Entre síntomas y soluciones: Una mirada estadística a la salud mental
Simona Vargas, Isabella Donado, Valentina de la hoz
2025-05-21
Introducción
El objetivo es analizar cómo las características clínicas y sociales se asocian con la satisfacción terapéutica y el tratamiento de condiciones como ansiedad y depresión.
Pregunta problema
¿Cómo factores clínicos y sociales se asocian con la severidad de síntomas y la satisfacción con la atención psicológica?
Subobjetivos
- Describir cómo las características clínicas, como el diagnóstico psicológico y la presencia de síntomas de ansiedad o depresión, se relacionan con la experiencia terapéutica de los participantes.
- ¿Explorar posibles patrones entre las condiciones psicológicas de los participantes y las decisiones relacionadas con el tratamiento, como la asistencia a terapia o el uso de medicación.
- Identificar de qué manera los factores sociales, como el nivel de apoyo familiar, influyen en la percepción de satisfacción con la atención psicológica recibida.
“Las investigaciones en población clínica muestran que diferentes trastornos mentales (estado de ánimo, ansiedad, somatomorfos y alimentarios) y enfermedades físicas se asocian con el deterioro en la calidad de vida.”(Martínez et al., 2018)
“Cuando la balanza se inclina hacia el extremo de la enfermedad, el malestar impide tener un óptimo desarsrollo biológico, psicológico y social, lo cual ocurre tanto en la salud física como en la salud mental”(Martínez et al., 2018)
Analisis Exporatorio
library(readxl)
# Leer los datos
datos <- read_excel("Base_Psicologia_Clinica.xlsx")
# Revisar estructura de los datos
str(datos)## tibble [100 × 11] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ edad : num [1:100] 29 35 38 34 61 65 35 43 32 53 ...
## $ sexo : chr [1:100] "Masculino" "Femenino" "Femenino" "Otro" ...
## $ nivel_educativo : chr [1:100] "Postgrado" "Universitario" "Postgrado" "Secundaria" ...
## $ diagnostico_psicologico : chr [1:100] "Ansiedad" "Ansiedad" "TOC" "TOC" ...
## $ nivel_depresion : num [1:100] 4 6 5 1 5 1 4 4 9 4 ...
## $ nivel_ansiedad : num [1:100] 9 6 5 7 10 1 10 9 4 3 ...
## $ ha_asistido_terapia : chr [1:100] "Sí" "Sí" "Sí" "Sí" ...
## $ frecuencia_terapia : chr [1:100] "Semanal" "Nunca" "Mensual" "Quincenal" ...
## $ medicacion_psiquiatrica : chr [1:100] "No" "No" "No" "No" ...
## $ satisfaccion_con_terapia: num [1:100] 10 9 8 4 3 9 3 5 5 4 ...
## $ apoyo_familiar : chr [1:100] "Medio" "Medio" "Medio" "Medio" ...summary(datos)## edad sexo nivel_educativo diagnostico_psicologico
## Min. :18.00 Length:100 Length:100 Length:100
## 1st Qu.:28.75 Class :character Class :character Class :character
## Median :39.50 Mode :character Mode :character Mode :character
## Mean :40.76
## 3rd Qu.:54.00
## Max. :65.00
## nivel_depresion nivel_ansiedad ha_asistido_terapia frecuencia_terapia
## Min. : 1.00 Min. : 1.00 Length:100 Length:100
## 1st Qu.: 3.00 1st Qu.: 4.00 Class :character Class :character
## Median : 5.00 Median : 6.50 Mode :character Mode :character
## Mean : 5.44 Mean : 6.17
## 3rd Qu.: 8.00 3rd Qu.: 8.00
## Max. :10.00 Max. :10.00
## medicacion_psiquiatrica satisfaccion_con_terapia apoyo_familiar
## Length:100 Min. : 1.00 Length:100
## Class :character 1st Qu.: 3.00 Class :character
## Mode :character Median : 5.50 Mode :character
## Mean : 5.38
## 3rd Qu.: 8.00
## Max. :10.00table(datos$diagnostico_psicologico)##
## Ansiedad Depresión Ninguno TOC
## 23 31 23 23table(datos$frecuencia_terapia)##
## Mensual Nunca Quincenal Semanal
## 30 26 20 24hist(datos$nivel_ansiedad, main="Distribución de ansiedad", xlab="Nivel de ansiedad", col="skyblue", breaks=10)
boxplot(nivel_ansiedad ~ diagnostico_psicologico, data=datos, main="Ansiedad por diagnóstico", xlab="Diagnóstico", ylab="Nivel de ansiedad", col="lightgreen")
Hipótesis 1: Ansiedad y asistencia a terapia
Hipótesis nula
No hay diferencia en el promedio del nivel de ansiedad entre quienes han asistido y quienes no a terapia.
Hipótesis alternativa
Hay diferencia en el promedio del nivel de ansiedad según asistencia a terapia.
library(readxl)
# Cargar base
datos <- read_excel("Base_Psicologia_Clinica.xlsx")
# Ver nombres de columnas
names(datos)## [1] "edad" "sexo"
## [3] "nivel_educativo" "diagnostico_psicologico"
## [5] "nivel_depresion" "nivel_ansiedad"
## [7] "ha_asistido_terapia" "frecuencia_terapia"
## [9] "medicacion_psiquiatrica" "satisfaccion_con_terapia"
## [11] "apoyo_familiar"unique(datos$ha_asistido_terapia)## [1] "Sí" "No"datos$ha_asistido_terapia <- as.factor(datos$ha_asistido_terapia)
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, uniontabla_medias <- datos %>%
group_by(ha_asistido_terapia) %>%
summarise(
media = mean(nivel_ansiedad, na.rm = TRUE),
sd = sd(nivel_ansiedad, na.rm = TRUE),
n = n()
)
knitr::kable(tabla_medias)| ha_asistido_terapia | media | sd | n |
|---|---|---|---|
| No | 6.424242 | 2.634273 | 33 |
| Sí | 6.044776 | 2.395911 | 67 |
t.test(nivel_ansiedad ~ ha_asistido_terapia, data = datos)##
## Welch Two Sample t-test
##
## data: nivel_ansiedad by ha_asistido_terapia
## t = 0.69752, df = 58.666, p-value = 0.4882
## alternative hypothesis: true difference in means between group No and group Sí is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.7092528 1.4681854
## sample estimates:
## mean in group No mean in group Sí
## 6.424242 6.044776conclusión: no se rechaza la hipótesis nula debido a que el p valor es mayor que 0,05 lo cual se significa que no hay una diferencia significativa en los niveles de ansiedad
names(datos)## [1] "edad" "sexo"
## [3] "nivel_educativo" "diagnostico_psicologico"
## [5] "nivel_depresion" "nivel_ansiedad"
## [7] "ha_asistido_terapia" "frecuencia_terapia"
## [9] "medicacion_psiquiatrica" "satisfaccion_con_terapia"
## [11] "apoyo_familiar"Hipótesis 2: Edad y depresión
Hipótesis nula
No hay correlación entre la edad y la depresión en los pacientes.
Hipótesis alternativa
Hay una correlación entre la edad y la depresión en los pacientes.
library(readxl)
library(dplyr)
library(ggplot2)
# Cargar la base de datos desde Excel
datos <- read_excel("Base_Psicologia_Clinica.xlsx")
# Convertir edad y nivel_depresion a numérico (por si acaso)
datos$edad <- as.numeric(datos$edad)
datos$nivel_depresion <- as.numeric(datos$nivel_depresion)
# Calcular correlación de Pearson
correlacion <- cor(datos$edad, datos$nivel_depresion, method = "pearson")
# Imprimir el resultado
print(paste("Correlación de Pearson entre edad y nivel de depresión:", round(correlacion, 3)))## [1] "Correlación de Pearson entre edad y nivel de depresión: -0.155"# Visualizar la relación con un gráfico de dispersión
ggplot(datos, aes(x=edad, y=nivel_depresion)) +
geom_point(color="blue") +
geom_smooth(method="lm", col="red") +
labs(title="Correlación entre Edad y Nivel de Depresión",
x="Edad", y="Nivel de Depresión") +
theme_minimal()## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
Hipótesis 3: Apoyo familiar y satisfacción con la terapia
Hipótesis nula
No hay correlación entre el apoyo familiar y la satisfacción con la terapia.
Hipótesis alternativa
Hay una correlación entre el apoyo familiar y la satisfacción con la terapia.
# Cargar librerías necesarias
library(readxl)
# Leer los datos
datos <- read_excel("Base_Psicologia_Clinica.xlsx")
# Convertir apoyo_familiar a valores numéricos
datos$apoyo_familiar_num <- factor(datos$apoyo_familiar, levels = c("Bajo", "Medio", "Alto"), labels = c(1, 2, 3))
datos$apoyo_familiar_num <- as.numeric(as.character(datos$apoyo_familiar_num))
# Calcular la correlación de Spearman
correlacion_spearman <- cor(datos$apoyo_familiar_num, datos$satisfaccion_con_terapia, method = "spearman")
# Mostrar resultado
print(correlacion_spearman)## [1] 0.04657155No hay una correlacion entre las dos variables
Hipótesis 4: Diagnóstico psicológico y uso de medicación
Hipótesis nula
No hay relación entre diagnóstico psicológico y uso de medicación..
Hipótesis alternativa
Sí hay relación entre esas variables.
tabla_chi <- table(datos$diagnostico_psicologico, datos$medicacion_psiquiatrica)
chisq.test(tabla_chi)##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: tabla_chi
## X-squared = 10.498, df = 3, p-value = 0.01477CHI CUADRADO: el p-valor (0.01477) es menor que 0.05, rechazamos la hipótesis nula (H₀) Por lo tanto, existe una asociación estadísticamente significativa entre el diagnóstico psicológico y el uso de medicación psiquiátrica. Esto significa que el tipo de diagnóstico influye en la probabilidad de que una persona esté medicada o no
Hipótesis 5: Frecuencia de terapia y ansiedad
ANOVA 💚H0: No hay diferencias de ansiedad entre los grupos de frecuencia. 💚H1: Sí hay diferencias en ansiedad entre al menosdos grupos.
# Cargar librerías necesarias
library(readxl)
# Leer los datos
datos <- read_excel("Base_Psicologia_Clinica.xlsx")
# Convertir 'frecuencia_terapia' en factor
datos$frecuencia_terapia <- factor(datos$frecuencia_terapia, levels = c("Nunca", "Mensual", "Quincenal", "Semanal"))
# Realizar prueba ANOVA
anova_model <- aov(nivel_ansiedad ~ frecuencia_terapia, data = datos)
# Mostrar resultados
summary(anova_model)## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## frecuencia_terapia 3 10.1 3.360 0.543 0.654
## Residuals 96 594.0 6.188shapiro.test(residuals(anova_model)) # p > 0.05 indica normalidad##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: residuals(anova_model)
## W = 0.9617, p-value = 0.005323ANOVA: El p-valor fue 0.654, que es mayor que 0.05, por lo tanto, no se encontraron diferencias significativas en los niveles de ansiedad según la frecuencia con la que las personas asisten a terapia.
<h1 style="color: #2E86C1; text-align: center;">Conclusiones</h1>library(knitr)
# Crear una tabla con las conclusiones del análisis
conclusiones <- data.frame(
Analisis = c("Ansiedad y asistencia a terapia",
"Edad y depresión",
"Apoyo familiar y satisfacción con la terapia",
"Diagnóstico psicológico y uso de medicación",
"Frecuencia de terapia y ansiedad"),
Resultado = c("No hay diferencia significativa en los niveles de ansiedad según asistencia a terapia (p > 0.05).",
"No se encontró una correlación fuerte entre edad y nivel de depresión.",
"No existe una correlación significativa entre apoyo familiar y satisfacción con terapia.",
"Existe una asociación estadísticamente significativa entre diagnóstico y medicación (p < 0.05).",
"No hay diferencias significativas en los niveles de ansiedad según frecuencia de terapia.")
)
# Mostrar la tabla con formato bonito
kable(conclusiones, col.names = c("Análisis", "Resultado"), caption = "Resumen de las conclusiones")| Análisis | Resultado |
|---|---|
| Ansiedad y asistencia a terapia | No hay diferencia significativa en los niveles de ansiedad según asistencia a terapia (p > 0.05). |
| Edad y depresión | No se encontró una correlación fuerte entre edad y nivel de depresión. |
| Apoyo familiar y satisfacción con la terapia | No existe una correlación significativa entre apoyo familiar y satisfacción con terapia. |
| Diagnóstico psicológico y uso de medicación | Existe una asociación estadísticamente significativa entre diagnóstico y medicación (p < 0.05). |
| Frecuencia de terapia y ansiedad | No hay diferencias significativas en los niveles de ansiedad según frecuencia de terapia. |
referencias
Martínez, A. o. R., Fuentes, N. I. G. A. L., González-Escobar, S., De Oca, Y. P. A. M., & Muñoz, M. A. T. (2018). Relación entre síntomas psicopatológicos y calidad de vida en mujeres y hombres. https://www.redalyc.org/journal/686/68656777007/html/