Como el n es grande (n * p>5 y n * (1-p)>5) puedo estimar el IC95 usando una distribución normal de esta forma la proporción de pacientes con enfermedad de Parkinson con DEEI es de 0.17 (IC95%=0.11-0.23) Sí calcular el IC95 exacto tengo distintas ecuaciones para realizarlo, la mayoría puede realizarse con la función binom.confint:
## method x n mean lower upper
## 1 agresti-coull 22 131 0.1679389 0.1129217 0.2418762
## 2 asymptotic 22 131 0.1679389 0.1039263 0.2319516
## 3 bayes 22 131 0.1704545 0.1085271 0.2352018
## 4 cloglog 22 131 0.1679389 0.1097996 0.2367019
## 5 exact 22 131 0.1679389 0.1083414 0.2431482
## 6 logit 22 131 0.1679389 0.1132059 0.2419155
## 7 probit 22 131 0.1679389 0.1117464 0.2396617
## 8 profile 22 131 0.1679389 0.1106623 0.2380782
## 9 lrt 22 131 0.1679389 0.1106569 0.2380774
## 10 prop.test 22 131 0.1679389 0.1104468 0.2454508
## 11 wilson 22 131 0.1679389 0.1135994 0.2411984
Primero evaluamos visualmente
Parece tener una distribución normal con algunos outliers, podemos realizar el Shapiro para ambos grupos, el mismo nos da para el grupo con DEEI 0.49 y para el grupo sin DEEI 0.3, por lo que asumimos normalidad.
Evaluamos homocedasticidad
Primero visualmente
Pero lo confirmamos realizando el test de Levene donde que nos otorga un p valor de 0.45, por lo que asumimos homocedasticidad. Por consiguiente podemos comparar la media de cada grupo realizando un T-Test para muestras independientes:
De esta la media de edad de pacientes con enfermedad de Parkinson con DEEI es de 63.77, mientras que la de los pacientes sin DEEI es de 65.03, con una diferencia absoluta de -1.25 (IC95= -5.84 - 3.33), siendo esta diferencia no significativa: t(31.07)=-0.56, con un p-valor de 0.58.
Evaluamos visualmente
Evaluamos los supuestos para realizar un chi-cuadrado, para eso corremos
el test y observamos los valores esperados
## base$DEEI
## base$SEXO 0 1
## F 51.58779 10.41221
## M 57.41221 11.58779
Los valores esperados son mayores a 5 por lo que podemos usar el Chi-caudrado. En base a este podemos decir que no hay diferencias significativas en relación al sexo entre los pacientes con Enfermedad de Parkinson y DEEI y los que no la presentan (X2(1)=0.8, p-valor de 0.37).
Evaluamos visualmente
Aca la distribución no es tan clara
## $`0`
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: X[[i]]
## W = 0.9782, p-value = 0.07062
##
##
## $`1`
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: X[[i]]
## W = 0.94583, p-value = 0.2604
El Shapiro nos da no significativo, el n es bastante grande, veamos si hay homocedasticidad:
Las muestras on parecidas, veamos el Test de Levene:
## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
## Df F value Pr(>F)
## group 1 0.1659 0.6845
## 129
El test de Levene es no significativo, podemos usar un T-test para comparar las medias de APA entre los dos grupos:
De esta forma podemos discernir que la media de APA para pacientes con DEEI fue de 15.52 para el grupo sin DEEI y de 15.68 para el grupo con DEEI, lo que nos da una diferencia de -0.16 (IC95 -3.94 a 3.62), diferencia no significativa t(df=33.5) = -0.09, lo que corresponde a un p-valor de 0.93.
Evaluamos visualmente
No es normal, hay una gran cantidad de pacientes con valor 0, podríamos dicotomizar la variable.
Podemos hacer una tabla con las proporciones:
##
## DEEI No DEEI Sí
## Llanto No 0.44 0.01
## Llanto Sí 0.40 0.16
Vemos que los valores esperados son mayores a 5 en todos los grupos por
lo que podemos correr el chi cuadrado:
| Sin DEEI | Con DEEI | |
|---|---|---|
| Llanto No | 48.26 | 9.74 |
| Llanto Sí | 60.74 | 12.26 |
En base a los resultados podemos decir que los pacientes con Enfermedad de Parkinson que presentan un valor de 0 en la escala de severidad de llanto presentan una proporción menor de DEEI (prop =0.01) en relación a los pacientes que presentan un valor mayor (prop = 0.16). Esta diferencia es estadísticamente significativa, chi2 (1) = 15.04 con un p-valor de 0.