{"id":76302,"date":"2007-10-14T05:04:00","date_gmt":"2007-10-14T05:04:00","guid":{"rendered":"http:\/\/weblogs.madrimasd.org\/\/salud_publica\/archive\/2007\/10\/14\/76302.aspx"},"modified":"2007-10-14T05:04:00","modified_gmt":"2007-10-14T05:04:00","slug":"el-analisis-estadistico-de-los-datos-epidemiologicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/salud_publica\/2007\/10\/14\/76302","title":{"rendered":"El an\u00e1lisis estad\u00edstico de los datos epidemiol\u00f3gicos"},"content":{"rendered":"

La estad\u00edstica juega un papel concreto, y limitado, en el proceso de investigaci\u00f3n en epidemiolog\u00eda, pero <\/SPAN>no existe ning\u00fan sustituto estad\u00edstico para una correcta conceptualiza­ci\u00f3n te\u00f3rica<\/SPAN>

Antes de llegar a la fase del an\u00e1lisis estad\u00edstico en una investigaci\u00f3n determinada, el epidemi\u00f3logo o epidemi\u00f3loga debe resolver una serie de pro­blemas te\u00f3ricos cuya soluci\u00f3n permitir\u00e1 hacer un buen uso de los instrumentos estad\u00edsticos. Vamos a poner un ejemplo de las ciencias sociales : supongamos que se desea pro­bar la proposici\u00f3n \u201ca mayor status socioecon\u00f3mico\u00bb de la poblaci\u00f3n, corresponden \u00edndices m\u00e1s elevados de \u00abconciencia re­gional\u201d. <\/SPAN><\/FONT><\/P>

Encontramos dos conceptos que quiz\u00e1s merecen una definici\u00f3n m\u00e1s clara, \u201cstatus socioecon\u00f3mico\u201d y \u201cconciencia regional\u201d. Definimos \u201cstatus socioecon\u00f3mico\u201d como la posici\u00f3n relativa de las perso­nas en una jerarqu\u00eda de status, y \u201cconciencia regional\u201d  <\/SPAN>como un fen\u00f3meno subjetivo que implica la existencia de una identi­dad regional, la percepci\u00f3n del hecho diferencial regional y de los in­tereses de la regi\u00f3n. \u00bfEstas definiciones servir\u00edan para MEDIR el status sociecon\u00f3mico y la conciencia regional de una persona concreta o de un grupo social determinado? Probablemente no, porque <\/SPAN>las definiciones las hemos dado en t\u00e9rminos te\u00f3ricos y no en t\u00e9rminos operacionales<\/SPAN>. <\/SPAN><\/FONT><\/P>

<\/SPAN>Entendemos como operacional cuando se especifican los procedimientos de medici\u00f3n que se han de seguir para dar valores o puntuaciones a la va­riable. Operacionalizando el concepto, se puede pa­sar a la fase de la medici\u00f3n y, por tanto, a la introducci\u00f3n de los m\u00e9­todos estad\u00edsticos en la investigaci\u00f3n. <\/o:p><\/SPAN><\/FONT><\/P>

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El empleo de las herramientas estad\u00edsticas requiere que las varia­bles epidemiol\u00f3gicas sean <\/SPAN>cuantificadas<\/SPAN> <\/SPAN>siguiendo el nivel de medici\u00f3n<\/SPAN> que las propiedades de las variables exigen. (pero \u00bf qu\u00e9 es una variable? Se puede definir una<\/SPAN> <\/SPAN>variable <\/SPAN><\/I>como cualquier caracter\u00edstica <\/SPAN>o propiedad de un objeto<\/B> o acontecimiento<\/B> que contenga dos o m\u00e1s ca­<\/SPAN>tegor\u00edas posibles en las que  <\/SPAN>puede ser cla­<\/SPAN>sificado potencialmente<\/SPAN>.) <\/o:p><\/SPAN><\/FONT><\/P>

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El concepto de medici\u00f3n en epidemiolog\u00eda,<\/SPAN> es m\u00e1s amplio que el utilizado en las ciencias f\u00edsi­cas, en las que el acto de medir se hace a las propiedades <\/SPAN><\/SPAN>m\u00e9tricas <\/SPAN>del <\/SPAN>sistema, con lo que se excluyen de la medici\u00f3n <\/SPAN>las propiedades que se <\/SPAN>encuentran a nivel nominal e incluso ordinal,<\/SPAN> que por otro lado, son <\/SPAN>el tipo de propiedades que con mucha frecuencia se emplean en epidemiolog\u00eda. <\/o:p><\/SPAN><\/FONT><\/P>

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Se pueden distinguir <\/SPAN>cuatro niveles de medici\u00f3n,<\/SPAN> <\/SPAN><\/I>cada uno de los cuales <\/SPAN>requiere la utilizaci\u00f3n de un determinado conjunto de instrumentos es­<\/SPAN>tad\u00edsticos. En concreto, <\/SPAN>las pruebas o tests estad\u00edsticos que se  <\/SPAN>van a poder <\/SPAN>utilizar para contrastar hip\u00f3tesis<\/SPAN> depender\u00e1n de la es­cala o nivel de medida de los diferentes aspectos estudiados.<\/SPAN><\/o:p><\/SPAN><\/FONT><\/P>

 <\/SPAN>Medidas nominales<\/o:p><\/FONT><\/SPAN><\/P>

Se realiza una medida nominal cuando la propiedad estudiada en los <\/SPAN>objetos o acontecimientos s\u00f3lo puede agruparse en categor\u00edas l\u00f3gicamen­<\/SPAN>te exhaustivas y mutuamente exclusivas, de tal modo que pueden esta­<\/SPAN>blecerse claramente equivalencias o diferencias. <\/SPAN><\/o:p><\/SPAN><\/FONT><\/P>

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La clasificaci\u00f3n o medida nominal es el nivel m\u00e1s bajo de medici\u00f3n. <\/SPAN>Algunos autores se refieren a este nivel de medici\u00f3n con el t\u00e9rmino <\/SPAN>escala nominal<\/SPAN>. <\/SPAN><\/I>En epidemiolog\u00edaa, muchas variables aparecen medidas a ni­<\/SPAN>vel nominal, tales como el, el sexo, cualidad de enfermo, estar expuesto a un determinado riesgo\u2026<\/o:p><\/SPAN><\/FONT><\/P>

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Medidas ordinales<\/SPAN><\/o:p><\/SPAN><\/FONT><\/P>

Se tiene una medida ordinal cuando, adem\u00e1s de incluir las propieda­<\/SPAN>des de la medida nominal, se incluye la propiedad de que las categor\u00edas <\/SPAN>pueden ser ordenadas en el sentido de <\/SPAN>menor que o mayor que. <\/SPAN><\/o:p><\/SPAN><\/I><\/FONT><\/P>

Este tipo de medici\u00f3n es, por supuesto, de m\u00e1s alto nivel que el que se obtiene cuando se utiliza una medida nominal, ya que no s\u00f3lo se <\/SPAN>puede distribuir a los fen\u00f3menos o individuos en categor\u00edas diferentes, sino que, adem\u00e1s, se pueden ordenar tales categor\u00edas. <\/o:p><\/SPAN><\/FONT><\/SPAN><\/P>

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Medidas de <\/SPAN>intervalo<\/SPAN><\/SPAN><\/o:p><\/SPAN><\/FONT><\/P>

En un sentido restringido, el concepto de medici\u00f3n habr\u00eda que apli­carlo s\u00f3lo a las medidas de intervalo, en las que sus categor\u00edas <\/SPAN> <\/SPAN>se definen en t\u00e9rminos de una unidad de medici\u00f3n <\/I><\/SPAN>est\u00e1n­dar, tal como a\u00f1os de edad, grados de temperatura, nivel de glucemia en sangre etc. S<\/SPAN>e realiza una medida de intervalo cuando pueden <\/SPAN>asignarse al objeto o acontecimientos estudiados n\u00fameros que <\/SPAN>permiten la interpre­taci\u00f3n de la diferencia entre dos medidas.<\/SPAN> <\/SPAN><\/I>Esto es,  <\/SPAN><\/SPAN><\/SPAN>la asig­<\/SPAN>naci\u00f3n de n\u00fameros a las diferentes categor\u00edas de los objetos o aconteci­mientos es tan precisa que podemos conocer cu\u00e1n amplios son los inter­valos (distancias) entre todos los objetos de la escala. <\/SPAN><\/SPAN>E<\/SPAN>s <\/SPAN>posible utilizar modelos estad\u00edsticos que son m\u00e1s poderosos y eficientes que los modelos que utilizan medidas nominales y ordinales. <\/o:p><\/SPAN><\/FONT><\/P>

 <\/SPAN><\/SPAN>Medidas de cociente o proporci\u00f3n<\/o:p><\/SPAN><\/FONT><\/P>

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Cuando una medici\u00f3n tiene todas las caracter\u00edsticas de una medida <\/SPAN>de intervalo y, adem\u00e1s, se le puede asignar un punto de origen verda­<\/SPAN>dero de valor 0, se tiene entonces una medida de cociente o proporci\u00f3n. <\/SPAN>En tal caso, se ha conseguido establecer una escala con cero absoluto <\/SPAN>o escala de cociente o proporci\u00f3n (en ingl\u00e9s, <\/SPAN>ratio scale).<\/o:p><\/SPAN><\/I><\/FONT><\/P>

El peso se mide mediante una escala de cociente o pro­<\/SPAN>porci\u00f3n, ya que la escala del peso, en gramos, contiene un punto cero <\/SPAN>verdadero, siendo el cociente de dos pesos independientes de la unidad <\/SPAN>de medida (sean kilogramos o libras, por ejemplo). La escala de tiempos, <\/SPAN>en segundos, tambi\u00e9n es una escala de cociente. As\u00ed, pues, el tiempo de <\/SPAN>reacci\u00f3n a un cierto est\u00edmulo ser\u00e1 una medida de cociente.<\/o:p><\/SPAN><\/FONT><\/P>

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Tipos de variables<\/o:p><\/FONT><\/SPAN><\/B><\/P>

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Seg\u00fan \u00e9l nivel de medici\u00f3n que les sea aplicado, se pueden clasificar <\/SPAN>las variables <\/SPAN>en nominales, ordi­<\/SPAN>nales y de intervalo<\/SPAN>. <\/o:p><\/SPAN><\/FONT><\/P>

Para cada tipo de variable existen unos procedi­<\/SPAN>mientos estad\u00edsticos apropiados para hacer el mejor uso de la informa­<\/SPAN>ci\u00f3n que contienen los valores de las variables. <\/o:p><\/SPAN><\/FONT><\/P>

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Si se utilizara un proce­<\/SPAN>dimiento estad\u00edstico apropiado para niveles bajos de medici\u00f3n con pun­tuaciones definidas a un nivel de medici\u00f3n m\u00e1s alto, no se cometer\u00eda un <\/SPAN>error t\u00e9cnico, sino simplemente se producir\u00eda una p\u00e9rdida de informa­<\/SPAN>ci\u00f3n, dado que las propiedades de los niveles de medici\u00f3n son acumu­<\/SPAN>lativas. As\u00ed, se puede utilizar un procedimiento estad\u00edstico apropiado para escalas ordinales con variables de intervalo. Pero el contrario no es cierto, ya que s\u00ed se produce un error al emplear procedimientos es­<\/SPAN>tad\u00edsticos dise\u00f1ados para niveles altos de medici\u00f3n, con variables de ni­veles m\u00e1s bajos. En este caso, estar\u00edamos actuando como si las puntua­ciones de las variables contuvieran m\u00e1s informaci\u00f3n de la que realmen­<\/SPAN>te tienen.<\/SPAN><\/o:p><\/SPAN><\/FONT><\/P>

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Otra diferencia entre las variables, adem\u00e1s del nivel de medici\u00f3n, <\/SPAN>hace referencia a si las variables vienen definidas seg\u00fan una escala de medici\u00f3n <\/SPAN><\/SPAN>continua o discreta. <\/SPAN>Una <\/SPAN>variable continua <\/SPAN>es aquella para la que los individuos pueden tener, en principio, infinitos valores fraccio­nados, esto es, valores en cualquier punto de una escala ininterrumpida por ejemplo la edad. <\/SPAN>Por el contrario, una <\/SPAN>variable discreta<\/SPAN> <\/SPAN><\/I>viene definida de tal modo que <\/SPAN>s\u00f3lo se puede alcanzar un determinado conjunto de valores. Esto es, la escala de medici\u00f3n est\u00e1 interrumpida por espacios en la es­<\/SPAN>cala num\u00e9rica que, en un principio, no contienen casos medidos de nin­<\/SPAN>g\u00fan tipo. Por ejemplo el n\u00famero de muertes en una poblaci\u00f3n o le tama\u00f1o de una familia.<\/SPAN><\/SPAN><\/o:p><\/SPAN><\/FONT><\/P>

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Finalmente, conviene destacar una tercera forma en la que pueden <\/SPAN>diferenciarse las variables  <\/SPAN>entre s\u00ed, y es en el uso que se <\/SPAN>hace de ellas en la investigaci\u00f3n. La clasificaci\u00f3n m\u00e1s simple diferencia <\/SPAN>entre <\/SPAN>variables independientes y variables dependientes.<\/o:p><\/SPAN><\/FONT><\/P>

La variable que atrae primordialmente la atenci\u00f3n <\/SPAN>del investigador, y cuya variaci\u00f3n trata de explicar, se llama variable <\/SPAN>dependiente, porque se supone que los valores que toma la variable de­<\/SPAN>penden de los valores que presentan otras variables. Estas variables que <\/SPAN>se supone influyen en los valores que toma la variable dependiente son <\/SPAN>las variables independientes o variables explicatorios.<\/o:p><\/SPAN><\/FONT><\/P>

Al elaborar la relaci\u00f3n entre dos variables es posible que sea necesario introducir una <\/SPAN>tercera variable, que se denomina <\/SPAN>variable interviniente<\/SPAN>, <\/SPAN><\/I>porque se supone que tiene un efecto determinado sobre la variable de­pendiente que puede <\/SPAN>ser controlado o modificado<\/SPAN> por la variable in­dependiente. <\/o:p><\/SPAN><\/FONT><\/P>

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Si pensamos en t\u00e9rminos de causa\/efecto, la relaci\u00f3n entre <\/SPAN>los tres tipos de variables puede expresarse: <\/SPAN><\/o:p><\/SPAN><\/FONT><\/P>

variable                           <\/SPAN><\/SPAN>variable                           <\/SPAN><\/SPAN>variable<\/o:p><\/SPAN><\/FONT><\/P>

independiente      <\/SPAN>              <\/SPAN><\/SPAN>interviniente                    <\/SPAN>dependiente<\/o:p><\/SPAN><\/FONT><\/P>

(Garc\u00eda Ferrando 1985)<\/o:p><\/SPAN><\/P>

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ISABEL M\u00c9NDEZ NAVAS SOCI\u00d3LOGA SALUBRISTA <\/o:p><\/FONT><\/SPAN><\/B><\/P><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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