Chi-cuadrado, t de Student y Mann-Whitney

Chi-cuadrado, t de Student y Mann-Whitney: cuándo usar cada prueba

Contenido elaborado por el equipo DataMedix.
Revisión metodológica: Lucas Vargas, médico epidemiólogo.

Chi-cuadrado, t de Student y Mann-Whitney

Chi-cuadrado, t de Student y Mann-Whitney se encuentran entre las pruebas más utilizadas en tesis e investigaciones médicas.

Sin embargo, no son intercambiables.

  • Chi-cuadrado analiza variables categóricas.
  • t de Student compara medias de variables cuantitativas.
  • Mann-Whitney compara rangos o distribuciones entre grupos independientes.

La prueba adecuada depende de la pregunta y de la estructura de los datos.

Comparación rápida

CaracterísticaChi-cuadradot de StudentMann-Whitney
Desenlace habitualCategóricoCuantitativoOrdinal o cuantitativo
GruposDos o másDosDos
Tipo de gruposIndependientesIndependientes o pareadosIndependientes
ComparaFrecuencias o proporcionesMediasRangos o distribuciones
Supuesto de normalidadNoSegún el modeloNo
Resultado frecuenteEstadístico χ² y pDiferencia de medias, t y pU y p

¿Cuándo usar chi-cuadrado?

Se utiliza para evaluar la asociación entre variables categóricas.

Ejemplo:

Determinar si la frecuencia de infección difiere entre pacientes con y sin profilaxis.

Podría construirse esta tabla:

InfecciónSin infección
Con profilaxis1288
Sin profilaxis2575

La prueba evalúa si la distribución observada es compatible con independencia entre las variables.

Condiciones importantes

  • Las observaciones deben ser independientes.
  • Las categorías deben ser mutuamente excluyentes.
  • El análisis debe utilizar frecuencias, no porcentajes aislados.
  • Las frecuencias esperadas deben ser suficientemente grandes.

Cuando existen celdas muy pequeñas, puede considerarse:

  • prueba exacta de Fisher;
  • prueba exacta para tablas mayores;
  • combinación justificada de categorías;
  • otro modelo.

Qué no informa chi-cuadrado

Un valor p de chi-cuadrado no muestra por sí solo:

  • la magnitud de la asociación;
  • qué grupo tiene mayor riesgo;
  • la importancia clínica;
  • la causalidad.

Conviene acompañarlo de:

  • proporciones;
  • diferencia de riesgos;
  • riesgo relativo;
  • odds ratio;
  • intervalo de confianza.

¿Cuándo usar t de Student?

La prueba t se utiliza para comparar medias.

t para grupos independientes

Ejemplo:

Comparar la hemoglobina media entre pacientes con dos tratamientos diferentes.

Condiciones:

  • desenlace cuantitativo;
  • grupos independientes;
  • observaciones independientes;
  • ausencia de valores extremos que dominen el resultado;
  • distribución compatible con el modelo.

t pareada

Ejemplo:

Comparar la presión arterial antes y después de una intervención en los mismos pacientes.

Aquí lo relevante es la distribución de las diferencias individuales, no la normalidad de cada medición por separado.

t de Student o t de Welch

La versión clásica agrupada supone varianzas iguales.

La prueba de Welch permite varianzas diferentes y suele ser preferible cuando no existe una justificación clara para asumir igualdad.

Qué debe reportarse

No escribas únicamente:

p = 0,04.

Reporta:

  • media de cada grupo;
  • desviación estándar;
  • diferencia de medias;
  • intervalo de confianza;
  • valor p;
  • unidades.

¿Cuándo usar Mann-Whitney?

Mann-Whitney es una prueba basada en rangos para dos grupos independientes.

Puede utilizarse con:

  • variables ordinales;
  • distribuciones asimétricas;
  • valores extremos;
  • datos para los que una comparación de medias no representa bien la pregunta.

La prueba ordena todas las observaciones y analiza cómo se distribuyen sus rangos entre los grupos.

Mann-Whitney no siempre compara medianas

Una afirmación frecuente es:

Mann-Whitney compara las medianas.

Esto solo es defendible cuando las distribuciones tienen formas y dispersiones semejantes y difieren principalmente en su localización.

Si las formas son distintas, un resultado significativo podría deberse a diferencias en:

  • dispersión;
  • asimetría;
  • localización;
  • combinación de estas características.

Por eso, debe revisarse gráficamente la distribución y describir con precisión qué se está comparando.

Ejemplo de decisión

Pregunta:

¿La duración de la hospitalización difiere entre dos grupos?

Opción t de Student/Welch

Adecuada si:

  • interesa la diferencia de medias;
  • la media es clínicamente interpretable;
  • los supuestos son razonables;
  • no existen valores extremos dominantes.

Opción Mann-Whitney

Puede ser adecuada si:

  • interesa una comparación basada en posiciones o distribuciones;
  • la duración es muy asimétrica;
  • hay valores extremos importantes;
  • la interpretación se formula correctamente.

No debe elegirse automáticamente mediante la regla:

Shapiro-Wilk significativo = Mann-Whitney.

¿Qué ocurre con datos pareados?

Mann-Whitney no debe utilizarse para comparar antes y después en las mismas personas.

Para datos pareados pueden considerarse:

  • t pareada;
  • prueba de rangos con signo de Wilcoxon.

De la misma manera, chi-cuadrado convencional no es adecuado para comparar un desenlace binario antes y después en las mismas personas. Puede requerirse McNemar.

Errores frecuentes cuando no sabes si Chi-cuadrado, t de Student y Mann-Whitney

  • Usar chi-cuadrado con medias.
  • Introducir porcentajes sin frecuencias.
  • Ignorar frecuencias esperadas pequeñas.
  • Aplicar t independiente a mediciones pareadas.
  • Elegir Mann-Whitney solo por una prueba de normalidad.
  • Interpretar Mann-Whitney automáticamente como diferencia de medianas.
  • Presentar únicamente valores p.
  • No reportar magnitud ni intervalo de confianza.
  • Realizar varias pruebas sin considerar multiplicidad.

Checklist

Para chi-cuadrado

  • ¿Las variables son categóricas?
  • ¿Las observaciones son independientes?
  • ¿Las frecuencias esperadas son suficientes?
  • ¿Debo utilizar Fisher?
  • ¿Reporté una medida de asociación?

Para t de Student

  • ¿El desenlace es cuantitativo?
  • ¿Los grupos son independientes o pareados?
  • ¿Me interesa comparar medias?
  • ¿Existen valores extremos?
  • ¿Debo utilizar Welch?
  • ¿Reporté la diferencia y su intervalo?

Para Mann-Whitney

  • ¿Los grupos son independientes?
  • ¿La variable es ordinal o cuantitativa?
  • ¿La interpretación corresponde a rangos o distribuciones?
  • ¿Revisé la forma de los datos?
  • ¿Evité llamarla prueba de medianas sin justificarlo?

Conclusión

Chi-cuadrado, t de Student y Mann-Whitney responden preguntas diferentes.

La elección correcta requiere revisar:

  • tipo de desenlace;
  • independencia;
  • objetivo;
  • distribución;
  • valores extremos;
  • medida que se desea interpretar.

¿Necesitas seleccionar las pruebas de tu tesis?

En DataMedix revisamos tu base, objetivos y estructura de datos para definir qué pruebas son apropiadas y cómo deben reportarse.

Referencias

  1. Engineering Statistics Handbook. Nist/Sematech, E-Handbook of Statistical Methods. Chapter 7: Product and Process Comparisons, Confidence Intervals for the Difference of Treatment Means. http://www.itl.nist.gov/div898/
  2. Cleophas, T. J., Zwinderman, A. H., Cleophas, T. F., & Cleophas, E. P. (Eds.). (2009). Statistics applied to clinical trials. Dordrecht: Springer Netherlands.
  3. Vetter, T. R., & Mascha, E. J. (2018). Unadjusted bivariate two-group comparisons: when simpler is better. Anesthesia & Analgesia126(1), 338-342.
  4. Riina, M. D., Stambaugh, C., Stambaugh, N., & Huber, K. E. (2023). Continuous variable analyses: T-test, Mann–Whitney, Wilcoxin rank. In Translational radiation oncology (pp. 153-163). Academic Press.
  5. Hart A. Mann-Whitney test is not just a test of medians: differences in spread can be important. BMJ. 2001 Aug 18;323(7309):391-3. doi: 10.1136/bmj.323.7309.391. PMID: 11509435; PMCID: PMC1120984.

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