Luego debemos saber si el índice de curación fue mejor con alguno de estos ATB por lo cual le aplicamos el análisis bivariado correspondiente. Tomamos primero a numero de ptes con y sin Amoxicilina y la enfrentamos a la curación y así sucesivamente con la Ampicilina y penicilina por separado. De esta manera cada ATB se convierte en v. independiente frente a la curación que es la v. dependiente. Lo mismo haremos con la dosis de cada ATB. Esto es un análisis bivariado.

De acuerdo a la distribución y tipo de variable en juego ( sea numérica o discreta), se debe elegir entre las pruebas paramétricas y no paramétricas para aplicar. Si la distribución es normal, como ocurre habitualmente en muchas variables numéricas, se aplican pruebas paramétricas. De lo contrario (distribución anormal), como ocurre en las variables categóricas, se utilizan pruebas no parametricas. Veamos la siguiente tabla para una mejor comprensión:

Numérica Simétrica t Student / ANOVA

Numérica Asimétrica U Mann – Withney

Kruskal – Wallys

Categórica Binomial Prueba Chi Cuadrado

Riesgo Relativo / Odds

En caso de v. numéricas, lo que se hace es comparar la media de un grupo con respecto a la media del otro grupo. En nuestro ejemplo compararíamos la dosis media de Amoxicilina en los pacientes con curación si y no. Luego procederíamos de la misma forma para la peni y ampi. Si la dosis de amoxi posee una distribución normal se puede usar la prueba de t student y si por ejemplo la dosis de peni y ampi describen distribuciones asimétricas o anormales, deberíamos utilizar la prueba de U de Mann-Withney. Las pruebas nos arrojarán un valor de resultado (valor de t o valor de U) que si corresponde a una p <0,05, nos habla de que solo en el 5% de los casos las variaciones de las dosis en los grupos citados se deben al azar, lo cual es significativo para la medicina. En este caso concluiríamos que los antibióticos influenciaron benéficamente en la curación.