- ventajas: - no dependen de la distribución de la variable; no exigen la condición de normalidad.

- permiten operar con escalas de medida ordinal y nominal (cualitativas).

- son aptas para muestras muy pequeñas.

- los cálculos son más sencillos.

- desventajas: son menos potentes que las pruebas paramétricas, por lo que solamente demostrarán como significativas

diferencias mayores. Para alcanzar la misma potencia podrá procederse a aumentar el tamaño muestral.

- son:

Prueba de independencia de Chi-cuadrado, test “U” de Mann-Whitney, test “T” de Wilcoxon, test de Kruskal-

Wallis.

- en la investigación sanitaria nos encontramos con frecuencia variables de tipo cualitativo, mediante las cuales un grupo de individuos se clasifican en dos o más categorías mutuamente excluyentes. Cuando lo que se pretende es comparar dos o más grupos de sujetos con respecto a una variable cualitativa, el número de casos observados o frecuencia en cada categoría de la variable se presentan a modo de tablas de doble entrada que reciben el nombre de tablas de contingencia y se calcula el estadístico χ2. La situación más simple es la comparación entre dos variables cualitativas en las que ambas son dicotómicas, es decir, solamente pueden tomar dos valores → tabla de 2x2.

Cuando el tamaño muestral es reducido se recomienda aplicar la corrección de Yates. (n<200). Si el valor obsevado en el 80% d elas celdas es menor de 5, se recomienda aplicar la prueba exacta de Fischer.

Hablamos de datos apareados en el caso de que dos medidas se hayan obtenido en la misma muestra. En general, se compara a cada individuo consigo mismo, es decir, se evalúa un mismo dato más de una vez en cada sujeto de la muestra (típicamente son estudios antes/después; ej: fiebre en un paciente a las 2 h y fiebre en el mismo paciente a las 10 h).

2.- Prueba de McNemar.

TIP DE MEMORIA, LAS PRUEBAS CON 3 LETRAS (Q/U/H Y LA W DE WILCOXSON, que es la rara).Las pruebas paramétricas son muy frías. Friedman.

3.- Prueba Q de Cochran.

4.- Prueba U de Mann-Whitney.

5.- Prueba H de Kruskal-Wallis.

6.- Pruebas de los signos y de los rangos con signo de Wilcoxon.

7.- Prueba de Friedman.

Nota: hablamos de datos apareados (o dependientes o relacionados) en el caso de que dos medidas se hayan obtenido en la misma muestra. En general, se compara a cada individuo consigo mismo, es decir, se evalúa un mismo dato más de una vez en cada sujeto de la muestra (típicamente son estudios antes/después; ej: fiebre en un paciente a las 2 horas y fiebre en el mismo paciente a las 10 h).

Nota: los test de Kolgomorov-Smirnov y de Shapiro-Wilks también son pruebas no paramétricas.

Nota: para estudiar la aleatoriedad de una muestra se utiliza el test de rachas de Wald-Wolfowitz.

En general, se prefiere utilizar pruebas paramétricas, y el uso de las pruebas no paramétricas se limita a estudios con tamaños muestrales menores de 30, cuando las poblaciones no puedan ser consideradas como normales, o bien, cuando la variable represente solamente una medida aproximada o esté medida en escala ordinal o nominal.

Determinación del Tamaño Muestral

- el tamaño de la muestra indica el número aproximado de sujetos que se necesitan para detectar una diferencia determinada,

con unos márgenes de error previamente definidos. Queda determinado por:

- el riesgo α que se está dispuesto a asumir;

- la potencia estadística del test (1-β);

- la magnitud de la diferencia que se desea detectar; y

- el tipo de comparación: unilateral (= una cola) o bilateral (= dos colas).

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Tema 2. Análisis estadístico de datos (I): estimación de una población a partir de una muestra. Estimación de una media. Estimación de un porcentaje. Significación estadística. Contraste de hipótesis. Intervalos de confianza

Tema 2. Análisis estadístico de datos (I): Estadística inferencial básica