Tus respuestas
Pregunta 1.- Supongamos que la tabla siguiente recoge los datos resultantes de Probar 4 tratamientos sobre una muestra de 560 pacientes y que la respuesta se evalúa en términos deEmpeora tras el tratamiento, (Peor), Permanece Igual (Igual) o Mejora (Mejor)
Esta tabla de contingencia cruza dos variables, Tratamiento y Respuesta.
El tratamiento es una variable categórica con cuatro categorías.
La respuesta es una variable categórica con tres categorías.
Todas las respuestas anteriores son verdaderas.
Pregunta 2.- Supongamos que la tabla siguiente recoge los datos resultantes de Probar 4 tratamientos sobre una muestra de 560 pacientes y que la respuesta se evalúa en términos deEmpeora tras el tratamiento, (Peor), Permanece Igual (Igual) o Mejora (Mejor)
La frecuencia esperada para la casilla 1-1 (cruce de la 1ª fila y 1ª columna), se calcula multiplicando el numero de pacientes tratados con el Tratamiento 1, por el número de pacientes que Empeora y dividiendo ese producto por el tamaño muestral.
La frecuencia esperada para la casilla 3-3, se calcula multiplicando el numero de pacientes tratados con el Tratamiento 4, por el número de pacientes que Mejora y dividiendo ese producto por el tamaño muestral.
La frecuencia esperada para la casilla 4-4, se calcula multiplicando el número de pacientes tratados con el Tratamiento 4, por el número de pacientes que Mejora y dividiendo ese producto por el tamaño muestral.
Todas las respuestas anteriores son falsas.
Pregunta 3.- En la tabla de contingencia de la pregunta anterior,
El total marginal para el tratamiento 1, o sea, el número de pacientes tratados con el tratamiento uno, fue 150.
El número de pacientes en el estudio fue 560.
El porcentaje de pacientes que empeoraron fue 37/560.
Todas las respuestas anteriores son verdaderas.
Pregunta 4.- En la tabla de contingencia de la pregunta anterior,
Los grados de libertad son 12.
Los tratamiento 1 y 4 son igualmente efectivos, ya que el número de sujetos que mejora es el mismo.
La proporción de pacientes que mejoraron es la misma para los tratamientos 1 y 4.
Teniendo en cuenta que el valor experimental del Test Chi-cuadrado para esa tabla vale 13.87 y el p-valor 0.031, podemos afirmar que la respuesta NO es independiente del tratamiento.
Pregunta 5.- El test Chi-cuadrado
Cuando resulta significativo (p-valor<0.05), nos informa de que hay evidencia de que las variables están relacionadas, pero no nos informa de que categorías de las variables en estudio son las responsables de la significación.
Requiere un exhaustivo estudio de las causas de la significación para saber qué es lo que ha producido esa significación.
Cuando el p-valor>0.05, no tiene sentido continuar buscando las causas de la significación.
Todas las respuestas anteriores son verdaderas
Pregunta 6.- Para buscar las causas de la significación en la tabla siguiente
Analizamos la tabla de contribuciones de cada casilla al Chi cuadrado experimental y las contribuciones más altas nos indican cuáles son las categorías implicadas en la significación (p-valor <0.05).
Cada casilla de la tabla de contribuciones se corresponde con un tratamiento y con un tipo de respuesta.
Sabiendo que en la tabla de contribuciones al Chi-cuadrado, el tratamiento 2 es el que presenta contribución más alta, podemos pensar que ese es el máximo responsable de la significación y empezar la búsqueda aislando ese tratamiento y analizando si la respuesta es homogénea para los otros tres tratamientos (T1, T3 y T4).
Todas las respuestas anteriores son ciertas
Fuente: este post proviene de Francisco Javier Cervigon Ruckaver. Estadística para investigadores(3.ª edición), donde puedes consultar el contenido original.
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