BIOESTADÍSTICA
Dr. Abner A. Fonseca Livias
PROFESOR PRINCIPAL
UNIVERSIDAD NACIONAL HERMILIO VALDIZAN
FACULTAD DE ENFERMERÍA
EXACTITUD (ACCURACY)
28/12/2020 12:05 p. m. Dr. Abner A. Fonseca L. 2
BIOESTADÍSTICA
RIESGO RELATIVO Y ODDS RATIODr. Abner A. Fonseca Livias
PROFESOR PRINCIPAL
UNIVERSIDAD NACIONAL HERMILIO VALDIZAN
FACULTAD DE ENFERMERÍA
RIESGO RELATIVO (RR)
• Riesgo es la probabilidad de que un individuo, libre
de enfermedad y susceptible de ella, la desarrolle
en un periodo determinado, condicionada a que el
individuo no muera a causa de otra enfermedad
durante el periodo.
• Se usa la siguiente fórmula:
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Grupos Enfermos Sanos Total
Expuestos a b a+b
No expuestos c d c+d
Total a+c b+d N
RIESGO RELATIVO (RR)
• Se debe tener cuidado de como se representa tabla
para calcular el RR.
• En caso que se cambien de esta forma, la fórmula
cambia:
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Grupos Expuestos
No
expuesto
s
Total
Enfermos a b a+b
Sanos c d c+d
Total a+c b+d N
RIESGO RELATIVO (RR)
El rango de su valor oscila entre 0 e infinito.
• El RR<1 indica que existe una asociación
negativa, es decir, que no existe factor de riesgo,
que lo que existe es un factor protector.
• El RR=1 indica que no hay asociación entre la
presencia del factor de riesgo y el evento.
• El RR>1 indica que existe asociación positiva, es
decir, la presencia del factor de riesgo se asocia a
una mayor frecuencia de suceder el evento.
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RIESGO RELATIVO (RR)
Ejemplo de RR:
Un grupo de investigadores estudia el efecto de
una nueva droga para el tratamiento del infarto
agudo miocárdico. Participaron 1720 pacientes.
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Grupo Vivos Muertos Total
Expuestos 655 40 695
Control 935 90 1025
Total 1590 130 1720
1. ¿Cuál es el RR de mortalidad en el grupo experimental?
2. ¿Sería beneficiosa la nueva droga para los pacientes?
RIESGO RELATIVO (RR)
1. ¿Cuál es el RR de mortalidad en el grupo
experimental?
Respuesta:
RR= 0.9424/0.9121 = 1.033
2. ¿Sería beneficiosa la nueva droga para los
pacientes?
Respuesta:
No, con un RR>1 aumentaría el riesgo de
morir.
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ODDS RATIO (OR)
• De traducción discutida (disparidad, razón de
posibilidades, razón de oportunidades, razón de
momios, razón de odds) es el cociente de dos
razones.
• Es otra forma de representar un riesgo, mediante
el cociente entre el número de veces que ocurre
el suceso frente a cuántas veces no ocurre.
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Grupos Enfermos Sanos Total
Expuestos a b a+b
No expuestos c d c+d
Total a+c b+d N
ODDS RATIO (OR)
• También se debe tener cuidado de como esta
representado los datos en una tabla.
• Si se presentara de la siguiente forma, la fórmula
se puede representar así:
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Grupos ExpuestosNo
expuestosTotal
Enfermos a b a+b
Sanos c d c+d
Total a+c b+d N
ODDS RATIO (OR)
El Odds ratio permite:
1.Reconocer la naturaleza como factor de riesgo o de
protección de una exposición.
2.Identificar la magnitud o fuerza de la asociación, lo
que permite hacer comparaciones.
3.Su valor es independiente de la incidencia de la
condición en estudio.
4.De gran utilidad en estudios de casos y controles.
5.Su valor suele ser semejante al del RR.
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Ejemplo:
Uso de salicilatos y hemorragia digestiva
Interpretación útil: Las personas que toman salicilatos
(exposición) tienen una odds de tener hemorragia digestiva
(enfermedad) casi 43 veces mayor que la de las personas que
no los toman
Casos Controles
Sí 26 53 Uso de salicilatos
No 1 87
OR = Odds enf. exp / Odds enf. no exp
= (26/53) / (1/87) = 42,7
ODDS RATIO (OR)
• Análoga al RR
INTERPRETACIÓN DE LA ODDS RATIO (OR)
01
∞
Valor nulo
RiesgoProtección
OR=1
OR>1OR<1
MAGNITUD OR
La magnitud de OR puede ser:
• < que 1,68 = insignificante
• 1,68 a 3,47 = pequeña
• 3,47 a 6,71 = moderada
• > que 6,71 = grande.
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ODDS RATIO (OR)
• En un estudio de casos y controles de 500
personas, se desea determinar si el
consumo de fibra es o no un factor de
protección para el cáncer de colon.
•
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Grupo Casos Controles Total
Expuestos 92 160 252
No expuestos 108 140 248
Total 200 300 500
ODDS RATIO (OR)
1. Calcule un estimador del riesgo asociado a la
variable independiente consumo de fibra.
Respuesta:
OR = (92x140)/(160x108) = 0.745 ó 75%
2. ¿Qué significa este resultado?
Respuesta:
Los sujetos que padecen de cáncer de colon
en un 25% (1 -0.75= 0.25) consumieron menos
fibra dietética respecto de los sanos.
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PRACTICA
• Elaborar dos ejercicios con RR y OR. En
cada prueba deben considerar un factor
de riesgo y un factor protector.
• Deben presentar con su respectiva
interpretación
• Enviar hasta martes 29 – 12 – 2020, hasta
12 de la noche.
BIOESTADÍSTICA
ESTADÍSTICA INFERENCIAL
PARAMÉTRICA Y NO PARAMÉTRICA
Dr. Abner A. Fonseca Livias
PROFESOR PRINCIPAL
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ESTADÍSTICA PARAMÉTRICA
Y NO PARAMÉTRICA
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Las pruebas paramétricas asumen los
parámetros de la distribución de la variable
(media y varianza) y un tipo de distribución
normal.
Las pruebas no paramétricas no asumen acerca
de los parámetros de distribución ni se preocupa
por el tipo de distribución, sino trabajan con
simple ordenación y recuento (asignando
rankings) a los valores de la variable sin importar
la distribución.
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ESTADÍSTICA NO
PARAMÉTRICA (PNP)
Se deben usar con:
Datos de distribución libre (no necesariamente normal).
Si un grupo tiene distribución normal mientras el otro
no.
Si se trata de datos nominales o ordinales, con varianza
grande, un grupo con varianza 0 y el otro no
Al trabajar con muestras pequeñas.
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ESTADÍSTICA PARAMÉTRICA
(PP)
Para usarlas deben cumplirse supuestos:
Las variables tienen que ser cuantitativas y deben
pertenecer a escalas de intervalo o razón.
Las varianzas son iguales
Muestras grandes (n > 30)
A veces se usa sin cumplir los supuestos pero
debe usarse con cautela en muestras más
pequeñas o con varianzas desiguales, en estos
casos prefiera usar pruebas no paramétricas
VENTAJAS DE PP SOBRE
PNP
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Las pruebas paramétricas tienen
más poder de contraste y pueden
analizar interacciones entre
variables independientes