INTRODUCCION AL SPSS

Volver al índice de resultados Volver al índice de contenidos del SPSS

 

Ejemplo 1. Presión Arterial

 

Se ha diseñado un ensayo clínico aleatorizado, doble-ciego y controlado con placebo, para estudiar el efecto de dos alternativas terapéuticas en el control de la hipertensión arterial. Se han reclutado 100 pacientes hipertensos y estos han sido distribuidos aleatoriamente en tres grupos de tratamiento. A uno de los grupos (control) se le administró un placebo, a otro grupo se le administró un inhibidor de la enzima conversora de la angiotensina (IECA) y al otro un tratamiento combinado de un diurético y un Antagonista del Calcio. Las variables respuesta final fueron las presiones arteriales sistólica y diastólica.

Indice del ejemplo

 

Los datos con las claves de aleatorización han sido introducidos en una base de datos que reside en la central de aleatorización, mientras que los datos clínicos han sido archivados en dos archivos distintos, uno para cada uno de los dos centros participantes en el estudio.

Las variables almacenadas en estos archivos clínicos son las siguientes:

 

Tabla 1.1 Variables en los ficheros con los datos del estudio. (“hipertens – Datos”)

Nombre Tipo Ancho Decimales Descripción
CLAVE Número 4 0 Clave de aleatorización
NOMBRE Cadena 3 Iniciales del paciente
F_NACIM Fecha  10 0 Fecha de Nacimiento
F_INCLUS Fecha 10 0 Fecha de inclusión
SEXO Número 1 0 Sexo (0: Hombre 1: Mujer)
ALTURA Número 3 0 Altura en cm.
PESO Número 3 0 Peso en Kg.
PAD_INI Número 3 0 Presión diastólica basal (inicial)
PAD_FIN Número 3 0 Presión diastólica final
PAS_INI Número 3 0 Presión sistólica basal (inicial)
PAS_FIN Número 3 0 Presión sistólica final 
 

 

El archivo de claves de aleatorización contiene sólo dos variables.

Tabla 1.2.  Variables en el fichero de claves “hipertens – Claves”.             

Nombre Tipo Ancho Decimales Descripción
CLAVE Número 4 0 Clave de aleatorización
FARMACO Número 1 0 Fármaco administrado:

0: Placebo

1: IECA

2: Ca Antagonista + diurético

 

La Tabla con los datos relativos a los 10 de los pacientes enrolados en uno de los centros de investigación es la siguiente:

 

Tabla 1.3.  Datos de los 10 pacientes reclutados en el centro con 10 pacientes.

CLAVE NOMBRE F_NACIM F_INCLUS SEXO ALTURA PESO PAD_INI PAD_FIN PAS_INI PAS_FIN
1 SGL 8-9-1941 13-7-1998 1 165 78 78 104 176 175
2 JCZ 10-7-1957 9-5-1998 1 154 74 95 114 162 160
3 APZ 18-8-1967 1-4-2000 0 156 81 93 102 141 150
4 NDG 8-5-1956 13-11-1998 0 181 82 86 91 162 161
5 CLO 2-11-1958 24-2-1999 1 184 78 89 94 165 162
6 LFZ 13-6-1953 16-3-2000 0 179 80 74 99 141 148
7 OAR 20-7-1961 21-8-1999 1 159 60 94 95 168 152
8 SGH 6-3-1970 16-12-1999 0 153 70 94 79 133 143
9 ZLZ 6-2-1962 21-6-2000 1 172 57 74 64 149 135
10 YSJ 5-4-1968 15-10-1998 0 154 54 89 87 147 155
 
 
Operaciones a realizar con los archivos de datos 

Subir al enunciado

1. Crear el fichero de datos del centro con 10 pacientes e introducir la Tabla 1.3. Grabar este archivo asignándole el nombre "hipertens - Datos (1-10)"

2. Leer los datos del centro con 90 pacientes desde formato de texto con ancho fijo (este fichero se denomina: "hipertens - Datos (11-100)" y se puede descargar pulsando aquí). 

3. Fusionar los datos clínicos de los dos centros participantes y grabar los datos fusionados (100 pacientes) a un archivo con el nombre "hipertens - Datos (1-100)"

4. Fusionar los datos clínicos con las claves de aleatorización (Tabla 1.2) (el fichero con las clave se denomina "hipertens - claves aleatorizacion" y se puede descargar pulsando aquí. Grabar el archivo resultante con el nombre "hipertens - Datos+Claves

5. Exportar los datos de todo el estudio (100 pacientes) a diferentes formatos: 

  • Excel con el nombre: "hipertens - excel.xls"
  • Texto delimitado por tabuladores con el nombre: "hipertens - tab.dat" 
  • Texto de ancho fijo con el nombre "hipertens - fijo.dat" 

6. Crear un archivo para cada uno de los grupos de tratamiento. Denominar a estos archivos "hipertens - placebo", "hipertens - IECA" e "hipertens - Ca" respectivamente.

 
Operaciones a realizar con las variables del archivo de datos.

Subir al enunciado


Una vez introducidos, grabados y fusionados los correspondientes archivos de datos, sobre el archivo completo (con 100 pacientes con los datos clínicos y los fármacos administrados a cada sujeto), realizar las siguientes operaciones.

1. Calcular, para cada paciente, la edad en años (redondeando al entero más próximo). Denominar la nueva variable "Edad" y etiquetarla correspondientemente.

2. Recodificar dicha edad de forma que la nueva variable, de nombre claseedad, tome los siguientes valores y etiquetas de valor.

Edad en años Claseedad Etiqueta   
Menores de 36 1 "Menores de 36 años"

De 37 a 44

2 “De 37 a 44”

De 45 a 52

3 “De 45 a 52”

Mayores de 52

4 “Mayores de 52”
 

3. Calcular, para cada paciente, el índice de masa corporal.

4. Recodificar dicho índice de masa corporal de forma que la nueva variable, de nombre obesidad, tome los siguientes valores y etiquetas de valor según el sexo del paciente.

 

Sexo IMC Obesidad Etiqueta

1

Menor de 19

19,01 a 24,94

24,95 a 29,94

29,95 a 39,94

Mayor de 39,95

1

2

3

4

5

“Desnutrida”

“Normal”

“Sobre peso”

“Obesa”

“Muy obesa”

0

Menor de 21

21,01 a 26,94

26,95 a 32,94

32,95 a 43,94

Mayor de 43,95

1

2

3

4

5

"Desnutrido"

“Normal”

“Sobre peso”

“Obeso”

“Muy obeso”

 
 
Estadística descriptiva

Subir al enunciado

1. Realizar una descripción de los pacientes enrolados en el estudio. Analizar sus características en el momento de inclusión en el estudio y preparar un visor de resultados que contenga exclusivamente los siguientes elementos. Realizar este análisis primero para el total de la muestra y posteriormente estratificando los resultados por tratamiento recibido. 

  • Tablas de resultados con las variables siguientes: presiones arteriales, sistólicas y diastólicas iniciales, altura, peso, índice de masa corporal, edad, obesidad, claseedad, sexo. En esas tablas deben aparecer, para las variables continuas, los estadísticos siguientes: media, desviación, asimetría y curtosis. Mostrar además los percentiles 90 y 95 y los 3 cuartiles (25, 50 y 75). Para las variables cualitativas, incluir en las tablas los porcentajes correspondientes a cada clase.
  • Gráficos: Histogramas de frecuencias que representen la forma de la distribución de las variables continuas en el momento de la aleatorización. Gráficos de barras o sectores para las variables cualitativas.
  • Diagrama de cajas y patillas para las variables continuas.

Tras realizar las operaciones planteadas anteriormente, se obtienen los resultados relativos a las características de los pacientes en el momento de la inclusión en el estudio. 

 

 

 
Representaciones gráficas

Subir al enunciado

Otra forma de observar la muestra objeto de análisis es crear representaciones gráficas. Tras experimentar con las distintas formas de repesentación, seleccionar aquellas más informativas para ilustrar las siguientes relaciones:

1. Porcentajes de hombres y mujeres en los tres brazos del estudio.

2. Porcentajes de los distintos grados de obesidad en los tres brazos del estudio.

3. Porcentajes de hombres y mujeres con distintos grados de obesidad.

4. Valores medios de las variables en el momento de la inclusión, en los tres brazos del estudio.

5. Valores medios de las presiones arteriales al final del estudio según el tratamiento recibido.

  • Comparar el resultado entre ambos sexos.
  • Comparar el resultado entre los grupos de obesidad.
  • Relación entre la presión arterial final y el índice de masa corporal según el tratamiento recibido.
  • Relación entre la presión arterial inicial y final según el tratamiento recibido. Comparar los resultados según los grados de obesidad.
 
Comparaciones de medias

Subir al enunciado

Para los datos de este ejemplo 1, realice los siguientes contrastes, teniendo en cuenta en cada uno de ellos las condiciones de aplicación.

1. Presión arterial sistólica inicial de la muestra incluida en el estudio superior a 145 mm Hg. (definición de paciente hipertenso en el protocolo).

2. Igualdad de edad de hombres y mujeres.

3. Igualdad de índice de masa corporal de hombres y mujeres.

4. Igualdad de presión arterial media inicial de hombres y mujeres.

5. Igualdad de presión arterial media inicial entre los grupos placebo y el resto. Repetir el análisis para la presión arterial media final.

6. Igualdad de presión arterial media al inicio y al final del estudio. Repetir el análisis segmentando para los tres tratamientos.

7. Calcular la diferencia entre presión arterial media inicial y final (llamar a la nueva variable dif_pm). Comparar si esta diferencia es 0. Repetir el análisis segmentando para los tres tratamientos.

8. Igualdad de presión arterial media inicial, final y de diferencia de presión según grado de obesidad.

9. Igualdad de edad y de índice de masa corporal en los tres tratamientos.

10. Igualdad de presión arterial media inicial y final en los tres tratamientos.

11. Igualdad de la diferencia entre presión arterial media inicial y final en los tres tratamientos.

 

Volver a página previa Volver al índice de contenidos del SPSS
    
Dpto. de Matemática Aplicada (Biomatemática). Facultad de Biología. UCM.