Medicina Basada en la Evidencia

Inferencia estadística: contraste de hipótesis… – 551 – c) Escalas de medida de las variables implicadas: am- bas variables se miden en una escala nominal. d) Número de grupos de estudio: hay dos grupos, como corresponde a una variable independiente (familiar celiaco) nominal dicotómica. e) Grupos de estudio independientes o relacionados (o apareados): los grupos son independientes, ya que unos casos no tienen nada que ver con los otros (serían relacionados o apareados si midiéra- mos una misma característica en el mismo grupo antes/después de una intervención). f) Contraste uni o bilateral: la elección de uno u otro contraste depende de la hipótesis alternativa que planteemos. Si nuestra hipótesis alternativa es que ambos grupos introducen el gluten de for- ma distinta, elegiremos un contraste bilateral. Si nuestra hipótesis alternativa solo contempla que los que tienen familiares con enfermedad celia- ca introducen el gluten más tarde, elegiremos un contraste unilateral. El contraste estadístico de nuestro ejemplo podría- mos describirlo como el análisis de la asociación en- tre dos variables nominales dicotómicas y también como la comparación de proporciones entre dos gru- pos (comparación de las proporciones de introduc- ción de gluten entre los 4 y 6 meses entre los suje- tos con y sin antecedentes familiares de enfermedad celiaca). Aunque los factores a considerar en la elección de la prueba de contraste estadístico son los anteriormen- te detallados, se puede simplificar el procedimiento en tres pasos, siguiendo la estructura de la Tabla 2 : ■ Establecer las variables independiente y dependiente. ■ Elegir la fila en función de la escala de medida de la variable independiente. Hay cuatro opciones: no- minal dicotómica con muestras independientes, no- minal dicotómica con muestras apareadas, nominal politómica y continua. ■ Elegir la columna en función de la escala de medida de la variable dependiente. Hay tres opciones: nomi- nal, ordinal y continua. Podemos ver que las categorías de las columnas y filas no se corresponden. El esquema admite que si la varia- ble dependiente o la independiente sigue una escala de medida que no aparece entre las opciones (por ej.: la variable independiente es ordinal), pueden inter- cambiarse las variables dependiente e independiente en el esquema. Veamos la elección de nuestro ejemplo: ■ Las variables independiente y dependiente son: fa- miliar celiaco e introducción del gluten entre los 4 y 6 meses. ■ La variable independiente es nominal dicotómica con muestras independientes (primera fila). ■ La variable dependiente es nominal (primera columna). Tabla 2. Esquema de elección del test de contraste de hipótesis más apropiado Variable dependiente Variable independiente Nominal Ordinal (continuas no normales) Continua (razones o intervalos) Nominal dicotómica Muestras independientes: ■ Test Z comparación de proporciones ■ Test ji-cuadrado ■ Test exacto Fisher Test U Mann Whitney (Wilcoxon suma rangos) Test t de Student muestras independientes (2 muestras) Muestras relacionadas: ■ Test McNemar ■ Test Z y método binomial Test Wilcoxon rangos con signo Test t de Student muestras apareadas Nominal politómica (> 2 muestras) Test ji-cuadrado Método binomial Test Kruskal-Wallis *M. apareadas: P. Friedman ANOVA Continua Test t de Student Coeficiente correlación de Spearman* * También ordinal\ordinal Coeficiente correlación de Pearson Regresión lineal Análisis de supervivencia (tiempo hasta evento): método de Kaplan Meier y log-rank. Técnicas multivariantes: variable dependiente nominal: regresión logística; variable dependiente continua: regresión lineal múltiple; supervivencia: regresión de Cox.