PCS - Análisis secundario
Villalba Federico
# Cargo la base de datos.
setwd("C:/Users/Federico Villalba/Desktop/PCS Análisis secundario")
df <- read_excel("PCS.xlsm")Análisis descriptivo
Las variables numéricas continuas que asumieron una distribución normal se reportan como media y desvío estándar (DE). En caso contrario se reportan como mediana y rango intercuartílico (RIQ). Las variables categóricas se reportan como número de presentación y porcentaje (%). Para valorar la normalidad de la muestra se utilizó el test estadístico de Shapiro-Wilk y la evaluación gráfica mediante histogramas. Se consideró como estadísticamente significativo un p ≤ 0,05. Para todos los análisis se utilizó el programa R versión 4.2.1.(1)
- R Core Team (2022). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL: https://www.R-project.org/.
# Descripción de las variables categóricas
summary(df)## Edad Nacionalidad Sexo Ocupacion
## Min. :18.00 Argentina :88 Femenino :107 Comerciante :29
## 1st Qu.:37.00 Peruana :19 Masculino: 40 Empleada doméstica:27
## Median :48.00 Paraguaya :13 Otros :25
## Mean :45.86 Boliviana :12 Ama de casa :24
## 3rd Qu.:57.00 Venezolana: 7 Desocupado :20
## Max. :65.00 Brasilera : 3 Costura : 8
## (Other) : 5 (Other) :14
## Estudios Estado_civil Diagnostico
## Primaria completa :22 Casado :41 Artrosis facetaria : 4
## Primaria incompleta : 9 Conviviente:12 Espondilolisis/listesis: 3
## Secundaria completa :58 Divorciado :14 Lumbalgia :96
## Secundaria incompleta :24 Soltero :74 Lumbociatalgia :26
## Terciario/Universitario:34 Viudo : 6 Otros :18
##
##
## Duracion T1_PCS T1_EVA T1_IDB
## Min. : 3.00 Min. : 3.00 Min. : 2.000 Min. : 0.00
## 1st Qu.: 6.00 1st Qu.:22.50 1st Qu.: 6.000 1st Qu.: 8.00
## Median : 12.00 Median :32.00 Median : 7.000 Median :13.00
## Mean : 40.31 Mean :30.67 Mean : 7.062 Mean :15.31
## 3rd Qu.: 36.00 3rd Qu.:40.00 3rd Qu.: 8.000 3rd Qu.:21.00
## Max. :324.00 Max. :52.00 Max. :10.000 Max. :62.00
##
## T1_EQ5D T1_EQVAS T1_EQporc T1_RM
## Min. :11111 Min. :0.1830 Min. : 0.00 Min. : 0.00
## 1st Qu.:11233 1st Qu.:0.4150 1st Qu.:31.00 1st Qu.: 7.00
## Median :21222 Median :0.4935 Median :50.00 Median :10.00
## Mean :18646 Mean :0.5000 Mean :51.94 Mean :10.39
## 3rd Qu.:21233 3rd Qu.:0.5180 3rd Qu.:70.00 3rd Qu.:13.00
## Max. :32333 Max. :1.0000 Max. :95.00 Max. :23.00
## NA's :117
## T1_Analgesicos T2_PCS T2_RM T2_Analgesicos
## No:80 Min. : 0.00 Min. : 0.00 2 : 1
## Si:67 1st Qu.:17.75 1st Qu.: 7.00 No :86
## Median :27.00 Median :10.00 Si :52
## Mean :26.83 Mean :10.46 NA's: 8
## 3rd Qu.:36.00 3rd Qu.:14.00
## Max. :52.00 Max. :24.00
## NA's :7 NA's :44
## T2_GROC T1_GROCVerbal T3_PCS T3_EVA
## Min. :-7.0000 Length:147 Min. : 0.00 Min. :0.000
## 1st Qu.: 0.0000 Class :character 1st Qu.: 6.00 1st Qu.:1.000
## Median : 0.0000 Mode :character Median :11.00 Median :3.000
## Mean :-0.2857 Mean :14.64 Mean :3.013
## 3rd Qu.: 0.0000 3rd Qu.:21.75 3rd Qu.:4.750
## Max. : 7.0000 Max. :52.00 Max. :9.000
## NA's :7 NA's :45 NA's :45
## T3_IDB T3_EQ5D T3_EQVAS T3_Eqporc
## Min. : 0.000 Min. : 1111 Min. :0.4980 Min. : 1.00
## 1st Qu.: 2.250 1st Qu.:11121 1st Qu.:0.6092 1st Qu.: 64.25
## Median : 6.000 Median :11122 Median :0.8070 Median : 80.00
## Mean : 7.441 Mean :14203 Mean :0.7803 Mean : 74.74
## 3rd Qu.:11.000 3rd Qu.:21121 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.: 90.00
## Max. :27.000 Max. :32233 Max. :1.0000 Max. :100.00
## NA's :45 NA's :45 NA's :129 NA's :45
## T3_RM T3_Analgesicos T3_GROC T3_GrocVerbal seguimiento
## Min. : 0.000 No :80 Min. :-6.000 Min. :1.000 0: 45
## 1st Qu.: 1.000 Si :12 1st Qu.: 3.000 1st Qu.:4.000 1:102
## Median : 3.000 NA's:55 Median : 5.000 Median :5.000
## Mean : 4.196 Mean : 4.176 Mean :4.451
## 3rd Qu.: 6.000 3rd Qu.: 6.000 3rd Qu.:5.000
## Max. :24.000 Max. : 7.000 Max. :5.000
## NA's :45 NA's :45 NA's :45
## Indice1 Indice3
## Min. :-0.1770 Min. :-0.0390
## 1st Qu.: 0.3470 1st Qu.: 0.6630
## Median : 0.4910 Median : 0.8310
## Mean : 0.5009 Mean : 0.7675
## 3rd Qu.: 0.6630 3rd Qu.: 0.8830
## Max. : 1.0000 Max. : 1.0000
## NA's :47dfcat<-data.frame(df[,c(2:7,17,20,22,31)])
Hmisc::describe(dfcat)## dfcat
##
## 10 Variables 147 Observations
## --------------------------------------------------------------------------------
## Nacionalidad
## n missing distinct
## 147 0 9
##
## lowest : Argentina Boliviana Brasilera Colombiana Iraní
## highest: Iraní Paraguaya Peruana Uruguaya Venezolana
##
## Value Argentina Boliviana Brasilera Colombiana Iraní Paraguaya
## Frequency 88 12 3 2 1 13
## Proportion 0.599 0.082 0.020 0.014 0.007 0.088
##
## Value Peruana Uruguaya Venezolana
## Frequency 19 2 7
## Proportion 0.129 0.014 0.048
## --------------------------------------------------------------------------------
## Sexo
## n missing distinct
## 147 0 2
##
## Value Femenino Masculino
## Frequency 107 40
## Proportion 0.728 0.272
## --------------------------------------------------------------------------------
## Ocupacion
## n missing distinct
## 147 0 8
##
## lowest : Ama de casa Comerciante Construcción Costura Desocupado
## highest: Costura Desocupado Empleada doméstica Estudiante Otros
##
## Ama de casa (24, 0.163), Comerciante (29, 0.197), Construcción (7, 0.048),
## Costura (8, 0.054), Desocupado (20, 0.136), Empleada doméstica (27, 0.184),
## Estudiante (7, 0.048), Otros (25, 0.170)
## --------------------------------------------------------------------------------
## Estudios
## n missing distinct
## 147 0 5
##
## lowest : Primaria completa Primaria incompleta Secundaria completa Secundaria incompleta Terciario/Universitario
## highest: Primaria completa Primaria incompleta Secundaria completa Secundaria incompleta Terciario/Universitario
##
## Primaria completa (22, 0.150), Primaria incompleta (9, 0.061), Secundaria
## completa (58, 0.395), Secundaria incompleta (24, 0.163),
## Terciario/Universitario (34, 0.231)
## --------------------------------------------------------------------------------
## Estado_civil
## n missing distinct
## 147 0 5
##
## lowest : Casado Conviviente Divorciado Soltero Viudo
## highest: Casado Conviviente Divorciado Soltero Viudo
##
## Value Casado Conviviente Divorciado Soltero Viudo
## Frequency 41 12 14 74 6
## Proportion 0.279 0.082 0.095 0.503 0.041
## --------------------------------------------------------------------------------
## Diagnostico
## n missing distinct
## 147 0 5
##
## lowest : Artrosis facetaria Espondilolisis/listesis Lumbalgia Lumbociatalgia Otros
## highest: Artrosis facetaria Espondilolisis/listesis Lumbalgia Lumbociatalgia Otros
##
## Artrosis facetaria (4, 0.027), Espondilolisis/listesis (3, 0.020), Lumbalgia
## (96, 0.653), Lumbociatalgia (26, 0.177), Otros (18, 0.122)
## --------------------------------------------------------------------------------
## T2_PCS
## n missing distinct Info Mean Gmd .05 .10
## 140 7 46 0.999 26.83 14.08 6.00 8.90
## .25 .50 .75 .90 .95
## 17.75 27.00 36.00 41.20 46.00
##
## lowest : 0 2 3 4 5, highest: 44 45 46 48 52
## --------------------------------------------------------------------------------
## T2_GROC
## n missing distinct Info Mean Gmd .05 .10
## 140 7 14 0.805 -0.2857 2.281 -5 -4
## .25 .50 .75 .90 .95
## 0 0 0 2 3
##
## lowest : -7 -6 -5 -4 -3, highest: 2 3 4 5 7
##
## Value -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3
## Frequency 3 3 7 4 4 3 5 81 10 8 7
## Proportion 0.021 0.021 0.050 0.029 0.029 0.021 0.036 0.579 0.071 0.057 0.050
##
## Value 4 5 7
## Frequency 1 3 1
## Proportion 0.007 0.021 0.007
## --------------------------------------------------------------------------------
## T3_PCS
## n missing distinct Info Mean Gmd .05 .10
## 102 45 38 0.998 14.64 12.68 1.00 2.10
## .25 .50 .75 .90 .95
## 6.00 11.00 21.75 28.90 35.95
##
## lowest : 0 1 2 3 4, highest: 39 41 43 49 52
## --------------------------------------------------------------------------------
## T3_GrocVerbal
## n missing distinct Info Mean Gmd
## 102 45 4 0.754 4.451 0.7688
##
## Value 1 3 4 5
## Frequency 2 10 28 62
## Proportion 0.020 0.098 0.275 0.608
## --------------------------------------------------------------------------------# Excepto Roland Morris todo debería ir con Mediana y Rangos intercuartílicos o Rangos máximos y mínimos.
mifuncion(df$Edad)## Media Desvio Cuantil.25.25% Mediana Cuantil.75.75%
## 45.86395 12.39733 37.00000 48.00000 57.00000
## Min Max Rango1 Rango2 N
## 18.00000 65.00000 18.00000 65.00000 147.00000
## na N_total Porc_NA
## 0.00000 147.00000 0.00000# Excepto Roland Morris todo debería ir con Mediana y Rangos intercuartílicos o Rangos máximos y mínimos.
mifuncion(df$Duracion)## Media Desvio Cuantil.25.25% Mediana Cuantil.75.75%
## 40.31293 65.79408 6.00000 12.00000 36.00000
## Min Max Rango1 Rango2 N
## 3.00000 324.00000 3.00000 324.00000 147.00000
## na N_total Porc_NA
## 0.00000 147.00000 0.00000# Excepto Roland Morris todo debería ir con Mediana y Rangos intercuartílicos o Rangos máximos y mínimos.
mifuncion(df$T1_PCS)## Media Desvio Cuantil.25.25% Mediana Cuantil.75.75%
## 30.66667 11.19218 22.50000 32.00000 40.00000
## Min Max Rango1 Rango2 N
## 3.00000 52.00000 3.00000 52.00000 147.00000
## na N_total Porc_NA
## 0.00000 147.00000 0.00000# Excepto Roland Morris todo debería ir con Mediana y Rangos intercuartílicos o Rangos máximos y mínimos.
mifuncion(df$T1_EVA)## Media Desvio Cuantil.25.25% Mediana Cuantil.75.75%
## 7.061905 1.737749 6.000000 7.000000 8.000000
## Min Max Rango1 Rango2 N
## 2.000000 10.000000 2.000000 10.000000 147.000000
## na N_total Porc_NA
## 0.000000 147.000000 0.000000# Excepto Roland Morris todo debería ir con Mediana y Rangos intercuartílicos o Rangos máximos y mínimos.
mifuncion(df$T1_IDB)## Media Desvio Cuantil.25.25% Mediana Cuantil.75.75%
## 15.306122 9.557764 8.000000 13.000000 21.000000
## Min Max Rango1 Rango2 N
## 0.000000 62.000000 0.000000 62.000000 147.000000
## na N_total Porc_NA
## 0.000000 147.000000 0.000000# Excepto Roland Morris todo debería ir con Mediana y Rangos intercuartílicos o Rangos máximos y mínimos.
mifuncion(df$Indice1)## Media Desvio Cuantil.25.25% Mediana Cuantil.75.75%
## 0.5008707 0.2327338 0.3470000 0.4910000 0.6630000
## Min Max Rango1 Rango2 N
## -0.1770000 1.0000000 -0.1770000 1.0000000 147.0000000
## na N_total Porc_NA
## 0.0000000 147.0000000 0.0000000# Excepto Roland Morris todo debería ir con Mediana y Rangos intercuartílicos o Rangos máximos y mínimos.
mifuncion(df$T1_RM)## Media Desvio Cuantil.25.25% Mediana Cuantil.75.75%
## 10.387755 4.715827 7.000000 10.000000 13.000000
## Min Max Rango1 Rango2 N
## 0.000000 23.000000 0.000000 23.000000 147.000000
## na N_total Porc_NA
## 0.000000 147.000000 0.000000Tabla 1
En la siguiente salida se expresa una tabla con la exploración de las variables basales con sus medias, desvíos standards, rangos, frecuencia absoluta y relativa según corresponda.
table1(~Edad
+Sexo
+Nacionalidad
+Ocupacion
+Estudios
+Estado_civil
+Diagnostico
+Duracion
+T1_PCS
+T1_EVA
+T1_IDB
+T1_RM
+Indice1
+T1_Analgesicos,
data = df)| Overall (N=147) |
|
|---|---|
| Edad | |
| Mean (SD) | 45.9 (12.4) |
| Median [Min, Max] | 48.0 [18.0, 65.0] |
| Sexo | |
| Femenino | 107 (72.8%) |
| Masculino | 40 (27.2%) |
| Nacionalidad | |
| Argentina | 88 (59.9%) |
| Boliviana | 12 (8.2%) |
| Brasilera | 3 (2.0%) |
| Colombiana | 2 (1.4%) |
| Iraní | 1 (0.7%) |
| Paraguaya | 13 (8.8%) |
| Peruana | 19 (12.9%) |
| Uruguaya | 2 (1.4%) |
| Venezolana | 7 (4.8%) |
| Ocupacion | |
| Ama de casa | 24 (16.3%) |
| Comerciante | 29 (19.7%) |
| Construcción | 7 (4.8%) |
| Costura | 8 (5.4%) |
| Desocupado | 20 (13.6%) |
| Empleada doméstica | 27 (18.4%) |
| Estudiante | 7 (4.8%) |
| Otros | 25 (17.0%) |
| Estudios | |
| Primaria completa | 22 (15.0%) |
| Primaria incompleta | 9 (6.1%) |
| Secundaria completa | 58 (39.5%) |
| Secundaria incompleta | 24 (16.3%) |
| Terciario/Universitario | 34 (23.1%) |
| Estado_civil | |
| Casado | 41 (27.9%) |
| Conviviente | 12 (8.2%) |
| Divorciado | 14 (9.5%) |
| Soltero | 74 (50.3%) |
| Viudo | 6 (4.1%) |
| Diagnostico | |
| Artrosis facetaria | 4 (2.7%) |
| Espondilolisis/listesis | 3 (2.0%) |
| Lumbalgia | 96 (65.3%) |
| Lumbociatalgia | 26 (17.7%) |
| Otros | 18 (12.2%) |
| Duracion | |
| Mean (SD) | 40.3 (65.8) |
| Median [Min, Max] | 12.0 [3.00, 324] |
| T1_PCS | |
| Mean (SD) | 30.7 (11.2) |
| Median [Min, Max] | 32.0 [3.00, 52.0] |
| T1_EVA | |
| Mean (SD) | 7.06 (1.74) |
| Median [Min, Max] | 7.00 [2.00, 10.0] |
| T1_IDB | |
| Mean (SD) | 15.3 (9.56) |
| Median [Min, Max] | 13.0 [0, 62.0] |
| T1_RM | |
| Mean (SD) | 10.4 (4.72) |
| Median [Min, Max] | 10.0 [0, 23.0] |
| Indice1 | |
| Mean (SD) | 0.501 (0.233) |
| Median [Min, Max] | 0.491 [-0.177, 1.00] |
| T1_Analgesicos | |
| No | 80 (54.4%) |
| Si | 67 (45.6%) |
labels <- list(
variables=list(Edad = "Edad (Años)",
Sexo = "Sexo",
Nacionalidad = "Nacionalidad",
Ocupacion = "Ocupación",
Estudios = "Estudios alcanzados",
Estado_civil = "Estado civil",
Diagnostico = "Diagnóstico médico",
Duracion = "Duración del síntoma en meses",
T1_PCS = "Catastrofismo (PCS)",
T1_EVA = "Nivel de dolor (VAS)",
T1_IDB = "Índice de depresión de Beck",
T1_RM = "Roland Morris",
Indice1 = "Índice Euro QoL",
T1_Analgesicos = "Utilización de analgésicos"),
groups=list("",""))
strata<-c(list(Total=df))
my.render.cont <- function(x) {
with(stats.apply.rounding(stats.default(x), digits=2), c("",
"Mean (SD)"=sprintf("%s (± %s)", MEAN, SD)))
}
my.render.cat <- function(x) {
c("", sapply(stats.default(x), function(y) with(y,
sprintf("%d (%0.0f %%)", FREQ, PCT))))
}
table1(strata, labels, render.continuous=my.render.cont, render.categorical=my.render.cat, topclass="Rtable1-zebra")| Total (N=147) |
|
|---|---|
| Edad (Años) | |
| Mean (SD) | 46 (± 12) |
| Sexo | |
| Femenino | 107 (73 %) |
| Masculino | 40 (27 %) |
| Nacionalidad | |
| Argentina | 88 (60 %) |
| Boliviana | 12 (8 %) |
| Brasilera | 3 (2 %) |
| Colombiana | 2 (1 %) |
| Iraní | 1 (1 %) |
| Paraguaya | 13 (9 %) |
| Peruana | 19 (13 %) |
| Uruguaya | 2 (1 %) |
| Venezolana | 7 (5 %) |
| Ocupación | |
| Ama de casa | 24 (16 %) |
| Comerciante | 29 (20 %) |
| Construcción | 7 (5 %) |
| Costura | 8 (5 %) |
| Desocupado | 20 (14 %) |
| Empleada doméstica | 27 (18 %) |
| Estudiante | 7 (5 %) |
| Otros | 25 (17 %) |
| Estudios alcanzados | |
| Primaria completa | 22 (15 %) |
| Primaria incompleta | 9 (6 %) |
| Secundaria completa | 58 (39 %) |
| Secundaria incompleta | 24 (16 %) |
| Terciario/Universitario | 34 (23 %) |
| Estado civil | |
| Casado | 41 (28 %) |
| Conviviente | 12 (8 %) |
| Divorciado | 14 (10 %) |
| Soltero | 74 (50 %) |
| Viudo | 6 (4 %) |
| Diagnóstico médico | |
| Artrosis facetaria | 4 (3 %) |
| Espondilolisis/listesis | 3 (2 %) |
| Lumbalgia | 96 (65 %) |
| Lumbociatalgia | 26 (18 %) |
| Otros | 18 (12 %) |
| Duración del síntoma en meses | |
| Mean (SD) | 40 (± 66) |
| Catastrofismo (PCS) | |
| Mean (SD) | 31 (± 11) |
| Nivel de dolor (VAS) | |
| Mean (SD) | 7.1 (± 1.7) |
| Índice de depresión de Beck | |
| Mean (SD) | 15 (± 9.6) |
| Roland Morris | |
| Mean (SD) | 10 (± 4.7) |
| Índice Euro QoL | |
| Mean (SD) | 0.50 (± 0.23) |
| Utilización de analgésicos | |
| No | 80 (54 %) |
| Si | 67 (46 %) |
Tabla comparativa entre seguimiento completo e incompleto
tablados <- tableby(seguimiento~medtest(Edad, "median", "q1q3")+
chisq(Sexo)+
fe(Nacionalidad)+
fe(Ocupacion)+
chisq(Estudios)+
fe(Estado_civil)+
fe(Diagnostico)+
medtest(Duracion, "median", "q1q3")+
wt(T1_PCS, "median", "q1q3")+
medtest(T1_EVA, "median", "q1q3")+
medtest(T1_IDB, "median", "q1q3")+
T1_RM+
wt(Indice1, "median", "q1q3"),
data = df,
control=tableby.control(stats.labels = list(meansd= "Media (DS)", median="Mediana", range="Rango intercuartílico"),
test.pname = "p-valor", digits=2 ))
summary(tablados, text=T, pfootnote = T) %>%
kbl(caption = "Tabla 2: Variables divididas en seguimiento completo e incompleto")%>%
footnote(
number=c("Test de la Mediana","Test de Chi Cuadrado", "Test de Fisher", "Test de Mann Whitney", "Test-T"),
general_title = "Referencias: UGR: Unidad de glóbulos rojos; DS: Desvío standard")%>%
kable_styling()| 0 (N=45) | 1 (N=102) | Total (N=147) | p-valor | |
|---|---|---|---|---|
| Edad | 0.419 (1) | |||
|
50.00 | 46.50 | 48.00 | |
|
42.00, 57.00 | 34.50, 55.75 | 37.00, 57.00 | |
| Sexo | 0.617 (2) | |||
|
34 (75.6%) | 73 (71.6%) | 107 (72.8%) | |
|
11 (24.4%) | 29 (28.4%) | 40 (27.2%) | |
| Nacionalidad | 0.578 (3) | |||
|
29 (64.4%) | 59 (57.8%) | 88 (59.9%) | |
|
2 (4.4%) | 10 (9.8%) | 12 (8.2%) | |
|
2 (4.4%) | 1 (1.0%) | 3 (2.0%) | |
|
1 (2.2%) | 1 (1.0%) | 2 (1.4%) | |
|
0 (0.0%) | 1 (1.0%) | 1 (0.7%) | |
|
3 (6.7%) | 10 (9.8%) | 13 (8.8%) | |
|
4 (8.9%) | 15 (14.7%) | 19 (12.9%) | |
|
1 (2.2%) | 1 (1.0%) | 2 (1.4%) | |
|
3 (6.7%) | 4 (3.9%) | 7 (4.8%) | |
| Ocupacion | 0.736 (3) | |||
|
7 (15.6%) | 17 (16.7%) | 24 (16.3%) | |
|
10 (22.2%) | 19 (18.6%) | 29 (19.7%) | |
|
0 (0.0%) | 7 (6.9%) | 7 (4.8%) | |
|
3 (6.7%) | 5 (4.9%) | 8 (5.4%) | |
|
7 (15.6%) | 13 (12.7%) | 20 (13.6%) | |
|
7 (15.6%) | 20 (19.6%) | 27 (18.4%) | |
|
2 (4.4%) | 5 (4.9%) | 7 (4.8%) | |
|
9 (20.0%) | 16 (15.7%) | 25 (17.0%) | |
| Estudios | 0.168 (2) | |||
|
4 (8.9%) | 18 (17.6%) | 22 (15.0%) | |
|
2 (4.4%) | 7 (6.9%) | 9 (6.1%) | |
|
16 (35.6%) | 42 (41.2%) | 58 (39.5%) | |
|
12 (26.7%) | 12 (11.8%) | 24 (16.3%) | |
|
11 (24.4%) | 23 (22.5%) | 34 (23.1%) | |
| Estado_civil | 0.516 (3) | |||
|
14 (31.1%) | 27 (26.5%) | 41 (27.9%) | |
|
2 (4.4%) | 10 (9.8%) | 12 (8.2%) | |
|
2 (4.4%) | 12 (11.8%) | 14 (9.5%) | |
|
25 (55.6%) | 49 (48.0%) | 74 (50.3%) | |
|
2 (4.4%) | 4 (3.9%) | 6 (4.1%) | |
| Diagnostico | 0.738 (3) | |||
|
2 (4.4%) | 2 (2.0%) | 4 (2.7%) | |
|
0 (0.0%) | 3 (2.9%) | 3 (2.0%) | |
|
28 (62.2%) | 68 (66.7%) | 96 (65.3%) | |
|
9 (20.0%) | 17 (16.7%) | 26 (17.7%) | |
|
6 (13.3%) | 12 (11.8%) | 18 (12.2%) | |
| Duracion | 0.151 (1) | |||
|
12.00 | 12.00 | 12.00 | |
|
6.00, 36.00 | 6.00, 48.00 | 6.00, 36.00 | |
| T1_PCS | 0.366 (4) | |||
|
31.00 | 33.00 | 32.00 | |
|
22.00, 39.00 | 23.50, 40.00 | 22.50, 40.00 | |
| T1_EVA | 0.103 (1) | |||
|
8.00 | 7.00 | 7.00 | |
|
7.00, 8.00 | 5.47, 8.00 | 6.00, 8.00 | |
| T1_IDB | 0.419 (1) | |||
|
15.00 | 12.50 | 13.00 | |
|
10.00, 24.00 | 8.00, 20.00 | 8.00, 21.00 | |
| T1_RM | 0.983 (5) | |||
|
10.40 (4.79) | 10.38 (4.71) | 10.39 (4.72) | |
|
1.00 - 22.00 | 0.00 - 23.00 | 0.00 - 23.00 | |
| Indice1 | 0.678 (4) | |||
|
0.49 | 0.49 | 0.49 | |
|
0.31, 0.66 | 0.35, 0.66 | 0.35, 0.66 | |
| 1 Test de la Mediana | ||||
| 2 Test de Chi Cuadrado | ||||
| 3 Test de Fisher | ||||
| 4 Test de Mann Whitney | ||||
| 5 Test-T |
Missing data
El siguiente es un análisis exploratorio para mostrar la calidad de la base de datos trabajada en función de la presencia de datos faltantes. Interpretar la salida del siguiente análisis en el contexto en que se brindan.
En los análisis de los datos faltantes podemos ver que el 16.88% de las celdas totales presentan datos faltantes. En caso que se eliminen los pacientes que contengan al menos un dato faltante, el porcentaje de pérdida de la muestra sería 22.45%