¿Cómo asociar variables cualitativas? Un procedimiento ordenado para utilizar pruebas Chi cuadrado de independencia y Regresión Logística

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.22529/me.2024.9(3)07

Palabras clave:

bioestadística, métodos cuantitativos, test asociaciones, predicciones.

Resumen

La realización de pruebas de Independencia Chi cuadrado o de Regresiones logísticas, a los fines de comprobar hipótesis en los trabajos de investigación, requieren de una serie de pasos desde la detección del rol de cada variable hasta la interpretación de los resultados. El Objetivo del presente es recomendar un procedimiento de pasos ordenados para la realización e interpretación de los análisis estadísticos de variables respuestas de tipo cualitativas, desarrollados particularmente con un ejemplo pediátrico. A partir de la información de historias clínicas de pacientes pediátricos, menores de 2 años, que fueron internados con diagnóstico de bronquiolitis, se realizaron los análisis Chi cuadrado, las regresiones logísticas (simples y múltiples) y la obtención de Odds Ratios. Resultaron significativos los efectos sobre la Asistencia respiratoria mecánica de Score de Tal, Virus Respiratorio Sincitial y frecuencia cardíaca. Se concluye con un manual de procedimientos funcional de 8 pasos a tener en cuenta a los fines realizar un óptimo procedimiento de análisis. 

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Biografía del autor/a

  • Arnaldo Mangeaud, Universidad Católica de Córdoba
    Universidad Católica de Córdoba, Facultad de Ciencias de la Salud. Unidad de Bioestadística y Metodología. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Cátedras de Bioestadística I y II.
  • Haydée Cugno, Universidad Católica de Córdoba
    Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Cátedras de Bioestadística I y II.
  • María Gabriela Molina, Universidad Católica de Córdoba
    Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Cátedras de Bioestadística I y II.
  • David Elías Panigo, Universidad Católica de Córdoba
    Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Cátedras de Bioestadística I y II. Universidad Católica de Córdoba, Facultad de Ciencias de la Salud. Cátedra Metodología de la Investigación y Bioestadística. Licenciatura en instrumentación quirúrgica. 
  • Natalia Andrea Lozano, Universidad Católica de Córdoba
    Universidad Católica de Córdoba, Facultad de Ciencias de la Salud. Servicio de Alergia e Inmunología. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ciencias de la Salud. Cátedra Metodología de la Investigación y Bioestadística. Carrera de Medicina. 
  • Mariana Sacco Ramello, Universidad Católica de Córdoba
    Universidad Católica de Córdoba, Facultad de Ciencias de la Salud. Servicio de Alergia e Inmunología.
  • Analía Gonzalez, Universidad Católica de Córdoba
    Universidad Católica de Córdoba, Facultad de Ciencias de la Salud. Unidad de Bioestadística y Metodología. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Cátedras de Bioestadística I y II. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ciencias de la Salud.  Cátedra de Metodología de la Investigación y Bioestadística. Licenciatura en kinesiología y fisiatría. 

Referencias

Agresti A. Analysis of ordinal categorical data. 2a ed. Hoboken, NJ, Estados Unidos de América: Wiley Blackwell; 2010. https://doi.org/10.1002/9780470594001

Mangeaud, AP, Bioestadística I, Ferreyra Editor. Córdoba, Argentina. 2014

Spiegel MR, Stephens LJ, Estadística. 4° Edición, McGraw-Hill Companies, 2009

Siegel, S & N J Castellan. Estadística no paramétrica. 4° Edición. Editorial Trillas;1995

Macchi RL. Introducción a la Estadística en Ciencias de la Salud. 3° Edición. Editorial Médica Panamericana. 2020.

Henquin,R, Epidemiología y estadística para principiantes. 1° Edición. Editorial Corpus. 2013.

Bewick V, Cheek L, Ball J. Statistics review 8: Qualitative data - tests of association. Critical care [Internet]. 2004: 8(1):46-53. https://doi.org/10.1186/cc2428

Sperandei S. Understanding logistic regression analysis. Biochem Med (Zagreb) [Internet]. 2014;24(1):12-8. https://doi.org/10.11613/BM.2014.003

Quevedo Ricardi F. The chi-square. Medwave [Internet]. 2011;11(12): e5266-e5266. https://doi.org/10.5867/medwave.2011.12.5266

Hernández De La Rosa Y, Moreno VJH, Batista Hernández NE. ¿Chi cuadrado o Ji cuadrado? Medicen Electronica. 2017; 21(4). Disponible en: https://medicentro.sld.cu/index.php/me dicentro/article/view/2500/2072

Plackett RL. Karl Pearson and the chi squared test. Int Stat Rev [Internet]. 1983;51(1):59. https://doi.org/10.2307/1402731

Christian R, George C. Introducing Monte Carlo methods with R. Springer Science+Business Media; 2010

Cerda JC. Rada Odds ratio: aspectos teóricos y prácticos Rev Med Chila. Rev Med Chila 2013; 141: 1329-1335 https://doi.org/10.4067/S0034-98872013001000014

Shipe ME, Deppen SA, Farjah F, Grogan EL. Developing prediction models for clinical use using logistic regression: an overview. J Thorac Dis [Internet]. 2019;11(Suppl 4): S574-84. https://doi.org/10.21037/jtd.2019.01.25

Golan-Tripto I, Goldbart A, Akel K, Dizitzer Y, Novack V, Tal A. Comité de Pediatría Ambulatoria, Colaboradores. Recomendaciones para el manejo de las infecciones respiratorias agudas bajas en menores de 2 años. Arch Argent Pediatr. 2018;119(4):796-801. https://doi.org/10.1002/ppul.24007

Golan-Tripto I, Goldbart A, Akel K, Dizitzer Y, Novack V, Tal A. Modified Tal Score: Validated score for prediction of bronchiolitis severity. Pediatr Pulmonol [Internet]. 2018;53(6):796-801. https://doi.org/10.1002/ppul.24007

Molina P, Bustos S, Valenzuela L, Hidalgo M, Alliu M, Moscoso C, et al. La escala de Tal como test diagnóstico y el diagnóstico clínico como gold standard en el síndrome bronquial obstructivo del lactante Pediatría Atención Primaria. Vol. 37. España; 2008.

Giachetto G, Vomero A, Pandolfo S, Notejane M, et al. Validación del score clínico de Tal modificado para la evaluación de bronquiolitis. severidad en Arch Pediatr Urug [Internet]. 2018; https://doi.org/10.31134/AP.89.S1.5

Sanchez-Pinto LN, Venable LR, Fahrenbach J, Churpek MM. Comparison of variable selection methods for clinical predictive modeling. Int J Med Inform [Internet]. 2018; 116:10-7. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2018.05.006

Heath Gauss DK, Williams DW. Purposeful selection of variables in logistic regression Zoran Bursac. Source Code for Biology and Medicine Source Code for Biology and Medicine [Internet]. 2008;3. https://doi.org/10.1186/1751-0473-3-17

Mangeaud A, Panigo DE. R-Medic. Un programa de análisis estadísticos sencillo e intuitivo. Methodo Investig Apl Las Cienc 2018;3(1):18-22. Biol [Internet]. https://doi.org/10.22529/me.2018.3(1)05

IBM Corp. Released. IBM SPSS Statistics for Windows, Version 20.0. Armonk, NY: IBM Corp. 2011.

Publicado

2024-07-10

Número

Sección

Bioestadística y Metodología Aplicada

Cómo citar

Mangeaud, A. ., Cugno, H., Molina, . M. G., Panigo, D. E., Lozano, N. A., Sacco Ramello, M. ., & Gonzalez, A. . (2024). ¿Cómo asociar variables cualitativas? Un procedimiento ordenado para utilizar pruebas Chi cuadrado de independencia y Regresión Logística. Revista Methodo: Investigación Aplicada a Las Ciencias Biológicas, 9(3), 38-47. https://doi.org/10.22529/me.2024.9(3)07

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