M3 Seminario de investigación Jamovi parte II

Summary

El guion del video ofrece una sesión de análisis de datos en un contexto médico, enfocado en la hemoglobina glucosilada y factores relacionados con la diabetes. Se discuten técnicas de limpieza de bases de datos, análisis descriptivo y pruebas de normalidad para evaluar la distribución de la edad de los pacientes. Se exploran las diferencias entre hombres y mujeres en términos de edad y se sugieren variables para predecir la hemoglobina glucosilada. Además, se abordan modelos de regresión para predecir esta última y se planea la creación de un modelo de daño renal para el análisis en la próxima clase.

Takeaways

• 😀 El script es una clase sobre análisis de datos en el contexto de la medicina familiar, utilizando una herramienta llamada 'hobi'.
• 🔍 Se discute la importancia de mantener la información anónima al trabajar con datos de pacientes, destacando la privacidad de los correos y los apellidos.
• 📊 Se realiza un análisis descriptivo inicial, enfocado en la edad de los pacientes, para entender la distribución de la edad y su relación con la normalidad.
• 📚 Se mencionan conceptos estadísticos como media, mediana, desviación estándar, mínimos y máximos, y cómo estos se relacionan con los supuestos de normalidad.
• 📉 Se utiliza gráficos como histogramas, diagramas de cajas y gráficos de violín para visualizar la distribución de datos y detectar valores atípicos.
• 📝 Se destaca la necesidad de 'limpieza de la base de datos' para asegurar que los datos sean precisos y útiles para el análisis.
• 🤔 Se cuestiona la utilidad de ciertos gráficos y pruebas estadísticas, como el gráfico de cuartiles (qq plot), en función de su capacidad para ser interpretados y su relevancia en el análisis.
• 👥 Se explora la posibilidad de comparar la edad entre hombres y mujeres utilizando pruebas de T, destacando la importancia de entender si las muestras son independientes o dependientes.
• 📐 Se realiza una prueba de homogeneidad de varianzas (Levene's test) para determinar si las varianzas entre grupos son iguales antes de proceder con pruebas de comparación.
• 📈 Se introduce el concepto de regresión para predecir variables cuantitativas como la hemoglobina glucosilada, utilizando variables independientes como la edad y la glucosa.
• 📚 Se asignan tareas a los estudiantes para construir modelos de regresión para predecir la hemoglobina glucosilada y para calcular la tasa de filtrado glomerular para el daño renal.

Q & A

¿Qué es lo que están analizando en la segunda parte del hobi de uso de hobi?

Están analizando una base de datos con identificadores, correos electrónicos y unidades de Medicina familiar, buscando realizar un análisis descriptivo y determinar si hay distribución normal en los datos.

¿Por qué es importante mantener los correos electrónicos y los datos anónimos?

Mantener los datos anónimos es crucial para proteger la privacidad de las personas involucradas y evitar el rastrear de información sensible.

¿Qué tipo de análisis descriptivo están realizando con la edad de los pacientes?

Están realizando un análisis descriptivo que incluye la edad del paciente, cambiando la variable de texto a enteros para poder analizar estadísticamente.

¿Cómo cambian la variable 'edad del paciente' de cualitativa a cuantitativa?

Lo hacen dando doble click en la variable 'edad del paciente' y seleccionando la opción para cambiarla a un tipo de variable continua y marcarla como enteros.

¿Qué estadísticas descriptivas están buscando calcular para la edad de los pacientes?

Están buscando calcular la media, mediana, desviación estándar, mínimos y máximos, y también están buscando evaluar la asimetría y curtosis para determinar si la distribución es normal.

¿Qué pruebas adicionales están considerando para verificar la normalidad de la distribución de la edad de los pacientes?

Están considerando la prueba de Shapiro-Wilk para verificar la normalidad de la distribución de la edad de los pacientes.

¿Cuáles son los supuestos de normalidad que deben cumplirse para aceptar que la distribución es normal?

Los supuestos incluyen que la media y mediana sean iguales, que la asimetría no toque el cero absoluto y que el valor máximo no se llame 'cero' ni 'infinito'.

¿Qué gráficos están utilizando para visualizar la distribución de la edad de los pacientes?

Están utilizando histogramas de frecuencias, diagramas de cajas y gráficos de violín para visualizar la distribución de la edad de los pacientes.

¿Qué gráficos deciden no utilizar y por qué?

Deciden no utilizar histogramas de frecuencias con bigotes y gráficos de barras porque no son adecuados para representar la edad de los pacientes y podrían dar información errónea.

¿Qué prueba estadística están considerando para comparar la edad entre hombres y mujeres?

Están considerando la prueba de T de Student para muestras independientes para comparar la edad entre hombres y mujeres.

¿Qué pruebas adicionales están considerando para verificar la homogeneidad de las varianzas y la normalidad de los datos?

Están considerando la prueba de Levene para homogeneidad de las varianzas y gráficos QQ para verificar la normalidad de los datos.

¿Qué tipo de regresión están planeando utilizar para predecir la hemoglobina glucosilada?

Están planeando utilizar una regresión lineal para predecir la hemoglobina glucosilada a partir de variables como la edad, la edad con diabetes y la glucosa capilar.

¿Qué tareas les quedan para la próxima clase en relación con los modelos de regresión?

Tarea uno: Construir un modelo para predecir la hemoglobina glucosilada. Tarea dos: Calcular la tasa de filtrado glomerular para hacer modelos de regresión logística.