Ciencia sin seso… locura doble

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Ciencia sin seso… locura doble, una sección orientada a la metodologí­a de la ciencia presentada por el Dr. Manuel Molina

sobra uno

¿Por qué sobra uno? Estimando parámetros de la población

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A menudo tratamos de estimar los parámetros de una población a partir de los estadí­sticos obtenidos en una muestra. Así­, la media muestral es un buen estimador de la media poblacional. Sin embargo, no ocurre así­ con la desviación estándar muestral, cuyo modo de calcular debe modificarse ligeramente para que constituya un buen estimador de la desviación en la población.
Presentamos una nueva entrada de Ciencia sin seso… locura doble

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Del triángulo a la tarta. Tipos de causas.

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Los tipos de causas posibles de una enfermedad pueden clasificarse como causas componentes (no causan por sí­ solas la enfermedad), causas necesarias (sin ellas la enfermedad no se produce) y causas suficientes (su sola presencia es garantí­a de la producción de la enfermedad). Os presentamos una nueva entrada de Ciencia sin seso…locura doble.

la liebre y la tortuga

La liebre y la tortuga. La Hazard Ratio.

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Las variables de tiempo a suceso, también llamadas de supervivencia, tienen en cuenta el riesgo de presentar el suceso y la relación temporal hasta su producción. Por eso, para este tipo de variables tenemos que recurrir a indicadores como la hazard ratio, que tienen en cuenta tanto el riesgo de presentación como el aspecto temporal de la variable.

caja-bigote

Una caja con bigotes. El gráfico de caja

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El gráfico de caja es muy utilizado en estadí­stica descriptiva. De forma simple nos permite saber la mediana y el rango intercuartí­lico de una distribución, además de intuir su morfologí­a y simetrí­a. Además, permite estimar la aproximación a la normal de la distribución y comparar la igualdad de varianzas entre varias distribuciones.

fallo-democracia

El fallo de la democracia. El método de las votaciones

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En muchos casos nos encontramos revisiones que presentan varios estudios con resultado contradictorio. Si queremos sacar una conclusión sobre el efecto de la intervención, una posibilidad es contar cuántos hay significativos a favor y cuántos en contra, y quedarnos con la opción ganadora. Sin embargo, este método no es correcto porque olvida una cuestión fundamental: una p no significativa puede significar ausencia de efecto o potencia insuficiente para demostrarlo.

ensayo-cruzado

Torciendo paralelas. El ensayo clí­nico cruzado

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Dicen los matemáticos que dos lí­neas paralelas son aquellas que, por más que se prolongan, nunca se juntan. ¿Nunca? A mí­ me parece que nunca es mucha distancia. No creo que nadie haya prolongado dos paralelas lo suficiente como para estar seguro de esta afirmación. Claro que, por otro lado, si llegan a juntarse es que no eran paralelas, ¿verdad?
Las que sí­ pueden juntarse, e incluso cruzarse, son las dos ramas de un ensayo en paralelo, dando lugar a un nuevo diseño que llamamos ensayo clí­nico cruzado.