Libro Medicina Basada en Evidencias MBE Alberto Narvaez | Page 176

Ejemplo: En la encuesta de prevalencia de alcoholismo en el Ecuador se encontró 360
alcohólicos para la sierra y 280 para la costa. Se quiere saber si estas dos diferencias son
significativas. La muestra de la Sierra fue de 3600 y la de la Costa 4000.
Prevalencia en la Sierra 0,10 o 10%
Prevalencia en la Costa 0,07 o 7%
Diferencia de proporciones = 0,10 – 0,07 = 0,03 (3%)
Estadístico Z = 4,66
Valor de p = 0,0000 (< 0,0001)
Con los resultados anteriores se puede concluir que en la Sierra hay una prevalencia mayor
de alcoholismo que en la Sierra.
Pruebas de significación para asociación de variables cualitativas con
cuantitativas
Cuando la variable independiente es cualitativa y la dependiente es cuantitativa se deben
utilizar pruebas de significación estadística para diferencia o comparación de promedios o
medianas.
Para diferencia de promedios hay dos tipos de pruebas paramétricas: la Prueba Z y la
Prueba t de student. Estas pruebas se utilizan cuando los dos grupos de comparación
presentan distribuciones simétricas, por lo que son pruebas paramétricas.
Prueba z
Es una prueba de hipótesis paramétrica, que se utiliza para ver si la diferencia que existe
entre valores de dos muestras es estadísticamente significativa o se debe al azar. Se
utiliza para comparan dos promedios o dos proporciones cuando las muestras son
mayores a 30 y su distribución se aproxima a una distribución normal.
Prueba
t
o
t
de student
Es una prueba de hipótesis paramétrica, que se utiliza para ver si la diferencia que existe
entre valores de dos muestras es estadísticamente significativa o se debe al azar. De
preferencia se utiliza cuando las muestras son pequeñas -menores a 30 - aunque se
puede utilizar en muestras mayores, en este caso su distribución se aproxima a una
distribución normal.
Es paramétrica porque las frecuencias se distribuyen bajo la curva normal o se aproximan
a la normalidad. Toma como referencia los parámetros para estimar o probar. Esta prueba
permite convertir la diferencia de promedios o de proporciones en unidades
estandarizadas.
La prueba t debe interpretarse con referencia a los grados de libertad, los mismos que
varían directamente con el tamaño de la muestra. Mientras mayor es el tamaño de la
muestra, mayores serán los grados de libertad y mientras mayor sea los grados de
libertad más se acercará la distribución en la curva normal.
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