Medicina Basada en la Evidencia

Pruebas no paramétricas… – 609 – Anexo 6. Prueba de Kruskall-Wallis entre Gravedad.asma e IMC En el menú de RCommander: Estadísticos\Test no paramétricos\Test de Kruskal-Wallis\\Grupos (elegir Gravedad.asma)\ Variable explicada (elegir IMC). Pulsamos “Aceptar” Script: Tapply(IMC ~ Gravedad.asma, median, na.action=na.omit, data=fundam_no_param) # medians by group kruskal.test(IMC ~ Gravedad.asma, data=fundam_no_param) Salida: > Tapply(IMC ~ Gravedad.asma, median, na.action=na.omit, data=fundam_no_param) # medians by group Grave Leve Moderado 18.95 15.15 15.56 > kruskal.test(IMC ~ Gravedad.asma, data=fundam_no_param) Kruskal-Wallis rank sum test data: IMC by Gravedad.asma Kruskal-Wallis chi-squared = 8.0182, df = 2, p-value = 0.01815 Anexo 7. Comprobación de la normalidad en la correlación de Spearman En el menú de RCommander: Estadísticos\Resúmenes\Test normalidad\\Variable (elegir Edad e IMC)\Test de Normalidad (elegir Shapiro-Wilk). Pulsamos “Aceptar” Script: > normalityTest(~Edad, test=”shapiro.test”, data=fundam_no_param) + normalityTest(~IMC, test=”shapiro.test”, data=fundam_no_param) Salida: Shapiro-Wilk normality test data: Edad W = 0.86592, p-value = 0.08958 Shapiro-Wilk normality test data: IMC W = 0.80386, p-value = 0.01615 Anexo 8. Correlación no paramétrica de Spearman En el menú de RCommander: Estadísticos\Resúmenes\Test de correlaciones\\Grupos (elegir Edad e IMC\Tipo de correlación (elegir Coeficiente de Spearman)\Hipótesis alternativa (elegir bilateral). Pulsamos “Aceptar” Script: with(fundam_no_param, cor.test(Edad, IMC, alternative=”two.sided”, method=”spearman”)) Salida: Spearman’s rank correlation rho data: Edad and IMC S = 112.52, p-value = 0.3705 alternative hypothesis: true rho is not equal to 0 sample estimates: rho 0.3180562