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Ejemplos de cómo se pueden utilizar las pruebas de hipótesis en el contexto de veterinaria y salud. Se explica el concepto de hipótesis nula y alternativa, y se muestran pasos para calcular y analizar pruebas de hipótesis utilizando la distribución normal (prueba z) y la prueba t de student. Los ejemplos incluyen la evaluación de la efectividad de un nuevo tratamiento para el dolor en caballos, la eficacia de un nuevo medicamento para el tratamiento de la artritis en perros, y la comparación de tasas de infección entre grupos expuestos a la enfermedad de lyme y otras enfermedades transmitidas por garrapatas. El documento proporciona una introducción sólida a las pruebas de hipótesis y su aplicación en el campo veterinario y de la salud.
Tipo: Guías, Proyectos, Investigaciones
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Métodos Estadísticos Docente: Paola Romero La prueba de hipótesis para la media es un método estadístico que se usa para rechazar o no la hipótesis nula de una media poblacional. Los valores para la significancia de una prueba de uso más común son 0.01, 0.05 y 0.10 ; o sea, el investigador está dispuesto a permitir 1%, 5% o 10% de cometer un error tipo I En el contexto de veterinaria, las pruebas de hipótesis son herramientas estadísticas utilizadas para determinar si hay evidencia suficiente para aceptar o rechazar una afirmación sobre una población de interés. Por ejemplo, podrías estar interesado en probar si un nuevo tratamiento médico para perros es efectivo para reducir los síntomas de una enfermedad específica en comparación con el tratamiento estándar. Aquí hay un ejemplo de cómo podrías llevar a cabo una prueba de hipótesis en este contexto: Hipótesis nula (H0): El nuevo tratamiento médico para perros no tiene ningún efecto adicional en la reducción de los síntomas en comparación con el tratamiento estándar. Hipótesis alternativa (H1): El nuevo tratamiento médico para perros tiene un efecto adicional en la reducción de los síntomas en comparación con el tratamiento estándar. Pasos para el cálculo de pruebas de hipótesis Ejemplo: Efectividad de un nuevo tratamiento para el dolor en caballos Supongamos que un grupo de veterinarios está investigando la efectividad de un nuevo tratamiento para aliviar el dolor en caballos con cólico. Quieren determinar si este nuevo tratamiento es más efectivo que el tratamiento estándar actualmente utilizado. Hipótesis:
- Hipótesis nula (H0): El nuevo tratamiento no es más efectivo que el tratamiento estándar.
Métodos Estadísticos Docente: Paola Romero
- Hipótesis alternativa (H1): El nuevo tratamiento es más efectivo que el tratamiento estándar. Información Se realiza un estudio en el que se administran ambos tratamientos a dos grupos diferentes de caballos con cólico. Después de un período de tratamiento, se mide la cantidad de tiempo que los caballos pasan sin mostrar signos de dolor. Se utiliza una escala de tiempo en horas. Grupo de tratamiento con el nuevo tratamiento Grupo de tratamiento con el tratamiento estándar - Tamaño de la muestra: 100 caballos - Tamaño de la muestra: 100 caballos - Media: 8 horas sin mostrar signos de dolor - Media: 6 horas sin mostrar signos de dolor - Desviación estándar: 1.5 horas - Desviación estándar: 1.2 horas DATOS Para la Prueba de hipótesis Datos para la prueba de hipótesis Nivel de significancia (α) 0. Prueba estadística Utilizo la tabla de t-student o la de distribución normal. Calculo de la prueba z (z calculado ) 𝑧 =
Remplazo lo valores Z= ¿? Busco el nivel de confianza
Busco el 𝑧𝛼 2 en la tabla de distribución normal y lo nombraremos z crítico Dibujo la curva de distribución normal para reconocer la zona de rechazo
Métodos Estadísticos Docente: Paola Romero Grupo de tratamiento con el nuevo tratamiento Grupo de tratamiento con el tratamiento estándar
- Tamaño de la muestra: 15 perros - Tamaño de la muestra: 15 perros **- Media de mejoría: 8 puntos Media de mejoría: 7 puntos
Remplazo lo valores t= ¿? Busco el nivel de confianza
Busco el 𝑧𝛼 2 en la tabla de distribución normal y lo nombraremos t- crítico Dibujo la curva de distribución normal para reconocer la zona de rechazo Toma de decisión Ahora, comparamos el valor calculado de t con el valor crítico de t para nuestro nivel de significancia (α = 0.0 3 ) y grados de libertad. Si el valor calculado de
Métodos Estadísticos Docente: Paola Romero t es mayor que el valor crítico, rechazamos la hipótesis nula. Conclusión: La enfermedad de Lyme es una infección bacteriana transmitida por garrapatas. Es causada por la bacteria Borrelia burgdorferi y, en ocasiones, por otras especies de Borrelia. Esta enfermedad es común en regiones con alta población de garrapatas, especialmente en áreas boscosas o con pastizales donde los animales portadores de garrapatas son más prevalentes. Se realiza un estudio en una región endémica de enfermedad de Lyme. Personas expuestas a la enfermedad de Lyme. Personas expuestas a otras enfermedades transmitidas por garrapatas.
- Tamaño de la muestra: 100 personas - Tamaño de la muestra: 100 personas - Media de infección: 50 personas - Media de infección: 25 personas - Desviación estándar: 8 personas - Desviación estándar: 3 personas Establecer- prueba de hipótesis Hipótesis nula (H0): La tasa de infección media en el grupo expuesto a la enfermedad de Lyme es igual a la tasa de infección media en el grupo expuesto a otras enfermedades transmitidas por garrapatas. Hipótesis alternativa (H1): La tasa de infección media en el grupo expuesto a la enfermedad de Lyme es diferente de la tasa de infección media en el grupo expuesto a otras enfermedades transmitidas por garrapatas.