El número necesario a tratar es la medida de impacto clínico más utilizada en el análisis de los resultados de un ensayo. Sin embargo, obvia el pronóstico de los pacientes en los que no se produce el desenlace en estudio. De este aspecto se encarga el número restante en riesgo.
El índice de fragilidad representa el número de desenlaces de un ensayo que deberían cambiar para revertir, o conseguir, la significación estadística. Este índice debe tener en cuenta también la probabilidad de los cambios y la importancia clínica de los resultados.
Una vez que obtenemos el modelo de regresión lineal simple, hemos de proceder a su validación y al diagnóstico del modelo. El primer caso consiste en comprobar que los coeficientes son significativos. El segundo, comprobar cuatro supuestos: linealidad, homocedasticidad, normalidad e independencia.
Con frecuencia utilizamos aproximaciones con distribuciones de probabilidad continuas para resolver contrastes de hipótesis con variables que siguen una distribución discreta. En estos casos, debemos aplicar una corrección de continuidad, siendo la más conocida la corrección de continuidad de Yates.
Se define el concepto de correlación como la fuerza y sentido de asociación entre dos variables aleatorias. Se describen algunos de los coeficientes de correlación más utilizados, como el coeficiente de correlación de Pearson, el coeficiente de correlación de Spearman y el coeficiente tau de Kendall.
El análisis multivariante es el conjunto de procedimientos estadísticos que estudian de forma simultánea varias características de un mismo sujeto o entidad, con el fin de analizar la interrelación que pueda existir entre todas las variables aleatorias que representan dichas características. Se describen los métodos principales agrupados en tres categorías: técnicas de rango completo y no completo, técnicas para reducir la dimensionalidad y métodos de clasificación y discriminación.