TRAC: Modelo de regresión lineal
Summary
TLDREl script de video discute un proyecto de investigación sobre la relación entre la condición física y los parámetros cardiometabólicos en adultos con riesgo de desarrollar diabetes tipo 2. Se utiliza la caminata de 6 minutos como indicador de la condición física, clasificada en cuartiles. El estudio es transversal y analítico, con el objetivo de encontrar una asociación entre la condición física y varios parámetros cardiometabólicos, incluyendo el índice de masa corporal, el porcentaje de grasa visceral, la presión arterial y otros. Se emplea un modelo de regresión lineal para analizar los datos, tanto simple como múltiplo, ajustado por factores como el sexo, la edad y la actividad física. Las conclusiones del estudio aún se encuentran en proceso de análisis y discusión.
Takeaways
- 📈 Se discute un proyecto de análisis de regresión lineal en el contexto de un estudio sobre la relación entre la condición física y los parámetros cardiometabólicos en adultos con riesgo de diabetes tipo 2.
- 👨⚕️ El estado basal del estudio involucra pacientes con riesgo de diabetes tipo 2, sin diagnóstico confirmado, entre 20 y 60 años, con un puntaje FINDRISC igual o mayor a 8 puntos.
- 🚫 Se excluyen del estudio los pacientes con consumo de hipoglucemiantes orales o aquellos que no firman el consentimiento informado.
- 🏃♂️ La condición física se evalúa mediante la caminata de 6 minutos, utilizando cuartiles para clasificar la condición física de baja a alta.
- ⚖️ Los parámetros cardiometabólicos incluyen el índice de masa corporal (IMC), el porcentaje de grasa visceral, la presión arterial, entre otros.
- 📊 Los coeficientes Beta se utilizan para medir la asociación entre la condición física y los parámetros cardiometabólicos en el modelo de regresión lineal.
- 📉 El IMC se encuentra significativamente asociado con la condición física, donde los pacientes con peor condición física tienen un IMC más alto.
- 🔢 Se ajusta el modelo de regresión lineal por variables confusas como sexo, edad y actividad física para obtener resultados más precisos.
- 📋 Se sugieren gráficos de regresión para visualizar la asociación entre los cuartiles de condición física y los parámetros cardiometabólicos.
- 📝 Se está en proceso de redacción de los resultados para un futuro artículo, y se están recabando datos para completar el estudio.
- 📚 Se destaca la importancia de la precisión en la presentación de datos, incluyendo el uso adecuado de signos y unidades de medida en las tablas y gráficos.
Q & A
¿Qué proyecto se está discutiendo en el video?
-Se está discutiendo un proyecto de Projectil Landia, específicamente un modelo de regresión lineal.
¿Cuál es la pregunta de investigación del proyecto?
-La pregunta de investigación es cuál es la asociación entre la condición física medida a través de la caminata de 6 minutos y los parámetros cardiometabólicos en adultos con riesgo de desarrollar diabetes tipo 2.
¿Cuáles son los criterios de inclusión para los pacientes en el estudio?
-Los criterios de inclusión son: pacientes de 20 a 60 años sin diagnóstico confirmado de diabetes tipo 2, con riesgo de desarrollar diabetes tipo 2 (puntaje FINDRISC ≥ 8), sin consumo de hipoglucemiantes orales y que firmen el consentimiento informado.
¿Cómo se define la estratificación pronóstica en el estudio?
-La estratificación pronóstica incluye a pacientes con sobrepeso u obesidad, perímetro de cintura ≥ 80 cm en mujeres y ≥ 94 cm en hombres, sedentarios, fumadores, y con sexo como una variable importante.
¿Qué variables se evalúan en la maniobra periférica del estudio?
-Se evalúan el estilo de vida, el nivel y tipo de actividad física.
¿Cómo se define la condición física en el estudio?
-La condición física se define mediante la caminata de 6 minutos, clasificada en cuartiles, donde el cuartil uno corresponde a mala condición física y el cuartil cuatro a buena condición física.
¿Cuáles son los parámetros cardiometabólicos que se están evaluando en el estudio?
-Los parámetros cardiometabólicos incluyen el índice de trigliceridos, glucosa, porcentaje de grasa visceral, índice de masa corporal, perímetro de cintura, presión arterial sistólica y diastólica.
¿Cómo se mide la condición física en la práctica clínica si no se tiene acceso a pruebas de esfuerzo?
-Se utiliza la caminata de 6 minutos como un subrogado, que consiste en hacer caminar al paciente a lo largo de un pasillo y verificar cuántas vueltas recorre, traduciendo el número total de vueltas en metros.
¿Qué significa el coeficiente Beta en el contexto del modelo de regresión lineal?
-El coeficiente Beta representa la cantidad de cambio en la variable dependiente (parámetros cardiometabólicos) por cada unidad de cambio en la variable independiente (condición física clasificada en cuartiles).
¿Cómo se interpretan los resultados del modelo de regresión lineal simple?
-Se interpreta comparando el cuartil de referencia (cuartil cuatro, pacientes con buena condición física) con los demás cuartiles para ver si hay diferencias significativas en los parámetros cardiometabólicos.
¿Qué ajustes se realizan en el modelo de regresión lineal múltiple?
-Se realizan ajustes por sexo, edad y actividad física total en por semana para controlar las variables que condicionan la variabilidad en la caminata de 6 minutos.
¿Qué gráficos se sugieren para visualizar los resultados del estudio?
-Se sugieren gráficos de regresión donde en el eje Y se representan los parámetros cardiometabólicos y en el eje X los cuartiles de condición física, ajustados por sexo, edad y actividad física.
Outlines
😀 Introducción al Proyecto de Regresión Lineal
Este párrafo introduce un proyecto sobre regresión lineal en el contexto de 'Projectil Landia'. Se menciona que se tratará de modelos de regresión lineal simple y múltiple. El hablante comparte su pantalla para mostrar su trabajo en curso, incluyendo una tabla y un diseño arquitectónico relacionado con la investigación de la asociación entre la condición física y los parámetros cardiometabólicos en adultos con riesgo de diabetes tipo 2.
🔍 Diseño Arquitectónico y Pregunta de Investigación
El hablante describe su diseño arquitectónico y la pregunta de investigación, que busca establecer una asociación entre la condición física, medida a través de la caminata de 6 minutos, y los parámetros cardiometabólicos en adultos con riesgo de diabetes tipo 2. Se detalla el perfil de los pacientes elegidos para el estudio, incluyendo el rango de edad, el puntaje de FINDX, y otros factores de riesgo.
📊 Análisis de Regresión Lineal Simple
Este párrafo se enfoca en el análisis de regresión lineal simple. Se discute la medición de la condición física a través de la caminata de 6 minutos y cómo se utiliza como una métrica accessible en el primer nivel de atención médica. Se exploran los coeficientes Beta y su significado en el contexto del estudio, así como la importancia de la condición física y su impacto en el índice de masa corporal.
🤔 Discusión sobre la Significancia Estadística
El hablante y su interlocutor discuten la significancia estadística de los resultados encontrados en el modelo de regresión lineal. Se abordan conceptos como el intervalo de confianza y su relación con el valor cero para determinar la significancia. Se hace hincapié en la importancia de la precisión en la presentación de los datos y en la interpretación correcta de los resultados estadísticos.
🏃 Asociaciones entre Ejercicio, IMC y Masa Muscular
En este párrafo, se analiza la relación entre el ejercicio, el índice de masa corporal (IMC) y el porcentaje de masa muscular. Se menciona el uso de una báscula de impedancia para medir el porcentaje de masa muscular y se discuten los resultados obtenidos en diferentes cuartiles de condición física. Se destaca la importancia de la comparación entre grupos y la necesidad de ajustar los gráficos y tablas para mejorar la comprensión de los datos.
📈 Ajuste del Modelo y Selección de Gráficos
Se aborda el ajuste del modelo de regresión lineal por variables como el sexo, la edad y la actividad física. Se destaca que ciertas variables se vuelven significativas después del ajuste. Se sugieren diferentes tipos de gráficos para visualizar los resultados, incluyendo gráficos de regresión, y se discute la importancia de incluir unidades y referencias en los gráficos para una mejor interpretación de los datos.
📝 Redacción de Resultados
Este párrafo se enfoca en la redacción de los resultados del estudio. El hablante menciona que aún está trabajando en las tablas y en la recopilación de la muestra. Se planea continuar con el análisis en la próxima clase y se sugiere que en ella se abordará la discusión de los resultados.
Mindmap
Keywords
💡Regresión lineal
💡Condición física
💡Cuartiles
💡Parámetros cardiometabólicos
💡Diabetes tipo 2
💡Índice de masa corporal (IMC)
💡Actividad física
💡Perímetro de cintura
💡Estratificación pronóstica
💡Consentimiento informado
💡Análisis de regresión
Highlights
Se presentó un proyecto de análisis de regresión lineal en Projectil Landia.
El estudio busca asociar la condición física con parámetros cardiometabólicos en adultos con riesgo de diabetes tipo 2.
La condición física se midió a través de la caminata de 6 minutos y se clasificó en cuartiles.
Los pacientes incluidos en el estudio tienen entre 20 y 60 años, sin diagnóstico confirmado de diabetes y con riesgo de desarrollarlo.
Se utilizó un diseño arquitectónico para estructurar la investigación y definir la estratificación pronóstica.
Los factores de riesgo incluyen sobrepeso, obesidad, sedentarismo, fumar, y sexo como variables importantes.
El estudio es transversal analítico y retroproyectivo, con la condición física como variable independiente ordinal.
Los parámetros cardiometabólicos son variables dependientes cuantitativas.
Los coeficientes Beta se calcularon para evaluar la asociación entre la condición física y los parámetros cardiometabólicos.
El índice de masa corporal (IMC) fue un factor clave en el estudio, con coeficientes Beta significativos.
Se encontró que los pacientes con peor condición física tienen un IMC 3.5 kg/m² mayor en comparación con los que tienen buena condición física.
El porcentaje de grasa visceral y el perímetro de cintura también mostraron asociaciones significativas con la condición física.
El modelo de regresión lineal ajustado incluyó variables como sexo, edad y actividad física para mejorar la precisión.
Se discutió la importancia de la precisión en la medición de variables como el porcentaje de masa muscular y la presión arterial.
Se sugiere la utilización de gráficas de regresión para visualizar los resultados y comparar los cuartiles de condición física con los parámetros cardiometabólicos.
Se destacó la necesidad de ajustar los modelos por factores confusos conocidos, como sexo, edad y actividad física.
El análisis de los resultados se encuentra en proceso y se discutirán en la próxima clase.
Transcripts
alali Bueno vamos a ver hoy vamos a ver
un super proyecto del proyectos de
projectil landia y en este proyecto de
proyectil landia es un modelo de
regresión lineal no Entonces vamos a ver
enséñanos
qué es lo qué es lo que tienes por
ahí bueno ya ven mi pantalla Sí
verdad aquí están Entonces les voy a
enseñar mi de regresión lineal el simple
y el el múltiple
ajustado
Sí ahí se ve bien muy bien algo pasa
pero ahí va Y entonces perfectamente
bien ya quedó Y entonces cuéntanos
cuéntanos el estado basal manobra y
desenlace antes de que antes de empezar
Ah
bueno tengo aquí tabla un
un quiere que le enseñe mi diseño
arquitectónico o nada más con las tablas
Cómo
estás De preferencia diseño
arquitectónico Okay aquí está
vo lo tengo
aquí esta fue la
última te casaste yulin no doctor
No por qué es que vi por chismoso vi uno
de la boda dije Ay no tod no Bueno Este
es mi diseño arquitectónico y mi
pregunta de investigación es cuál es la
asociación entre la condición física
medida a través de la caminata de 6
minutos y los parámetros
cardiometabólicas en adultos con riesgo
de desarrollar diabetes tipo 2 Entonces
mi estado basal son pacientes con eh
riesgo de desarrollar diabetes tipo 2 y
Eh mi demarcación diagnóstica pues van a
ser pacientes de 20 a 60 años sin
diagnóstico confirmado de diabetes tipo
2 que tengan riesgo desarrollar diabetes
tipo 2 con un puntaje de findx igual o
mayor a 8 puntos eh pacientes sin
consumo de hipoglucemiantes orales y que
firman el consentimiento este informado
eh la estratificación pronóstica pues
obviamente van a ser pacientes que
tengan sobrepeso u obesidad el perímetro
de cintura que va que va a ser mayor o
igual a 80 cm en mujeres y en hombres
igual o mayor a 94 que sean sedentarios
que fumen el sexo también es una
variable importante para la caminata Y
ahorita lo vamos a ver por qué la edad
la talla si tienen o no alguna
enfermedad pulmonar o alguna enfermedad
este cardiovascular si tienen algún
trastorno músculo esquelético o
articular o si tienen dislipidemia o
hipertensión arterial entonces Eh pues
es un estudio de Causa y efecto es un
estudio transversal analítico y
retroproyeccion mi maniobra es este la
condición física que va a ser que se
midió a través de la caminata de 6
minutos y el la condición física se va a
clasificar por medio de cuartiles es
decir hicimos cuarto cuatro cuartiles 1
2 3 y cuat donde la condición el cuartil
uno es la condición física pues baja y
el cuartil cuatro sería la condición
física buena las maniobras periféricas
que evalué son el estilo de vida el
nivel y tipo de actividad física y
este ahí en la maniobra pues nada más
especifique que la condición se iba a
medir a través de la caminata de 6
minutos que vamos a hacer cuartiles eh a
cual vamos a denominar condición física
baja y a cual condición física
alta y mi desenlace es encontrar esa
asociación entre los parámetros
cardiometabólicas de los cuales yo me es
el índice trigliceridos glucosa para ver
si el paciente tiene o no resistencia a
la insulina eh glucosa
e eh triglicéridos eh porcentaje de
grasa visceral índice de masa corporal
eh perímetro de cintura presión arterial
sistólica y presión arterial diastólica
Ese es mi desenlace bueno Y aquí nada
más
especifiquen de cada una de las
variables y las abreviaturas que
tenía entonces todas son variables
continuas no entonces todas tus
variables de des enlace o variables
dependientes son continuas perfecto
Exacto excelente entonces por eso es que
la salida es una regresión lineal Ajá
Exacto eh mi variable independiente pues
es una variable ordinal que son la
condición física por medio de los
cuartiles que establecimos y mi variable
dependiente son los parámetros
cardiometabólica son variables
cuantitativas por eso hicimos el modelo
de regresión
lineal
y
es Entonces ya este es mi modelo de
regresión lineal simple para evaluar la
asociación entre el nivel de condición
física y parámetros
cardiometabólicas son varios parámetros
este lo voy a dejar así para que lo
puedan ver pero aquí para que no haya
confusión la categoría de referencia es
el cuartil cuat es decir son los
pacientes que tienen buena condición
física y a partir de esa categoría de
referencia fue que se hicieron este se
corrieron las demás variables y se
establecieron los los valores del
coeficiente
Beta muy bien o sea y esos coeficientes
Beta Qué representan Ah bueno entonces
eh vamos a ver Bueno vamos a evaluar
primero segundo Cómo se mide condición
física ah Cuál es la unidad de medición
de la con ah es por por medio de la
bueno el gol estándar para medir la
condición física Es el consumo máximo de
oxígeno mediante pruebas de esfuerzo
pero pues obviamente eso no lo tenemos
este accesible en el primer nivel de
atención entonces hay un subrogado que
se ha estudiado y que tiene una buena
este correlación y es la caminata de 6
minutos Entonces la caminata de 6
minutos consiste en hacer caminar al
paciente a lo largo de un pasillo de TR
30 Met y verificar cuántas vueltas
recorre ese paciente para traducir ese
número total de vueltas en metros
entonces la caminata pues prácticamente
se mide en metros Y a partir de mi
paciente que recorrió menos metros al
que recorrió más metros se establecieron
ls cuartiles de condición física Okay
entonces el coeficiente uno o sea el de
índice de grasa corporal
parámetro o sea Cuánto cuánto fue la
media la media de este de vueltas de
metros Ah ah esto lo Ajá bueno está aquí
esto está
aquí entonces por ejemplo la media por
cada cuartil en el cuartil uno fue de
417.96
3.75 metros ahí me falta ponerle que son
metros y eh en el cuartil 3es fue de
516.142
77 m Met
Bravo okay Entonces tenemos no sé si esa
parte también eso de metros Lo pongo
aquí o lo dejo así no no no yo creo que
ya queda con eso okay Entonces pues por
ejemplo vamos a evaluar el índice de
masa corporal que es la variable que más
está impactando en mi estudio Entonces
vamos a tener que nuestra categoría de
referencia es el cuartil cuat que vamos
a llamarlos que son los pacientes con
buena condición física entonces
realmente donde encontré encontramos
diferencias la variable dependiente que
le piste al modelo de regresión cuál fue
la dependiente es son los parámetros de
podías encontrar eran qué tanto el
índice de masa pon tu diseño
arquitectónico
s Aquí está
entonces lo que dice í es que lo que tú
querías encontrar es que tanto se
modifican los parámetros
cardiometabólica aj a partir de la gras
de la a partir de la condición física
cierto cierto correcto perfecto Listo ya
ya lo tengo ahí
está entonces el primer factor que tú
que tú buscaste fue índice de masa
corporal okay Y entonces ahí lo que dice
es que tienes ese coeficiente que es de
3.5 Qué significa ese 3.5 Ah que este
los pacientes que se encuentran en el
cuartil uno En comparación con los
pacientes que se encuentran en el
cuartil 4 van a tener 3. 587 eh
kilogramos por metro cuadrado más en el
índice de masa corporal o sea van a ser
pacientes más
gorditos 3.5 de de índice base corporal
muy bien
Ajá Y eso fue significativo Ajá Exacto
Sí y el beta es 1 TR Cómo ves el
coeficiente Beta estimada Mari del C2 es
significativo o no
significativo te gusta o no te gusta qué
piensas
Dianita
eh índice de masa corporal en C2 pues
no no es significativo porque el
intervalo de confianza atraviesa la
unidad Ah no Por qué no es
estadísticamente
significativo no perdón este estaba
viendo mal pensé que atravesaba la
unidad pero no la atraviesa O sí
HM Sí sí en los modelos de regresión
lineal no es la unidad es el cero
entonces para es el cero porque son
porque son kilogramos por metros
cuadrados mm entonces para decir que no
tiene significancia estadística tendría
que atravesar el cero pero por ejemplo
en el cuartil dos el intervalo de
confianza va de dos de pun 228 a 2. 372
Entonces
todavía Ah para que se vea más bonito lo
que yo te diría para que se vea más
bonito es agregarle los c
0.28 ahí ya sabes que no es un número
negativo Enton Aquí hay una gran gran
dificultad porque como es men 2.73 el el
intervalo de confianza si yo tengo un
valor negativo Entonces los valores
negativos en un modelo de regresión eso
es una gran dificultad entonces Yo le
pondré aquí una
coma es que no es es este signo de menos
doctor es el el espacio Ajá Entonces no
sé cómo lo lo pongo esa confusión Mira
cómo se ve en C3 este Caro Ya viste cómo
se ve en C3 ve la diferencia entre entre
el C3 y el C2 Ah ya entonces me voy a
dejara coma Claro si le pones una coma
Ya se ve mejor sí va Y entonces cuando
ests trabajando con estos valores
siempre importanto ponerle el cero antes
para que para que podamos ver qué es lo
que está signific si le pones un cero a
todo cero todos Entonces por ejemplo
coeficiente Beta 0.84 Okay ahora María
en Qué significa la p del índice masa
corporal de
0.09 Qué significa O
sea pues si es pues es mayor a
0.05 que no es significativa es mayor a
ver cer muy bien
0.09 0.05
0. 009
Perdón perdón okay qu pero Qué
significa Pues que si tiene
significancia per quién quién C3 C2 seg
uno quién quién quién
Ah existe una diferencia significativa
entre el índice de masa corporal entre
los tres grupos en este tipo de pruebas
no sabemos realmente entre Qué grupos Es
como la diferencia significativa hasta
que se haga un análisis pos hoc
no no no no eso sería este en el modelo
que inventó el ronal Fisher que se llama
Nova donde se hacen los modelos post hoc
aj que sería muy bien lo que está
pasando
Caro
Caro mir mira mira como a ver si quieres
regros un
segundo regros un segundo este cuadro a
este o al no no no no no a es cuadro al
cuadro Sí
entonces aquí ya te está mostrando un
intervalo de confianza 95
cierto
Claro sí Qué significa
esto Mari Qué significa este intervalo
de confianza 95 de 1.45 a
[Música]
5.7
Diana hay una aso
entre este y este okay Y este es
significativo ahora Qué significa este
valor de
aquí
Claro pues serí hay una diferencia entre
este y este entre el c y el c4 C2 y
c4 Bravo muy bien Ahora Qué significa
este de 0.09
es el del c4 que dijo que iba a ser la
referencia no Diana
no
caro
Carolina tres a referencia del 00
del lo que significao es que el índice
de masa corporal en general s se asocia
con el ejercicio en
global Sí en general sí se asocia este
con este y después Aquí se van viendo
cómo tiene una magnitud entre menos
condición física mayor magnitud del
evento Sí entonces por eso son dos pes
distintas está muy elegante el análisis
sí Okay ahora vamos a intentar analizar
si les parece bien el de presión
arterial el de porcentaje de masa
muscular Cómo midon porcentaje de masa
muscular Ah lo medimos con una báscula
de impedancia doctor no es la porque la
ideal sería la tanita pero la que yo
ocup es
una pero si es como se midió el
porcentaje de
mar Qué significa
os3 de este de porcentaje de masa
muscul O sea que tiene menos
masa que tiene menos
masa de lo
normal referencias
no es que sí pero no no es no es es una
comparación entre Quién y
quién Dianita Morales entre el grupo
cuatro Quién es la referencia la
referencia al t4 exa m Okay la enseñanza
yulin que tuvimos aquí es que
probablemente valga la pena que no le
pongas aquí 00 sino que aquí le pongas
ref que le pongas es la referencia No ya
tuvimos dos colegas que no les quedó tan
claro Entonces yo creo quea que en lugar
de Beta de 00 sea a poner al pie de la
De hecho aquí lo tenía doctor pero creo
que lo que usted me acaba de decir es
una mejor idea porque sí como que he
notado que se pierden sí referencia O
solamente ponerle ref y con eso es
suficiente
va Ahora sí qued mejor ya quedó mejor
Cuál es la
referencia Y entonces una persona
persona que tiene poca condición física
va a tener menos masa muscular men 3% de
masa
muscular en cambio uno que está más o
menos pues es un porcentaje chiquito cer
punto I Cachito
Okay eso está muy bueno muy bonito
Okay se ve padrísimo
esto Qué significa Dianita Morales que
sea el de 2.48 una p de 2.48 en presión
arterial sistólica
no existe diferencia significativa entre
los tres grupos Comparado con la
categoría de
referencia Okay pero no te parece
raro porque mira dice dice
-2.1 presión sistólica me imagino que
fue presente ausente no presión
sistólica está
en no fue cuantitativa
aj entonces ahí pones presión arterial
sistólica paréntesis
mercurio me
falta entre paréntesis milímetros hg
bien Ahora sí Qué significa que alguien
tenga
Ah ya le cambió esta canija le está
cambiando dice cuatro y va de -
2.172 a 10.9 Qué significa es
significativo o no
significativo No es significativo porque
ya atravesó el cer atravesó el cero bien
bravo muy bien Ahora aquí Esa es la duda
o sea si le pones el guion no vol ya lo
estoy quitando nos volvemos locos todos
entonces vale la pena poner es entonces
y las unidades también vale muchísimo la
pena ponerlo porcentaje de masa
triglicéridos miligramos sobre decilitro
Bravo Ahí está bravo muy
bien muy bien Esa quedó
extraordinaria vamos a ver la que sigue
Bueno Este es el
simple y este ya es el ajustado se
ajustó por sexo edad y actividad física
total en por
semana
bien por todo lo ajustable en el
mundo
bien ok vuelve a este es el modelo
vuelve a salir sigue siendo
significativo
no realmente no cambio las que no habían
salido significativas pero ahora resulta
significativa y por qué está ajustado
por qué dijiste que estaba ajustado por
edad sexo y actividad
física que son las variables que ya se
habían reportado que sí condicionan este
variabilidad en la caminata de 6 minutos
bien muy bien Entonces ya quedó ahí nada
más hay que ponerle las
unidades vientos ahora qué gráficos nos
estás proponiendo
los gráficos todavía no los trabajo
doctor qué gráficos propones qué
gráficos te gustarían
Marí qué gráficos
propondrías bueno el primero el tipo de
gráfico si quieres regálame la pantalla
para ver qué tipo de gráfico sería el
propio de
este espectacular el
estudio Qué tipo de gráfico caro Ay caro
no está yo diciéndole caro tod
las si están los hijos de Caro o alguien
de cerca de Caro nada más díganos que
está bien porque ya nos
preocupó no vaya a ser que le hayan este
hecho algo y clo
no Y nosotros Así se desmayó caro o algo
así bueno ojalá que esté bien sí Y
entonces yo te propongo este este
gráfico sí que es el gráfico de
regresión que sale en el spcs como tal Y
entonces lo que tú vas a poner aquí en
estos gráficos de regresión es que vas a
tener en el eje de las 10 qué va en el
eje de las 10 estimada Mari en
Córdoba va a
ir la de la actividad física era
actividad física
no no iría bueno cada parámetro
cardiometabólico y en el eje de la x Ah
bueno la variable dependiente
Ah y la x pues la independiente toda la
razón la variable dependiente tendrías
este Cuál es el que más quieres graficar
probablemente puedes graficar unas dos o
tres no entonces puedes algún riesgo
Cuál crees tú que haya sido el más
importante el índice de masa corporal Ah
Bravo no entonces graficas puede ser que
grafiques uno el índice masa corporal o
puede ser que grafias el porcentaje de
grasa Ajá el porcentaje de grasa también
los pones
lado a y b
Entonces eso en las y la variable
dependiente y en las x que va a ir los
cuartiles de condición
física claro entonces aquí puede ser que
le metas los cuartiles de condición
física que fue lo que
usaste le ponga la Fica total para que
lo puedas
graficar en cuantitativa y como lo vas a
hacer en modelo de regresión le metes
las variables de cuartiles o sea Por
ejemplo puedes meter aquí cuartiles de
condición física q1 q2 q3
Ajá Y después le pongas
sexo presenta hombre mujer y después le
metes la otra variable ajustase por todo
no edad también Ajá sexo edad y
actividad física y actividad física sale
sexo edad y actividad
física y te quedan así dos gráficos lado
a lado muy bonitos no y lo que esperamos
aquí es la r
cuada aquí pones el valor de cuadrada y
aquí vas le vas poniendo puntitos no O
sea aquí van a quedar
puntitos Qué te parece va a quedar
precioso
esto muy bien si Entonces yo creo que
dos o tres está
buenísimo los trabajo
bien qué más tienes pues hasta ahorita
solamente llevo esa
y
este lo que hice Pues fue más bien la
redacción de los resultados o sea lo que
voy a poner en el
artículo
bien bien Okay okay vamos a ver entonces
ahora este vamos a ver lo que has
trabajado tú
mar todavía tenemos tiempito No yo
todavía estoy en las tablas es las
mismas que le había enseñado la clase
pasada aú no Termina de hacer las
correcciones voy voy voy todavía no
termino de recabar la muestra doctor
entonces clo andtes por acá no Bueno
entonces nos vemos la próxima clase y en
la próxima clase vemos la parte lo que
sigue No ya ya el análisis de los
resultados y para ver si podemos ir a la
discusión Sí sí doctor buenísimo
Bueno nos vemos Gracias doctor a ustedes
by
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