Inicio > Bioestadística. Estadística Médica > La significación estadística en las investigaciones biomédicas > Página 2

La significación estadística en las investigaciones biomédicas

  • La primera se calcula dividiendo, en este caso específico, los casos favorables de cada medicamento entre el total de pacientes que lo recibieron.
  • La segunda se calcula dividiendo los casos favorables de cada medicamento entre el total de la muestra.

Esta diferenciación es importante considerarla, ya que constituye fuente de errores en muchas investigaciones que el autor ha revisado y cuyos resultados han sido publicadas en diversas revistas científicas.

Un procedimiento de la Estadística Diferencial que debe aplicarse en este ejemplo es el cálculo del intervalo de la diferencia de proporciones para un determinado nivel de confianza (3, 4):

(P1 – P2) ± Z(1 – α/2) √[P (1 – P) (1/n1 +1/n2)]

La parte de la izquierda del signo ± se llama diferencia de proporciones (ΔP) y la parte derecha error de muestreo (EEZ).

P1 y P2 son las proporciones en cada tratamiento de éxito.

P = (P1 + P2)/2 es el promedio de las proporciones.

n1 y n2 son los totales marginales de filas o la cantidad de pacientes que reciben cada tratamiento.

Z(1 – α/2) es el valor de la distribución normal para un determinado nivel de confianza ( α = 0,05 ó 0,01 ó 0,001).

Para α = 0,05; Z = 1,96

Para α = 0,01; Z = 2,58

Para aclarar la duda que emerge de los resultados, digamos que se realiza el estudio considerando los intervalos de la diferencia de proporciones para un 95% de confianza (α = 0,05).

Se parte del planteamiento de las siguientes hipótesis:

H0 (hipótesis nula) = No hay diferencia entre ambos tratamientos.

H1 (hipótesis alternativa) = Sí existe diferencia entre ambos tratamientos.

El cálculo de las proporciones da:

Para el evento exitoso de la cefotaxima:

P1 = 12/15 = 0,80

Para el evento exitoso de la cefriaxoma:

P2 = 10/15 = 0,66

El promedio de las proporciones es.

P = (P1 + P2)/2 = (0,80 + 0,66)/2 = 0,73

La diferencia de proporciones es:

ΔP = /P1 – P2/ = /0,80 – 0,66/ = 0,14

Para un 95% de confianza Z = 1,96 se tiene:

ΔP ± EEZ

(P1 – P2) ± Z(1 – α/2) √[P (1 – P) (1/n1 +1/n2)]

0,14 ± 1,96 √[(0,73) (1 – 0,73) (1/15 +1/15)]

0,14 ± 1,96 √[0,1971 (0,0666 +0,0666]

0,14 ± 1,96 √[0,1971 (0,1332)]

0,14 ± 1,96 √[0,1971 (0,1332)]

0,14 ± 1,96 √[0,02625]

0,14 ± 1,96 (0,16)

Debe notarse que se ha calculado la raíz cuadrada de 0,02625 que es igual a 0,1620.

Luego:

0,14 ± 0,31

Se concluye que, como 0,14 no supera a 0,31 la diferencia de proporciones no es estadísticamente significativa y por tanto no se puede aceptar la hipótesis alternativa. Es decir, no existen diferencias entre ambos tratamientos o ambos tratamientos son, en términos de probabilidad, igual de efectivos en los pacientes.

Si se recuerda lo planteado anteriormente acerca del sentido común, se entenderá ahora lo que se quiso decir.

Por otro lado el resultado obtenido no es completo si no se determina el intervalo de confianza. Este es:

[0,14 – 0,31; 0,14 + 0,31]

Es decir:

[-0,17; 0,45]

Este intervalo puede ser ubicado en la gráfica de la distribución normal, si se tiene en cuenta que los valores de la abscisa se corresponden con las puntuaciones de Z (ver anbexo).

Desde el punto de vista gráfico, la probabilidad de que se habla es igual al área debajo de la curva y entre los puntos -0.17 y 0,45.