Conceptos básicos de estadística para anestesiólogos (II): tamaño de la muestra, asociación de variables cualitativas, comparación de medias y regresión lineal simple / Basic statistic for anesthesiologists (II): sample size, qualitative variables association, comparison of means and simple linear regression

RESUMEN

El tamaño de la muestra se determina en el diseño del estudio, de modo que sea apropiado para los objetivos buscados y los condicionamientos que se está dispuesto a asumir. Un número insuficiente de principiantes impedirá encontrar las diferencias buscadas, concluyendo erróneamente que no existen, y un número excesivo aumenta innecesariamente el coste. La prueba estadística más apropiada para determinar si existe asociación entre dos variables cualitativas es la Chi cuadrado (X2). La prueba t de Student permite relacionar una variable dependiente cuantitativa (respuesta), a través de la comparación de dos medias. Para comparar más de dos medias se emplea la técnica estadística llamada análisis de la varianza. Cuando los grupos de datos recogidos no cumplen las condiciones de normalidad se recurre a otras pruevas estadísticas menos potentes conocidas como pruebas no paramétricas. Estas pruebas no requieren ninguna asunción para su aplicabilidad. Los modelos de regresión son herramientas formales que sirven para estudiar las relaciones de dependencia entre variables cuantitativas. Estas relaciones de dependencia se establecen entre una variable denominada dependiente (o variable respuesta) y una o varias variables denominadas independientes (o predictoras, o explicativas). Cuando la relación de dependencia entre la variable dependiente y la variable independiente es lineal se habla de un modelo de regresión lineal

ABSTRACT

Determining simple size should be considered at the time of planning the study, so that is appropriate for the objectives and the agreements that have been arranged to assume. An insufficient number of participants will prevent to find the differences looked for, concluding erroneously that they do not exist, and, an excessive number of individuals increases the cost unnecessarily. The statistical test the more appropriate to determine if association between two qualitative variables exists is the chi-squared test (X2). The Student´s t-test may be used to compare two sets of normally distributed samples by means. The Student´s t test can be to relate a binary independent variable to a depent quantitative variable, through the comparison of two means. In order to compare more than two means, analysis of variance is used. There are other statistical techniques which can be used for results that are not distributed normally. These alternative techniques are called non-parametric tests because they do not assume anything about parameters of the distributions being compared. The regression models are the statistical tests to study the relation of dependency between quantitative variables. A dependent variable and one or several independent variables (or predicting, or exploratory). When this relation of dependency between variables is lineal, a simple lineal regression is employed