Medicina Basada en la Evidencia

Pruebas no paramétricas… – 603 – En el Anexo 1 se muestra el procedimiento para reali- zarla con RCommander, el script de R, así como los re- sultados que aparecen en la ventana de salida. Dado que p es menor de 0,05 ( p = 0,01615) se puede rechazar la hipótesis nula de normalidad. Al no cumplirse la normalidad de la distribución, recu- rrimos a una prueba no paramétrica; en este caso, la prueba de Wilcoxon de los rangos con signo. En la Tabla 3 se presenta el cálculo manual de la prue- ba. Con los valores de la última columna calculamos la suma de los valores absolutos de los rangos posi- tivos (17) y negativos (38). De ellos, se elige el valor más bajo (en nuestro caso, 17), que se comparará con la tabla de valores críticos de la prueba de rangos con signo de Wilcoxon para una prueba bilateral (α = 0,05) que, para n = 10, es 8. Al ser nuestro valor mayor que 8 no se puede rechazar la hipótesis nula de igualdad de medianas. El cálculo con RCommander aparece en el Anexo 2 . En la ventana de resultados R nos muestra, en primer lu- gar, la mediana (16,17) y la media (17,48); seguidamen- te, el tipo de prueba: bilateral y exacta, seguida del estadístico de contraste (V = 17) y la probabilidad: p = 0,32. También nos indica la hipótesis alternativa de que la mediana es distinta de 18. Al ser la p >0,05 no podemos rechazar la hipótesis nula de igualdad de medianas; luego nuestros datos pueden pertenecer a la población de referencia. 2. Pruebas no paramétricas para comparar la tendencia central de dos muestras Existe en la literatura una confusión en la nomenclatura de esta prueba. Podemos encontrarla como prueba U de Mann-Whitney, prueba de suma de rangos de Wilco- xon para dos muestras independientes o bien prueba de Mann-Whitney-Wilcoxon. Estas pruebas se basan en la ordenación de los datos y en la utilización de rangos para realizar el contraste. Sin embargo, el estadístico es diferente (la U en la de Mann-Whitney, la W en la de Wilcoxon), aunque los resultados en cuanto a nivel de significación son equivalentes. Se debe aplicar como alternativa a la prueba de com- paración de medias para dos muestras (t de Student) cuando: ■ El tamaño muestral de algunos de los grupos es me- nor de 30 y la distribución de los datos no puede aproximarse a la distribución normal. ■ La muestra es muy pequeña (≤10). Aunque son un 5% menos potentes que la t de Student cuando la distribución se puede aproximar a la normal, en muestras muy asimétricas y en tamaños muestrales pequeños son más robustas. Tienen la desventaja de que los intervalos de confianza, aunque posibles, son difíciles de realizar. Las condiciones de aplicación en las dos son las mismas: ■ Las muestras deben ser independientes entre sí. ■ La variable dependiente puede ser continua u ordinal y la independiente, nominal dicotómica. ■ No precisan de una distribución conocida para su aplicación. Esto hace que se puedan aplicar siempre y que sean especialmente útiles como alternativa a las pruebas paramétricas cuando las muestras son muy pequeñas. Aunque no es imprescindible la igualdad (homocedasti- cidad) de las varianzas, la prueba funciona mejor si las varianzas son iguales, ya que las muestras se diferen- cian solo en su tendencia central y el contraste se rea- liza entre las medianas. En caso contrario, la dispersión Tabla 3. Prueba de rangos con signo de Wilcoxon para una muestra Valores IMC muestra Mediana población Diferencia con signo Diferencia sin signo Valor del rango Valor del rango con signo 16,78 18 -1,22 1,22 3 -3 15,55 18 -2,45 2,45 6 -6 15,15 18 -2,85 2,85 8 -8 18,37 18 0,37 0,37 2 2 15,22 18 -2,78 2,78 7 -7 27,06 18 9,06 9,06 10 10 18,14 18 0,14 0,14 1 1 13,43 18 -4,57 4,57 9 -9 15,56 18 -2,44 2,44 5 -5 19,53 18 1,53 1,53 4 4