianza promedio dentro de los grupos. Conforme las medias de los grupos estén más alejadas las unas de las otras, la varianza entre medias se incrementará y dejará de ser igual a la varianza promedio dentro de los grupos.

Las hipótesis contrastadas en un ANOVA de un factor son:

• H0: No hay diferencias entre las medias de los diferentes grupos : μ1=μ2...=μk=μ. El significado de todos los grupos son iguales.
• Ha: Al menos un par de medias son significativamente distintas la una de la otra. No todos los significados son iguales. 

SUPOSICIONES DE ANOVA

• Cada grupo es aproximadamente normal. Verifique esto mirando los histogramas y/o los tests no paramétricos normales (kolmogorov o shapiro).
• Las desviaciones estándares de cada grupo son aproximadamente iguales. Regla de oro: relación de mayor a menor, la desviación estándar de la muestra debe ser inferior a 2:1.