TABLAS DE CONTINGENCIA

TABLAS DE CONTINGENCIA

1. TABLAS 2X2 SIMPLES

   • permiten el análisis de 2 variables dicotómicas
   • Estudio transversal
     • examinan la prevalencia de enfermedades y problemas de salud
       • una imagen “fotográfica” de la población
         • los resultados presentan las medidas de significación estadística que se resumen en el valor de p
     • EJEMPLO
       • Estudio transversal para conocer la prevalencia de osteoporosis
         • • Prevalencia en expuestos y no expuestos
   • Estudio de cohortes
     • análisis en el seguimiento en el tiempo de dos o más grupos de individuos
       • Estas incidencias pueden ser calculadas de dos formas
         • incidencia acumulada
           • se requiere el número de individuos que se incluyó en cada grupo.
         • densidad de incidencia
           • considera el momento en que se producen los casos
   • Estudio de casos y controles
     • proceden típicamente de dos grupos
       • daño en estudio
       • sin el daño en cuestión
   • Estudio de casos y controles emparejados
     • Los controles sean emparejados según sus características

2. TABLAS 2X2 ESTRATIFICADAS

   • La relación entre un factor de riesgo y un daño es en ocasiones “modificada” por la presencia de un tercer factor.
     • Relacionados con el factor de riesgo en estudio,
       • Estrategias para “controlar” este efecto es la estratificación
   • EJEMPLO
     • • un tercer factor como el tabaco y dividir los individuos del estudio en dos estratos no parece existir relación entre café y cáncer de páncreas en los no fumadores y tampoco en los fumadores
         • • El análisis individual de cada estrato debe ser complementado con un análisis que estime el efecto general considerando los valores de cada estrato.

3. TABLAS 2XN SIMPLES

   • Permiten el análisis de una variable categórica y una variable dicotómica
     • Genera una p con un valor pequeño ) se considera que hay una alta posibilidad de que exista una tendencia lineal en la que a mayor exposición aumenta el riesgo
   • Tres formatos de tablas según se esté analizando
     • Estudio transversal
     • Estudio de cohortes
     • Estudio de casos y controles
     • Calcula la razón de las prevalencias, tasas de incidencia u odds ratio
   • EJEMPLO
     • En un análisis del riesgo de morir en el primer año de vida con relación al peso al nacer, un estudio de cohorte realizado en dos hospitales
       • • La prueba de tendencia lineal hará pensar que existe una relación lineal en la que, a menor peso, mayor es el riesgo de morir antes del año.

4. TABLAS 2XN ESTRATIFICADAS.

   • Incorporar otra variable o factor para analizar si la relación entre la exposición y el daño cambia
     • Tres formatos de tablas
       • Estudio transversal
       • Cohortes
       • Casos y controles,
   • EJEMPLO
     • El estudio del epígrafe precedente se quisiera considerar por separado los datos de uno y otro hospital
     • • Las tasas de mortalidad en el hospital “B” son mayores, pero en el caso particular de los niños con muy bajo peso el riesgo de morir es mayor en el hospital “B”

5. TABLAS MXN

   • Se clasifican los individuos de una muestra con respecto a dos variables cualitativas con M y N categorías respectivamente.
   • pruebas de hipótesis
     • Ji-cuadrado de Pearson
       • no hay discrepancias entre las frecuencias observadas en la tabla y las esperadas
     • razón de verosimilitudes
       • contrastar la hipótesis nula de que las dos variables son independientes
     • Ji-cuadrado con corrección de Yates
       • Para tablas basadas en tamaños de muestra grandes
     • exacta de Fisher
       • Calcula la probabilidad exacta de obtener los resultados observados si las dos variables son independientes y los totales marginales son fijos
   • EJEMPLO
     • • Menos de un 20% de celdas con frecuencia esperada menor que 5.
       • Ninguna celda con frecuencia esperada menor que 1
       • Como ambas condiciones están presentes, puede considerarse válido el uso de la Ji-cuadrado de Pearson.
         • Conociendo el centro donde se hizo la consulta, se reduce en un 1,56% la probabilidad de cometer un error al predecir el motivo de la consulta

6. CONCEPTOS GENERALES

   • Analizar la distribución de una variable con relación a otra
     • para poder realizar estos cálculos, las categorías de las variables deberán ser excluyentes y exhaustivas.
   • El análisis puede ocasionalmente involucrar más variables

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