En este blog vamos a hablar de la asignatura de estadística y más concretamente de lo que vamos a hacer en los seminarios, en las clases teóricas... Además de hablaros sobre el proyecto de investigación que tengo que hacer con mi grupo de seminario y mis reflexiones personales sobre esta asignatura. Espero que os termine interesando la asignatura de estadística y aprendáis conocimientos de la misma al igual que estoy haciendo yo.

Tema 10

Este tema trata sobre los Test de hipótesis. En primer lugar empezamos hablando del contraste o test de hipótesis que sirve para controlar los errores aleatorios. Los test de hipótesis son herramientas estadísticas para responder a preguntas de investigación y sirven para cuantificar la compatibilidad entre una hipótesis previamente establecida y los resultados obtenidos. Según los tipos de variables des estudio existen tests tales como el de Chi cuadrado, el Test de la T Student...
El test de hipótesis mide la probabilidad de error que cometo si rechazo la hipótesis nula.

Con una misma muestra podemos aceptar o rechazar la hipótesis nula. Todo depende de una error, al que llamamos α.

-El error α es la probabilidad de equivocarnos al rechazar la hipótesis nula.

-El error α más pequeño al que podemos rechazar H₀ es el error p.

Habitualmente rechazamos H₀ para un nivel α máximo del 5% (p< 0.05).Es lo que llamamos “significación estadística".

A continuación voy a hablaros sobre los Test de hipótesis que hemos visto en clase, los cuales, son el Test de Chi cuadrado, el Test de la T Student y el Test de Kau de Kendall.

-Test de Chi cuadrado.

Para comparar variables cualitativas (dependiente e independiente).

Razonamiento a seguir: suponemos la hipótesis cierta y estudiamos como es de probable que siendo iguales dos grupos a comparar se obtengan resultados como los obtenidos o haber encontrado diferencias más grandes por grupos. 

- Test De Hipótesis. T De Student.

Se utiliza cuando la variable independiente es dicotómica y la variable dependiente es continua.

Y por último os hablaré de la regresión lineal simple (correlación y determinación). La correlación lineal consiste en  estudiar la asociación lineal entre dos variables cuantitativas. Hay 2 tipos de regresión:

- Regresión lineal simple: una sola variable independiente

 -Regresión lineal múltiple: más de una variable independiente.

La ecuación de la recta y=ax + b .

Pendiente de la recta a=β1. El valor de a positivo la correlación entre las dos variables es directa y si el valor de a es negativo la correlación entre las dos variables es indirecta.

Punto de inserción con el eje de coordenadas b=βo. β1 expresa la cantidad de cambios que se produce en la variable dependiente por unidad de cambio de la variable independiente. Βo expresa cuáles el valor de la variable dependiente cuando la independiente vale 0. 

-Modelos lineales deterministas: la variable independiente determine el valor de la variable dependiente. Entonces para cada valor de la variable independiente solo habría un valor de la dependiente.

-Modelos lineales probabilísticos: para cada valor de la variable independiente existe una distribución de probabilidad de valores de la dependiente, con una probabilidad entre 0 y 1.

  La recta a determinar es aquella con la menor de cada punto a ella.

Y= ß₁ X + ß₀

Y_i= ß₁ X + ß₀ + e_i 

Y sería la media de la variable dependiente en un grupo con el mismo valor de la variable independiente Y_i= y + e_i.

 Para construir un modelo de regresión lineal hace falta conocer: Punto de inserción con el eje de coordenadas = ß₀ y la pendiente de la recta a = ß₁ (mayor valor de beta 1 la pendiente será muy pronunciada en sentido directo o inverso).

No hay modelo determinista: hay una nube de puntos y buscamos la recta que mejor explica l comportamiento de la variable dependiente en función de la variable independiente.

Como calcular ß₁ y ß₀

ß₁ = Σ (Xi – X)

ß₀ = y - ß₁ *X

·         Coeficiente de correlación (Pearson y Speerman) : Número adimensional (entre -1 y 1) que mide la fuerza y el sentido de la relación lineal entre variables,

R = ß₁ Sx /Sy

·         Coeficiente de determinación: número adimensional (entre 0 y 1) que da idea de la relación entre las variables relacionadas linealmente, es r².

Finalmente para la regresión lineal se utiliza el Test de Tau de Kendall, de este modo aceptaremos o no la hipótesis nula que habíamos planteado al comienzo del estudio.

Acabando el trabajo de estadística

Para terminar nuestro trabajo de estadística volvimos a quedar el miércoles de la semana pasada. Ya hemos terminado de escribir los resultados, la discusión y la conclusión. Ya solo queda unirlo todo y retocar algunas cosas para poderlo entregar por fin el 28 de junio.

Último seminario

En el último seminario hemos presentado un power point de lo que teníamos hecho del trabajo de investigación.
En nuestra presentación hablamos de los antecedentes, los motivos de la elección del trabajo, los objetivos e hipótesis que nos habíamos planteado, los datos que habíamos obtenido una vez realizado el estudio, las tablas de frecuencia y las gráficas que habíamos hecho en Epi Info a partir de los datos obtenidos. Esto servía para ver posibles errores y de ese modo poder hacer mejoras en el trabajo antes de la fecha de entrega que es el 28 de junio. Por lo tanto se acabaron los seminarios de estadística.

Trabajando con Epi Info

El día 31 de mayo volvimos a quedar para continuar con nuestro trabajo de investigación. Esta vez hemos estado realizando las tablas de frecuencias correspondiente a las variables que hemos utilizado para nuestro estudio y también estuvimos haciendo las gráficas para dichas variables, calculamos las medias...

Y por último empezamos a realizar el Test de Chi cuadrado para algunas de nuestras variables, además de hacer el correspondiente power point que tenemos que presentar el próximo lunes en nuestro último seminario de estadística.

Quinto seminario

En nuestro último seminario sobre el programa Epi Info hemos aprendido a realizar los test de hipótesis para los diferentes tipos de variables.

Como en clase hemos visto sólo dos tipos de Test de hipótesis: Test de Chi cuadrado y el Test de la T Student, son esos dos los que nos han enseñado a calcular con este programa. Ambos son muy fáciles de realizar y nos sirve de ayuda para nuestro trabajo de estadística, puesto que nos evita el tener que calcularlo nosotros y de este modo podemos evitar posibles errores.

Cuarto seminario

En este seminario hemos continuado aprendiendo a utilizar el programa de Epi Info. Esta vez nos han enseñado a hacer tablas de frecuencias y a realizar tablas de frecuencia agrupando las edades para que sea más fácil a la hora de ver los datos y hacer gráficas con dichos datos. Algo que es muy útil para nuestro trabajo de investigación es que a través de este programa podemos calcular la media, la moda, la mediana, los cuartiles... con lo cual nos permite ahorrar tiempo en este tipo de cálculos

Por otra parte también hemos aprendido a hacer diferentes tipos de gráficos tales como gráfico.s de sectores, histogramas, diagramas de barras... Es muy útil hacer los gráficos en Epi Info porque se guardan como imágenes por lo que resulta muy fácil de pasar al documento word. En los gráficos podemos cambiar los colores, el tipo de letra... pero siempre antes de cerrar la página que abre el programa para el gráfico.