1. Valoración y análisis de EDAD AL DIAGNÓSTICO. Media (D.E.) Mediana Min Max Rango R.I. Edad diagnóstico (+19.7) años

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María Dolores Espinoza Rojo
hace 6 años
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1 Transformar y calcular variables 1. Calcular el IMC (peso/altura 2 ). Recordar que la altura ha de ser en metros y el peso en kg. Recalcular la altura si es necesario. 2. Recodificar la edad al diagnóstico creando 4 grupos de edad: a) < de 45 años, b) de 46 a 60 años, c) de 61 a 75 y d) > de 75 años. 3. Crear una variable de glucemia normal tanto al mes como a los 6 meses. Dando valor 0 no cuando la glucemia sea inferior a 60 mg/dl y valor 1 si cuando se alcance la normalidad (glucemia entre 60 y 110 mg/dl) NOTA: Es posible que se tenga que crear (calcular o recodificar) alguna otra variable para poder responder a todas las preguntas planteadas. Descriptivo: Utilizar la frecuencia y porcentaje en variables cualitativas y la media y desviación estándar en las cuantitativas. Poner solo un decimal, excepto las frecuencias que no llevan decimales. Acompañar de las unidades de medida. 1. Valoración y análisis de EDAD AL DIAGNÓSTICO Edad diagnóstico Media (D.E.) Mediana Min Max Rango R.I (+19.7) años a. Calcular el CV de la edad: CV= DE/X = 19.7/52.1= 0.38= 38% Mujeres Media (DE) Hombres Media (DE) Edad (años) 64.3+(20.5) ( 15.4).02

2 1. s de laboratorio Media D.E. Hemoglobina (g/dl) Glucemia (1ºmes) (mg/dl) a. Cuál de las anteriores medidas de laboratorio presenta una mayor dispersión? Cuál presenta menor dispersión? Qué utilizaspara comprobarlo? La glucemia tiene mayor dispersión ya que tiene mayor desviación estándar. La que tiene menor dispersión es la hemoglobina. Utilizamos la desviación estándar para comprobar los datos 3. Intervalos de confianza Resultado IC95% Edad (años) (19) Sexo (% mujeres) 29(52.7%) IMC (kg/m2) 24.6+(4.6) Mareos o nauseas 29(52.7%) Inferencia: 2. Con Tratamiento (n= 26 ) Sin Tratamiento (n= 29 )

3 Edad (19.1) (19.3) 0.67 Mareos o Nauseas 0.00 Si 22(75.8%) 7(24.1%) No 7(26.9%) 19(73%) Suplemento adicional mg 3(23%) 10(76.9%) 150 mg 7(38.9%) 11(61.1%) 200 mg 8(80%) 2(20%) 250 mg 11(78.6%) 3(21.4%) Glucemia 1º mes (mg/dl) 44.1+(8.2) 40+(13) 0.06

4 CONTRASTE DE HIPOTESIS Cuando se estén analizando variables cuantitativas asegurarse de que sigan distribución normal. Objetivo Principal H 0: El tratamiento no está asociado con el aumento de los niveles de glucosa a los 6 meses. glucosa 6 meses tratamiento t de stundent Presentar los valores descriptivos más relevantes e interpretar los resultados: El es menor que 0.05 y no se acepta H 0. Con esto se puede concluír que el tratamiento si está asociado con el aumento de los niveles de glucosa a los 6 meses. 4. Objetivo Secundarios Ejercicio 1. H 0: El aporte del suplemento adicional no se asocia con aumento en los niveles de glucosa a los 6 meses. Dependiente (evento) (exposición) Glucosa en 6meses Suplemento adicional ANOVA F= Son dos variables una cuantitativa (glucemia) y otra cualitativa (suplemento adicional), pero como son una comparación de dos o más medias se hace ANOVA. Como la significatividad al hacer la prueba Anova es 0.00 siendo menor que 0.05, rechazamos la hipótesis nula(h 0) Por lo tanto, podemos concluir que el aporte del suplemento adicional se asocia con aumento en los niveles de glucosa a los 6 meses.

5 Ejercicio 2 H 0: El aporte del suplemento adicional no se asocia con alcanzar niveles normales (si/no) de glucosa al mes de tratamiento. (cuali) niveles normales de glucosa 1º mes (cuali) suplemento adicional chi cuadrado 3.30 valor del chicuadrado 0.35 sing 2 colas Presentar los valores descriptivos más relevantes e interpretar los resultados: Se usa tabla cruzada con la glucosa cat y suplemento adicional. Como valor es mayor que 0.05 aceptamos H 0 Podemos concluir que el aporte del suplemento adicional no se asocia con alcanzar niveles normales de glucosa al mes de tratamiento. RR(riesgo relativo)= probabilidad de que ocurra un suceso/ la probabilidade que no ocurra RR=Probabilidad de que tomando dosis adicional tengas valores normales de glucosa/probabilidad de que no alcances valores normal tomando dosis adicional RR=5.26/94.74=0.05

6 Ejercicio 3 H 0: El tratamiento no se asocia con la aparición de náuseas y/o mareo. (cuali) nausas y/o mareo (cuali) tratamiento chi cuadrado Presentar los valores descriptivos más relevantes e interpretar los resultados: Se hace chi cuadrado porque son dos cualitativas. Se rechaza la H 0 porque el valor es menor que o.o5, con lo que podemos deducir que el tratamiento si se asocia con la aparición de náuseas y/o mareos. RR=probabilidad de ocurra el suceso/probabilidad de que no ocurra RR= probabilidad de q tomando tratamiento tengas nauseas/ probabilidad de q no tengas nauseas tomando tratamiento. RR=76,67/25.93=2.95 Ejercicio 4 H 0: Los niveles de glucemia son iguales al primer mes que al sexto mes de tratamiento. glucemia 6 mes glucemia 1 mes coeficiente de correlacion de pearson Presentar los valores descriptivos más relevantes e interpretar los resultados: (pasos) Analizar--correlación bivariada-- coger glucemia 1 mes y glucemia 6 meses-- Regresión lineal y=a+bx Como se afecta glucemia al 6º mes=a+b glucemia 1º mes (pasos) analizar--regresión lineal--(glucemia 6 mes), (glucemia 1 mes)

Coeficiente de determinación R(al cuadrado)= 0.27,27%.Esto quiere decir que hay un 27% de variabilidad de la recta, los datos se ajustan mal a la recta. y=a+bx y=gluemia 6 mes a=11.86(constant) b=1.

7 Coeficiente de determinación R(al cuadrado)= 0.27,27%.Esto quiere decir que hay un 27% de variabilidad de la recta, los datos se ajustan mal a la recta. y=a+bx y=gluemia 6 mes a=11.86(constant) b=1.02 x= glucemia 1 mes sustituimos en la fórmula: glucemia 6 mese= glucemia 1 mes La h0 se rechazaría porque la valor es menor que 0,05. Con esto podemos decir que los niveles de glucemia no son iguales al primer mes que al sexto mes de tratamiento. A parte para asegurarnos de la asociación entre la variable e, hacemos la regresión lineal, para la obtención de datos que apoyen la hipótesis. R=27% indica que hay un 27% de variabilidad de datos entorno a la recta, con lo cual se ajustan mal a la recta. Anova nos informa que la significatividad es 0,00 con lo cual rechazaríamos la H0 al ser menor que 0.05.

8 Ejercicio 5 H 0: No se observa asociación entre el IMC y los niveles de glucemia a los 6 meses. (cuanti) glucemia 6 meses (cuanti) IMC correlación de pearson Presentar los valores descriptivos más relevantes e interpretar los resultados: Como es mayor que 0,05 se acepta la hipótesis nula, con lo cual no se observa asociación entre el IMC y los niveles de glucemia a los 6 meses. Regresión lineal y=a+bx R (cuadrado)=00, 0% los datos están en la recta, nula variabilidad de datos entorno a la recta. Anova=0.79 A=58,74 B=-0.16 glucosa 6 meses=58,74-0,16 Imc Con la regresión lineal, podemos concluir q si es significativa la hipótesis entre la variable e al ser Anova mayor que El coeficiente de determinación( R cuadrado) es 0% con lo que podemos decir que todos los datos se ajustan a la recta, no hay mucha variabilidad de resultados.

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