Nivelación · Estadística aplicada y bioestadística
Comparación, modelos y aplicaciones en salud · Bioestadística e interpretación de estudios
Lectura crítica e integración de evidencia
Un titular dice que un programa «reduce a la mitad» el riesgo de una enfermedad y que el resultado es «estadísticamente significativo». ¿Debes cambiar tu conducta? Antes de decidir hay que preguntarse qué se estimó, con qué precisión, en quién, con qué diseño y qué se ha dejado fuera. Este apartado reúne todo lo anterior en una rutina de lectura y en una forma sencilla de combinar estudios.
Estimación, incertidumbre y el valor p
Un resultado completo tiene al menos dos partes: una estimación de la magnitud del efecto y una medida de su incertidumbre (típicamente un intervalo de confianza). El valor $p$ solo responde a una pregunta limitada: qué tan compatibles son los datos con una hipótesis nula, bajo los supuestos del modelo. No dice cuán grande ni cuán importante es el efecto.
Compara dos estudios con la misma estimación (diferencia de 2 puntos) pero distinta precisión. Ambos estiman lo mismo; difieren en cuánto se pueden fiar de esa estimación.
Practica★☆☆Sin empezar
Dos estudios ficticios estiman diferencia 2 puntos: el pequeño tiene IC del 95 % $[-2;6]$ y el grande $[1;3]$. Compara estimación y precisión sin confundir…
Dos estudios ficticios estiman diferencia 2 puntos: el pequeño tiene IC del 95 % $[-2;6]$ y el grande $[1;3]$. Compara estimación y precisión sin confundir «significativo» con «efecto mayor».
En una comparación, $p=0,051$ y el IC incluye cero por muy poco. Otro estudio da $p=0,049$. ¿Es razonable describirlos como conclusiones científicas opuestas sin más…
En una comparación, $p=0,051$ y el IC incluye cero por muy poco. Otro estudio da $p=0,049$. ¿Es razonable describirlos como conclusiones científicas opuestas sin más datos?
La pregunta clave al leer un estudio es: ¿qué diseño tiene y qué conclusiones permite? Un ensayo aleatorizado justifica una conclusión causal sobre el efecto medio de la asignación; un estudio observacional o transversal permite hablar de asociación, pues puede haber confusión o causalidad inversa. Replicar una asociación observacional en poblaciones distintas refuerza que no sea un artefacto de una muestra, pero no elimina confusores compartidos.
Practica★☆☆Sin empezar
Un titular dice «Una correlación prueba que dormir más eleva la nota». El estudio es una encuesta transversal. Reescribe una conclusión compatible con el diseño.
Un titular dice «Una correlación prueba que dormir más eleva la nota». El estudio es una encuesta transversal. Reescribe una conclusión compatible con el diseño.
Dos estudios observacionales encuentran la misma asociación en poblaciones distintas. ¿Qué aporta la replicación y qué limitación causal puede permanecer?
Dos estudios observacionales encuentran la misma asociación en poblaciones distintas. ¿Qué aporta la replicación y qué limitación causal puede permanecer?
Sesgos, flujo de participantes y análisis flexible
La precisión no compensa un sesgo. Un IC cuantifica el error aleatorio; no corrige una muestra mal seleccionada, pérdidas selectivas ni decisiones de análisis tomadas tras ver los datos.
Practica★☆☆Sin empezar
Una investigación invita voluntarios por redes sociales y usa un IC muy estrecho para generalizar a todo el alumnado del país. Identifica qué error no soluciona ese IC.
Una investigación invita voluntarios por redes sociales y usa un IC muy estrecho para generalizar a todo el alumnado del país. Identifica qué error no soluciona ese IC.
Un informe tiene 100 participantes iniciales, 20 pérdidas y 80 analizados. Resume correctamente el flujo y explica por qué el denominador de 100 no sirve para todos los…
Un informe tiene 100 participantes iniciales, 20 pérdidas y 80 analizados. Resume correctamente el flujo y explica por qué el denominador de 100 no sirve para todos los porcentajes posteriores.
Un ensayo compara dos programas, pero solo analiza a quienes completaron todas las sesiones y excluye más participantes del programa exigente. Identifica el posible…
Un ensayo compara dos programas, pero solo analiza a quienes completaron todas las sesiones y excluye más participantes del programa exigente. Identifica el posible sesgo y por qué el análisis por asignación inicial responde a otra pregunta.
Un mismo resultado suena muy distinto según cómo se exprese. La reducción relativa engrandece; la absoluta dice cuánta gente cambia realmente.
Practica★★☆Sin empezar
Un artículo informa una reducción relativa del 50 %, con riesgo basal 2 % a un año. Recupera el riesgo del otro grupo y la reducción absoluta, redactando una frase…
Un artículo informa una reducción relativa del 50 %, con riesgo basal 2 % a un año. Recupera el riesgo del otro grupo y la reducción absoluta, redactando una frase equilibrada.
Se presenta una tabla con medias y barras, pero no se aclara si las barras son desviaciones típicas, errores estándar o IC. Explica por qué no son intercambiables y qué…
Se presenta una tabla con medias y barras, pero no se aclara si las barras son desviaciones típicas, errores estándar o IC. Explica por qué no son intercambiables y qué debe añadirse.
Un análisis de subgrupos encuentra $p=0,01$ en jóvenes y $p=0,20$ en mayores. El informe concluye que el efecto difiere por edad. ¿Qué comparación falta?
Un análisis de subgrupos encuentra $p=0,01$ en jóvenes y $p=0,20$ en mayores. El informe concluye que el efecto difiere por edad. ¿Qué comparación falta?
Una asociación ajustada cambia mucho al incluir una variable medida después de la intervención. ¿Por qué «ajustar por más variables» no siempre mejora la estimación…
Una asociación ajustada cambia mucho al incluir una variable medida después de la intervención. ¿Por qué «ajustar por más variables» no siempre mejora la estimación causal?
Un único estudio rara vez zanja una cuestión. Combinar estimaciones permite ganar precisión, siempre que los estudios midan lo mismo y no estén sesgados por la publicación.
Los pesos se ven bien en una figura: el estudio preciso (varianza 1) pesa cuatro veces más que el impreciso (varianza 4), y el resultado combinado queda más cerca del primero.
Practica★★★Sin empezar
En un metaanálisis didáctico de dos estimaciones independientes, los efectos son 2 y 4, con varianzas 1 y 4. Se asume un efecto común y se usa ponderación inversa…
En un metaanálisis didáctico de dos estimaciones independientes, los efectos son 2 y 4, con varianzas 1 y 4. Se asume un efecto común y se usa ponderación inversa $w_i=1/v_i$. Calcula el promedio ponderado y su EE $\sqrt{1/\sum w_i}$.
Un resumen combina estudios con desenlaces «respuesta a una semana» y «respuesta al año» como si fueran idénticos. ¿Qué incompatibilidad debe revisarse antes de…
Un resumen combina estudios con desenlaces «respuesta a una semana» y «respuesta al año» como si fueran idénticos. ¿Qué incompatibilidad debe revisarse antes de promediar efectos?
Un conjunto de estudios pequeños publica casi solo resultados significativos, mientras se conocen estudios negativos no publicados. Explica cómo afecta a una síntesis y…
Un conjunto de estudios pequeños publica casi solo resultados significativos, mientras se conocen estudios negativos no publicados. Explica cómo afecta a una síntesis y por qué ponderar por tamaño no elimina automáticamente el problema.
Para no depender de recalcular nada, usa una lista corta de preguntas siempre en el mismo orden. Con ella también se comunican con honestidad los resultados exploratorios.
Vuelve al principio: ante «reduce a la mitad el riesgo» y «significativo», pregunta por el riesgo basal y la reducción absoluta, el IC, el diseño, las pérdidas y qué más se midió. Con esas respuestas puedes decidir con criterio.
Practica★☆☆Sin empezar
Un estudio comunica 10 % de mejoría frente a 5 %, sin tamaños ni definición de mejoría. Enumera dos problemas de interpretación.
Un estudio comunica 10 % de mejoría frente a 5 %, sin tamaños ni definición de mejoría. Enumera dos problemas de interpretación.
Un estudio planificó 200 participantes y se detuvo al llegar a $p<0,05$ tras revisiones semanales no previstas. Explica la consecuencia para el nivel nominal de error.
Un estudio planificó 200 participantes y se detuvo al llegar a $p<0,05$ tras revisiones semanales no previstas. Explica la consecuencia para el nivel nominal de error.
Un estudio registra 30 desenlaces, excluye atípicos sin regla previa y publica solo el resultado favorable con IC estrecho. Diseña una revisión crítica de tres puntos…
Un estudio registra 30 desenlaces, excluye atípicos sin regla previa y publica solo el resultado favorable con IC estrecho. Diseña una revisión crítica de tres puntos que no dependa de recalcular software.