Introducción a la Estadística en la Investigación Biomédica

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Pilar Romero Reyes
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1 La Estadística Aplicada Introducción a la Estadística en la Investigación Biomédica DEFINICIÓN Conjunto de procedimientos para obtener, resumir e interpretar INFORMACIÓN de manera cuantitativa J.F. Casanova Introducción Estadística 2 La Estadística Aplicada Fases de la Investigación Experimental (I) OBJETIVOS FUNDAMENTALES Analizar las verdaderas relaciones entre los fenómenos estudiados Utilizando de manera óptima la información en presencia de incertidumbre Muestreo Definición Objetivos Elección Individuos y Variables Diseño Experimentos PLANIFICACIÓN OBTENCIÓN DE DATOS J.F. Casanova Introducción Estadística 3 J.F. Casanova Introducción Estadística 4 Fases de la Investigación Experimental (II) Resumen Información Distribuciones de Probabilidad ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA La Estadística Inferencial INFERIR : Pasar de lo Particular (muestra) a lo general (población). Estimaciones Comparaciones Asociaciones ESTADÍSTICA INFERENCIAL Tipos de Estadística Inferencial Estimación de Parámetros Contraste de Hipótesis J.F. Casanova Introducción Estadística 5 1

2 Objetivos Globales de la Investigación Biomédica La mayoría de las Preguntas de Investigación en Biomedicina se presentan como comparaciones entre grupos o relaciones entre variables. Sin embargo, unas y otras pueden expresarse como relaciones entre variables. Objetivos Globales de la Investigación Biomédica Equivalencia entre Comparación y Asociación Comparar fármacos en cuanto a eficacia Investigar la relación entre tipo de fármaco y eficacia J.F. Casanova Introducción Estadística 7 J.F. Casanova Introducción Estadística 8 Objetivos Globales de la Investigación Biomédica Esto se traduce en una estructura Factor (es) Respuesta para las cuestiones típicas: TERAPIA Terapia Curación DIAGNÓSTICO Etiología Síntoma PRONÓSTICO Situación actual Evolución posterior Relaciones causales Factor 1 Factor 2... Factor k Factores de confusión Interacciones Respuesta J.F. Casanova Introducción Estadística 9 J.F. Casanova Introducción Estadística 10 Esta estructura Factores Respuesta se puede representar mediante Modelos de Regresión (multivariante) J.F. Casanova Introducción Estadística 11 DEFINICIÓN Estudio simultáneo de más de dos variables CLASES Exploratorio J.F. Casanova Introducción Estadística 12 2

3 Confirmatorias Relacionar Predecir Exploratorias Clasificar Agrupar FUNCIONES Reducir dimensiones OBJETIVOS Estudiar las verdaderas relaciones entre variables Utilizar al máximo la información existente para predecir variables * Eliminando Factores de Confusión * Analizando Interacciones J.F. Casanova Introducción Estadística 13 J.F. Casanova Introducción Estadística 14 Confusión e Interacción En ambos efectos la relación entre dos variables se ve afectada por otra u otras. La relación observada entre dos variables es distinta de la real. Se produce cuando dichas variables están relacionadas con otra(s). Factor(es) de confusión J.F. Casanova Introducción Estadística 15 J.F. Casanova Introducción Estadística 16 FACTOR: Zona RESPUESTA: Afección respiratoria FACTOR DE CONFUSIÓN: Sexo J.F. Casanova Introducción Estadística 17 Proporción Enfermos: Montaña > Mar J.F. Casanova Introducción Estadística 18 3

4 Proporción Enfermos: Montaña > Mar J.F. Casanova Introducción Estadística 19 Proporción Enfermos: Mar > Montaña J.F. Casanova Introducción Estadística 20 Varones Enfermos Sanos Total Enfermos Mar ,5% Montaña ,2% Total ,0% Mujeres Enfermos Sanos Total Enfermos Mar ,0% Montaña ,9% Total ,2% Global Enfermos Sanos Total Enfermos Mar ,8% Montaña ,2% Total ,8% J.F. Casanova Introducción Estadística 21 Efecto Sexo Efecto Zona Efecto Global J.F. Casanova Introducción Estadística 22 EVITACIÓN Diseño en bloques (Muestras pareadas) Estratificación Estandarización Efecto de Interacción La relación entre dos variables varía según el valor de otra u otras variables. FACTOR: Fármaco RESPUESTA: Efectividad INTERACCIÓN CON: Patología J.F. Casanova Introducción Estadística 23 J.F. Casanova Introducción Estadística 24 4

5 Efectividad Media Efectividad Media Efecto de Interacción Efecto de Interacción Fármaco A Fármaco B Fármaco A Fármaco B ÚLCERA GASTRITIS NO HAY INTERACCIÓN J.F. Casanova Introducción Estadística 25 ÚLCERA GASTRITIS SÍ HAY INTERACCIÓN J.F. Casanova Introducción Estadística 26 Modelo Lineal General (GLM) Representación general de la estructura Factor Respuesta g(y) a b 1x1... bpx p g(y): función de la respuesta x 1,, x p : factores J.F. Casanova Introducción Estadística 27 Modelo Lineal General (GLM) Principales Métodos Según la Respuesta estudiada: Cuantitativa: Regresión Lineal Cualitativa: Regresión Logística Supervivencia: Regresión de Cox Número de casos: Regresión de Poisson J.F. Casanova Introducción Estadística 28 RESPUESTA : Cuantitativa FACTORES : Cuantitativos (*) MÉTODO : Regresión Lineal Múltiple y a b 1x1... bpx p Regresión Lineal Múltiple RESPUESTA: Productividad laboral FACTORES: Trabajo sedentario Apoyo en el trabajo Edad Deporte Riesgo cardiovascular J.F. Casanova Introducción Estadística 29 J.F. Casanova Introducción Estadística 30 5

6 RESPUESTA : Cualitativa FACTORES : Cualitativos y Cuantitativos MÉTODO : Regresión Logística Múltiple ln OR a b 1x1... bpx p Regresión Logística Múltiple RESPUESTA: Morbilidad Pulmonar FACTORES: Antecedentes Familiares Edad Fumar Polución J.F. Casanova Introducción Estadística 31 J.F. Casanova Introducción Estadística 32 Técnicas Especiales Técnicas Especiales ANÁLISIS DE LA SUPERVIVENCIA Estudia la aparición de sucesos a lo largo del tiempo. Combina observaciones completas con incompletas. META-ANÁLISIS Combina la información procedente de distintos estudios de manera óptima. Analiza las diferencias entre ellos. J.F. Casanova Introducción Estadística 33 J.F. Casanova Introducción Estadística 34 6

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