A1262810709BJqyv

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Facultad de Medicina Veterinaria Unidad de
PostGrado Doctorado en Ciencia Animal Diseños
Experimentales para la Ciencia Animal Clase
11 Enero 2008
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• Análisis de concurrencia Variables continuas
• 1. Aproximaciones gráficas
• Ejemplo Bland Altman. 1986 Lancet i 307

Flujo expiratorio máximo (L min-1) Flujo expiratorio máximo (L min-1) Flujo expiratorio máximo (L min-1) Flujo expiratorio máximo (L min-1) Flujo expiratorio máximo (L min-1) Flujo expiratorio máximo (L min-1) Flujo expiratorio máximo (L min-1) Flujo expiratorio máximo (L min-1)
Flujómetro de Wright Flujómetro de Wright Flujómetro de Wright Flujómetro de Wright Miniflujómetro Miniflujómetro Miniflujómetro Miniflujómetro
1 494 10 433 1 512 10 445
2 395 11 417 2 430 11 432
3 516 12 656 3 520 12 626
4 434 13 267 4 428 13 260
5 476 14 478 5 500 14 477
6 557 15 178 6 600 15 259
7 413 16 423 7 364 16 350
8 442 17 427 8 380 17 451
9 650 9 658
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• Análisis de concurrencia Variables continuas
• 1. Aproximaciones gráficas
• - Diagrama de dispersión

y x
4
- Diagrama de Bland Altman
Límites de concurrencia
5
Si los LC no son de importancia clínica, los
métodos pueden ser usados intercambiablemente
. 2. Aproximaciones analíticas Coeficient
e de correlación (r) Desventajas - Es
un parámetro de asociación, no de
concurrencia - Un cambio en la escala de
medida no afecta la correlación pero sí la
concurrencia. - r depende del rango - El
test de significancia de r (Ho ? 0) es
irrelevante para la hipótesis de
concurrencia.
6
Prueba de T Prueba la hipótesis nula de
que la media de las diferencias entre las
observaciones pareadas es 0. Para nuestro
ejemplo No rechazamos la Ho
Desventajas - Podemos no rechazar la Ho aún
cuando no haya ningún tipo de
concurrencia entre los métodos (p. ej.
correlación negativa)
T-test T-test T-test T-test
Diferencias GL t Prgtt
wright - mini 16 -0.23 0.8246
7
Análisis de regresión Podemos ajustar el
modelo examinando las Ho ?0 0 y
Ho ?1 1 para determinar el ajuste a una
relación 11
Variables GL Estimado Error Std t Prgtt
Intercepto 1 39.34028 38.70442 1.02 0.3255
Pendiente 1 0.08265 0.08337 0.99 0.3379
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Recursos de software
data clase11 input wright mini cards 494
512 395 430 516 520 434 428 476 500 557 600 413
364 442 380 650 658 433 445 417 432 656 626 267
260 478 477 178 259 423 350 427 451 proc corr
pearson proc ttest paired wrightmini proc
reg model miniwright pendient test
wright1 run
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The SAS
System The CORR
Procedure 2 Variables
wright mini
Simple Statistics Variable N
Mean Std Dev Sum Minimum
Maximum wright 17 450.35294 116.31259
7656 178.00000 656.00000 mini
17 452.47059 113.11505 7692
259.00000 658.00000
Pearson Correlation Coefficients, N 17
Prob gt r under H0 Rho0
wright
mini wright
1.00000 0.94328
lt.0001
mini 0.94328 1.00000
lt.0001

10
The SAS
System
The TTEST Procedure
Statistics
Lower CL Upper CL Lower CL
Upper CL Difference N Mean Mean
Mean Std Dev Std Dev Std Dev Std Err
wright - mini 17 -22.05 -2.118 17.814
28.871 38.765 58.998 9.4019
T-Tests
Difference DF t Value Pr gt
t wright - mini 16
-0.23 0.8246

11
The SAS
System The REG
Procedure
Model MODEL1 Dependent Variable mini
Analysis of Variance
Sum of Mean
Source DF Squares
Square F Value Pr gt F Model
1 182155 182155
121.09 lt.0001 Error 15
22565 1504.33731 Corrected Total
16 204720 Root MSE
38.78579 R-Square 0.8898
Dependent Mean 452.47059 Adj
R-Sq 0.8824 Coeff Var
8.57200
Parameter Estimates
Parameter Standard Variable DF
Estimate Error t Value Pr gt
t Intercept 1 39.34028
38.70442 1.02 0.3255 wright
1 0.91735 0.08337 11.00
lt.0001
Test pendient Results for
Dependent Variable mini
Mean Source
DF Square F Value Pr gt F
Numerator 1 1478.70502
0.98 0.3372 Denominator
15 1504.33731
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Ejercicio 3 Malca et al., 2006. RIVEP (Perú)
1796-103
Digestibilidad in vivo Digestibilidad in vitro
81.57 85.94
81.03 86.54
74.94 83.40
80.73 86.10
77.57 84.21
78.97 82.00
83.10 90.27
71.80 79.51
73.35 74.59
91.04 98.77
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• 
  Ejercicio 3
• Construya el diagrama de dispersión y la línea de
  concurrencia 11. Compárelos.
• Obtenga el diagrama de Bland Altman. Decida si
  los límites de concurrencia tienen o no
  importancia clínica. Decida si ambos métodos son
  intercambiables.
• Obtenga r. Pruebe la Ho ? 0
• Efectúe la prueba de T.
• Mediante análisis de regresión pruebe si el
  intercepto es estadísticamente diferente de 0 y
  la pendiente diferente de 1, i.e. pruebe si
  estadísticamente, la relación obtenida no es
  diferente de 11.
• Consolide su información y decida si un métodos
  puede reemplazar al otro.