Técnicas estadÃsticas para identificar posibles relaciones bivariadas
Resumen
Introducción: La mayorÃa de los problemas en la investigación biomédica son de naturaleza causal. El análisis en estos estudios debe comenzar por la búsqueda de asociación entre las variables que representan la causa y el efecto y solo si la asociación es significativa, continuará el análisis de inferencia causal.
Objetivo: Sistematizar las diferentes técnicas estadÃsticas que verifican una relación bivariada según el tipo de variable.
Métodos: Se realizó una revisión bibliográfica exhaustiva sobre el tema en las bases de datos biomédicas alojadas en la Internet. Se organizó el contenido por subtemas y se elaboró un material con una sÃntesis crÃtica de los aspectos más importantes, en el cual se plasmó además la experiencia de las autoras.
Resultados: Se expone, según tipo de variables, información básica de los coeficientes, pruebas de hipótesis y gráficos empleados en cada caso, las medidas de asociación para estudiar el riesgo, los atributos que aseguran la validez de una asociación, el azar y el sesgo como los errores que pudieran cometerse en el proceso de investigación y que pueden invalidar la existencia de una asociación. También se presenta la forma de analizar la asociación en el análisis estadÃstico implicativo.
Conclusiones: El conocimiento de los estadÃsticos para verificar una relación entre variables y la selección de técnicas estadÃsticas es esencial para llevar a cabo el proceso inicial de inferencia causal.
Palabras clave: técnicas estadÃsticas; relaciones bivariadas, asociación; correlación; odds ratio; análisis estadÃstico implicativo; causalidad en medicina.
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