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.





      Si vas a publicar un artículo científico considera estos posibles errores en la presentación de resultados

      18 07 2010

      Este artículo sobre errores estadísticos que con frecuencia cometemos en la presentación de los resultados de la investigación fue publicado por Lang T en CMJ. 2004;45(4):361-370.  

      1. Informar mediciones con una precisión innecesaria.
      2. Transformar datos continuos a categóricos sin explicar por qué o cómo.
      3. Falta de información en las comparaciones pareadas del cambio  promedio  individual.
      4. Uso incorrecto de la estadística descriptiva.
      5. Uso del error estándar de la media (SEM) como una medida de estadística descriptiva.
      6. Informar sólo el “valor p” para los resultados
      7. No confirmar el cumplimiento de los supuestos de las pruebas estadísticas utilizadas.
      8. Utilizar un análisis de regresión lineal sin haber demostrado que la relación es, de hecho, lineal.
      9. Reporte de “missing data”
      10. No informar si se hicieron o cómo se hicieron los ajustes para las pruebas de hipótesis múltiples.
      11. Presentación innecesaria de la comparación estadística de características de base en el ensayo clínico aleatorio.
      12. No se define  “normal” o “anormal” al informar resultados de pruebas diagnósticas.
      13. No hay una definición clara de los resultados de una prueba: “positivo” o “negativo”.
      14. Uso de tablas y figuras sólo para “almacenar” los datos, en lugar de ayudar a los lectores.
      15. El uso de un diagrama o gráfico en el que el mensaje visual no es compatible con el mensaje de los datos del texto.
      16. Confundir las “unidades de observación” al informar e interpretar los resultados.
      17. Interpretación de estudios con resultados no significativos y de bajo poder estadístico como “negativo”, cuando lo son, de hecho, no concluyente.
      18. No distinguir entre “pragmático” (efectividad) y “explicativos” (eficacia) en el diseño e interpretación de investigación biomédica
      19. No informar de los resultados en unidades de utilidad clínica.
      20. Confundir la significación estadística y su importancia clínica.

      20 errores estadisticos de los articulos





      A Clinician-Educator’s Roadmap to Choosing and Interpreting Statistical Tests

      9 07 2010

      Los autores proponen  una guía para seleccionar  las pruebas estadísticas de un estudio mediante tres preguntas:

      1. Cuál es el diseño y la pregunta de investigación?
      2. Cuál es el tipo de variable?
      3. Cuál es su forma de distribución?

      Pueden descargar el artículo completo al hacer clic sobre la referencia JGen Intern Med 2006;21(6):656-60





      Acceso gratuito a libro de Bioestadística: métodos y aplicaciones, publicado por la Universidad de Málaga.

      10 06 2010

      Visitar la sección LIBROS ONLINE





      The null hypothesis significance test in health sciences research (1995-2006): statistical analysis and interpretation

      25 05 2010

      Comparto este artículo del Profesor Luis Carlos Silva Ayçaguer y cols. publicado recientemente en BMC Medical Research Methodology, donde evalúan el grado y calidad en el empleo de las pruebas de signifación estadística e intervalos de confianza en seis publicaciones biomédicas en español e ingles.  Para descargar deben acceder a BMC Medical Research Methodology 2010, 10:44





      Sugerencias para escribir el análisis estadístico en “Métodos” y la presentación de los “Resultados”

      31 10 2009

      Este documento puede ser útil para quienes esten escribiendo un artículo científico de una investigación cuantitativa,  presenta sugerencias sobre lo que  se debe incluir en Métodos (diseño del estudio, población y tamaño de muestra, recolección de los datos, análisis estadístico)  y lo relacionado con la presentación de la información estadística en los Resultados. Publicado en Singapore Med J 2009;50(1):11-12





      Reporting of sample size calculation in randomised controlled trials: review

      10 10 2009

      PUBLICACION DE SAMPLE SIZEA pesar de la Declaración de Consort donde explicitamente se recomienda informar los parámetros para el cálculo de la muestra en los ensayos clínicos,  solo 34% de los ensayos publicados  durante 2005-2006 en New England Journal of Medicine, Journal of the American Medical Association (JAMA), The Lancet, Annals of Internal Medicine, BMJ, and PLoS Medicine lo hacen correctamente.  Mas detalles de esta investigación la pueden descargar  en BMJ. 2009; 338: b1732.