Pertinencia de la prueba
Summary
TLDRLa transcripción proporcionada es una clase magistral sobre la importancia de las variables en la investigación médica, impartida en un hospital de oncología. Se discuten tres tipos de variables: cualitativas (nominales y ordinales), cuantitativas (continuas y discretas) y su manejo en diferentes situaciones clínicas. Se explora el uso de pruebas estadísticas como la hipótesis nula, t-student y la regresión lineal para analizar la relación entre variables y predecir resultados en estudios clínicos. La clase también aborda conceptos como la distribución normal, la correlación de Pearson y Spearman, y la regresión logística. El doctor Vitto intercambia ideas con los residentes, promoviendo un aprendizaje colaborativo y una comprensión profunda de los fundamentos estadísticos en la práctica médica diaria.
Takeaways
- 📚 La clase trata sobre las tres tipos de variables en estadística: cualitativas (nominales y ordinales), cuantitativas (continuas y discretas) y su importancia en la práctica clínica.
- 👥 Los médicos de trabajo están encargados de dictaminar y calificar enfermedades o accidentes del trabajo, utilizando conocimientos científicos para la prevención.
- 🧐 Las variables cualitativas nominales representan cualidades y pueden ser dicotómicas o polinómicas, mientras que las ordinales implican un orden específico.
- 📊 Las variables cuantitativas se dividen en continuas y discretas, y su distribución puede ser normal o de libre distribución, lo que influye en el tipo de prueba estadística utilizada.
- 🧐 Para las variables cuantitativas, el cero absoluto y el infinito biológico son conceptos importantes que ayudan a entender los límites de la población en estudio.
- 📉 La hipótesis nula en un estudio estadístico sugiere que un tratamiento no es más efectivo que un placebo, mientras que la hipótesis alternativa sugiere una diferencia.
- 🔍 Los porcentajes y las proporciones son ejemplos de variables cuantitativas que a menudo se utilizan en la medicina para expresar ratios entre grupos.
- 🧐 La elección del tipo de prueba estadística depende del tipo de variable (cualitativa o cuantitativa) y si las muestras son relacionadas o no.
- 📈 El análisis de regresión lineal se utiliza cuando se tiene una variable dependiente cuantitativa y una o más variables independientes, y se busca mostrar su relación.
- 📊 Las pruebas estadísticas como el chi-cuadrado y la t-student son herramientas para analizar datos y determinar si existe una relación significativa entre variables.
- 👍 La participación activa en la clase, con aplausos y comentarios, demuestra el interés y la comprensión de los conceptos estatísticos presentados.
Q & A
¿Qué son las variables cualitativas nominales y ordinales?
-Las variables cualitativas nominales son aquellas que representan una calidad sin orden específico, como el género (hombre/mujer). Mientras que las variables ordinales también representan cualidades, pero tienen un orden o ranking, como las clasificaciones de falla en el desarrollo o la clasificación de la New York Heart Association en insuficiencia cardiaca.
¿Cómo se define un 'cero absoluto' en una variable cuantitativa?
-Un 'cero absoluto' en una variable cuantitativa es un punto de referencia que indica la ausencia de la característica medida. Por ejemplo, una persona con una talla de 0 centímetros sería considerada como el 'cero absoluto' para la talla, aunque es una medida teóricamente imposible en la práctica.
¿Cuáles son las dos subcategorias de variables cuantitativas?
-Las variables cuantitativas se dividen en continuas y discretas. Las continuas son aquellas que pueden tomar cualquier valor dentro de un rango, mientras que las discretas toman valores específicos o enteros.
¿Qué características deben tener una variable con distribución normal?
-Una variable con distribución normal debe ser simétrica, lo que significa que su media y mediana son iguales, y asintótica, lo que indica que la curva no toca cero ni infinito. Esto sugiere que no hay valores extremadamente altos o bajos que se alejen de la media.
¿Qué es la hipótesis nula y cómo se relaciona con los estudios clínicos?
-La hipótesis nula es la suposición básica en un estudio científico que establece que no existe efecto o relación entre las variables estudiadas. En un estudio clínico, la hipótesis nula normalmente sugiere que un tratamiento es igual a un placebo. Si los resultados del estudio no son consistentes con la hipótesis nula, se considera que el tratamiento tiene un efecto significativo.
¿Cómo se diferencia una prueba estadística de chi-cuadrado de una prueba t de Student?
-La prueba de chi-cuadrado se utiliza para determinar si hay una asociación entre dos variables cualitativas. Por otro lado, la prueba t de Student se utiliza para comparar la media de un conjunto de datos con la media de la población o para comparar las medias de dos grupos cuando las muestras son independientes y tienen una distribución normal.
¿Qué es la regresión lineal y para qué se utiliza?
-La regresión lineal es un análisis estadístico que se utiliza para modelar la relación entre una variable dependiente cuantitativa y una o más variables independientes, que pueden ser cuantitativas o cualitativas. Se utiliza para predecir el valor de la variable dependiente en función de las variables independientes.
¿Cuál es la diferencia entre la correlación de Pearson y la correlación de Spearman?
-La correlación de Pearson se utiliza para medir la relación entre dos variables cuantitativas con distribución normal. La correlación de Spearman, sin embargo, es una medida de correlación no paramétrica que no requiere que las variables tengan una distribución normal y es útil para variables ordinales o no paramétricas.
¿Qué es la prueba exacta de Fisher y cuándo se utiliza?
-La prueba exacta de Fisher se utiliza cuando se tienen tablas de contingencia de 2x2 y los recuentos esperados en algunas de las casillas son menores de 5. Esta prueba no asume una distribución normal de los datos y es especialmente útil para muestras pequeñas o datos de frecuencias discretas.
¿Cómo se define la 'relevancia clínica' en el contexto de los estudios estadísticos?
-La 'relevancia clínica' hace referencia a la importancia práctica o el impacto real que tiene un resultado estadístico en la toma de decisiones médicales o en la práctica clínica. Mientras que la significancia estadística indica si los resultados son debidos al azar o no, la relevancia clínica evalúa si los resultados son lo suficientemente grandes como para ser útiles en la práctica médica diaria.
¿Qué es la regresión logística y cuándo se utiliza?
-La regresión logística es un análisis estadístico que se utiliza para modelar la relación entre una variable dependiente dicotómica (con dos categorías) y una o más variables independientes. Se utiliza para predecir la probabilidad de que ocurra un evento cuando se manipulan las variables independientes.
Outlines
😀 Introducción a las variables cualitativas y cuantitativas
Se inicia la clase con una discusión sobre las variables cualitativas, nominales y ordinales, y cuantitativas, continuas y discretas. Se menciona la importancia del conocimiento científico en la medicina del trabajo y se repasan los conceptos básicos de las variables viendo, como parte del aprendizaje previo.
😉 Características de la distribución normal
Se exploran las características de una distribución normal, destacando la simetría, la asimetría y la asintoticia biológica. Se discute el concepto de cero absoluto y el infinito en el contexto de la talla y el peso en una práctica clínica, y cómo estos conceptos se aplican a la leucocitosis y la mortalidad en enfermedades.
🎓 Importancia de las pruebas estadísticas en la medicina
Se aborda el propósito de las pruebas estadísticas en la medicina, la generación de información a partir de datos y la hipótesis nula. Se plantea un ejemplo hipotético de estudio con penicilina para ilustrar cómo se diseñaría un experimento para comparar un tratamiento con un placebo.
📊 Estudio de la relación entre variables cualitativas y cuantitativas
Se discute cómo se pueden establecer relaciones entre variables cualitativas y cuantitativas. Se presentan ejemplos de estudios relacionados y no relacionados, y se describe el uso de pruebas estadísticas como el chi-cuadrado para analizar la relación entre penicilina y el mejoramiento de la condición de los pacientes.
🤔 Selección de la prueba estadística adecuada
Se aborda la elección de la prueba estadística correcta según el tipo de variable (cualitativa dicotómica, cuantitativa normal) y la relación entre las muestras (relacionadas o no relacionadas). Se hace un análisis de los estudios de antes y después y se destaca la importancia de la participación activa en la clase.
🍏 Plan de intervención y estudio clínico en el índice de masa corporal
Se plantea un escenario hipotético de estudio en el que se busca disminuir el índice de masa corporal mediante un plan de intervención en un hospital de oncología. Se discute la importancia de la medición repetida y la utilización de pruebas estadísticas como la t-student para muestras relacionadas.
📈 Análisis de la relación entre variables cuantitativas
Se aborda el análisis de la relación entre dos variables cuantitativas, como el peso y la glucosa. Se introduce la correlación de Pearson y se discute su aplicación en la investigación clínica. Además, se menciona la regresión lineal para estudios con múltiples variables.
🏥 Estudio de la insuficiencia cardiaca y su clasificación
Se propone un estudio para medir la insuficiencia cardiaca usando la fracción de eyección y la clasificación de la New York Heart Association. Se discute el análisis estadístico para muestras no relacionadas y se hace un llamado a participar activamente en la discusión.
🧐 Errores en el diagnóstico y su impacto
Se discuten los posibles errores en el diagnóstico de apendicitis y sus consecuencias. Se exploran las opciones de análisis estadístico para dos grupos (niños y adultos) y la importancia de considerar múltiples factores en la predicción del resultado final.
📝 Resumen de los modelos estadísticos aplicados
Se realiza un resumen de los diferentes modelos estadísticos aplicados a lo largo de la clase, incluyendo la regresión lineal y la regresión logística. Se destacan los casos en los que se utilizan estos modelos y se ofrece orientación para su elección adecuada.
📚 Estudios con variables cualitativas y cuantitativas
Se presentan diferentes escenarios de estudio que involucran variables cualitativas y cuantitativas, y se discuten las pruebas estadísticas apropiadas para cada caso. Se incluyen ejemplos de hipertensión, desnutrición y diabetes, y se abordan las pruebas t-student y chi-cuadrada de Pearson.
🎬 Consideraciones finales y cierre del video
Se cierra el video con un recordatorio de las consideraciones finales para el diseño de estudios y la elección de pruebas estadísticas. Se animan a los espectadores a dar like, compartir y comentar, y se les invita a seguir explorando el canal de YouTube para obtener más información.
Mindmap
Keywords
💡Variables Cualitativas
💡Variables Cuantitativas
💡Distribución Normal
💡Pruebas Estadísticas
💡Regresión Lineal
💡Correlación de Pearson
💡Regresión Logística
💡Insuficiencia Cardíaca
💡Apendicitis
💡Estudio Clínico Aleatorizado
Highlights
Las variables cualitativas se dividen en nominales y ordinales, siendo el orden una característica distintiva de las ordinales.
El médico de trabajo evalúa y califica enfermedades o accidentes del trabajo, utilizando conocimientos científicos para la prevención.
Las variables cuantitativas se clasifican como continuas o discretas, y su distribución puede ser normal o de libre distribución.
La distribución normal es simétrica, con la media y mediana iguales, y asintótica, no tocat el cero ni el infinito.
El concepto de 'cero absoluto' y 'infinito' en variables cuantitativas es crucial para entender la distribución y el rango de los datos.
Las pruebas estadísticas son utilizadas para generar información y describir datos, como el chi-cuadrado y la t de Student.
La hipótesis nula es fundamental en estudios clínicos, comparando el efecto de un tratamiento con el de un placebo.
Los estudios de antes y después implican muestras relacionadas, donde el mismo individuo actúa como su propio control.
La correlación de Pearson es una herramienta estadística utilizada para medir la relación entre dos variables cuantitativas.
La regresión lineal es adecuada para analizar relaciones entre variables cuantitativas cuando hay más de dos predictores.
La clasificación de la New York Heart Association es un ejemplo de variable cualitativa ordinal utilizada en la medición de la insuficiencia cardiaca.
La prueba de Spearman se utiliza para correlaciones cuando las variables no son normalmente distribuidas.
La regresión logística es el análisis estadístico adecuado para predecir una variable dicotómica a partir de variables predictoras.
Las pruebas estadísticas como el chi-cuadrado de Pearson y la prueba exacta de Fisher son utilizadas para comparar proporciones o frequencies en grupos no relacionados.
La importancia de entender la diferencia entre distribución normal y de libre distribución al elegir la prueba estadística adecuada.
El valor p en pruebas estadísticas ha tenido un impacto significativo en la práctica médica, pero también es importante considerar la relevancia clínica.
Los estudios pueden involucrar factores de riesgo, como la obesidad, para evaluar su impacto en condiciones como la hipertensión arterial.
Las pruebas estadísticas aplicadas en el ámbito de la salud pública son fundamentales para la toma de decisiones en tratamientos y políticas de salud.
Transcripts
cualitativas se dividen en dos en las
nominales y en las ordinales que es una
variable cualitativa ordinal ya
empezamos con las listas
amigos del youtube en esta ocasión
estamos dando la clase en el hospital de
onco con residentes de órale y qué hacen
los médicos del trabajo y ambiental como
no al médico de trabajo nos encargamos
dentro del seguro a dictaminar y
calificar enfermedades o accidentes del
trabajo y así como también hacer
prevención en este tipo de enfermedades
y accidentes lo hacen porque les da la
gana o lo hacen mediante cosas
científicas mediante conocimiento
científico pues lo tenemos que hacer
mediante el conocimiento científico
perfecto entonces la clase queda
perfectamente el día de hoy para conocer
los tres tipos de variables que ya
habíamos visto en la vez anterior vamos
a hacer un repaso rápidamente que es las
zonas variables cualitativas
cuantitativas
otra vez empezamos otra vez porque se me
fue a mí en las cabras
la medicina tiene tres tipos de
variables las cuantitativas que se
pueden contar las cualitativas que son
cualidades las cualitativas que son
cualidades se dividen en dos
nominales y ordinales si las nominales
pueden ser dicotómicas pueden ser
politécnicas pueden ser lo que quieran
pero nada más demuestra una cualidad
vistos sabe muy bien entonces tiene que
estar todos muy abusados por qué voy a
ir pasando cada uno de ustedes a
buscando a ver quién es el rival más
débil
ejemplos clínicos de su práctica clínica
de tipos de variables voy a empezar por
cualitativas cuál es un ejemplo de
cualitativa doctor vito
cualitativa
sexo hombre mujer bien cualitativa
las empresas
clasificación de la niña estaba bien
difícil pero eso
s igual y puede ser ordinal no porque
entonces no es cualitativa
denominaciones ordinal empezó a empezó a
tener falla de desarrollar y en sí me
sigue fallando y terminó peor ese es
ordinal porque lleva un orden muy bien
ahora de cuantitativa cuantitativa
la talla es perfecto cualitativa nominal
cualitativo nada 0 0
turno laboral mañana tarde noche ese no
es ordinal no esa no esto no es que
empieza en la mañana en la noche bueno
si podría ser pero pero no es mi turno
si no es que o sea no vayan a creer que
aquí en el links empezamos este de 0-8
os empezamos en la noche luego nos pasan
a la tarde y luego en la mañana y luego
jefe de servicio no aquí no es así y
aquí ya aquí ya nace sé cuándo nació
félix jean nació que el jefe de servicio
ya así fue la historia ok muy bien ahora
de las cuantitativas de las cuantías
las se dividen en dos
continuas y discretas y no sé qué rollo
eso lo metieron eso lo leyeron en el
libro del daniels eso es para hacernos
daño esto es para hacerlos pedazos es
para volvernos locos con el cerebro se
para decir allá tienen mucho
conocimiento ahora lo volver locos no
olviden eso cambien el chip las
variables cuantitativas solamente se
dividen en dos
en cuál y cuál carlos
distribución normal y libre de
distribución entonces ahorita en la
pantalla vamos a ver un ya lo habíamos
visto pero a ver qué les parece este
está de aquí tiene distribución normal
no es de libre distribución
distribución normal o libre distribución
cuáles son muy bien ahora vamos a ver
una distribución normal
perfecto cuáles son las características
de la distribución normal cuáles son las
características de una variable con
distribución normal
que sea simétrica que significa que sea
simétrica
entonces empezamos que media y mediana
sean iguales
que sea asimétrica y asintótica es esta
padre que significa que sea sintética
nada 0 0 ganó la ignorancia muy bien la
doctora vuelve a la ignorancia
asintótica quiere decir que no toca el
cero y el infinito biológico o infinito
biológico que madre de youtube
si se puede entonces usted es alguien de
aquí es este tiene es menor de edad que
no pueda oír groserías que sea algo
doctora alguien que sea sensible a las
groserías
si alguien es sensible a las groserías
en ese momento me callo y ahí si hay una
clase no sé pues bueno entonces que sea
simétrica y asintótica biológicamente
que madre es esa
madre sobre ellos
que sea simétrica y asintótica
biológicamente
qué gran ejemplo yo no lo hubiera
pensado mejor
si vamos a poner más ejemplos de cero
absolutos en la práctica clínica
rutinaria doctor cero absoluto en su
práctica clínica habitual de una
variable primero díganos una variable
cuantitativa antes de que haya cada vez
una cuantitativa
la talla cuál sería el cero absoluto de
la talla de un cliente suyo
0 ok el doctor tendría pacientes que
miden 0 centímetros
eso sería su cero absoluto ustedes creen
que haya un individuo que respire que
tenga talla de 0 nada entonces le
decimos nada entendió nada
doctora peso ahora ella va a utilizar
peso cual sería un cero absoluto del
peso de los pacientes que usted ve
el paciente más flaco que vengan más
flacos 50 kilos
entonces eso hay que decir que la
persona más flaca que haya visto en toda
su existencia peso 45 kilos ese sería su
cero absoluto si hay alguien que pesa 43
kilos ese no existe se dice sabes que
este no pertenece a mi población
pertenece a otra población que no es la
mía y cuál sería su infinito
su infinito el paciente más gordo que
haya visto en toda su existencia
arriba de 160 eso lo dice el ex
presidente un presidente peña nieto-
cuanto es arriba de 160 doctor
161 más arriba de 160
180 más arriba piense demás piensen
chingón
ella dijo más de 160 que es más de 160
más de 160 es 500 600 700 si entonces
ese concepto está y cuál sería tu cero
piensa en una variable cuantitativa de
tu práctica clínica
la leucosis perfecto muy bien
leucocitosis ten apendicitis muy bien
ahora cuál sería tu cero absoluto para
la leucosis o sister apendicitis
tres mil tres mil está si no estaba el
eucop en icod 13 mil está bueno y cuál
sería tu infinito
del euros 30.000 yo pondría hasta 40 mil
pero no no sale de esos eso sería lo lo
adecuado el cero y el infinito de esto
si la curva más menos dos desviaciones
estándar no tocan el infinito
luego el infinito biológico luego
entonces decimos que tiene distribución
normal y que es simétrico si no toca
hacia el cero o no toca hacia el
infinito
ok necesitan otro ejemplo o ya con este
color
ella ella tenía un ejemplo medio medio
medio chino pero vamos a dos porcentaje
de que doctor david 8
porcentaje de incapacidad permanente no
tengo ni la menor idea de qué es eso qué
tipo de variable es el porcentaje de
incapacidad o de cuenta cuánto va el
porcentaje de incapacidad permanente
pero qué sería
no tiene nada incapacidad no tiene nada
y completamente hay alguien que sea
completamente funcional puede tener
tiene nombres debe ser este güey es
súper funcionamos el chicharito
el choque y los demás
el choque no metió más que un gol
y sería qué
aunque no no sé que no aportan put que
depende de otros hace un jefe de
servicio
para alimentarse entonces sería un mp4
un recibo un r4 sería un alguien
completamente discapacitado
mejor
eso está bien difícil porque va porque
va de 0 a 100 ese es un porcentaje
entonces ese porcentaje casi siempre es
una vez una variable que convirtió es
una es una es una proporción lo que ya
está viendo hace una proporción es una
variable cuantitativa ven no sé vamos a
pensar porcentaje de mortalidad en una
enfermedad cómo se saca esa mortalidad
como se obtiene esa mortalidad para una
mortalidad de cáncer de mama
entre el total de vivos que estaban
cuando se murieron entonces tenía yo a
las señoras vivas y se fueron muriendo
tengo aquí tengo a todos ustedes y veo
cuáles de ustedes tienen que hablarle a
alguien para darles de comer
como a cesc analices tengo cinco
residentes y los cinco residentes sólo
uno solo uno se va por las cosas
pero me tantito porque ella dijo que
todo lo que hacían era científico como
como si este doctorado es tan y
jacqueline están diciendo mentirosa que
usted no se basa en cosas científicas
como mágico cómico mágico cultura
como la carabina de ambrosio muy bien
muy bien muy bien ok entonces ahorita
vamos a dejar de las cosas legales al
lado porque las cosas legales pues son
no no son a gusto del cliente dependen
del gusto del diputado entonces del
diputado entonces eso dejemos la parte
vamos a hablar solamente de la ciencia
los porcentajes las proporciones no son
variables cuantitativas continuos si hay
want is ok si son unas cualidades es una
interpretación de algo se está ok sale
perfecto muy bien entonces ésta tiene
distribución normal la que estamos
viendo aquí ahora vamos a ver
pertinencia de la prueba estadística
para qué queremos hacer pruebas
estadísticas cuál es la razón por la
cual queremos hacer pruebas estadísticas
porque nos gustan a los médicos las
pruebas estadísticas cuál es la razón
porque las ocupó para que las usa
generan información no entonces
generando información desde tvazteca no
buenos días aquí desde tvazteca
generando información para ustedes si
para eso se utiliza en las pruebas
estadísticas si para eso ocupó un h
cuadrado una td student para generar
información desde el mundial
y no escribir datos
para describir datos obtenidos entonces
si yo quiero describir que tengo 5
pacientes con eso ocupo la estadística
acá tenemos acá tenemos la respuesta
correcta doctor de donde nos visita cómo
se llama usted de dónde nos visita por
qué habla así como de norte y de arriba
el norte y a todos les voy a marchar la
mano
nos vamos a la mano todos los notarios
que entonces muy bien bienvenido
compañero del terror santo este ya
despertó que muy bien éste
ok entonces qué fue lo que dijo otra vez
para ver qué tratamiento es bueno y qué
tratamiento es bueno malo o no malo sino
qué tratamiento no sirve a eso se llama
que es hipótesis nula hipótesis cero
cuando el tratamiento no tiene más
efecto que el placebo
y potencia el tema cuando efectivamente
un tratamiento es mejor que el placebo
ahora todos esos médicos médicos del
trabajo pero médicos a fin
mencionen ustedes un medicamento que
sepan que si funciona
la penicilina entonces cómo harían ese
estudio de la penicilina vamos a pensar
en el estudio de la penicilina tengo
pacientes con sepsis
que los aleatorio
al grupo de penicilina pensemos que
estamos a principios de 1900 y el otro
grupo
siempre no
con besos y abrazos a un grupo besos y
abrazos y al otro grupo penicilina cuál
sería el resultado
como doctor
vivo muerto si vivo muerto qué tipo de
variables
cualitativa eso es lo que dice y tipo de
variables cualitativas dicotómica si la
segunda columna es el tipo de muestra y
dice no relacionado y relacionado no
relacionado y relacionado quiere decir
en el experimento que estoy teniendo
será que los grupos están relacionados o
está o son no relacionados en el ejemplo
de la penicilina que ponemos contra
placebo entonces los que recibieron
penicilina no recibieron placebo y los
que recibieron placebo no recibieron
penicilina a esto se llama que es
mutuamente excluyentes no relacionado
queda claro sí
y el resultado es dicotómico presenta un
set en ese caso qué tipo de prueba
estadística se pondría son dos grupos
penicilina
contra placebo qué tipo de prueba
estadística
fallo
si cuadrada
ahí está sí cuadrada salen ahora vamos a
pensar que voy a hacer un estudio
relacionado donde es el mismo individuo
su control igual pensando en que yo
quiero saber si la penicilina funciona
para la sepsis doctor haga el estudio
con relacionado
bueno
haga el estudio que estudió como
propondría el estudio
a los dobles de penicilina y como los
comparo si a los dos días les de
penicilina
puede ser por la dosis ya no serían si
fuera por la dosis vamos a pensar la
dosis un millón de unidades contra 500
mil unidades de penicilina son grupos
relacionados o no relacionados no
relacionados quedó muy claro muy bien si
ahora vamos a pensar en un estudio donde
los grupos son relacionados doctor
nada doctor cómo
es tardó en arrancar venga venga
si les doy la misma dosis dónde está la
comparación
cómo
no diferentes microorganismo no no casi
siempre son estudios de antes y después
entonces en estos estudios de antes y
después el individuo es su mismo control
si entonces por ejemplo diríamos bueno
tengo leucocitos altos le doy penicilina
y veo cómo quedaron los leucocitos al
final no tenía sepsis a este individuo
no lo puede autorizar le doy los le doy
en la penicilina y veo cómo quedó al
final esos son estudios de antes y
después para los estudios de antes y
después y la variable de salida es
dicotómica que análisis estadístico le
hago
dr
nada doctora sabe leer y escribir
sí no
nada
a ver tenemos en la de arriba dice chin
cuadrada y pruebes artificial lleva
códice relacionados que fue lo que
platicamos ahora sí doctor por favor
ayúdenos qué tipo de prueba estadística
el agua
s
entonces tenemos vamos a la primera
columna la primera columna es que la
variable de desenlace es cualitativa
dicotómica cierto cierto entonces si
fuera no relacionado como penicilina
contra placebo y el desenlace fuera
mejoró o no mejoró sería
si cuadrada si fuera un estudio de antes
y después donde es el mismo paciente el
que va a ser su testigo cuál sería es
decir muestras relacionadas cuál sería
el
magny martín hijo hannibal doctor un
gran aplauso para el doctor magnano le
llamaremos de bien adelante y aplausos
así con las dos manos así con ánimo de
participar en la clase
qué clase de que no vienen a divertirse
o vienen a vienen a divertirse vienen a
el que no se quiere divertir césar no va
a participar
ok ahora vamos a pensar una variable
cuantitativa con distribución normal que
utilicen en su práctica clínica
cuantitativa normal que utilizas en tu
práctica clínica
como la edad ahora piensa un estudio
donde la edad fuera el resultado final
está muy difícil otra otra variable
índice de masa corporal eso está bueno
entonces índice de masa corporal y
entonces hay algo para disminuir el
índice de masa corporal desde el punto
de vista de salud del trabajo
este plan de intervención porque no se
les hacen a todos y si sirve no
intervienen a todos debería de ver
cuántos gorditos hay en el planeta
tierra deberes si usted tiene un gran
mundo entonces vamos a hacer un ensayo
entonces tenemos un hospital digamos
vamos a poner un ejemplo el hospital de
oncología no y tenemos que el índice del
índice de masa corporal le preocupa al
señor director del hospital cierto
entonces vamos a hacer un plan de
intervención como dirían que ese plan de
intervención funciona o no funciona
como diría usted que ese plan de
intervención funciona o no funciona
si fuera en el mismo individuo y fuera
antes y después de intervención qué tipo
entonces empezamos con la primera con la
primera línea que sea cuantitativa con
distribución normal que es índice más se
corporal y después escogeremos el
renglón relacionado o no relacionado
relacionado porque es el mismo individuo
que pruebe estadística ocuparían
si solamente voy a medir al inicio como
estaba de gordito al inicio y me esperó
seis meses después y veo que tal en que
está gordito estaba solo dos mediciones
voy a ocupar td student como dice ahí
abajo tiene dos asteriscos y esas dos
asteriscos dice para muestras
relacionadas web va bien si ahora si
quisiera hacer un ensayo clínico
aleatorizado allá atrás doctora en el
mismo escenario como lo haría
ya dijeron el de muestras relacionadas
nos relacionábamos a las no relacionadas
planeó el estudio quien quiere planear
una ciudad acá dr
en el hospital de oncología a personal o
al hospital de oncología del hospital de
pedre sería en el hospital de oncología
en el servicio de mama ok
hago la intervención
ok comparó los servicios del servicio de
mama contra el servicio de gineco sí
entonces aún no los intervengo y al otro
les llevó a comer todos los días
ganchitos no les pongo a galletas para
que coman
su pancita
y a los otros pongo frutas y verduras
les hago la intervención lo saco a
caminar a todos los médicos los hago que
vayan al pasado de aquí atrás a la a la
parrilla sucia conocen aquí otra sobre
jiménez la parrilla sucia hay que tras
el doctor si se es así no sé de
variables quantis pero de la parrilla
sucia de eso sí
ok entonces hago dos grupos y veo al
final de cuentas cuánto quedó el índice
de masa corporal en uno y otro que
análisis estadístico se hace cuando la
variable de resultado es cuantitativa
tiene distribución normal la muestra es
no relacionada y son dos grupos dos
servicios
ahí está súper fácil de esta tabla ok
sale sí
entonces todo esto es para irse guiando
a que le van a pedir como que análisis
van a hacer y qué tan pertinentes son
los análisis que están delante de
ustedes ok sí muy bien y qué tal que
ahora quiero hacer tres mediciones vamos
a regresar al estudio de la doctora en
donde decía que un mismo individuo lo
voy a medir inicial y después seis meses
después pero qué tal si quiero hacer más
mediciones qué tal si quiero hacer
inicial a los tres meses a los seis y al
año que análisis estadístico harían
entonces ya no son dos grupos sino
serían tres grupos
a nova ok entonces ahí dice a nova de un
factor porque a nova es igual cuando son
medidas repetidas que cuando son varios
grupos sí ahora vamos a hacer el estudio
del doctor con tres grupos el había
escogido al servicio de cáncer de mama
de mama contra el servicio de colon y
recto y ahora vamos a hacerlo de tres
grupos
vamos a hacer su mismo estudio doctor en
tres grupos como lo haría
ok igual escogería otro servicio más y
entonces tendría que estar comparando
los tres grupos y entonces ese tipo de
análisis haría autor
muy bien doctora a nova sale y ahí está
perfectamente después dice mostrar
relación entre dos variables cuando las
dos variables son cuantitativas dos
variables vamos a mostrar relación
cuando dos variables son cuantitativas
15 animal éste está difícil
dos variables cuantitativas es decir las
variables cuantitativas son tanto la
dependiente como la independiente
peso y determinación de glucosa entonces
si yo quisiera haber peso y cuál sería
su estudio cuéntenos el estudio
esto parece una fiesta en mi casa en mi
casa mi hermana le completa que lo voy a
hacer yo
a ver si les logre entender si le logre
entender me llevo yo hashtag una
palomita no entonces tengo el estudio de
determinación de diabetes y esto digo
que creen que si yo bajo a estos gordos
les voy a bajar no nada más la panza y
les voy a poner cuadritos en la panza
sino además de ponerles cuadritos en el
abdomen el van a bajar la glucosa que
tiene y entonces la variable dependiente
en el eje de las 10 será glucosa y la
variable independiente será el peso ok
sí entonces yo quiero demostrar una
relación entre el peso y la glucosa sí y
entonces cuando quiero demostrar esa
relación se llama correlación y esta
correlación tiene un nombre muy
específico de uno de los mas
más importantes investigadores
bioestadísticos del planeta y ese se
llama correlación de ahí estas dos
variables con relación de piso
pero ahora qué tal que me vuelvo clínico
ya digo canijo te fíjate que la glucosa
no depende nada más del peso sino
depende del peso y depende de la edad y
depende de otras variables como tener o
no tener diabetes es decir voy a tener
una relación de la glucosa esa va a ser
mi variable dependiente en el eje de las
10 pero voy a tener otras variables en
el eje de las x como por ejemplo peso
edad y glucosa que ya son más de dos
variables ya son tres variables que
analiza estadístico hago ya tengo la de
dos variables la de pearson y ahora
pasaría a más de una
de análisis turístico haría
doctora qué barbaridad esta barbaridad
estaba hecha la regresión lineal ayuda a
mostrar esta relación cuando son más de
tres variables o más de dos variables
las que se relacionan con cierto sí
mientras aquí vamos a tener que hacer
una pausa para la salud y vamos a tener
que empezar a hacer estudios con
correlación lineal
carlos un estudio de correr de regresión
lineal
de péptido natriurético para youtube
nos van a aliviar la salud
como por ejemplo
su persona
sí
ok entonces hoy en día los modelos de
regresión lineal ya aceptan que uno
ponga variables de tipo cualitativo
también me puedes meter de chile de mole
matica puede meter este francés jon
fracción de eyección como dijiste pero
también puedes meter sexo o también
puedes meter alguna comorbilidad
diabetes 1 diabetes
si alguien está interesado en ver
regresión lineal solamente busque en el
vídeo aquí abajo en el mismo canal
entonces en el canal de youtube ahí está
el vídeo de regresión lineal si es que
se quedaron con atún muy bien pasemos al
siguiente renglón ahora vamos a pensar
en una variable dependiente del
resultado que sea cualitativa ordinal
doctor
nada doctora
grados de insuficiencia cardiaca como lo
va a medir cómo va a medir esa
insuficiencia cardiaca
fracción de eyección qué tipo de
variables
cuantitativa cuantitativa
clasificación de níjar de níjar ya que
se de new york heart association
pero la tradujo al español indica contar
un chiste rápidamente cuando estaba yo
en españa una de mis maestros decía
ustedes en méxico o no siguen las guía
de líneas y yo las que sí que siguen las
gallinas de reanimación las líneas no
lo que ella quería decir en alaska
airlines entonces la níjar la lija no
elige la new york heart association si
se va a uno a vivir a otro lado se sigue
llamando rodolfo no te llamas
rudolf ni cambias
[Música]
la clasificación de la new york' cartas
station se dividen
1 2 3 y 4 y es progresiva puede ser que
yo hoy en día suba las escaleras y me
canse porque tengo mala condición física
empiezo a subir de peso y me va yendo
peor peor hasta que me infarto no se
entiende si entonces va progresando muy
bien esa sería nuestra variable
dependiente cuatro estadios uno dos tres
y cuatro bien y ahora cuál es el estudio
que estamos proponiendo vamos a pensar
que sean grupos no relacionados
vamos a
un estudio donde mi salida sea la níjar
your heart
y además vamos a pensar de un estudio de
de alguien que está en trabajo social
venga
el trabajo
todo lo que sigue
puedes poner aquí porque no solo
ok entonces regresamos al mismo estudio
[Música]
ok entonces regresamos al estudio
inicial donde está hoy en un hospital y
voy a bajar de peso a los objetos ok
entonces los voy a bajar de peso
haciendo ejercicio no nadamás tapándole
la boca y decido que coman con un popote
porque los postes ya no son bien vistos
hoy en día entonces ahora los voy a
poner a hacer ejercicio y entonces en mi
entonces voy a tener dos grupos el grupo
que intervengo
el grupo que hago intervención en el en
el servicio de mama y el grupo que no
intervengo que es que se piense en colon
y recto ok
salem y entonces mi salida es qué tan
alto está la new york heart association
sabes se tiene si sé qué análisis
estadístico haría parece estudio
y de maní widney muy bien un aplauso
para el doctor qué es
muy bien entonces hallaremos seguro en
bar y whitney para el disco
perfectamente bien ahora qué tal que voy
a hacer el estudio no me dejan
el director del doctor escudero no me
deja le autorizara el grupo de cáncer de
mama y el otro porque se le sube el
sindicato los pares dice no no nos
pueden dejar a nuestro a nuestro gremio
sin atención entonces michele no puede
autorizar a los grupos tengo que
atenderlos rápidamente tengo que
atenderlos a todos como harían el
estudio
antes y después muy bien doctora cómo lo
haría
no estamos midiendo pesos de iguales que
estamos midiendo a las doctoras
la amiga
gestha que es texto
entonces estamos viendo la níjar ok
otra vez vamos a ver cómo lo haría no
todos
tengo al grupo de médicos les hago la
clasificación de new york heart
association
antes los pongo a hacer el ejercicio y
lo mido seis meses después cómo está la
new york heart association en ese caso
doctora que análisis estadístico haría
perfecto muy bien quedó clarísimo
si esta tabla es difícil de entender si
no entiendo la clínica si no entiendo en
qué momento utilizó cada grupo sale
hacemos otro ejemplo más para tres
grupos ahora
sale perfectamente quien dice yo quien
quiere proponer su estudio aquí doctor
ya veo doctor porque no hay que decir
las ideas siempre se les copian aún no
se acaban
muy bien en ese caso que esté que
análisis sería autor
doctora ahora va a ser tres mediciones
al pasar a los tres meses y a los seis
meses que analí estadístico haría
quien la trajo
brightman porque porque la variable que
estoy buscando que es mi hija es una
variable de tipo
cualitativo ordinal muy bien esto cuesta
mucho trabajo porque dices hay canijo te
fíjate que cuando una variable por
ejemplo edad
en mi muestra no tiene distribución
normal la convierto de cuantitativa de
la cuantitativa de arriba con
distribución normal la convierto en
cualitativa ordinaria se tiene si cuando
no tiene distribución normal se
considera quantitat y cualitativa
ordinal queda claro si no tiene
distribución normal entonces la prueba
que hago sería de maní wind y wilcox si
se entiende
arriba de distribución normal abajo
libre distribución
si no saben cómo diferenciar una y otra
vea en el canal de youtube tenemos
también una no sale y sale de kingston
en s
se sale ahora tengo dos variables hace
ratito hablábamos de la de pearson
cuando estábamos platicando que nuestra
variable de salida era glucosa y tenía
distribución normal pero ahora nuestra
variable de salida es la new york heart
association y la voy a comparar contra
la edad
qué análisis estadístico estoy
proponiendo
sí señora muy bien un aplauso a la
doctora
claro que sí spearman trabajo la parte
del coeficiente intelectual y la trabajo
en el laboratorio de pearson y entonces
es una es un pearson modificado no
entonces spears men estuvo trabajando
cumplir son en el laboratorio en londres
en el london college en el laboratorio
de biométrica y fue uno de los alumnos
de piso
una otra plaza para pearson sí
ok y ahora tenemos una más que sería la
relación entre dos variables entre más
de dos variables cuando ésta es de tipo
cualitativa dicotómica cual habíamos
dicho el estudio de cualitativa y
económica vivo muerto lo hemos hecho al
cual
no hombre mujer no puede ser dependiente
si no puede hacer un estudio para decir
yo quiero que ahora sea hombre o mujer
no sería ético
ok
qué estudio proponemos apendicitis o no
pedí cities estaré bien yo soy un
cirujano imagino
estoy diciendo no señores no los que nos
están viendo por favor no no nunca no es
bueno hipotéticamente
el pipita
los cirujanos tienen algo que hacer en
este planeta tierra 12 tienen algún
punto en el planeta tierra son casos
perdidos no vas a hacer nada
ok entonces imagínense
aquí
ok imagínense que estoy atendiendo un
paciente y me encuentro que puede ser
que tenga apendicitis
cuando yo lo hago solamente con datos
clínicos me puede equivocar o no me
puede equivocar doctora que tanto me
puede equivocar solamente así se ocupó
mi ojo de buen cubero hay una de las que
va a estar en el quinto encuentro de
investigadores del imms no la doctora ya
calificada un aplauso para una doctora
gracias por acompañarnos que bueno
muy bien entonces estoy delante de un
paciente y puede ser que me equivoque
ahora doctora cuando estoy viendo un
paciente con apendicitis que tanto me
puede equivocar
15 a 30 los de youtube no es en todos
los casos ok
cuáles pueden ser los dos resultados de
equivocación
ok las dos maneras de equivocarme puede
ser que no y que diga no es apendicitis
que fue un apetito atorado y se va a su
casa y le da peritonitis no o la otra
opción es
que había sido un gases y yo no había
sido un gases y yo
lópez ok entonces el resultado sería
dicotómico
adecuado operación adecuada o no
adecuada queda claro sería dicotómica si
yo lo que hiciera fuera tener dos grupos
niños y adultos y ver si la edad es una
variable que puede intervenir en que le
atine o no le atiné que análisis
estadístico le haría
regresión lineal no porque no regresión
lineal
porque la variable de desenlace no es
cuantitativa entonces que le decimos sr
el desenlace es
presente ausente la tiene o no la tiene
ser otra
a ver quién piensa si solamente quiero
ver una sola variable digamos que
solamente quiero ver una variable y la
variable es la edad si es niño o es
adulto que análisis estadístico el área
cuadrada perfectamente bien queda claro
ser otra son grupos no relacionados pero
ahora la doctora nos dice ustedes están
locos porque la peni cities no depende
nada más de la edad sino depende de
otros factores como de que otros
factores pueden llevar a alguien a que
tenga o no tenga apendicitis doctor
ahora ya tengo más variables ya no nada
más es la edad si no tengo dolor
leucocitosis etcétera qué tipo de
análisis estadístico haría en ese caso
para ponderar todas esas variables con
el resultado final
porque chico era dijimos que solamente
es para cuando tengo dos grupos
no porque ya pusimos más
y ahora lo que queremos es predecir
regresión logística químico regresión
logística otra vez en el doctor guzmán y
whitney bravo no
pero vean que buena onda es padrísimo
porque la si no no me aplaudan
no guarden sus aplausos no no eso me
recuerda un chiste buenísimos pueden ser
chistes en youtube
por cierto estamos nosotros en una parte
en youtube estamos en la parte cómica no
en la científica entonces podemos hacer
lo que creo
entonces el chiste de youtube es que se
encuentran un cuate quien le mando un
vídeo su novia y entonces se lo
interceptan más se lo intercepta el
mundo y entonces va a dar a su esposa el
cuate no manches no sale cuotas y nos
impresionante
no voy a decir nombres para no quemar a
nadie porque puede ser que no puede ser
que la señorita todavía no sé la esposa
no sé para qué impresiona entiende con
rutina
no le había mandado al bidón entonces le
habló por teléfono 4 dice que haga un
amigo como estas no aún fíjate que me
pasó esto y esto me pasó mientras en el
vídeo y fue dar a mi esposa no manches y
qué hiciste no pues en ese momento le
hablé por teléfono para decirle que yo
no había sido dije no no no qué crees me
hackearon el teléfono es photoshop no no
no era yo no era yo llegué y que pasó te
colgó bueno si me colgó hasta las
rodillas pero pero no estamos hablando
del mismo
me entendí muy bien
hoy voy a dejar esta que la doctora si
está en norma
la doctora 07/07 que está todavía así
pensando como que le colgó
muy bien ella te decía que ok entonces
regresando es tenemos dos modelos los
modelos son dicotómicos que serían los
que dicen demostrar diferencias
otro modelo dicotómico es donde se
muestra una relación entre variables
cuantitativas que spears son cuando es
distribución normal o spearman cuando es
de libre distribución ok
así va bien y después los que intentan
predecir un evento predecir si el
paciente va a tener apendicitis o no va
a tener apendicitis eso cuando hablar
cuando el resultado es dicotómico
entonces el modelo que voy a ocupar es
cuando el tico atómico el modelo que voy
a ocupar es
dicotómico para dos variables el modelo
es
no hay coeficiente fi es demostrar
relaciones pero cuando es dicotómico y
yo quiero predecir una variable
y cuando la variable es dependiente
cuando la variable dependiente es
cuantitativa
qué hago
regresión lineal perfecto tenemos dos
vídeos tenemos un vídeo para revisión
lineal un vídeo para regresión logística
un vídeo para decidir que entonces si
tienen ahí si tienen más ideas lo pueden
seguir haciendo entonces hasta aquí
queda claro si podemos hacer una podemos
hacer un
un resumen
si podríamos resumir si entonces vamos
los voy pasando el micrófono para que
ustedes me ven diciendo un tipo de
estudio a partir de las líneas de las
líneas que están allá arriba empezando
por cuantitativa con distribución normal
un estudio que la variable dependiente
sea cuantitativa con distribución normal
un maestro brito
no pasó no es este paso qué tipo de
variables
dicotómica pasó o no pasó ok no muy bien
dr
primero empecemos con el resultado que
sea la variable de desenlace que sea
cuantitativa
primero piense que el desenlace en el
estudio que va a ser sea cuantitativo
la presión arterial después la presión
arterial muy bien doctor un estudio para
presión arterial
que sean dos grupos y que tal que sean
dos grupos y sean no relacionados
nada dr
medir la presión arterial muy bien sí
en los grupos y no relacionados
cómo
ok entonces haces una intervención del
grupo de gineco y en otro grupo de
radioterapia y medir la presión arterial
bien
otro ejemplo ahora con un fármaco
entonces algún ensayo clínico con
hipertensos en donde uno les doy
losartán y otros les doy mi fe divina
y veo cómo terminó la tea muy bien que
análisis estadístico haría en ese no
relacionado
debe estudiar perfecto muy bien ahora
con un factor de riesgo doctor
ahora con un factor de riesgo nada allá
entonces hipertensión es mi salida y
entonces tengo obesos y no obesos que
analista destacaría
obesos no obesos y la variable salida es
tensión arterial
no
a nova no porque sólo son dos misiones
cds tuve
no si estoy aquí lo que estoy comparando
son dos factores de riesgo este
comparando el grupo de obesos contra el
grupo de flaquitos ok entonces ahí son
solamente la comparación de dos grupos
no estoy intentando predecir nada
solamente son dos grupos
si meto más de dos grupos si podría
haber sido regresión y no muy bien
y entonces ahora seguimos pero para un
estudio de muestras relacionadas donde
la variable de salida sea hipertensión
a ver cuenta resolución
tengo pacientes con síndrome metabólico
debido a la presión arterial en el
tiempo cero
les doy losartán
si les doy a los otros captopril cuantos
grupos son son dos sería relacionado no
relacionado
no relacionado lo que estamos buscando
aquí es son los estudios relacionados al
doctor
nada doctora por acá
nada de nada
igual la presión arterial tengo un grupo
de grupo van a hacer
le ha subido la tensión arterial en el
tiempo cero antes
antes declaró
la maniobra y es la jornada de trabajo
para ver si la maniobra de trabajo está
interviniendo muy bien muy bien
perfectamente bien que análisis
estadístico haría
un análisis de nuestra relación
[Aplausos]
muy bien muy bien
ahora piense en una variable de
desenlace dependiente que sea
cualitativa ordinal
5 empieza pero empieza a ser empiece a
hacer este tema este berrinche
venga nada cualitativo ordinaria atrás
doctor
desnutrición entonces tenemos grados de
desnutrición tendríamos leve
si se entiende leve moderado y severo
leve moderación es una variable ordina
si le dejó de dar de comer se va a ir
destruyendo cada vez más ahora piense un
estudio con muestras no relacionadas
para desnutrición
ok no relacionados tendremos un grupo
con cáncer y otro grupo sano y entonces
veo si el grupo con cáncer se desnutren
más que el grupo de pacientes sanos en
las mismas condiciones muy bien entonces
serían esas serias muestras cáncer
contra sanos y de muestras
no relacionadas muy bien que analista
dístico haríamos para muestras no
relacionadas que sean ordinales
y una plata
muy bien doctor ahora ya nos pasamos al
siguiente renglón con el mismo desenlace
pero ahora eso
relacionadas al estudio con relacionadas
bien
bien muy bien
perfecto que analice si podríamos ahí
bien
vamos a la tercera línea que es
cualitativa económica no relacionada a
doctora primero escoge una variable
cualitativa
o sexo masculino y femenino como
variable dependiente no vale porque no
puedo yo hacer nada para que salga
hombre mujer o sea será cómo hacerle
para que tener niño o niña sea para la
variable dicotómica bien doctora atrás
dale un codazo su compañero sí
apto o no apto para puesto trabajo sí sí
podría ser si puede ser pero no le tocó
este doctor
todos los aplausos creo que no la han
aplaudido suficiente en esta semana no
doctora
nada doctor
claro claro insuficiencia renal presenta
ausente
sujetos que tienen ese es el desenlace
yo quiero ver qué sujetos llegan a ese
desenlace que es incidencia renal
presenta 80 doctora muy bien ahora haga
un estudio de esa variable cualitativa
dicotómica
para dos grupos para muestras no
relacionadas
la doctora níjar
estado basal
no sé ya valió gorro porque la variable
de desenlace del resultado es tener o no
tener
correcto está buenísimo es entonces
tengo pacientes con diabetes pacientes
sin diabetes y veo cuál de los dos tiene
mayor insuficiencia renal que análisis
estadístico hago para esos dos grupos si
cuadrada de pearson si cuadrada de piso
en una plaza nada
ay dice fisher fisher es el enemigo de
piso
fisher fisher era un chavito que llegó
al laboratorio de london college donde
trabajaba pearson y le hacía la vida
imposible
sabes que pearson se acaba una ecuación
llegaba el voto de asia sino doctor sé
no sé que no es por ahí nuevo porsche
más que no uno dr
nunca han tenido a media sino que
siempre les intente corregir la plana no
sé que tú propones algo no adoptó no se
dice así se dice a ella
pues ese que le decía no sé dice ah ya
se dice ah ya era ronald fisio ronald
fischer lo que propuso es que cuando
había en alguna de las casillas el
recuento esperado era menor de 5 en
algunas de las casillas de la tabla de 2
por 2 cuando el recuento esperado era
menor de 5 entonces se ocupaba la prueba
exacta de fisher fue la única vez que
fisher le ganó una pizza nunca más le
volvió a ganar
entonces se hace la prueba exacta del
traidor fascista ronald fischer
algún día en algún día lo sabrán porque
fue fascista en qué parte entró al
fascismo a la genética y cómo fue que a
partir de eso creó un valor que se llamó
el valor de p
el valor de p le hizo un daño tremendo a
todo el siglo 20 en el siglo 20 los
médicos creemos en el valor de p y
edición dosis a la significativa ya se
salió bien significativo entonces sirve
y no veíamos el tamaño del efecto que se
llama relevancia clínica que veremos en
otro vídeo
si quieren ver tenemos también vídeo de
chi cuadrado tenemos vídeos y cuadrada
por si algún día tenemos este vídeo de
relevancia clínica por si quieren saber
eso es lógico ok
entonces estudio obesos no besos
incidencia renal no insuficiencia renal
sí cuadrada de pearson bien
a quién le vamos a mostrar la doctora
muy bien doctor
muestras relacionadas el mismo desenlace
insuficiencia renal presenta ausente
los años de diabetes qué tipo de
variables
cuantitativa si el desenlace fuera
presente ausente y estuviéramos bien si
los años y funcionan no funcionan que
análisis estadístico haría
serían dos grupos no
td student muy bien perfectamente si
tuviera distribución normal y si fuera
de libre distribución
si fuera de libre distribución que
habíamos dicho
qué pasa a ser ordinal bien si de
manigua muy bien
otra oportunidad carlitos a la jefa jefa
media jefa
si la variada
o bien tenemos variables de desenlace
dicotómica
y vamos a acabar jefe y gracias es que
estamos grabando para youtube por eso es
que disculpe
así es el mundo de youtube es difícil
hace el estudio enfermedad renal
presidente ausente vamos a hacer el
estudio desde el estado basal
pacientes con diabetes minutos
qué tipo de variables glucosa
cuantitativa si lo va a medir una dos
tres veces qué análisis haría si es que
glucosa tuviera distribución normal
no va muy bien
ok
ya cambio ya cambio piensa que puede
haber muchos resultados solamente que
tienen que pensar en el planteamiento ok
listo entonces pensemos en el antes y
después sería yo tengo este paciente veo
si tiene insuficiencia renal o no tiene
en suficiencia renal me esperó un tiempo
los asignados grupos obeso no beso y
vuelvo a medir otros serán grupos
relacionados se será máxima
claro si cualquier otra pregunta por
favor no se olviden darle like aquí
abajo compartir y dejar sus comentarios
en la parte de abajo en el canal de
youtube los esperamos y gracias por su
atención hasta luego nos vemos amigos
[Aplausos]
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