H.Ilarraza, Jun 2004 1

Inicio Dr Hermes Ilarraza LomelíAdaptación y traducción

Algoritmo para elección dePruebas diagnósticas

Junio 2004

FinLista de Pruebas

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics.2000. 5th Ed.776-780

Algoritmo

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Inicio

¿Probar solamente 1 variable?

Si No

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Fin

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• Variable (1)

¿Se tiene 1 sola muestra?

Si No

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Inicio Fin

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• Variable (1)• Muestra ( + de 1)

¿Se tiene 2 muestras?

Si No

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 5

• Variable (1)• Muestra ( + de 1)

Si No

¿ Distribución Normal óel teorema central es válido?

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

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• Variable (1)• Muestra ( + de 1)

Si No

¿ Distribución Normal óel teorema central es válido?

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

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• Variable (1)• Muestra ( + de 1)• Distribución normal

ANOVA de una vía

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Inicio Fin

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• Variable (1)• Muestra ( + de 1)• Distribución normal (NO)

¿ Variable categórica?

Si No

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Inicio Fin

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• Variable (1)• Muestra ( + de 1)• Distribución normal (NO)• Variable categórica

Tabla de contingenciaR x C

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Inicio Fin

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• Variable (1)• Muestra ( + de 1)• Distribución normal (NO)• Variable categórica (NO)

• Otra distribución.•Métodos no paramétricos

(Kruskal-Wallis)

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Inicio Fin

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• Variable (1)• Muestras (2)

¿ Distribución Normal óel teorema central es válido?

Si No

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 12

• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (Sí)

¿Diferencias concernientes amedias (x)?

Si No

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Inicio Fin

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• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)

¿Tiene distribución binomial?

Si No

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 14

• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial (NO)

¿Datos de Persona - Tiempo?

Si No

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Inicio Fin

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• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial (NO)• Datos de Persona – Tiempo (NO)

Utilizar estadística noparamétrica

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Inicio Fin

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• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial (NO)• Datos de Persona - Tiempo

¿Una muestra?

Si No

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Inicio Fin

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• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial (NO)• Datos de Persona – Tiempo• Una muestra

Tendencia de tasas de Incidencia, para una muestra

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 18

• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial (NO)• Datos de Persona – Tiempo• Una muestra (NO)

¿La incidencia se mantieneconstante en el tiempo?

Si No

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 19

• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial (NO)• Datos de Persona – Tiempo• Una muestra (NO)• Incidencia constante en el tiempo

¿Dos muestras?

Si No

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 20

• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial (NO)• Datos de Persona – Tiempo• Una muestra (NO)• Incidencia constante en el tiempo• Dos muestras

•Prueba de comparación de tendencia de tasas de incidencia para 2 muestras (sin confusores)

•Métodos para datos Persona/tiempo estratificados (con confusores)

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Inicio Fin

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• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial (NO)• Datos de Persona – Tiempo• Una muestra (NO)• Incidencia constante en el tiempo• Dos muestras (NO)

¿Interés en probar más de 2 grupos expuestos?

Si

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 22

• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial (NO)• Datos de Persona – Tiempo• Una muestra (NO)• Incidencia constante en el tiempo• Dos muestras (NO)• Interés en probar tendencias más de 2 grupos expuestos

Prueba de tendencias para tasas de

incidencia

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Inicio Fin

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• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial (NO)• Datos de Persona – Tiempo• Una muestra (NO)• Incidencia constante en el tiempo (NO)

Continua..

Utilizar métodos de análisis de sobrevida

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 24

• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial (NO)• Datos de Persona – Tiempo• Una muestra (NO)• Incidencia constante en el tiempo (NO)

¿Interés en comparar curvasde sobrevida en 2 grupos

con control limitado de covariables?

Si No

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 25

• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial (NO)• Datos de Persona – Tiempo• Una muestra (NO)• Incidencia constante en el tiempo (NO)• Comparar curvas de sobrevida 2 gpos con control de covariables.

Usar prueba deLogaritmo del intervalo

(Log rank)

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 26

• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial (NO)• Datos de Persona – Tiempo• Una muestra (NO)• Incidencia constante en el tiempo (NO)• Comparar curvas de sobrevida 2 gpos con control de covariables (NO).

¿Interés en los efectos de variosFactores de riesgo en la sobrevida?

Si

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 27

• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial (NO)• Datos de Persona – Tiempo• Una muestra (NO)• Incidencia constante en el tiempo (NO)• Comparar curvas de sobrevida 2 gpos con control de covariables (NO).• Efecto de factores de riesgo en la sobrevida

Usar el modelo deRiesgos proporcionales de

Cox

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Inicio Fin

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• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial

¿Son muestras independientes?

Si No

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Inicio Fin

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• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial• Muestras independientes (NO)

Prueba de McNemar

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Inicio Fin

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• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial• Muestras independientes

¿Los valores esperados ≥ 5?

Si No

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Inicio Fin

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• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial• Muestras independientes• Los valores esperados ≥ 5 (NO)

Prueba exacta de Fisher

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 32

• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial• Muestras independientes• Valores esperados ≥ 5

¿Tabla de contingencia de 2 x 2?

Si No

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 33

• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial• Muestras independientes• Valores esperados ≥ 5• Tabla de contingencia de 2 x 2

•Prueba para proporciones binomiales (2 muestras).

•Método para tabla 2x2

(si no hay confusores)

•Prueba de Mantel-Haenszel

(si hay confusores)

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 34

• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial• Muestras independientes• Valores esperados ≥ 5• Tabla de contingencia de 2 x 2 (NO)

¿Tabla de contingencia de 2 x k ?

Si No

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 35

• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial• Muestras independientes• Valores esperados ≥ 5• Tabla de contingencia de 2 x 2 (NO) • Tabla de contingencia de 2 x k (NO)

¿Tablas R x CCon R>2 y C>2?

Si

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 36

• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial• Muestras independientes• Valores esperados ≥ 5• Tabla de contingencia de 2 x 2 (NO) • Tabla de contingencia de 2 x k (NO)• Tablas R x C (R>2, C>2)

Prueba de Chi2 para Heterogenicidad para tablas R x C

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Inicio Fin

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• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial• Muestras independientes• Valores esperados ≥ 5• Tabla de contingencia de 2 x 2 (NO) • Tabla de contingencia de 2 x k

¿Interés en realizar proporcionesk binomiales?

Si No

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 38

• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial• Muestras independientes• Valores esperados ≥ 5• Tabla de contingencia de 2 x 2 (NO) • Tabla de contingencia de 2 x k • Interés en realizar proporciones k binomiales

•Prueba de Chi2 (si no hay confusores)

•Prueba de extensión de Mantel

(si hay confusores)

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 39

• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (NO)• Distribución binomial• Muestras independientes• Valores esperados ≥ 5• Tabla de contingencia de 2 x 2 (NO) • Tabla de contingencia de 2 x k • Interés en realizar proporciones k binomiales (NO)

Prueba de Chi2 para heterogenicidadPara tablas de 2 x k

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 40

• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (Sí)• Diferencias concernientes a medias (x)

¿Son muestras independientes?

Si No

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 41

• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (Sí)• Diferencias concernientes a medias (x) (NO)

¿Diferencias concernientes a varianzas σ2?

Si

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 42

• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (Sí)• Diferencias concernientes a medias (x) (NO)• Diferencias concernientes a varianzas σ2

Prueba de F para comparar varianzas

Precaución: Esta prueba es muy sensible para no-normalidad

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 43

• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (Sí)• Diferencias concernientes a medias (x)• Muestras independientes

¿Las σ2 no son significativamentediferentes?

Si No

*Usar prueba de F.

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 44

• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (Sí)• Diferencias concernientes a medias (x)• Muestras independientes (NO)

Prueba de t pareada

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 45

• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (Sí)• Diferencias concernientes a medias (x)• Muestras independientes• Las σ2 no son significativamente diferentes

Prueba de t para 2 muestras

para varianzas semejantes

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 46

• Variable (1)• Muestras (2)• Distribución normal (Sí)• Diferencias concernientes a medias (x)• Muestras independientes• Las σ2 no son significativamente diferentes (NO)

Prueba de t para 2 muestras

para varianzas NO semejantes

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 47

• Variable (1)• Muestra (1)

¿Distribución Normal óel teorema central es válido?

Si No

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 48

¿Inferencia acerca de μ?

Si No

• Variable (1)• Muestra (1)• Distribución Normal (Si)

Inicio Fin

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

H.Ilarraza, Jun 2004 49

¿Se conoce la varianza?

Si No

• Variable (1)• Muestra (1)• Distribución Normal (Si)• Inferencia (μ)

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 50

¿Inferencia acerca de σ2?

Si

• Variable (1)• Muestra (1)• Distribución Normal (Si)• Inferencia (μ) (NO)

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 51

• Variable (1)• Muestra (1)• Distribución Normal (Si)• Inferencia (μ) (NO)• Inferencia acerca de σ2

Prueba de Chi2 (1 muestra)

para varianzas

Precaución: Esta prueba es muy sensible para no-normalidad

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 52

• Variable (1)• Muestra (1)• Distribución Normal (Si)• Inferencia (μ)• σ2 (conocida).

Prueba de z(para una muestra)

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 53

• Variable (1)• Muestra (1)• Distribución Normal (Si)• Inferencia (μ)• σ2 conocida (NO).

Prueba de t(para una muestra)

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 54

• Variable (1)• Muestra (1)• Distribución Normal (NO)

¿Es una distribución binomial?

Si No

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 55

• Variable (1)• Muestra (1)• Distribución Normal (NO)• Distribución binomial

¿Prueba binomial 1 muestra?

Si No

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 56

• Variable (1)• Muestra (1)• Distribución Normal (NO)• Distribución binomial (NO)

¿Es una distribución de Poisson?

Si No

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 57

• Variable (1)• Muestra (1)• Distribución Normal (NO)• Distribución binomial (NO)• Distribución de Poisson

Prueba de Poisson(para una muestra)

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 58

• Variable (1)• Muestra (1)• Distribución Normal (NO)• Distribución binomial (NO)• Distribución de Poisson (NO)

Métodos noparamétricos

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 59

• Variable (1)• Muestra (1)• Distribución Normal (NO)• Distribución binomial• Prueba binomial muestra (1)

¿Aproximación a la normalidadválida?

Si No

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 60

• Variable (1)• Muestra (1)• Distribución Normal (NO)• Distribución binomial• Prueba binomial muestra (1)• Aproximación a la normalidad válida

Métodos de teoríanormal

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 61

• Variable (1)• Muestra (1)• Distribución Normal (NO)• Distribución binomial• Prueba binomial muestra (1)• Aproximación a la normalidad válida (NO)

Métodos Exactos

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 62

• Variable (1) (NO)

¿Relación entre 2 variables?

Si No

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 63

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables

¿Ambas variables son continuas?

Si No

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 64

• Variable (1) (NO)• Relación entre más de 2 variables

¿La variable resultado es binariaó continua?

Continua Binaria

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 65

• Variable (1) (NO)• Relación entre más de 2 variables• Variable resultado (Continua)

Métodos de regresiónmúltiple

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 66

• Variable (1) (NO)• Relación entre más de 2 variables• Variable resultado (binaria)

¿El tiempo de los eventos es importante?

Si No

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 67

• Variable (1) (NO)• Relación entre más de 2 variables• Variable resultado (binaria)• El tiempo de los eventos es importante

Métodos de análisisde sobrevida

Continua..

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 68

• Variable (1) (NO)• Relación entre más de 2 variables• Variable resultado (binaria)• El tiempo de los eventos es importante (NO)

Métodos de regresiónLogística múltiple

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 69

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas

¿Predecir una variable a partirde la otra ?

Si No

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 70

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas (NO)

¿Una variable continua y otracategórica ?

Si No

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 71

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas (NO)• Una variable continua y otra categórica.

ANOVA

Continua..

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 72

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas (NO)• Una variable continua y otra categórica (NO).

¿Los datos son ordinales?

Si No

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 73

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas (NO)• Una variable continua y otra categórica (NO)• Datos ordinales

Método de correlaciónde intervalos (Rank)

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 74

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas (NO)• Una variable continua y otra categórica (NO)• Datos ordinales (NO)

¿Ambas variables son categóricas?

Si

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 75

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas (NO)• Una variable continua y otra categórica (NO)• Datos ordinales (NO)• Ambas variables son categóricas

¿Qué tipo de pruebas busca?

Asociación Reproducibilidad

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 76

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas (NO)• Una variable continua y otra categórica (NO)• Datos ordinales (NO)• Ambas variables son categóricas• Pruebas de asociación.

Use métodos para tablas de contingencia

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 77

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas (NO)• Una variable continua y otra categórica (NO)• Datos ordinales (NO)• Ambas variables son categóricas• Pruebas de reproducibilidad.

Use prueba de Kappa

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H.Ilarraza, Jun 2004 78

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas (NO)• Una variable continua y otra categórica. • ANOVA

Número de maneras en que puedeSer clasificada la variable categórica

1 2 >2

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 79

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas (NO)• Una variable continua y otra categórica. • ANOVA• Formas de clasificar la variable Categórica (1)

¿La variable resultado tieneun comportamiento Normal?

Si No

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 80

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas (NO)• Una variable continua y otra categórica. • ANOVA• Formas de clasificar la variable Categórica (2)

Si No

¿Tiene otras co-variablesa controlar?

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 81

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas (NO)• Una variable continua y otra categórica. • ANOVA• Formas de clasificar la variable Categórica ( + de 2)

Si No

¿Tiene otras co-variablesa controlar?

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 82

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas (NO)• Una variable continua y otra categórica. • ANOVA• Formas de clasificar la variable Categórica ( + de 2)• Otras co-variables a controlar

Análisis de Co-varianza

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 83

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas (NO)• Una variable continua y otra categórica. • ANOVA• Formas de clasificar la variable Categórica ( + de 2)• Otras co-variables a controlar (NO)

ANOVA de mas vías

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Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 84

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas (NO)• Una variable continua y otra categórica. • ANOVA• Formas de clasificar la variable Categórica (2)• Otras co-variables a controlar

Análisis de Co-varianza

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 85

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas (NO)• Una variable continua y otra categórica. • ANOVA• Formas de clasificar la variable Categórica (2)• Otras co-variables a controlar (NO)

ANOVA 2 vías

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 86

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas (NO)• Una variable continua y otra categórica. • ANOVA• Formas de clasificar la variable Categórica (1)• La variable resultado es Normal

¿Tiene otras co-variablesa controlar?

Si No

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

Inicio Fin

H.Ilarraza, Jun 2004 87

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas (NO)• Una variable continua y otra categórica. • ANOVA• Formasde clasificar la variable Categórica (1)• La variable resultado es Normal (NO)

ANOVA no paramétrica

Continua..

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H.Ilarraza, Jun 2004 88

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas (NO)• Una variable continua y otra categórica. • ANOVA• Formas de clasificar la variable Categórica (1)• La variable resultado es Normal (NO) • ANOVA no paramétrica

Prueba deKruskal - Wallis

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H.Ilarraza, Jun 2004 89

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas (NO)• Una variable continua y otra categórica. • ANOVA• Formas de clasificar la variable Categórica (1)• La variable resultado es Normal• Otras co-variables a controlar

Análisis de Co-varianza

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H.Ilarraza, Jun 2004 90

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas (NO)• Una variable continua y otra categórica. • ANOVA• Formas de clasificar la variable Categórica (1)• La variable resultado es Normal• Otras co-variables a controlar (NO)

ANOVA de 1 vía

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H.Ilarraza, Jun 2004 91

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas• Predecir una variable a partir de la otra

Regresión lineal simple

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H.Ilarraza, Jun 2004 92

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas• Predecir una variable a partir de la otra (NO)

¿Estudiar la relación entredos variables?

Si

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H.Ilarraza, Jun 2004 93

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas• Predecir una variable a partir de la otra (NO)• Estudiar la relación entre dos variables

¿Ambas variables son normales?

Si No

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H.Ilarraza, Jun 2004 94

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas• Predecir una variable a partir de la otra (NO)• Estudiar la relación entre dos variables• Ambas variables normales

Método de correlaciónde Pearson

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

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H.Ilarraza, Jun 2004 95

• Variable (1) (NO)• Relación entre 2 variables• Ambas variables continuas• Predecir una variable a partir de la otra (NO)• Estudiar la relación entre dos variables• Ambas variables normales (NO)

Método de correlaciónde Intervalos (Rank)

Rosner Bernard. Fundamentals of Bioestatistics. 5th Ed.776-780

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H.Ilarraza, Jun 2004 96

Análisis deSobrevida

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Prueba z (1 muestra)

Prueba t (1 muestra)

Prueba Chi2 (1 muestra)

para σ2

Métodos deTeoría normal

Métodos exactos

Prueba Poisson (1 muestra)

Pruebas noParamétricas

Prueba F (2 muestras)

p/Comparar σ2

Prueba exacta de Fisher

Prueba de McNemar

Prueba t (2 muestras)σ2 diferentes

Prueba t (2 muestras)

σ2 iguales

Prueba t Pareada

Método de Correlación de

Pearson

Método de Correlación de

Intervalos (Rank)

RegresiónLineal simple

ANOVA noparamétrica

Prueba deKruskal-Wallis

ANOVA

ANOVA(1 vía)

ANOVA(2 vías)

ANOVA( > 2 vías)

Análisis deCo-varianza

Kappa

Tablas deContingencia

RegresiónLogística Múltiple

Tendenciasde Incidencias

Prueba de Log-Rank

Modelo de riesgosproporcionales de

Cox

Métodos de Estratificación

Tiempo-persona

Chi2 para heterogenicidad de tablas R x C

Prueba de Mantel-Haenszel Inicio Fin

1 2

1 2 31 2 3

1 2

1 2

1 2

1 2

1 2 3

1 2

1 2 3

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Gracias por usar el algoritmo de elección de

pruebas estadísticas.

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