¿Cuál es la diferencia entre una caja y un bigote y una “caja y bigotes”?

11 03 2017

Si cuando te piden hacer  una “caja y bigotes” se te ocurre esto:

dibujocajasybigotes

Tomado de Mil Fiestas Infantiles

 

 

 

 

 

 

 

Mejor lee estos dos artículos sobre estadística descriptiva:

  • Spriestersbach A, Röhrig B, du Prel JB, Gerhold-Ay A, Blettner M. Descriptive statistics: the specification of statistical measures and their presentation in tables and graphs. Part 7 of a series on evaluation of scientific publications. Dtsch Arztebl Int. 2009;106(36):578-83.
  • Driscoll P, Lecky F, Crosby M. An introduction to everyday statistics—2. J Accid Emerg Med 2000;17:274–281 http://emj.bmj.com/content/17/4/274.full.pdf+html   We regret that two errors: page 277, page 2nd column, +/− signs were omitted from 2SD in the penultimate paragraph. On page 278, page 1st column, the equation was incorrect; it should have read: SEM=SD/√n

 





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




      Interpretación de meta-análisis de efectos aleatorios

      16 02 2011

      Riley RD, Higgins JP, Deeks JJ.  Interpretation of random effects meta-analyses. BMJ. 2011 Feb 10;342:d549. doi: 10.1136/bmj.d549.

      Summary estimates of treatment effect from random effects meta-analysis give only the average effect across all studies. Inclusion of prediction intervals, which estimate the likely effect in an individual setting, could make it easier to apply the results to clinical practice.

      Visualiza el resumen aqui, si te interesa me escribes a dpcuesta@hotmail.com y te lo envio.





      Conferencias sobre temas de Epidemiología

      16 08 2010

      En el 40 aniversario del Departamento de Epidemiología de Erasmus University Medical Center en Rotterdam,  se realizó un simposo  donde se programaron diferentes lecturas deepidemiología y genética, psiquiatría, neuroepidemiología, enfermedad cardiovascular, estadística entre otros.

      Acceso gratituito a 12 presentaciones  aqui

      Pueden reducir la velocidad video para mejorar la comprensión en inglés: clic en Play Slower y cambia de 1x a 4/5x





      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

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