Bioestadística con SPSS

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Bioestadística con SPSS

 

REGRESIÓN LOGÍSTICA BINARIA

El modelo de regresión logística binaria para predecir la variable dependiente probabilidad de ocurrencia de la variable dicotómica en estudio (probabilidad de estar enfermo, probabilidad de EXITUS, etc), a partir de variables independientes/explicativas/factores de índole dicotómicas (comorbilidad o no: por ejemplo, Diabetes), o continuas/numéricas (edad, IMC, medición de cualquier parámetro bioestadístico). A partir de la media de la media de la R cuadrado de Cox Y Snell y la R cuadrado de Nagelkerke (sumando cada una de ellas y dividiendo resultado por 2), se puede considerar si el modelo logístico es potable o no, además de proporcionar un % de la variabilidad del mismo.

ODDs RATIO: Exp(B)<1: La variable actúa como Factor protector.

ODDs RATIO: Exp(B)>1: La variable actúa como Factor de riesgo.

 

MODO DE PROCEDER PARAMÉTRICO

Se cumple el supuesto de Normalidad y de Homogeneidad de Varianzas, o el tamaño muestral es lo suficientemente grande, esto es, mayor de 30.

Los estadísticos descriptivos más convenientes son el mínimo, el máximo, la media y la desviación típica.

 

COMPARATIVA DE MEDIAS DE 2 GRUPOS

T de Student MUESTRAS INDEPES

En primer lugar, si el tamaño muestral se considera lo suficientemente grande, se descartan los valores atípicos (outliers), que pueden generar confusión en los análisis estadísticos de contrastes de hipótesis que posteriormente se van a llevar a cabo.

 

cómo hacer la T de Student

 

WELCH: FRACASO DE HOMOCEDASTICIDAD (P-VALOR LEVENE<0,05)

Test de Welch ante el fracaso de homogeneidad de varianzas

 

T de Student MUESTRAS RELACIONADAS

Test para muestras relacionadas en SPSS (PRE vs POST)

 

COMPARATIVA DE MEDIAS DE 3 O MÁS GRUPOS

TABLA ANOVA

Box Plot del ANOVA

Tabla ANOVA de comparación de medias con SPSS

 

ANOVA DE MEDIDAS REPETIDAS

ANOVA de medidas repetidas

 

ANOVA MIXTO

Anova Mixto de factores intersujetos e intrasujetos

 

MODO DE PROCEDER NO PARAMÉTRICO

Se viola gravemente el supuesto de Normalidad y de Homocedasticidad y el tamaño muestral es pequeño: normalmente menor de 30.

Los estadísticos descriptivos más convenientes son la mediana y el rango intercuartílico.

 

COMPARATIVA DE MEDIANAS O RANGOS PROMEDIO DE 2 GRUPOS

U de Mann-Whitney

Comparativa de 2 medianas con la U

Una vez no se cumple el supuesto de normalidad en la variable de respuesta, se aprecia significación estadística a partir de p-valores menores de 0,05, lo que corrobra diferencias estadísticamente significativas en mediana o rangos promedio.

 

COMPARATIVA DE MEDIANAS DE 3 O MÁS GRUPOS

Kruskal-Wallis

Kruskal Wallis comparaciones múltiples

 

TAMAÑO DEL EFECTO

tamaño del efecto D de Cohen con SPSS

 

PREVALENCIA Y RIESGO RELATIVO

Prevalencia y Riesgo Relativo en SPSS

 

ANCOVA

ANCOVA: Análisis de la Covarianza con SPSS

 

SUPERVIVENCIA: REGRESIÓN DE COX

Análisis de Supervivencia. Regresión de Cox

 

REGRESIÓN MÚLTIPLE JERÁRQUICA

Regresión Múltiple Jerárquica con SPSS

 

ANOVA DE 2 FACTORES E INTERACCIÓN

Tabla Anova de 2 Vías

 

ANÁLISIS DE CORRELACIONES (CON JAMOVI)

Análisis de Correlaciones

 

CHI-CUADRADO

Chi-cuadrado en SPSS