Libro Medicina Basada en Evidencias MBE Alberto Narvaez | Page 174

Los valores esperados constituyen los valores teóricos que tendría la distribución si no
existirían diferencias entre las categorías de las variables estudiadas. Para esto se
calculan los valores teóricos o esperados de cada celda, multiplicando el total de la fila por
el total de la columna en la que está la celda y luego se divide para el total de las
observaciones. Con esto se consigue tener una cantidad que distribuye el total de la
columna, tomando en cuenta el peso que tiene la fila correspondiente.
Ejemplo:
GRUPO
SOCIAL
OBSERVADOS
Enfermos
Expuestos
No expuestos
TOTAL
21 a
5 c
26
Sanos
79 b
95 d
174
ESPERADOS
Total Enfermos
100
100
200 13 a
13 c
26
Sanos
87 b
87 d
174
Total
100
100
200
Valores esperados:
a = 26 x 100 / 200 = 13
b = 174 x 100/ 200 = 87
c = 26 x 100 / 200 = 13
d = 174 x 100 / 200 = 87
Si se calcula tasas de incidencia de expuestos y no expuestos en esperados en la tabla
de esperados, se puede observar que no hay diferencias entre los dos grupos.
Ie = 13/100 = 13%
Ine = 13/100 = 13%
Los dos grupos tienen una tasa de enfermar. Por lo tanto los valores de esperados
representan a la hipótesis nula y lo que se trata es de medir las diferencias entre
esperados y no esperados, si no hay diferencias o las diferencias son pequeñas se acepta
la hipótesis nula.
Paquetes estadísticos como Statcalc de EpiInfo proveen tres tipos de Chi Cuadrado
(Perarson, Mantel Hansel y Corrección de yates) y la prueba de Fisher, el investigador
debe seleccionar cual es el más conveniente para su análisis. A continuación se
presentan un ejemplo con las tres alternativas de C hi².
Chi² sin corrección
Mantel Haenszel
Corrección yates
Valor Chi²
11,32
11,26
9,95
Valor p
0,00076
0,0079
0,001611
Como en este ejemplo no hay valores esperados menores de cinco en cada celda, se
debería usar Chi² sin corrección.
Cuando se tiene tablas de contingencia de dos filas y más de dos columnas (2 x n) o de
más de dos filas y columnas (r x c), se utiliza e Chi² de Pearson.
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