Libro Medicina Basada en Evidencias MBE Alberto Narvaez | Page 180

5.5.3. ANÁLISIS POR EL TIPO DE DISEÑO: INDEPENDIENTE O
PAREADO
Los datos apareados son aquellos que proceden de los mismos individuos en dos
condiciones diferentes. En general, se denominan a las pruebas que incluyen datos
apareados pruebas antes-después. Por ejemplo en los estudios clínico controlados se
hacen mediciones antes después en los mismos individuos.
Cuando los datos obtenidos proceden de diferentes individuos se denominan
independientes, por ejemplo cuando se hacen encuestas transversales en la misma
población en dos ocasiones pero en dos muestras diferentes.
5.5.4. POR TIPO DE DISTRIBUCIÓN NORMAL O SESGADA
Si la distribución de la muestra es normal se aplican los llamados tests paramétricos. Si la
distribución no puede asumirse normal se aplican las pruebas no paramétricas. Hay que
tener siempre en cuenta que los tests paramétricos son más potentes y dan más
información que los no paramétricos, por lo que, si pueden usarse, se prefieren. El uso
indiscriminado de muestras de distribución fuera de la normalidad conlleva el peligro de
obtener conclusiones erróneas.
Si las muestras se distribuyen normalmente es preciso realizar un test de
homoscedasticidad: Si este test confirma la similitud de varianzas (valor de p mayor de
0,05 para diferencia de varianzas), indicará el empleo de test paramétricos. Si, por el
contrario las muestras no se distribuyen normalmente, se plantean dos opciones: emplear
directamente test no paramétricos o realizar las transformaciones. Hay que recordar que
la diferencia de promedios se utiliza cuando las distribuciones de los grupos analizados
son normales y la diferencia de mediana cuando una o más de las distribuciones
evaluadas son asimétricas.
Para transformar una distribución sesgada en normal se puede elevar al cuadrado u
obtener el logaritmo de cada observación y obtener el promedio de esta distribución.
Pruebas paramétricas
Si nos interesa evaluar la relación de independencia-dependencia entre dos variables
emplearemos los estudios de correlación. Si nos interesa comparar las medias de
diferentes grupos, en el caso de dos muestras emplearemos la prueba de la T DE
STUDENT, para datos pareados o independientes, y el ANALISIS DE VARIANZA en el
caso de que existan tres o más muestras. El análisis de varianza puede poner de
manifiesto que existen diferencias significativas entre los diferentes grupos; en este caso
es útil conocer entre qué grupos existen diferencias. Para esto se hará la DSH de Turkey
(Diferencia Significativa Honesta).
Pruebas no paramétricas
Los estudios de correlación no paramétricos más utilizados son el COEFICIENTE DE
CORRELACION DE SPEARMAN Y EL COEFICIENTE DE CORRELACION DE
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