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MIC: 3er integral > Estadística inferencial > Flashcards

Estadística inferencial Flashcards

1
Q

Qué permite la estadística inferencial?

A
  • Excluir que el azar explique los hallazgos clínicos (de la investigación)
  • Establecer si existe o no alguna diferencia entre los grupos comparados
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Q

Por qué razón es imposible tener el 100% de certeza en una investigación?

A
  • Porque se trabaja con muestras, no el universo completo
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Q

Qué elementos permiten determinar la prueba de diferencia estadística a utilizar?

A
  • El tipo de variable

- Características de la variable: si es cuantitativa, generalmente su distribución

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4
Q

Característica del universo

A
  • Inabarcable
  • Imposible
  • Sin límite de tiempo ni espacio
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Q

De qué forma se describe la muestra del estudio?

A
  • Mediante:
    > estadísticos
    > estadígrafos
    > Estimadores
- Ejemplos: 
> Promedio
> Mediana 
> Moda 
> DS 
> Frecuencia relativa 
> Varianza
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6
Q

De qué forma se pueden extrapolar los hallazgos obtenidos en una muestra al universo completo?

A
  • mediante el proceso inferencial:
    > Estimaciones por intervalo de confianza
    > Pruebas de Inferencia estadística
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7
Q

De qué forma funcionan las pruebas de estadística inferencial?

A

Mediante pruebas de contraste de hipótesis:
- Poner a pelear 2 ideas mutuamente excluyentes:
> H0 = hipótesis nula
> H1 = hipótesis alterna

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8
Q

Definición de H0 o Hipótesis nula

A
  • Asume que no hay diferencia entre los grupos comparados
  • Cualquier diferencia es solo atribuible al azar

*Conocimiento médico a la fecha

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9
Q

Definición de H1 o hipótesis alterna

A
  • Asume que hay diferencia entre los grupos comparados

- Dicha diferencia entre los grupos no es atribuible al azar

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10
Q

Qué es el estadístico de prueba?

A
  • Expresión matemática de lo que que se está preguntando en la investigación
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11
Q

Para qué se realiza la prueba de contraste de hipótesis y el estadístico de prueba?

A
  • Para escoger entre H0 y H1

- La prueba estadística toma los datos descriptivos entregados y los estandariza en un estadístico de prueba

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12
Q

Qué se realiza con el valor del estadístico de prueba?

A
  • Se evalúa cuántas veces ocurre en la vida común y corriente
  • Si el estadístico de prueba toma un valor muy extremo = RARO
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13
Q

Qué se considera como raro en relación a los valores del estadístico de prueba?

A
  • Todo aquello que ocurre menos del 5% de las veces

- Es estadísticamente significativo

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14
Q

Qué asume algo estadísticamente significativo? (que ocurre menos del 5% de las veces)

A
  • Que la hipótesis nula es falsa y la alterna es correcta
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15
Q

Qué información da el estadístico inferencial? qué rol cumple el investigador?

A
  • Estadístico inferencial = indica que el azar no fue, o que probablemente no fue
  • Investigador = su tarea es decir el porqué de la diferencia de los grupos
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16
Q

Qué es el valor alfa?

A
  • Valor corte que permite decidir entre asumir la hipótesis nula o la alterna
  • Establecido internacionalmente por convención
  • Valor de corte de probabilidad de cometer error aleatorio (tipo 1)
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17
Q

Qué valor alfa se debe tener si es que se quiere publicar la investigación?

A
  • 5% o menos (estadísticamente significativo)
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18
Q

Qué es el error tipo 1 o aleatorio?

A
  • Rechazar la hipótesis nula cuando era verdadera
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19
Q

Qué es el P value?

A
  • Probabilidad de observar un estadístico de prueba tan extremo como el de la muestra considerando que la H0 es cierta
  • Probabilidad de que lo observado/la asociación, sea explicada por el azar
20
Q

De qué depende la selección de la prueba estadística ideal ?

A
    • Del escenario

2. - Del área de conocimiento

21
Q

Elementos necesarios para la elección de la prueba estadística ideal

A

1.- Tipo de variable (cuantitativa/cualitativa)

2.- En caso de cuantitativa:
> Distribución
> Varianza

22
Q

Características de distribución normal de datos

A
    • Medidas de tendencia central son iguales (media, mediana y moda)
    • Simétrica, forma de campana
    • Varianzas homocedásticas
  • Entre -1 y +1 está el 67,5% de datos
  • Entre -2 y +2 está el 95% de datos
  • Entre -3 y +3 está el 99% de los datos
23
Q

Para qué se utiliza la distribución gaussiana?

A
  • Para describir aquello que es normal y lo anormal en medicina
24
Q

Cuál es la primera forma de certificar que una distribución es normal?

A
  • Verificar si las reglas de distribución normal se cumplen
25
Q

Cuál es la mejor forma de determinar que una distribución es normal?

A
  • Graficándola: histograma de frecuencias

> Curva normal característica

26
Q

De qué otra forma se puede determinar que una distribución es normal?

A

Aplicación de pruebas estadísticas específicas:

    • Prueba de Kolmogorov-Smirnov (KS)
    • Prueba de Shapiro-Wilk
    • Prueba d’Agostino
27
Q

Qué desventaja tienen las pruebas que se utilizan para determinar la distribución normal de los datos?

A
  • Alta tasa de falsos positivos y falsos negativos
28
Q

Cómo funcionan las pruebas específicas para determinar la distribución normal de datos?

A

Hacen prueba de hipótesis: contrastan 2 ideas mutuamente excluyentes

  • H0 la distribución de los datos NO difiere de una normal (ES NORMAL)
  • H1 la distribución de los datos SÍ difiere de una normal (NO es normal)
  • Un p value significativo (menor a 5%) indica que la probabilidad de que la distribución de los datos sea normal, ES MUY BAJA, por lo tanto, NO se asume como NORMAL
29
Q

Qué desventaja tienen las pruebas estadísticas para datos que no siguen distribución normal=

A
  • En general poseen menor poder estadístico, les cuesta encontrar significancia
30
Q

De qué otra forma se puede comprobar la distribución normal de los datos?

A
  • Teorema central del límite: a cierto tamaño muestral, cualquier estadístico de prueba utilizado de la muestra adoptará una distribución normal
  • En la práctica se asume distribución normal al tener la muestra necesaria
31
Q

Qué datos, independiente de sus propiedades y forma en que se obtienen, nunca adoptarán una distribución normal con ningún tamaño de la muestra?

A
  • El tiempo
  • Tiene sólo valores positivos
  • No hay puntos negativos en las curvas de tiempo
  • Ninguna prueba de supervivencia asume normalidad (ocupa tiempo)
32
Q

Qué tamaño muestral nos permite asumir normalidad?

A
  • 30 por grupo
33
Q

Si no se tiene el tamaño muestral suficiente por grupo para asumir normalidad, qué se realiza?

A
    • Demostrar normalidad mediante histograma de frecuencias
    • Asumir NO-normalidad y ocupar pruebas adecuadas
34
Q

Selección de prueba ideal: Variable cualitativa con cualitativa

A
    • Prueba exacta de Fischer (entrega p value)

2. - Chi cuadrado

35
Q

Selección de prueba ideal: Variable cualitativa con cuantitativa

A
  • Si la distribución es normal:
    > T de student para muestra pareada
    > T de student para muestra NO-pareada
  • Si la distribución NO es normal:
    > Wilcoxon para muestras pareadas
    > Mann-Whitney para muestras NO-pareada
36
Q

Selección de prueba ideal: Variable cualitativa con cuantitativa cuando hay más de 2 grupos

A
  • Ver distribución:
    > Normal: ANOVA (análisis de varianza)

> No-normal: Krukall-Wallis

37
Q

En qué casos se utilizan las pruebas ANOVA y Kruskall-Wallis?

A
  • Cuando hay más de 2 grupos en comparación
  • Para evitar el desgaste de P
  • Dicen si hay al menos 1 de las diferencias entre los grupos que sea significativa (no especifica cuál)
38
Q

Qué se puede hacer en caso de querer saber cuál es la diferencia específica estadísticamente significativa en ANOVA y Kruskall-Wallis?

A
  • Corrección de Bonferroni:

> Dividir el p value por el número de comparaciones que se harán

39
Q

Selección de prueba ideal: Variable cuantitativa con cuantitativa

A
  • Distribución:
    > Normal = Correlación de Pearson
    > No-normal = Correlación de Kendall (variables cualitativas ordinales)
40
Q

Qué información entregan las pruebas de correlación de Pearson y Kendall?

A
  • P value
  • Medida de fuerza de asociación:
    > Valor de -1 a +1
    > Entre -1 y 0 = relación inversa entre variables
    > Entre 0 y +1 = relación directa entre las variables

*No permiten predecir comportamiento de una variable en función de la otra

41
Q

Qué se puede realizar si es que se desea saber el comportamiento de una variable en función de la otra? (cuantitativa con cuantitativa)

A
  • Técnica de regresión lineal
42
Q

Qué es el error aleatorio ?

A
  • Error inherente a trabajar con muestras

- Se disminuye aumentando la muestra (no se puede corregir completamente)

43
Q

Error tipo 1, alfa

A
  • Rechazar la H0 cuando es verdadera
  • Considerar algo significativo cuando NO lo es
  • Valor crítico de ocurrencia alfa = 5%
44
Q

Error tipo 2, beta

A
  • NO rechazar la H0 cuando es falsa
  • Considerar algo como NO significativo cuando SÍ lo es
  • Valor crítico de probabilidad de ocurrencia = 20%
45
Q

Qué es la potencia estadística?

A
  • Probabilidad de rechazar la H0 cuando es falsa
    > Probabilidad de que el estudio encuentre lo que espera ver
  • Valor mínimo aceptable de 80%
46
Q

Qué es el sesgo?

A
  • Error sistemático
  • Por defectos en el diseño del estudio, que pueden invalidarlo:
    > Predecibles
    > Corregibles
    > Controlables

MIC: 3er integral (9 decks)

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