estudios de una revisión sistemática miden los resultados de formas diversas( utilizando escalas diferentes), en estos casos no es adecuado realizar una comparación directa de esos resultados. Esta medida se obtiene dividiendo la diferencia entre dos medias( grupo expuesto vs. Grupo no expuesto) dividida por una estimación de la desviación estándar intra-grupo.
La utilización de esta medida estandarizada para expresar los resultados permite la combinación de estudios con diferentes escalas al desaparecer las unidades de medida. Las diferencias de medias estandarizadas a veces se conocen como índice d.( HTA GLOSSARY, 2015).
COMPARACION DE DOS MEDIAS- CAPITULO 9 https:// www. youtube. com / watch? v =-0KO3suuPjI
4.4. PROCESAMIENTO Y ANALISIS BIVARIAL DE UNA VARIABLE CUANTITATIVA CON UNA CUANTITATIVA
Materiales audiovisuales de apoyo 2
Para mejorar la comprensión de la interpretación de medidas estadísticas de regresión mire los siguientes materiales audiovisuales.
Regresión Lineal Simple. Introducción. Interpretación de coeficientes: https:// www. youtube. com / watch? v = s3Wr0FD9KwM
Cómo interpretar el modelo de regresión lineal: https:// www. youtube. com / watch? v = TL3up8LIItE
4.4.1. ANÁLISIS DE REGRESIÓN
El análisis de regresión involucra el estudio la relación entre dos variables cuantitativas. El análisis de regresión se puede utilizar para explorar y cuantificar la relación entre una variable dependiente o criterio( Y) y una o más variables independientes o predictoras( X1, X2, etc.). Si se analizan dos variables se denomina regresión simple y si se analizan más de dos variables regresión múltiple.
En el análisis de regresión simple Interesa estudiar tres aspectos: 1. La dirección y fuerza de la asociación, a través de una medida de asociación
denominada Coeficiente de Correlación r. 2. La forma de la relación, a través de los Coeficientes de regresión β( B1) y de intersección de Y o alfa( B0). Usando los datos se propone un modelo para la relación y a partir de ella será posible predecir el valor de una variable a partir de la otra. 3. La significación estadística. Se evalúa si existe una asociación entre las dos variables testeando la hipótesis de independencia o significación estadística.
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