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UNIVERSIDAD DEL VALLE DE MÉXICO
EPIDEMIOLOGÍA Y BIOESTADÍSTICA
Actividad 7. Análisis de casos
Instrucciones:
- Revisa el material sugerido
- Lee detenidamente los casos (planteamientos) que a continuación se presentan. Resuelve y responde indicando lo que se te solicita
- Elabora la actividad en el procesador de textos
- Incorpora al inicio del documento una portada que incluya el nombre de la universidad, asignatura, título del trabajo, fecha de entrega y tu nombre Epidemiología y bioestadística
OBJETIVO Establecer, por medio de la chi cuadrada, la significancia estadística de la relación entre dos variables cualitativas. TEMA Unidad 3. Estadística inferencial Pruebas de hipótesis y chi cuadrada Epidemiología y bioestadística
Hipótesis nula H 0 : La proporción de asistencia de los pacientes al hospital y a la clínica, no será diferente en los diferentes días de la semana, tanto para el hospital público, como para la clínica privada. Las frecuencias observadas en los hospitales son: Días de la semana Hospital público Hospital privado L, M, M, J 35 16 V, S, D 56 33 Antes de iniciar: Si ya conozco la distribución de las frecuencias observadas , ¿cómo obtengo las frecuencias esperada? Realicemos una tabla de 2 x 2: Epidemiología y bioestadística
Calcular la frecuencia esperada y anótala en los paréntesis: Días de atención Establecimiento Total Público Privado L,M,M,J 35 ( ) 16( ) 51 V,S,D 56 ( ) 33( ) 89 Total 91 49 140 X2 o Chi cuadrada: La prueba de comparación de c distribuciones se efectúa a partir del estadístico de contraste X^2 para el conjunto de casillas de la tabla. Epidemiología y bioestadística
Para buscar en tablas debemos tomar en cuenta el valor de Chi cuadrada (X^2 ) y los grados de libertad (gl). Buscamos en la tabla el valor de X^2 o el que se aproxime más, en la columna de los grados de libertad. X^2 =0. gl: 1 También podemos determinar la diferencia en porcentajes que existen entre las dos proporciones: Días de atención Establecimiento Total Público % Privado % L,M,M,J 35 (38.46) 16 (32.65 ) 51 V,S,D 56 (61.44 ) 33 (67.35 ) 89 Total 91 (100) 49 (100) 140 Epidemiología y bioestadística El valor de P es mayor a 0. Se suele decir que valores altos de p no permiten rechazar la H0, mientras que valores bajos de p si permiten rechazar la H 0 (valor significativo). Diferencia %: 38.46 – 32.65 = 5.81% 61.54 – 67.35 = -5.81%
Conclusión: Se ha comprobado que, no hay diferencia significativa entre la proporción de asistencias al hospital y a la clínica, en los diferentes días de la semana. Se acepta la hipótesis nula que señala que no hay diferencias en el hospital público con respecto a la clínica privada. Podemos decir: Hay 5.81% más asistencias en L,M,M,J en el H. público respecto al privado; hay 5.81% menos asistencias en V,S,D en el H. público respecto al privado. Ejercicio 1. Con el propósito de determinar si la aplicación de insecticida modifica la presencia de casos de Dengue, en una población que ha estado expuesta a la presencia del vector, se realiza un estudio para comparar las proporciones de casos de Dengue y la fumigación correspondiente. Fumigación Total Con insecticida Sin insecticida Con Dengue 45 ( 64.56 ) 95 ( 75.43 ) 140 Epidemiología y bioestadística
Epidemiología y bioestadística
Diferencia de proporción de personas con dengue positivo que se les aplico fumigación y los que no: Diferencia en %: 64.56-75.43= 10.87% 42.43-49.56= 7.13% Conclusión: Se comprobó que si hay una diferencia significativa entre las proporciones del dengue y su fumigación. Se acepto la hipótesis alternativa ya que esta señala que si hay diferencias entre proporciones del dengue con respecto a la fumigación que es de un 7.13%, se rechazó la hipótesis nula ya que esta menciona que no existe ninguna diferencia entre los casos de dengue con el uso de insecticidas y el uso de este. Epidemiología y bioestadística
Conforme a la estructura del problema establece las siguientes hipótesis: H 0 El consumo de refresco no impacta en el peso de las personas. H 1 El consumo de refresco sí impacta en el peso de las personas Analiza y explica qué ha encontrado, apóyate con la calculadora STATCALC de EPI INFO para corroborar tus datos: X^2 : gl: gl= (c-1) (r-1) = (2-1) (2-1) = 1 P: X^2 =36. gl: 1 Epidemiología y bioestadística Se acepta la hipótesis de investigación y se rechaza la hipótesis nula.
Diferencia de proporción de personas con sobrepeso con alto y bajo consumo de azúcar: Podemos inferir que el consumo de refresco aumenta en un 28.43% el peso para llegar a sobrepeso, mientras que no consumirlo ayuda en un 28.43% a que se mantenga la persona en un peso normo (saludable). Conclusión: Se ha comprobado que, si hay diferencia significativa entre el consumo y no de refresco. Se acepta la hipótesis de investigación que señala que el consumo de refresco aumenta la probabilidad de pasar a sobrepeso. Epidemiología y bioestadística
Analiza y explica qué ha encontrado, apóyate con la calculadora STATCALC de EPI INFO para corroborar tus datos: X^2 : (135 – 103.91)2 /103.91 + (30-61.08)2 / 61.08 + (127 – 158.08)2 /158.08 + (124-92.91)2 / 92.91= 9.3 + 15.81 + 6.
- 10.40 = 41. gl: 1 P: 0. Diferencia de proporción de personas positivas a la enfermedad antes y después de la intervención: 103.91 – 61.08 = 42. 158 – 92.91 = 65. Conclusión: Se comprueba que, si hay diferencia significativa al querer proporcionar información sobre los factores de la enfermedad antes y después del comienzo de la epidemia y se acepta la hipótesis relativa ya que, hay una diferencia de 65.84% de personas afectadas de casos positivos como de negativos y se rechaza la hipótesis nula. Epidemiología y bioestadística
