Soluciones Prxctica 6

Soluciones Práctica 6_2014
Actividad 1:
i)

Identificar los elementos (variables, individuos, población, muestra) y objetivos del estudio.
Solución
Variable: Y=Contenido de sodio en el plasma sanguíneo en mmol/L.
Individuo: Paciente hipertenso que toma nuevo diurético.
Población: Todos los pacientes hipertensos que toman el nuevo diurético, sería la población física y la población
estadísticasería todos los valores de sodio en el plasma sanguíneo de los pacientes hipertensos que toman el nuevo
diurético.
Muestra: Tenemos un tamaño muestral de 120 casos, muestra física serían los 120 pacientes de la población física y si
hablamos de muestra estadística sería los 120 valores de sodio observados de Y.
Objetivo: Evaluar si el nuevo diurético produce hiponatremia (concentración de sodio < 135mmol/L) en pacientes
hipertensos.
ii) Indica el método inferencial (paramétrico o no paramétrico) que resulta adecuado para analizar esta muestra,
justificando tu elección.
Solución
En principio interesará hacer inferencia sobre la media de la variable Y, (), como el tamaño muestral n=120 >30,
apelamos al Teorema Central de Límite (TCL) y podemos suponer que la distribución en el muestreo de lamedia será
Normal, por lo tanto aplicaremos un test paramétrico.
iii) Construye intervalos de confianza al 90%, 95% y 99%, compara sus límites e interpreta la información que
proporcionan.
Utilizaremos el menú: Analizar->Estadísticos descriptivos->Explorar, cambiando el % del intervalo de confianza para la

media.
Ic(90%)()=[134,04 ; 134,94]
Ic(95%)()=[133,95 ; 135,03]
Ic(99%)()=[133,78 ;135,20]
Los intervalos están centrados en la media muestral=134,49, van teniendo mayor amplitud conforme aumenta el nivel de
confianza, sólo tenemos unos pocos valores en los extremos superiores de los intervalos de confianza del 95% y del 99%
que indicarían que la media supera el valor de 135 (para no producir hiponametria)
iv) Para completar el estudio, analiza si los resultados obtenidos confirmanla teoría de los investigadores, según la cual el
uso de estos diuréticos puede producir hiponatremia.
𝐻 : 𝜇 ≥ 135
{ 0
𝐻1 : 𝜇 < 135 → 𝑡𝑒𝑜𝑟í𝑎 𝑑𝑒𝑙 𝑖𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑖𝑔𝑎𝑑𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑞𝑢𝑒 𝑒𝑙 𝑛𝑢𝑒𝑣𝑜 𝑑𝑖𝑢𝑟é𝑡𝑖𝑐𝑜 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑒 (𝑒𝑛 𝑝𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜) ℎ𝑖𝑝𝑜𝑛𝑎𝑡𝑟𝑒𝑚𝑖𝑎
Al ser un test unilateral primero vemos que los datos están en la dirección de 𝐻1 ,

𝑦̅ = 𝜇̂ < 135 ¿ ? ? Sí, 134,49<135.

valor p unilateral=0.063/2=0.0315<=0.05. Por lo tantoconcluiríamos
que: a un nivel de significatividad del 5%, rechazamos Ho y asumiríamos la teoría de los investigadores.

Actividad 2:
ii) Identificar los elementos (variables, individuos, población, muestra) y objetivos del estudio.
Solución
Variable: Y=Tiempo despierto al final de la primera fase MOR.
Individuo: Adultos con estrés.
Población: Todos los adultos con estrés sería la población física y lapoblación estadística sería todos los valores del
tiempo despiertos al final de la primer fase MOR en adultos con estrés.
Muestra: Tenemos un tamaño muestral de 16 casos, muestra física serían los 16 adultos con estrés y si hablamos de
muestra estadística serían los 16 valores del tiempo despiertos al final de la primera fase MOR.
Objetivo: Analiza si el tiempo medio despierto después de la faseMOR en individuos con estrés es superior al
establecido en condiciones generales (3.6 segundos)

iii)

Determina (si es posible) un intervalo de confianza al 99% para el tiempo medio despierto después de la fase
MOR en individuos con estrés.

Solución
Como n=16<30, no podemos asumir directamente por TCL que la distribución en el muestreo de la media será Normal,
lo podemos asegurar si ladistribución de los datos es Normal.
Una vez introducidos los datos en una variable “tiempo”, usando Analizar>Estadísticos descriptivos->Explorar, pidiendo

Notamos una buena relación entre los cuantiles observados y
los esperados si los datos vienen de una normal. El contraste
de hipótesis:

{

𝐻0 : 𝐿𝑜𝑠 𝑑𝑎𝑡𝑜𝑠 𝑝𝑟𝑜𝑣𝑖𝑒𝑛𝑒𝑛 𝑑𝑒 𝑢𝑛𝑎 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑐𝑖ó𝑛 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙
𝐻1 : 𝐿𝑜𝑠 𝑑𝑎𝑡𝑜𝑠 𝑛𝑜 𝑝𝑟𝑜𝑣𝑖𝑒𝑛𝑒𝑛 𝑑𝑒 𝑢𝑛𝑎 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑐𝑖ó𝑛 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙...