métodos estadísticos en el trasplante renal - Roche Trasplantes

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MÉTODOS ESTADÍSTICOS EN EL TRASPLANTE RENALTabla II. Statistics.NValid Missing Mean Median Std. Range Minimum MaximumDeviationCLCR180 249 42 68,65 66,11 32,29 267 6 273CLCR30 280 11 55,76 54,96 26,04 146 1 147CLCR360 236 55 73,60 69,44 33,13 257 20 277CLCR7 291 0 33,95 29,17 27,80 134 0 134CLCR90 267 24 66,00 64,17 31,32 204 3 208CR180 249 42 1,702 1,500 0,781 5,6 0,6 6,2CR30 280 11 2,079 1,700 1,276 9,7 0,7 10,4CR360 236 55 1,699 1,500 0,679 4,1 0,8 4,9CR7 291 0 4,237 3,200 2,874 11,9 0,8 12,7CR90 267 24 1,753 1,500 0,844 7,4 0,8 8,2que no sería necesario hacerlo con los valores más bajos, ya que la media 2 DE es inferioral valor mínimo. De este modo, podemos estar seguros de trabajar con una muestradepurada y de calidad.ESTADÍSTICA BÁSICAA no ser que estemos ante un trabajo epidemiológico meramente descriptivo, lo habituales que queramos hacer comparaciones entre grupos de diversos parámetros, conel fin de saber si existen diferencias reales entre ellos. Dependiendo del tipo de parámetroque queramos analizar, deberemos utilizar un tipo de test estadístico u otro.Comparación simple de mediasUtilizaremos preferentemente el test t de Student al ser la prueba más precisa y usadahabitualmente para este fin. Esta prueba, sin embargo, tiene una condición para su usocorrecto y es que debe ser aplicada en poblaciones con una distribución normal, lo cual esasumible, en la práctica, cuando el tamaño de la muestra es razonable (más de 30 casos).En los casos de poblaciones pequeñas, deberíamos comprobar si efectivamente la distribuciónes normal o no, lo cual es muy sencillo con el SPSS. Por ejemplo, queremos sabersi los valores de creatinina sérica, en el primer mes post-trasplante, suponiendo que no tuviéramosuna muestra superior a 30 pacientes, tiene una distribución normal y, por lo tanto,se pueden utilizar los test que describimos a continuación. Únicamente debemos seleccionarlos campos que se ven en la Figura 8 y marcar en Test Distribution el campoNormal. El resultado nos indicará si la variable tiene una distribución normal o no (Tabla III).Dependiendo del tipo de poblaciones que queramos comparar, utilizaremos en el programaSPSS distintos tipos.38
ESQUEMA GENERAL DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE UNA POBLACIÓN TRASPLANTADATabla III. One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test.CR30N 280Normal Parameters Mean 2,079Std. Deviation 1,276Most Extreme Absolute 0,218DifferencesPositive 0,218Negative -0,167Kolmogorov-Smirnov Z 3,654Asymp. Sig. (2-tailed) 0,000a. Test distribution is Normalb. Calculated from dataTabla IVGroup StatisticsRA N Mean Std. Deviation Std. Error MeanCR360 Sí 56 1,964 0,827 0,111No 127 1,583 0,577 5,116E-02Independent Samples TestLevene’s t-test for Std.Test for Equality of Sig. Mean ErrorEquality F Sig. Mean t df (2-tailed) Difference DifferenceCR360 Equal 8,960 0,003 3,589 181 0,000 0,382 0,106variancesassumedEqual 3,132 79,484 0,002 0,382 0,122variancesnot assumedComparación de dos poblaciones independientesEn este caso, comparamos los valores medios de uno o más parámetros en dos seriesde casos, cuyos individuos no son los mismos: por ejemplo, el valor de la creatininaplasmática al primer año post-trasplante de los pacientes que han sufrido rechazo agudoo no. El proceso de análisis en el SPSS es el que se observa en las pantallas de laFigura 9.Una vez seleccionado el test, como se ve en la figura, se seleccionan la o las variablesque queramos comparar (Test Variables) y la variable que define los individuos de cadagrupo (Grouping Variable), en este caso, los pacientes con rechazo agudo o no (Figura 10).El resultado nos da la correspondiente información en la Tabla IV.39
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