Libro Medicina Basada en Evidencias MBE Alberto Narvaez | Page 129

dependiente y el tipo de distribución que tienen( análisis de sesgo y curtosis). En análisis de sesgo determinar si una distribución es normal o simétrica o si es sesgada o asimétrica.). En el análisis de curtosis interesa determinar si una distribución es platicurvica( alargada), normal o leptocurvica( aplanada).

Las técnicas de análisis pueden ser gráficas o matemáticas.

Para el análisis matemático bivarial se debe realizar dos tipos de pruebas estadísticas: � Medidas de asociación o relación, que son medidas descriptivas � Medidas de análisis inferencial: de estimación y de significación estadística.

En los estudios epidemiológicos y clínicos, cuando se relacionan dos variables con frecuencia se buscan relaciones causales. Para poder evaluar el grado de relación que tienen dos variables entre sí, las medidas más importantes y usuales son las que se muestran en la siguiente tabla:

En la siguiente tabla se presentan las alternativas de relación de variables( análisis bivarial), como se representan y el análisis estadístico que se realiza:

Tabla 1. Relación entre variables

Cualitativa( binaria o de más de 2 categorías)

Análisis estadístico Coeficientes de asociación o comparación de proporciones

Modelo de regresión

Medidas estadísticas

Riesgo Relativo( RR) Razón de Momios( RM) Reducción del riesgo relativo( RRR) Riesgo Atribuible( RA) Reducción Absoluta de Riesgo( RAR) Fracción Etiológica(% RA) Número Necesario a Tratar( NNT) Diferencia de medias( DM) Diferencia de medianas( DMd) Cambio de medias

Coeficiente de correlación r Coeficiente de regresión β

Coeficiente α o intersección de Y

Tomado de: Gómez-Biedma, S; Vivó, M; Soria, E. Temas para residentes: Pruebas de significación en Bioestadística. Revista de Diagnóstico Biológico. Volumen 50 No 4. Octdic 2001.( Gómez-Biedma, y otros, 2001)

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