ESTADISTICA Y TICS

1. Seminario 8
En este seminario aprendimos a realizar ejercicios sobre la Chi cuadrado y la T de
Student y también a utilizar el SPSS para facilitarnos el trabajo.
La tarea de este seminario consta de tres actividades:
1.Interpretar estadística y clínicamente la prueba de chi cuadrado en un artículo
científico original enfermero.
Tras localizar el artículo, leemos más detenidamente el apartado de estadística en el
que encontramos una tabla que relaciona cada tipo de prueba con el tipo de variable
que tenemos que utilizar, en este caso, como vamos a realizar una Chi cuadrado
usaremos dos variables cualitativas.
Como la primera parte del ejercicio consiste en ver las variables que pueden ser
sometidas a Chi Cuadrado, nos fijamos en una lista que las enumera, como han de ser
cualitativas solo podrían ser sometidas a chi cuadrado: “leche inicial”, “Enterocolitis
necrotizante”, “Sepsis tardía”, “Retinopatía del prematuro”, “Displasia broncopulmonar”
etc.
Pero el ejercicio pide que nos centremos en la variable “Enterocolitis necrotizante” y
formulemos la hipótesis nula y alternativa:
 Hipótesis nula: “No existe diferencia entre consumir leche del banco de
donantes y padecer enterocolitis necrotizante”
 Hipótesis alternativa: “Si hay diferencia entre consumir leche del banco de
donantes y padecer enterocolitis necrotizante”
Utilizando los datos de la tabla nº2 procedemos a realizar la tabla de frecuencias de
nuestra variable:
Grupo prebanco Grupo probanco
Enterocolitis necrotizante 17 1
El siguiente paso es interpretar estadística y clínicamente los resultados en función de
las hipótesis planteadas.

2. Observando la tabla podemos ver que el valor de Chi cuadrado es de 0’049 y como
este valor es menor que 0’05 podemos decir que si existe una diferencia estadística
estadísticamente significativa entre haber consumido o no leche del banco y padecer
enterocolitis necrotizante por lo que rechazamos la hipótesis nula.
2.Analizar si existe relación entre tener cansancio en el rol del cuidador y el sexo
Encontramos dos variables cualitativas independientes que son el cansancio (si/no) y
el sexo (hombre/mujer). Además tiene que cumplir también dos condiciones más: que
el número de casos sea mayor a 50 (en este caso el número de casos es igual a 484)
y que ninguna frecuencia observada sea menor que 5.
Mujer Hombre
Con cansancio 282
(292x450/484=271’48)
168
(192x450/484=178’5)
450
Sin cansancio 10
(292x34/484=20’51)
24
(192x450/484=13’489)
34
292 192 484
Una vez que hemos comprobado que cumple las condiciones de aplicabilidad
pasamos a plantear la hipótesis nula y la hipótesis alternativa:
 Hipótesis nula: “no existen diferencias entre el sexo y el cansancio”
 Hipótesis alternativa: “si existen diferencias entre el sexo y el cansancio”
Como ya tenemos calculadas las frecuencias teóricas pasamos a aplicar la fórmula:
Pasamos a calcular el grado de libertad mediante la siguiente fórmula= (f-1)(c-1)= 1.

3. Observando esta tabla y sabiendo que el grado de libertad es uno y el nivel de
significación es 0’01 vemos que la chi teórica es de 6’64 y nuestra chi observada es de
14’59, por lo que rechazamos la hipótesis nula.
3. Interpretar estadística y clínicamente la prueba de t de Student en un artículo
científico original enfermero.
En primer lugar buscamos el siguiente artículo y analizamos el apartado de
estadística:
1.Martín Díaza JF, Hidalgo Gutiérrez MJ, Cerezo Solana MF, Martín Morcillo J. La
efectividad de una intervención enfermera sobre la ansiedad del paciente ante la
transfusión de concentrado de hematíes. Enferm Clin. 2013;23(5):189-195
Después tenemos que analizar cuáles son las variables que pueden ser sometidas a la
T de Student que son la edad, el nivel de ansiedad-rasgo y ansiedad-estado inicial.
Pasamos a fórmular la hipótesis nula y alternativa:
 Hipótesis nula: “No existe diferencia entre el grado de ansiedad y la
intervención realizada”
 Hipótesis alternativa: “Si existe diferencia entre la intervención realizada y el
grado de ansiedad”

4. Observando la tabla y el valor de la T de Student tenemos que descartar la hipótesis
nula ya que las diferencias existentes son significativas.