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EL USO DE LAS ESTADÍSTICAS COMO HERRAMIENTA DE LAS CIENCIAS DE LA SALUD
Introducción:
Investigar, básicamente significa Observar, medir y comparar hechos relacionados con personas o elementos, con claridad se advierte que dichas mediciones y comparaciones científicas serán numéricas y por tanto su análisis requiere de la Estadística.
La Estadística Biomédica nos permite estudiar mejor los distintos componentes clínicos, terapéuticos, etc, que integran un desarrollo científico. Actúa también como elemento que a partir del análisis técnico de los resultados, ayuda a la elaboración de conclusiones validas.
Existen dos grandes ramas de la estadística: una es la Estadística Descriptiva, que se ocupa de la manera de presentar y resumir datos. La otra es la Inferencia Estadística que partiendo de datos y resúmenes, permite comparar, relacionar o tomar decisiones acerca de las variables que se consideran.
Estadística descriptiva: Es una de las dos áreas de la estadística. Se encarga de organizar, presentar y resumir datos Existen diversas formas de exponer gráficamente los datos que se obtienen:

1) Representaciones Gráficas: Son las que permiten visualizar mejor los datos cuantitativos logrados. Se seleccionan de acuerdo al criterio personal de cada autor, pero en su elaboración se deben seguir algunas normas básicas :

a) Sencillez
b) Serán explícitas por si mismas
c) las leyendas se leen de izquierda derecha y de abajo hacia arriba,
d) las variables presentadas deben diferenciarse con claridad.

2)Tipos de Diagramas: Son aquellos gráficos más comúnmente utilizados para la presentación de datos: Escalas, En Barra, Sectorial, Histograma, Polígono de Frecuencia. Los dos últimos se construyen sobre una escala horizontal (abscisa) y una vertical (ordenada)
Inferencia estadística: Es la otra rama de la Estadística : a partir de ciertos datos obtenidos en una muestra, se infiere que los mismos son válidos para toda la población. Debemos recordar algunos conceptos básicos en aplicación de los métodos estadísticos en Biología y Medicina:
- Población: Conjunto de elementos (en teoría, todos) del tema que se desea estudiar
- Muestra: Es la parte de esa Población que realmente se estudia.
- Variabilidad: Alude al criterio que en Medicina dice que no hay enfermedades sino enfermos, por lo cual la inferencia que se hace a partir de un resultado, no es automática.
- Probabilidad: Este concepto es intuitivamente conocido por el médico. Si su experiencia le indica que una enfermedad responde en un 90% a cierto tratamiento, frente a un nuevo plan aplica automáticamente la noción de que tendrá una altísima probabilidad de éxito.
Variables: Desde el punto de vista estadístico, las variables a ser motivo de observación se clasifican en dos grandes áreas :Variables Cualitativas y Variables Cuantitativas.
- Variables Cualitativas: Son, en general, atributos de los sujetos en observación. La forma de registrar este tipo de variables es contándolos sujetos que presentan dichos atributos. Ejemplos: Varones-Mujeres, Sanos-Enfermos, Color de Ojos, Color del Cabello, etc.
- Variables Cuantitativas: Son las mediciones a que pueden ser sometidos los sujetos en observación. Ejemplos: Estatura, en centímetros; Peso, en kilogramos ; Glucemia, en miligramos por ciento; etc.

Estudio de muestras: la presentación de los datos del estudio de una Muestra debe contener ciertos items que vamos a comentar :
Medidas de Posición:
- Media : Es el promedio de todos los datos obtenidos, es decir que la media es igual a la sumatoria de todos los datos, dividido por el número de datos
- Mediana: Se utiliza para muestras cuya distribución de valores se aleja de la normal.
Se la calcula de la siguiente forma: se ordenan todos los valores obtenidos, ya sea de forma creciente o decreciente, y se toma como valor de la mediana el dato numérico que está en el medio de la serie así ordenada ; es decir, si habíamos obtenido veintiún datos, el valor numérico once es el que corresponde a la mediana. Si los datos fueran veinte, la mediana tomará el valor promedio entre los datos numéricos diez y once. En este ejemplo se aprecia que la mediana es un elemento poco influenciable por los valores extremos
- Modo: Es el valor que se repite con más frecuencia en la muestra que se está analizando.
Medidas de Dispersión: Miden en especial las Variables Cuantitativas (Peso, Altura, Edad, etc). Solo mencionamos tres de las más importantes :
- Rango
- Desvío Medio
- Desvío StandardMedidas de Tendencia Central: Son cocientes, y suelen medir las Variables Cualitativas (Sexo, Raza, etc). Se pueden enunciar tres tipos :
- Razones
- Proporciones
- Tasas Incidencia: Es el número de casos nuevos observados en un Período.
Prevalencia: Es el número de casos observados en un momento preciso.
Grupos de COMPARACIÓN: Teniendo presente la premisa que dice que Investigar es Observar, Medir y Comparar, surge el hecho por el cual toda investigación requiere de un grupo de comparación. Debemos recordar siempre que nada es grande ni pequeño, nada sube ni baja, si no se lo compara con algo. Son de uso corriente, los siguientes Grupos de Comparación:
- Grupo Testigo: Es aquel que se registra simultáneamente con el Grupo que se investiga que su aplicación no sea influenciada y así los resultados estadísticos resulten válidos.
- Grupo Control : Es aquel que no se registra simultáneamente con el Grupo que se investiga. En general se utilizan grupos registrados con anterioridad (históricos) cuando razones de tipo ético impiden otro tipo de comparación.
- Grupo Placebo: Este tipo de comparación se utiliza cuando es necesario simular la administración de tratamiento. El grupo recibe una sustancia inactiva, generalmente el solvente de la droga. En la práctica se utilizan diversos procedimientos para que el grupo de comparación sea el adecuado, entre ellos es necesario destacar dos procedimientos, Ciego y Doble Ciego, que permiten eliminar los factores de subjetividad. - Estudio Ciego: El paciente no sabe que droga se le administra, pero sí lo sabe el médico.
- Estudio Doble Ciego: Ni el paciente ni el médico saben que droga se está administrando. Un código de administración solo le permite saberlo a alguien externo al tratamiento.
Comparación Estadística: La realización de una Investigación Científica en el campo de la Medicina implica, por lo general, la comparación de los resultados obtenidos en dos grupos experimentales. Muchas veces estos están constituidos por el Grupo Control-Testigo y el Grupo Tratado.
Otras veces la comparación se realiza entre distintos grupos de tratamientos. La comparación siempre nos plantea un problema que no podemos resolver sin la ayuda de la metodología estadística.
El problema consiste en saber si la diferencia que se observa entre los grupos que se comparan es debida al tratamiento, o puede ser atribuida a azar. Dicho de otra forma, si tal diferencia puede ser casual, sin que el tratamiento haya influido.
Existen numerosos procedimientos para resolver la situación planteada. Estos son los conocidos como Test o Pruebas de Significación Estadística. Todos ellos nos obligan a atravesar determinados pasos, antes de facilitarnos la posibilidad de una decisión frente a una situación dada.
Si el resultado del Test aplicado a los datos del experimento cae dentro de la zona de aceptación, aceptamos la hipótesis de nulidad. Si cae fuera de dicha zona, rechazamos la hipótesis de nulidad. La interpretación de cada una de esas posibilidades es la siguiente:
Si se acepta la hipótesis de nulidad, concluimos que la diferencia observada no es significativa, es decir, se puede atribuir al azar, con lo cual quedamos otra vez en la situación inicial, ya que existen tres posibilidades como de comienzo y no sabemos
Cual es la verdadera: a) La diferencia se debe al tratamiento.
b)La diferencia se debe atribuir al azar,
c) La diferencia puede atribuirse a la combinación de (a) y (b).
Si se rechaza la hipótesis de nulidad, concluimos que la diferencia observada es significativa, con 95% de confianza (establecido por el nivel de significación), es decir que se puede esperar que esa diferencia aparezca por azar con menos del 5% de probabilidad.

De esta forma, como la posibilidad de que la diferencia observada se deba realmente al azar es pequeña, la conclusión será: a) La diferencia se debe al tratamiento
Finalmente, se suele indicar cuál es la probabilidad de que la diferencia encontrada se deba al azar, a través una desigualdad que se obtiene comparando el resultado del Test aplicado, con los datos de la tabla de distribución en cada caso. Así se anotará: p «0,05 ó p«0,02 ó p«0,01, ó p«0,001, indicando que tal diferencia puede encontrarse simplemente por azar, con una probabilidad menor del 5 %,o menor del 1%, etc., respectivamente.
Cuando una diferencia puede ser atribuida al azar con una probabilidad menor del 5% (p « 0,05) se dice que esa es una diferencia significativa. Cuando esa probabilidad es menor del 1 %, (p « 0,01) se dice que es un diferencia altamente significativa.
CONCLUSIÓN:
La validación científica de un trabajo de investigación esta dada, en primer término, por el uso de herramientas metodológicas adecuadas para su correcto planeamiento, diseño, desarrollo y escritura, en pos de la comprobación de una hipótesis. Por último, cabe recordar que será bienvenido si los resultados obtenidos consiguen estadísticamente establecer un diferencia significativa, pero que de no lograrse, ello no invalida a un trabajo que reúna todas las características mencionadas.
BIBLIOGRAFÍA:
Freedma L, “Tables of the number of patients required in clinical trials using the logrank test. Statist Med, 1982.
González, M “Metodología de la investigación social”. Ed. Aguaclara. España 1997.
Matthewa E, Vernon Farewell, “Estadística Mèdica”. Editorial Salvat, 2da edición. España 1990.
Lic. Klga. Ftra. Aurelia Mónica Fernández
Fecha de Publicicación: 15/04/2008

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