Libro Medicina Basada en Evidencias MBE Alberto Narvaez | Page 178

El valor de “p” se obtiene de la tabla Z de la curva normal para muestras de más de 30
observaciones y la distribución “t” para muestras de menos de 30 observaciones.
Ejemplo en muestras mayores a 30: Se comparan el contenido de Iodo en muestras de
sal de dos marcas. La marca Crissal tiene 69,5 ppm de iodo en sal y una desviación
estándar de 2,5 en 50 observaciones. La marca Super Max tiene 70,1 ppm y DE 2,3 en 60
observaciones.
Diferencia de medias = 70,1 - 69,5 = 0,6
Estadístico Z = 1,18
Valor de p= 0,53
Se acepta la hipótesis nula, se rechaza la hipótesis alternativa o de investigación
Ejemplo de muestras menores a 30: En un estudio se determinó nivel de colesterol en
mujeres que toman anticonceptivos y en mujeres que no toman anticonceptivos.
Los resultados fueron los siguientes:
Toman anticonceptivos
Media colesterol
198
Desvio estandar
29
No participantes
26
No toman anticonceptivos
181
12
26
Hipótesis nula: No hay diferencia en los niveles de colesterol entre los dos grupos.
Hipótesis Alternativa: Si hay diferencia en los niveles de colesterol entre los dos grupos.
Diferencia de medias = 17
Estadístico t = 2,71 Valor de p = 0,04 (<0,05)
Se rechaza la hipótesis nula, se acepta la hipótesis alternativa o de investigación.
Análisis de varianza
Es un test de significación estadística que se usa cuando se cruza una variable cualitativa
con una cuantitativa y se quiere comprobar si las diferencias en los promedios de una
variable que presenta más de dos categorías o muestras se deben al azar o existe en el
universo.
Cuando se realiza comparaciones entre promedios de dos muestras se utiliza la prueba t
o Z, pero cuando el número de comparaciones aumentan, es decir son 3, 4 o más el
procedimiento que puede utilizarse es hacer pruebas -t- por separado. Esto implica no
sólo gran cantidad de trabajo sino también una limitación estadística porque aumenta la
probabilidad de cometer el error alpha o Tipo I, es decir, rechazar la Ho cuando es
verdadera y debe ser aceptada, lo que implica obtener resultados estadísticamente
significativos por error de muestreo más que por una verdadera diferencia poblacional.
Para superar este problema se utiliza la prueba ANALISIS DE VARIANZA (ANOVA). Esta
prueba permite comparar 3, 4 o más promedios de diferentes muestras. La prueba calcula
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