Daniels Capítulo 6 Bioestadística: Base Para El Análisis De Las Ciencias De La Salud . Daniel Wayne W 3625o

6.1 INTRODUCCION 6.2 INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA MEDIA DE UNA POBLACION 6.3 DISTRIBUCION t 6.4 INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA DIFERENCIA ENTRE DOS MEDIAS POBLAC.ONALES 6.5 INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA PROPORCION DE UNA POBLACION 6.6 INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA DIFERENCIA ENTRE LAS PROPORCIONES DE DOS POBLACIONES

6.1

6.7 DETERMINACION DEL TAMANO DE LA MUESTRA PARA LA ESTIMACJON DE LAS MEDIAS 6.8 DETERMINACION DEL TAMANO DE LA MUESTRA PARA LA ESTIMACION DE LAS PROPORCIONES ' v 6.9 INTERVALO DE CONFIANZA

PARA LA VARIANCIA DE

. POBLACIONES CON DISTRIBUCION NORMAL ·6.10 INTERVALQ DE CQNFIANZA

PARA LA RAZON DE LAS

VARIANCIAS DE DOS

POBLACIONES CON

DISTRIBUCION NORMAL

6.11 RESUMEN

INTRODUCCION En es.t~ capitulo se analiza la estimaci6n, que es la primexa de las dos areas generales

de la inferepcia estadistica. La segunda area general, pr,uebas de hipotesis, se estudia

en el siguiente capitulo..

En el capItulo I se define la inferencia estadfstica de la siguiente manera:

DEFINICION La inferencia estadistica es el proeedimiento por medio del eual se'llega a eonclusiones aeerea de una poblaci6n coli base en la inforIllaci6n que se obtiene a partir de una muestra seleecionadade esa poblaei6n.

EI proceso de estimacion implica calcular, a partir de los datos de una muestra, alguna estadfstica que se ofrece como una aproximacion del panimetro correspondiente de la poblacion de la cual fueextraida la muestra. EI razonamiento en el que se basa la estimacion en el campo de las ciencias de la salud se apoya en la suposicion de que los trabajadores tengan interes en

150

6.1

INTRODUCCION

151

parametros, como la media y la proporci6n, de varias poblaciones. Si este es el caso, existe una buena razon por la que se debe confiar en los procedimientos de la estimacion para obtener informaci6n respecto a dichos parametros: muchas poblaciones de interes, aunque finitas, son tan grandes que el costo de un estudio del 100 por ciento seria prohibitivo. Suponga que al de un gran hospital Ie interesa saber la edad promedio de los pacientes internados en el transcurso de un ano. Es posible que considere demasiado laborioso consultar el registro de cada paciente internado en el transcurso de ese ano y, en consecuencia, decide examinar una muestra de los registros a partir de la cual sea posible calcular una estimaci6n de la edad promedio de los pacientes internados en ese ano. Un medico general puede estar interesado en saber que proporcion de cierto tipo de individuoS'tratados con un determinadomedicamento presentan efectos secundarios indeseables. Sin duda, su idea de poblaci6n consiste en todas aquellas personas que alguna vez han sido 0 seran tratadas con este medicamen­ to. Aplazar una conclusion hast a haber observado a la poblaci6n completa podria tener efectos adversos en el ejercicio de su profesion. Es,tos dos casos ejemplifican el in teres por estimar la media y la proporcion . de una poblacion, respectivamente. Otros parametros, cuya estimacion se estudia en estecapftulo, son la diferencia entre dos medias, entre dos proporciones, la variancia de la poblaci6n y la razon de dos variancias. Se encontrara que para cada uno de los parametros estudiados, es posible calcular dos tipos de estimaci6n: estimaci6n puntual y estimaci6n por • intervalos.

DEFINICION Una estimaci6n puntual es un solo valor numerico utilizado para estimar.el·pan'imetro correspondiente de la .poblaci6n.

DEFINICION

Una estimaci6n POT intervalos consta de dos valores numericos que definen un intervalo que, con un grado especifico df;': confianza, se considera que incluye al parametro por estimar.

Estos conceptos se explican en las secciones siguientes.

152

CAPITULO 6 ESTlMACION

Eleccion del estimador adecuado Esconveniente notar que se ha dado el nombre de estimacion a un solo valor calrulado, La regIa para calrular este valor a estimaci6n se conoce como estimador. Los estimadores generalmente se presentan como f6rmulas. Por ejemplo

n

es un estimador de la media. de la poblaci6n, ).t. El valor numerico individual que resulta de la evaluaci6n de esta f6rmula s.e canoce como estimaci6n del parametro ).t. En muchos casos, es posible estimar un panimetro por media de mas de un estimador. Par ejemplo, se puede utilizar la mediana de la muestra para estimar la media de la poblaci6n. ~C6mo decidirentonces que estimador se debe utilizar para estimar un parametro en particular? La decisi6n se basa en criterios que reflejan la "bondad" de los estimadores partirulares. Cuando se miden contra estos crite­ rios, algunos estimadores son mejores que otros. Uno de estos criterios es la propie­ dad de ser insesgado. DEFINICION Se dice que un estimador, por ejemplo T, para el parametro () es un estimador insesgado de () si E(T) = ().

E(T) significa "el valor esperado de Tn. Para una poblaci6n fmita, E(T) se obtiene tomando el valor promedio de T calculado a partir de todas las muestras posibles de un tamafto dado que puedan extraerse de la poblaci6n. Es decir, E(T)= I-lr. Para una poblaci6n infinita, E(T) se define en terminos del calculo matematico. En el capitulo anterior se via que la media de la muestra, y la proporci6n de la muestra, la diferencia entre las medias de dos muestras, la diferencia entre las proporciones de dos muestras son cada una estimadores insesgados de sus parametros correspondientes. Esta propiedad qued6 implfcita ruando se dijo que los parametros eran las medias de lasdistribuciones del muestrc;o correspondien­ tes. Por ejemplo, dado que la media de la distribuci6n mliestral de x es igual a ).t, se sabe que x es un estimador insesgado de ).t. En este libra no se estudian los otros criterios para un buen estimador. Ellector interesado los encontrara deta­ llados en muchos libras de estadfstica matematka.

Poblaciones muestreatlnS y poblaciones objetivo EI investigador en el area de la salud que utiliza los procedimientos de inferentia estadfstica debe estar al tanto de las diferencias entre dos tipos depoblaci6n:la poblacion muestreada y la poblaci6n objetivo. DEFINICION La poblacion muestreada es la poblacion de la cual se extrae una.muestra.

6.1

INTRODUCCION

153

DEFINICION La poblacion objetivo es la poblacion de la que se pretende hacer una inferencia.

Estas dos poblaciones pueden ser las mismas a no. Los pracedimientos de inferencia estadfstica permiten inferir respecto a las poblaciones muestreadas (siem­ pre y cuando se hayan utilizado los metodos de muestreo correctos). Solo cuando la poblacion objetivo y la poblacion muestreada son las mismas, es posible utilizar pracedimientos de inferencia estadfstica para llegar a conclusiones acerca de la po­ blaci6n objetivo. Si la poblacion muestreada y la poblacion objetivo son diferen­ tes, el investigador puede llegar a conclusiones respecto a la poblaci6n objetivo solo can base en consideraciones no estadisticas. Par ejemplo, suponga que un investigador quiere estimar la eficacia de un metoda para tratar la artritis reumatoide. La poblaci6n objetivo esta formada por todos los pacientes que sufren esta enfermedad, y no es practico extraer una mliestra de esta poblacion. Sin embargo, el investigador puede extraer una muestra de to­ dos los pacientes can artritis reumatoide de alguna clfnica especifica. Estos pacien­ tes constituyen la poblacion muestreada y, si se utilizan metodos de muestreo adecuados, es posible hacer inferencias respecto a esta poblacion muestreada con base en la informacion de la muestra. Si el investigador qui ere hacer inferencias acerca de todos los pacientes con artritis reumatoide, debe utilizar metodos no estadfsticos. Quiza el investigador sepa que la poblaci6n muestreada es similar, can respecto a todas las caracteristicas importantes, a la poblacion objetivo. Es decir, es posible que el investigador sepa que edad, sexo, gravedad de enfermedad, tiempo de evolucion deesta, asf como otras datos, son similares en ambas poblaciones. Y con base en esteconocimiento el investigador puede extrapolar sus descubrimien­ tos ala poblacion objetivo. En muchos casas, la poblacion muestreada y la poblaci6n objetivo son identi­ cas, y cuando esto ocurre, las inferencias en torno a la poblacion objetivo son direc­ tas. Sin embargo, el investigador debe estar consciente de que este no siempre es el caso, a fin de no caer en la trampa de hacer inferencias err6neas respecto a una poblacion diferente de la que ha sid a muestreada. Muestras alealarias y na alealarias En los ejemplos y ejercicios de este libra, se supone que los datos analizados pravienen de muestras aleatorias. La es­ tricta validez de los pracedimientos.estadisticos estudiados depende de esta suposi­ cion. En muchos casas, en las aplicaciones reales es imposible a impractico utilizar muestras verdaderamente aleatorias. En experimentos con animales, par ejemplo, los investigadores frecuentemente utilizan cualquier animal cori el que cuenta el proveedor a su prapia raza de crianza. Si los investigadores tuvieran que depender de materialseleccionado al azar, se llevaria a cabo muy poca investigacion de este tipo. Una vez mas, las consideraciones no estadfsticas deben tamar parte en el praceso de generalizacion. Los investigadores pueden afirmar que las muestras realmente utilizadas equivalen a muestras aleatorias simples, dado que no hay ra­

154

CAPiTULO 6 ESTIMACIO:"l

zon para creer que el material utilizado no es representativo de la poblacion de la que se desea hacer inferencias. En muchos proyectos de investigacion en el area de la salud se utilizan muestras de conveniencia en lugar de muestras aleatorias. Puede ser que los investigadores tengan que confiar en voluntarios 0 en personas disponibles como los estudiantes de su clase. Nuevamente, se debe hacer generalizaciones con base en consideraciones no estadisticas. Sin embargo, las consecuencias de dichas generalizaciones pueden ser utiles 0 pueden clasificarse desde erroneas hasta desastrosas. En algunos casos puede aplicarse aleatoriedad en un experimento aun cuan­ do los individuos disponibles no sean seleccionados aleatoriamente de alguna po­ blacion bien definida. Al comparar dos tratamientos, por ejemplo, a cada individuo se Ie puede asignar aleatoriamente uno u otro de los tratamientos. Las inferencias en tales casos se aplican a los tratamientos y no a los individuos y, en consecuencia, dichas inferencias son vaUdas. .

6.2 INTERVALO DE CONFIANZAPARA LI\ MEDIA DE UNA POBLI\CION Suponga que un grupo de investigadores quiene estimar la media de una poblaci6n que sigue una distribucion normal. Para ello, extraen una muestra aleatoria de tamafio n de la poblacion y ca1culan el valor de x, el cual utilizan como una estima­ cion puntual de 11. Aunque este estimador de 11 posee todas las cualidades de un buen estimador, se sabe que, debido a los caprichos del muestreo aleatorio, no se puede esperar que x sea igual a 11. . Por 10 tanto, serfa mucho mas significativo estimar 11 mediante un intervalo que de alguna forma muestre su probable magnitud 11. DistribuciOn muestral y estimaci6n Para obtener dicha estimacion por intervalos, se debe aprovechar el conocimiento acerca de las distribuciones muestrales. En este caso, puesto que el interes esta en la media de la muestra como estimador de la media de una poblacion, es necesario recordar 10 que se sabe res­ pecto a la distribucion muestral de la media de la muestra. . En el capitulo anterior se aprendio qu~ si el muestreo se realiza a partir de una pohlacion con distribucion normal, la distribucion muestral de la media de la muestra presenta una distribucion normal con una media Ilx' igual a la media de la poblacion 11 y variancia cr; igual a cro/n. Se podrfa graficar la distribucion muestral si se supiera en que lugar del eje se localiza. Con base en el conocimiento adqui­ rido acerca de la distribucion normal, en general, se sabe aun mas sobre la distribu­ ci6n de x para estecaso. Por ejemplo, se sabe que sin irilportar d6nde se localizan, aproximadamente 95por ciento de los valores posibles de que constituyen la distribuci6n, estan ados desviaciones estandarrespecto a la media. Los dos puntos que estan ados desviaciones estandar de la media son 1l-2crx' y 1l+2crx' de tal manera que el intervalo de 11 ±2crx contendra aproxil11adamente 95 por ciento de los valores posibles de x. Aunque 11 y Ilx son desconocidas, arbitrariamente se puede poner la distribuci6n muestral de x sobre eleje x. Dado que se desconoce el valor de 11, la expresion )i ± 2cr x no dice mucho. Sin embargo, se tiene una estimaci6n puntual de 11, que es x. (Resultaria uti} obtener un intervalo en tomo a esta estimaci611 puntual de Il? La respuesta es S1. Suponga

x

6.2

INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA MEDIA DE UNAPOBLACION

a/2

155

a/2

,"

FIGUR4 6.2.1

Intervalo de confianza de 95 por dento para !l.

que se forman intervalos a partir de todos los valores posibles de x cakulados a partir de todas las niuestras posibles de tamafio n de la poblacion de interes. De esa forma se tendrfa un gran numerode intervalos de la forma x ±2cr x ' con amplitu­ des todas igtiales a la del intervalo en torno a lall desconocida. Aproximadamente 95 por ciento de estos intervalos tendria centros que caen dentro del intervalo ±2crx en torno a 11. Cada uno de estos intervalos que caen dentro de 2cr, en torno a 11 pueden contener ala misma 11. Estas ideas se muestran en la figura 6.2.1. En dicha figura se observa que xl' XiY x4 caen dentro del intervalo 2cr, en torno allY, en consecuencia, los intervalos, 2cr, alrededor de las medias de la muestra induyen el valor de IJ.. Las medias muestrales y Xs no caen derttro del intervalo 2cr;; en torno a IJ., y los intervalos de 2cr x en torno a ellas n.o incluyen a IJ..

FJEl\IPLO 6.2.1 Suponga que un investigador, interesado en obtener una estimacion del nivel prome­ dio de alguna enzima en cierta poblacion de seres humano, toma una muestra de 10 individuos, determina elnivel de la enzima en cada uno de elIos, y calcula la media de la muestra x 22. Ademas, que la variable de interes sigue una distribucion aproxima­ damente normal, con una variancia de 45. Se desea estimar el valor de 11. Solucion: Un intervalo de confianza de aproximadamente 95 por dento para 11 esta dado por:

x±2cr, 22±2 '/10 Gi 22 ±2(2.1213) 17.76,26.24

•

156

CAPITULO 6 ESTIMACION

Componentes para la estimaciOn del intervalo Examine la composi­ cion para la estimacion del intervalo elaborada en el ejemplo 6.2.1. Este contiene en su centro la estimacion puntual para 11. Se identifica a 2 como un valor de la distribucion normal estandar que indica a cuantos errores estandar estan aproxi­ madamente 95 por ciento de los valores posibles de x. Este valor de Z se conoce como coeficiente de confiabilidad. EI ultimo componente, (ix' es el error estandar 0 desviacion estandar, de la distribucion muestral de x. En general, una estimacion por intervalos se expresa como sigue: estimador ± (coeficiente de confiabilidad) x (error estandar)

(6.2.1)

En particular, cuando el muestreo se realiza a partir de una distribucion nor­ mal con variancia conocida, una estimacion por intervalos para Jl se expresa como:

donde z(l_<1/2) es el valor de Z a la izquierda de donde esta 1 que se encuentra rtJ2 del area bajo la curva.

rtJ2 y ala derecha en

Interpretacion del intervalo de conftaru;a . ~Como se interpreta el inter­ valo de la ecuacion 6.2.2? En este ejemplo, donde el coeficiente de confiabilidad es igual a 2, se dice que, al repetirel muestreo, aproximadamente 95 por ciento de los intervalos construidos mediantela formula 6.2.2 induyen la media de la poblacion. Esta interpretacion se basa en la probabilidad de ocurrencia de diferentes valores de x. Es posible generalizar esta interpretacion si se designael area total b
En el muestreo repetido, de una poblaci6n condistribuci6n normal y desviaci6n estdndaf· conocida 100(1- a) por ciento de todos los intervalos de la forma X ± Z(I_amO'x incluyen a la larga la media de la poblaci6n 11. .

Ala cantidad 1 - (X, en este caso .95,se Ie conoce como eoeficiente (0 nivel) de conjianza, y al intervalo X±Z(1_"12)(ix se Ie conoce comointervalo de conjianza para Jl. Cuando (1 ex) =.95, al interv'alo se Ie llama intervalo de confianza de 95 por ciento para Jl. En este ejemplo, se dice que existe 95 por ciento de confianza d~ que la media de Ia poblacion este entre 17.76 y 26.24. A esto se Ie llama interpretacion practica de la formula 6.2.2. En general, se puede expresar de la siguiente manera: Interpretaci6n practica

Cuando se hace un muestreo a partir de poblaciones que siguen una distribuci6n normal y con desviaci6n estdndar conocida, existe un 100(1 - a) por ciento de confianza de que el intervalo calculado x ± z(l_aI2)O'x' contiene la media de la poblaci6n Jl.

6.2

INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA MEDIA DE UNA POBLACION

157

En el ejemplo 6.2.1 es preferible, en lugar de 2,un valor mas exacto para z, 1.96, que corresponde al coeficiente de confianza de.95. Los investigadores pue­ den utilizar cualquier coeficiente de confianza; los mas utilizados son .90, .95 Y.99, a los .cuales se asocian factores de confiabilidad, de 1.645, 1.96 Y 2.58, respectiva­ mente. . P recision A la cantidad que se obtiene al multiplicar el factor de confiabilidad por el error estandar de la media se Ie llama precision de la estimaci6n. Tambien, se Ie llama margen de error. EJEMPLO 6.2.2

Un fisioterapeuta desea estimar, con 99 por ciento de confianza, la media de fuerza maxima de un musculo particular en cierto grupo de individuos. Se inc1ina a supo­ ner que los valores de dicha fuerza muestran una distribucion aproximadamente normal con una variancia de 144. Una muestra de 15 individuos que participaron en el experimento presento una media de 84.3. Soluci6n: En latabla D, el valor para z que corresponde a un coeficiente de con­ fianza de .99 es 2.58. Este es el coeficiente de confiabilidad. El error estandar es de ax 12/.fl5 =3.0984. Por 10 tanto, el intervalo de con­ fianza de 99 por ciento para ~ es:

84.3 ±'2,58(3.0984) 84.3 ± 8.0 76.3,92.3 Se dice que se tiene 99 por ciento de confianza de que la media de la poblacion este entre 76.3 y 92.3, porque al repetirel muestreo, 99 por ciento de todos los intervalos que pueden construirse en la forma descri­ • ta, inc1uyen a la media de la poblacion. Situaciones en las que la variable de interes sigue una distribucion aproximada­ mente normal con una variancia conocida son muy raras, y casi nunca se presentan en la practica. El prop6sito de los ejemplos anteriores en los que se supone que existe esta condici6n ideal, fue el de formar las bases teoricas para construir inter­ valos de confianza para las medias de la poblacion. En la mayorf;! de los casos practicos las variables no siguen una distribuci6n aproximadamente normal 0 no se conocen las variancias de la poblaci6n 0 suceden ambas cosas. En el ejemplo 6.2.3 y en la secci6n 6.3 se explican los procedimientos que se utilizan en situaciones menos ideales, pero mas comunes. Muestreo a partir de pobluciunes que no presenlan una distribucion normal No siempre es posible 0 prudente suponer que la poblaci6n de interes mues­ tra una distribuci6n normal. Gracias al teOl"ema del limite central, esto no sera un problema si se puede seleccionar una muestra 10 suficientemente grande. Se ha dicho que, para muestras grandes, la distribucion muestral de Xi presenta una distribuci6n aproximadamente normal sin importar como esta distribuida la poblacion original.

158

CAPiTULO 6 ESTIMACION

EJEMPLO 6.2.3

Un equipo de investigadores esta interesado en la puntualidad de los pacientes en las citas concertadas. En un estudio de flqjo depacientes en los consultorios de medicos generales se encontr6 que una muestra de 35 pacientes llegaba 17.2 minutos tarde a las citas, en promedio. Una investigaci6n previa habia demostrado que la desviaci6n estandar era de 8 minutos aproximadamente. Se tuvo la sensaci6n de que la distribu­ ci6n de la poblaci6n no era normal. ~Cual es el intervalo de confianza de 90 por ciento para 11, que es el promedio real de impuntualidad en las citas? Soluci6n: Dado que el tamafio de la muestra es bastante grande (mayor que 30) y se conoce la desviaci6n estandar de la poblaci6n, la situaci6n se aproxi­ rna al teorema del limite central y se supone que la distribuci6n muestral de xpresenta una distribud6n aproximadamente normal. AI consultar la tabla D se encuentra que el coeficiente de confiabilidad que correspon­ de a uri coeficiente de confianza de .90se aproxima a 1.645 si se interpola. El error estandar es de C5;z 8/-/35 1.3522, de modo que el intervalo de confianza de 90 por ciento para 11 es

17.2 ± 1.645(1:3522) 17.2 ± 2.2 15.0, 19.4.

•

Con frecuencia, cuando la muestra es 10 suficientemente grande para aplicar el teorema dellfmite central, la variancia de la poblacion se desconoce. En ese caso, se sustituye esta variancia conla de la muestra en la f6rmula para construir el interva­ 10 de confianza para la media de la poblacion. Andlisispor computadora Cuando se requiere de los intervalos de confianza, . se economiza una buena cantidad de tiempo mediante el uso de una computadora, la cual puede ser programada para construir los intervalos de datos no procesados. EJEMPLO 6.2.4

Los siguientes datos corresponden a los valores de la actividad (micromoles por minuto por gramo de tejido) de cierta enzima medida en el tejido gastrico normal de 35 pacientes con carcinoma gastrico. . .::;60 1.827 .372 .610 .521

1.189 .537 .898 .319 .603

.614 .374 .411 .406 .533

.788 .449 .348 .413 .662

.273 .262 1.925 .767 1.177

2.464 .448 .550 .385 .307

.571 .971 .622 .674 1.499 .

Mediante el uso del paquete de software para computadora MINITAB, se preten­ de construirun intervalo de confianza de 95 por ciento para la media de la pobla­ cion. Suponga que la variancia de la poblaci6n es iguala .36. No es necesario suponer que la poblaci6n muestreada de val ores sigue una distribuci6n normal porque el tamafio de la muestra es losuficientemente grande par:a aplicar el teore­ rna del limite central.

6.2

INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA MEDIA DE UNA POBLACION

Caja de dialogo:

Comandos de la sesi6n:

Stat> Basic Statistics> 1-Sample z

MTB > ZINTERVAl 95 .6 C1

159

Teclear Cl en Variables. Se1ecdonar Confidence interval y teclear 95 en la caja de texto. Teclear.6 en Sigma. Clic OK. .

Resultados: Confidence Intervals The assumed sigma Variable MicMoles

N

35

=

0.600

Mean 0.718

StDev 0.511

SE Mean 0.101

95.0 % C.r. (0.519, 0.917)

FIGURA 6.2.2 Procedimiento del paquete MINITAB para construir un intrevalo de con­ fianza de 95 por ciento para la media de la poblacion, ejemplo 6.2.4.

Solucion: Se introducen los datos en lacolumna 1 y se procede como se muestra en la figura 6.2.2. Estas instrucdones indican a la computadora que e1 factor de confiabilidad es z, que se necesita unintervalo de con­ fianza de 95 por dento, que la desviaci6n estandarde la poblaci6n es de .6, y que los datos estan en la columna 1. El resultado indica que la media de la muestra es .718, la desviad6n estanda.r es .511 y e1 error estandar de la media, a/f,;" es .6/.J35 .101. Se tiene 95 pordento ·de confianza de que la media de la pobla­ ci6n se encuentra entre .519y ;917. . • Puede obtenerse los intervalos de confianza a traves de otros paquetes de sofuvare. Por ejemplo, SAS®, puede construir intervalos de confianza a traves de PROC MEANS o PROC UNIVARIATE.

Otras eslimaciones de La tendencia central Tal como se ha visto, la me­ dia es muy sensible a los val ores extremos, es dedr, aquellos que se desvfan conside­ rablemente de la mayorfa de las mediciones en el conjunto de datos. A dichos valores se les conoce como sesgos. Tambien se puede apreciar que lamediana, que no es sensible a las mediciones extremas, algunas veces se utiliza en lugar de la media como medida de tendenda central cuando los sesgos estan presentes. Por la mis­ rna raz6n, quiza se prefiera el uso de la mediana de la muestra como·estimador de la r.nediana de la poblaci6n cuando se requiere realizar inferencias acerca de la tendenda central de la poblaci6n. No solamente se utiliza la mediana de la muestra

160

CAPITULO 6 ESTlMACION

como una estimacion puntual para la mediana de la poblacion, sino que tambien es posible construir un intervalo de confianza para la mediana de la poblacion. En esta obra no se proporciona la formula, pero esta se puede encontrar en la obra de Rice (1).

Media ajustada

Los estimadores que son insensibles a los sesgos se Haman

estimadores eficaces. Otra medida y estimador eficaz de tendencia central es la media ajustada. Para un conjunto de datos que contiene n mediciones se calcula el 1000; por ciento de la media ajustada como sigue: 1. Ordenar las mediciones.

2. Descartar las medici ones mas pequeiias y mas grandes que 100a por ciento de las mediciones. El valor recomendado para a esta entre .1 y .2. 3. Calcular la media aritmetica de las mediciones restantes. Observe que la mediana podrfa considerarse como 50 por ciento de la media ajus­ tada. Se debe recordar que la media ajustada para el conjunto de datos es una de las medidas descriptivas que puede calcular MINITAB.

FJERCICIOS Construya para cada uno de los siguientes ejercicios los intervalos de confianza al 90, 95 Y99 por ciento para la media de la poblacion y establezca para cada uno la interpretacion probabilistica y practica. Indique cualinterpretacion puede ser mas aderuada para utilizar ruando se trata sobre intervalos de confianza con alguien que no conoce de estadfstica y establezca eI razonamientode por que se eUgi6. Explique por que los tres intervalos no tjenen la misma amplitud. Indique cual de los tres intervalos es preferible como estimador de la media de la poblacion, y establezca el razonamiento de la elecci6n. 6.2.1 Se pretende estimar el numero promedio de latidos del coraz6n por minuto para cierta poblaci6n. Se encontr6 que el numero promedio de latidos por minuto para 49 personas era de YO. Considere que esos 49 pacientes constituyen una muestra aleatoria y que la poblacion sigue una distribucion normal, con una desviaci6n estandar de 10. 6.2.2 Se pretende estimar la concentraci6n media de bilirrubina indirecta en el suero en nmos de cuatro dias de nacidos. La media para una muestra de 16 ninos es de 5.98 mg/lOO cc. Con­ siderese que la concentraci6n de bilirrubina en los ninos de cuatro dfas de nacidos sigue una distribucion aproximadamente normal con una desviaci6n estandar de 3.5 mg/IOO cc. 6.2.3 En un estudio acerca de la duraci6n de la hospitalizacion dirigido por vados hospitales en cooperacion, se extrajo una muestra aleatoria de 64 individuos con ulcera peptica de la lista de todos los pacientes con esa enfermedad internados alguna vez en los hospitales partici­ pantes. Se determin6 para cada uno de eUos el tiempo de hospitalizaci6n. Se encontr6 que la duraci6n media de hospitalizaci6n fue de 8.25 dfas y se sabe que la desviaci6n estandar de la poblaci6n es de tres dfas. 6.2.4 Una muestrade 100 hombres adultos aparentemente sanos, de 25 anos de edad, muestra una presi6n sist61ica sangufnea media de 125. Considere que la desviaci6n estandar de la poblaci6n es de 15.

6.3

DISTRIBUCI6N

161

6.2.5 Algunos estudios acerca de la enfermedad Alzheimer (EA)han mostrado un incremento en la producci6n de 14C02 en pacientes con ese padecimiento. Durante un estudio, se obtuvie­ ron los siguientes valores de 14C02 a partir de 16 biopsias de neocorteza de pacientes con la enfermedad (EA):

1009 1280 1180 12551547 2352 1956 1080 1776 1767 1680 2050 1452 2857 3100 1621 Considereseque la poblaci6n sigue una distribuci6n normal con una desviaci6n estandar de 350.

6.3 DISTRIBUCION

t

En la seccion 6.2 se describe un procedimiento para obtener un intervalo de con­ fianza para la media de una poblaci6n. EI procedimiento requiere del conodmiento de la varianda de la poblacion de la que se extrae la muestra. Puede parecer un tanto extrafio que se tenga conocimiento de lavariancia de la poblacion y no se conozca elvalor de la media de la poblacion. De hecho, es comun, en situacio­ nes como las que se han presentado, que se deSconozca tanto la variancia como la media de la poblacion. Esta situacionpresenta un problema respecto a la construc­ cion delos intervalos de confianza. Por ejemplo, aun cuando la estadfstica

x

J1­

Z=---

cr/.,Jn presenta una distribudon normal cuando la poblacion tambien tiene una distribuci6n normal y sigue una distribuci6n aproximadamente normal cuando n es muy grande, independientemenle de la forma funcional de la poblacion, no se puede hacer uso de este hecho porque cr se desconoce. Sin embargo, no todo esrn perdido y la soluci6n mas logica para este problema es utilizar la desviacion estandar de ~ muestra

s = ~L(Xi - x)2/(n-l) para sustituir cr. Por ejemplo, cuando el tamafio de la muestra es mayor que 30, la confianza en s como una aproximacion de cr es por 10 general sustancial, por 10 que se justifica la utilizacion de la teorfa de la distribudon normal para construir un intervalo de confianza para la media de la poblacion. En tal caso, se procede como se indica en la seccion 6.2. Cuando se tienen muestras pequefias es imprescindible encontrar otro proce­ dimiento para construir intervalos de confianza. Como resultado del trabajo de Gosset (2), escrito bajo el seudonimo de "Student", se dispone de otra alternativa, conocida como distribuci6n t de Student, con frecuenda abreviada como distribuci6n t. La cantidad

sigue esta distribucion.

162

CAPiTULO 6 ESTIMACION

La distribuci6n t tiene las siguientes pro­

Propiedades de la distribucion t piedades: 1. Tiene una media de O.

2. Es simetrica con respecto a la media. 3. En general, tiene una variancia mayor que 1, pero esta tiende a I a medida que aumenta el tamaiio de la muestra. Para df> 2, la variancia de la distribu­ ci6n t es dfl(df - 2), donde df representa los grados de libertad. En forma alterna, puesto que df n - 1 para n > 3, se puede escribir la variancia de la distribuci6n t como (n l)/(n 3). 4. La variable t va de -

DO

hasta

+

00.

5. La distribuci6n t es realmente una familia de distribuciones, puesto que hay una distribuci6n diferente por cada valor de la muestra de n - 1, que es el divisor que se utiliza para ca1cular S2. Recuerde que n - 1 representa los grados de libertad. En la figura 6.3.1 se muestran las distribuciones t correspondien­ tes a algunos valores de los grados de libertad. 6. Comparada con la distribuci6n normal, la.distribuci6n t es menos espigada en el centro y tiene colas mas largas. En la figura 6.3.2 se com para la distribu­ ci6n t con la distribuci6n normal. 7. La distribuci6n t se aproxima ala distribuci6n normal a medida que n - 1 se aproxima al infinito. La distribuci6n t, al igual quela distribuci6n normal estandar, se ha tabulado ampliamente. Una de estas tablas es la tabla E del apendice. Tal como se puede apreciar, se debe tomar en cuenta eLcoeficiente de confianza y los grados de liber­ tad cuando se utiliza la tabla de la distribuci6n t.

FIGUR"- 6.3.1

Distribuci6n t para diferentes grados de libertad.

6.3

DISTRIBUCION

163

_ _ Distribucion normal - - - Dislribucion I

----x

FIGURA 6.3.2

Comparaci6n de las distribuciones normal yt.

Es posible utilizar el paquete MINITAB para graficar la distribuci6n t (para grados espedficos de libertad) y otras distribuciones. Despues de asignar el eje horizontal y las siguientes direcciones en el cuadro de Set Patterned Data, seleccio­ ne del menu "Calc" y despues "Probability Distributions". Utilice el cuadro de dia­ logo Plot para generar la grafica. Inlervalos de conJiQll%ia qllR uJilban fa dislribucion t El procedimien to general para construir interval os de confianza no se ve afectado por la necesidad de utilizar la distribuci6n t en lugar de la distribuci6n normal estandar. Aun es necesario usar la relaci6n expresada por:

estimador ± (coeficiente de confiabiIidad) x (error estandar) Lo que es diferente es el origen del coeficiente de confiabilidad. Este se obtiene a partir de la tabla de la distribucion t en lugar de la tabla de la distribuci6n normal estandar. Para ser mas especfficos, cuando se obtienen muestras a partir de una distribu­ cion normal cuya desviaci6n estdndi17; a; se desconoce, ell OO( 1 - a) por ciento del intervalo

de confianza para la media de la poblaci6n,

J1,

estd dado por: (6.3.1 )

Es importante aclarar que el requisito para el uso valido de la distribucion t es que la muestra debe ser extrafda de una poblad6n con distribucion normal. Sin embar­ go, la experiencia ha demostrado que se pueden tolerar desviaciones moderadas de esterequisito. Como consecuencia, la distribucion t se utiliza incluso cuando se sabe que la poblaci6n original se desvia de la normalidad. L<.l mayorfa de los inves­ tigadores requieren que, al menos, pueda sostenerse el supuesto de una distribu­ d6n de poblacion en forma de montfculo.

EJEMPLO 6.3.1 Maureen McCauley (A-I) realiz6 un estudio para evaluar los efectos de un conjunto de instrucciones de mecanica en ellugar de labores sobre el desempeno laboral de obreros jovenes recientemente contratados. Se utilizaron dos grupos de individuos elegidos aleatoriamente; uno de los grupos para aplicar el experimento y el otro

164

CAPITULO 6

ESTlMACI6N

como grupo de control. EI grupo con el que se experimento recibio una hora de capacitacion impartida por un terapeuta ocupacional. EI grupo de control no reci­ bio esta capacitacion. Para evaluar el esfuerzo de cada obrero para levan tar, bajar, jalar y transportar objetos dentro del entorno laboral, se utilizo una lista de cotejo para la evaluacion de trabajo mecanico que inclufa criterios de referencia. Una tarea bien hecha recibio una calificacion de 1. EI grupo de control, formado por 15 individuos, alcanzo una calificacion media de 11.53 en la evaluacion, con una des­ viacion estandar de 3.681. Se supone que el grupo de control se comporto como una muestra aleatoria extraida de una poblacion similar de individuos. Se pretende utilizar los datos de la muestra para estimar la calificacion media para la poblacion. Soluci6n: Se puede utilizar la media de la muestra, 11.53, como una estimacion puntualde la media de la poblacion, sin embargo, debido a que se desco­ noce la desviacion estandar de la poblacion, se debe considerar que los valores siguen una distribucion aproximadamente normal antes de cons­ truir los intervalos de confianza para /l. Se considera que esta suposicion es razonable y que se necesita un intervalo de confianza de ~or cien­ to; el estimador es i y el error estandar es s / 681/ "15 =.9504. Ahora, es necesario conocer el coeficiente de confiabilidad, el valor de t asodado al coeficiente de confianza de .95 y a los n 1 = 14 grados de libertad. Puesto que el intervalo de confianza de 95 por ciento deja .05 del area bajo la curva de t para dividirse en dos colas iguales, se necesita el valor de tala derecha del cual esta el .025 del area. Este valor se localiza en la tabla E, enla columna encabezada por t.975 • Este es el valor para tala izquierda delcual esta .975 del area bajo la curva. EI area a la derechade este valor es igual al .025 deseado. Ahora, sobre la columna de grados de libertad se localiza el numero 14. EI valor para t se encuentra en la interseccion del renglon con la etiqueta 14 y la columna con la etiqueta t.975 • Se encuentra que este valqr para t, que representa al coeficiente de confiabilidad, es 2.1448. Finalmente, el intervalo de confianza de 95 por ciento se construye como sigue:

-r;;

11.53 ± 2.1448(.9504) 11.53 ± 2.04 9.49, 13.57.

•

Este intervalo puede interpretarse con ambos puntos de vista: probabiHstico y practico. Puede asegurarse, en un 95 por dento, que 1a media, /l, correcta de la poblacion se encuentra entre 9.49 y 13.57, porque al repetir el muestreo, 95 por dento de los intervalos construidos deigual manera incluyen a /l.

:r t Cuando se obtiene un intervalo de confianza para la media de una poblacion, se debe decidir si se utiliza un valor de z6 de t como factor de confiabilidad. Para hacer una elecci6n adecuada, se debe considerar el tamafto de la muestra, si la poblacion muestreada sigue una distribucion normal y si la varian cia de la poblacion es conocida. La figura 6.3.3 muestra un diagrama de flujo que se puede utilizar para decidir rapidamente si el factor de confiabilidad debe ser Z 0 t.

Decidir entre z

EJERCICIOS

165

Sa aplica al leorema dellfmile central

FIGURA 6.3.3 Diagrama de flujo para deddir entre utililizar z y t cuando se hagan inferencias respecto a las medias de la poblaci6n. (*Para utilizar un procedimiento no parametrico vease el capitulo 13.)

Analisis par computadara Si el proposito es construir un intervalo de con­ fianza con el programa MINITAB para la media de la poblacion cuando el estadfs­ tico t es el factor de confiabilidad adecuado, el comando se inicia con la palabra TINTERVAL. Seleccione en Windows I-Sample t desde el menu de Basic Statistics.

EJERCICIOS

6.3.1

Utilice la distribud6n t para encontrar el factor de confiabilidad para el intervalo de confian­ za basado en los siguientes coeficientes de confianza y tamafiosde las muestras.

Coefidente de confianza Tamafio de la muestra

a

b

c

.95 15

.99

.90 8

24

d .95

30

6.3.2 En una investigacion acerca de la dependencia del flujo y volumen de todo el sistema respi­ ratorio en un grupo de pacientes con enfermedad obstructiva pulmonar cronica, conectados a respiradores artificiales, Tantucci et ai. (A-2) registraron los siguientes valores de linea de

166

CAPITULO 6

ESTIMACION

base del flUjD continuo. inspiratDriD (Us): .90, .97, 1.03,1.10, 1.04, 1.00. CDnsidere que una muestra aleatDria simple esta cDnfDrmada pDr seis individuDs a partir de una pDblacion que. sigue una distribuci6n nDrmal, CDn individuDs CDn la misma enfermedad. a) ~Cuat es la estimaci6n puntual de la media de la pDblaci6n? b)

~Cu;:il

es la desviacion estandar de la muestra?

c)

~Cu

es la estimacion del error estandar para la media de la muestra?

d) CDnstruya un intervalD de cDnfianza de 95 pDr ciento para el flUjD mediD cDntinuD inspi­ ratDriD de la pDblaci6n. e)

~Cual

es la precision de la estimacion?

f) Explique la interpretaci6n prDbabilistica para este intervalD de confianza. g) Explique la interpretacion practica para este intervalD de cDnfianza. 6.3.3

LlDyd y MaillDux (A-3) informaron IDS siguientes datDs acerca del peso. de la glandula pituitaria en una muestra de cuatrD ratas de Wistar Furth: media = 9.0 mg, error estandar para la media = .3 FUEJ;.'TE: Ricardo V Lloyd y Joe Mailloux, "Analysis ofS­ 100 Protein Positive Folliculo Stellate Cells in Rat Pituitary Tissues", AmericanJournal ofPathology, 133, 338-346.

a)

~Cual

es la desviadon estandar de la muestra?

b) CDnstruya un intervalD de confianza de 95 pDr ciento para el peso medio de la glandula pituitaria para una pDblacion similar de ratas. c)

~Que

supDsiciDnes se necesitan para que sea validD el intervalo de cDnfianza del inciso b?

d) ~Que interpretacion puede ser la mas indicada cuandD se trata sDbre intervalos de con­ fianzacon alguien que no. sabe de estadfstica? Explique pDrque es la mas cDnveniente. e) 5i fuera necesario elabDrar un intervalD de cDnfianza de 90 pDr cientD para la media de la pDblaci6n, ~el intervalD de cDnfianza serta mayDr 0. menor que el intervalD de 95 pDr dentD? Explique su respuesta sin construir realmente el intervalD de cDnfianza. f) 5i [uera necesariD considerar un intervalo de CDnfianza de 99 pDr cientDpara lamedia de la poblacion, ~el intervalo de cDnfianza serra mayDr 0 menDr que el intervalD de 95 pDr dentD? Explique su respuesta sin cDnstruir realmentt; el intervalD de cDnfianza. 6.3.4

Kaminski y Rechberger (A-4) encontrarDn en un estudio sDbre la preeclampsia que la media de la presi6n sistolica sangufnea en 10 mujeres sanas y que no estan embarazadas es de 119, CDn una desviacion estandar de 2.1. a) 2Cual es el errDr estandar estimadD para la media? b) CDnstruya un intervalD de confianza de 99 pDr cientD para la media de la poblaci6n a partir de la cual puede considerarse que IDS 10 individuos conforman una muestra aleatoria.

6.3.5

c)

~CUlil

d)

~Que

es la precisi6n estimada? consideraciones deben hacerse para comprobar la validez del intervalo de confiahza?

Unamuestra de 16'nifias de 10 afiDS pesan en promediD 71.5, con una desviacion estandar de 12libras. CDnsidere el calculD de intervalDs de cDnfianza de 90,95 y 99 pDr ciento para I-L

6.4

INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA DIFERENCIA ENTRE DOS MEDIAS

167

6.3.6 Una muestra aleatoria simple conformada por 16 individuos aparentemente sanos presenta los siguientes valores de arsenico eliminado en la orina (miligramos por dfa).

Individuo

Valor

1 2 3 4 5 6 7 8

.007 .030 .025 .008 .030 .038 .007 .005

Individuo

Valor

9 10 11 12 13 14 15 16

.012 .006 .010 .032 .006 .009 .014 .011

Elabore un intervalo de confianza de 95 por ciento para la media de la poblaci6n.

6.4 INTERVALO DE CONFIANZA PARA

LA DIFERENCIA ENTRE DOS MEDIAS POBLACIONALES En ocasiones se presentan casos en los que se desea estimar 1a diferencia entre 1a media de dos poblaciones. A partir de cada poblacion se extrae una muestra aleatoria independiente y de los datos de cada una se calculan las medias muestrales XI y x2 ' respectivamente. En el capitulo anterior se dijo que el estimador XI - x2 ofrece una estimacion insesgada de la diferencia entre las medias de las poblaciones, III ­ 11 2 • La variancia del estimador es (cr~ / n l ) + (cr~ /n 2 ). Tambien se menciono que, seglin las condiciones, la distribucion muestral de XI - x2 puede presentar una distribution al menos aproximadamente normal, de modo que en muchos casos se utiliza la teorfa adecuada para las distribuciones normales en el calculo de un inter­ valo de confianza para III - 11 2 • Cuando se conocen las variancias de la poblacion, el intervalo de confianza del 100(1 - ex) por ciento para III - 112 esta dado por

(6.4.1) El anal isis del intervalo de confianza para la diferencia entre las medias poblacionales ofrece informacion util para decidir si es 0 no probable que las medias de las dos poblaciones sean iguales. Cuando el intervalo no incluye al cero, se dice que el intervalo ofrece evidencia de que las dos poblaciones tienen medias diferentes. Cuando el intervalo incluye al cero, se dice que las poblaciones pueden tener me­ dias iguales. Esto se ilustra a continuacion, para el caso donde el muestreo se realiza a partir de una distribucion normal.

168

CAPITULO 6

ESTlMACI6N

E;JEMPLO 6.4.1

A un equipo de investigacion Ie interesa conocer la diferencia entre las concentracio­ nes de acido urico en pacientes con y sin el sfndrome de Down. En un gran hospital para el tratamiento de pacientes con retardo mental, una muestra de 12 individuos con el sindrome presenta una media de XI = 4.5 mgll00 mL En un hospital general se encontro que una muestra de 15 individuos normales de la misma edad y sexo presenta un nivel medio de x2= 3.4. Si es razonable suponer que las dos poblaciones de valores muestran una distribucion normal y sus variancias son iguales a 1 y 1.5, calcule el intervalo de confianza de 95 por ciento para ~l - ~2'

Soluci6n: Para una estimacion puntual de III 112 se udliza Xl X2 = 4.5 3.4 1.1. EI coeficiente de confiabilidad que corresponde a .95, localizado en la tabla D, es 1.96. EI error estandar es

Por 10 tanto, el intervalo de confianza de 95 por ciento es 1.1 ± 1.96(.4282) 1.1±.84 .26, 1.94 Se dice que se dene una confianza de 95 por ciento de que la dife­ rencia real, 111 - 112' este entre .26 y 1.94, porque en muestreos repetidos 95 por ciento de los intervalos construidos de esa manera incluiria la diferencia entre las medias reales. Puesto que el intervalo no incluye al cero, se concluye que las dos poblaciones tienen diferentes medias. •

Muestreo a partir de poblaciones que no signen una distribuci6n ItOrmal La construccion de un intervalo de confianza para la diferencia entre las medias de dos poblaciones, cuando el muestreo se realiza a partir de poblaciones no normales, se lleva a cabo en la forma descrita en el ejemplo 6.4.1 si las muestras n l y n 2 son grandes. Una vez mas, este es un resultado del teorema del limite central. Si se desconocen las variancias de la poblacion, se utili zan las variancias de las muestras para estimarlas. IUEMPLO 6.4.2

Motivados por d conocimiento de la existencia de una gran cantidad de textos polemicos que sugieren que el estres, la ansiedad y la depresion son dafiinos para el sistema inmunologico, Gormanet ai. (4-5) condujeron un estudio en el que se con­ sider6 a individuos varoneshomosexuales, algunos con VIH (virus de inmunodefi­ ciencia humana) positivo y otros con VIH negativo. Los datos fueron registrados con una amplia v<J.riedad de mediciones medicas, inmunologicas, psiquiatricas y neurol6gicas, una de las cuales corresponde al numero de celulas CD4+ en la san­

6.4

INTERVALO DE CONFIANZA PAHALA DIFERENCIA ENTRE DOS MEDIAS

169

gre. El numero promedio de celulas CD4+ para ·112 individuos con infecci6n por VIR fue de 401.8 con una desviaci6n estandar de 226.4. Para los 75 individuos sin la infecci6n por VIR, la media y la desviaci6n estandar fueron de 828.2 y 274.9, respectivamente. Se pretende elaborar un intervalo de confianza de 99 por ciento para la diferencia de las medias de las poblaciones. Soluci6n: No hay informaci6n con respecto a la forma de la distribuci6n de las celulas CD4+. Sin embargo, como el tamafto de las muestras es grande, el teorema del limite central asegura que la distribuci6n muestral de las diferencias entre las medias de la muestra siguen una distribuci6n aproxi­ madamente normal, independientemente de que la distribuci6n de la variable en las poblaciones no siga una distribuci6n normal. Se puede utilizar este hecho para justificar el uso de la estadistica z como factor de confiabilidad en la construcci6n del intervalo de confianza. Tampoco hay informaci6n acerca de las desviaciones estandar, por 10 que puede emplearse las desviaciones estandar de las muestras para estimarlas. La estimaci6n puntual para la diferencia entre las medias de las poblacio­ nes es la diferencia entre las medias de las muestras, 828.2 - 401.8 = 426.4. En la tabla D se encuentra que el factor de confiabilidad es 2.58. La estimaci6n del error estandar es . s __ Xl-X,

=

2

274.9 + 226.4 75 112

2

=38.2786

Por la ecuaci6n 6.4.1 el intervalo de confianza de 99 por ciento para la diferencia entre las medias de la poblaci6n es 426.4 ± 2.58(38.2786) 327.6, 525.2 Se tiene la seguridad de 99 por ciento de que el promedio de celulas CD4+ en varones con VIR positivo difieren de la media para los varo­ • nes con VIR negativo por 327.6 a 525.2.

Distribuci6n t y la diferencia entre las medias Cuando no se conocen las variancias y se pretende estimar la diferencia entre las medias de dos poblacio­ nes con un intervalo de confianza, es posible utilizar la distribuci6n t para suminis­ trar el factor de confiabilidad si se conocen ciertas suposiciones: se debe saber, 0 suponer de buena fe, que las dos poblaciones muestreadas siguen una distribuci6n normal. Respecto a las variancias de las poblaciones, se debe distinguir entre dos situaciones: 1) la situaci6n en la que las variancias son iguales y 2) la situaci6n en la que no 10 son. A continuaci6n se consideranambas sitp.aciones por separado. Varianciaspoblacifmales iguales Si la suposici6n sobre igualdad de las variancias de las poblaciones esta justificada, las dos variancias de las muestras calculadas a partir de las muestras independientes pueden considerarse como esti­ maciones de 10 mismo, es decir, la variancia comun. Parece 16gico, entonces, apro­ vechar este hecho en el anal isis en cuesti6n. Esto es precisamente 10 que se hace para establecer una estimaci6n conjunta para la variancia comun. Esta variancia se obtiene mediante el caIculo promedio ponderado de las dos variancias de las mues­

170

CAPITULO 6

ESTlMACI6N

tras. Cada variancia de la muestra es ponderada con base en sus grados de libertad. Si los tamafios de las muestras son iguales, este promedio ponderado es la media aritmetica de las variancias de las dos muestras. Si el tamano de las dos muestras es distinto, el promedio ponderado aprovecha la informacion adicional proporcionada por la muestra mayor. La estimacion conjunta se obtiene con la fOrmula: S2 p

= (nl _1)SI2 + (n2

l)s~

n l +n 2 -2

(6.4.2)

Asf la estimacion del error estandar esta dada por:

(6.4.3)

y el intervalo de confianza de 100(1

a) por ciento para III

112 esta dada por: (6.4.4)

El nfunero de grados de libertad utilizado para determinar el valor de t que se usa para construir el intervalo es n 1 + n 2 2, que es el denominador de la ecuacion 6.4.2. Este intervalo se interpreta en la forma habitual. Los metodos que pueden emplearse para tomar la decision acerca de la igual­ dad de las variancias de las poblaciones se estudian en la seccion 6.10 y 7.8. EJEMPLO 6.4.3

Uno de los estudios de Stone et al. (A-6) tuvo como objetivo determinar los efectos del ejercicio por un tiempo prolongado en los ejecutivos de una compania inscritos en un programa supervisado de acondicionamiento fisico. Se registraron datos de 13 individuos (el grupo deportista) que voluntariamente se inscribieron el programa y que permanecieron activos por 13 anos en promedio, y de 17 individuos (el segun­ do grupo, el sedentario) que decidieron no inscribirse. Entre los datos que se regis­ traron acerca de los individuos esta el mlmero maximo de sentadillas realizadas en 30 segundos. El grupo deportista obtuvo una media y una desviacion estandar de 21.0 y 4.9, respectivamente. La media y la desviacion estandar para el grupo seden­

tario fueron 12.1 y 5.6, respectivamente. Se considera que las dos poblaciones de

medici ones de acondicionamiento muscular siguen una distribuci6n aproxirnada­

mente normal, y que las variancias para ambas poblacionesson iguales. Se preten­

de elaborar un intervalo de confianza de 95 por ciento para Ja diferencia entre las

medias de !as poblaciones representadas por las dos muestras.

Soluci6n: Primero, se utiliza la ecuaci6n 6.4.2 para ca.lcular la estimaci6n conjunta

de la variancia comtin de las poblaciones. (13-1)(4.9 2 )+(17 1)(5.6 2 ) =28.21 13+17-2 Cuando se consulta la tabla E con 13 + 17 - 2= 28 grados de libertad y el nivel de confianza de .95, se encuentra que eLfactor de confiabilidad es 2.0484. Con la ecuacion 6.4.4 se calcula el intervalo de confianza de

6.4

INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA DIFERENCIA ENTRE DOS MEDIAS

171

95 por ciento para la diferencia entre las medias de las poblaciones de la siguiente manera: 28.21 28.21 (21.0-12.1)±2.0484 - - + - ­ 13 17 8.9 ± 4.0085 4.9,12.9 Se tiene una confianza de 95 por ciento de que la diferencia entre las medias de las poblaciones estan entre 4.9 y 12.9. Se puede decir esto porque se sabe quesi se repite el amilisis muchfsimas veces y se calculan los intervalos de confianza de la misma manera, cerca de 95 por ciento de los intervalos de confianza induiran la diferencia entre las medias de las poblaciones. Debido a que los intervalos no induyen al cero,se conduye que las • medias de las poblaciones son diferentes. Variancias poblacionales distintas Cuando no se puede conduir que las variancias de dos poblaciones de interes son iguales, aun ruando pueda suponerse que las dos poblaciones presentan distribuciones normales, no es adecuado utilizar la distribucion t como se acaba de describir para construir los intervalos de confianza. Una solucion al problema de variancias distintas fue propuesta por Behrens (3) y posteriormente fue verificada y generalizada por Fisher (4, 5). Neyman (6), Scheffe (7, 8) YWelch (9, 10) tambien proponen soluciones. EI problema es analiza­ do en detalle por Cochran (11). EI problema gira en tomo al hecho de que la cantidad

no sigue una distribuci6n t con nj + n 2 ­ 2 grados de libertad ruando las variancias de las poblaciones son distintas. Consecuentemente, la distribucion t no se puede utilizar en la forma habitual pata obtener el factor de confiabilidad del intervalo de confianza para la diferencia entre las medias de dos poblaciones que tienen variancias diferentes. La solucion propuesta por Cochran consiste en el calculo del factor de confiabilidad, mediante la siguiente formula: f

t l .-0f2 =

wltj WI

+ w2tZ

(6.4.5)

+w 2

donde, WI 512 / np W 2 = s~ / n 2 , tl = t l _aI2 , para nj - 1 grados de libertad, y t2 = t l _ w2 para n 2 - 1 grados de libertad. Un intervalo aproximado de confianza del 100(1 ­ a) por ciento para III - 112 esta dado por (6.4.6)

172

CAPITULO 6

ESTlMACION

FJEIUPLO 6.4.4

En la investigacion de Stone et al. (A-6), descrita en el ejercicio 6.4.3, los investiga­ dores tambien informaron los siguientes datos de las mediciones referentes a todas las calificaciones del acondicionamiento muscular logradas por los individuos: Muestra

n

Media

Grupo deportista Grupo sedentario

13

4.5 3.7

17

Desviaci6n estimdar

.3

1.0

Se considera que las dos poblaciones de todas las calificaciones de acondiciona­ miento muscular siguen una distribuci6n aproximadamente normal. Sin embargo, no debe suponerse que las dos variancias poblacionales son iguales. Se pretende construir un intervalo de confianza de 95 por ciento para la diferencia entre las medias de todas las calificaciones de acondicionamiento muscular para las dos po­ blaciones representadas por las muestras. Soluci6n: Se utiliza t' de la ecuaci6n 6.4.5 para calcular el factor de confiabilidad. En la tabla E se muestra que con 12 grados de libertad y 1 - .05/2 = .975, t( 2.1788. Analogamente, con 16 grados de libertad y 1- .05/2 = .975, t2 = 2.1199. Ahora Sf' calcula

(.3 2 /13)(2.1788) + (1.0 2 /17)(2.1199) .139784 t'= .. = (.3 2 /13)+(1.0 2 /17) .065747 =2.1261 Con la ecuaci6n 6.4.6, ahora se construye el intervalo de confianza de 95 por ciento para la diferencia entre las medias de las dos poblaciones. 2

2

(4.5 3.7)±2.1261 .3 + 1.0 13 17 .8 ± 2.1261 (.25641101) .25,1.34 Puesto que el intervalo no incluye acero, se concluye que las medias de las dos poblaciones son diferentes. • Cuando se construyen intervalos de confianza para la diferencia entre las medias de dos poblaciones, es posible utilizar la figura 6.4.1 para decidir rapida­ mente si el factor de confiabilidad debe ser z, t 0 tf.

EJERCICIOS

Para cada uno de los siguientes ejercicios construya intervalos de confianza de 90, 95 y 99 par ciento para las diferencias entre las medias poblacionales. Establezca consideraciones que hagan que el metodo sea valido. Determine las interpretaciones practica y probabilistica

clJ

clJ

FIGURA 5.4.1 Diagrama de flujo para decidir si e1 factor de confiabilidad debe ser z, tot' cuando se realizan inferencia inferencias acerca de la diferencia entre las medias de dos pobladones. (*Para usar un procedimiento no parametrico, ver el capitulo 11.)

174

CAPiTULO 6 ESTlMACION

para cad a intervalo construido. Suponga las variables bajo considerati6n en cad a ejercicio y establezca para que pueden servir a los investigadores esos resultados. 6.4.1 EI objetivo de un experimento de Buckner et al. (A-7) consisti6 en estudiar los efectos del relajamiento muscular inducido por el pancuronium en el volumen del plasma circulante. Los individuos estudiados son recien nacidos con un peso mayor a 1700 gramos, que necesi­ taron de ayuda para respirar durante las primeras 24 horas despues de nacer y cumplieron con otros criterios cHnicos. Cinco recien nacidos paraIizados con el pancuronium y siete recien nacidos no tratados presentaron las siguientes estadisticas en la segunda de las tres mediciones del volumen de plasma (ml) hecha durante la respiraci6n mecanica.

Paralizados No tratados

48.0. 56.7

8.1

8.1

La segunda medici6n, para el grupo tratado, ocurri6 de 12 a 24 horas despues de la primera dosis de pancuronium. Para el grupo no tratado, las mediciones se hicieron de 12 a 24 horas despues de iniciar la respiracion mecanica. 6.4.2 Zuckery Archer (A-8) afirman que la N-nitrosobis (2-oxopropyl)amina (BOP) y las nitrosaminas /3-oxidizadas producen una alta incidencia de tumores de conductos pancreaticos en el hamster dorado sirio. Estudiaron los efectos en el peso sangufneo, en la glucosa del plasma, en la insulina yen los niveles de transamina glutamico-oxaloacetica del plasma (GOT) de los hamsters expuestos in vivo a la BOP. Los investigadores reportaron los siguientes resultados en ocho animales tratados y 12 sin tratamiento:

Variable

Glucosa del plasma (mglgl)

Sin tratamiento

101 ± 5

Con tratamiento

74± 6

FUENTE: Peter F. Zucker y Michael C. Archer, "Alterations Pancreatic Islet Function Produced by Carcinogenic Nitrosamines in the Syrian Hamster", AmericanJournal

o/Pathology, 133, 573-577.

Los datos son la media de la muestra ± la estimaci6n del error estandar de la media de la muestra.

6.4.3

Los objetivos de un estudio de Davis et al. (A-g) son evaluar 1) la eficacia del programa auto ayuda "momento para dejar de fumar" cuando se utiliza con base de uno a uno en el hogar, y 2) la viabilidad de ensefiar temicas para abandonar el habito de fumar a los estudiantes de enfermerfa en bachillerato. A estudiantes graduados de enfermerfa inscritos en dos cursos de metodologia de la investigacion, de la Universidad de Ottawa, se les invit6 a participar en el proyecto. Se aplic6 un cuestionario de opcion multiple para abandonar el habito de fumar a 120 estudiantes de enfermeria que participaron y a otros 42 estudiantes que no participa­ ron antes ni despues del estudio. Se calcularon las diferencias entre las calificaciones antes y despues del estudio, as! como las siguientes estadisticas a partir de las diferencias:

EJERCICIOS

Grupo

Media

Desviaci6n estandar

Participantes (A) . No participantes (B)

21.4444 3.3333

15.392

14.595

175

6.4.4 El doctor Ali Khraibi (A-IO), de la CHnica y Fundaci6n Mayo, condujo una serie de experi­ mentos con el fin de evaluar las respuestas diureticas y natiureticas de ratas Okamoto espon­ taneamente hipertensivas (REB) y ratas Wistar-Kyoto (WRY) para dirigir incrementos en la presion hidrostatica renal intersticial (PBRI). Para aumentar la PBRI se utiIiz6 la expansi6n directa del volumen renal intersticial (DRIVE) a traves de una matriz implantada cronicamente en el rinOn. Entre los datos registrados durante el estudio estan las siguientes mediciones de excreci6n de sodio a traves de la orina (UNa V) durante el periodo de DRIVE:

Grupo REB 2WKY

6.32,5.72,7.96,4.83,5.27

4.20,4.69,4.82, 1.08,2.10

FUENTE: Publicada con autorizaci6n del Dr.

Ali A. Khraibi.

6.4.5 Osberg y Di Scala (A-II) realizaron un estudio centrado en la eficacia de los cinturones de seguridad para reducir 1esiones entre sobrevivientes de accidentes automoviHsticos interna­ dos en hospitales, con edades de 4 a 14 afios. El estudio compar610s resultados de 123 ninos que utilizaron el cintur6n contra 290 que no 10 utilizaron entre aquellos que se vieton en­ vueltos en tales accidentes y que fueron hospitalizados. El informe con tenia la siguiente estadistica del numero de dfas en la unidad de cuidados intensivos:

Grupo

Media

Utiliz6 el cintur6n No utiliz6 el cintur6n 6.4.6

Error estandar estimado

.83 1.39

.16

.. 18

La medicion del diametro transversal del coraz6n de hombres y mujeres adultos presenta los siguientes resultados:

x

Grupo

Tamafto de Ia muestra

(cm)

Varones Mujeres

12 9

13.21 II.OO

s (cm) 1.05

1.01

Considere que las poblaciones siguen una distribucion normal con variancias iguales.

176

CAPITULO 6 ESTIMACION

6.4.7 Veintiruatro animales de laboratorio con deficiencia de vitamina D fueron divididos en dos grupos iguales. EI grupo 1 recibi6 un tratamiento consistente en una dieta que proporciona­ ba vitamina D. EI segundo grupo no fue tratado. AI termino del periodo experimental, se midieron las concentraciones de calcio ensuero, obteniendose los siguientes resultados: Grupo tratado: Grupo sin tratamiento:

X

11.1 mg/ 100 ml,s

= 1.5

x = 7.8 mg / 100 ml, s = 2.0

Considere que las poblaciones siguen una distribuci6n normal con variancias iguales. 6.4.8 Ados grupos de nifios se les hicieron pruebas de agudeza vi~ual. El grupo 1 estuvo formado por 11 nifios que recibieron la atenci6n de medicos privados. La calificaci6n media para este grupo fue de 26 con una desviaci6n estandar de 5. El segundogrupo, que incluy6 14 nifios que recibieron atenci6n medica por parte del departamento de salud publica, tuvo una cali­ ficaci6n promedio de 21 con una desviaci6n estandar de 6. Suponga que las poblaciones siguen una distribuci6n normal con variancias iguales.

6.4.9 El tiempo promedio de estancia de una muestra de 20 pacientes dados de alta de un hospital general es de siete dras, con una desviaci6n estaildar de dos dras. Una muestra de 24 paden­ tes dados de alta de un hospital de enfermedades 'cr6nicas tuvo un tiempo promedio de estancia de 36 dfas con una desviaci6n estindar de 10 dias. Suponga que la poblaci6n sigue una distribuci6n normal con variancias desiguales. 6.4.10 En un estudio de factores que se consideran responsables de los efectos adversos del taba­ quismo sobre la reproducci6n humana, se midieron los niveles de cio (nanogramos por gramo) en el tejido de la placenta de una muestra de 14 madres que fumaban y una muestra aleatoria independiente de 18 mujeres no fumadoras. Los resultados fueron los siguientes:

No fumadoras: to.O, 8.4, 12.8,25.0, 11.8, 9.8, 12.5, 15.4, 23.5, 9.4,25.1, 19.5,25.5,9.8,7.5, 11.8,12.2,15.0 Fumadoras: 30.0,30.1,15.0,24.1,30.5,17.8,16.8,14.8, 13.4,28.5, 17.5, 14.4, 12.5,20.4 ms probable que el nivel medio de cio registrado sea mayor entre las fumadoras que entre las no fumadoras? ~Por que se llegarfa a esta conclusi6n?

6.5 INTERVALO DE CONFIANZA PARA IA PROPORCION DE UNA POBIACION Muchas preguntas de interes para que el tecnico en salud tienen relacion con las proporciones de poblacion. ~Que propordon de padentes que redben un tipo espe­ cial de tratamiento se recuperan? ~Que proporcion de alguna poblacion tiene cierta enfermedad? ~Que propordon de una poblacion es inmune a derta enfermedad? Para estimar la proporcion de una poblacion se procede en la misma forma que cuando se estima la media de una poblacion. Se extrae una muestra de la poblacion de interes y se calcula su proporcion p. Esta se utiliza como el estimador puntual para la proporcion de la pobladon. Un intervalo de confianza se obtiene mediante la siguiente formula general: estimador ± (coefidente de confiabilidad) X (error estandar)

EJERCICIOS

177

En el capitulo anterior se vio que cuando np y n(1 - p) son mayores que 5, se puede considerar que la distribuci6n muestral de se aproxima bastante a una distribuci6n normal. Cuando se cumple con esta condici6n, el coeficiente de confiabilidad es algUn valor de z de la distribuci6n normal estandar. Esta visto que el error estandar es igual a (J p = p) / n. Puesto que p, que es el parametro que se trata de calcular, se desconoce. se debe utilizar como una estimaci6n. Asf, se estima (J j; por medio de ~ p(l":" P/n, y el intervalo de confianza de 100(1 - 0:.) por ciento para pesta dado por:

p

.,fi(l-

p

p± Z(I-1J./2)~P(l- P) Fn

(6.5.1)

Este intervalo se interpreta tanto desde el punto de vista practico como probabilistico. FJEMPLO 6.5.1

Mathers et al. (A-12) encontraron queen una muestra de 591 pacientes internados en un hospital psiquiatrico, 204 itieron que consuniieron marihuana al me­ nos una vez durante su vida. Se pretende construir un intervalo de confianza de 95 por ciento para la proporcion de individuos que consumieron marihuana durante su vida en la poblaci6n muestreada de los internos del hospital psiquiatrico. ,

..



,

p

Solucion: La mejor estima~i6n puntual para la proporci6Il de la poblaci6nes == 204/591 .3452: El tamafio de la muestra y hiestimacion de p tienen una magnitud suficiente parajustifK:ar el empleo de la distribucion nor­ mal estandar paraelaborar un intervalo de confianza. EI coeficiente de corifiabilidad que corresponde alnivel de confianza de .95 es 1.96 la estimacion del errorest:andar (Jp es ~p(l-p>/n =. (.3452)(.6548)/591 .0 1956.El intervalo de confianza para p, de acuerdo con estos datos, es:

.3452 ± 1.96(.01956)

.3452 ± .0383

..3069, .3835

Se puede decir que se tiene 95 por ciento de confianza de que la propor­ cion peste entre .3069 y .3835 ya que, al repetir el muestreo, casi 95 por ciento de los intervalos construidos en la forma de este intervalo inclu­ yen a la proporcion p real. Con base en estos resultados se espera, con una confianza de 95 por ciento, encontrar que entre 30.69 y 38.35 por ciento de los internados en el hospital psiquiatrico tiene antecedentes de consumo de marihuana. •

EJERCICIOS

Para cada uno de los siguientes ejercicios establezca la interpretacion prictica y probabilistica de los intervalos que se pide construir. Identifique cada componente del intervalo: la estima­ cion puntual, el coeficiente de confiabilidad yel error estandar., Explique por que los coefi­ cientes de confiabilidad no son los misInos para todos los ejercicios.

178

CAPITULO 6

ESTII\:lACI6N

6.5.1 En una investigaci6nde ninos maltratados en pacientes psiquiatricos, Brown y Anderson (A-IS) encontraron 166 pacientes en una muestra de 947, con antecedentes de abuso sexual y maltrato flsico. Construya un intervalo de confianza de 90 por dento para la proporci6n de la poblaci6n. 6.5.2 Catania et at. (A-14) obtuvieron datos respecto al comportamiento sexual de una muestra de hombres y mujeres solteros, con edades entre 20 y 44, residentes en areas geoijfaficas carac­ terizadas por tasas altas de enfermedades de transmision sexual e ingreso a programas de drogas. De 1229 encuestados, 50 por ciento respondieron que nunca utilizaron preservati­ vos. Construya un intervalo de confianza de 95 por ciento para la proporcion de la poblaci6n que nunca utiliza preservativos. 6.5.3 Rothberg y Lits (A-I 5 ) estudiaron el efecto del estres de la maternidad durante el embarazo en el peso del producto. Los individuos eran 86 mujeres blancas con antecedentes de estres que no tenfan faetores de riesgo medico u obstetrico conoddo de peso bajo del producto. Los investigadores eneontraron que 12.8 por dento de las madres estudiadas dieron a luz bebes que cubrfan el criterio de peso bajo. Construya un intervalo de confianza de 99 por ciento para la proporci6n de la poblaci6n. 6.5.4 En una muestra aleatoria simple de 125 varones desempleados, quienes desertaron de la escuela preparatoria entre las edades de 16 y 21 anos inclusive, 88 declararon que eran consumidores regulares de bebidas alcoh6litas. Construya un intervalo de eonfianza de 95 por ciento para la proporcion de la poblacion.

6.6 INTERVALO DE CONFIANZA PARA lA DIFERENCIA ENTRE lAS PROPORCIONES DE DOS POBlACIONES A menudo se tiene interes en conocer la magnitud de la diferencia entre las proporcio­ nes de dospoblaciones. Es posible que se quiera comparar, por ejemplo, entre hombres y mujeres, dos grupos de edades, dos grupos socioecon6micos 0 dos grupos de diag­ nostico con respecto a la proporcion que posee alguna caractenstica de interes. Un estimador puntual insesgado de la diferencia entre dos proporciones de las poblacio­ nes se obtiene.al calcular la diferencia de las proporciones de las muestras, PI P2' Tal como Se ha visto, cuando n 1 Yn 2 son de gran tamano y las proporciones de la poblacion no estan muy cerca de 0 0 de 1, es posible aplicar el teorema del limite central y utilizar la teona de la distribucion normal para obtener los intervalos de con­ fianza. EI error estandar de la estimacion se calcula: mediante la siguiente formula:

dado que, como regIa, se desconocen las proporciones de Ia poblacion. Un interva­ P2 se obtiene as!:

10 de confianza de 100(1 - a) por ciento para PI

(6.6.1)

Es posible interpretar este intervalo desde elpunto de vista probabiHstico y practico.

EJERCICIOS

179

EJEMPLO 6.6.1 Borst et al. (A-16) investigaron la relaci6n de desarrollo del ego, edad, sexo y diag­ n6stico de .suicidio entre los internos adolescentes de la unidad de psiquiatria. La muestra consistia en 96 varones y 123 niiias con edades entre 12 y 16 aiios, seleccio­ nados de entre los internados en la unidad de adolescentes y niiios de un hospital psiquiatrico privado. Se reportaron 18 niiios y 60 niiias con intento de suicidio. Cons i­ derese el comportamiento de las niiias como el de una muestra aleatoria simple a partir de una poblaci6n similar de niiias, y que los j6venes, igualmente, pueden considerarse como una muestra aleatoria simple extraida de una poblaci6n similar de niiios. Para estas dos poblaciones, se pretende construir un intervalo de confian­ za de 99 por ciento para la diferencia entre las proporciones de los individuos con intento de suicidio. Soluci6n: Las proporciones para las niiias y niiios, respectivamente, son: Pc = 601 123 = A878y PB = 18/96 .1875. La diferencia entre las proporciones de lasmuestrases Pc PB = .4878 .1875 = .3003. El error estandar estimado de la diferenda entre las proporciones de las muestras es

(.4878)(.5122) '---~,~-~

(.1875)(.8125)

+ --'-----­

123

96

El factor de confiabilidad a partir de la tabla D es 2.58, de modo que el intervalo de confianza, con la f6rmula 6.6.1, es: .3003 ± 2.58(.0602) .1450,..4556 Se dene la confianza de 99 por dento de que, para las poblaciones muestteadas, la ptopord6n de intentos de suiddio entre las niiias exce­ de a lapropord6n de intentosde suiddio entre los varones por .1450 y .4556. Puesto que el intervalo no incluye al cero, se concluye que las dos proporciones de pobladones son diferentes. •

FJERCICIOS

Para cada uno de los siguientes ejercicios establezca las interpretaciones pnicticas y probabi­ listicas de los intervalos que se pide construir. Identifique cada componente del intervalo: la estimaci6n puntual, el coeficiente de confiabilidad y el error estandar. Explique por que los coeficientes de confiabilidad no son el mismo para todos los ejercicios.

6.6.1 Hargers et al. (A-17) del departamento de Salud PUblica y Ambiep.tal en. Amsterdam, condu­ jeron un estudio en el que los individuos eran consumidores de drogasinyectables (CDI). En una muestrade 194 consumidores de metadona regular de largo plazo (MLP), 145 eran varones. En una muestra de 189 CDIque no cons·umian MLP, 133 eran varones. Establezca las consideraciones necesarias acerca de las muestras ypoblaciones representadas, y constru­

180

CAPITULO 6

ESTlMACI6N

ya un intervalo de confianza de 95 por ciemo para la diferenda entre las proporciones de varones en las dos poblaciones. 6.6.2 Una investigaci6n de Lane et ai. (A-I8) valor6las diferencias en las pn'icticas de deteccion de cancer de seno entre muestras de mujeres predominantemente de bajos ingresos, con eda­ des de 50 a 75 anos, que lltilizan los servicios de c1inicas de sailld para todo el estado, y mlljeres de la misma edad residentes en ciudades donde las c1inicas de salud son locales. De las 404 encuestadas, seleccionadas en toda la comunidad, 59.2 por ciento estuvo de acuerdo con el siguiente comentario acerca del cancer de pecho: "las mujeres prolongan su vida si detectan el cancer desde el inicio". De entre 795 usuarias de clinicas de salud en la mllestra, 44.9 por ciento estuvo de acuerdo. Establezca las suposiciones apropiadas para elaborar un intervalo de confianzade 99 por ciento para la diferencia entre las dos proporciones de las poblaciones de interes. 6.6.3 Williams et at. (A-19) encuestaron a una muestra de 67 medicos y 133 enfermeras con fami­ liares farmaco/dependientes. EI prop6sito del estudio era evaluar la influencia en los medi­ EOS y enfermeras de estar estrechamente involucrados con una 0 mas personas farmaco/ dependientes. Cincuenta y dos medicos y 89 enfermeras dijeron que vivian con personas farmacoldependientes que adversamente afectaban 8U trabajo. E8tablezca todas las conside­ raciones que crea necesarias para construir un intervalo de confianza de 95 por ciento para la diferencia entre las proporciones en las dos poblaciones de trabajadores que se espera esten adversamente afectados por vivir con personas farmaco/dependientes. 6.6.4 Aronow y Kronzon (A-20) identificaron los factores de riesgo coronado entre hombres y mujeres en una dinica de cuidados de la salud a largo plazo. De los 215 individuos negros, 58 tienen diabetes mellitus al igual que 217 individuos blancos de 1140. Elabore un intervalo de confianza de 90 por ciento de confianza.para la diferencia entre las proporciones de las dos poblaciones. t:!Cuaies son las poblaciones correspondientes? ~Que consideraciones son necesarias para hacer valido el procedimiento de inferencia?

6.7 DETEHMINAUON DEL TAMANO DE LA MUESTRA PARA LA ESTIMACIONDEIAS MEDIAS La pregunta de que tan grande debe ser una muestra surge inmediatamente al inicio del planteamiento de cualquier encuesta 0 experimento. Esta es una pregun­ ta importante y no se debe tratara la ligera. Tomar una muestra mas grande de 10 necesario para obtener los resultados deseados es un desperdicio de recursos, mien­ tras que, por otro lado, las muestras demasiado pequenas con frecuencia dan resul­ tados que carecen de uso practico. En esta secci6n se estudia c6mo determinar el tamano de la muestra de acuerdo con la situaci6n. A continuaci6n se proporciona un metodo para determinar el tamano de la muestra que se requiere para estimar Ia media de la poblaci6n yen la siguiente secci6n se aplica este metodo para deter­ minar el tamano de la milestra cuando se desea estimar la proporci6n de una po­ blaci6n. Mediante extensi<mes directas de estos metodos, es posible determinar el tamano necesario de las muestras para situaciones mas complicadas. Objetivos El objetivo de la estimaci6n porintervalos es el de obtener intervalos estrechos con alta confiabilidad. Si se observan los componentes ~e un intervalo de confianza,se veque 8U dimension esta determinada por la magnitud de la cantidad (coeficiente de confiabilidad) x (error estandar)

6.7

DETERMINACION DEL TAMANO PARA LA l\-IUESTRA·

131

ya que lamagnitud total del intervalo de confIanza es eldoble de esta cantidad. Se aprendi6 que a esta cantidad, generalmente, se Ie llama precisi6n de la estimaci6n o margen de error. Para un error estandar dado, incrementar la confIabilidad signi­ fIca un coefIciente con mayor confIabilidad. Y un coefIciente con mayor confIabilidad produce un'intervalo mas amplio. Por otra parte, si se ftia el coefIciente de confIabilidad, la unica manera de redudr la amplitud del intervalo es la reducci6n del error estandar. Dado que el error estandar es igual a (J I:;J;;, y como (J es una constante, la unica forma de obtener un error estandar menor es tomar una muestra grande. ~Que tan grande debe'ser la muestra? Esto depende del tamafio de (J, la desviad6n estandar de la poblaci6n, asi como' del grado de confIabilidad y dimensi6n del intervalo deseados. Suponga que se desea obtener un intervalo que se extienda d unidades hacia uno y otro lado del estimador. Ellose enuncia: d:::: (coefIciente de confIabilidad)

X

(error estandar)

(6.7.1.)

Si el muestreo es con reemplazos, a partir de una poblaci6n infInita 0 de una que sea 10 sufIcientemente grande como para ignorar la correcci6n por poblaci6n fInita, la ecuaci6n 6.7.1 se transforma en: (J

d

z-

-r;;

(6.7.2)

la cual, cuando se despeja n, nos da:

d2

(6.7.3)

Cuando el nmestreo se haces'in reemplazos a partir de una poblaci6n fInita y pe­ quefia, se requiere de la correcci6n por poblaci6n fInita, y la ecuaci6n 6.7.1 se transforma en: d

(J~

fN~

(6.7.4)

que al despejar n, resulta en:

n::::-----­ d 2 (N 1) + Z2(J2

(6.7.5)

Si puede omitirse la correcci6n por poblad6n fInita, la ecuaci6n 6.7.5 se re­ duce a la ecuaci6n 6.7.3.

Estillluci6n de (J' 2 Las f6rmulas para el tamafio de la muestra requieren del conocimiento de (J2 pero, como ya se ha sefialado, la varian cia de la poblaci6n casi

132

CAPITULO 6

ESTlMACION

siempre sedesconoce. Como resultado, esnecesarioestimar (J2. Las fuentes de esti­ maci6n de(J2 que se utilizan con mas frecuencia son las siguientes:

1. Se extrae una muestra pilato 0 prel~l11inar de lapoblaci6n y se puede utilizar la variancia calculada a partir de esta muestra como unaestimaci6n de (J2. Las observaciones uti lizadas en la muestra piloto se toman como parte de la mues­ trafinal, de modo que n (el tamaiio calculado de la muestra) n 1 , (el tamaiio de la muestra piloto) n2 (el numero de observaciones necesarias para satisfacer el requerimiento total del tamaiio de la muestra). 2. A partir de estudios anteriores osimilares es posible obtener estimaciones de (J2. 3.Si se cree que la poblaci6n de la.cual se extrae la muestra.posee una distribu­ ci6n aproximadamente nqrmal, se puede aprovechar el hecho de que la am­ plitud es aproximadamente igual a 6 desviaciones estandar y calcular (J "" R/6. Este metodo requiere aIglin conocimiento acerca de los valores minimo y maximo de la variable en la poblaci6n. EJEMPLO 6.7.1

Un nutri6logo del departamento de salud,. al efectuar una encuesta entre una po­ blacien de muchachas adolescentes con e1 fin de determinitr su ingesti6n diaria promedio de proteinas (medidas en gramos), busc6 el consejo de un bioestadistico con respecto al tamaiio de la muestra que deberfa tomar. ~Que procedimiento debe seguir el bioestadistico para asesorar al nutri610go? Antes de que el estadistico pueda ayudar el nutri6logo, este debe proporcionar tres elementos de informaci6n: h dimensi6n deseada del intervalo de confianza, el nivel de confianza deseado y la magnitud de la variancia de la poblaci6n.

Soludon: Suponga que el nutri6logo requiere un intervalo con una dimensi6n de aprQximadamente 10 gramos, es decir, la estimaci6n se deberfa encon­ trar alrededor de 5 gramos de la media de la poblaci6n en ambas direc­ ciones. En otras palabras, se desea un margen de error de 5 gramos. Suponga que se decide por un coeficiente de confian7..a de .95 y que con base en su experiencia previa, el nutri6logo percibe que la desviaci6n estandar de la poblaci6n es probablemente de alrededor de 20 gramos. EI estadfstico dispone ya de la informaci6n necesaria para calcular el tamaiio de la muestra: z 1.96, (J = 20 y d 5. Suponga que el tamaiio de la poblaci6n es grande, asf queel estadistico puede ignorar la correc­ ci6n por poblaci6n finita y utilizar la ecuaci6n 6.7.3. Con las sustitucio­ nes adecuadas, el valor de n se calcula como

Se recomienda que el nutri610go tome una muestra de tamafio 62. AI calcular el tamaiio de una muestra a partir de las ecuaciones 6.7.3 0 6.7.5, el resultado se redondea al siguiente nurnero entero mayor si los calculosdan un numerocon decimales. •

6.8

DETERMINACION DEL TAl'\1A.:NO PARA LAS PROPORCIONES

183

EJERCICIOS ,

'

6.7.1 La a de un hospital desea estimar el peso medio de los bebes nacidos en su hospital. Si se desea un intervalo de confianza de 99 por dento con una amplitud de 1 libra, ~que tan grande debe ser la muestra de los registros de nacimiento? Suponga que un estima­ , dor razonable para (J es 1 libra. ~De que tamano debe ser la muestra si el coeficiente de confiabilidad se hace descender a .95? '6.7.2 El director de la secdon de control dela rabia del departamento de salud publica, desea extraer una muestra de los registros de mordidas de perro reportadas durante el transcurso del ano anterior para estimar la edad media de las personas mordidas. Requiere un intervalo de confianza de 95 por dento, decide utilizar un valor de 2.5 para d y, a partir de estudios anteriores, estima que la desviacion estandar de la poblacion esta alrededor de los 15 anos. ~Que tan grande debe ser el tamano de la muestra? 6.7.3 Un medico desea conocer el valor medio de glucosa en la sangre en ayunas (mg/lOO ml) de pacientes atendidos en una clinica para diabeticos durante el transcurso de los ultimos 10 anos. Determine el numero de registros que el medico debe examinar para obtener un inter­ valo de confianza de 90 por ciento para 11 si la dimension requerida para el intervalo es de 6 unidades y una muestra piloto presenta una varian cia de 60. 6.7.4 Se deseaestimar la edad media en la que a los padentes de esclerosis multiple se les diagnos­ tico el padecimiento por primera vez. Se requiere un intervalo de confianza de 95 por dento con una dimension de 10 anos. Si la variancia de la poblaci6n es de 90, ~que tan grande debera ser la muestra?

6.8 DETERMINACION DELTAMANO DE lA MUESTRA PARA lA ESIDIACION DE lAS PROPORCIONES EI metodo para estimar el tamafio de la muestra cuan'do se requiere estimar la pro­ porcion de una poblacion es esencialmente el mismo que se describio para estimar la media de una poblacion. Se aprovecha el hecho de que la mitad del intervalo desea­ do, d, se puede igualar al producto del coeficiente de confiabilidad y el error estandar. Si se supone que el muestreo ha sido hecho de manera aleatoria y que existen condiciones que garanticen que la distribuci6n de sea aproximadamente normal, se obtiene la siguiente formula para n cuando el muestreo es con reemplazo, cuan­ do se realiza'a partir de una poblacion infinita 0 ruando la poblacion muestreada es 10 suficientemente grande como para hacer innecesario el uso de la correcci6n por poblacion finita:

p

n

(6.8.1)

dondeq = I-p. Si la correccion por poblacion finita no puede descartarse, la formula adecua­ da paran es:

n

(6.8.2) 2

d (N -1)+z2pq

euan do N es grande en comparacion con n (es decir, n IN::; .05) se puede pasar por alto la correccion por poblacion finita, y la ecuacion 6.8.2 se reduce a la ecuacion 6.8.1.

184

CAPITULO 6

ESTIMACION

Estimacion de p Como puede observarse, ambas formulas requieren que se conozca P" que es la prop orcion de poblacion que posee la caracteristica de interes. Obviamente, dado que este es el panimetro que se desea estimar, sera desconocido. Una solucion para este problema consiste en tomar una muestra piloto y calcular una estimacion para utilizarla en lugar de p dentro de la formula para n. Algunas veces el investigador tendra nocion de algUn limite superior para p que podra uti­ lizar en la formula. Par ejemplo, si se desea estimar la proporcion de alguna pobla­ cion que presenta cierta discapacidad, es posible que se crea que la proporcion real no puede ser mayor que, digamos, .30. Se sustituye entonces p por .30 en la formu­ la para n. Si es imposible obtener una mejor estimacion, se puede igualar p a .5 y resolver para n. Dado que p .5 en la formula proporcionael maximo valor de n, este procedimiento dara una muestra 10 suficientemente grande para alcanzar la confiabiIidad y la dimensi6n del intervalo deseadas. Sin embargo puede ser mas grande de 10 necesario y resultar mas costosa que si se dispusiera de una mejor estimacion de p. Este procedimiento se debe utilizar solamente si no se puede lle­ gar a una mejor estimacion de p. FJEMPLO 6.8.1 Se planea realizar una encuesta para determinar que proporcion de fami1ias en cierta area carece de servicios medicos. Se cree que la proporcion no puede ser mayor que .35. Se desea un intervalo de tonfianza de 95 por ciento con d = .05. ~De que tamano se debe seleccionar 1a muestra de familias?

Solucion: Si se omite la correcci6n por poblacion finita, se tiene n

(1.96)2(.35)(.65) =349.6 (.05)2

..

Por 10 tanto, e1 tamano de la muestra es de 350.

•

FJERCICIOS 6.8.1 Un epidemiQlogo desea saber que proporci6n de adultos que viven en una gran area metropo­ lilmla tienen el subtipo ay del virus B de la hepatitis. Detennine el tamano de la muestra que pudiera ser necesario para estimar una proporci6n real cercana a .03, con una confianza de 95 por demo. Se sabe que en un area metropolitana similar, la proporci6n de adultos con esa earacterfstica es de .20. Si los datos para otra area metropolitana no estuvieran disponibles y no se pudiera obtener una muestra piloto, (eual sena el tamano requerido de la muestra? 6.8.2 Se planea realizar una encuesta para determinar que proporci6n de los estudiantes de se­ cundaria de un sistema escolar metropolitano han fumado regularmente marihuana. Si no se euenta con una estimaei6n de p de estudios anteriores, no se puede extraer una muestra piloto; se desea un eoefieiente de eonfianza de .95 y se decide utilizar el valor de d .04. Determine el tamano adecuado de la muestra. ~De que tamano debera ser la muestra para obtener un intervalo de eonflanza de 99 por demo? 6.8.3 EI de un hospital desea saber que proporei6n de paeientes dados de alta estan inconformes con la atend6n redbida durante su hospitalizaci6n. Si d = .05, el coeficiente de

6.9

185

INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA VARIANCIA DE POBLACIONES

confianza es de .95 y no se dispone de ninguna otra informacion, ~que tan grande debe ser la muestra? ~Que tamafio debe tener si el valor de pes de aproximadamente .25? 6.8.4 Una agencia de planificacion de la salud desea saber, en una region geognifica determinada, que proporcion de pacientes itidos en hospitales para tratamiento de traumatismos aban­ donaron el hospital por defundon. Se requiere de" un intervalo de confianza de 95 por dento con una amplitud de .06, y a partir de otra evidencia, se estima que la proporcion de la poblaci6nes de .20. ~Que tan grande debe ser la muestra?

6.9 INTERVALO DE CONFIANZA PABA lA VARIANCIA DE POBlACIONES CON DISTRIBUCION NORMAL Estimaci6n puntual de la variancia de la poblaciOn En las secciones anteriores se sugiri6 que cuando se desconoce Ia variancia de la poblaci6n es posi­ ble utilizar la variancia de la muestra como un estimador. Es posible que ellector se pregunte respecto a la caUdad de este estimador. Se ha estudiado s610 un criterio de bondad, el de ser insesgado, asi que es necesario revisar si la variancia de la mues­ tra es un esthnador insesgado de la variancia de la poblaci6n. Para ser insesgado, el valor promedio de la variancia de la muestra sobre todas las muestras posibles debe ser iguala la variancia de la poblaci6n . Esto es, debe cumplirse la expresi6n E(S2) (j2. Para ver si esta condici6n se cumple en una situaci6n particular se considera el ejemplo de la secci6n 5.3 para obtener una qistribuci6n muestral. En la tabla 5.3.1 se presentan todas las muestras posibles de tamano 2 a partir de la poblaci6n for­ mada con valores 6,8, 10, 12 Y 14. Recuerde que dos medidas de dispersi6n para esta poblaci6n se calcularon como

(j2

=

11)2

L(X i -

r-

= 8 Y S2 =

N

L( X

11)2

r-

'I

=10

N-l

Si se calcula la variancia de la muestra S2 = L(X; x)2j(n 1) para cada una de las muestras posibles que aparecen en la tabla 5.3.1, se obtienen las variancias muestrales de la tabla 6.9.1.

TABlA 6.9.1 Variancias calenladas a partir de las mnestras de la tabla 5.3.1 Segundaextraccion

8

10

12

14

0

2

8

0

2

18 8

32

2

8 18

2

0

2

8 18

2

0

2

8

2

0

6

Primera extraccion

6 8 10 12 14

32

18 8

186

CAPjTUL06 ESTIMACION

Muestreo con reemplazos Si el muestreo es con reemplazos, el valor espera­ do de 52 se obtiene tomando la media de todas las variancias posibles de las mues­ tras en la tabla 6.9.1. Cuando se hace esto, se obtiene:

L s2

0 + 2 + ... + 2 + 0

N"

25

E(S2)=_._' =

200 =-=8 25

y se aprecia, por ejemplo, que cuando el muestreo es con reemplazos E(S2) = cr 2, donde S2 = L(xi -;:W /(n -1) y cr 2 L(Xi 11)2/ N. .

Maestreo sin reemplazos Si se considera el caso donde el muestreo es sin reemplazos, el valor esperado de S2 se obtiene al tomar la media de todas las variancias por encima (0 por abajo) de la diagonal principal. Esto es 2+8+···+2

100

lO

lO

10

que, tal como se observa, no es igual a cr2 sino igual a S2 L(X, 11)2 /(N -1). Estos resultados son ejemplos de principios generales, ya que es posible mos­ trar en terminos generales que: E(S2) = cr2, cuando el muestreo se realiza con reemplazo

E(5 2) = S2, cuando el muestreo se realiza sin reemplazo

Cuando N es grande, N 1 Y N son aproximadamente iguales y, en conse­ cuencia, cr2 y S2 serfm aproximadamente iguales. Estos resultados justifican el uso de S2 = L(xi · :%)2 /(n -1), cuando se calcula la variancia de la muestra. Asimismo, debe notarse que, a pesar de que 52 es un estimador insesgado de cr2 , s no es un estimador insesgado de cr. Sin embargo, el sesgo disminuye rapidamente a medida que aumentan. Estimacion por ildervalos de la variancia de anapoblacion Con una estimaci6n puntual disponible, resulta 16gico preguntarse acerca de la cons­ trucci6n de un intervalo de confianza para la variancia de una poblaci6n. El exito al construir un intervalo de confianza para cr2 depende de la capacidad para encon­ trar una distribuci6n muestral adecuada. La distribuciOn deji-cuadrada

En general, los intervalos de confianza para

cr2 se basan en la distribud6n muestral de (n - l)s2/cr2 • Si se extraen muestras de tamano n de una poblaci6n con distribuci6n normal, esta cantidad tiene una distri­ buci6n conocida como distribuci6n ji-cuadrada (x2) con n 1 grados de libertad. En el capitulo siguiente se habIanl mas acerca de esta distribud6n, aqui s610 se did. que esta es la distribuci6n que sigue la cantidad (n - 1)s2/cr2 y que resulta util para calcu­ lar los intervalos de confianza para cr2 cuando se cumple el supuesto de que la pobIaci6n sigue una distribuci6n normal.

6.9

INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA VARIANCIA DE POBLACIONF.S

187

FIGURA 6.9.1 Distribuciones deji-cuadrada para algunosgrados de libertad k (Fuente: utilizada con .autorizaci6n de Paul G. Hoel y Raymond]. ] essen Basic Statistics for Business and Economics, Wiley).

En la figura 6.9.1 se muestran algunas distribuciones ji-cuadrada para dife­ rentes grados de libertad. En la tabla F se encuentran los percentiles de la distribuci6n ji-cuadrada. Los encabezados de las columnas dan los valores de X2 ala izquierda de los cuales esta una proporci6n del area total bajo la curva igual a los subIndices de X2. Las denominaciones de los renglones son los grados de libertad. Para obtener un intervalo de confianza de 100(1 a) porciento para a l , se obtiene primero el intervalo de confianza de 1OO( 1 - a) por ciento para (n 1)s2/02. Para efectuar este procedimiento se seleccionan los valores X2 de la tabla F, de tal modo que a/2 quede a la izquierda del valor menor y a/2 quede a la derecha del valor mayor. En otras palabras, los dos valores de X2 se seleccionan de modo que a se divide en partes iguales entre las dos colas de la distribuci6n. Estos dos valo­ res de X2 se designan como X~12 y X!-(aI2) , respectivamente. Por 10 tanto, el intervalo de confianza de 100(1- a) porcientopara (n - 1)s2/02 esta dado por 2 Xa/2

<

(n -1)s2

a

2

2·

< XI-(aI2)

Ahora se utiliza esta ecuaci6n para obtener una f6rmula con 0 2 como unico termino centraL Primero, se divide cada termino por (n 1)s2 para obtener

188

CAPITULO 6 ESTlMACION

Si se aplica el elemento redproco en esta ecuaci6n, se obtiene (n -1)s2

2

(n -1)s2

-'------''-->(')'>-'-----''-­

X~/2

Xi'-(a/2)

N6tese que la direcci6n de las desigualdades cambian cuando se aplica el elemento redproco. Pero si se invierte el orden de los terminos se tiene (-I)s2

2

(n-l)s2

- - - < (')' < -'---'--­

X~-(a/2)

~/2

(6.9.1)

que es un intervalo de confianza de 100(1- a.) por ciento para (')'2. Si se toma la rafz cuadrada de cada termino de la ecuaci6n 6.9.1, se tiene el siguiente intervalo de confianza de 100(1 - a.) para la desviaci6n estandar de la poblaci6n:

n_--,1):.....S_2 < () < (n l)s2

1..0.<

~ X~a/2)

(6.9.2)

.

EJEMPLO 6.9.1 En· una investigacion de los efectos de dietas con densidad baja en colesterol lipoproteico, Rassias et al. (A-21) estudiaron a 12 individuos, hombres y mujeres, medianamente hipercolesterolemicos. Los niveles de colesterol (mmoVl) para estos individuos fueron: 6.0, 6.4, 7.0, 5.8, 6.0, 5.8, 5.9, 6.7, 6.1, 6.5, 6.3, 5.8. Se supone que los 12 individuos forman una muestra aleatoria simple extrafda de una pobla­ cion de individuos similares que sigue una distribucion normal. Se pretende esti­ mar, a partir de los datos de la muestra, la variancia de los nivelesdel colesterol del plasma en la poblacion, con un intervalo de confianza de 95 por ciento. Soluci6n: La muestra produce un valor para S2 .391868. Los grados de libertad son n - 1 = 11. Los valores convenientes para X2 a partir de la tabla F son Xf-(a/2)= 21.920 Y X;/2 3.1816. EI intervalo de confianza de 95 por ciento para (')'2 es

11(.391868) < (')'2 < 11(.391868). 21.9203.1816 .196649087 < ()2 < 1.35483656 EI intervalo de confianza para () es .4434 < (')' < 1.1640 . Se tiene un 95 por ciento de confiariza de que los panimetros esti­ mados estan dentro de los lfmites especificados, porque se sabe que a la larga, al muestrear varias veces, 95 por ciento de los intervalos construi­ dos, como se llustro, incluirfan los parametros respectivos. •

EJERCICIOS

189

Algunas precauciones Aunque este metodo para obtener los intervalos de confianza para cr2 se utiliza ampliamente, no carece de inconvenientes. Prime­ ro, la suposicion de normalidad para la poblacion de la cual se extrae la mues­ tra es muy importante, y los resultados pueden ser enganosos si se ignora esta suposicion. Otra dificultad con estos intervalos resulta del hecho de que el estimador no esta en el centro del intervalo de confianza, como en el caso del'intervalo de con­ fianza para ~. Esto se debe a que la distribudon de ji-cuadrada, a diferencia de la normal, no es simetrica. La consecuencia pnictica de ello es que el metodo descrito para la obtencion de los intervalos de confianza para cr2 no produce los intervalos de confianza mas cortos posibles. Tate y Klett (12) proporcionan tab las que pueden servir para veneer esta dificultad.

FJERCICIOS

6.9.1 Los objetivos del estudio de Kennedy yBhambhani (A-22) son utilizar las medidones psico­ 16gicas para determinar: la confiabilidad de la prueba de reerisayo del emulador de trabajo del equipo terapeutico de Baltimore durante tres tareas simUladas aplicadasen laintensidad de trabajo leve, medio y pesado, y examinar la validez de los criterios de las tareas al compa­ rarlas contra las tareas rea1es hechas en un laboratorio de ambiente contro1ado. Los 30 indi­ viduos son hombres sanos con eclades entre 18 y 35 anos. Los investigadores informaron una desviaci6n est:andar de .57 para 1a variable consumo pico de oxigeno (Umin) durante uno de 10s'procedimientos. Describa 1a poblaci6n, dela que fueron tornados los datos para 1a mues­ tra, para hacer inferencias. Construya un intervalo de confianza'de 95 por dento para la variancia poblacional de la variable consumo de oxigeno. 6.9.2 Kubic et al. (A-23) evaluaron los parametros hematol6gicos de 11 pacientes con la infeccion, docurnentada, de Bordetella pertussis. Los individuos estudiados son 11 ninos infectados, con edades entre un mes y 4.5 aDos. La cuenta de gl6bulos blancos (WBC)(x109/l) en los sujetos de estudio son 20.2, 15.4,8.4,29.8,40.9, 19.7,49.5, 12.1,32.0,72.9, 13.5 (Fuente: Virginia L. Kubic, Paill T. Kubic y Richard D. Brunning, "The Morphologic and Immunophenotypic Assessment of the Lymphocytosis Accompanying Bordetella pertussis Infection", AmericanJoumal o/Clinical Pathology, 95, 809-815). Describa la poblad6n de la que podran tomarse los datos para hacer inferencias. Construya un intervalo de confianza de 90 por dento para la varian cia de la cuenta de gl6bulos blancos para esta poblaci6n. 6.9.3 Se calcul6la capacidad vital forzada de 20 varones adu1tos sanos. La variancia de la muestra fue de 1,000,000. Construya intervalos deconfianza de 90 por ciento para cr2 y cr. 6.9.4 En un estudio de los tiempos de circulaci6n sangufnea en el miocardio, se obtuvieron los tiempos de circulaci6n aparente en una muestra de 30. pacientes con enfermedad arterial coronaria. Se encontr6 que la variancia de la muestra es de 1.03.Construya interval os de confianza de 99 dento para cr2 y cr. 6.9.5 Una muestra de 25 hombres fisica y mentalmente sanos particip6 en Un experimento acerca del sueiio en el cual se registr6 el porcentaje del tiempo total transcurrido durante cierta etapa del sueiio en cada uno de los participantes. La variancia calculada a partir de los datos de la muestra es 2.25. Construya intervalos de confianza de 95 por ciento para cr y ()'2,

190

CAPITULO 6 ESTIMACION

6.9.6 Se midieron las concentraciones de hemoglobina en 16 ani males expuestos a un compuesto quimico nocivo. Se registraron los siguientes valores: 15.6, 14.8, 14.4, 16.6, 13.8, 14.0, 17.3, 17.4, 18.6, 16.2,14.7,15.7, 16.4, 13.9, 14.8, 17.5. Construya intervalos de confianza de 95 por ciento para cr2 y cr. .' 6.9.7 Veinte muestras de la calidad del aire, tomadas en una misma regi6n durante un periodo de 6 meses, presentaron las siguientes cantidades de partfculas suspendidas de materia (micro­ gramos por metro cubico de.aire): 68 42 30 28 79

22 24 44 43. 74

36 28 28 45 57

32 38 27 50 21

Considere que estas mediciones constituyen una muestra aleatoria a partir de una poblaci6n que sigue una distribuci6n normal, para construir los intervalos de confianza de 95 por ciento para la variancia poblacional.

6.10 INTERVALO DE COr\1f1ANZAPARAlARAZON DE lAS VARIANCIAS DE DOS POBlACIONES CON DISTRIBUCION NORMAL Con frecuencia se tiene iriteres en comparar dos variancias, y una manera de hacer­ 10 es obtener su razon, <5~ 1<5~. Si lasdos variancias son iguales, gU razon sera igual a 1. PorIo general, las variancias de las poblaciones sondesc~nocidas y, en conse­ cuencia, todacomparacion que haga debera basarse en las variancias de las mues­ tras. Para ser espedficos; es posible que se pretenda estimar la razon de las variancias de dos poblaciones. En la seccion 6.4 se indica que el uso valido de la distribucion t para elaborar los intervalosde confianza para la diferencia entre las medias de dos poblaciones requiere que las variancias sean iguales. Si el intervalo de confianza para la razon de las variancias de dos poblaciones incluye a 1, se concluye que las variancias de las dos poblaciones puede ser, de hecho, iguales. Una vez mas, dado que esta es una forma de iriferencia, se debe confiar en alguna distribucion muestral; en este caso la distribucion de (S12 1<5f) I( si 1<5~) se utiliza siempre que se satisfagan ciertos supuestos. Dichos supuestos son que S12 y si sean calculados a partir de muestras independientes de tamafto n 1 y n 2 , respectivamente, y que dichas mues­ tras sean extraidas de poblaciones con distribucion normal. Se utilizaa S12 para designar a la mayor de las dos variancias .. La distribucion F Si los supuestos son satisfechos, (S12 1<5n I(s; I <5~)sigue una distribuci6n conocida Como distribuci6n F. En un capitulo posterior se estudia el tema con mayor detalle, pero hay que notar que esta distribuci6n depende de dos valores para los grados de libertad, uno que corresponde al valor n] - J, utilizado paracalcular Sj2, Y el otro valor correspondiente a n2 - 1 usado para calcular si. Comunmente se les conoce como grados de libertad del numerador y grados de libertad del denominador. La figura 6.10,1 muestra algunas distribuciones F para diferentes

6.10

INTERVALO DE CONFIANZA PARA LA RAZON DE LAS VARIANCIAS

191

(10;00)

1.0 0.8 0.6

w..

<;:::

0.4

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

F

Distribuci6nFpara varios grados de libertad. (De Documenta Geigy, Scientific Tables, septima edici6n. G.ortesfa de Ciba-Geigy Limited, Basel, Switzerland.)

FIGU8A6.10.1

combinaciones de los grados de libertad del numerador y del denominador. La tabla G contiene, para combinadones espedficas de grados de libertad y valores de a, los valotes de F ala derecha de las males se tiene al2 del area bajo la curva de F.

Intervalo de confianza para ai 10'; Para encontrar el intervalo de confian­ za de 100(1 - a) por dento para af / a~, se comienza con la expresion

donde FuJ2 YF HuJ2 ) son los valores, a partir de la tabla para la distribuci6n F, a la derecha y ala izquierda de los males, respectivamente, esta a/2 del area bajo la curva . . EI termino intermedio de la expresi6n puede reescribirse para obtener la siguiente ecuacion:

Si se divide entre

2 S1 /

s:, se tiene Fa/2 a~ F;-(a/2) --<-<--­ 2 S[ / s~ a~ S1 I s~

Con la aplicaci6n del redproco de los tres terminos se obtiene

192

CAPITULO 6 ESTlMACION

Ysi se invierte el orden se tiene el siguiente intervalo de confianza de 1OO( 1 - 0;) por ciento para O'f 10'; (6.10.1)

FJEMPLO 6.10.1

Goldberg et al. (A-24) realizaron un estudio para determinar si una dosis de dextroanfetamina podia tener efectos positivos sobre las emociones y la percepci6n de pacientes esquizofrenicos mantenidos a regimen de haloperidol. Entre las varia­ bles medidas estaba el cambio en el estado de tensi6n-ansiedad del paciente. Hubo n 2 = 4 pacientes que respondieron a la anfetamina, con una desviaci6n estandar para esta medici6n, de 3.4. Para los n l = 11 pacientes que no respondieron, se present6 una desviaci6n estandar de 5.8. Se considera que estos pacientes confor­ man las muestras aleatorias simples e independientes, extraidas de poblaciones con pacientes que presentan las mismas condiciones mentales. Se considera que la puntuaci6n del cambio de estado de tensi6n-ansiedad, sigue una distribuci6n nor­ mal en ambas poblaciones. Se pretende elaborar un intervalo de confianza de 95 por ciento para la raz6n de las variancias de las dos poblaciones. Soluci6n:

Se tiene la siguiente informacion: n2 = 4 n l = 11 (5.8)2 =33.64 si = (3.4)2 11.56 dJ; grados de libertad del numerador 10 dJ; = grados de libertad del denominador 3 0;= .05 F 025 .20704 F.9?5 = 14.42

st

Ahora, todo esta listo para obtener el intervalo de confianza de 95 por ciento para O'f I O'~ sustituyendo adecuadamente los valores en la expresi6n 6.10.1: 33.64111.56 O'f 33.64/11.56 ----- <- <----­ 14.42 O'~ .20704 0'2

.2018<-1 <14.0554 O'~

Las interpretaciones practica yprobabilistica para este intervalo pueden darse. Puesto que el intervalo .2018 a 14.0554 induye ai, es posiblecon­ • cluir que las variancias para las dos poblaciones son iguales.

Calculo de FI-f,If,l) Y 11,1/2 En este punto se debe hacer la engorrosa, pero inevita­ ble, explicaci6n de c6mo se obtienen los valores de F975 = 14.42 YF 025 .20704. El valor de F975 en la intersecci6n de la columna encabezada por dJ; lOy el rengl6n identificado con dJ; = 3 es 14.42. Si se tiene una tabla mas extensa para la distribu­ ci6n F, localizar a F 025 no representa problema alguno; simplemente, se localizarfa

EJERCICIOS

193

de la misma manera en que se localiz6 Fg75: se tomada el valor de la intersecci6n de la columna encabezada por lOy el rengl6n encabezado por 3. Para incluir cada percentil posible de la distribuci6n F se haria una tabla extremadamente grande. Sin embargo, por suerte, existe una relaci6n que permite calcular valores inferiores para el percentil a partir de esta limitada tabla. La relaci6n es la siguiente: 1

(6.10.2)

F;-o.,d[" d[,

Procedimiento: Se intercambian los grados de libertad del, numerador y denominador para localizar adecuadamente los valores de F. Para el problema mencionado se localiza 4.83, el cual se encuentra en la intersecci6n de la columna 3 y el reng16n 10. Ahora, se aplica el redproco de este valor, 1/4.83 .20704. En resumen, ellimite inferior de confianza (LCL, por sus siglas en ingles) y ellimite superior de confianza (UCL) para (]'~ I (]'~ son los siguientes: S2

1

S2

F0.12,d[, ,d[,

LCL=~--­ 2

S2

UCL = _ _--'-I_ _ s~ll F;-(0.12),d["d{, Otros procedimientos para hacer inferencias acerca de la igualdad de dos variancias cuando las poblaciones muestreadas no tienen una distribuci6n normal se pueden encontrar en ellibro de Daniel (13).

FJERCICIOS

6.10.1 El objetivo de un estudio realizado por Hahn et al. (A-25) era determinar si la prueba del aliento alcoh6lico era un metodo confiable para vigilar la absord6n de irrigante durante la prostatectomfa en pacientes vfctimas de la enfermedad pulmonar obstructiva cr6nica (COPD, por las siglas en ingles). Se consideraron a n[ = 7 pacientes vfctimas graves de COPD y a n 2 = 7 pacientes esencialmente libres de cualquier enfermedad pulmonar, como poblaci6n de controL Una de las variables medidas es el peso (en kilogramos). Los pesos correspondientes a los individuos de control son 74, 82, 94, 90, 98, 97 Y 84. Los pesos correspondientes a los individuos con COPD son 81, 58, 93, 58, 51, 96, Y 67. Se considera que estas muestras conforman muestras aleatorias simples e independientes extrafdas de dos poblaciones de pacientes con caractensticas similares: vfctimas graves de COPD y pacientes con funciones pulmonares esencialmente sanas. Se sup one que los pesos de los individuos en estas pobla­ dones siguen una distribuci6n normal. Elabore un intervalo de confianza de 95 por ciento para la raz6n de las variancias de las dos poblaciones. 6.10.2 Una de las investigaciones de Southwick et al. (A-26) tiene como prop6sito describir con mas precisi6n el componente emocional causante de trastornos de estres postraumatico (PTSD, si­ glas en ingles). Los individuos estudiados son varones internos en la unidad psiquiatrica del centro medico para la atend6n de excombatientes militares. Veintiocho individuos satisfudan el criterio de PTSD, pues eran soldados excombatientes de la guerra de Vietnam. Otros 17 indivi­

194

CAPITULO 6 ESTIMACION

duos eran victimas de muchos otros des6rdenes emocionales depresivos. Para valorar las medi­ das registradas, de los sintomas mas severos en 45 individuos, se utiliz6la escala de 21 puntos de clasificad6n de Hamilton para medir la depresi6n. La desviaci6n estandar de las calificacio­ nes para los padentes con PTSD fue de 9.90, y para los pacientes con trastomos depresivo grave la desviaci6n fue de 6.30. Formule las suposiciones necesarias respecto a las muestras y pobladones de las que podrian tomarse los datos para hacer inferencias. Construya un imer­ valo de confianza de 99 por ciento para la raz6n de las variancias de las dos poblaciones de ca1ificaciones obtenidas con la escala de dasificacion de Hamilton para medir la depresi6n. 6.10.3 Se analizaron estadisticamente los indices de ataques de apoplejfa de dos muestras de pa­

cientes que padedan infarto del miocardio. Las variancias de las muestras fueron de 12 y 10.

Hubo 21 pacientes en cada muestra. Construya un intervalo de confianza de 95 por ciento para la razon de las variancias de las dos poblaciones. 6.10.4 Treinta y dos adultos aHisicos sometidos a terapia del habla fueron divididos en dos grupos

iguales. EI grupo 1 recibio el tratamiento 1 y el grupo 2 recibi6 el tratamiento 2. EI anal isis

estadistico de los resultados de la eficacia de los tratamientos dio las siguientes variancias:

2 5 j = 8, s~ = 15.Construya el intervalo de confianza de 90 por dento para (j'~ / (j'~. 6.10.5 Se calcularon las variancias de las muestras para los volumenes de flujo (ml) de dos grupos

de pacientes que sufren de una alteraci6n en el tabique interauricular. Los resultados y tama­

flos de las muestras son los siguientes:

nj = 31,

512

= 35,000

n2

s~

20,000

41,

Construya el intervalo de confianza de 95 por dento para la raz6n de las dos variancias. 6.10.6 Se registraron las respuestas de las concentraciones de glucosa frente a la istracion de

glucosa oral en II pacientes con la enfermedad de Huntington (grupo 1) y en 13 individuos

de control (grupo 2). EI analisis estadistico de los resultados proporciono las siguientes

variancias de las muestras: Sj2 = 105 y si = 148. Construya el intervalo de confianza de 95 por

dento para la raz6n de las dos variancias.

6.10.7 Las mediciones de la secreci6n gistrica de icido clorhidrico (miliequivalentes por hora) en

16 individuos normales y en 10 individuos con ulcera duodenal, proporcionaron los siguien­

tes resultados:

Individuos normales: 6.3,2.0,2.3,0.5, 1.9, 3.2,4.1,4.0,6.2,6.1, 3.5, 1.3,1.7,4.5,6.3,6.2 Individuos con Ulcera: 13.7,20.6,15.9,28.4,29.4,18.4,21.1,3.0, 26.2,13.0 Construya un intervalo de confIanza de 95 porciento para la raz6n de las variancias de las dos poblaciones. ~Que suposiciones se deben tomar en cuenta para que este procedimiento sea vilido?

6.11 RESUNlliN En este capitulo se estudia una de las principales areas de la inferencia estadistica: la estimaci6n. Se estudian tanto las estimaciones puntuales como las de interval os. Se ilustran los conceptos y metodos relacionados con la construcci6n de los interva­ los de confianza de los siguientes parametros: medias, diferencia de dos medias, proporciones, diferencia entre dos proporciones, variancias y raz6n de dos variancias.

---~~

-----

....

PREGUNTAS Y EJERCICIOS DE REPASO

195

Tambien, se describe como determinar el tamafio de la muestra necesario para estimar la media y la proporcion de la poblacion con niveles espedficos de preci­ sion. Ademas, en este capitulo se indica que la estimacion de intervalos para los parametros de la poblacion son preferibles mas que las estimaciones puntuales, por­ que las afirmaciones de confianza pueden apegarse a la estimacion de intervalos.

PREGUNTAS YFJERCICIOS DE REPASO 1.

~Que

2.

~Por

es la inferencia estadlstica?

que es la estimaci6n un tipo importante de inferencia?

3. tQue es la estimaci6n puntual? 4. Explique el significado del termino "insesgado". 5. Defma los siguientes conceptos.

a) Coeficiente de confiabilidad d) Error estandar e) Estimador

b) Coeficiente de confianza

c) Precision

f) Margen de error

6. Escriba la formula general para un intervalo de confianza. 7. Enuncie las interpretaciones probabiHsticas y pnkticas de un intervalo de confianza. 8.

~Que

uso tiene el teorema de1limite central en la estimaci6n?

9. Describa la distribuci6n t. 10.
196

cAPiTULO 6 ESTIMACION

16. Con base en el problema anterior, ~que tan grande debe ser la muestra para estimar la proporci6n de poblaci6n dentro de .05 con un intervalo de confianza de 95 por ciento (.30 es la mejor estimaci6n disponible para p): a) si fuera posible pasar por alto la correcci6n por poblaci6n finita?

b) 8i no fuera posible pasar por alto la correcci6n por poblacion finita y N 1500?

17. En una encuesta dentalllevada a cabo por un grupo de salud, se solicito a 500 adultos que dijeran el porque de su ultima visita al dentista. De los 220 que tenlan una educaci6n inferior ala preparatoria, 44 senalaron que 10 hablan hecho por razones preventivas. De los restantes 280, quienes tenlan educadon preparatoria 0 un nivel superior, 150 sefialaron que 10 habian hecho por la misma raz6n. Construya un intervalo de confianza de 95 por ciento para J::t diferenda entre las dos proporciones de las poblaciones. 18. Un grupo de investigadores de cancer de mama reuni610s siguientes datos en cuanto al tamano de los tumores: Tipo de tumor

s

n

3.85 cm 1.95cm

21 2.80cm 1.70 cm

16 Construya un intervalo de confianza de 95 por ciento para la diferenda entre las medias de las poblaciones. 19. Se encontr6 que derto medicamento es eficaz para el tratamiento de las enfermedades pulmonares en 180 de los 200 casos tratados. Construya un intervalo de confianza de 90 por dento para la proporcion de la poblaci6n. 20. Setenta pacientes con ulceras con estancamiento en la pierna fueron divididos en dos grupos iguales. Cada grupo recibi6 un tratamiento distinto para el edema. AI finalizar el experi­ mento, la eficacia del tratamiento fue evaluada en terminos de reducci6n del volumen de la pierna, determinado por eI desplazamiento de agua. Las medias y desviaciones estandar de ambos grupos aparecen en la siguiente tabla: A B

Grupo (tratamiento) A B

s

95 cc 125 cc

25

30

Construya un intervalo de confianza de 95 por ciento para la diferencia entre las medias de las poblaciones. 21. 2Cual es el nive! promedio de bilirrubina en e! suero de los pacientes internados en un hospital para el tratamiento de la hepatitis? Una muestra de 10 padentes arroj610s siguien­ tes resultados: 20.5,14.8,21.3, 12.7, 15.2,26.6,23.4,22.9,15.7,19.2 Construya un intervalo de confianza de 95 por dento para la media de la poblaci6n. 22. Se midieron las concentraciones de pH de la saliva en dos muestras aleatorias independientes de ninos de escuela primaria. Los ninos de la muestra A no tenian caries, mientras que los ninos de la muestra B tenlan una alta incidencia de caries. Los resultados fueron los siguientes: A: 7.14,7.11,7.61,7.98,7.21,7.16,7.89, B: 7.36, 7.04, 7.19, 7.41, 7.10, 7.15, 7.36, 7.24,7.86,7.47,7.82,7.37,7.66,7.62,7.65 7.57,7.64,7.00,7.25,7.19 Construya un intervalo de confianza de 90 por ciento para la diferencia entre las medias de las poblaciones. Suponga que las variancias de las poblaciones son iguales. 23. Una muestra aleatoria de 12 pacientes que padedan insomnio, tomaron el medicamento A Otra muestra aleatoria independiente de 16 pacientes, con el mismo problema, recibio el

PREGUNTAS Y EJERCICIOS DE REPASO

197

medicamento B. El numero de horas de sueno experimentadas durante la segunda noche despues de iniciado el tratamiento son las siguientes: A: 3.5,5.7,3.4,6.9, 17.8,3.8,3.0,6.4,6.8,3.6,6.9,5.7 B: 4.5, 11.7, 10.8,4.5,6.3, 3.8, 6.2, 6.6, 7.1, 6.4, 4.5, 5.1,3.2,4.7,4.5,3.0

24.

25.

26.

27.

Construya un intervalo de confianza de 95 por ciento para la diferencia entre las medias de las poblaciones. Suponga que las variancias de ambas poblaciones son iguales. Milliez et at. (A-27) realizaron un estudio de embarazos de alto riesgo. Se trabajo con una muestra de 23 mujeres primerizas que tuvieron bebes con un peso de 2958 gramos y desvia­ cion estindar de 620. En una segunda muestra de 26 mujeres multiparas, la media y la desviaci6n est
b

Media

Desviaci6n esUindar

Vaginal

47

3325

514

Elabore un intervalo de confianza de 95 para la diferencia entre las medias. Establezca las suposiciones necesarias para que el procedimiento sea valido. 28. En un estudio de la funci6n de las grasas en la etiologia de enfermedades isquemicas del coraz6n se seleccionaron las siguientes poblaciones: 60 individuos varones entre 40 y 60 alios de edad, quienes habian tenido un infarto del miocardio, y 50 individuos varones apa­ rentemente sanos, de la misma edad y condicion social. Una de las variables de interes era la proporcion del acido linoleico (A. L.) en los acidos grasos trigliceridos del plasma de los individuos. Los datos para esta variable son los siguientes:

198

CAPiTULO 6

ESTIMACION

Individuos con infarto del miocardio Individuo

A.L.

Individuo

A.L.

Individuo

A.L.

1 5. 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57

18.0 16.8 8.9 8.3 24.0 16.9 8.7 16.9 14.1 16.4 6.9 15.6 7.9 9.7 15.4

2 6 10 14 18 22 26 30 34 38 42 46 50 54 58

17.6 12.9 15.0 4.8 16.8 15.1 15.6 5.7 15.1 10.7 6.5 10.9 2.8 15.2 17.8

3 7 11 15 19 23 27 31 35 39 43 47 51 55 59

9.6 14.0 9.3 6.9 12.1 6.1 12.3 14.3 10.6 18.1 17.7 13.0 15.2 10.1 12.6

Individuo A.L.

4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60

5.5 8.0 5.8 18.3 12.9 16.6 14.9 14.1 13.6 14.3 13.4 10.6 22.3 11.5 7.2

Individuos saludables Individuo

A.L.

Individuo

A.L.

Individuo

A.L.

1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49

17.1 32.7 18.9 5.8 19.3 29.6 12.4 16.4 18.5 51.7 22.4 13.2 29.0

2 6 10 14 18 22 26 30 34 38 42 46 50

22.9 9.1 20.3 15.2 25.6 18.2 15.4 23.1 27.6 20.5 27.1 22.1 20.2

3 7 11 15 19 23 27 31 35 39 43 47

10.4 20.1 35.6 22.2 42.4 21.7 21.7 19.0 25.0 25.9 11.1 13.5

Individuo A.L.

4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48

30.9 19.2 17.2 21.2 5.9 29.7 19.3 12.9 20.0 24.6 32.7 5.3

Elabore un intervalo de confianza de 95 por ciento para la d.irerencia entre las medias. cQue es 10 que sugieren estos datos respecto a los niveles de acido linoleico en las dos poblaciones muestreadas? 29. Osberg et al. (A-31) condujeron un estudio para identificar los factores que predicen si los

nifios con lesiones similares, tratados en clinicas de traumatologia, son 0 no dados de alta y transferidos al area de rehabilitaci6n intrahospitalaria. De entre los hallazgos de los investi­ gadores estan los siguientes: en una muestra de U5 individuos dados de alta de la clfnica de traumatologia y transferidos para rehabilitaci6n, 98.3 por ciento tuvieron lesiones cef.ilicas; 68.5 por ciento de 200 individuos dados de alta para regresar a sus hogares tuvieron heridas en la cabeza. Elabore un intervalo de confianza de 95 por dento para la diferencia entre las

-~-

.. ----~

PREGUNTAS Y EJERCICIOS DE REPASO

30.

31.

32.

33.

34.

35.

36.

199

proporciones de la poblaci6n. Establezca las suposiciones necesarias para que el procedi­ miento sea valido. Una investigaci6n de Steinhardt et al. (A-32) tiene dos prop6sitos. Primero, determinar si el nivel de actividad nsica y la salud cardiovascular estan relacionados con el ausentismo y solici­ tud de atenci6n medica entre los policfas durante un periodo de un ano. Segundo, determinar si los niveles moderados de actividad flsica y la salud estan inversamente asociados con la reduccion de ausentismo y solicitud de atencion medica. Los sujetos de estudio fueron los polidas de la ciudad de Austin del estado de Texas, Estados Unidos. Entre otros hallazgos, los investigadores reportaron que 65 individuos cuyo nivel de actividad flsica se dasifico como sedentario, tuvieron un ausentismo promedio de 10.04 dias por ano, y una desviaci6n estandar de 9.65. Para 275 individuos con actividad flsica de tres veces por semana, se obtuvo una media y una desviaci6n estandar de 6.04 y 6.59, respectivamente. Elabore un intervalo de confianza de 95 por ciento para la diferencia entre las medias. Establezca las suposiciones necesarias para que el procedimiento sea valido. (Que condusiones pueden obtenerse del resultado? En general, se prefieren los intervalos de confianza estrechos mas que los intervalos amplios. Se pueden elaborar intervalos de confianza estrechos por medio del uso de coeficientes de confianza pequenos. Para un conjunto dado de otras condiciones, (que pasa con el nivel de confianza cuando el coeficiente de confianza es pequeno? ~Que pasaria con la amplitud del intervalo y el nivel de confianza si se utilizara un coeficiente de confianza igual a cero? En general, un coeficiente de confianza alto se prefiere en lugar de un coeficiente menor. Para otro conjunto dado de condiciones, suponga que el coeficiente de confianza es de 100 por ciento. ~Cual seria el efecto de esta situacion en la amplitud del intervalo? EI investigador el Fiky et al. (A-33) midieron la fracci6n de la derivacion mediante un cateter en la arteria pulmonar de 22 pacientes sometidos a cirugia selectiva en la arteria coronaria. A partir de los resultados, los investigadores calcularon una media de 19.6 y elaboraron el intervalo de confianza de 90 por ciento para la media de la poblaci6n con puntos extremos de 18.8 y 20.4. (Cual puede ser el factor de confiabilidad adecuado para el intervalo, z 0 t? Justifique su elecci6n. ~Cual es la precision de la estimacion y el margen de error? Dunkan et at. (A-34) informaron acerca del estudio disenado para valorar la relaci6n de lactancia materna exdusiva, independiente de los factores de riesgo identificados, y la otitis media, aguda y recurrente durante los primeros 12 meses de vida. Los individuos estudiados fueron 1220 infantes que utilizaron un metodo de cuidados de salud. ~Cua! fue la poblacion objetivo? ,CuM fue la poblaci6n muestreada? Un estudio de Kay et at. (A-35) tiene como prop6sito determinar la seguridad y eficacia de la ablaci6n por radiofrecuencia como terapia definitiva de taquicardias auriculares primarias. Se estudiaron a 15 pacientes con arritmias auriculares primarias, en una etapa en que el tratamiento medico ya no controlaba la enfermedad. Los autores conduyeron que la abla­ ci6n con un cateter de radiofrecuencia pareda ser una tecnica segura y eficaz para el trata­ miento de arritmias auriculares primarias que no son tratables con medicamentos. cCua! es la poblaci6n objetivo? cCuaI es la poblacion muestreada? Bellomo et al. (A-36) condujeron un estudio para cuantificar la perdida de insulina y absor­ ci6n de glucosa durante hemofiltraciones continuas agudas con dialisis, y evaluar la impor­ tancia medica de estos cambios. Los individuos estudiados eran 16 pacientes de la unidad de cuidados intensivos con insuficiencia renal aguda, en una dinica medica universitaria. Los autores conduyeron que una absorci6n significativa de la glucosa ocurre durante hemo­ filtraciones agudas continuas con dialisis y esta vinculada con perdidas menores de insulina a traves del filtro. cCuaI es lapoblaci6n objetivo? cCuaIes la poblaci6n muestreada? Como parte del analisis, los autores construyeron un intervalo de confianza para varias medias. Con base en la informacion presentada, ~cual es el valor numerico adecuado para el factor de confiabilidad de los intervalos?

200

CAPITULO 6 ESTlMACION

37. Con base en e1 ejercicio 2.3.11, elabore un intervalo de confianza de 95 porciento para la raz6n SIR de las medias poblacionales. ~Se utilizaria t 0 z como coeficiente de confiabilidad?
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