Mediciones en serie

Comando:

Estadísticas Mediciones seriales

Descripción

Cuando se han realizado mediciones en serie, por ejemplo en una prueba de tolerancia a la glucosa, a menudo es útil resumir los datos de cada sujeto en una o dos medidas de resumen, como:

• altura del pico (valor máximo)
• Es hora de alcanzar la cima
• diferencia último-primer valor
• área bajo la curva (AUC)

Estas medidas de resumen se pueden obtener y analizar estadísticamente con el comando ' Medidas seriales'. El programa creará un gráfico de las observaciones y realizará una prueba estadística adecuada para evaluar si la medida de resumen difiere entre los diferentes subgrupos.

Cómo ingresar los datos en la hoja de cálculo

Mientras que para cualquier otro procedimiento estadístico en MedCalc, los datos de un caso deben ingresarse en una sola fila de la hoja de cálculo, para las mediciones en serie, MedCalc requiere que los datos de todos los casos se ingresen en una sola columna (Valor en el ejemplo). Las demás columnas de la hoja de cálculo deben contener:

• una variable para el tiempo: el tiempo debe ingresarse como números y debe expresarse en la misma unidad (por ejemplo, horas, días); los intervalos de tiempo pueden ser desiguales
• una variable categórica que identifica casos
• una variable categórica (opcional) que identifica el grupo al que pertenece un caso.

En el ejemplo, el caso 1 pertenece al grupo “malabsorción” y en el tiempo 0 se midió el valor 0,08, en el tiempo 30 el valor 5,70 y en el tiempo 45 el valor 3,22.

Si tiene sus datos organizados en un formato diferente, como los datos en diferentes momentos en diferentes columnas, puede usar la herramienta Apilar columnas para reorganizar sus datos.

Entrada requerida

Variable Y (datos) : esta variable contiene las mediciones seriales de todos los casos.

Variable X (tiempo) : esta variable contiene el tiempo de las diferentes mediciones.

Identificación de caso : una variable categórica que contiene datos de identificación de caso.

Grupos : una variable categórica que contiene datos de identificación del grupo.

Medida de resumen : aquí selecciona la medida de resumen de interés para el análisis estadístico

• Mínimo y tiempo para alcanzar el mínimo
• Máximo y tiempo para alcanzar el máximo
• Primera observación, Última observación
• Diferencia Última-Primera observación
• % Cambio Última-Primera observación, calculado como 100x(Última-Primera)/Primera
  Para calcular esta medida de resumen, la primera observación nunca debe ser igual a cero.
• Maximum difference with first observation
• % Maximum difference with first observation, calculated as 100x(Max difference/First)
  In order to calculate this summary measure, the first observation should never be equal to zero.
• Time-weighted average is calculated as the case AUC (baseline 0) divided by its total time interval (time of last observation minus time of first observation). If there is only one observation, this value is taken as the time-weighted average.
• Area Under the Curve (AUC)
  The area under the curve can be calculated in 3 different ways, depending on what is taken as the baseline value: 0, first observation, or minimum (when the first observation is taken as the baseline value, the area under the curve can be a negative number).
  Note that for the AUC, MedCalc requires that for all cases the first and last observations are set at the same time. If this it not the case, the alternative is to use the Time-weighted average as a summary measure.
• % Time above, above or equal to, below, or below or equal to a threshold value.

Options

• Left-align time: this option instructs MedCalc to left-align the times by subtracting the first time value of a case from all other time values of that case. As a result, the start time of each case is set at 0.

Statistical analysis

• Automatic: let MedCalc decide how to analyze the data. If this option is selected, MedCalc will analyze the summary statistics in the different groups and perform a test for Normal distribution (the test for Normal distribution is performed on the whole sample, after the values are transformed, per group, to z-scores). If the data have a Normal distribution, the software will perform a parametric test. If the data do not have a Normal distribution, the software will attempt a Logarithmic transformation. If the data have a Normal distribution after logarithmic transformation, a statistical test will be performed on the log transformed data; if not, a non-parametric test will be used on the non-transformed data.
• Parametric test: assume the summary measure has a Normal distribution and use a parametric test
• Parametric test after Logarithmic transformation: perform a Logarithmic transformation on the summary measure and then do a parametric test.
• Non-parametric test: use a non-parametric test.

For a parametric test, MedCalc uses the t-test when there are 2 groups, or One-way analysis of variance (ANOVA) when there are more than 2 groups.

For a non-parametric test, MedCalc uses the Mann-Whitney when there are 2 groups, or the Kruskal-Wallis test when there are more than 2 groups.

Test for Normal distribution: the option to select a test for Normal distribution is only available when you select 'Automatic' statistical analysis.

Results

La ventana de resultados muestra los estadísticos (tamaño de la muestra, media, DE, etc.) de la medida de resumen seleccionada en los diferentes subgrupos. A continuación, se realiza una prueba estadística para comprobar la hipótesis de que no existen diferencias entre los subgrupos. Si el valor p resultante es inferior a 0,05, se concluye que existe una diferencia significativa en la medida de resumen entre los diferentes subgrupos.

Gráfico

El diagrama de mediciones seriales traza los datos seriales consecutivamente, para cada caso.

Si hay muchos casos, puede que desee crear gráficos diferentes para cada subgrupo. Para crear un gráfico de mediciones seriales para todos los casos del grupo 'normal', introduzca lo siguiente en el cuadro Filtro:

lo que da el siguiente gráfico:

Para el grupo 'Malabsorción', seleccione:

lo que da el siguiente gráfico:

Literatura

• Bland M (2000) An introduction to medical statistics, 3^rd ed. Oxford: Oxford University Press.
• Mathews JNS, Altman DG, Campbell MJ, Royston P (1990) Analysis of serial measurements in medical research. British Medical Journal 300:230-235. PDF

Véase también

• Formato gráfico
• Leyenda del gráfico
• Agregar objetos gráficos
• Líneas de referencia

Enlaces externos

• Análisis de datos seriales : extracto de 'Introducción a la estadística médica' de Martin Bland.