Estudio de la diferencia de sexo entre los grupos de Diagnósticos psiquiátricos:

Estudio de la diferencia de sexo entre los grupos de Diagnósticos psiquiátricos:

ESTUDIO DE LA RELACIÓN ENTRE SEXO Y ADA: La tabla de contingencia, que indica la distribución de los pacientes en los grupos es ésta: Crosstab       SEXO Total       HOMBRE MUJER   ADA 0 Count 819 867 1686 % within SEXO 90,1% 91,0% 90,5% 1 Count 90 86 176 % within SEXO 9,9% 9,0% 9,5% Total Count 909 953 1862 % within SEXO 100,0% 100,0% 100,0% La siguiente tabla indica la significación estadística: Chi-Square Tests   Value df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided) Pearson Chi-Square ,418 1 ,518     Continuity Correction ,322 1 ,571     Likelihood Ratio ,418 1 ,518     Fisher's Exact Test       ,527 ,285 Linear-by-Linear Association ,418 1 ,518     N of Valid Cases 1862         a  Computed only for a 2x2 table b  0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 85,92. Conclusión: No hay influencia significativa del sexo sobre la distribución por grupos en la variable ADA, ya que la Chi cuadrado vale 0.418, lo que da una p=0.518. Es decir, no es significativa.

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ESTUDIO DE LA RELACIÓN ENTRE SEXO Y AFE: La tabla de contingencia es ésta: Crosstab       SEXO Total       HOMBRE MUJER AFE 0 Count 805 795 1600 % within SEXO 88,6% 83,4% 85,9%   1 Count 104 158 262 % within SEXO 11,4% 16,6% 14,1% Total Count 909 953 1862 % within SEXO 100,0% 100,0% 100,0% La siguiente tabla indica la significación estadística: Chi-Square Tests   Value df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided) Pearson Chi-Square 10,158 1 ,001     Continuity Correction 9,738 1 ,002     Likelihood Ratio 10,233 1 ,001     Fisher's Exact Test       ,002 ,001 Linear-by-Linear Association 10,153 1 ,001     N of Valid Cases 1862         a  Computed only for a 2x2 table b  0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 127,90. Conclusión: La relación entre sexo y AFE es significativa, con Chi cuadrado= 10.16 y p=0.001. La magnitud clínica de la relación la podemos cuantificar con la razón de odds, cuyo valor es: 1.54, con un intervalo de confianza del 95 % de 1.18 a 2.01. Traducción: el riesgo de AFE=1 es como media 1.54 veces mayor en las mujeres que en los hombres (valor que estaría, con una precisión del 95 %, entre 1.18 y 2.01).

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ESTUDIO DE LA RELACIÓN ENTRE SEXO Y ESQ: La tabla de contingencia es ésta: Crosstab       SEXO Total       HOMBRE MUJER ESQ 0 Count 881 936 1817 % within SEXO 96,9% 98,2% 97,6% 1 Count 28 17 45 % within SEXO 3,1% 1,8% 2,4% Total Count 909 953 1862 % within SEXO 100,0% 100,0% 100,0% Chi-Square Tests   Value df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided) Pearson Chi-Square 3,316 1 ,069     Continuity Correction 2,789 1 ,095     Likelihood Ratio 3,342 1 ,068     Fisher's Exact Test       ,072 ,047 Linear-by-Linear Association 3,314 1 ,069     N of Valid Cases 1862         a  Computed only for a 2x2 table b  0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 21,97. Conclusión: La relación entre sexo y ESQ no es significativa (p=0.069).

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ESTUDIO DE LA RELACIÓN ENTRE SEXO Y AGR: La tabla de contingencia es ésta: Crosstab       SEXO Total       HOMBRE MUJER AGR 0 Count 852 889 1741 % within SEXO 93,7% 93,3% 93,5% 1 Count 57 64 121 % within SEXO 6,3% 6,7% 6,5% Total Count 909 953 1862 % within SEXO 100,0% 100,0% 100,0% Chi-Square Tests   Value df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided) Pearson Chi-Square ,152 1 ,697     Continuity Correction ,087 1 ,768     Likelihood Ratio ,152 1 ,697     Fisher's Exact Test       ,708 ,384 Linear-by-Linear Association ,152 1 ,697     N of Valid Cases 1862         a  Computed only for a 2x2 table b  0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 59,07. Conclusión: la relación entre AGR y sexo no es significativa (p=0.697).

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ESTUDIO DE LA RELACIÓN ENTRE SEXO Y NP: La tabla de contingencia es ésta: Crosstab       SEXO Total       HOMBRE MUJER NP 0 Count 840 878 1718 % within SEXO 92,4% 92,1% 92,3% 1 Count 69 75 144 % within SEXO 7,6% 7,9% 7,7% Total Count 909 953 1862 % within SEXO 100,0% 100,0% 100,0% Chi-Square Tests   Value df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided) Pearson Chi-Square ,051 1 ,822     Continuity Correction ,019 1 ,890     Likelihood Ratio ,051 1 ,822     Fisher's Exact Test       ,862 ,445 Linear-by-Linear Association ,051 1 ,822     N of Valid Cases 1862         a  Computed only for a 2x2 table b  0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 70,30. Conclusión: La relación entre sexo y NP no es significativa (p=0.82).

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ESTUDIO DE LA RELACIÓN ENTRE SEXO Y PAR: La tabla de contingencia es ésta: Crosstab       SEXO Total       HOMBRE MUJER PAR 0 Count 896 931 1827 % within SEXO 98,6% 97,7% 98,1% 1 Count 13 22 35 % within SEXO 1,4% 2,3% 1,9% Total Count 909 953 1862 % within SEXO 100,0% 100,0% 100,0% Chi-Square Tests   Value df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided) Pearson Chi-Square 1,946 1 ,163     Continuity Correction 1,499 1 ,221     Likelihood Ratio 1,971 1 ,160     Fisher's Exact Test       ,176 ,110 Linear-by-Linear Association 1,945 1 ,163     N of Valid Cases 1862         a  Computed only for a 2x2 table b  0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 17,09. Conclusión: La relación entre sexo y PAR no es significativa (p=0.163).

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ESTUDIO DE LA RELACIÓN ENTRE SEXO Y PER: La tabla de contingencia es ésta: Crosstab       SEXO Total       HOMBRE MUJER PER 0 Count 892 937 1829 % within SEXO 98,1% 98,3% 98,2% 1 Count 17 16 33 % within SEXO 1,9% 1,7% 1,8% Total Count 909 953 1862 % within SEXO 100,0% 100,0% 100,0% Chi-Square Tests   Value df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided) Pearson Chi-Square ,098 1 ,755     Continuity Correction ,019 1 ,891     Likelihood Ratio ,098 1 ,755     Fisher's Exact Test       ,861 ,445 Linear-by-Linear Association ,098 1 ,755     N of Valid Cases 1862         a  Computed only for a 2x2 table b  0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 16,11. Conclusión: La relación entre sexo y PER no es significativa (p=0.755).

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ESTUDIO DE LA RELACIÓN ENTRE SEXO Y USOS: La tabla de contingencia es ésta: Crosstab       SEXO Total       HOMBRE MUJER USOS 0 Count 742 898 1640 % within SEXO 81,6% 94,2% 88,1% 1 Count 167 55 222 % within SEXO 18,4% 5,8% 11,9% Total Count 909 953 1862 % within SEXO 100,0% 100,0% 100,0% Chi-Square Tests   Value df Asymp. Sig. (2-sided) Exact Sig. (2-sided) Exact Sig. (1-sided) Pearson Chi-Square 70,343 1 ,000     Continuity Correction 69,148 1 ,000     Likelihood Ratio 73,007 1 ,000     Fisher's Exact Test       ,000 ,000 Linear-by-Linear Association 70,305 1 ,000     N of Valid Cases 1862         a  Computed only for a 2x2 table b  0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 108,38. Conclusión: La relación entre sexo y USOS es significativa (Chi cuadrado de Pearson = 70.34, p=0.000 , es decir, p<0.0005).

Puesto que es significativa la relación, procede calcular la razón de odds, que nos cuantifica la importancia clínica de la relación: la razón de odds de USOS=1 entre hombres y mujeres es 3.637, con IC del 95 % de 2.67 a 5.06. Podemos resumir diciendo que los hombres tienen un riesgo de uso 3.67 veces superior a las mujeres (entre 2.67 y 5.06 veces superior).