Ejercicios: Lectura crítica e integración de evidencia

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».

La figura representa los datos del ejercicio:

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 artículo solo publica $p=0,049$. ¿Qué dos elementos mínimos faltan para valorar magnitud e incertidumbre?

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 estudio comunica 10 % de mejoría frente a 5 %, sin tamaños ni definición de mejoría. Enumera dos problemas de interpretación.

Un ensayo aleatorizado encuentra un efecto medio favorable. ¿Significa que cada participante se benefició exactamente esa cantidad?

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 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.

Dos estudios observacionales encuentran la misma asociación en poblaciones distintas. ¿Qué aporta la replicación y qué limitación causal puede permanecer?

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?

Un análisis exploratorio descubre una asociación no prevista. Propón una forma transparente de comunicarla y un paso siguiente.

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.

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.

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.

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 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 por qué ponderar por tamaño no elimina automáticamente el problema.

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 causal?

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.