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 meram<strong>en</strong>te descriptivo, lo habituales que queramos hacer comparaciones <strong>en</strong>tre grupos de diversos parámetros, con<strong>el</strong> fin de saber si exist<strong>en</strong> difer<strong>en</strong>cias reales <strong>en</strong>tre <strong>el</strong>los. Dep<strong>en</strong>di<strong>en</strong>do d<strong>el</strong> tipo de parámetroque queramos analizar, deberemos utilizar un tipo de test estadístico u otro.Comparación simple de mediasUtilizaremos prefer<strong>en</strong>tem<strong>en</strong>te <strong>el</strong> test t de Stud<strong>en</strong>t al ser la prueba más precisa y usadahabitualm<strong>en</strong>te para este fin. Esta prueba, sin embargo, ti<strong>en</strong>e una condición para su usocorrecto y es que debe ser aplicada <strong>en</strong> poblaciones con una distribución normal, lo cual esasumible, <strong>en</strong> la práctica, cuando <strong>el</strong> tamaño de la muestra es razonable (más de 30 casos).En los casos de poblaciones pequeñas, deberíamos comprobar si efectivam<strong>en</strong>te la distribuciónes normal o no, lo cual es muy s<strong>en</strong>cillo con <strong>el</strong> SPSS. Por ejemplo, queremos sabersi los valores de creatinina sérica, <strong>en</strong> <strong>el</strong> primer mes post-<strong>trasplante</strong>, suponi<strong>en</strong>do que no tuviéramosuna muestra superior a 30 paci<strong>en</strong>tes, ti<strong>en</strong>e una distribución normal y, por lo tanto,se pued<strong>en</strong> utilizar los test que describimos a continuación. Únicam<strong>en</strong>te debemos s<strong>el</strong>eccionarlos campos que se v<strong>en</strong> <strong>en</strong> la Figura 8 y marcar <strong>en</strong> Test Distribution <strong>el</strong> campoNormal. El resultado nos indicará si la variable ti<strong>en</strong>e una distribución normal o no (Tabla III).Dep<strong>en</strong>di<strong>en</strong>do d<strong>el</strong> tipo de poblaciones que queramos comparar, utilizaremos <strong>en</strong> <strong>el</strong> 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 0,218Differ<strong>en</strong>cesPositive 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-02Indep<strong>en</strong>d<strong>en</strong>t Samples TestLev<strong>en</strong>e’s t-test for Std.Test for Equality of Sig. Mean ErrorEquality F Sig. Mean t df (2-tailed) Differ<strong>en</strong>ce Differ<strong>en</strong>ceCR360 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 indep<strong>en</strong>di<strong>en</strong>tesEn este caso, comparamos los valores medios de uno o más parámetros <strong>en</strong> dos seriesde casos, cuyos individuos no son los mismos: por ejemplo, <strong>el</strong> valor de la creatininaplasmática al primer año post-<strong>trasplante</strong> de los paci<strong>en</strong>tes que han sufrido rechazo agudoo no. El proceso de análisis <strong>en</strong> <strong>el</strong> SPSS es <strong>el</strong> que se observa <strong>en</strong> las pantallas de laFigura 9.Una vez s<strong>el</strong>eccionado <strong>el</strong> test, como se ve <strong>en</strong> la figura, se s<strong>el</strong>eccionan la o las variablesque queramos comparar (Test Variables) y la variable que define los individuos de cadagrupo (Grouping Variable), <strong>en</strong> este caso, los paci<strong>en</strong>tes con rechazo agudo o no (Figura 10).El resultado nos da la correspondi<strong>en</strong>te información <strong>en</strong> la Tabla IV.39