Prueba curso técnicas estadísticas

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unadjusted variance 175.00

adjustment for ties -0.66

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adjusted variance 174.34

Ho: tiempo~b(tratam~o==1) = tiempo~b(tratam~o==2)

z = -0.341

Prob > |z| = 0.7332

Conclusión:

Se acepta H0, y se rechaza H1. Existen evidencias suficientes para afirmar que no hay diferencias estadísticamente significativas en el tiempo en segundos que tarda en lograr el 100% de insensibilidad un paciente tratado con el anestésico A, versus el anestésico B (P>0,05).

Pregunta 3: Se desea realizar un estudio de caso-control pareado, con el fin de determinar si la exposición a una fuente de contaminación, produce un daño neurológico. En un estudio realizado anteriormente se ha determinado que la tasa de prevalencia de la enfermedad en los expuestos es de 0,2 y el O.R. asociado a la exposición es 2. Usando un nivel de significación α= 0,05 y β= 0,1. Determine el tamaño de muestra necesario para el estudio.

P0 = 0,2

α = 0,05

β = 0,1

OR= 2

[pic 1][pic 2]

P = = = 2/3 = 0,66[pic 3][pic 4][pic 5][pic 6]

[pic 7][pic 8]

[pic 9][pic 10][pic 11][pic 12][pic 13][pic 14][pic 15][pic 16][pic 17][pic 18][pic 19][pic 20][pic 21][pic 22]

[pic 23][pic 24][pic 25][pic 26][pic 27][pic 28]

[pic 29]

m = = =98,29 [pic 30][pic 31]

[pic 32][pic 33]

[pic 34][pic 35][pic 36]

P1 = = = = 0,25 [pic 37][pic 38][pic 39][pic 40][pic 41][pic 42]

Pe = P0 * q1 + p1 * q0 = 0,2 * 0,75 + 0,25 * 0,8 = 0,35

[pic 43][pic 44]

M = = = 282,85 [pic 45][pic 46][pic 47][pic 48]

M = 283 pares

Respuesta:

En el estudio a realizar se requieren 283 pares en promedio para producir 99 pares discordantes

Pregunta 4: Muestra hipotética de 19 pacientes en los que se ha recogido los siguientes datos:tiempo de sobrevida en semanas de un trasplante, censura, nivel de colesterol en plasma sanguíneo(en mg/100ml), consumo de grasas saturadas(en gr/semana) , sexo (h=hombre,m=mujer)

Se pide realizar:

a) Análisis de sobrevida por sexo,(incluyendo gráfico Kaplan-Meier)

b) Comparación de curvas de sobrevida por sexo (test log-rank)

c) Comparar las la sobrevida entre hombres y mujeres con test de Wilcoxon.

Tabla de datos en formato Excel.

NO SE RESPONDE

Pregunta 5: La base de datos que se adjunta corresponde a la tabulación de pacientes con un tipo de cáncer diagnosticado y en tratamiento. Las variables registradas son las siguientes:

SEXO: 0= MUJER 1= HOMBRE

DIAGNOSTICO: 1= GRAVE 2= NO GRAVE

COSTO DEL TRATAMIENTO = EXPRESADA EN MILES DE $

EDAD = EXPRESADA EN AÑOS

PREVISIÓN = 1= FONASA 2= ISAPRE 3= PARTICULAR

HIPERTENSIÓN: 0= NO 1= SI

PESO = EXPRESADO EN KGS

SE SOLICITA:

- Un modelo de regresión múltiple que permita predecir el costo del tratamiento en función de: diagnóstico, edad, peso, hipertensión, sexo. Determinar la correlación múltiple entre las variables.

Para ajustar un modelo de regresión múltiple, se requiere que las variables independientes sean continuas o binarias, en consecuencia se generó una nueva variable gen para dicotomizar la variable diagnostico, de la siguiente forma 1= grave y 0=no grave. Todas las otras variables son contínuas o binarias.

. gen diag= diagnostico

. replace diag=0 if diagnostico==2

(64 real changes made)

Luego, se seleccionaron variables que queden en el modelo STEPWISE, con la alternativa BACKWARD, que remueve las variables independientes que no influyen en el modelo.

. sw reg costotratamiento diag edad peso hp sexo,pr(0.05)

begin with full model

p = 0.2585 >= 0.0500 removing hp

p = 0.1354 >= 0.0500 removing sexo

Source | SS df MS Number of obs = 109

-------------+------------------------------ F( 3, 105) = 54.65

Model | 1028993.06 3 342997.685 Prob > F = 0.0000

Residual | 658985.972 105 6276.05688 R-squared = 0.6096

-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.5984

Total | 1687979.03 108 15629.4354 Root MSE = 79.222

------------------------------------------------------------------------------

costotrata~o | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

diag | 119.016 14.60731 8.15 0.000 90.05234 147.9796

edad | 3.564225 .9254117 3.85 0.000 1.729304 5.399145

peso | -3.793972 .7971611 -4.76 0.000 -5.374595