Tablas de contingencia. Comparacion entre variables cualitativas de datos sanitarios con SPSS
Autor: Dr. Juan Manuel García Torrecillas | Publicado:  13/05/2008 | Informatica Medica | |
Tablas de contingencia. Comparacion entre variables cualitativas de datos sanitarios con SPSS.1

Tablas de contingencia. Comparación entre variables cualitativas de datos sanitarios con SPSS.

 

1. Juan Manuel García Torrecillas. Médico de Familia. Servicio de Cuidados Críticos y Urgencias. Complejo Hospitalario Torrecárdenas. Almería.

 

2. Herminia Moreno Martos. Médico de Familia. Unidad Docente de Medicina Familiar y Comunitaria de Almería.

 

3. María del Carmen Lea Pereira. FEA en Medicina Interna. EP Hospital de Poniente. El Ejido. Almería.

 

Es bastante habitual en medicina tener que realizar análisis de variables cualitativas con pocas categorías y dicotómicas. Variables como el sexo, tratamientos, etc. son variables que se comportan de este modo y a las que se recurre con frecuencia.

 

Para el análisis de dos variables categóricas nos interesa estudiar cómo se distribuyen los casos según las combinaciones de categorías de cada variable. Por ejemplo, si disponemos de la variable angor y la variable tabaquismo, podemos estudiar cual es la distribución del tabaquismo en el grupo que presenta angor y en aquel que no lo presenta; para todo esto lo ideal es expresarlo mediante una tabla de contingencia donde nos da lo mismo qué variable ocupe las filas y cual las columnas si se trata de variables independientes; para el caso de las variables dependientes una de otra se suele colocar la variable independiente (ejemplo: factor de riesgo) en las filas y la dependiente en columnas.

 

En SPSS construimos una tabla de contingencia mediante el procedimiento Analizarà Estadísticos descriptivosà Tablas de contingencia, con lo que llegamos a la siguiente ventana:

 

SPSS_tablas_contingencia/estadisticos_descriptivos

 

Vemos que las variables vuelven a quedar a la izquierda de la caja y que disponemos de dos ubicaciones, dos cajas en las que introducir la/s variables por filas o columnas según deseemos. Si queremos cruzar las variables de filas y columnas de acuerdo a alguna variable de agrupamiento introduciríamos esta última en la caja de "capas".

 

Siguiendo con nuestro fichero de ejemplo, podemos desear ver cuál es la distribución del grado de obesidad según el sexo. Obviamente habremos de transformar un dato cuantitativo continuo como es el índice de masa corporal (IMC) en una variable categórica (obeso/no obeso) para proceder a este análisis.

 

Actualmente se considera que según el índice de masa corporal (IMC) los pacientes pueden ser clasificados como obesos si tienen un índice de masa corporal (IMC) mayor de 29, por tanto puedo a partir de la variable índice de masa corporal (cuantitativa) recodificar a una variable nueva, llamada obesidad, en función de este punto de corte para el índice de masa corporal (IMC). Para ello seguir el procedimiento dictado en el apartado de "recodificación", teniendo en cuenta que índice de masa corporal (IMC) 0-29: no obesoà valor 0 y índice de masa corporal (IMC)>29 = obesoà valor 1.

 

Ahora quiero saber la distribución de la obesidad por sexos: Analizarà Estadísticos descriptivosà Tablas de contingencia

 

Tabla de contingencia obesidad – sexo.

 

SPSS_tablas_contingencia/tabla_obesidad_sexo

 

Vemos que se obtiene una tabla 2x2 donde queda claro cuántos varones son o no obesos y cuantas mujeres son o no obesas, según un sentido de lectura de la tabla. Disponemos de cifras totales por columnas, por filas y el total global. Además, puedo pedir al programa que muestre el gráfico asociado picando en la casilla "mostrar gráficos de barras agrupadas", con el siguiente resultado:

 

SPSS_tablas_contingencia/graficos_barras_agrupadas

 

Las tablas de contingencia nos permiten obtener, aún antes de entrar en los estadísticos específicos, muchos más datos, veamos las opciones que se abren al picar en "casillas":

SPSS_tablas_contingencia/casillas_estadisticos

Podemos obtener las frecuencias de presentación las variables (observadas y esperadas sí se desea); el porcentaje de ocurrencia de los casos mostrado por filas, columnas y el total. Los residuales hacen referencia a la diferencia existente entre los valores observados y los esperados y pueden mostrarse bien de modo estándar (tipificados) o corregidos.

 

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