Fibrilacion auricular. Estudio comparativo con cinco pautas de tratamiento 4.
Para saber si existen diferencias significativas entre el número medio de descenso en Frecuencia Cardiaca en cada tratamiento, utilizamos el Estadístico “Anova un Factor"
| Anova Un Factor |
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| Variable Respuesta: DFC |
| Variable Explicativa: TTO |
| Número de Casos: 170 |
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| Suma de Cuadrado |
| Cuadrados G.L. Medio F-valor p-valor |
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| Entre Grupos 62.7680 4 15.6920 7.9507 0.0007E-2 |
| Dentro Grupos 325.6535 165 1.9737 |
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| Total (corr.) 388.4215 169 |
Dado que el valor p= 0.0007E se rechaza la HIPÓTESIS NULA.
Se concluye que las medias de DFC de los diferentes grupos de tratamiento NO SON IGUALES.
Existiendo Diferencias Estadísticamente significativas entre los distintos tratamientos.
Para saber si es válido el modelo Anova estudiamos la homogeneidad de las varianzas de los diferentes grupos de Tratamiento y la normalidad de Residuos y Predicciones del modelo anterior. Para ello calculamos el Estadístico B de la “Prueba de Bartlett” como prueba de Elección.
| Anova Un Factor, Homocedasticidad |
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| Variable Respuesta: DFC |
| Variable Explicativa: TTO |
| Número de Casos: 170 |
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| Prueba C de Cochran: 0.2297 P-valor = 1.0000 |
| Prueba de Bartlett: 0.8128 P-valor = 0.9367 |
Bartlett nos da un estadístico de B= 0.8128 que resulta NO significativo para un valor de p= 0.9367, concluyendo entonces que no hay diferencias entre las dispersiones de la respuesta a los diferentes tipos de Tratamientos y que los grupos son homocedásticos para esta variable.
Al existir homogeneidad de varianzas, no observándose patrones de comportamiento y existiendo simetría en los Residuos, se concluye que el “Modelo Anova” está correctamente aplicado y es Válido.
De no resultar valido, utilizaríamos la “Prueba de Tukey” para contrastes múltiples entre los diferentes tratamientos.
| Anova Un Factor, Comparaciones Múltiples |
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| Variable Respuesta: DFC |
| Variable Explicativa: TTO |
| Número de Casos: 170 |
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| Método: Tukey HSD al 95.00% |
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| Grupos |
| TTO N Media Homogéneos |
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| E 34 3.2500 X |
| A 34 3.7782 X |
| B 34 3.8465 X |
| C 34 3.9721 X |
| D 34 5.1003 X |
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| Contraste Diferencia +/- Límite |
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| A vs. B -0.0682 0.9294 |
| A vs. C -0.1938 0.9294 |
| A vs. D *-1.3221 *0.9294 |
| A vs. E 0.5282 0.9294 |
| B vs. C -0.1256 0.9294 |
| B vs. D *-1.2538 *0.9294 |
| B vs. E 0.5965 0.9294 |
| C vs. D *-1.1282 *0.9294 |
| C vs. E 0.7221 0.9294 |
| D vs. E *1.8503 *0.9294 |
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| */ Diferencia estadísticamente significativa. |
Así se establece:
- Entre los tratamientos E, A, B y C no existen diferencias estadísticamente significativas.
- El Tratamiento D es, estadísticamente diferente y MÁS EFICAZ que todos los demás.
- El valor que aparece en +/- Limite de 0.9294 es la diferencia que deben tener dos tratamientos para ser estadísticamente diferentes.
- La significación de diferencia se establece a un nivel inferior a 0.05.
