INTRODUCCIN A LAS PRUEBAS ESTADSTICAS PARAMETRICAS Y NOPARAMTRICAS Y AL USO DE PAQUETES ESTADSTICOS INFORMTICOS.Instituto de Investigaciones Medicas M. y M. Ferreyra, INIMEC CONICET y Facultad de Psicologa, UNC.

Dr. Ricardo Marcos Pautassi

Objetivos generalesIntroducir a los fundamentos de las pruebas de comparacin de grupos.Introducir a los diseos factoriales y su importancia para analizar fenmenos dependientes de ms de una variable.Reconocer diferencias entre pruebas paramtricas y no paramtricas y sus ventajas y desventajas.Ejecutar estas pruebas mediante software estadstico disponible en nuestro medio.Reconocer la importancia de los grficos para la exploracin y anlisis de los datos y aprender a crearlos mediante software dedicado.

Objetivos EspecificosPoder delimitar un tema y desarrollar y formular un problema de investigacin Entender las diferencias entre constructos tericos y variables dependientes. Promover la adquisicin de destrezas que permitan la comprensin y utilizacin de herramientas de recoleccin y anlisis de datosPromover la adquisicin de destrezas que permitan la comprensin y produccin de notacin estadstica.

Seccin 1Science is AwesomeArtista: Sam Brown, www.explodingdog.com- Repaso general de variables, diseos de investigacin y conceptos bsicos de estadstica. Aproximaciones Inferenciales paramtricas y no Paramtricas. Diferencias, requisitos, ventajas y desventajas de sus empleos.

Fuentes que originan la seleccin de la temtica Clasicas: intereses, historia previa, aspectos afectivos o emocionales, diarios, revistas, etc.Mas reales: cercania a un mentor que trabaja en el tema, fenomenos accidentales como cercania o disponibilidad.Fuente comun: revision bibliografica exhaustiva

Revisin de la bibliografa precedente Permite evitar errores.Evitar temas comunes.Brinda nuevas ideas

Criterios elementales para que el problema de lugar a un proceso de investigacinRelevanciafactibilidad Posibles consecuencias.

La eleccin del tema o problema

Elementos a pensar despues de tener el tema y mientras se lee

Que variables quiero relacionar?Las voy a poder medir?Como las voy a analizar?Como las voy a interpretar?Puedo formular una hipotesis?Puedo formular un grafico de posibles resultados?Voy a poder responder explicaciones alternativas?

Dos estrategias1) Usar estrategia de embudo mltiple, con diversos paths, opciones e hipotesis, armar el proyecto mas grande posible y luegodesgajar2) Pequeo mini-projecto con puntos clave de la intro, hipotesis y procedimiento.

2 Fase

3r fase: Formulacin de objetivos generales y especficos Puente entre el problema y las actividades Los generales son a largo plazo y no necesariamente se deben cumplir en el plazo del proyectoLos especificos si deben ser factibles de realizar en el aqu y ahora.Deben especificar que se va medir y para queDeben especificar en que poblacion

Ejemplos en proyectos

Son importantes?

Objetivos Generales y Especificos

La hiptesis como concepto centralLas afirmaciones de una teora cientfica tienen fundamentalmente el carcter de hiptesis a ser testeadas por la experiencia.

Que debe tener una buena hiptesis Sampieri y cols, 2005Debe ser original.Debe relacionar variablesPuede utilizar conceptos empricos o tericosNo puede tener afirmaciones de valor o juicios ticos.Debe ser plausible de ser comprobable empricamente.No requiere que este de acuerdo con nuestras convicciones o creencias.

Citerios Escenciales Kerlinger y cols, 1975Deben ser enunciados acerca de relaciones entre variables

Deben poder derivarse enunciados pasibles de ser puestos a prueba empiricamente

La hipotesis no falsable (Popper, 1982)

Ejercicio"Todos los perros van al cielo

"Las crceles deben ser limpias y tendientes a reintroducir al sujeto en la sociedad

"Los fenmenos paranormales ocurren de manera frecuente entre los seres humanos pero su intensidad se ve reducida totalmente en presencia de terceros

"Castigar repetidamente a una persona generar primero ansiedad, luego odio hacia el agresor y, finalmente, conductas alternativas para evitar el castigo"

Cuatro ejemplos interesantesSobrevivimos a la muerte? (Robert J. Kastenbaum, 1997).La neurona como unidad funcional del cerebro, Ramon y Cajal, circa 1900.Funciona la mente como una computadora? (The Society of Mind, M. Minsky, 1997)La Hipotesis psicomotora de la addiccion (Wise y Bozarth, 1993)

Mas ejemplosWhen there is less oxygen in the water, rainbow trout suffer more liceAphid-infected plants that are exposed to ladybugs will have fewer aphids after a week than aphid-infected plants which are left without exposureLadybugs are a good natural pesticide for treating aphid infected plants.

Hiptesis en Publicaciones

Dmitri V. Gelfand, MD; Yale D. Podnos, MD, MPH; Samuel E. Wilson, MD; Jonathon Cooke; Russell A. Williams, MD Arch Surg.2002;137:941-947.

Parte II: MedicionBefore I take my decision, I want to see those meaningless statistics again Science did not fail me Artista: Sam Brown, www.explodingdog.com

Procesos de MedicinQue es medir?Por qu es posible medirlo?Con que se mide?La medicin produce datosEjemplo de residente con historias clinicas

Tipos : Escalas NominalesSe utilizan nombres o signos para asignar casos o unidades de inf. a categorias.

No se puede realizar calculos matematicos

E.g., hombre o mujerDivisin de pacientes entre sanos y enfermosDivision de operarios en ramas

Tipos : Escalas OrdinalesNo solo agrupa casos a categoras, sino que las categoras ahora tienen un orden.

No representa el tamao de las diferencias entre puntos de la escala

Ej., niveles de desacuerdo; grado de mejora en grupo de pacientes, nivel socioeconomico de los pacientes

Tipos : Escalas Intervalares y de RazonSe maneja la distancia exacta entre un punto y otro de la escala

Se puede localizar un punto 0 natural

Admiten todas la operaciones matematicas

Ej., reduccion en el tamao de tumor luego de tratamiento, distancia del domicilio al hospital

Importancia de la eleccion del nivel de medicionLa necesidad de concordancia entre la planificacin, la recoleccin y el procesamiento de la informacin

Ejercicio

Diseos de Investigacin Definicin cannicaEs el plan o esquema general del programa de investigacin, que intenta responder los problemas bajo anlisis y controlar la varianza

Kerlinger, 1975.

Que es ?Implica desiciones sobre cuantos niveles de nuestras variables (independientes y dependientes) usaremosImplica decidir cuantos grupos usaremosImplica decidir cuantas observaciones necesitaremos

DiseosDiferencias entre diseos no experimentales y experimentales propiamente dichos:

Aleatorizacion, grupo control y manipulacin de variables independientesDiferencias con diseos experimentales ex-post facto.

DiseosDos condiciones diferentes: A BLa misma condicin en el tiempo: A ADos condiciones relacionadas o apareadasTres o mas condiciones A-B-CTres o mas condiciones a lo largo del tiempoUna condicin contra valor terico

Diseos

Posttest en dos gruposPretest-posttestPrestest-posttest1-postest2Postest en tres o mas condicionesPretest-posttest en tres o mas condicionesDiseos factoriales

El diseo mas sencillo: un grupo luego de un tratamiento Un grupo X (Tratamiento) YFC: La ausencia de lnea de comparacin

Un grupo antes y despus de un tratamiento Ya X YbFC: Historia, Maduracin, Pret-test, errores de medicin, regresin est.

Un grupo antes y despus de un tratamiento + control Ya X YbFC: efecto interactivo de pretest Ya Yb

Seccin 2Science is AwesomeArtista: Sam Brown, www.explodingdog.com- Diseos factoriales

Diseos FactorialesCon una variable independiente: pre-post, pre-post con grupo de control, pre-post con tres o mas condiciones experimentales.Con dos o mas variables independientes, 2 x 2, 2 x 3.

Cules son los Posibles Resultados?

Importancia de las interaccionesConcepto cannico: el cambio en la media de una condicin al articularse en las categoras de otra condicin.Concepto mas ilustrado: un determinado parmetro se tuerce al entrar en paises diferentes.Son todas importantes? Como detectarlas? Como reportarlas? Se reporta sola o junto con el efecto principal?

Problema: Identifique efectos principales e interacciones en los siguientes grficos. Los mismos ilustran el porcentaje de recuperacion en hombres y mujeres con alopecia sujetos o no (grupos exp. o control) a un tratamiento de recuperacin de la cada del pelo.Problema

1

2

3

4

Respuestas1: Efecto principal de sexo2: Efecto principal de grupo3: Efecto principal de grupo mas una una interaccin sexo x grupo4: Interaccin sexo x grupo (ntese la diferencia entre las int. 3 y 4).

Ethanol-induced Motor Activation at Postnatal day 28Forward LocomotionVERTICALCTA at Day 30-3350% WaterSACCWaterEtOH30min Saccharin60minPhase 1Phase 2Phase 3Diseos factoriales complejos

Spanagel, 2000; Bell, 2008Ponce, Pautassi et al., 2004; 2008

Pruebas estadsticas asociadas a cada hiptesis Queen of the robotsArtista: Sam Brown, www.explodingdog.com

La eleccin de una prueba estadsticaLa eleccin de una prueba es consecuencia del diseo de investigacin.La eleccin de una prueba es consecuencia del nivel o escala de los datos (nominal, ordinal, etc).La eleccin de una prueba es consecuencia de las caractersticas de la distribucin de la variable respuesta.

Paramtricas - No parametricasRequieren datos como mnimo de calidad intervalarAsumen normalidad e homogeneidad de varianzaSi se cumplen los requisitos, son mas potentesAlgunas no tienen equivalente NP.Son ms fciles de calcularSe pueden emplear datos ordinales y nominalesNo exigen que los datos se distribuyan de una manera determinada A igual calidad de datos, son menos potentes que las paramtricas

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