SEMINARIO 7Si queremos conocer si existe asociación entre el consumo de tabaco y el bajo peso al nacer; estudiamos a 250 mujeres fumadoras y a 1750 mujeres no fumadoras y encontramos que:

– De las 250 mujeres fumadoras, 43 tienen un niño con bajo peso al nacer.

– De las 1750 mujeres no fumadoras, 105 tienen un niño con bajo peso al nacer.

Preguntas:

1. Representa los datos en una tabla de contingencia indicando las frecuencias observadas y porcentajes

2. Establece una hipótesis adecuada para el estudio

3. Utiliza la prueba chi-cuadrado de Pearson para contrastar tu hipótesis

4. Calcula la odds ratio

5. Repite el ejercicio con R Commander ¿Los resultados son los mismos?

6. Sube los resultados al blog

1. Representamos en una tabla de contingencia las frecuencias observadas y porcentajes

2. Una vez formulada la pregunta de investigación, pasamos a plantear las hipótesis

H0 (Hipótesis nula): no existe asociación entre el consumo de tabaco y el bajo peso al nacer

H1 (Hipótesis alternativa): existe una asociación entre el consumo de tabaco de las madres con el bajo peso bajo peso al nacer

2. Realizamos la prueba de Chi-cuadrado:

La frecuencia esperada es:

X1=(250×148)÷2000= 18’5 X2=(250×1852)÷2000= 231’5 X3=(1750×148)÷2000= 129’5 X4=(1750×1852)÷2000= 162’5

X2= ((43-18’5)²÷18’5)+ ((207-231’5)²÷231’5)+ ((105129’5)²÷129’5)+ ((1645-1620’5)²÷1620’5)= 40’04

A) Calcular el grado de libertad:

GL= (F-1)*(C-1)= 1

Porcentajes

Frecuencia observada

B) Buscamos en la tabla el valor teórico de chi. En el eje vertical, tomamos un margen de

error de 0,05 (o lo que es lo mismo, un nivel de confianza del 95%). Y en el eje

horizontal tomamos el valor 1 (del resultado de calcular los grados de libertad).

Chi cuadrado en la tabla =3,84

Si comparamos ambos resultados podemos comprobar que 40’04>3’84 podemos decir que la

diferencia obtenida es producida por el azar, por lo que aceptamos la Ho.

4. Calculamos odds ratio (suponiendo que “fumar” sea un factor de riesgo para el bajo peso) :

OR= Frecuencia expuestos/ Frecuencia no expuestos

OR= a∗dc∗b =43∗1645207∗105 = 3,25

Sabiendo que:

– OR=1 indica que no hay asociación (independencia)

– OR>1 la presencia del factor de exposición se asocia a mayor ocurrencia del evento

– OR<1 la presencia del factor de exposición se asocia a menor ocurrencia del evento

Como 3,25 >1 podemos concluir que la presencia del factor exposición (fumar) se asocia a una mayor ocurrencia del evento (bajo peso de neonatos)

5. Repetimos el ejercicio en R Commander

En estadísticos introducimos “porcentajes por filas”

Como podemos observar nos sale como:

Frecuencias observadas y porcentaje.

Comparamos el valor que se obtiene al realizar los cálculos (X-squared=40,044) con el valor

de chi teórico (en este caso, p-value=2,483e-10)

Podemos observar que el valor obtenido es mayor que el de p-value, por lo tanto, la diferencia no se debe al azar.