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CURSO BSICO DE METODOLOGA DE INVESTIGACIN CON SPSS Y EPIDAT: EJERCICIOS PRCTICOS DE APOYO

Dr. Ricardo Ruiz de Adana Perez

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EJERCICIOS PRCTICOS Creacin de bases de datos, definicin de variables, transformacin de variables 1.- Un hospital, con objeto de planificar debidamente sus recursos, estudia mediante muestreo el nmero de urgencias atendidas en una muestra de 30 das. Se obtienen los siguientes resultados 25 41 38 29 26 43 30 36 37 30 15 27 15 28 42 23 29 31 17 27 21 11 32 35 12 16 24 19 31 36

a) Crear un fichero en SPSS, definiendo la variable de tipo cuantitativa numero de urgencias e introducir los datos.

b) Trasformar la variable Numero de urgencias en una nueva variable cualitativa de nombre presin asistencial con 5 categoras (muy baja 12 baja 13-20, normal 21 25 , alta 26-35 y muy alta 36)

c) Guardar el fichero con el nombre ejemplo1 2.- En un centro sanitario, durante 25 das, se registra el nmero total de exploraciones radiolgicas solicitadas, obtenindose los siguientes resultados:

150, 173, 266, 260, 224, 201, 240, 289, 140, 256, 275, 282, 293, 178, 162, 132, 112, 221, 291, 301, 160, 124, 299, 164, 173 a) Crear un fichero en SPSS, definiendo la variable e introducir los datos. b) Trasformar la variable en una nueva variable cualitativa de nombre actividad

con 3 categoras (baja 160, normal, 161-220, alta 221 c) Guardar el fichero con el nombre ejemplo 2

3.- En una encuesta se han recogido los siguientes datos

Edad 35 Peso: 76 Talla 1,75 Sexo: hombre Clase social: alta Edad 33 Peso: 75 Talla 1,72 Sexo: hombre Clase social: baja Edad 38 Peso: 78 Talla 1,65 Sexo: mujer Clase social: alta Edad 43 Peso: 79 Talla 1,55 Sexo: hombre Clase social: baja Edad 35 Peso: 75 Talla 1,54 Sexo: mujer Clase social: media Edad 36 Peso: 85 Talla 1,45 Sexo: mujer Clase social: baja Edad 39 Peso: 95 Talla 1,78 Sexo: hombre Clase social: media Edad 53 Peso: 180 Talla 1,75 Sexo: hombre Clase social: baja Edad 65 Peso: 65 Talla 1,85 Sexo: hombre Clase social: media Edad 53 Peso: 53 Talla 1,93 Sexo: hombre Clase social: baja Edad 48 Peso: 48 Talla 1,65 Sexo: mujer Clase social: alta Edad 37 Peso: 85 Talla 1,75 Sexo: hombre Clase social: baja Edad 35 Peso: 75 Talla 1,67 Sexo: mujer Clase social: media Edad 36 Peso: 95 Talla 1,55 Sexo: mujer Clase social: baja Edad 79 Peso: 75 Talla 1,79 Sexo: hombre Clase social: media Edad 35 Peso: 73 Talla 1,73 Sexo: hombre Clase social: alta Edad 43 Peso: 71 Talla 1,78 Sexo: hombre Clase social: baja Edad 18 Peso: 93 Talla 1,57 Sexo: mujer Clase social: alta Edad 23 Peso: 92 Talla 1,77 Sexo: hombre Clase social: baja

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Edad 31 Peso: 103 Talla 1,76 Sexo: mujer Clase social: media Edad 26 Peso: 99 Talla 1,62 Sexo: mujer Clase social: baja Edad 39 Peso: 210 Talla 1,82 Sexo: hombre Clase social: media Edad 54 Peso: 53 Talla 1,76 Sexo: hombre Clase social: baja Edad 66 Peso: 64 Talla 1,77 Sexo: hombre Clase social: media Edad 54 Peso: 63 Talla 1,70 Sexo: hombre Clase social: baja Edad 49 Peso: 95 Talla 1,70 Sexo: mujer Clase social: alta Edad 37 Peso: 73 Talla 1,75 Sexo: hombre Clase social: baja Edad 31 Peso: 71 Talla 1,53 Sexo: mujer Clase social: media Edad 36 Peso: 85 Talla 1,64 Sexo: mujer Clase social: baja Edad 70 Peso: 66 Talla 1,65 Sexo: hombre Clase social: media

a) Crear un fichero en SPSS, definiendo las variables, introducir los datos y guardarlo con el nombre ejemplo 3.

b) Recuperar el fichero c) Calcular IMC: ( Peso en Kg)/(Talla en metros)**2 a expensas de las variables

Peso y talla d) Filtrar casos Sexo = mujer

4.- En un servicio de traumatologa, con objeto de realizar una correcta planificacin, esta interesado en conocer la localizacin de la patologa en los 186 pacientes atendidos durante los ltimos seis meses n=186. La variable de inters es la zona afectada, es una variable cualitativa dividida en 5 modalidades (rodilla, cadera, tobillo, crneo, otras).

ZONA AFECTADA fa fr % RODILLA 30 0.161 16.1 CADERA 28 0.151 15.1 TOBILLO 41 0.220 22.0 CRNEO 34 0.183 18.3 OTRAS 53 0.285 28.5 TOTAL fa=186 fr=1

a) Crear un fichero en SPSS, definiendo las variables e introducir los datos. b) Guardar el fichero creado como ejemplo 4

5.- Construccin de un fichero en SPSS con las siguientes variables relativas a la evaluacin en las historias clnicas de la atencin a la HTA:

Nombre hospital Numero de HC Fecha nacimiento Sexo Nivel de estudios (primarios, medios, superiores) Antecedentes personales (si, no,) Antecedentes familiares (si, no, no procede) IMC Consumo de cigarrillo Consumo de alcohol (gramos da) Auscultacin cardaca (si, no)

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a) Introducir 5 valores ficticios en la variable fecha de nacimiento b) Crear nueva variable edad: Fecha actual (CTIME.DAYS(fecha actual)-

CTIME.DAYS (fecha naci))/365.25 ( La funcin CTIME.DAYS se encuentra en Extraccin de duracin de tiempo)

c) Trasformar la variable edad en cualitativa edadcua: ( 15, 16-25, 26-35, 36) d) Introducir valores ficticios en el numero de cigarrillos e) Crear un nueva variable Consumo de tabaco (cualitativa) f) Guardar el fichero como ejemplo 5

6.- En una maternidad, los pesos en gramos de los recin nacidos registrados durante una semana son: Da 1 Nios: 2300, 2200, 3450, 3100 Nias: 2500, 2600, 3100, 3200, 3330, 3500, 3450, Da 2 Nios: 3300, 3200, 3500,4000 Nias: 2500, 2600, 3100, 3200, Da 3 Nios: 3350, 5000, 3500, 3450, 2950, 3100 Nias: 3300, 2600, 3100, 3200, 3330, 3000 Da 4 Nios: 2100, 2150, 5000, 3500, 3450 Nias: 2500, 2600, 3100, 3200, 3330 Da 5 Nios: 3800, 3200, 4000, 3450, 2950, 3100 Nias: 3100, 3300, 3100, 3200, 3330 Da 6 Nios: 5000, 3500, 3450, 2950, 3100 Nias: 2800, 2600, 3100, 3200, 3330 Da 7 Nios: 2600, 2200, 3500, 3450, 2950, 3100 Nias: 2800, 2900, 3100, 3200, 3330 Las tallas en cm registradas son: Da 1 Nios:45, 45, 50, 49 Nias: 47, 48, 50, 50, 50, 51, 51 Da 2 Nios: 50, 50, 49, 54 Nias: 48, 47, 49, 49 Da 3 Nios: 49, 54, 52, 51, 50, 50 Nias: 49, 47, 50, 42, 50, 50 Da 4 Nios: 43, 44, 54, 50, 51 Nias: 45, 46, 50, 51, 50 Da 5 Nios: 52, 50, 54, 50, 48, 49 Nias: 49, 50, 50, 50, 49 Da 6 Nios:54, 51, 49, 49 48 Nias: 47, 46, 49, 49, 50 Da 7 Nios: 45, 44, 50, 51, 47, 48 Nias: 49, 48, 49, 49, 50.

g) Introducir estos datos en SPSS h) A partir de los datos, diferenciar lo que son variables y valores i) Definir las variables: cualitativas y cuantitativas.

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j) Introducir las variables cualitativas con un cdigo y utilizar la definicin de valores.

k) Guardar el archivo como ejemplo 6 Estadstica descriptiva: medidas de tendencia central, dispersin, posicin, representacin grafica 7.- Para realizar el estudio descriptivo de una variable cualitativa se van a utilizar los siguientes datos correspondientes a la variable hipertensin, HTA codificados con 1 para NO, un 2 para SI y un 0 para los casos desconocidos (valores perdidos-missing) HTA: 2,1, 0,2,1,2,2,2,2,2,1,1,1,1,2,2,2,2,2,0,2,1,1,1

a) Obtener las frecuencias absolutas y relativa de las categoras de las variable y valores ausentes

b) Calcular e interpretar la media y la mediana c) Elegir entre representar grficamente la variable mediante un diagrama de

barras, un grafico de sectores o un histograma. d) Guardar el archivo como ejemplo 7

8.- Los valores de la TAS de una muestra de pacientes de un CS son los siguientes: TAS: 125, 160,140,150,160,130,135,125,115,112,114,132

a) Analizar los estadsticos descriptivos (medidas de tendencia central, dispersin y posicin) y representar grficamente la distribucin mediante un histograma

b) Recodificar la variable TAS en otra variable HTA si TAS 140 y calcular la frecuencia absoluta y relativa de hipertensos

c) Guardar el fichero como ejemplo 8

9.- Los valores de la TAS y TAD de una muestra de pacientes de un CS son los siguientes: TAS: 125, 160,140,150,160,130,135,125,115,112,114,132 TAD: 90, 75, 67, 85, 67, 89, 67, 75, 95, 110, 100, 111

a) Analizar los estadsticos descriptivos (medidas de tendencia central, dispersin y posicin) y representar grficamente la distribucin mediante un histograma de las variables TAS y TAD

b) Trasformar las variable TAS y TAD en otra variable HTA si TAS 140 o TAD 90 y calcular la frecuencia absoluta y relativa de hipertensos

c) Guardar el fichero como ejemplo 9 10.- Recuperar el fichero ejercicio 3

a) Describir las variables cualitativas: fa y fr.

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b) Representaciones grficas de las variables cualitativas c) Calcular los percentiles 25, 50 y 75 de la talla y peso. d) Calcular la media, mediana, moda y desviacin tpica del peso y talla en

hombres y mujeres. e) Construir un diagrama de cajas y bigotes para la variable IMC en hombres y en

mujeres f) Identificar si existen valores atpicos y extremos en la variable peso y talla g) Calcular la media del peso recortada al 5% h) Calcular para el peso los estimadores robustos centrales e interprtalos

11.- Recuperar en SPSS fichero ejercicio1

a) Calcular la media muestral del numero de urgencias, mediana, , moda, desviacin tpica, error estndar, y estimar la media poblacional del numero de urgencias con un intervalo de confianza del 95%

12.- Recuperar en SPSS fichero ejercicio 2

a) Calcular la media muestral numero de exploraciones radiolgicas, mediana, moda, desviacin tpica, error estndar, y la media en la poblacin de la cual procede la muestra del numero de exploraciones radiolgicas con un intervalo de confianza del 99%

b) Identificar si existen valores atpicos y extremos en la variable estudiada c) Calcular la media del numero de exploraciones radiolgicas recortada al 5%

13.- Recuperar el fichero Confusin hamburguesas mostaza colon irritable.sav

a) Calcular frecuencia absoluta y relativa del nmero de personas que comen hamburguesas y tienen colon irritable. b) Calcular frecuencia absoluta y relativa del nmero de personas que no comen hamburguesas y tienen colon irritable

14.- Recuperar el fichero ulcera y aines cafe sin confusion ni interacion.sav

a) Calcular frecuencia absoluta y relativa del nmero de personas que consumen AINES y tienen ulcera. b) Calcular frecuencia absoluta y relativa del nmero de personas que no consumen AINES y tienen ulcera

15.- Recuperar el fichero Ejemplo 3 a) Calcular frecuencia absoluta y relativa de los hombres pertenecientes a clase social media b) Calcular nmero de mujeres de la clase social alta Muestreo 19.- Obtencin de tablas de nmeros aleatorios mediante muestreo aleatorio simple con el programa Epidat: N = 1000, n = 65 N = 500, n = 100 N = 800, n = 200

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20.- Cul ser el mnimo numero de HC de diabticos de una muestra a travs de la cual deseamos conocer la proporcin de pacientes a los que se les ha realizado fondo de ojo, aceptando un riesgo de error del 5%, pretendiendo un precisin del 2% y sabiendo que dicha proporcin probablemente oscilara alrededor del 15%? 21.- Mediante el estudio de una muestra representativa deseamos conocer el tiempo (minutos) que tardan en llegar las ambulancias al lugar de la urgencia en una poblacin, aceptando un riesgo de error del 5% y pretendiendo una precisin de 5 minutos. La desviacin tpica estudiada previamente en una muestra reducida es de 10 minutos Cul debe ser el tamao mnimo de la muestra? Programa Epidat 22.-En una poblacin se precisar estimar con una confianza del 95%, la talla media de las mujeres adultas. En un estudio piloto realizado a partir de una muestra de 61 casos se obtuvo un desviacin tpica de 30 cm . Pretedeterminar el tamao de muestra necesario para obtener una precisin o error de estimacin igual a 5 cm 23.- Queremos conocer con un nivel de seguridad del 99% el porcentaje de hipertensos en la poblacin mayor de 14 aos adscrita al centro de salud. Se asume que el porcentaje en otros estudios es alrededor de 20 %. 24.- Para llevar a cabo una campaa de prevencin contra la hipercolesterolemia, interesa saber con un error de estimacin de 6 mg/100 ml el nivel medio de colesterolemia basal. En un estudio piloto se obtienen los siguientes resultados: X=215 S= 55 n=35. Predeterminar el tamao de la muestra para alcanzar los objetivos del trabajo. Hacer los clculos para errores aleatorios del 5% y del 1%. 25- Recuperar en SPSS fichero glaucoma

a) Trasformar la edad en variable cualitativa de nombre edadc con las siguientes categoras: (40 aos, 41-49 aos, 50-59 aos, 60 aos)

b) Estadstica descriptiva c) Analizar la relacin entre sexo y presin ocular elevada (estadstica descriptiva:

tablas de contingencia Chi cuadrado y RR Y OR. d) Analizar la relacin entre edadc y presin ocular elevada. e) Analizar la relacin entre antecedentes familiares y presin ocular elevada. f) Analizar la relacin entre edad y presin ocular elevada

26.- Recuperar en SPSS el fichero diastoli.

a) Crear una nueva variable de nombre diferencia: tad1(antes) tad2 (despus) b) Realizar estadstica descriptiva de las variables: tad1 (antes), tad2 (despus) y

diferencia c) Comprobar si las variables tad1 y la tad2 se ajustan a una distribucin normal

(prueba de Kolmogorov-Smirnov. Normal si p> 0,05). d) Analizar si es estadsticamente significativa la diferencia entre la media tad1

(antes) en el grupo tratado con diurticos y en el grupo placebo. Realizar prueba t para muestras independientes. Comprobar homogeneidad varianzas de ambos grupos (F de Snedecor

>0,05). Calcular intervalos de confianza.

e) Analizar si es estadsticamente significativa la diferencia entre la media tad2 (despus) en el grupo tratado con diurticos y en el grupo placebo.

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Realizar prueba t para muestras independientes. Comprobar homogeneidad varianzas de ambos grupos (F de Snedecor

>0,05). Calcular intervalos de confianza.

f) Suponer en la pregunta anterior que la tad2 no sigue una distribucin normal. Realizar prueba de Mann Whitney.

g) Comprobar si la tad1 media de la muestra difiere de 100 mmHg. Realizar prueba t para una muestra.

h) Analizar la diferencia entre la media de la tad1 (antes) y tad2 (despus) en los pacientes tratados con diurticos. Realizar prueba t apareada.

i) Suponer que en la pregunta anterior la tad1 y tad2 no sigue una distribucin normal. Realizar prueba de comparacin de medias en muestras relacionadas

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