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Introducción

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All uniquely human phenomena are expressed in soft clinical data and […] ignoring them creates a biostatistical clinical science that is deliberately dehumanized

Feinstein A. Clinimetrics, 1987

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La estadística es una disciplina que se relaciona con el desarrollo y la aplicación de métodos para la obtención, el análisis y la interpretación de datos. También se le ha definido como una ciencia que determina la manera de utilizar datos para tomar decisiones. En cualesquiera de estos contextos, se debe considerar que cada estudio se realiza dentro de un contexto de problema de salud que corresponde a una época, una zona geográfica, un grupo étnico, una interacción del conjunto de genes de ese momento y las relaciones con variables que es posible definir, provenientes del ambiente.

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Es evidente que la hipótesis que se está analizando se deriva de las variables más relevantes y luego, de acuerdo con la escala de medición y la confiabilidad de los instrumentos, se obtiene una serie de datos cuyos estadísticos muestran concordancia o rechazo con la hipótesis inicial. El investigador debe reflexionar sobre los patrones que busca en los datos, aun antes de realizar la investigación. La capacidad de predecir los patrones de los datos se sustenta en el conocimiento que el investigador tiene sobre el campo de su especialidad. Al final del estudio, el investigador espera que la predicción de la hipótesis concuerde con los datos obtenidos, para concluir que la hipótesis tiene soporte suficiente para que se le considere verdadera.

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Durante el siglo pasado, resultaba complicado construir una base de datos y realizar los cálculos estadísticos, muchos de ellos creados por profesionales como Pearson (padre e hijo), Fisher, Gosset y Neyman, entre otros. La realización de los cálculos requería tiempo y la colaboración de otras personas que usaran ábacos, ordenaran columnas, llevaran libros de cuentas, etc. Se conformaba, en general, un equipo de personas a las que se les denominaba calculadoras (de allí nace el nombre de las calculadoras electrónicas). Esta forma de hacer estadística no la podía aplicar un investigador que no tuviera el conocimiento o los recursos matemáticos adecuados y esta es una de las razones por las que nació la estadística denominada no paramétrica.

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Hoy en día, debido a la facilidad de acceso a programas estadísticos que hacen análisis de tipo complejo, podría disminuir la capacidad de reflexión del investigador, quien esperaría que el programa actuara como una caja negra. Debido a que las técnicas multivariadas están muy a la mano, la tentación de ir de pesca por valores de p significativos es muy alta.

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La importancia de los datos obtenidos debe juzgarse por el uso que van a darle científicos, investigadores de otras disciplinas y medios de comunicación, entre otros. Esto ayuda a pensar cómo deben representarse los datos para que sean más útiles.

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Puede considerarse también que la estadística consiste en organizar ...

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