Medicina Basada en la Evidencia

Inferencia estadística: contraste de hipótesis… – 555 – PREGUNTAS DE AUTOEVALUACIÓN 1. Indique la afirmación más correcta sobre el contraste de hipótesis: a) Los errores tipo I y II son independientes y no dependen del tamaño muestral. b) El error tipo I es la probabilidad (alfa) de equivocarnos si no rechazamos la hipótesis nula (H0) a pesar de que sea falsa (no hay efecto o diferencias). c) El error tipo II es la probabilidad (beta) de equivocarnos si rechazamos la hipótesis nula (H0), a pesar de que sea cuando ésta es verdadera (hay efecto o diferencias). d) La potencia del test (1-beta) es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es falsa (encontrar diferencias cuando éstas existen). 2. En un estudio se ha comparado la eficacia de dos tratamientos antiinflamatorios inhalados (A y B) en pacientes asmáticos, cada uno en 100 pacientes. Presentaron reagudizaciones el 30% y 40% de los tratados con los tratamientos A y B, respectivamente. Utilizando una calculadora epidemiológica y asumiendo un contraste bilateral, estimamos que a la diferencia observada -10% (-0,10; intervalo de confianza del 95% entre -0,23 y 0,03) le corresponde un valor p de 0,138. ¿Qué podemos concluir?: a) Los dos tratamientos son igualmente eficaces. b) El tratamiento A es más eficaz que el tratamiento B. c) No podemos rechazar la hipótesis nula (no hay diferencias), por lo que tendremos que calcular el error tipo II (beta) y la potencia del estudio (1-beta), antes de tomar ninguna conclusión. d) Podemos aceptar la hipótesis nula (no hay diferencias) y rechazar la alternativa. 3. Queremos comparar el índice de masa corporal (IMC) estandarizado por edad y sexo de dos grupos de niños con obesidad: el grupo A, sometido a un programa de ejercicio supervisado, y el grupo B, a ejercicio libre. Si asumimos la normalidad del IMC estandarizado, ¿qué test estadístico elegiríamos para comparar el IMC de ambos grupos?: a) Test de ji-cuadrado. b) Test de la t de Student para muestras independientes. c) Análisis de la varianza (ANOVA). d) Coeficiente de correlación de Pearson. BIBLIOGRAFÍA Altman DG. Practical statistics for medical research. London; Chapman & Hall,1991. Greenland S, Senn SJ, Rothman KJ, Carlin JB, Poole C, Goodman SN, et al . Statistical tests, P values, confidence intervals, and power: a guide to misinterpretations. Eur J Epidemiol. 2016;31:337-50. Milton JS. Estadística para biología y ciencias de la Salud. Mé- xico: McGraw-Hill; 2001. Norman GR, Streiner DL. Bioestadística. México: Mosby/Doyma Libros; 1996. Ochoa Sangrador C, Molina Arias M, Ortega Páez E. Inferencia estadística: probabilidad, variables aleatorias y distribu- ciones de probabilidad. Evid Pediatr. 2019;15:27. Ochoa Sangrador C, Molina Arias M. Estadística. Tipos de varia- bles. Escalas de medida. Evid Pediatr. 2018;14:29. Ochoa Sangrador C, Ortega Páez E, Molina Arias M. Inferen- cia estadística: estimación por intervalos. Evid Pediatr. 2019;15:40. Ochoa Sangrador C. Evaluación de la importancia de los re- sultados de estudios clínicos. Importancia clínica frente a significación estadística. Evid Pediatr. 2010;6:40. Rosner B. Fundamentals of Biostatistics, 7th Edition. Boston: Brooks/Cole, Cengage Learning; 2011. Ver respuestas