Anàlisi de taules amb SPSS
Dissenys de cohorts: RR Dissenys de casos y controls: OR Mesures de concordança Mesures de correlació Mesures d’associació Anàlisi de taules grans
Introducció de taules en SPSS
Tabla de contingencia Risc * Malaltia
Recuento
23 12 35
16 33 49
39 45 84
Exposat
No exposat
Risc
Total
Malalts Sans
Malaltia
Total
En un estudi de cohorts es disposa dels següents resultats:
• Com s’introdueixen en SPSS?• Com es pot obtenir una estimació del risc relatiu?
Introducció de taules en SPSS
• Definició de les files (Risc) i les columnes (Malaltia).• Poseu els decimals a 0.
Definiu etiquetes de valorP.e. a la variable Risc
1: Exposat2: No exposat
Introducció de taules en SPSS
Introducció de dades
Introducció de taules en SPSS
Cal indicar que cada cas representa un conjunt d’observacions:Datos > Ponderar casos
Introducció de taules en SPSS
Obtenció de la taula de contingènciaAnalizar > Estadisticos descriptivos > Tabla de contingencia
Situar la variable que conté els grups de risc a les files i la variable que conté informació sobre la malaltia en les columnes.
Tabla de contingencia Risc * Malaltia
Recuento
23 12 35
16 33 49
39 45 84
Exposat
No exposat
Risc
Total
Malalts Sans
Malaltia
Total
Introducció de taules en SPSS
Obtenció de les proporcionsAnalizar > Estadisticos descriptivos > Tabla de contingencia
Opció Casillas
Marqueu els percentatges de files (Proporció de malalts per cada grup de risc)
Taula 2x2Disseny de cohorts
Tabla de contingencia Risc * Malaltia
23 12 35
65,7% 34,3% 100,0%
16 33 49
32,7% 67,3% 100,0%
39 45 84
46,4% 53,6% 100,0%
Recuento
% de Risc
Recuento
% de Risc
Recuento
% de Risc
Exposat
No exposat
Risc
Total
Malalts Sans
Malaltia
Total
013.2327.0
657.0
327.0)|(
657.0)|(
RR
RMP
RMP
Taula 2x2Disseny de cohorts: Estimació del RR
Analizar > Estadisticos descriptivos > Tabla de contingenciaOpció Estadísticos
Estimación de riesgo
3,953 1,578 9,905
2,013 1,260 3,213
,509 ,309 ,838
84
Razón de las ventajas para Risc (Exposat / No exposat)
Para la cohorte Malaltia = Malalts
Para la cohorte Malaltia = Sans
N de casos válidos
Valor Inferior Superior
Intervalo de confianzaal 95%
013.2327.0
657.0
327.0)|(
657.0)|(
RR
RMP
RMP
Taula 2x2Disseny de cohorts: Estimació del RR
Estimación de riesgo
3,953 1,578 9,905
2,013 1,260 3,213
,509 ,309 ,838
84
Razón de las ventajas para Risc (Exposat / No exposat)
Para la cohorte Malaltia = Malalts
Para la cohorte Malaltia = Sans
N de casos válidos
Valor Inferior Superior
Intervalo de confianzaal 95%
RR: 2.013 (IC 95% 1.26, 3.21)
Amb una confiança del 95%, el RR podem afirmar que l’exposició al factor de risc fa augmentar entre 1.26 i 3.21 cops la probabilitat de desenvolupar la malaltia
Taula 2x2Disseny de cohorts: Estimació del RR
Tabla de contingencia Risc * Malaltia
2 123 125
1,6% 98,4% 100,0%
1 133 134
,7% 99,3% 100,0%
3 256 259
1,2% 98,8% 100,0%
Recuento
% de Risc
Recuento
% de Risc
Recuento
% de Risc
Exposat
No exposat
Risc
Total
Malalts Sans
Malaltia
Total
Estimación de riesgo
2,163 ,194 24,149
2,144 ,197 23,353
,991 ,965 1,018
259
Razón de las ventajas para Risc (Exposat / No exposat)
Para la cohorte Malaltia = Malalts
Para la cohorte Malaltia = Sans
N de casos válidos
Valor Inferior Superior
Intervalo de confianzaal 95%
Intervals de confiança molt amplis indiquen que cal augmentar la mida de la mostra
Taula 2x2Disseny de cohorts: Prova de Chi-quadrat
Analizar > Estadisticos descriptivos > Tabla de contingenciaOpció Estadísticos
Pruebas de chi-cuadrado
,412b 1 ,521
,004 1 ,952
,418 1 ,518
,611 ,474
,410 1 ,522
259
Chi-cuadrado de Pearson
Corrección por continuidada
Razón de verosimilitudes
Estadístico exacto de Fisher
Asociación lineal por lineal
N de casos válidos
Valor glSig. asintótica
(bilateral)Sig. exacta(bilateral)
Sig. exacta(unilateral)
Calculado sólo para una tabla de 2x2.a.
2 casillas (50,0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5. La frecuencia mínima esperada es 1,45.b.
Podem acceptar que les proporcions observades són iguals?
p=0.521
Pruebas de chi-cuadrado
,412b 1 ,521
,004 1 ,952
,418 1 ,518
,611 ,474
,410 1 ,522
259
Chi-cuadrado de Pearson
Corrección por continuidada
Razón de verosimilitudes
Estadístico exacto de Fisher
Asociación lineal por lineal
N de casos válidos
Valor glSig. asintótica
(bilateral)Sig. exacta(bilateral)
Sig. exacta(unilateral)
Calculado sólo para una tabla de 2x2.a.
2 casillas (50,0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5. La frecuencia mínima esperada es 1,45.b.
Grau de significació (p) : Mesura la probabilitat d’haver observat un resultat igual a que hem obtingut o més allunyat que el que hem obtingut respecte a la hipòtesi nul·la.
En aquest cas, mesura la probabilitat d’haver obtingut els percentatges discrepants que hem obtingut a la taula, o un resultat encara més discrepant (respecte a la hipòtesi que la probabilitat de malaltia fos igual independentment de l’exposició).
p=0.521, indica que el resultat no s’allunya significativament d’un resultat que es pugui esperar acceptant que la malaltia és independent de l’exposició
Pruebas de chi-cuadrado
,412b 1 ,521
,004 1 ,952
,418 1 ,518
,611 ,474
,410 1 ,522
259
Chi-cuadrado de Pearson
Corrección por continuidada
Razón de verosimilitudes
Estadístico exacto de Fisher
Asociación lineal por lineal
N de casos válidos
Valor glSig. asintótica
(bilateral)Sig. exacta(bilateral)
Sig. exacta(unilateral)
Calculado sólo para una tabla de 2x2.a.
2 casillas (50,0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5. La frecuencia mínima esperada es 1,45.b.
Tabla de contingencia Risc * Malaltia
2 123 125
1,6% 98,4% 100,0%
1 133 134
,7% 99,3% 100,0%
3 256 259
1,2% 98,8% 100,0%
Recuento
% de Risc
Recuento
% de Risc
Recuento
% de Risc
Exposat
No exposat
Risc
Total
Malalts Sans
Malaltia
Total
Estimación de riesgo
2,163 ,194 24,149
2,144 ,197 23,353
,991 ,965 1,018
259
Razón de las ventajas para Risc (Exposat / No exposat)
Para la cohorte Malaltia = Malalts
Para la cohorte Malaltia = Sans
N de casos válidos
Valor Inferior Superior
Intervalo de confianzaal 95%
NS
Inclou el 1
IC i prova Chi-quadratDos aspectes del mateix problema
Disseny de cohorts
Tabla de contingencia Risc * Malaltia
33 12 45
68,8% 20,3% 42,1%
15 47 62
31,3% 79,7% 57,9%
48 59 107
100,0% 100,0% 100,0%
Recuento
% de Malaltia
Recuento
% de Malaltia
Recuento
% de Malaltia
Exposat
No exposat
Risc
Total
Casos Controls
Malaltia
Total
Disseny de cohorts: OR
Tabla de contingencia Risc * Malaltia
33 12 45
68,8% 20,3% 42,1%
15 47 62
31,3% 79,7% 57,9%
48 59 107
100,0% 100,0% 100,0%
Recuento
% de Malaltia
Recuento
% de Malaltia
Recuento
% de Malaltia
Exposat
No exposat
Risc
Total
Casos Controls
Malaltia
Total
Estimación de riesgo
8,617 3,574 20,773
3,031 1,886 4,872
,352 ,212 ,583
107
Razón de las ventajas para Risc (Exposat / No exposat)
Para la cohorte Malaltia = Casos
Para la cohorte Malaltia = Controls
N de casos válidos
Valor Inferior Superior
Intervalo de confianzaal 95%
617.81215
4733
59/1248/15
59/4748/33
)|()|(
)|()|(
MRPMRP
MRPMRPOR
No inclou el 1
Disseny de cohorts: OR
Tabla de contingencia Risc * Malaltia
33 12 45
68,8% 20,3% 42,1%
15 47 62
31,3% 79,7% 57,9%
48 59 107
100,0% 100,0% 100,0%
Recuento
% de Malaltia
Recuento
% de Malaltia
Recuento
% de Malaltia
Exposat
No exposat
Risc
Total
Casos Controls
Malaltia
Total
Estimación de riesgo
8,617 3,574 20,773
3,031 1,886 4,872
,352 ,212 ,583
107
Razón de las ventajas para Risc (Exposat / No exposat)
Para la cohorte Malaltia = Casos
Para la cohorte Malaltia = Controls
N de casos válidos
Valor Inferior Superior
Intervalo de confianzaal 95%
No inclou el 1
Pruebas de chi-cuadrado
25,454b 1 ,000
23,506 1 ,000
26,399 1 ,000
,000 ,000
25,216 1 ,000
107
Chi-cuadrado de Pearson
Corrección por continuidada
Razón de verosimilitudes
Estadístico exacto de Fisher
Asociación lineal por lineal
N de casos válidos
Valor glSig. asintótica
(bilateral)Sig. exacta(bilateral)
Sig. exacta(unilateral)
Calculado sólo para una tabla de 2x2.a.
0 casillas (,0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5. La frecuencia mínima esperada es 20,19.b.
S: p<0.05
OR ajustats
Tabla de contingencia Risc * Malaltia * Genere
33 12 45
68,8% 20,3% 42,1%
15 47 62
31,3% 79,7% 57,9%
48 59 107
100,0% 100,0% 100,0%
23 12 35
53,5% 20,3% 34,3%
20 47 67
46,5% 79,7% 65,7%
43 59 102
100,0% 100,0% 100,0%
Recuento
% de Malaltia
Recuento
% de Malaltia
Recuento
% de Malaltia
Recuento
% de Malaltia
Recuento
% de Malaltia
Recuento
% de Malaltia
Exposat
No exposat
Risc
Total
Exposat
No exposat
Risc
Total
GenereHomes
Dones
Casos Controls
Malaltia
Total
OR ajustatsTabla de contingencia Risc * Malaltia * Genere
33 12 45
68,8% 20,3% 42,1%
15 47 62
31,3% 79,7% 57,9%
48 59 107
100,0% 100,0% 100,0%
23 12 35
53,5% 20,3% 34,3%
20 47 67
46,5% 79,7% 65,7%
43 59 102
100,0% 100,0% 100,0%
Recuento
% de Malaltia
Recuento
% de Malaltia
Recuento
% de Malaltia
Recuento
% de Malaltia
Recuento
% de Malaltia
Recuento
% de Malaltia
Exposat
No exposat
Risc
Total
Exposat
No exposat
Risc
Total
GenereHomes
Dones
Casos Controls
Malaltia
Total
Estimación de riesgo
8,617 3,574 20,773
3,031 1,886 4,872
,352 ,212 ,583
107
4,504 1,883 10,776
2,201 1,420 3,412
,489 ,301 ,793
102
Razón de las ventajas para Risc (Exposat / No exposat)
Para la cohorte Malaltia = Casos
Para la cohorte Malaltia = Controls
N de casos válidos
Razón de las ventajas para Risc (Exposat / No exposat)
Para la cohorte Malaltia = Casos
Para la cohorte Malaltia = Controls
N de casos válidos
GenereHomes
Dones
Valor Inferior Superior
Intervalo de confianzaal 95%
OR ajustat per gènere
Estimación de riesgo
8,617 3,574 20,773
3,031 1,886 4,872
,352 ,212 ,583
107
4,504 1,883 10,776
2,201 1,420 3,412
,489 ,301 ,793
102
Razón de las ventajas para Risc (Exposat / No exposat)
Para la cohorte Malaltia = Casos
Para la cohorte Malaltia = Controls
N de casos válidos
Razón de las ventajas para Risc (Exposat / No exposat)
Para la cohorte Malaltia = Casos
Para la cohorte Malaltia = Controls
N de casos válidos
GenereHomes
Dones
Valor Inferior Superior
Intervalo de confianzaal 95%
Estimación de la razón de las ventajas común de Mantel-Haenszel
6,219
1,828
,314
,000
3,359
11,513
1,212
2,443
Estimación
ln(estimación)
Error típ. de ln(estimación)
Sig. asintótica (bilateral)
Límite inferior
Límite superior
Razón de ventajascomún
Límite inferior
Límite superior
ln(Razón de ventajascomún)
Intervalo de confianzaasintótico al 95%
La estimación de la razón de las ventajas común de Mantel-Haenszel se distribuye demanera asintóticamente normal bajo el supuesto de razón de las ventajas común igual a1,000. Lo mismo ocurre con el log natural de la estimación.
Pruebas de homogeneidad de la razón de las ventajas
1,056 1 ,304
1,054 1 ,304
Breslow-Day
De Tarone
Chi-cuadrado glSig. asintótica
(bilateral)Homes i dones presenten un OR similar (p>0.05)
Estimació de l’OR ajustat per gènere
Mesures de concordança
Es disposa de dades de diferents observadors sobre els mateixos subjectes.
Volem avaluar si hi ha concordança. Kappa:
1 si la concordança és perfecte 0 si no hi ha concordança
Exemple
Tabla de contingencia Obs1 * Obs2
23 6 29
37,7% 9,8% 47,5%
7 25 32
11,5% 41,0% 52,5%
30 31 61
49,2% 50,8% 100,0%
Recuento
% del total
Recuento
% del total
Recuento
% del total
(+)
(-)
Obs1
Total
(+) (-)
Obs2
Total
Medidas simétricas
,573 ,105 4,481 ,000
61
KappaMedida de acuerdo
N de casos válidos
ValorError típ.
asint.a
T aproximadab
Sig.aproximada
Asumiendo la hipótesis alternativa.a.
Empleando el error típico asintótico basado en la hipótesis nula.b.
El coeficient kappa mesura el grau d’acord. La significació de p indica que els resultats no són compatibles amb un valor de kappa=0
p<0.05 indica concordança entre els resultats (millor com més s’apropi kappa al valor 1)
Exemple
Tabla de contingencia Obs1 * Obs2
23 6 29
30,3% 7,9% 38,2%
35 12 47
46,1% 15,8% 61,8%
58 18 76
76,3% 23,7% 100,0%
Recuento
% del total
Recuento
% del total
Recuento
% del total
(+)
(-)
Obs1
Total
(+) (-)
Obs2
Total
Medidas simétricas
,041 ,083 ,482 ,630
76
KappaMedida de acuerdo
N de casos válidos
ValorError típ.
asint.a
T aproximadab
Sig.aproximada
Asumiendo la hipótesis alternativa.a.
Empleando el error típico asintótico basado en la hipótesis nula.b.
p>0.05 indica que els resultats no són concordants (podem admetre kappa = 0)
Mesures de correlació
Tabla de contingencia Dosi * Resposta
23 12 5 40
57,5% 30,0% 12,5% 100,0%
12 33 12 57
21,1% 57,9% 21,1% 100,0%
5 12 34 51
9,8% 23,5% 66,7% 100,0%
40 57 51 148
27,0% 38,5% 34,5% 100,0%
Recuento
% de Dosi
Recuento
% de Dosi
Recuento
% de Dosi
Recuento
% de Dosi
D1
D2
D3
Dosi
Total
+ ++ +++
Resposta
Total
Pruebas de chi-cuadrado
53,302a 4 ,000
50,581 4 ,000
38,550 1 ,000
148
Chi-cuadrado de Pearson
Razón de verosimilitudes
Asociación lineal por lineal
N de casos válidos
Valor glSig. asintótica
(bilateral)
0 casillas (,0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5. Lafrecuencia mínima esperada es 10,81.
a.
Una p<0.05 el la prova Chi-quadrat indica diferències en les proporcions de resposta per dosi.
Hi ha correlació entre la dosi i la resposta?
Mesures de correlació
Tabla de contingencia Dosi * Resposta
23 12 5 40
57,5% 30,0% 12,5% 100,0%
12 33 12 57
21,1% 57,9% 21,1% 100,0%
5 12 34 51
9,8% 23,5% 66,7% 100,0%
40 57 51 148
27,0% 38,5% 34,5% 100,0%
Recuento
% de Dosi
Recuento
% de Dosi
Recuento
% de Dosi
Recuento
% de Dosi
D1
D2
D3
Dosi
Total
+ ++ +++
Resposta
Total
Coeficient de correlació de Spearman.
Un valor de p<0.05 indica correlació
La correlació perfecta correspon a un valor 1. El valor 0 indica resultats no correlacionats
Medidas simétricas
,512 ,069 7,204 ,000c
,514 ,069 7,247 ,000c
148
R de PearsonIntervalo por intervalo
Correlación de SpearmanOrdinal por ordinal
N de casos válidos
ValorError típ.
asint.a
T aproximadab
Sig.aproximada
Asumiendo la hipótesis alternativa.a.
Empleando el error típico asintótico basado en la hipótesis nula.b.
Basada en la aproximación normal.c.
Mesures de correlació
Medidas simétricas
,512 ,069 7,204 ,000c
,514 ,069 7,247 ,000c
148
R de PearsonIntervalo por intervalo
Correlación de SpearmanOrdinal por ordinal
N de casos válidos
ValorError típ.
asint.a
T aproximadab
Sig.aproximada
Asumiendo la hipótesis alternativa.a.
Empleando el error típico asintótico basado en la hipótesis nula.b.
Basada en la aproximación normal.c.
Tabla de contingencia Dosi * Resposta
23 12 5 40
57,5% 30,0% 12,5% 100,0%
5,1 -1,3 -3,4
12 33 12 57
21,1% 57,9% 21,1% 100,0%
-1,3 3,8 -2,7
5 12 34 51
9,8% 23,5% 66,7% 100,0%
-3,4 -2,7 6,0
40 57 51 148
27,0% 38,5% 34,5% 100,0%
Recuento
% de Dosi
Residuos corregidos
Recuento
% de Dosi
Residuos corregidos
Recuento
% de Dosi
Residuos corregidos
Recuento
% de Dosi
D1
D2
D3
Dosi
Total
+ ++ +++
Resposta
Total
El residuals tipificats corregits permeten identificar en quines caselles hi ha una variació significativa (amunt si són positius i avall si són negatius) del percentatge. Valors absoluts més grans que 2 indiquen una diferència significativa.
Un exemple de resultats que no correlacionen amb la dosi
Tabla de contingencia Dosi * Resposta
23 12 5 40
57,5% 30,0% 12,5% 100,0%
,2 -,3 ,1
25 18 5 48
52,1% 37,5% 10,4% 100,0%
-,6 1,0 -,5
43 22 10 75
57,3% 29,3% 13,3% 100,0%
,4 -,6 ,4
91 52 20 163
55,8% 31,9% 12,3% 100,0%
Recuento
% de Dosi
Residuos corregidos
Recuento
% de Dosi
Residuos corregidos
Recuento
% de Dosi
Residuos corregidos
Recuento
% de Dosi
D1
D2
D3
Dosi
Total
+ ++ +++
Resposta
Total
Medidas simétricas
,003 ,079 ,034 ,973c
-,004 ,079 -,053 ,958c
163
R de PearsonIntervalo por intervalo
Correlación de SpearmanOrdinal por ordinal
N de casos válidos
ValorError típ.
asint.a
T aproximadab
Sig.aproximada
Asumiendo la hipótesis alternativa.a.
Empleando el error típico asintótico basado en la hipótesis nula.b.
Basada en la aproximación normal.c.
Un valor de = -0.004 amb p>0.05 indica una correlació no significativa
El residuals ajustats no superen, en valor absolut, el valor 2.
Un exemple amb correlació negativa
Tabla de contingencia Dosi * Resposta
3 12 34 49
6,1% 24,5% 69,4% 100,0%
-5,7 -1,6 8,0
12 33 5 50
24,0% 66,0% 10,0% 100,0%
-2,7 6,0 -3,4
43 5 2 50
86,0% 10,0% 4,0% 100,0%
8,4 -4,3 -4,6
58 50 41 149
38,9% 33,6% 27,5% 100,0%
Recuento
% de Dosi
Residuos corregidos
Recuento
% de Dosi
Residuos corregidos
Recuento
% de Dosi
Residuos corregidos
Recuento
% de Dosi
D1
D2
D3
Dosi
Total
+ ++ +++
Resposta
Total
Medidas simétricas
-,733 ,050 -13,079 ,000c
-,735 ,050 -13,148 ,000c
149
R de PearsonIntervalo por intervalo
Correlación de SpearmanOrdinal por ordinal
N de casos válidos
ValorError típ.
asint.a
T aproximadab
Sig.aproximada
Asumiendo la hipótesis alternativa.a.
Empleando el error típico asintótico basado en la hipótesis nula.b.
Basada en la aproximación normal.c.
Un valor de r = -0.735 i p<0.05 indica una correlació significativa. En aquest cas a més dosi menys resposta (correlació negativa).
Els residuals ajustats permeten visualitzar aquesta tendència.