Juntos, pero no revueltos. Diseños híbridos
byExisten diseños híbridos entre los estudios observacionales convencionales, siendo los más conocidos los estudios de casos y controles anidados en una cohorte y los estudios de cohorte y caso.
Ciencia sin seso… locura doble
Ciencia sin seso… locura doble, una sección orientada a la metodología de la ciencia presentada por el Dr. Manuel Molina
Las generalizaciones son peligrosas. La falacia de Berkson
byLa odds ratio es una medida de la fuerza de asociación entre dos variables aleatorias. Para poder generalizar las conclusiones de la muestra a una población, la muestra tiene que ser representativa de la población.
No te dejes llevar por los extremos. Parámetros de escala robustos.
byLa presencia de valores extremos puede sesgar la estimación de los parámetros de localización y de escala de una distribución. En estos casos pueden utilizarse estimadores robustos de la desviación típica, más acorde a la desviación real de los datos de la distribución. Los más idóneos y sencillo son la desviación mediana absoluta y la desviación winsorizada muestral.
Una relación simple. Modelos de regresión simple
byLa regresión es una técnica estadística que nos permite cuantificar la relación entre dos o más variables y también poder predecir los valores de una variable dependiente a partir de los valores de la variable independiente. Existen tres modelos principales de regresión simple: lineal, logística y de riesgos proporcionales o de Cox.
Ovejas negras. Valores extremos.
byUn valor extremo o anómalo puede alterar la estimación de los parámetros poblacionales o la realización de los contrastes de hipótesis. La mejor manera de evitar estos efectos es el uso de técnicas de estimación robustas, menos sensibles a la presencia de valores anómalos.
No abuses de las tartas. El gráfico de sectores.
byEl gráfico de sectores es uno de los más utilizados en los procedimientos de estadística descriptiva. Este gráfico es útil para la representación de variables cualitativas nominales, no siendo correcto su uso para otros tipos de variables.