Tipos de errores, riesgo relativo y odds ratio

Tipos de errores del protocolo de investigación, contraste de hipotesis, error tipo 1, error tipo 2, comparación de grupos, riesgo atribuible, riesgo relativo, odds ratio.

1. M .C.P FELA PAULINA CONTRERAS BERECOCHEA PASANTE DE SERVICIO SOCIAL EN INVESTIGACIÓN MATERIALES Y MÉTODOS II

2. C ONTENIDO ERROR TIPO 1 ERROR TIPO II 01 03 02 C OMPARACIÓN DE GRUPOS 04 CONTRASTE DE HIPÓTESIS

3. RETOMANDO UN POCO… Prueba de hipótesis H0: se asume inicialmente que la hipótesis nula es correcta (antes de realizar el estudio) H1: la hipótesis alternativa es opuesta a la hipótesis nula, y se afirma en caso de que la hipótesis nula no sea válida. P (estadístico | H0 verdadera )

4. CONTRASTE DE HIPÓTESIS 01

5. CONTRASTE DE HIPÓTESIS H0 e H1 Se especifican Datos Prueba hipóte-sis Estadís -tico Errores Juzgar si una propiedad que se supone en una población es compatible con lo observado en una muestra. Nivel de significancia Aceptar o rechazar, de acuerdo al valor de una “distancia” entre los datos muestrales y los que tienen alta probabilidad si se cumple la H0. Se recoge información muestral

6. CONTRASTE DE PRUEBA Ninguna prueba de hipótesis es 100% cierta. Debido a que se basa en probabilidades, es posible llegar a una conclusión incorrecta. Se pueden cometer errores tipo I y II. Los riesgos de estos errores están inversamente relacionados. Se determinan según el nivel de significancia y la potencia de la prueba

7. ERROR TIPO I 02

8. E RROR TIPO I Ocurre al rechazarse la hipótesis nula y aceptarse la hipótesis alterna, cuando siendo los parámetros iguales, el resultado de la prueba estadística diga que son diferentes. Es tan grande la muestra que lo que no debería de ser significativo, es significativo.

9. ERROR TIPO I  Para probar si se comete un error I, se debe considerar un nivel de significancia; este sirve para determinar la probabilidad de cometer este error. “ La diferencia observada es estadísticamente significativa ” Cuando la probabilidad de la diferencia observada es = o < a  se rechaza la hipótesis nula para aceptar la hipótesis alterna. EJEMPLO H0: μ1= μ2  Los dos medicamentos tienen la misma eficacia. H1: μ1≠ μ2  Los dos medicamentos no tienen la misma eficacia El investigador rechaza la hipótesis nula, y concluye que los dos medicamentos son diferentes cuando, en realidad no lo son.

10. ERROR TIPO II 03

11. E RROR TIPO II Siendo los parámetros diferentes, se concluye a partir del análisis estadístico que son iguales, aceptando una hipótesis nula falsa. Es tan pequeña tu muestra que lo que debería de ser significativo, no lo es.

12. ERROR TIPO II  Es la denominación del error II. Su valor complementario 1–β = potencia o poder estadístico  indica la capacidad que tiene la prueba para detectar una diferencia que existe en la realidad. “ No se encontraron diferencias significativamente estadísticas ” Por lo general se desconoce la probabilidad de cometer este error, por lo que se debe ser muy cuidadoso al aceptar una H0 EJEMPLO H0: μ1= μ2  Los dos medicamentos tienen la misma eficacia. H1: μ1≠ μ2  Los dos medicamentos no tienen la misma eficacia El investigador no rechaza la hipótesis nula cuándo debe rechazarla, y concluye que los medicamentos son iguales cuándo en realidad son diferentes.

13. Resumen errores contraste de hipótesis     REALIDAD     Ho es cierta “No se rechaza H0” H1 es cierta “Se rechaza hipótesis nula” RESULTADO PRUEBA ESTADÍSTICA Se elige H0 No hay error. Verdadero positivo. 1-  . Error tipo II o  . Falso negativo. P(escoger H0|H1 es cierta) =  . Se rechaza H0 Error tipo I o  . Falso positivo. P(escoger H1|H0 es cierta) =  . No hay error. Verdadero negativo. 1-  .

14. COMPARACIÓN DE GRUPOS 04

15. Se pueden usar frecuencias absolutas Se utilizan frecuencias relativas COMPARACIÓN DE GRUPOS DE ESTUDIO Tamaño ¿El tamaño de los 2 grupos es igual? Comparar 2 grupos SI NO COMPARACIÓN DE GRUPOS

16. Se desea encontrar si en una escuela se lesionan más los niños que las niñas . Al final del año escolar se encuentra que 15 varones y 15 mujeres se lesionaron en total. Ejemplo COMPARACIÓN DE GRUPOS La proporción cambiará de sentido al saber que el total de hombres en la escuela es de 100, y de mujeres es 200. ¿Cual es la incidencia de cada grupo ? Varones = 15/100 = 0.15 Mujeres =15/200 = 0.08

17. Es la diferencia de la proporción de incidencia de un evento en un grupo expuesto ( Ie ) y no expuesto (I0) dos grupos evaluados. Proporciona información acerca del efecto absoluto de la exposición. En otras palabras COMPARACIÓN DE GRUPOS RIESGO ATRIBUIBLE ¿Qué cantidad de la característica de interés (por ejemplo, una enfermedad), se debe a la exposición? RA = Ie – Io Retomando el ejemplo anterior: RA = Ie – Io = 0.15 – 0.08 = 0.07 “El 0.07 de las lesiones se deben por cuestiones relacionadas al sexo masculino”. “El sexo masculino representa el 7% de riesgo en la cantidad de lesiones”

18. Estima la magnitud de una asociación entre exposición y enfermedad e indica la probabilidad del grupo expuesto de desarrollar la enfermedad en relación con aquellos que no están expuestos. ¿la exposición causa la enfermedad? COMPARACIÓN DE GRUPOS RIESGO RELATIVO Para su interpretación se debe tomar en cuenta el grupo a comparar (el numerador) en referencia con el grupo de comparación (el denominador). =   Retomando el ejemplo anterior = “Por cada mujer lesionada, hay 1.88 varones lesionados, o, existen 88% más hombres lesionados que mujeres”.  

19. Son arreglos ordenados de frecuencia que se acomodan en filas y columnas. Ayudan en estadísticos como: riesgo atribuible y relativo, ji cuadrada, prueba exacta de Fisher, etc. COMPARACIÓN DE GRUPOS TABLAS DE CONTINGENCIA “La incidencia de lesiones en hombres se puede calcular mediante a/( a+b ) = 15/100, y la mujeres sería igual c/( c+d ) = 15/200” SI NO TOTAL SI a b a+b NO c d c+d TOTAL a+c b+d a+b+c+d Criterio efecto Criterio exposición Lesion No lesion TOTAL Varones 15 85 100 Mujeres 15 185 200 TOTAL 30 270 300

20. Es una aproximación al riesgo relativo, en donde se puede mantener el supuesto de que una enfermedad mantiene una frecuencia por debajo del 10% o el 20% con respecto al grupo con el que se esta comparando. COMPARACIÓN DE GRUPOS ODDS RATIO “El oods ratio sería igual a (15*185)/(15*85) = 2.18 = Los pacientes que son varones tienen un odds ratio de 2.18 de presentar una lesión”. Lesion No lesion TOTAL Varones 15 85 100 Mujeres 15 185 200 TOTAL 30 270 300 Para comparar los dos grupos se utiliza una tabla de contingencia 2x2 y se utiliza la siguiente fórmula:  

21. Referencias Celis de la Rosa AJ, Labrada V. Bioestadística. 3 ed. México: El Manual Moderno; 2014. PorSeh-lelha . 2001. Odds ratio, Riesgo Relativo y Número Necesario a Tratar. Obtenido de: https://www.seh-lelha.org/odds-ratio-riesgo-relativo-numero-necesario-tratar/ ¡Gracias!