OTRAS HERRAMIETAS ESTADISTICAS UTILES. Dra. ALBA CECILIA GARZON

Transcripción

1 OTRAS HERRAMIETAS ESTADISTICAS UTILES Dra. ALBA CECILIA GARZON

2 Que es un Test de Significancia estadística? El término "estadísticamente significativo" invade la literatura y se percibe como una etiqueta que indicase "garantía de calidad".

3 Qué es un Test de Significancia estadística? Cuantifican hasta que punto la variabilidad de la muestra puede ser responsable de los resultados de un estudio en particular. La H o (hipótesis nula) representa la afirmación de que no hay asociación entre las dos variables estudiadas y la H a (hipótesis alternativa) afirma que hay algún grado de relación o asociación entre las dos variables. Es una aseveración H o (hipótesis nula) = No hay diferencia entre ambos tratamientos. H a (hipótesis alternativa) = Sí existe diferencia

4 Qué es un Test de Significancia estadística? Son estadísticamente diferentes? son verdaderamente diferentes? NO SOLO PARECER DIFERENTES!! Se necesita una prueba para decir si son estadísticamente diferentes?

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6 Qué se entiende por Nivel de Significancia? Probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera : El nivel de confianza (1-α), indica la probabilidad de aceptar la hipótesis planteada, cuando es verdadera en la población.

7 Qué estadísticos usar?

8 Que estadísticos usar LOS ESTADÍSTICOS z Y t. La elección de uno de estos depende de la cantidad de muestras que se toman Si el tamaño de la muestra de la prueba son iguales a 30 o mas se utiliza el estadístico z En caso contrario se utiliza el estadístico t.

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10 Test de significancia mas usados TEST T Y TEST F TEST T En un laboratorio de alimentos un analista hizo 10 replicas de una muestra de carne para detección de enterobacterias, obteniendo un promedio de 54,000 UFC/g. El valor asignado es de 44,100 UFC/g. Ho: No existe diferencia significativa entre el valor medio obtenido y el valor asignado. Test t para una muestra

11 TEST T Se hace recuento en UFC/g de Hongos y Lavaduras en carne y leche en polvo empleando un método tradicional. Obteniendo un promedio del recuento de 806 UFC/g de hongos y levaduras en carne y 910 UFC/g en leche en polvo. Ho: No existe diferencia entre el valor medio obtenido en el recuento de UFC/g en de la carne y el valor medio obtenido en la leche en polvo. Test t NO pareado o independiente

12 TEST T Se hace recuento en UFC/g de Bacillus cereus. en carne empleando un medio tradicional Agar selectivo de Bacillus cereus (Mossel) y en un método comercial en placa. Obteniendo un promedio del recuento de 200 UFC/g en el medio tradicional Agar selectivo de Bacillus cereus (Mossel) y 223 UFC/g en el método comercial en placa. Ho: No existe diferencia entre el valor medio obtenido en el recuento de UFC/g en el medio Agar selectivo de Bacillus cereus (Mossel) y el valor medio obtenido por el método comercial en placa. Test t pareado

13 TEST DE SIGNIFICANCIA E INTERVLOS DE CONFIANZA t- test f-test Son usadas a menudo para determinar si la diferencia que existe entre dos cantidades que están midiendo el desempeño de un parámetro son significativas Estos test son llamados test de significancia 13

14 TEST DE SIGNIFICANCIA E INTERVLOS DE CONFIANZA Hipótesis Nula: No existe diferencia entre las dos cantidades. Cuando las Pruebas Estadísticas T o F test son grandes, la hipótesis nula es rechazada. Es decir que la diferencia es estadísticamente significativa. Cuando estas estadísticas son pequeñas no tienen diferencia estadísticamente significativa la Hipótesis Nula es aceptada. 14

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16 T TEST PAREADO Se emplea para evaluar dos medias y determinar si existe diferencia entre ellas. Pareado si las dos medias son tomadas de la misma muestra estadística : Comparación son las misma muestras procesadas en dos métodos. No pareados cuando se comparan dos medias de diferente muestra estadística ejemplo cuando se compara la media de los valores de obtenidos en un queso vs la media de los valores de obtenidos en quajada en un ensayo microbiológico. 16

17 T Test Pareado El Sesgo o Bias se calcula : mediante la diferencia de las dos medias. BIAS =Y-X Valor de T bias T = s d / N El valor de t expresa la magnitud del error sistemático en múltiplos de (DS) 17

18 T Test Pareado Si el valor de t obtenido en la ecuación es mayor que el valor de T crítico obtenido en la tabla la hipótesis nula es rechazada es decir que existe diferencia significativa entre las medias, es decir que existe un error sistemático. El valor critico de t es calculado en función de la probabilidad y los grados de libertad de la prueba. bias T = s d / N Bias = y - x 18

19 Grados de libertad cuando se hacen replicas, en ejercicios de r y R.

20 F Test Es usado para comparar la varianza del método probado con la varianza del método de comparación. La varianza es simplemente el cuadrado de la DS. Mientras el T test muestra si existe diferencia significativa entre las medias el test F muestra si existe diferencia significativa entre las varianzas. 20

21 F Test En pocas palabras el test t es usado para estimar si existe Error sistemático (inexactitud y el test F es usado para error aleatorio (imprecisión). Cuando el valor de F tést es mayor que el valor crítico de F encontrado en la tabla, la hipótesis nula es rechazada, y entonces la diferencia estadística entre las varianzas es significativa. 21

22 F Test Método Probado (Y) N= 21 DS = 5 Método Comparativo (X) N= 31 DS = 4 F = DSy 2 /(DS)x 2 = 25/16 = 1.56 En la tabla el valor crítico para F es < 1.93 luego no existe diferencia significativa. 22

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24 Ejercicio En un estudio de validación de un método comercial para detectar bacterias del género Bacillus cereus, este tiene una DS log10 de 0,40, y el método de comparación tiene una DS log10 de 0,60. Ambas estimaciones se hicieron sobre 21 muestras. Cual es el valor del F calculado Cual es el valor del F critico La diferencia observada en precisión es estadísticamente significativa 24

25 CRITERIO DE ACEPTABILIDAD EN LOS TEST DE REPETIBILIDAD

26 TROMPETA Y ECUACION DE HORWITZ El Coeficiente de Variación (CV) Horwitz, es propuesto como un valor de referencia para evaluar el desempeño de en pruebas Interlaboratorios Establece el modelo general de reproducibilidad y Repetibilidad, pudiendo evaluar la homogeneidad de la varianza. Horwitz dedujo una expresión para predecir el valor esperado para la desviación estándar relativa para la precisión intermedia (o interlaboratorio) a partir de la concentración de analito, c. ECUACIÓN HORWITZ: (2^(1-(0,5*(LOG10( CONCENTRACION MEDIA/ )))))

27 Microgramos

28 2. VALIDEZ DE UN DUPLICADO 5.5 veces la DS obtenida bajo condiciones de Repetibilidad.

29 MANEJO DE VALORES ABERRANTES

30 FILTROS ESTADISTICOS FILTRO DE DIXON

31 MÉTODO DE DIXON PARA VALORES ABERRANTES 1. Ordenar los valores de Mayor a menor. Dato mayor Xn y el anterior Xn-1 Dato menor X1 y el siguiente X2 2. El menor valor es aberrante si: X2-X1 > (Xn-X1)/3 3. El mayor valor es aberrante si : Xn-Xn-1 > (Xn-X1)/3 4. Se prueba pareado. 31

32 CEPA ATCC ATCC NOMBRE: MATRIZ: METODO: UNIDADES: Sthafilococcus aureus CARNE DIRECTO UFC/gr UCF/gr LOG10 ARREGLO ORDENADO DCE LOS DATOS 01/08/ ,26 4,00 02/08/ ,23 4,00 03/08/ ,04 4,04 04/08/ ,00 4,04 05/08/ ,26 4,08 06/08/ ,18 4,18 07/08/ ,23 4,20 08/08/ ,20 4,20 09/08/ ,48 4,23 10/08/ ,23 4,23 11/08/ ,08 4,23 12/08/ ,00 4,23 13/08/ ,20 4,23 14/08/ ,23 4,23 15/08/ ,26 4,26 16/08/ ,23 4,26 17/08/ ,23 4,26 18/08/ ,28 4,28 19/08/ ,04 4,28 20/08/ ,28 4,48 XN 4,48 XN-1 4,28 X1 4 X2 4,04 MAYOR ABERRANTE MENOR ABERRANTE XN-XN-1 0,2 (XN-X1)/3 0,16 EL VALOR ES ABERRANTE X2-X1 0,04 (XN-X1)/3 0,16 EL VALOR NO ES ABERRANTE 32