Análisis bivariante

Caso clínico

Tensión arterial y edad

En tu consulta tienes la impresión de que las personas mayores tienen la tensión arterial más alta. ¿Es solo una impresión o existe una relación real? El análisis bivariante estudia la relación entre dos variables a la vez.

Dos variables cuantitativas

Diagrama de dispersión

Es la mejor forma de empezar. Una variable va en el eje horizontal (por ejemplo, la edad) y la otra en el vertical (la tensión arterial sistólica). Cada paciente es un punto.

La nube de puntos sugiere si hay relación: si suben juntas (relación positiva), si una sube mientras la otra baja (relación negativa) o si no hay un patrón claro.

Coeficiente de correlación de Pearson (r)

Mide con un número la fuerza y la dirección de una relación lineal.

• Va de −1 a +1.
• Cerca de +1: relación lineal positiva fuerte (a más edad, más tensión).
• Cerca de −1: relación lineal negativa fuerte (a más actividad física, menos peso).
• Cerca de 0: no hay relación lineal, aunque puede haber otro tipo de relación.

Relación linealRelación en U

Correlación real en la población (ρ)

0,70

Otra muestra

PacienteRecta que mejor se ajusta

r de Pearson

0,76

Fuerza

Fuerte

Dirección

Positiva

R²

0,57

Varianza compartida

Correlación fuerte y positiva. Con 50 pacientes, el r de la muestra varía alrededor del valor real: pulsa «Otra muestra» para comprobarlo.

Dos variables cualitativas

Tablas de contingencia

Para variables como «fumador» (sí/no) y «enfermedad pulmonar» (sí/no) se construye una tabla con el número de pacientes en cada combinación de categorías: fumadores con enfermedad, fumadores sin enfermedad, etc.

Prueba de chi-cuadrado (χ²)

Se aplica a la tabla de contingencia para saber si la asociación observada es estadísticamente significativa o podría deberse al azar. Si alguna frecuencia esperada es menor de 5, se usa la prueba exacta de Fisher.