SIGNIFICANCIA ESTADISTICA –RELEVANCIA CLINICA

Dra Zaira Muñoz R1A

Dr.Rodrigo Molina R1A

Esta asociación puede ser resultado de que realmente exista

Pretende poner de manifiesto al final del mismo SI existe o NO asociación entre diferentes variables

También puede ser:-Producto del azar, -Presencia de sesgos o -Presencia de variables de confusión.

« ESTADISTICAMENTE SIGNIFICATIVO »

-- GARANTIA DE CALIDAD --

• La necesidad creciente por investigar genera preguntas a contestar cada vez más complejas.

• En la actualidad la estadística ha experimentando un importante avance gracias a las nuevas tecnologías y los potentes medios informáticos que permiten el manejo de grandes volúmenes de datos.

• Desgraciadamente todos estos avances también han provocado que en los últimos años haya disminuido la accesibilidad y la capacidad de lectura crítica de los profesionales sanitarios.

• Muchos investigadores tienen dificultades a la hora de planificar un proyecto de investigación adecuado que responda a su pregunta de estudio por falta de formación estadística y metodológica.

¿QUÉ QUIERE DECIR SIGNIFICATIVO?

La estadística es un fin más que un medio para encontrar respuesta a sus preguntas.

¿Qué trabajo estadístico de una publicación científica no viene acompañado por una p?.

Es más, en muchas ocasiones su trabajo solo tiene sentido o es relevante si esta p es menor de cierto valor : 0,05.

La significación indica una asociación o diferencia entre variables que difícilmente se puede explicar por el azar, aunque esta asociación no indica por sí sola causalidad.

la magnitud de lo que vamos a considerar clínicamente importante: • una diferencia de proporciones del 5%,• una reducción del riesgo relativo del

40%, • un coeficiente de correlación de

0,6, etc.

Antes de empezar un trabajo de investigación se debe definir

La morbimortalidad generada, el coste, menos efectos adversos, etc.

La relevancia vendrá determinada por la gravedad del problema

Medidas como el número necesario de pacientes a tratar (NNT) o la reducción relativa del riesgo (RRR) nos pueden servir de ayuda para valorar la relevancia clínica de nuestros hallazgos.

Después de analizar los datos, obtendremos unos resultados que podrán ser o

no estadísticamente significativos.

Supongamos que disponemos de dos tratamientos (A y B) para una misma enfermedad, y deseamos conocer cual de ellos es mejor. Al mismo tiempo vamos a considerar como “mejor” si la diferencia que hay entre ambos es de al menos un 10% en el porcentaje de enfermos curados. Acabamos de definir lo que entendemos por diferencia clínicamente importante: un 10%. Realizado el experimento en 40 personas y después de aleatorizar los tratamientos A y B en dos grupos se obtienen los resultados:

Con el tratamiento A se curaron 6 personas (30%) B se curaron 12 (60%).

Como podemos ver la diferencia de curaciones observada entre uno y otro del 30% es muy superior al 10% que previamente nos habíamos fijado como importante.

Utilizando la prueba chi-cuadrado de Pearson adecuada para comparar

proporciones, obtenemos una p=0,057.

Para nuestra desgracia es un resultado no significativo, si tomamos como umbral

de significación el famoso valor de p=0,05.

Nos encontramos ante un ejemplo de una diferencia clínicamente muy importante pero estadísticamente no significativa.

La Hipótesis nula (Ho) es una afirmación que hacemos sobre una o más características de la población y que ponemos a prueba mediante una prueba estadística. Suele ser la que mantiene que no existe asociación o que las diferencias encontradas pueden ser explicadas por el azar.

La Hipótesis alternativa o del Investigados es la que dice que si hay diferencias entre las variables, y es la que elegimos cuando rechazamos la Ho.

Como vemos ambas son excluyentes, o elegimos una o la otra.

En el ejemplo no podríamos rechazar la hipótesis nula (p>0,05) y por lo tanto debemos concluir que no hay evidencia suficiente para decir que un tratamiento es mejor que otro.

Error Tipo I : Es el que estamos cometiendo al rechazar la hipótesis nula cuando en realidad es verdadera. Decir que hay diferencias o asociación cuando en realidad no es así. FALSO POSITIVO

Error Tipo II: Sucede al aceptar la hipótesis nula cuando en realidad es falsa. Decir que no hay diferencias o asociación, cuando realmente sí las hay. FALSO NEGATIVO

Potencia de un test o de capacidad para encontrar una diferencia o asociación que realmente existe, que se calcula como 1- B (100-B)

La probabilidad de cometer un error tipo I es el valor de la p, que en el ejemplo era de 0,057

Sin embargo el valor de p no nos informa en absoluto de la probabilidad de cometer un error tipo II.

El valor de p nos indica que tenemos un 5,7% de probabilidad de haber encontrado en nuestro experimento esas diferencias u otras aún mayores entre los fármacos A y B cuando en realidad los dos tienen la misma eficacia.

¿ SI AUMENTAMOS LA MUESTRA SEGUIRA LA MISMA p?

• Las diferencias siguen siendo las mismas: Fármaco A se han curado el 30% de pacientes Fármaco B se han curado el 60%

• Pero el valor de p=0.007 (<0.05) ESTADISTICAMENTE SIGNIFICATIVO

El TAMANO DE LA MUESTRA AFECTA EL VALOR DE p.

LA p MIDE PROBABILIADADES NO ASOCIACIONES

Siempre podemos encontrar diferencias estadísticamente significativas con un tamaño muestral lo suficientemente grande aunque las diferencias sean muy pequeñas e irrelevantes desde un punto de vista clínico o científico

RITUAL DE LA SIGNIFICANCIA ESTADISTICA

PROCEDIMIENTO QUE SE DEBE REALIZAR CADA VEZ QUE SE PONE A PRUEBA UNA HIPOTESISIS

1.Formulación de hipótesis

Ho --- Hipotesis NulaHi --- Hipotesis del Investigar

Evaluar dos poblacionesSe plantea la hipotesis porque buscamos encontrar diferencias

RITUAL DE LA SIGNIFICANCIA ESTADISTICA

HI= si hay diferencia entre fármaco A y B

Ho= No hay diferencia entre fármaco A y B

1. Formulación de hipótesis.

2. NIVEL DE SIGNIFICANCIA Máximo grado o máxima cantidad de ERROR que estamos dispuestos a aceptar, por haber rechazado la HIPOTESIS NULA. (no existe diferencia)

¿ CUANTO GRADO DE ERROR ESTAMOS DISPUESTOS A ACEPTAR PARA QUEDARNOS CON LA HIPOTESIS ALTERNA ( HIPOTESIS DEL

INVESTIGADOR ) ?

1% 5% 10% 20%1% 5% 10% 20%

RITUAL DE LA SIGNIFICANCIA ESTADISTICA

1. Formulación de hipótesis.2. Nivel de significancia

3. PRUEBAS ESTADISTICASPara elegir que prueba estadísticas debemos tener en consideración 6 criterios.

1.Tipo de estudio.2.Nivel de la Investigación.3.Diseño de la investigación.4.Los objetivos estadísticos.5.Escalas de medición de las variables.6.Comportamiento de los datos

X2, t student, U de man whitney

RITUAL DE LA SIGNIFICANCIA ESTADISTICA

1. Formulación de hipótesis.2. Nivel de significancia3. Pruebas estadisticas

4. Dar lectura al VALOR DE P.

P > 5% (p>0,05) o P< 5% (p<0,05)Aceptamos ----- Rechazamos

RITUAL DE LA SIGNIFICANCIA ESTADISTICA

1. Formulación de hipótesis.

2. Nivel de significancia

3. Pruebas estadísticas

4. Dar lectura al VALOR DE P.

5.TOMA DE DECISIONES

Tomar decisión a partir del valor del p.

RITUAL DE LA SIGNIFICANCIA ESTADISTICA