Diseño y análisis en investigación

media y la mediana son muy diferentes y el histograma no adopta una forma acampanada simétrica, podría no ser razonable emplear estos test.

En la tabla 7.4 se presenta el análisis comparativo de medias mediante test de la t de Student para muestras independientes.

Tabla 7.4 Comparación de medias de muestras independientes mediante test de la t de Student para muestras independientes. Asociación entre una variable nominal dicotómica y otra continua

Estadísticos de grupo

La salida de resultados nos muestra en la parte superior las medias y desviaciones típicas de presión arterial sistólica en cada grupo y en la parte inferior las estimaciones de probabilidad (Sig. Bilateral) y la diferencia de medias con su intervalo de confianza (en naranja). Como podemos ver, la tabla inferior contiene dos filas de resultados. Hemos escogido la superior porque las varianzas de las muestras comparadas parecen iguales; para saber esto, consideramos la significación de la prueba de Levene que aparece a la izquierda (en azul; p > 0,05). Si las varianzas fueran distintas, hubiéramos elegido la fila inferior. Concluimos diciendo que hay una diferencia de presión arterial significativa, con un error tipo I (alfa) menor de 0,001 (solemos sustituir el último "0" por un "1" poniendo delante el signo "<", ya que la salida de resultados no nos muestra más precisión en la estimación) y, por lo tanto, asumible, dado que es una “p” < de 0,05.

Además, podemos concluir que dicha diferencia es de 3,315 mmHg, con un intervalo de confianza del 95 % entre 1,702 y 4,929. A partir del propio intervalo podemos concluir lo mismo, dado que en su interior no se incluye el valor nulo de ausencia de diferencias “0”.

Variable nominal dicotómica relacionada frente a continua: comparación de medias entre dos grupos relacionados

En un ensayo clínico se evaluó la eficacia de una intervención educativa para prevenir el desarrollo de obesidad. Se compararon los cambios de índice de masa corporal (IMC) de 648 niños de cuatro guarderías que recibieron la intervención con los de 336 niños de dos guarderías que no la recibieron. El grupo intervención mostró un aumento de puntuación Z estandarizada (por edad y sexo) de IMC de 0,24 (de + 0,12 a + 0,36) frente a un aumento de 0,41 (de + 0,56 a + 0,97) del grupo control.

Sigamos los pasos para elegir la prueba más adecuada en la tabla 7.2:

1. Las variables independiente y dependiente son: intervención educativa e IMC estandarizado (puntuación Z).

2. La variable independiente es nominal dicotómica con muestras relacionadas antes-después (segunda fila).

3. La variable dependiente es continua (tercera columna).

La opción que nos ofrece el esquema de la tabla 7.2 es el test de la t de Student para muestras relacionadas. En este caso asumimos que la puntuación estandarizada sigue una distribución normal. Debemos tener en cuenta que a la hora de realizar el procedimiento con el programa estadístico, en vez de introducir las variables independiente y dependiente tendremos que elegir dos variables dependientes, dado que habitualmente la variable dependiente estará recogida en dos campos: el IMC previo y el posterior a la intervención. No estamos analizando dos variables continuas, sino una misma variable continua en dos momentos.

Variable nominal politómica frente a continua: comparación de medias entre más de dos grupos

Queremos analizar la eficacia de tres tipos de intervenciones en una muestra de adolescentes obesos, aleatorizados a recibir una de tres posibles intervenciones diferentes: grupo A, solo dieta; grupo B, solo ejercicio, y grupo C, ambas intervenciones. Mediremos el efecto en base al IMC estandarizado al final del seguimiento.

Sigamos los pasos para elegir la prueba más adecuada en la tabla 7.2:

1. Las variables independiente y dependiente son: el tipo de intervención y el IMC estandarizado (puntuación Z).