Estadísticas Avanzadas - Análisis Clásico - Guía Del Usuario - Soporte - Epi Info ™

2023 Autor: Stephanie Arnold | [email protected]. Última modificación: 2023-08-03 12:45

Cómo usar estadísticas avanzadas

• Comando REGRESS
• Comando LOGÍSTICO
• Comando KMSURVIVAL
• Comando COXPH
• Muestras complejas
• Frecuencias de muestra complejas
• Muestra compleja significa
• Tablas de muestra complejas

Use el comando REGRESS

El comando REGRESS realiza una regresión lineal y contiene soporte para variables ficticias automáticas y múltiples interacciones.

REGRESS puede usarse para la regresión lineal simple (solo una variable independiente), para la regresión lineal múltiple (más de una variable independiente) y para cuantificar la relación entre dos variables continuas (correlación). La regresión se usa cuando desea predecir una variable dependiente a partir de una o más variables independientes.

Sintaxis

REGRESS = [NOINTERCEPT] [OUTTABLE =] [WEIGHTVAR =] [PVALUE =]

Caja de diálogo

Figura 9.62: Ventana de regresión lineal

• La variable de resultado es la variable dependiente para la regresión.
• Otras variables aparecen en la lista de variables predictoras.
• Los términos de interacción se definen con el botón Hacer interacción. Hacer interacción aparece si se seleccionan dos o más variables del cuadro de lista Otras variables. Si hace clic en Hacer interacción, la relación completa el cuadro de lista Términos de interacción.
• Make Dummy se activa si selecciona una variable predictora. Si selecciona una variable numérica, se tratará como discreta en lugar de continua; la variable está encerrada entre paréntesis para indicar que se están creando variables ficticias. Si se selecciona una variable de predicción entre paréntesis en la lista, el botón Hacer Dummy cambia a Hacer Continuo. Al seleccionarlo, la variable se trata como continua. Si selecciona más de una variable de predicción, el botón Crear simulación cambia a Crear interacción. Al seleccionarlo, todas las combinaciones posibles de las variables seleccionadas se agregan a la regresión como términos de interacción.
• Se puede seleccionar una variable de peso para usar en análisis ponderados.
• Límites de confianza especifica el nivel de probabilidad en el que se calculan los límites de confianza (por defecto =.05).
• El campo Salida a tabla identifica una tabla para recibir la salida del comando. (Actualmente desactivado).
• Si selecciona Sin intercepción, la regresión se realiza sin un término constante, forzando la línea de regresión a través del origen.
• Aceptar acepta la configuración y los datos actuales y, posteriormente, cierra el formulario o la ventana.
• Guardar solo guarda el código creado en el Editor de programas, pero no ejecuta el código.
• Cancelar cierra el cuadro de diálogo sin guardar o ejecutar un comando.
• Clear vacía los campos para que se pueda volver a ingresar la información.
• Ayuda abre el tema de Ayuda asociado con el módulo que se está utilizando. (Actualmente desactivado).

Cómo utilizar

1. Desde el árbol de comandos de análisis, use el comando LEER para abrir un archivo de proyecto PRJ. Seleccione un formulario o tabla.

2. Desde el Árbol de comandos de análisis, haga clic en Estadísticas avanzadas> Regresión lineal. Se abre el cuadro de diálogo REGRESS.

   

   Figura 9.63: Ventana de regresión lineal

3. En la lista desplegable Variable de resultado, seleccione una variable para que sea la variable dependiente para la regresión.

4. En la lista desplegable Otras variables, seleccione las variables que serán los predictores.

   • Si selecciona alguna variable predictora, se activará Make Dummy. Seleccionar uno permitirá que una variable numérica se vuelva discreta en lugar de continua; la variable está encerrada entre paréntesis para indicar que se crean variables ficticias. Si se selecciona una variable de predicción entre paréntesis, el botón Convertir en ficticio cambia a Convertir en continuo. Al seleccionarlo, la variable es continua. Si selecciona más de uno, el botón Hacer Dummy cambia a Hacer Interacción. Al seleccionarlo, se agregan todas las combinaciones posibles seleccionadas a la regresión como términos de interacción.
   • Hacer interacción aparece si selecciona dos o más variables del cuadro de lista Otras variables. Los términos de interacción se definen con el botón Hacer interacción. Haz clic en Hacer interacción. La relación llena la lista de Términos de interacción.
   • El campo Salida a tabla identifica una tabla de datos para recibir la salida del comando. Los resultados se pueden enviar a una tabla de salida para la representación gráfica. (Actualmente desactivado).
   • Si se selecciona Sin intercepción, la regresión se realiza sin un término constante, forzando la línea de regresión a través del origen.
5. Haz clic en Aceptar. Los resultados aparecen en la ventana Salida.

Intentalo

1. Lea en el proyecto Sample. PRJ. Abra BabyBloodPressure.
2. Haga clic en Regresión lineal. Se abre el cuadro de diálogo REGRESS.
3. En la lista desplegable Variable de resultado, seleccione Sangre sistólica.
4. En la lista desplegable Otras variables, seleccione AgeInDay s.
5. En la lista desplegable Otras variables, seleccione Peso al nacer.
6. Haz clic en Aceptar. Los resultados aparecen en la ventana Salida.

Use el comando LOGÍSTICO

El comando Regresión logística realiza una regresión logística multivariada condicional o incondicional con variables ficticias automáticas y soporte para múltiples interacciones. La variable dependiente (Resultado) debe tener un valor Sí / No. Los registros con valores faltantes se excluyen de los análisis.

Independiente (Otras variables) puede ser numérica, categórica o Sí / No variables. Falta se interpreta como faltante, 0 es falso y cualquier otra respuesta es verdadera. Las variables independientes se controlan mediante la configuración Incluir faltantes. Si la opción Incluir falta se usa con valores perdidos y verdadero y falso, las variables ficticias se realizarán automáticamente, lo que contribuirá con Sí vs. Falta y No vs. Falta. Las variables independientes de tipo de texto se convierten automáticamente en variables ficticias, que comparan cada valor en relación con el valor más bajo en el orden de clasificación. Fecha o tipo numérico Las variables independientes se tratan como variables continuas a menos que estén entre paréntesis en el comando. Si eso ocurre, se convierten automáticamente en variables ficticias que comparan cada valor en relación con el valor más bajo.

Sintaxis

LOGÍSTICA = [MATCHVAR =] [NOINTERCEPT] [OUTTABLE =] [WEIGHTVAR =] [PVALUE =]

Caja de diálogo

1. Desde el árbol de comandos de análisis, use el comando LEER para abrir un archivo de proyecto PRJ. Seleccione un formulario o tabla.

2. Desde el Árbol de comandos de análisis, haga clic en Estadísticas avanzadas> Regresión logística. Se abre el cuadro de diálogo LOGÍSTICO.

   

   Figura 9.64: Ventana de regresión logística

3. En la lista desplegable Variable de resultado, seleccione una variable para que actúe como la variable dependiente para la regresión.

4. En la lista desplegable Otras variables, seleccione las variables para que actúen como predictores.

   • Si selecciona alguna variable predictora, se activará Make Dummy. Seleccionar uno permitirá que una variable numérica se vuelva discreta en lugar de continua; la variable está encerrada entre paréntesis para indicar que se crean variables ficticias. Si se selecciona una variable de predicción entre paréntesis, el botón Convertir en ficticio cambia a Convertir en continuo. Al seleccionarlo, la variable es continua. Si selecciona más de uno, el botón Hacer Dummy cambia a Hacer Interacción. Al seleccionarlo, se agregan todas las combinaciones posibles seleccionadas a la regresión como términos de interacción.
   • Hacer interacción aparece si se seleccionan dos o más variables del cuadro de lista Otras variables. Los términos de interacción se definen con el botón Hacer interacción. Haz clic en Hacer interacción. La relación llena la lista de Términos de interacción.
   • La variable de coincidencia identifica la variable que indica la pertenencia al grupo de cada registro.
   • El campo Salida a tabla identifica una tabla de datos para recibir la salida del comando. Los resultados se pueden enviar a una tabla de salida para la representación gráfica. (Actualmente desactivado).
   • Si se selecciona Sin intercepción, la regresión se realiza sin un término constante que fuerce la línea de regresión a través del origen.
5. Haz clic en Aceptar. Los resultados aparecen en la ventana Salida.

Intentalo

1. Lea en el proyecto Sample. PRJ. Abre Oswego.
2. Haga clic en Regresión logística. Se abre el cuadro de diálogo LOGÍSTICO.
3. En la lista desplegable Variable de resultado, seleccione ILL.
4. En la lista desplegable Otras variables, seleccione PAN MARRÓN, CABBAGESAL, AGUA, LECHE, CHOCOLATE y VAINILLA.
5. Haz clic en Aceptar. Los resultados aparecen en la ventana Salida.

Use el comando KMSURVIVAL

El comando KMSURVIVAL realiza el Análisis de supervivencia de Kaplan-Meier (KM). El objetivo de esta metodología es estimar la probabilidad de supervivencia de un grupo definido en un intervalo de tiempo designado. KM utiliza una función de supervivencia no paramétrica para un grupo de pacientes (su probabilidad de supervivencia en el tiempo t) y no hace suposiciones sobre la distribución de supervivencia.

Lo que distingue el análisis de supervivencia de la mayoría de los otros métodos estadísticos es la presencia de "censura" para observaciones incompletas. En un estudio que siguió a dos regímenes de tratamiento diferentes, el análisis del ensayo generalmente ocurrió mucho antes de que murieran todos los pacientes. Para aquellos que aún estaban vivos en el momento del análisis, se sabía que el verdadero tiempo de supervivencia solo era mayor que el tiempo observado hasta la fecha. Estas observaciones se llaman "censuradas". Otras dos fuentes de observación incompleta son los pacientes "perdidos durante el seguimiento" y la aparición de un evento diferente al evento en estudio.

El análisis de supervivencia requiere variables censuradas y de tiempo, las unidades de tiempo y los grupos que se comparan.

Sintaxis

KMSURVIVAL = * () [TIMEUNIT = "] [OUTTABLE =] [GRAPHTYPE = "] [WEIGHTVAR =]

Caja de diálogo

1. Desde el árbol de comandos de análisis, use el comando LEER para abrir un archivo de proyecto PRJ. Seleccione un formulario o tabla.
2. Desde el Árbol de comandos de análisis, haga clic en Estadísticas avanzadas> Supervivencia de Kaplan-Meier. Se abre el cuadro de diálogo Supervivencia de Kaplan-Meier.
3. En la lista desplegable Variable censurada, seleccione la variable que indica si el caso es un error o un caso censurado.
4. En la lista desplegable Valor para sin censura, seleccione el valor de la variable censurada que indica un error.
5. En la lista desplegable Variable de tiempo, seleccione la variable que indica en qué momento se produjo la falla o la censura.
6. En la lista desplegable Variable de grupo de prueba, seleccione la variable discreta utilizada para dividir casos en grupos.

7. Haz clic en Aceptar. Los resultados aparecen en la ventana Salida.

   Se genera un gráfico de probabilidad de supervivencia por defecto. Use la lista desplegable Tipo de gráfico para seleccionar el tipo de gráfico Log-Survival o Ninguno para ver los resultados en una tabla

Intentalo

1. Lea en el proyecto Sample. PRJ. Marque la casilla de verificación para Mostrar tablas y desplácese hacia abajo para abrir la tabla Adictos.
2. Haga clic en KAPLAN-MEIER SURVIVAL. Se abre el cuadro de diálogo Supervivencia de Kaplan-Meier.
3. En la lista desplegable Variable censurada, seleccione Estado.
4. En la lista desplegable Valor para sin censura, seleccione 1.
5. En la lista desplegable Variable de tiempo, seleccione Survival_Time_Days.
6. En la lista desplegable Variable del grupo de prueba, seleccione Clínica.
7. Haz clic en Aceptar. Los resultados aparecen en la ventana Salida.

Figura 9.65: Resultados de la encuesta de ejemplo de Kaplan-Meier

Use el comando COXPH

El comando COXPH realiza el análisis de supervivencia de riesgos proporcionales de Cox. Esta forma de análisis de supervivencia relaciona las covariables con el fracaso a través de las razones de riesgo. Una covariable con una razón de riesgo inferior a uno sugiere una mejor supervivencia para el nivel que se compara con el nivel de referencia. La salida de COXPH incluye coeficientes de regresión, estadísticas de prueba con valores p, razones de riesgo y gráficas de supervivencia acumulada.

Lo que distingue el análisis de supervivencia de la mayoría de los otros métodos estadísticos es la presencia de "censura" para observaciones incompletas. En un estudio que siguió a dos regímenes de tratamiento diferentes, el análisis del ensayo generalmente ocurrió mucho antes de que murieran todos los pacientes. Para aquellos que aún están vivos en el momento del análisis, se sabe que el verdadero tiempo de supervivencia solo es mayor que el tiempo observado hasta la fecha. Estas observaciones se llaman "censuradas". Otras dos fuentes de observación incompleta son los pacientes "perdidos durante el seguimiento" y la aparición de un evento distinto del evento que se está estudiando.

El análisis de supervivencia requiere variables censuradas y de tiempo, las unidades de tiempo y los grupos que se comparan.

Sintaxis

COXPH = [::] * () [TIMEUNIT = "] [OUTTABLE =] [GRAPHTYPE = "] [WEIGHTVAR =] [STRATAVAR =] [GRAPH =]

Caja de diálogo

Figura 9.66: Cuadro de diálogo de riesgos proporcionales de Cox

• La variable censurada indica si el caso es un fracaso o está censurado.
• La variable de tiempo indica en qué momento se produjo la falla o la censura.
• La variable de grupo de prueba es una variable discreta utilizada para dividir casos en grupos para comparación. En el modelo de Cox, no existe una diferencia esencial entre la variable de grupo y otros términos predictores. Por esta razón, su uso es opcional.
• Se selecciona una variable de peso para su uso en análisis ponderados. La variable ponderación se aplica a todas las cláusulas de agregación.
• Los límites de confianza indican el nivel de probabilidad en el que se deben calcular los límites de confianza (valor predeterminado = 0, 05).
• El campo Salida a tabla identifica una tabla de datos para recibir la salida del comando. (Actualmente desactivado).
• El valor para Sin censura es el valor de la variable censurada que indica una falla.
• Unidad de tiempo es la unidad en la que se expresa la variable de tiempo.
• Variables predictoras llena la lista de variables predictoras.
• Si se selecciona una variable predictora, Make Dummy está activo. Si se selecciona, una variable numérica se trata como discreta en lugar de continua; la variable está encerrada entre paréntesis para indicar que se están creando variables ficticias. Si selecciona una variable predictora entre paréntesis, el botón cambia a Convertir en continuo. Al seleccionarlo, la variable se trata como continua.
• Estratificar por identifica la variable (si la hay) que se utilizará para estratificar los datos.
• Opciones abre la ventana de selección de gráficos y le permite seleccionar variables para gráficos y tipos de gráficos.
• Aceptar acepta la configuración y los datos actuales y, posteriormente, cierra el formulario o la ventana.
• Guardar solo guarda el código creado en el Editor de programas, pero no ejecuta el código.
• Cancelar cierra el cuadro de diálogo sin guardar o ejecutar un comando.
• Clear vacía los campos para que se pueda volver a ingresar la información.
• Ayuda abre el tema de Ayuda asociado con el módulo que se está utilizando. (Actualmente desactivado).

Intentalo

1. Desde el árbol de comandos de análisis, use el comando LEER para abrir un archivo de proyecto PRJ. Seleccione un formulario o tabla.
2. Desde el Árbol de comandos de análisis, haga clic en Estadísticas avanzadas> Riesgos proporcionales de Cox. Se abre el cuadro de diálogo Riesgos proporcionales de Cox.
3. En la lista desplegable Variable censurada, seleccione la variable que indica si el caso es un error o un caso censurado.
4. En la lista desplegable Valor para sin censura, seleccione el valor de la variable censurada que indica un error.
5. En la lista desplegable Variable de tiempo, seleccione la variable que indica en qué momento se produjo la falla o la censura.
6. En la lista desplegable Unidad de tiempo, seleccione la unidad en la que se expresa la variable de tiempo, si es necesario.

7. En la lista desplegable Variable de grupo de prueba, seleccione la variable discreta utilizada para dividir casos en grupos.

   En el modelo de Cox, no existe una diferencia esencial entre la variable de grupo y otros términos predictores. Por esta razón, usar la variable de grupo es opcional

8. En la lista desplegable Otras variables, seleccione las variables predictoras.

   Si selecciona alguna variable predictora, se activará Make Dummy. La selección permitirá que una variable numérica se vuelva discreta en lugar de continua; la variable está encerrada entre paréntesis para indicar que se crean variables ficticias. Si se selecciona una variable de predicción entre paréntesis en la lista, el botón Hacer Dummy cambia a Hacer Continuo. Al seleccionarlo, la variable es continua. Si selecciona más de uno, el botón Hacer Dummy cambia a Hacer Interacción. Al seleccionarlo, todas las combinaciones posibles de las variables seleccionadas se agregan a la regresión como términos de interacción

9. Haga clic en Opciones de gráfico. Se abre el cuadro de diálogo Opciones de Cox Graph.
10. En la lista desplegable Plot Variables, seleccione un tipo de gráfico.
11. Desde el cuadro de lista, seleccione una variable (s) para graficar.
12. Desactive la casilla de verificación Personalizar gráfico.
13. Haz clic en Aceptar. Se abre el cuadro de diálogo Riesgos proporcionales de Cox.
14. Haz clic en Aceptar. Los resultados aparecen en la ventana Salida.

Intentalo

1. Lea en el proyecto Sample. PRJ. Abra la tabla de adictos.
2. Haz clic en Riesgos proporcionales de Cox. Se abre el cuadro de diálogo Riesgos proporcionales de Cox.
3. En la lista desplegable Variable censurada, seleccione Estado.
4. En la lista desplegable Valor para sin censura, seleccione 1.
5. En la lista desplegable Variable de tiempo, seleccione Survival_Time_Days.
6. En la lista desplegable Variable del grupo de prueba, seleccione Clínica.
7. En la lista desplegable Variables del predictor, seleccione Methadone_dose_mg_day y Prison_Record.
8. Haga clic en Opciones Se abre el cuadro de diálogo Opciones de Cox Graph.
9. En la lista desplegable Variables del gráfico, seleccione Supervivencia observada.
10. En el cuadro de lista, seleccione Clínica.
11. Desactive la casilla de verificación Personalizar gráfico.
12. Haz clic en Aceptar. Se abre el cuadro de diálogo Riesgos proporcionales de Cox.
13. Haz clic en Aceptar. Los resultados aparecen en la ventana Salida.

Figura 9.67: Resultado del gráfico de riesgos proporcionales de Cox

Figura 9.68: Resultados estadísticos de riesgos proporcionales de Cox

Muestras complejas de frecuencias, tablas y medias

Los comandos Frecuencias (FREQ), Tablas (TABLAS) y Medias (MEANS) en el programa Análisis clásico realizan cálculos estadísticos que suponen que los datos provienen de muestras aleatorias simples (o sistemáticas imparciales). Se utilizan estrategias de muestreo más complicadas en muchas aplicaciones de encuestas. Estos pueden incluir características de muestreo (es decir, estratificación, muestreo por conglomerados y el uso de fracciones de muestreo desiguales). Las encuestas que incluyen alguna forma de muestreo complejo incluyen las encuestas de cobertura del Programa Ampliado de Inmunización (EPI) de la OMS (Lemeshow y Robinson, 1985) y el Sistema de vigilancia de factores de riesgo conductual de los CDC (Marks et al., 1985).

Las funciones CSAMPLE calculan proporciones o medias con errores estándar y límites de confianza para estudios en los que los datos no provienen de una muestra aleatoria simple. Si se solicitan tablas con dos dimensiones, también se calculan el odds ratio, el cociente de riesgos y la diferencia de riesgos.

Los datos de diseños de muestra complejos deben analizarse con métodos que tengan en cuenta el diseño de muestreo. En el pasado, los programas fáciles de usar no estaban disponibles para el análisis de dichos datos. CSAMPLE proporciona estas instalaciones. Puede formar la base de un sistema de encuesta completo con una comprensión del diseño y análisis de muestreo.

Frecuencias de muestra complejas

Caja de diálogo

Figura 9.69: Cuadro de diálogo Frecuencias de muestra complejas

• Se selecciona una variable de peso para su uso en análisis ponderados.
• El campo Salida a tabla identifica una tabla de datos para recibir la salida del comando.
• La frecuencia de identifica las variables cuya frecuencia se calcula.
• Todos (*) Excepto indica que todas las variables, excepto las seleccionadas, tendrán frecuencias calculadas.
• Estratificar por identifica la variable que se utilizará para estratificar o agrupar los datos de frecuencia.
• Aceptar acepta la configuración y los datos actuales y, posteriormente, cierra el formulario o la ventana.
• Guardar solo guarda el código creado en el Editor de programas pero no ejecuta el código.
• Cancelar cierra el cuadro de diálogo sin guardar o ejecutar un comando.
• Clear vacía los campos para que se pueda volver a ingresar la información.
• Ayuda abre el tema de Ayuda asociado con el módulo que se está utilizando. (Actualmente desactivado).

Muestra compleja significa

Caja de diálogo

Figura 9.70: Cuadro de diálogo Medios de muestra complejos

• Medios de identifica la variable cuya media se va a calcular.
• Se selecciona una variable de peso para su uso en análisis ponderados.
• El campo Salida a tabla identifica una tabla de datos para recibir la salida del comando. (Actualmente desactivado).
• Tabulación cruzada por valor de identifica la variable que se utilizará para tabular la variable principal.
• Estratificar por identifica la variable que se utilizará para estratificar o agrupar los datos de frecuencia.
• Aceptar acepta la configuración y los datos actuales y, posteriormente, cierra el formulario o la ventana.
• Guardar solo guarda el código creado en el Editor de programas, pero no ejecuta el código.
• Cancelar cierra el cuadro de diálogo sin guardar o ejecutar un comando.
• Clear vacía los campos para que se pueda volver a ingresar la información.
• Ayuda abre el tema de Ayuda asociado con el módulo que se está utilizando. (Actualmente desactivado).

Tablas de muestra complejas

Caja de diálogo

Figura 9.71: Cuadro de diálogo Tablas de muestra complejas

• La variable de exposición identifica la variable que aparecerá en el eje horizontal de la tabla. Se considera el factor de riesgo (o * para todas las variables).
• Se selecciona una variable de peso para su uso en análisis ponderados.
• El campo Salida a tabla identifica una tabla de datos para recibir la salida del comando.
• Variable de resultado identifica la variable que aparecerá en el eje vertical de la tabla.
• Estratificar por identifica la variable que se utilizará para estratificar o agrupar los datos de frecuencia.
• Aceptar acepta la configuración y los datos actuales y, posteriormente, cierra el formulario o la ventana.
• Guardar solo guarda el código creado en el Editor de programas, pero no ejecuta el código.
• Cancelar cierra el cuadro de diálogo sin guardar o ejecutar un comando.
• Clear vacía los campos para que se pueda volver a ingresar la información.
• Ayuda abre el tema de Ayuda asociado con el módulo que se está utilizando. (Actualmente desactivado).
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