Muestras, variabilidad y error

Abstract

La mayor parte de la investigación médica clíni-ca está dirigida a observar diferencias entre grupos de personas con el objeto de identificar factores de riesgo o de pronóstico o, más frecuentemente, para averiguar si una determinada intervención produce mejores resultados que otra. Para averiguarlo, generalmente se efectúan, o debieran efectuar, los siguientes pasos secuenciales: formulación de una o varias hipótesis, formulación de los objetivos ge-nerales y específicos que se persiguen, diseño del experimento o ensayo para responder esas pregun-tas, realización de mediciones u observaciones con las que se obtienen datos, análisis de esos resulta-dos y, finalmente, la interpretación y conclusiones. Los hallazgos son comunicados en ese mismo or-den con el fin de que la comunidad médica pueda enterarse de esos resultados para guiar la práctica clínica. Idealmente, la descripción debe permitir re-plicar las condiciones experimentales con la mayor exactitud posible; si la descripción proporcionada no lo permite, entonces no cumple su propósito y se puede afirmar que es una mala descripción y, por ende, los resultados y conclusiones sólo pueden ser tomados como provisionales y no comprobados. Aquí se presentan algunas consideraciones so-bre conceptos fundamentales que muchas veces aparecen desperdigados en la literatura o sujetos a análisis técnico por lo que su significado no siempre es asido con facilidad por el médico clínico usuario ocasional de un texto de estadística. Por otro lado, diferentes definiciones y usos de los términos cau-san confusión. El riesgo es que se presente la in-formación en forma demasiado elemental para mu-chos lectores que espero sabrán disculpar esto; para otros, esperamos, pueda ser una manera de precisar conceptos que estaban algo olvidados o confusos. VArIABLES versus ConSTAnTES Una variables es cualquier atributo o caracte-rística que puede tomar diferentes valores de un set determinado; estos valores pueden ser números, ca-racteres o categorías. Cada variable tiene un nom-bre y un tipo de datos y es expresada en su medida específica: por ejemplo, peso corporal en kilogra-mos. Lo opuesto de una variable es una constante cuyo valor único es invariable. En general se distinguen tres tipos de variables: independientes, dependientes y confundentes o de confusión. En la lectura crítica de un trabajo es indispensable identificar con claridad cada una de • Variable es cualquier atributo o característica que puede tomar diferentes valores de un set; una constante es aquella con un valor único invariable. • universo o población es el conjunto de todos los individuos que presentan una característica de interés susceptible de ser observada. • muestra es una parte de un universo a través de la cual se estudia una o varias característi-cas de interés. • La variabilidad es la dispersión de los valo-res de una variable en una distribución teórica o en una muestra. Puede ser conocida o des-conocida y deriva de factores biológicos o de errores en la medición. • Error es la diferencia entre el valor observado y el valor verdadero y puede ser aleatorio o sistemático (sesgo o bias). • Los errores sistemáticos o sesgos son innu-merables y pueden aparecer en cualquier parte del proceso de investigación y comunicación de los resultados. La defensa contra la varia-bilidad y el sesgo reside en muestras grandes, la estandarización, la asignación aleatoria y el uso apropiado del ciego o enmascaramiento.