15 Contraste De Hipotesis Flashcards
- El servicio de Cirugía General de un hospital quiere comparar la estancia media postoperatoria tras colecistectomía laparoscópica respecto a la colecistectomía abierta tradicional. Sus resultados señalan que, tras laparoscopia, los pacientes permanecen menos tiempo en el hospital, con un nivel de significación de 0,04. ¿Qué significa este valor?
- Que la estancia media tras cirugía abierta se puede calcular multiplicando por 0,04 la estancia media tras laparoscopia.
- Que si la estancia media fuera igual en ambos grupos, la posibilidad de encontrar los resultados obtenidos sería del 4%.
- Que al decir que la estancia media es diferente hay un 40% de probabilidades de equivocarse.
- Que la diferencia no es estadísticamente significativa.
- Que el tamaño de la muestra no fue suficiente.
Respuesta correcta: 2
COMENTARIO: El valor de “p” se conoce como nivel de significación estadística. Hace referencia a la probabilidad de alcanzar cierto resultado por efecto del azar. En esta pregunta, significa que, si realmente la estancia media fuera igual, la probabilidad de llegar a este resultado sería de un 4%. Cuando p es menor del 5% (0.05), como en este caso, se dice que es estadísticamente significativa. En otras palabras, quiere decir que la probabilidad de error es menor del 5%.
- Un estudio relaciona las concentraciones de colesterol ligado a las lipoproteínas de alta densidad (HDL-Col) con el número de cigarrillos fumados en la actualidad, en una muestra de 100 individuos. El coeficiente de correlación es - 0,15 (p
Respuesta correcta: 5
COMENTARIO: Teniendo una p
- Si se desea comparar la intensidad del dolor, medida en una escala ordinal, entre dos grupos de sujetos que han recibido tratamientos diferentes, la prueba estadística más adecuada es:
- Prueba de la U de Mann-Whitney.
- Prueba de McNemar.
- Prueba de la t de Student-Fisher.
- Análisis de la varianza.
- Correlación de Spearman.
Respuesta correcta: 1
COMENTARIO: Una pregunta fácil sobre los test de contraste de hipótesis. En este tipo de preguntas,siempre debes seguir la misma mecánica: identificar las dos variables y después elegir el test adecuado. Para esta pregunta, sería:
•Variable 1: Ordinal (escala de intensidad del dolor)
•Variable 2: Cualitativa dicotómica (dos grupos sujetos sometidos a tratamientos diferentes).
Teniendo en cuenta las dos variables y su naturaleza, el que corresponde sería el Test de Wilcoxon o la Prueba de la U de Mann- Whitney (que sirve tanto para datos apareados como para no apareados en caso de tener una variable cualitativa dicotómica).
4.En qué situación esperaría encontrar un coefi- ciente de correlación negativo?:
1. BUN y creatinina.
2. Sideremia y volumen corpuscular medio.
3. TRH y prolactina.
4. Filtrado glomerular y creatinina.
5. ACTH y cortisol.
Respuesta correcta: 4
COMENTARIO: Un coeficiente de correlación negativo implicaría que, a mayor valor de una de las dos variables, ca- bría esperar un descenso de la otra. Teniendo esto en cuenta, la respuesta correcta es la 4, ya que la creatinina sérica esta- rá más descendida cuanto mayor sea el filtrado glomerular.
Se comparan los resultados académicos (aproba- do/suspenso) de dos colegios, uno privado y el otro público. ¿Qué test sería el más apropiado?:
1. ANOVA.
2. Chi-cuadrado.
3. Regresión lineal.
4. t de Student.
5. U de Mann-Whitney.
La falle en su día DIBUJATELO
Respuesta correcta: 2
- En un estudio a gran escala sobre las consecuen- cias de la exposición al asbesto, encontramos que, entre 800 individuos que habían sufrido exposi- ción al asbesto en los 40 años anteriores, aparecie- ron 18 casos de mesotelioma, mientras que en un grupo de 3.200 controles hubo 4. ¿Mediante qué prueba estadística hemos de analizar estos datos?:
- Prueba de McNemar.
- Regresión lineal.
- Prueba de la t de Student.
- Test de Friedman.
- Chi cuadrado-Prueba exacta de Fisher.
Respuesta correcta: 5
COMENTARIO: Una pregunta fácil sobre los test de con- traste de hipótesis. En este tipo de preguntas, siempre debes seguir la misma mecánica: identificar las dos variables y después elegir el test adecuado. Para esta pregunta, sería:
Variable 1: Asbesto / no asbesto, Cualitativa.
Variable 2: Mesotelioma / no mesotelioma, Cualitativa.
Teniendo en cuenta las dos variables y su naturaleza, el que corresponde sería el test de la Chi- Cuadrado. No te dejes engañar porque veas números en el enunciado. Esas cifras sólo hacen referencia al tamaño muestral, pero no al tipo de variable, que son las que hemos dicho.
- ¿Cuál de todos los siguientes valores de un coeficiente de Pearson mide la relación más intensa entre x e y?:
- 0,5.
- 0,8.
- 0,09.
- 0,75.
- 0,65.
Respuesta correcta: 2
COMENTARIO: El coeficiente de Pearson tiene dos par- tes: signo: indica la dirección de la relación.
- valor numérico: indica la fuerza de la relación.
En este caso el coeficiente - 0,8 indica una fuerte relación inversa.
- Una vez realizado un test de ANOVA en tres grupos de tratamiento, si deseo conocer de dónde viene la diferencia, deberé usar:
- Chi cuadrado.
- t de student.
- Corrección de Bonferroni.
- ANOVA de medidas repetidas.
Respuesta correcta: 3
COMENTARIO: El ANOVA me permite conocer si hay diferencias estadísticas entre varios grupos de tratamiento, pero si quiero ampliar el estudio y conocer de donde vienen esas diferencias deberé realizar la corrección de Bonferroni.
- Estamos revisando un estudio que pretende comparar la efectividad de un nuevo fármaco anticoagulante oral con la de la heparina de bajo peso molecular subcutánea (Clexane ®). En el mismo, se dice que en el estudio que precedió al actual se cometió un error de tipo I. El error tipo I es:
- Aceptar la hipótesis nula siendo cierta.
- Aceptar la hipótesis nula cuando es falsa.
- Rechazar la hipótesis alternativa cuando es
cierta. - Ver diferencias significativas donde no las hay.
Respuesta correcta: 4
COMENTARIO: El error tipo I o alfa es el que se comete cuando, no habiendo diferencias entre dos tratamientos, llegamos a la conclusión de que sí las hay. Es decir, consiste en detectar diferencias que no existen en la realidad (respuesta correcta 4). Esto, en otras palabras, implicaría rechazar la hipótesis nula cuando es cierta.
- INDIQUE LA FALSA:
- SI H1 ES CIERTA Y NO RECHAZO H0, COMETO UN ERROR TIPO II.
- LA ÚNICA FORMA DE DISMINUIR EL ERROR TIPO I Y II SIMULTÁNEAMENTE ES AUMENTAR EL TAMAÑO MUESTRAL.
- LA POTENCIA DEL TEST ES LA PROBABILIDAD DE QUE, SIENDO CIERTA H1, RECHACE H0.
- FIJADO ALFA, SI P > ALFA, RECHAZO H0.
- SI H0 ES CIERTA Y LA RECHAZO, COMETO EL ERROR TIPO I.
Rta. 4
El error tipo I o alfa es el que se comete cuando, no habiendo diferencias entre dos tratamientos, concluimos que sí las hay. Por otra parte, el error tipo II consiste en que, cuando estas diferencias existen, nuestro contraste de hipótesis no es capaz de detectarlas. Ambos errores pueden disminuirse si se aumenta el tamaño muestral del estudio, detalle que ya se ha preguntado en el MIR.
Cuando se fija un error alfa del 5% y la p resultante del estudio es mayor (por ejemplo, 0.08), entonces la probabilidad de que el resultado se deba al azar es demasiado grande como para que pueda aceptar H1. En consecuencia, no se rechazaría H0 (respuesta 4 falsa).
- Cuál de las siguientes expresiones NO es sinónimo de “resultado estadísticamente significativo”?
- Existe suficiente evidencia para aceptar la hipótesis alternativa.
- No existe suficiente evidencia para rechazar la hipótesis nula.
- El resultado observado no es compatible con la hipótesis nula.
- Las variaciones debidas al muestreo no bastan para explicar el resultado observado.
Respuesta correcta: 2
COMENTARIO: La hipótesis nula es aquella que nos dice que no existen diferencias significativas entre los grupos de estudio, mientras que aceptar la hipótesis alternativa requiere que hemos encontrado diferencias estadísticamente significativas de que existen diferencias entre los distintos grupos. Por lo tanto aceptar la hipótesis alternativa conlleva invariablemente rechazar la hipótesis nula. Si encontramos diferencias estadísticamente significativas para un nivel de probabilidad dado (p
- Se quiere realizar un estudio sobre la variabilidad del Glasgow durante un ingreso hospitalario urgente. Para ello, se comparan las puntuaciones del Glasgow que mide en la calle un miembro de Protección Civil, las puntuaciones medidas en el mismo paciente en el servicio de Urgencias al llegar al hospital y, posteriormente, las valoradas al ingresar el paciente en la UVI. ¿Qué test estadístico emplearía para realizar dicha comparación?
- Wilcoxon.
- ANOVA.
- Kruskal-Wallis.
- Friedman.
Respuesta correcta: 4
COMENTARIO: En esta pregunta sobre los test de significación estadística, lo primero que hay que identificar son las variables que estamos comparando. En este caso se trata de una variable ordinal (el Glasgow, leve- moderado- severo) que se mide varias veces en un mismo paciente. Estamos por tanto ante un estudio apareado con más de dos mediciones, donde se compara una variable ordinal. Emplearemos para ello un test no paramétrico. La respuesta correcta es el Friedman.
- Cuál de las siguientes afirmaciones sobre las pruebas estadísticas no paramétricas es FALSA?
- Son menos potentes que las paramétricas.
- Son útiles en muestras pequeñas.
- Son útiles en el caso de variables ordinales.
- Requieren ciertas asunciones sobre la
distribución de las variables en la población
Respuesta correcta: 4
COMENTARIO: Una pregunta muy importante sobre las pruebas no paramétricas. Debes tener muy presentes las condiciones en las que se aplica este tipo de pruebas, porque en general son preferibles las paramétricas (más potentes y fiables). Un test no paramétrico se utilizará si se cumple uno de estos supuestos:
• Distribución que no sea normal.
• Variables ordinales.
• Tamaño muestral pequeño (menos de 30 sujetos).
Por tanto, los test no paramétricos pueden aplicarse a cualquier distribución, es decir, no precisan ninguna asunción al respecto, como dice la respuesta falsa. En cambio, los test paramétricos precisan que exista una distribución normal.
- Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la potencia o poder estadístico de una prueba es FALSA?
- Corresponde al complementario de la probabilidad el cometer un error beta.
- Depende del tamaño de la muestra.
- No depende de la magnitud de la diferencia.
- Ayuda a interpretar estudios con resultados no
significativos.
Respuesta correcta: 3
COMENTARIO: La magnitud de la diferencia que se desea detectar influye en la potencia de una prueba. Si pretendemos detectar diferencias muy grandes, no haría falta una prueba con gran potencia, ya que estas diferencias serían muy claras y se detectarían fácilmente. En cambio, si se intenta detectar diferencias muy pequeñas, se precisaría un poder estadístico muy elevado, porque si son mínimas puede ser muy difícil objetivarlas, y existe un gran riesgo de pasarlas por alto (decir que no existen cuando en realidad sí, es decir, cometer un error tipo II).
- Cuál de los siguientes NO puede ser el resultado de una prueba estadística de contraste de hipótesis?
- Aceptación de la hipótesis nula.
- Rechazo de la hipótesis nula.
- Aceptación de la hipótesis alternativa.
- No rechazo de la hipótesis nula.
Respuesta correcta: 1
Comentario: Es importante que manejes con soltura todos los conceptos que aparecen en el tema contraste de hipótesis.
Durante el contraste de hipótesis nos interesa saber si las diferencias entre 2 tratamientos son debidas al azar o es que realmente el efecto de los tratamientos es distinto. Para abordar este problema, se consideran 2 hipótesis:
- Hipótesis nula (H0): No existen diferencias entre los 2 tratamientos.
- Hipótesis alternativa (H1): si existen diferencias entre los 2 tratamientos.
Estas 2 hipótesis son mutuamente excluyentes, por lo que sólo hay 2 decisiones posibles:
- Rechazar Ho → aceptar H1.
- No rechazar Ho → no poder aceptar H1.
Nunca podemos aceptar la Ho
