{"id":34684,"date":"2015-10-01T18:00:03","date_gmt":"2015-10-01T16:00:03","guid":{"rendered":"http:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/?p=34684"},"modified":"2017-05-28T09:21:07","modified_gmt":"2017-05-28T07:21:07","slug":"significacion-estadistica-investigaciones-biomedicas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/significacion-estadistica-investigaciones-biomedicas\/","title":{"rendered":"La significaci\u00f3n estad\u00edstica en las investigaciones biom\u00e9dicas"},"content":{"rendered":"<h1 style=\"text-align: left;\"><\/h1>\n<h1 style=\"text-align: left;\"><strong>La significaci\u00f3n estad\u00edstica en las investigaciones biom\u00e9dicas<\/strong><\/h1>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>RESUMEN<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Las investigaciones biom\u00e9dicas se encuentran hoy en un punto en el que se precisa aclarar procedimientos de an\u00e1lisis que rompan con la concepci\u00f3n tradicionalista del empleo de los recursos de la Bioestad\u00edstica. M\u00e1s que aplicar f\u00f3rmulas se trata de usarlas para emitir juicios v\u00e1lidos y objetivos sobre los resultados de una investigaci\u00f3n y que ayude a entender el verdadero valor estad\u00edsticamente significativo de estos. De ello se trata en este trabajo.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><!--more--><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>La significaci\u00f3n estad\u00edstica en las investigaciones biom\u00e9dicas<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Profesor Titular: Alfredo de la Asunci\u00f3n Izquierdo Hern\u00e1ndez, Dr. C. Autor principal.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Profesor Asistente: Eusebio Castillo Marcial, MD, M. Sc. Atenci\u00f3n Integral al Ni\u00f1o. Contribuy\u00f3 en el an\u00e1lisis de las categor\u00edas y de las contradicciones que se analizan en el art\u00edculo.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Universidad de Ciencias M\u00e9dicas. Guant\u00e1namo<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>PALABRAS CLAVE: <\/strong>Bioestad\u00edstica, significaci\u00f3n estad\u00edstica, probabilidad, intervalo de confianza para la diferencia de proporciones, prueba de hip\u00f3tesis.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>INTRODUCCI\u00d3N<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En las investigaciones biom\u00e9dicas no descriptivas, que tienen en la actualidad una alta demanda en el proceso de formaci\u00f3n de especialistas m\u00e9dicos, se acostumbra a clasificar los tipos de estudio de acuerdo a diferentes criterios.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Estos criterios debieran obedecer a una orientaci\u00f3n epistemol\u00f3gica consistente y que respondan a una escuela desde la cual se constituye la ciencia en la que se aplican los m\u00e9todos de la Bioestad\u00edstica.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Los estudios no descriptivos como los anal\u00edticos o explicativos, por ejemplo de casos-controles, de cohorte, de caso-cohorte, de correlaci\u00f3n o de asociaci\u00f3n, en los que se trabaja con muestras, por lo general necesitan la determinaci\u00f3n de intervalos de diferencias de proporciones para un nivel (1 \u2013 \u03b1)100% de confiabilidad (con nivel de significaci\u00f3n \u03b1 = 0,05 \u00f3 0,01 \u00f3 0,001), el c\u00e1lculo del p-valor o de la probabilidad de que el par\u00e1metro calculado se encuentre dentro del intervalo de la diferencia determinado o la realizaci\u00f3n de alg\u00fan tipo de prueba de hip\u00f3tesis estad\u00edstica, d\u00edgase una Ch\u00ed-cuadrada, una t-Student u otras.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La pr\u00e1ctica sistem\u00e1tica de asesorar tesis, participar en presentaciones de residentes en consejos cient\u00edficos o en comisiones cient\u00edficas de diferentes servicios hospitalarios le ha indicado al autor que el empleo de la Bioestad\u00edstica no se ha sistematizado suficientemente por residentes, tutores, asesores y evaluadores y que, muchas veces, se hace uso de criterios personales, aludi\u00e9ndose que por tradici\u00f3n se debe proceder de una forma, cuando en realidad el procedimiento debe ser otro.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Un ejemplo de ello radica en la interpretaci\u00f3n de los resultados al aplicarse, en un estudio determinado, un m\u00e9todo estad\u00edstico espec\u00edfico en t\u00e9rminos de demostrar significaci\u00f3n estad\u00edstica de estos resultados, lo que conlleva a no pocos errores en los an\u00e1lisis y discusi\u00f3n de los resultados y a la emisi\u00f3n de juicios y criterios muy alejados de la realidad.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">A la consideraci\u00f3n de estas cualidades resultantes de una investigaci\u00f3n biom\u00e9dica se dedica el presente trabajo.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>DESARROLLO<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Consid\u00e9rese que, en un per\u00edodo de tiempo dado, se ha producido un n\u00famero considerable de ingresos hospitalarios de pacientes adultos por causa de neumon\u00eda adquirida en la comunidad.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El Servicio de Medicina Interna del citado hospital ha determinado hacer una investigaci\u00f3n cl\u00ednica para determinar la mejor alternativa de tratamiento a estos pacientes, de forma tal que el mismo contribuya a un menor tiempo de hospitalizaci\u00f3n, m\u00ednimos efectos secundarios, menos costos hospitalarios y m\u00e1s r\u00e1pida incorporaci\u00f3n a la sociedad.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Enfrascados en esta idea seleccionan una muestra de 30 pacientes hospitalizados, en un momento dado, con diagn\u00f3stico de neumon\u00eda adquirida en la comunidad, cuyos pat\u00f3genos son bacilos ent\u00e9ricos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">De acuerdo a la gu\u00eda de pr\u00e1ctica cl\u00ednica (1) de la British Thoracic Society (BTS) del 2009 existen varias alternativas de tratamiento terap\u00e9utico, dos de las cuales son: Cefotaxima: 1 &#8211; 2 g cada 8 horas y Ceftriaxona: 1 &#8211; 2 g cada 12 horas.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Para conocer cu\u00e1l de estos tratamientos es m\u00e1s efectivo en los pacientes se divide la muestra en dos grupos, cada uno de 15 pacientes. A un grupo se le administra cefotaxima y al otro ceftriaxona.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Al considerar el tiempo prudencial transcurrido de administraci\u00f3n de los f\u00e1rmacos se observa que, al primer tratamiento, respondieron favorablemente 12 pacientes y al segundo 10 pacientes. En la tabla 1 (ver anexo) se muestra este resultado:<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Al analizar los resultados se tiene que, a la cefotaxima respondieron favorablemente 12 pacientes y a la ceftriaxona 10 pacientes. Entonces surge la pregunta: \u00bfCu\u00e1l de los dos f\u00e1rmacos es m\u00e1s efectivo?<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Es importante entender que, en ocasiones, el sentido com\u00fan nos puede confundir, sobre todo en este tipo de investigaci\u00f3n en que los resultados dependen de la variabilidad biol\u00f3gica de los pacientes o del azar. As\u00ed que no podemos tener la \u201csignificativa seguridad\u201d de que la diferencia de dos pacientes hable a favor de la cefotaxima. Para tener esta seguridad hay que aplicar la Estad\u00edstica Inferencial.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Ante todo se debe hacer distinci\u00f3n entre proporci\u00f3n y frecuencia relativa con relaci\u00f3n al total de la muestra (2):<\/p>\n<p><!--nextpage--><\/p>\n<ul style=\"text-align: justify;\">\n<li>La primera se calcula dividiendo, en este caso espec\u00edfico, los casos favorables de cada medicamento entre el total de pacientes que lo recibieron.<\/li>\n<li>La segunda se calcula dividiendo los casos favorables de cada medicamento entre el total de la muestra.<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">Esta diferenciaci\u00f3n es importante considerarla, ya que constituye fuente de errores en muchas investigaciones que el autor ha revisado y cuyos resultados han sido publicadas en diversas revistas cient\u00edficas.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Un procedimiento de la Estad\u00edstica Diferencial que debe aplicarse en este ejemplo es el c\u00e1lculo del intervalo de la diferencia de proporciones para un determinado nivel de confianza (3, 4):<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">(P<sub>1 <\/sub>\u2013 P<sub>2<\/sub>) \u00b1 Z<sub>(1 &#8211; \u03b1\/2<\/sub>) \u221a[P (1 \u2013 P) (1\/n<sub>1<\/sub> +1\/n<sub>2<\/sub>)]<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La parte de la izquierda del signo \u00b1 se llama diferencia de proporciones (\u0394P) y la parte derecha error de muestreo (EE<sub>Z<\/sub>).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">P<sub>1 <\/sub>y P<sub>2 <\/sub>son las proporciones en cada tratamiento de \u00e9xito.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">P = (P<sub>1<\/sub> + P<sub>2<\/sub>)\/2 es el promedio de las proporciones.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">n<sub>1<\/sub> y n<sub>2<\/sub> son los totales marginales de filas o la cantidad de pacientes que reciben cada tratamiento.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Z<sub>(1 &#8211; \u03b1\/2<\/sub>) es el valor de la distribuci\u00f3n normal para un determinado nivel de confianza ( \u03b1 = 0,05 \u00f3 0,01 \u00f3 0,001).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Para \u03b1 = 0,05; Z = 1,96<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Para \u03b1 = 0,01; Z = 2,58<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Para aclarar la duda que emerge de los resultados, digamos que se realiza el estudio considerando los intervalos de la diferencia de proporciones para un 95% de confianza (\u03b1 = 0,05).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Se parte del planteamiento de las siguientes hip\u00f3tesis:<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">H<sub>0<\/sub> (hip\u00f3tesis nula) = No hay diferencia entre ambos tratamientos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">H<sub>1<\/sub> (hip\u00f3tesis alternativa) = S\u00ed existe diferencia entre ambos tratamientos.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El c\u00e1lculo de las proporciones da:<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Para el evento exitoso de la cefotaxima:<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">P<sub>1<\/sub> = 12\/15 = 0,80<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Para el evento exitoso de la cefriaxoma:<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">P<sub>2<\/sub> = 10\/15 = 0,66<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El promedio de las proporciones es.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">P = (P<sub>1<\/sub> + P<sub>2<\/sub>)\/2 = (0,80 + 0,66)\/2 = 0,73<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La diferencia de proporciones es:<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">\u0394P = \/P<sub>1<\/sub> \u2013 P<sub>2<\/sub>\/ = \/0,80 \u2013 0,66\/ = 0,14<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Para un 95% de confianza Z = 1,96 se tiene:<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">\u0394P \u00b1 EE<sub>Z<\/sub><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">(P<sub>1 <\/sub>\u2013 P<sub>2<\/sub>) \u00b1 Z<sub>(1 &#8211; \u03b1\/2<\/sub>) \u221a[P (1 \u2013 P) (1\/n<sub>1<\/sub> +1\/n<sub>2<\/sub>)]<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">0,14 \u00b1 1,96 \u221a[(0,73) (1 \u2013 0,73) (1\/15 +1\/15)]<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">0,14 \u00b1 1,96 \u221a[0,1971 (0,0666 +0,0666]<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">0,14 \u00b1 1,96 \u221a[0,1971 (0,1332)]<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">0,14 \u00b1 1,96 \u221a[0,1971 (0,1332)]<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">0,14 \u00b1 1,96 \u221a[0,02625]<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">0,14 \u00b1 1,96 (0,16)<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Debe notarse que se ha calculado la ra\u00edz cuadrada de 0,02625 que es igual a 0,1620.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Luego:<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">0,14 \u00b1 0,31<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Se concluye que, como 0,14 no supera a 0,31 la diferencia de proporciones no es estad\u00edsticamente significativa y por tanto no se puede aceptar la hip\u00f3tesis alternativa. Es decir, no existen diferencias entre ambos tratamientos o ambos tratamientos son, en t\u00e9rminos de probabilidad, igual de efectivos en los pacientes.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Si se recuerda lo planteado anteriormente acerca del sentido com\u00fan, se entender\u00e1 ahora lo que se quiso decir.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Por otro lado el resultado obtenido no es completo si no se determina el intervalo de confianza. Este es:<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">[0,14 \u2013 0,31; 0,14 + 0,31]<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Es decir:<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">[-0,17; 0,45]<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Este intervalo puede ser ubicado en la gr\u00e1fica de la distribuci\u00f3n normal, si se tiene en cuenta que los valores de la abscisa se corresponden con las puntuaciones de Z (ver anbexo).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Desde el punto de vista gr\u00e1fico, la probabilidad de que se habla es igual al \u00e1rea debajo de la curva y entre los puntos -0.17 y 0,45.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><!--nextpage--><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Desde el punto de vista te\u00f3rico, la probabilidad cumple con las siguientes propiedades (5):<\/p>\n<ul style=\"text-align: justify;\">\n<li>P(Z \u2265 z) = valor tabulado (se busca en la tabla de La distribuci\u00f3n normal)<\/li>\n<li>P(Z \u2264 z) = 1 \u2013 P(Z \u2265 z)<\/li>\n<li>P(Z\u2265 &#8211; z) = P(Z \u2264 z)<\/li>\n<li>P(Z \u2264 &#8211; z) = P(Z \u2265 z)<\/li>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: justify;\">Utilizando estas propiedades, la probabilidad de que se acepte la hip\u00f3tesis alternativa como cierta, siendo en realidad falsa (error tipo II o \u03b2) (6) se determina de.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">P (-0,17 \u2264 Z \u2264 0,45) = P(Z \u2265 -0,17) \u2013 P (Z \u2265 0,45)<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">P (-0,17 \u2264 Z \u2264 0,45) =1 \u2013 P (Z \u2265 0,17) \u2013 P (Z \u2265 0,45)]<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">P (-0,17 \u2264 Z \u2264 0,45) =1 \u2013 0,4325 \u2013 0,3264) = 0,2411<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Es decir, existe un 24,11% de que esto se produzca.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Del resultado obtenido se infiere tambi\u00e9n que el azar no puede ser excluido del an\u00e1lisis, es decir, puede repetirse la prueba con otros pacientes y no obtener los mismos resultados.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La significaci\u00f3n estad\u00edstica depende de dos factores esenciales\u00a0(6):<\/p>\n<ol style=\"text-align: justify;\">\n<li>La magnitud de la diferencia que se desea probar. Cuanto m\u00e1s grande sea la diferencia entre las dos variables, m\u00e1s f\u00e1cil es demostrar que la diferencia es significativa. Por el contrario si la diferencia entre ambas variables es peque\u00f1a, las posibilidades de detectar diferencias entre las mismas se dificultan.<\/li>\n<li>El tama\u00f1o muestral. Cuanto m\u00e1s grande sea dicho tama\u00f1o m\u00e1s f\u00e1cil es detectar diferencias entre las mismas. Peque\u00f1as diferencias se pueden detectar con grandes tama\u00f1os muestrales y grandes diferencias entre variables necesitan muchos menos pacientes o individuos a ser estudiados. Cualquier diferencia puede ser estad\u00edsticamente significativa si se dispone del suficiente n\u00famero de pacientes.<\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify;\">Veamos que ocurre cuando, en igualdad de condiciones, se hace uso de la segunda condici\u00f3n. Es decir, consideremos que la muestra ahora es, en vez de 15, de 150 pacientes en cada caso. Entonces se tiene que;<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">(P<sub>1 <\/sub>\u2013 P<sub>2<\/sub>) \u00b1 Z<sub>(1 &#8211; \u03b1\/2<\/sub>) \u221a[P (1 \u2013 P) (1\/n<sub>1<\/sub> +1\/n<sub>2<\/sub>)]<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">0,14 \u00b1 1,96\u221a[(0,73) (1 \u2013 0,73) (1\/150 +1\/150)]<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">0,14 \u00b1 0,09<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Es decir, ahora ocurre que 0,14 &gt; 0,09 y s\u00ed hay significaci\u00f3n estad\u00edstica.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">El intervalo de confianza es ahora:<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">[0,05; 0,23]<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Debe observarse que el intervalo se encuentra desplazado hacia la parte derecha de la curva de distribuci\u00f3n normal (ver anexo).<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La probabilidad de que se acepte la hip\u00f3tesis alternativa es, ahora:<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">P (0,05 \u2264 Z \u2264 0,23) = P (Z \u2265 0,05) \u2013 P (Z \u2265 0,23) = 0,4801 \u2013 0,4090<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">P (0,05 \u2264 Z \u2264 0,23) = 0,0711<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Es importante notar que la significaci\u00f3n estad\u00edstica no la da el valor de P calculado, sino la relaci\u00f3n entre la diferencia de proporciones y el error de muestreo. En este \u00faltimo ejemplo se evidencia lo planteado ya que \u0394P &gt; EE<sub>Z<\/sub> y en cambio P &gt; 0,05. Si se sigue aumentando el tama\u00f1o de la muestra, entonces la citada probabilidad disminuye y llega un momento en que, para un tama\u00f1o dado, se cumple que P &lt; 0,05.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Esto \u00faltimo es un resultado que habla acerca del tama\u00f1o \u00f3ptimo de una muestra (7, 8, 9), aunque para diferentes tipos de estudio existen diferentes formas de calcular el tama\u00f1o muestral. Tambi\u00e9n lo tratado hasta ahora nos dice que las opciones terap\u00e9uticas utilizadas no han tenido diferencias, pero no sabemos nada acerca de la relevancia cl\u00ednica de los resultados.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">La relevancia cl\u00ednica (10, 11) de un estudio va m\u00e1s all\u00e1 de c\u00e1lculos aritm\u00e9ticos y est\u00e1 determinada por el juicio cl\u00ednico. La relevancia cl\u00ednica depende de la magnitud de la diferencia, la gravedad del problema a investigar, la vulnerabilidad, la morbi-mortalidad generada por el mismo, su coste y por su frecuencia, entre otros elementos. Pero este es trabajo para otro art\u00edculo.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>CONCLUSIONES<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Se ha visto que el investigador debe tener cuidado al exponer los resultados de su investigaci\u00f3n y emitir recomendaciones precipitadas. No son pocos los autores que, en la actualidad, desconf\u00edan del juicio del P-valor (12, 13, 14), lo que se ha podido demostrar en el ejemplo analizado.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Por otro lado se ha sido exhaustivo en los c\u00e1lculos para que se entienda el procedimiento. Muchos, dir\u00edamos que demasiados investigadores, se apoyan en el empleo de paquetes estad\u00edsticos como el Epinfo, el Epidat o el SPSS en cualquiera de sus versiones.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En realidad, cuando se utiliza uno de estos paquetes, obtenemos un n\u00famero fr\u00edo y el an\u00e1lisis debe hacerlo el investigador. En cambio, en el propio proceso de c\u00e1lculo emergen regularidades que nos van indicando cualidades para emitir juicios de valor, como en el caso del c\u00e1lculo de la relaci\u00f3n entre la diferencia de proporciones y el error del muestreo y su significaci\u00f3n estad\u00edstica. Esto, ning\u00fan paquete estad\u00edstico lo ofrece.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">En el pr\u00f3ximo art\u00edculo nos centraremos en el an\u00e1lisis de la relevancia cl\u00ednica de un estudio, lo que nos acerca a la metodolog\u00eda de los ensayos cl\u00ednicos y nos ofrece alternativas para el exitoso desarrollo de las investigaciones biom\u00e9dicas.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Anexos &#8211; La significaci\u00f3n estad\u00edstica en las investigaciones biom\u00e9dicas<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><iframe loading=\"lazy\" style=\"width: 100%; height: 500px;\" src=\"http:\/\/docs.google.com\/gview?url=http:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/wp-content\/uploads\/Anexos-La-significaci\u00f3n-estad\u00edstica-en-las-investigaciones-biom\u00e9dicas.pdf&amp;embedded=true\" width=\"300\" height=\"150\" frameborder=\"0\"><\/iframe><a href=\"http:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/wp-content\/uploads\/Anexos-La-significaci\u00f3n-estad\u00edstica-en-las-investigaciones-biom\u00e9dicas.pdf\" target=\"_blank\">Anexos &#8211; La significaci\u00f3n estad\u00edstica en las investigaciones biom\u00e9dicas<\/a><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><!--nextpage--><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><strong>Referencias bibliogr\u00e1ficas.<\/strong><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">1. BTS. Gu\u00eda para el manejo de la neumon\u00eda adquirida en la comunidad por adultos. 2009.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">2. DANIEL WW. Bioestad\u00edstica. Base para el an\u00e1lisis de las ciencias de la salud. 6\u00aa ed. M\u00e9xico D.F.:Limusa; 2007<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">3. CAMEL F. Estad\u00edsticas m\u00e9dicas y de Salud P\u00fablica. La Habana: Pueblo y Educaci\u00f3n; 2005.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">4. LAUPACIS A, SACKETT DL, ROBERTS RS: An assesment of clinically useful measures of treatment. N Engl J Med 2008; 318: 1728-1733.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">5. BAYARRE VEA, H\u00c9CTOR Y MARITZA OLIVA. Estad\u00edstica Inferencial. Editorial Ciencias M\u00e9dicas, La Habana, 2007.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">6. PITA FERN\u00c1NDEZ Y S, P\u00c9RTEGA D\u00cdAZ, S. Significancia estad\u00edstica\u00a0y relevancia cl\u00ednica, Unidad de Epidemiolog\u00eda Cl\u00ednica y Bioestad\u00edstica. Complexo Hospitalario Juan Canalejo. A Coru\u00f1a (Espa\u00f1a) Cad Aten Primaria 2001; 8: 191-195.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">7. SILVA LC. Muestreo para la investigaci\u00f3n en salud. Madrid: Diaz de Santos; 2003.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">8. NOLBERTO SIFUENTES, VIOLETA ALICIA Y MAR\u00cdA ESTELA PONCE ARUNERI. Estad\u00edstica Inferencial Aplicada. Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Primera Edici\u00f3n, 2008.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">9. DONNA M. WINDISH ET AL. Medicine residents! Understanding of the Bioestadistcs and results in the medical literature. Jama, 2007; 298, 1010-1022.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">10. COOK RJ, SACKETT DL. The number needed to treal: a clincally useful measure of treatment effect. BMJ 2005; 310: 452-454.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">11. SACKETT DL, RICHARSON WS, ROSENBERG W, HYNES RB. Evidence-based medicine: how to practice and teach EBM. 2nd ed. London: Churchill-livingstone; 2000.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">12. DALY LE, BOURKE GJ. Interpretation and uses of medical statistics. 5th ed.. Oxford: Blackwell science; 2000.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">13. ALTMAN DG. Confidence intervals for the nember needed to treat. BMJ 2008; 317: 1309-1312.<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\">14. WASSERTHEIL-SMOLLER S. Biostatistics and Epidemiology. A primer for health professionals. Second edition. New York: Springer-Verlag; 2005.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La significaci\u00f3n estad\u00edstica en las investigaciones biom\u00e9dicas RESUMEN Las investigaciones biom\u00e9dicas se encuentran hoy en un punto en el que se precisa aclarar procedimientos de an\u00e1lisis que rompan con la concepci\u00f3n tradicionalista del empleo de los recursos de la Bioestad\u00edstica. M\u00e1s que aplicar f\u00f3rmulas se trata de usarlas para emitir juicios v\u00e1lidos y objetivos sobre &#8230; <\/p>\n<p class=\"read-more-container\"><a title=\"La significaci\u00f3n estad\u00edstica en las investigaciones biom\u00e9dicas\" class=\"read-more button\" href=\"https:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/significacion-estadistica-investigaciones-biomedicas\/#more-34684\" aria-label=\"Leer m\u00e1s sobre La significaci\u00f3n estad\u00edstica en las investigaciones biom\u00e9dicas\">Leer m\u00e1s<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[41],"tags":[2647,6464,6463,6465,6446],"class_list":["post-34684","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-bioestadistica-estadistica-medica","tag-bioestadistica","tag-intervalo-de-confianza","tag-probabilidad","tag-prueba-de-hipotesis","tag-significacion-estadistica","no-featured-image-padding"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.6 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>La significaci\u00f3n estad\u00edstica en las investigaciones biom\u00e9dicas<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"La significaci\u00f3n estad\u00edstica en las investigaciones biom\u00e9dicas RESUMEN Las investigaciones biom\u00e9dicas se encuentran hoy en un punto en el que se precisa\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/significacion-estadistica-investigaciones-biomedicas\/\" \/>\n<link rel=\"next\" href=\"https:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/significacion-estadistica-investigaciones-biomedicas\/2\/\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Escrito por\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Redacci\u00f3n Revista\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tiempo de lectura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"12 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"ScholarlyArticle\",\"@id\":\"https:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/significacion-estadistica-investigaciones-biomedicas\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/significacion-estadistica-investigaciones-biomedicas\/\"},\"author\":{\"name\":\"Redacci\u00f3n Revista\",\"@id\":\"https:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/#\/schema\/person\/aff35293bfdd1e8bb11bc1d216ac2c6e\"},\"headline\":\"La significaci\u00f3n estad\u00edstica en las investigaciones biom\u00e9dicas\",\"datePublished\":\"2015-10-01T16:00:03+00:00\",\"dateModified\":\"2017-05-28T07:21:07+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/significacion-estadistica-investigaciones-biomedicas\/\"},\"wordCount\":2436,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/www.revista-portalesmedicos.com\/revista-medica\/#organization\"},\"keywords\":[\"bioestad\u00edstica\",\"intervalo de confianza\",\"probabilidad\",\"prueba de hip\u00f3tesis\",\"significaci\u00f3n estad\u00edstica\"],\"articleSection\":[\"Bioestad\u00edstica. 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