XIII Curso de Experto Universitario en Epidemiología y Nuevas Tecnologías Aplicadas.

José Ignacio Vitón Asenjo

ERROR DE TIPO I O DE TIPO II

ERROR TIPO I O ERROR ALFA:

Son los falsos positivos. Es decir, la realidad es que se cumple H0 pero nuestro error nos lleva a pensar que la hipótesis alternativa es la verdadera H1.
Se comete cuando los datos indican un resultado estadísticamente significativo a pesar de que no existe una verdadera asociación. El nivel alfa es el tamaño del error de tipo I tolerado. El nuestro es igual al 5%, equivalente a unos IC del 95%. Si se aumenta el nivel alfa se aumenta la precisión.

Un posible error de tipo I en nuestra población podría ser el aceptar la asociación entre la enfermedad y el hábitat rural.

Si realizamos la prueba de independencia de variables Chi cuadrado a los cuatro hábitats, no aparece asociación entre enfermedad y hábitat. Sin embargo si realizamos dicha prueba sólo con el hábitat rural frente al resto de hábitats, sí que se podría rechazar la hipótesis nula. X2 = 5, 409.

Pero si se mira más detenidamente la muestra sobre la que trabajamos, de los 250 individuos, una amplia mayoría de hasta 131 (52,4 %) viven en este hábitat, por lo que la asociación puede ser errónea. La gran proporción de individuos que viven en zonas rurales puede estar produciendo la impresión de que la enfermedad está ligada a estas zonas.

 

ERROR TIPO II O POTENCIA:

Son los falsos negativos. La realidad es que NO se cumple H0, pero nuestro error nos lleva a pensar que sí se cumple, por lo que descartamos la hipótesis alternativa H1 y no vemos asociación entre variables.

POTENCIA DEL ESTUDIO:
La potencia es la capacidad de un estudio para demostrar significación estadística cuando existe una asociación verdadera de una fuerza determinada en la población. Se conoce también como “poder estadístico” o “poder de resolución”.

 

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ANÁLISIS ESTRATIFICADO

La estratificación es el proceso de dividir una muestra en varias submuestras, de acuerdo a ciertos criterios específicos como los grupos de edad, sexo, nivel socioeconómico, etc. Con el objetivo de hallar posibles interacciones entre unas y otras.

La estratificación es el proceso de dividir una muestra en varias submuestras, de acuerdo a ciertos criterios específicos como los grupos de edad, sexo, nivel socioeconómico, etc. Con el objetivo de hallar posibles interacciones entre unas y otras.

Podría existir asociación entre el hecho de recibir la profilaxis, el nivel socioeconómico y el acceso al agua potable.

El análisis por estratos permite reconocer el efecto distorsionador de una variable confusor no uniformemente distribuida.

* El procedimiento de Mantel-Haenszel permite el cálculo del Odds Ratio ajustado por la variable confusor.
* Enfermedad x provincia, -> NO HAY CONFUSIÓN
* Enfermedad x agua potable -> NO HAY SUFICIENTE POBLACIÓN
* Profilaxis x hábitat, -> NO HAY SUFICIENTE POBLACIÓN NO HAY CONFUSIÓN
* Enfermedad x nivel socio-económico NO HAY CONFUSIÓN
* P rofilaxis x nivel socio-económico NO HAY CONFUSIÓN

Se estratifica por Estado nutricional:

La diferencia entre el Odds Ratio Crudo y el combinado de Mantel-Haenszel confirma el efecto de confusión que ejerce la variable por la que se estratifica.

La prueba de homogeneidad permite examinar las diferencias entre los Odds Ratio de los estratos. En el caso presentado, el Ji-cuadrado es bajo y el valor de p, superior a un 5% (p>0,05), lo que hace pensar que no hay diferencias apreciables entre los OR en los estratos y que, por ende, los resultados ajustados pueden considerarse para el conjunto. Un resultado que indique lo contrario marcará la necesidad de presentar por separado los resultados de cada estrato.

Finalmente, la Prueba de asociación de Mantel-Haenszel, con un valor de p por arriba de 0,05, señala la falta de asociación entre la exposición y el daño.