Análisis Estadísticos para Ensayos Clínicos y Estudios Epidemiológicos. Asesoría estadística para investigación, en general, incluyendo Tesis. Asesoría Metodológica. Diseño de Posters para Congresos y Eventos Científicos.

lunes, 26 de diciembre de 2011

El Test Exacto de Fisher

El test exacto de Fisher permite analizar si dos variables dicotómicas están asociadas cuando la muestra a estudiar es demasiado pequeña y no se cumplen las condiciones necesarias para que la aplicación del test χ2 sea adecuada. En consecuencia las conclusiones a las que llegamos a partir de los p–valores calculados no son confiables.
En ese sentido, el Tests Exacto de Fisher es una solución a este problema en el caso de tablas de 2 × 2.
Veamos un ejemplo:
Supongamos que dos grupos han sido intervenidos con dos técnicas distintas, y se desea analizar si dicha técnica es más efectiva en hombres que en mujeres. Esto nos daría un cuadro de datos como el siguiente:

En este ejemplo el odds ratio sería 1,75 con probabilidad de 0,3751
En la literatura estadística, suelen proponerse dos métodos para el cómputo del valor de la p asociado al test exacto de Fisher. En primer lugar, podremos calcularlo sumando las probabilidades de aquellas tablas con una probabilidad asociada menor o igual a la correspondiente a los datos observados. La otra posibilidad consiste en sumar las probabilidades asociadas a resultados al menos tan favorables a la hipótesis alternativa como los datos reales.
Este cálculo proporcionaría el valor de p correspondiente al test en el caso de un planteamiento unilateral. Duplicando este valor se obtendría el p-valor correspondiente a un test bilateral.
El Test Exacto de Fisher es muy útil para muestras de 2 x 2.


Pértega Díaz, S.; Pita Fernández, S.

Figura Original del Libro de Fisher

miércoles, 7 de diciembre de 2011

Hablando de Hipótesis

En la mayoría de los trabajos de investigación que he realizado, o en los que he intervenido, casi siempre existe una hipótesis. Pero he notado que, en muchos, casos, esas hipótesis vienen dadas más por el laboratorio que está cediendo los fármacos para la prueba (su hipótesis, obviamente, es que el fármaco será la panacea del momento), otras veces las hipótesis vienen del Tutor.

Más de una vez le he preguntado, al intestigador propiamente dicho, y no sabe que contestarme. En otros casos, bastante frecuentes temen que si la hipótesis no se ratifica tooooodaaaa la Tesis está mala.

Por eso hoy escribo un poco sobre las hipótesis.

Una hipótesis es la suposición de algo posible o imposible para sacar de ello una consecuencia. Por otra parte, agrega el diccionario de la Real Academia Española (RAE), una hipótesis de trabajo es  aquella que se establece provisionalmente como base de una investigación y que puede confirmar o negar la validez de aquella.

Una hipótesis puede usarse como una propuesta provisional que no se pretende demostrar estrictamente, o puede ser una predicción que debe ser verificada por el método científico. En el primer caso, el nivel de veracidad que se otorga a una hipótesis dependerá de la medida en que los datos empíricos apoyan lo afirmado en la hipótesis. Esto es lo que se conoce como contrastación empírica de la hipótesis o bien proceso de validación de la hipótesis. Este proceso puede realizarse mediante confirmación (para las hipótesis universales) o mediante verificación (para las hipótesis existenciales).

Existen algunas características importantes en cuanto a la formulación de la hipótesis.
  • Deben referirse a una situación real o realizable.
  • Las variables de la hipótesis tienen que ser comprensibles, bien definidas y concretas.
  • La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara y verosímil.
  • Los términos de la hipótesis y la relación planteada entre ellos, deben poder ser observados y medidos.
  • Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas.
Existen diferentes tipos de hipótesis.Destaquemos acá 3 de ellas:

1. Hipótesis de investigación: son aquellas proposiciones acerca de las posibles relaciones entre dos o más variables y que cumplen con las características ya mencionadas.
2. Hipótesis nulas: Estas son lo contrario de las hipótesis de investigación, también constituyen proposiciones acerca de la relación entre variables, solamente sirven para refutar o negar lo que afirma la hipótesis de investigación.
3. Hipótesis alternativas: Son posibilidades alternativas ante las hipótesis de investigación y nula. Ofrecen otra descripción, explicaciones distintas a las que proporcionan los ya mencionados tipos de hipótesis, estas sólo pueden formularse cuando efectivamente hay otras posibilidades adicionales a las hipótesis de investigación y nula.

Cuando la hipótesis incluye variables cuantitativas es importante también que el investigador sepa clasificar las variables en: 
  • Variable independiente
  • Variable dependiente
  • Variable interviniente
Lo más importante, para mí, en este post, es que comprendan un poco mejor el sentido y uso de las hipótesis en la investigación, y que queden seguros, tranquilos, que son premisas comprobables o negables o sea que si no se cumple la hipótesis, no se preocupen, eso no implica que la Tesis esta mala. 


http://es.wikipedia.org/wiki/Hipótesis_(método_científico)
http://definicion.de/hipotesis/ 
http://www.escuelapedia.com/wp-content/uploads/2011/05/metodo-cientifico.jpg (imagen)

jueves, 1 de diciembre de 2011

Acerca de la Regresión Lineal


Si utilizamos un sistema de coordenadas cartesianas para representar una distribución bidimensional, obtendremos un conjunto de puntos conocido con el diagrama de dispersión, como se puede observar en el gráfico, cuyo análisis permite estudiar cualitativamente, la relación entre ambas variables.
Visualmente podríamos inferir que ambas variables aumentan o disminuyen, más o menos, al unísono. Pero lo que realmente debemos hacer para estar seguros es calcular la determinación de la dependencia funcional entre las dos variables X e Y que mejor ajusta a la distribución bidimensional.
El problema de la regresión lineal simple entre dos variables X y Y se reduce a calcular la recta de regresión que mejor represente su distribución conjunta.
Ordenando datos como pares, o como una matriz de dos columnas, tenemos:
(x1, y1)
(x2, y2)
(x3, y3)
(x4, y4)
.
.
.
(xn, yn)

siendo (xi, yi), con i= 1, 2, ..., n, el i-ésimo par observado. Se pretende ajustar un modelo a la forma:
yi = axi+b+ei
bajo las siguientes hipótesis:
1 - La variable respuesta yi depende de la variable explicativa xi de forma lineal (con pendiente a y ordenada en origen b), más un factor residual aleatorio ei.
2 - Los residuos tienen distribución normal de media 2. 0 y varianza desconocida.
3 - Estos factores aleatorios son independientes entre sí.
Los parámetros de la recta de regresión, a y b, se calculan siguiendo el criterio de los mínimos cuadrados.
No quiero complicar mucho el post, creo que para los investigadores clínicos lo más importante es saber que el objetivo principal de construir un modelo de regresión puede ser, por ejemplo, evaluar cómo afecta el cambio en unas características determinadas (variables independientes) sobre otra característica en concreto (variable dependiente), denominado modelo con fines explicativos.
O también el objetivo podría ser intentar estimar o aproximar el valor de una característica (variable dependiente) en función de los valores que pueden tomar en conjunto otra serie de características (variables independientes), denominado entonces modelo con fines predictivos.
La regresión lineal nos permite entonces, determinar el grado de dependencia de las series de valores X e Y, prediciendo el valor y estimado que se obtendría para un valor X que no esté en la distribución.

sábado, 12 de noviembre de 2011

La Tesis del Especialista Médico








He notado que la mayoría de los especialistas que he tenido el placer de asesorar, no se dedicaban, ni se dedican a la investigación.
Uno que otro sigue investigando luego. Sobre todo los que unen la parte de atención clínica con la Docencia. Los demás, quizás hacen la tesis y nunca más vuelven a investigar. Quizás por eso cuando están desarrollando su Tesis tienen tantas dudas y confusiones.
No pretendo disertar sobre algo que otros expertos han explicado a profundidad, sino más bien, resumir algunos puntos, respetando, por supuesto, su autoría.
Todo proceso de pre o post grado culmina con un trabajo científico que generalmente constituye una investigación científica. Se dice generalmente porque algunas carreras culminan con un Trabajo de grado. En el caso de las carreras o los programas de superación post graduada: licenciatura, ingeniería, especialidad, maestría o doctorado, el producto final es una tesis. (1)
En pocas palabras, La tesis es el documento en el que se exponen los resultados científicos alcanzados por el aspirante en su trabajo de investigación. Se presentan de forma sistematizada, lógica y objetiva esos resultados en correspondencia con el proyecto presentado, discutido y aprobado para la búsqueda de soluciones al problema planteado con respuestas científicas contextualizadas a partir de la utilización del método científico.
La práctica médica diaria requiere la toma de decisiones sobre actividades preventivas, diagnósticas, terapéuticas y pronósticas basadas en cálculo de probabilidades que pretenden delimitar la incertidumbre que envuelve la práctica de la medicina.
Con frecuencia existen dificultades para trasladar los resultados de una investigación a la práctica clínica por la forma en que habitualmente se presentan los resultados en términos de: p<0.05, p<0.01, riesgo relativo, odds ratio, reducción absoluta del riesgo, reducción relativa del riesgo, fracción atribuible poblacional o fracción etiológica. A este lenguaje con el que muchos profesionales sanitarios no están familiarizados y tienen dificultades para su compresión (2,3) se suma el hecho que además los resultados de un estudio pueden ser estadísticamente significativos y no ser clínicamente relevantes (4).
El método científico parte de la observación de una realidad, se elabora una hipótesis explicativa, se contrastan las hipótesis y si dicha hipótesis es aceptada se realizan proposiciones que forman la teoría científica. Dicho procedimiento requiere un proceso sistemático, organizado y objetivo destinado a responder a una pregunta.
Las Tesis tienen varios objetivos:
  • Ampliar el conocimiento científico
  • Demostrar conocimientos sobre el tema investigado
  • Mantener y defender una posición crítica ante los resultados obtenidos
  • De ser posible demostrar algo nuevo, algo relevante.
Aunque muchas tesis de especializaciones se limitan a confirmar resultados de investigaciones anteriores, lo cual no necesariamente es malo.
Es importante que si los Residentes no tienen conocimientos de metodología de investigación, de análisis estadístico, de interpretación y redacción, se apoyen en asesores adecuados, así como en sus tutores académicos, y metodológicos, si los hubiera, ya que estos últimos no son requeridos por todas las universidades.
También es muy importante que sigan las reglas y protocolos formulados por los diferentes institutos de estudios. Aunque existen normas internacionales, a veces cada universidad tiene algunas normas internas, sobre todo para la defensa de la Tesis.
Porque recuerden que no se trata sólo de redactar una buena Tesis, se trata de defenderla ante los Jurados correspondientes, e incluso ante sus pares.
Tomen todo esto en cuenta. En la web encontrarán incluso monografías que los ayuden con mayor profundidad en el tema.
No olviden también el uso de los libros. Tengo muchos libros de investigación y estadísticas que me han sido muy útiles. No se lo dejen todo a Internet.



1.        http://metodoinvestigacion.files.wordpress.com/2008/05/como_escribir_tesis_ana-h.pdf
2.        Greenwood M.  The statistician and medical research. BMJ 1948; 2:467-8.
3.        Berwick DM, Fineberg HV, Weinstein MC.  When doctors meet numbers. Am J Med 1981; 71:991-998. [Medline]
4.        Laupacis A, Sackett DI, Roberts RS.  An assesment of clinically useful measures of the consequences of treatment. N. Engl J Med 1988; 318: 1728-1733. [Medline]