Cuando dos sucesos son independientes, la probabilidad de que ambos se produzcan es igual al producto de la probabilidad de ocurrir de cada suceso. Sin embargo, esta situación se complica cuando los sucesos son dependientes y la probabilidad de que ocurra uno de los dos influye en la probabilidad del otro. Para estos casos, lo usual es emplear el teorema de Bayes para el cálculo de la probabilidad condicionada.
Existen situaciones en las que el mismo participante en un ensayo necesita tratamiento en repetidas ocasiones. En estos casos, es posible aleatorizar al mismo participante a una de las ramas del ensayo cada vez que precise tratamiento. Este es el procedimiento conocido como realeatorización.
Existen dos tipos de errores en Epidemiología: el error aleatorio y el sistemático o sesgo. El error aleatorio se debe al azar, generalmente a error de muestreo y afecta fundamentalmente la precisión de los resultados. Por otra parte, el error sistemático se debe a errores en el diseño o análisis del estudio y compromete la validez de los resultados.
Existen 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.
La 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.
La 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.