Cómo elegir la prueba estadística
- Concepto
La prueba se elige con cuatro preguntas: qué tipo de resultado, cuántos grupos, si son independientes o pareados y si los datos son normales.
Qué es
Elegir la prueba estadística correcta es una de las preguntas más frecuentes en los exámenes y uno de los errores más comunes en los artículos. La elección depende del tipo de variable de resultado (categórica, numérica o tiempo hasta un evento), del número de grupos, de si las mediciones son independientes o pareadas y de si los datos numéricos siguen una distribución aproximadamente normal. Con esas cuatro respuestas casi siempre queda una sola opción razonable.
Función
- 1. ¿El resultado es categórico, numérico o un tiempo hasta un evento?
- 2. ¿Cuántos grupos se comparan: dos, o tres o más?
- 3. ¿Las mediciones son independientes o pareadas (mismas personas, pares emparejados)?
- 4. Si es numérico: ¿la distribución es aproximadamente normal o es ordinal o asimétrica?
Ejemplo resuelto
- Datos: un estudio con 120 pacientes en 3 grupos de 40 mide la presión sistólica, la escala de dolor, la curación sí/no y el tiempo hasta la recaída.
- Presión sistólica (numérica, normal) en 3 grupos independientes: ANOVA de una vía.
- Dolor (ordinal) en 3 grupos: Kruskal-Wallis.
- Curación sí/no en 3 grupos: chi cuadrado en una tabla de 3 × 2, con (3 − 1) × (2 − 1) = 2 grados de libertad.
- Presión de los mismos 40 pacientes del grupo A antes y después: prueba t pareada.
- Curación sí/no en los mismos pacientes con dos esquemas sucesivos: McNemar.
- Tiempo hasta la recaída con pérdidas de seguimiento: curvas de Kaplan-Meier y prueba de log-rank.
- Lectura: un mismo estudio usa seis pruebas distintas porque cada resultado y cada diseño hace una pregunta distinta.
Qué prueba usar según el resultado y el diseño
| Resultado | 2 grupos independientes | 2 mediciones pareadas | 3 o más grupos |
|---|---|---|---|
| Numérico, normal | Prueba t independiente | Prueba t pareada | ANOVA |
| Ordinal o numérico asimétrico | Mann-Whitney | Wilcoxon de rangos con signo | Kruskal-Wallis |
| Categórico (proporciones) | Chi cuadrado o Fisher | McNemar | Chi cuadrado |
| Tiempo hasta un evento | Log-rank (Kaplan-Meier) | Métodos para datos pareados | Log-rank o modelo de Cox |
Errores frecuentes
- Usar una prueba para grupos independientes con datos pareados (se pierde poder y el resultado es incorrecto).
- Hacer varias pruebas t entre pares de grupos en lugar de un ANOVA (se infla el error tipo I).
- Usar chi cuadrado con valores esperados muy pequeños en lugar de la prueba exacta de Fisher.
Póngase a prueba
Piense la respuesta y toque la pregunta para verla.
¿Qué prueba compara la media de colesterol de dos grupos independientes con datos normales?
La prueba t de Student para muestras independientes.
¿Qué prueba compara una escala ordinal entre tres grupos?
Kruskal-Wallis, la alternativa no paramétrica al ANOVA.
¿Qué prueba compara proporciones medidas dos veces en las mismas personas?
La prueba de McNemar, que usa solo los pares discordantes.
Una tabla de 2 × 2 tiene un valor esperado de 3. ¿Qué prueba conviene?
La prueba exacta de Fisher, porque el chi cuadrado no es fiable con valores esperados menores de 5.
Conexiones
Contenido educativo sobre métodos epidemiológicos y estadísticos; los ejemplos usan números inventados para enseñar el cálculo. No es una guía clínica ni normativa: las normas colombianas vigentes se consultan en las fuentes oficiales.
Fuentes: What are statistical tests? (NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods, National Institute of Standards and Technology, 2012); Principles of Epidemiology | Lesson 2 - Section 8 (Centers for Disease Control and Prevention, 2012); How can we compare the results of classifying according to several categories? (NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods, National Institute of Standards and Technology, 2012).
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