Errores estadísticos y en la presentación de datos: de los errores se aprende

28 10 2012

De los errores se aprende y esa es la finalidad de compartir esta presentación realizada por la Dra AM Simundic, editora de una revista biomédica.

Esta publicación de la autora puede ser útil Biochem Med (Zagreb). 2012; vol. 22(1) pp. 15-23

The aim of this article is to highlight practical recommendations based on our experience as reviewers and journal editors and refer to some most common mistakes in manuscripts submitted to Biochemia Medica. One of the most important parts of the article is the Abstract. Authors quite often forget that Abstract is sometimes the first (and only) part of the article read by the readers. The article Abstract must therefore be comprehensive and provide key results of your work. Problematic part of the article, also often neglected by authors is the subheading Statistical analysis, within Materials and methods, where authors must explain which statistical tests were used in their data analysis and the rationale for using those tests. They also need to make sure that all tests used are listed under Statistical analysis section, as well as that all tests listed are indeed used in the study. When writing Results section there are several key points to keep in mind, such as: are results presented with adequate precision and accurately; is descriptive analysis appropriate; is the measure of confidence provided for all estimates; if necessary and applicable, are correct statistical tests used for analysis; is P value provided for all tests, etc. Especially important is not to make any conclusions on the causal relationship unless the study is an experiment or clinical trial. We believe that the use of the proposed checklist might increase the quality of the submitted work and speed up the peer-review and publication process for published articles.

Pueden descargar el artículo aquí

Visitar la presentación aqui http://goo.gl/X9uNq





Guidelines for reporting statistics.

16 01 2012

Puede ser útil para la planeación de una investigación y para la redacción del artículo final aún cuando está dirigido para las publicaciones de la Sociedad Americana de Fisiología.    Publicado en Physiol Genomics 2004;18: 249–251.   Descargar en http://goo.gl/QwLMW

Guías según la sección del artículo:

Materials and Methods

  • Guideline 1. If in doubt, consult a statistician when you plan your study.
  • Guideline 2. Define and justify a critical significance level appropriate to the goals of your study.
  • Guideline 3. Identify your statistical methods, and cite them using textbooks or review papers. Cite separately comercial software you used to do your statistical analysis.
  • Guideline 4. Control for multiple comparisons.

Results

  • Guideline 5. Report variability using a standard deviation.
  • Guideline 6. Report uncertainty about scientific importance using a confidence interval.
  • Guideline 7. Report a precise P value.
  • Guideline 8. Report a quantity so the number of digits is commensurate with scientific relevance.

Discussion

  • Guideline 10. Interpret each main result by assessing the numerical bounds of the confidence interval and by considering the precise P value.




Presentación de artículos sobre errores estadísticos frecuentes en publicaciones biomédicas

12 12 2011

Les comparto esta presentación basada principalmente en dos artículos cientificos sobre errores estadísticos frecuentes.





Diez categorias de errores estadísticos

28 03 2011

Holmes TH. Ten categories of statistical errors: a guide for research in endocrinology and metabolism. Am J Physiol Endocrinol Metab. 2004;286(4):E495-501.  Descargar aqui

El autor presenta diez errores estadísticos frecuentes basados en el tipo de error (sesgo o imprecisión) y en la fuente u origen: muestreo, medición, estimación, pruebas de hipótesis y presentación de informes.  Cada descripción del error está acompañada de ejemplos de investigaciones en el área de endocrinología y metabolismo.

    • Category I: Sampling bias
    • Category II: Sampling imprecision
    • Category III: Measurement bias
    • Category IV: Measurement imprecision
    • Category V: Estimation bias
    • Category VI: Estimation imprecision
    • Category VII: Bias in hypothesis testing
    • Category VIII: Imprecision in hypothesis testing
    • Category IX: Reporting bias
    • Category X: Reporting imprecision




      Guía para elegir un test estadístico

      21 03 2011

      Nayak BK, Hazra A. How to choose the right statistical test?. Indian J Ophthalmol. 2011;59(2):85-6.

      La selección del test estadístico se realiza durante el diseño del estudio y depende del tipo de pregunta de investigación que se pretende responder.  Existen otros aspectos que se consideran para la selección del test como son: el tipo de datos cualitativos o cuantitativos que serán analizados y el número de grupos o conjuntos de datos involucrados en el estudio.

      Los autores presentan diversos esquemas que ayudan a elegir un test estadístico a partir de cinco preguntas:

      1. ¿Existe diferencia entre grupos que son independientes o no relacionados (unpaired groups) ?
      2. ¿Existe diferencia entre grupos que son dependientes o relacionados? (paired groups)
      3. ¿Existe asociación entre dos variables?
      4. ¿Existe concordancia o acuerdo entre las mediciones?
      5. ¿Hay alguna diferencia entre las tendencias de tiempo hasta el evento?

      Descargar el artículo completo en PDF: http://www.ijo.in/temp/IndianJOphthalmol59285-4257805_114938.pdf

      Acceso al artículo en HTML: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3116565/





      PSPP software estadístico: versión libre de SPSS

      7 12 2010

      Les comparto este software “libre” para hacer análisis estadístico similar al SPSS.  Incluye las funciones de:

      • Estadística descriptiva: frecuencias, descriptivos, explorar y tablas cruzadas
      • Comparar medias: T un muestra, T muestras independientes, T muestras emparejadas, ANOVA un factor
      • Correlación bivariada: coeficiente de correlación de Pearson, una y dos colas.
      • Análisis Factorial
      • Fiabilidad: alpha de Cronbach
      • Regresión lineal
      • Pruebas no paramétricas: chi cuadrado y binomial
      • Curva ROC

      Descargar aqui





      Informando los resultados de un análisis multivariado

      18 07 2010

      Tetrault eerror reporte multivariadot al., realizaron una revisión de los artículos publicados en Ann Intern Med, BMJ, JAMA, Lancet y NEJM en el primer semestre de 2006 y econtraron que los métodos multivariados de mayor uso fueron la regresión logística y el análisis de riesgos proporcionales.

      En la tabla se observan los hallazgos sobre la frecuencia de reporte de lo que incluye un análisis multivariado.

      El artículo fue publicado en Journal of Investigative Medicine 2008;56(7):954–957 no es de libre acceso pero me pueden escribir y se los envío.