- Chi cuadrado: Lo realizamos cuando en un estudio hay dos variables cualitativas.
- T-Student: Lo calculamos en los casos en los que hay una variable cualitativa dicotómica y una variable cuantitativa continua.
A partir de el valor de uno u otro en función de las variables del estudio, y teniendo en cuenta también los valores del grado de libertad y el nivel de confianza, podremos saber si hay o no significancia estadística y de esta manera, conocer si aceptamos o rechazamos la hipótesis nula.
A continuación podéis ver un ejemplo sobre el test de hipótesis de chi cuadrado:
2.- A partir de ciertos estudios se tiene la idea de que, operando inmediatamente a enfermos que ingresan en estado de shock en un determinado servicio de un hospital, existe mayor posibilidad de que el enfermo reaccione favorablemente. Para comprobar esta hipótesis, se toman dos grupos de pacientes, a uno de los cuales se le opera inmediatamente y al otro se espera a que se recupere del shock, obteniéndose los siguientes resultados: Los que fueron operados inmediatamente (recuperación completa: 10, mejoría: 7; muerte:3) y de los que fueron operados después (recuperación completa:5; mejoría: 3; muerte:2).
A la vista del experimento ¿qué se puede decir respecto a la hipótesis inicial? Identifica el test adecuado y su resultado y conclusión final.
Al tratarse de dos variables cualitativas realizamos el test de chi cuadrado.
Los valores esperados son los siguientes:
Fe1= 20*15/30= 10.
Fe2= 20*10/30= 6,66.
Fe3= 20*5/30= 3,33.
Fe4= 10*15/30= 5.
Fe5= 10*10/30= 3,33.
Fe6= 10*5/30= 1,66.
Chi cuadrado= E(Valores obtenidos - esperados) al cuadrado/ Valores esperados.
Chi cuadrado= (10-10) al cuadrado/ 10+ (7-6,66) al cuadrado/ 6,66+ (3-3,33) al cuadrado/ 3,33+ (5-5) al cuadrado/ 5+ (3- 3,33) al cuadrado/ 3,33 + (2- 1,66) al cuadrado/ 1,66.
Chi cuadrado= 0 + 0,017+ 0,033+ 0+ 0,033+ 0,07= 0,153.
g.lib= (nº de columnas - 1)* (nº de filas -1).
g.lib= (3-1)* (2-1)= 2.
Una vez que hemos consultado la tabla de chi cuadrado, sabemos que el valor que debe tomar para que haya significancia estadística es 5,991. Como 0,153<5,991; se puede afirmar que no hay significancia estadística y aceptamos la hipótesis nula.
Este tema me ha resultado difícil de entender, aunque como ya he dicho en esta entrada, me parece que es de gran utilidad conocer estos test de hipótesis, ya que al ser la investigación una de las funciones de enfermería, más tarde o más temprano terminaremos dándole utilidad.
No hay comentarios:
Publicar un comentario