Ciencia sin seso… locura doble, una sección orientada a la metodología de la ciencia presentada por el Dr. Manuel Molina
La National Library of Medicine anunció en octubre de 2019 la renovación de su buscador, Pubmed, que convivirá durante unos meses con la plataforma clásica que, finalmente, desaparecerá. Repasamos sus novedades y las bases de su funcionamiento.
La estadística descriptiva es aquella rama de la estadística que utilizamos habitualmente para obtener una primera aproximación a los resultados de nuestro estudio. Con frecuencia se recurre a la representación gráfica de las variables para conseguir una síntesis rápida más sencilla de comprender. Se revisan los tres gráficos más utilizados para la representación de las variables cualitativas.
El análisis de las variables cualitativas suele limitarse a escasos índices como sus frecuencias relativas y acumuladas o la moda. Sin embargo, existen índices diseñados para estudiar la variabilidad de este tipo de variables, a semejanza de las variables cuantitativas, que suelen recibir más atención. Se describen algunos de estos índices que miden la variabilidad de las variables cualitativas.
El valor de p indica la probabilidad de obtener un valor tan o más extremo al observado, partiendo de la suposición de la igualdad de efecto que marca la hipótesis nula. Sin embargo, es frecuente malinterpretar este valor, dándose interpretaciones al valor de p que poco tienen que ver con su significado real. Se explica el significado del valor de p y algunas de sus malinterpretaciones más frecuentes.
Una alta proporción de los trabajos publicados en revistas médicas son defectuosos desde el punto de vista metodológico. Estos errores pueden ser debidos a la falta de formación de autores y revisores, eminentemente clínicos. Sin embargo, en algunas ocasiones son errores deliberados con el objetivo de favorecer la obtención de determinadas conclusiones. Se revisan los errores más frecuentes que pueden observarse con el empleo de las pruebas estadísticas.
El contraste de hipótesis requiere de la correcta elección del test estadístico para cada situación. Esta elección dependerá del tipo de variable dependiente e independiente a comparar, de que se trate de muestras independientes o apareadas y de la necesidad de utilizar pruebas paramétricas o no paramétricas.