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Introducción

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Torture numbers, and they’ll confess to anything.

Gregg Easterbrook

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Hace más de 10 años, los autores de este capítulo escribieron un artículo sobre cómo se debe interpretar el sesgo.1 La motivación provino del hecho de que, en las discusiones académicas de entonces, muchos clínicos empleaban en forma inadecuada el término “sesgado”, por lo general de forma ofensiva para el expositor y casi siempre con escaso conocimiento de su verdadero sentido metodológico.

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El número de personas interesadas en la investigación biomédica ha crecido de manera acelerada y se observa que es mayor la cantidad de personal de salud con maestría y doctorado que hace uso correcto de las palabras. En la actualidad, cuando se quiere argumentar con un expositor, ya no aparece con tanta frecuencia el mal uso de la consabida frase: “Tu estudio está sesgado…”.

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La palabra “sesgo” describe diferentes conceptos. Por ello, el presente capítulo se ha concebido como una continuación y actualización del artículo anteriormente señalado.

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Definición de sesgo en una distribución de frecuencia

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Sesgo es una palabra relacionada con la música, que define el ángulo que permite que las flautas emitan el sonido agudo que les caracteriza. Sesgo también es un concepto estadístico, y alude a una distribución de frecuencias asimétrica; si se tiene una cola hacia la parte positiva de la recta numérica, se dice que el sesgo es positivo o hacia la derecha. En caso de que la cola se dirija a la parte negativa de la recta numérica se dice que el sesgo es negativo o hacia la izquierda. En la figura 15-1 (panel A) se observa un histograma de una muestra real, en que se observa el sesgo característico de los triglicéridos, hacia la derecha.

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Figura 15-1.

Los triglicéridos tienen una distribución de frecuencia que se caracteriza por sesgo (desvianza) a la derecha (panel A).

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En paquetes estadísticos como SPSS, STATISTICA y STATA, entre otros, se puede calcular el sesgo o desvianza (que en inglés corresponde a skewness), además del error estándar correspondiente, para determinar si en la acotación del intervalo de confianza a 95% está incluido el cero. Estos estimadores de la distribución se pueden solicitar en el módulo de estadística descriptiva.

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El sesgo (o desvianza) de la muestra de la figura 15-1 corresponde a 3.29 y tiene un error estándar de 0.09; el intervalo de confianza de 95% (IC 95%) del sesgo se calcula sumando y restando el error estándar multiplicado por el valor de z para una probabilidad de error de 0.025 en cada cola. Este valor corresponde a z = 1.96, con lo que se obtienen las acotaciones 3.11 y 3.47. Cuando se transforma la misma muestra a logaritmo base 10 se observa que el sesgo o desvianza de 3.29 disminuyó a ...

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