¿Qué funciona en la asistencia sanitaria?

Para autorizar un nuevo tratamiento médico, las compañías farmacéuticas tienen que hacer unos estudios muy especiales, los ensayos aleatorios controlados, también conocidos como ensayos clínicos.

Pero ¿cómo probar si un cambio en la organización de unos servicios sanitarios hace que sea mejor la asistencia? ¿Qué funciona y qué no funciona en la asistencia sanitaria?Habitualmente, los cambios en la organización se introducen siguiendo la intuición de los planificadores en algunos casos, mientras que en otros se hace a partir de modelos teóricos más o menos elaborados. Lo que no es tan frecuente es que se aplique el mismo enfoque que usamos para los medicamentos.

Sin embargo, no es una idea totalmente descabellada. En un par de episodios recientes de los podcasts de Freakonomics (aquí y aquí) se presentan experiencias de este tipo. Una de ellas, la de Finkelstein, una profesora de economía en el M.I.T. que dirige un grupo de investigación sobre asistencia sanitaria, es un intento para obtener evidencias empíricas al respecto.

Usando los datos de lo que podríamos llamar un “experimento natural”, esta investigadora evaluó si la asistencia gratuita modificaba los resultados clínicos, el uso de los servicios de urgencias y el empleo. Sus conclusiones no siempre coinciden con lo que se espera desde posiciones ideológicas de derechas y de izquierdas.

En este tipo de debates tan formales, hay quien sabe introducir un elemento de reflexión de una manera divertida, o al menos poco convencional. Es lo que hizo un médico de la Universidad de Harvard, Anupam Jena, que es además economista. Su pregunta es qué efecto tiene la ausencia de especialistas sobre la calidad de la asistencia. Ha publicado un artículo en JAMA Internal Medicine, en el que estudia qué ocurre cuando los mejores cardiólogos de Estados Unidos se reúnen en alguno de los dos congresos de cardiología de ese país. En cada uno de esos encuentros se reúnen miles de especialistas, que durante varios días dejan de atender a sus pacientes. Y se puede esperar que los pacientes no tengan la atención necesaria.

¿Seguro? Los resultados del estudio como mínimo son chocantes. Durante los días de celebración de los congresos, la mortalidad en los pacientes que son hospitalizados por insuficiencia cardíaca era del 17-18% (a los 30 días de haber ingresado en el hospital). Puede parecernos una cifra alta o baja, pero por eso tenemos que compararla con los pacientes hospitalizados antes o después de las fechas de los congresos, y que por lo tanto recibieron la atención de esos cardiólogos. La mortalidad en estos casos fue cercana al 25%.

¿Es para reflexionar o no?

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El diseño de una presentación científica

Estamos acostumbrados a pensar que un científico, al presentar sus investigaciones, solamente se tiene que preocupar por exponer sus hallazgos. Solemos verlo como un “transmisor”, no como un “comunicador”.

Pero si quieres conseguir que tu trabajo sea apreciado y reconocido, no te puedes limitar al primer rol; debes convertirte activamente en lo segundo. Y ¿cómo se consigue? En este comentario NO voy a decirte cómo, pero te daré algunas orientaciones. Pero a veces es mejor decir aquellos que debes evitar, o lo que es igual, lo que NO debes hacer y así lo haré también.

1. El principio del principio

Lo primero es que tienes que elaborar un mensaje nítido de lo que has conseguido. ¿Fácil? Bueno, no tanto. Estamos tan inmersos en nuestro trabajo que en la mayoría de las ocasiones, nuestras exposiciones son extensas, embrolladas, distantes. ¿Y cómo conseguirlo? Es mejor entender que este principio es un proceso, no un destino. Prueba a eliminar elementos, hasta que llegue un momento que el texto deje de tener sentido.

Un buen ejemplo de esto se puede ver en las publicaciones originales sobre la estructura del ácido desoxirribonucleico (ADN). En 1953, la revista Nature publicó varios artículos sobre este tema de investigación. Uno de esos artículos estaba firmado por Rosalind Franklin, que un año antes había obtenido una imagen de difracción por rayos X de esa molécula, la llamada fotografía “p51″.

Esa misma fotografía se la habían mostrado a dos investigadores de la Universidad de Cambridge, Watson y Crick, que también publicaron un artículo en ese mismo número. El primer párrafo de ese artículo dice así:

Nos gustaría sugerir una estructura para la sal del ácido desoxirribonucleico (A.D.N.). Esta estructura tiene unas características novedosas que son de un considerable interés biológico.

Con pocas palabras le anunciaban al lector un hallazgo novedoso, algo que podía tener una gran importancia para el avance de la ciencia. Y eso incitaba al lector a seguir leyendo. Dos frases, y la magia se había creado.

A modo de comparación, ¿cómo empezaba el artículo firmado por Franklin?

Aunque las propiedades biológicas del ácido nucleico deoxipentosa sugiere una estructura que tiene una gran complejidad, los estudios de difamación de rayos X que aquí se describen muestran que la configuración molecular básica tiene una gran sencillez. El propósito de esta comunicación es describir, de una forma preliminar, algunas de las evidencias experimentales de que la configuración de la cadena de polinucléotidos es helicoidal, y existe en esta forma cuando se encuentra en un estado natural.

La descripción es técnicamente correcta, indica lo que va a presentar. Se puede decir que incluso da más detalles que el primer párrafo de Watson y Crick. Pero carece del entusiasmo del primero. Al lector de este artículo le podrían mencionar cualquier otra molécula, y el tono habría sido muy parecido. La longitud de cada frase es comparativamente mayor que la de cada una de las frases del otro artículo..

Para muchos, la concesión del premio Nobel a Watson y Crick, pero no a Wilkins, fue injusta. Es bastante probable que en ello influyera una actitud discriminatoria hacia las mujeres científicas por parte del establishment científico y académico. Pero el mayor reconocimiento de los dos investigadores también se puede explicar porque ellos supieron comunicar mejor su interpretación de aquellos resultados.

2. El científico es un diseñador

Tenemos la idea de que el diseño es algo reservado a los elementos de nuestra vivienda, de nuestro automóvil, etc. Si acaso, cuando se habla de diseño a un investigador, lo relaciona con la forma en la que ha organizado su estudio, el diseño de la investigación. Pero cuando se trata de la presentación de unos resultados, pensamos que el diseño se refiere al uso de las plantillas de Powerpoint, los efectos que hacen que el texto parpadee, entre otros.

Conseguir una definición de qué es el diseño de un trabajo científico es difícil. Podemos decir que:

El diseño trata de determinar qué impacto quiere tener el autor sobre la audiencia y entonces establecer la mejor forma de conseguir ese objetivo.

Si algo está bien diseñado, el diseño es invisible; el producto final parece obvio, inevitable, natural.

Pero podemos decir qué cosas NO entran del diseño:

  • El diseño no es decoración
  • El diseño no es una acumulación de imágenes clp-art (esas imágenes que vienen en la galería de los programas como Word o PowerPoint).
  • El diseño no es la inclusión de una imagen muy atractiva, pero que no tiene relación con el contenido.
  • El diseño no es usar tipos de letras en una diversidad de categorías, combinando fuentes y colores.
  • El diseño no es poner efectos de transición en las diapositivas.
  • El diseño NO tiene que llamar la atención.
  • El diseño no es un medio que tiene el autor para demostrar lo bien que maneja un programa.
  • El diseño no es la capacidad para incluir el mayor número de imágenes posibles en una diapositiva.
  • El diseño no es pasividad. No es la aceptación de las configuraciones preestablecidas en el software que usemos, aplicando las plantillas del programa o copiando el estilo visual de otro autor.
    El diseño no es algo que se interpone entre tus resultados y la audiencia con la que te quieres comunicar.

3. Abraza la sencillez

Los ejemplos anteriores subrayan una característica de las malas presentaciones: la complejidad. Desde luego, cualquier trabajo científico trata con fenómenos complejos, pero eso no tiene que implicar que su presentación también sea complicada.

El genio de una buena presentación suele tener que ver con lo que se deja fuera que con lo que ponemos dentro. Es fácil añadir más y más detalles, resultados, elementos visuales, y discusiones en un trabajo científico o en una presentación. Es mucho más difícil sustraer, eliminar deliberadamente elementos que no añaden mucho valor al trabajo.

Una presentación sencilla no tiene que ser sinónimo de una presentación aburrida. La sencillez no se debe confundir con la simplificación; cuando se simplifica, se desestructura el trabajo que se presenta, porque se han omitido elementos fundamentales para entender sus resultados.

¿Dónde está el límite? El autor tiene que buscar el equilibrio entre la complejidad y la simplicidad, y el punto de equilibrio es la sencillez. Para llegar a ese punto, el autor tiene que saber eliminar todo aquel contenido superfluo, pero cuidando que el trabajo mantenga su espíritu. No hay reglas sino principios.

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El tiempo en las presentaciones del TFG

1. Una historia casi real

Te vas a enfrentar a un dilema importante. Durante varios meses te has esforzado, trabajando para diseñar una técnica, o para elegir a unos pacientes a los que tienes que estudiar, o cualquier otra tarea que te haya indicado el tutor. Has analizado tus resultados, has preparado un sinfín de tablas, gráficos, diagramas, fotografías, etc.

Y naturalmente, quieres contar todo lo que tienes en tu presentación al tribunal. Tienes que demostrarle lo mucho que sabes y lo mucho que has trabajado. Pero … solamente tienes 10 minutos para exponer el trabajo. Naturalmente, piensas que cuando el tribunal conozca tus resultados, se va a quedar impresionado y no va a reparar en esa tontería del tiempo. Seguro que si te pasas algunos minutos no les va a importar.

Te has aprendido de memoria tus diapositivas, y sabes recitarlas en tu cabeza. Sabes lo que vas a decir. No lo has ensayado, pero en clase, cuando has expuesto algún trabajo has sabido hacerlo.

Pero te ha tocado actuar en quinto lugar. La primera compañera en intervenir se ha pasado 5 minutos del tiempo, el segundo,  14, … Cuando llega tu turno, lo haces una hora más tarde de lo previsto. Las caras de los miembros del tribunal, que al principio parecían bastante atentos, han cambiado a una actitud ausente, y en algún caso somnolienta.

Empiezas tu exposición. Has conseguido comprimir tu trabajo solamente en 32 diapositivas. La primera diapositiva, con un elegante fondo, al que has añadido un sonoro efecto en el que la imagen de un pez cruza el plano, a la vez que se acompaña de un sonido burbujeante, te ha llevado varias horas. Esperas unos segundo para ver como impresionas a todo el mundo, …, pero los del tribunal siguen haciendo sus anotaciones en el trabajo, mirando el móvil, …

En ese momento, una persona entra en la sala y se dirige al tribunal. Te quedas un poco pillada. Esa persona y el presidente cuchichean sobre no sabes que. El presidente asiente. La persona vuelve sobre sus pasos y abre de nuevo la puerta. Intentas reanudar la exposición, pero el presidente te dice tajantemente: “Se nos acaba el tiempo. Por favor, lea las conclusiones”. Sigues tu exposición donde la habías dejado. Y el presidente, ahora mucho más seco, y con cierta irritación, te recalca: “Olvídese del resto. Lea simplemente las conclusiones”. Y tu mente se precipita al abismo.

2. El tiempo es nuestro amigo

La escena anterior no es real, pero se parece bastante a la que una y otra vez se produce en la presentación de muchos trabajos y proyectos. El desprecio por los límites del tiempo se produce porque no se suele valorar su importancia, y además porque solemos pensar que cuanto más (hablemos), mejor (resultado) obtendremos.

Pero no es así. Las limitaciones del tiempo se pueden convertir en nuestra mejora guía para seleccionar mejor lo que tenemos que decir. Piensa en lo que te ocurre cuando te sientas en el aula a escuchar una clase; prácticamente, tu atención no se alarga más allá de unos 10-15 minutos. A partir de lo que se ha medido en muchos estudiantes universitarios y no universitarios, nuestra capacidad de atención continuada es relativamente corta, unos 10-15 minutos. Y eso, cuando nos interesa algo.

Por eso, cuando prepares tu presentación, hazlo pensando en los límites que te han indicado. Si los respetas, e incluso la recortas un poco por debajo, sin lugar a dudas te ganarás el respecto del tribunal. ¿Por qué? Pues porque habrá comprobado que has respetado la norma (eso es importante) y además no le habrás dado tiempo a que desconecten.

El gran actor Dani Rovira nos dio un buen ejemplo de todo lo que se puede contar en un minuto, durante la gala de los premios Goya. Su intención era caricaturizar a esos premiados que suelen dar “discursitos” poco afortunados al recibir un premio. Pero sirve también para ilustrar lo que comentamos. Y aunque no lo creas, la preparación de ese sketch le debió llevar unas cuantas horas. ¡La brevedad no se improvisa!

En la historia imaginaria que contaba al principio, cada vez que había un cambio de presentación, el tribunal podía tomar un respiro y recuperar su atención. Pero también, de forma reiterada, después de unos minutos, el tribunal empezaba a “desconectar”. Por esa razón, si te ajustas al tiempo, reducirás las posibilidades de que se aburran.

3. La cuenta regresiva

Tienes que prepararte para la exposición. Pero en vez de ensayarla desde el principio al final, deberías hacerlo al revés. Si lo más importante son tus conclusiones, deberías contarlas al comienzo. Y así, de esta forma estarás mucho más relajada, porque has dicho lo importante, y aunque te corten, podrás salir con buen pie de este lance.

Sin embargo, la mayoría de nosotros no usamos esa manera de presentación. Preferimos ir de principio a fin. Para ensayar, muchas veces usamos un cronómetro, que ponemos en marcha al empezar y paramos cuando hemos acabado la exposición. Pero este sistema no nos orienta para qué debemos acortar en nuestra exposición.

Por eso te recomiendo cualquier dispositivo que te permita medir el tiempo hacia atrás. El minutero de cocina es uno de esos dispositivos. También puedes encontrar dispositivos de este tipo en muchas aplicaciones del teléfono móvil, o en internet. ¿Cómo lo debes usar? Programa el tiempo de la exposición, y ponlo en marcha cuando empieces. Cuando pase el tiempo y suene la alarma, debes detener inmediatamente tu exposición. Y debes revisar dos aspectos:

a) Qué partes de tu exposición no podrías exponer si el tribunal no te permitiese seguir. Comprueba si lo que quedaría por exponer es importante o no. Porque si lo fuera, no habrías podido presentarlo. Y si no lo fuera, ya sabes que lo puedes suprimir porque no te va a dar tiempo.

b) Aquello que si te ha dado tiempo a exponer y que te ha consumido todo el tiempo disponible. ¿Contiene lo fundamental de tu trabajo, de tus resultados y de tus conclusiones? Si no fuera así, tienes que trabajar para eliminar aquello que sea secundario, y que te roba tiempo a lo más importante.

Si sometes tu presentación a varias sesiones usando estas cuentas regresivas, podrás conseguir que tus diapositivas se ajusten mucho mejor al tiempo que te conceden, sin riesgo de no contar lo que realmente quieres contar.

4. La sencillez y la creatividad

Piensa que los miembros del tribunal escuchan trabajos con diferentes objetivos, métodos, etc. Nos gusta pensar que la Ciencia es algo complicado, que no está al alcance de cualquiera. Y por eso, a muchos nos gusta incluir una gran cantidad de información en cada diapositiva. Demostramos así que dominamos un conocimiento complejo, difícil de adquirir.

Pero aunque no te lo parezca, lo contrario es mucho más cierto. Quiero decir, que la capacidad para exponer una idea de una manera simple exige un esfuerzo intelectual muy importante. Te recuerdo aquello de “Lo bueno, si breve, dos veces bueno”. Una referencia cronológicamente mucho más cercana a nosotros es la del músico de jazz, Charles Mingus, que dijo

Hacer que lo sencillo sea complicado es habitual, pero hacer que lo complicado sea simple, extremadamente simple, eso es creatividad.

Debes trabajar para conseguir extraer los elementos fundamentales que permitan a cualquiera (y principalmente a los miembros del tribunal) entender tu trabajo y qué es lo que aporta. En uno de los talleres, un estudiante comentó que si al presentar su trabajo lo hacía muy simple, eso podría hacer que pareciese que el trabajo no era importante. Es lógico que se tenga ese miedo. Pero de lo que aquí hablamos es de la exposición de los resultados ante una comisión que lo valora. No se refiere al contenido en si del trabajo, ni de las ideas que contiene.

Elimina lo superfluo y busca lo esencial. No es fácil, pero eso es lo que puede hacer que tu presentación se diferencie de otras.

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El conocimiento colectivo y MIR 2.0

Hace unos días que el Ministerio de Sanidad publicó la plantilla de las respuestas correctas  en la última prueba MIR. En el blog “Casi médicos” ha aparecido un curioso análisis de los resultados que hemos obtenido en el proyecto MIR 2.0.

Lo cierto es que no había tenido tiempo de comprobar si las respuestas que había propuesto como correctas, coincidían con las del Ministerio. Y estoy satisfecho porque he conseguido acertar mis preguntas. Siete de siete.

La segunda reflexión es que como trato de inculcarle a mis estudiantes, el trabajo en equipo consigue resultados mejores que trabajando por separado. Globalmente, las respuestas que hemos elaborado un grupo de personas, cada una especializada en una materia, consiguen acertar más del 90%. No quiero entrar ahora en cuestiones de psicometría de la prueba MIR, en la que por cierto y hasta donde yo sé, el Ministerio parece considerarlo un asunto de alto secreto. Pero lo cierto es que, a la vista de la estabilidad de los resultados de un año para otro, debe haber un porcentaje de preguntas cuya redacción puede ser de difícil interpretación.

Naturalmente, el propósito de la prueba MIR es fundamentalmente el de ordenar a los candidatos. Y por eso, ciertas consideraciones que habitualmente hago sobre las cualidades de algunas preguntas pueden parecer secundarios. Pero las hago pensando en que también pueden servir de ayuda para quien se acerca al estudio de la Estadística.

En fin, otro año más he disfrutado de la experiencia de participar en el proyecto MIR 2.0.

 

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MIR 2.0 2015 – Estadística 5

190. En un ensayo clínico se evaluó la no-inferioridad del inhalador HDP-MDI (experimental) frente al inhalador FDC-ELIPTUS (control). El límite clínicamente relevante inferior se fijó en -50 ml en el volumen espiratorio forzado en el primer segundo (VEF1). Los resultados mostraron una diferencia absoluta en VEF1 entre tratamientos de +8 mL a favor de inhalador HDP-MDI (intervalo de confianza al 95%: -59 ml a +67 ml). Señale la respuesta correcta:

1. El nuevo inhalador HDP-MDI es superior al inhalador control.

2. El inhalador FDC-ELIPTUS es no-inferior al inhalador experimental.

3. El estudio no es concluyente.

4. Ambos inhaladores son equivalentes.

5. El inhalador HDP-MDI es no-inferior al inhalador control.

Respuesta

La respuesta correcta es 3. El estudio no es concluyente.

Esta pregunta aborda un tipo de investigación que no es de las más frecuente. Por tanto, tiene cierta complicación. Se trata de demostrar que una intervención, un fármaco en este caso, no es peor que otro. Vendría a ser como una hipótesis nula en un test de hipótesis estadística.

Para ello se establece un intervalo de valores, en el que se admite que un intervalo no es peor (ni mejor) que el otro tratamiento. En este caso, el resultado del tratamiento experimental tiene asociado un intervalo de confianza cuyo límite inferior (-59) supera al límite de inferioridad establecido (-50). Pero el límite superior es compatible con un resultado que indique que el tratamiento es superior. Como no queda claro, he optado por la respuesta que el resultado no es concluyente.

Algunas de las otras respuestas plantean ciertas dudas. Podría pensarse que en ese caso que el HDP-MDI es inferior, pero por otro lado, la estimación del efecto +8, es decir que podría ser incluso superior.

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MIR 2.0 2015 – Estadística 6

199. En un meta-análisis de 15 estudios, la incidencia de infarto de miocardio con el nuevo medicamento Tromboclean es del 10,8% en comparación con un 8% con heparina. El riesgo relativo es de 1,35, con un intervalo de confianza al 95% de 1,15 a 1,50 y ausencia de heterogeneidad significativa entre estudios (valor de p de heterogeneidad 0 0,95). Señale la respuesta CORRECTA:

1. La heterogeneidad no es significativa, lo cual sugiere que los resultados no son concluyentes.

2. Tromboclean presenta un riesgo de infarto de miocardio similar a la heparina.

3. No puede descartarse con un 95% de confianza que Tromboclear reduzca el riesgo de infarto de miocardio en un 50%.

4. Tromboclean incrementa el riesgo absoluto de infarto de miocardio entre el 15% y el 50%.

5. La heparina presenta un riesgo de infarto de miocardio significativamente menor que Tromboclean.

Respuesta

La respuesta correcta es 5. La heparina presenta un riesgo de infarto de miocardio significativamente menor que Tromboclean.

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MIR 2.0 2015 – Estadística 4

189. Se realiza un estudio para investigar la asociación existente entre el factor X y la enfermedad Z. Para ello, se seleccionan 120 sujetos con al enfermedad y 420 controles (sin la enfermedad) emparejados por edad y sexo. En ambos grupos de encuentra que 20 sujetos estaban expuestos al factor X. ¿Cuál es la razón de ventaja (odds ratio, OR), entre el factor X y la enfermedad Z?

1. OR=1 (no hay asociación).

2. OR=2.

3. OR=4.

4. OR=6.

5. OR=8.

Respuesta

La respuesta correcta es la 3. OR=4.

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MIR 2.0 2015 – Estadística 2

185. Se realiza una estimación poblacional de los niveles de creatinina en sangre, en un grupo de mujeres embarazadas, obteniéndose los siguientes resultados: media (x) 0,8 mg /dL; desviación típica (s) 0,62 mg /dL; tamaño muestral (n) 85 mujeres. Según los datos anteriores, el intervalo confianza para la media poblacional (mu) con un nivel de confianza del 95% (Z=1,96) es:

1. 0,8 +- 0,04.

2. 0,8 +- 0,13.

3. 0,8 +- 0,62.

4. 0,8 +- 1,96.

5. 0,8 +- 0,07.

Respuesta

La respuesta correcta es la 2.

¡Muy bonito! Quien haya propuesto esta pregunta se ha lucido, o piensa que el examen MIR es un cuaderno Rubio para aprender a multiplicar. Penoso. Creer que si una persona memoriza una fórmula eso es una buena medida del aprendizaje.

Para contestar la pregunta hay que aplicar la fórmula para estimar el intervalo de confianza de la media. El intervalo se construye con la siguiente expresión: media ± 1,96* desviación típica/√tamaño muestra.

Sustituyendo los valores que nos dan en el enunciado (0,8 ± 1,96*0,62/√85), el resultado es 0,8 ± 0,13.

La respuesta más correcta se obtendría multiplicando la varianza (s²) por n/(n-1); pero en la práctica, el cociente n/(n-1) es prácticamente igual a 1, y no se modificaría el resultado.

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MIR 2.0 2015 – Estadística 7

200. Respecto al meta-análisis de ensayos clínicos señale la respuesta FALSA:

1. Lo más correcto es incluir los estudios publicados y no publicados.

2. Es apropiado aplicar el modelo de efectos fijos cuando los resultados de los estudios incluidos son homogéneos.

3. El gráfico en embudo (funnel plot) se utiliza habitualmente en los análisis de sensibilidad.

4. Los modelos de efectos al azar suelen proporcionar intervalos de confianza más amplios que los modelos de efectos fijos.

5. La heterogeneidad de los estudios incluidos disminuye la precisión y exactitud del resultado agregado.

Respuesta

La respuesta (in)correcta es 3. El gráfico en embudo (funnel plot) se utiliza habitualmente en los análisis de sensibilidad.

En los cursos sobre diseño de pruebas de elección múltiple y otras formas de evaluación, esto de preguntar por la respuesta falsa es un ejemplo de pregunta mal formulada. Pero eso no significa que sea impugnable.

En este caso, la única respuesta que no se puede considerar correcta es la señalada, porque los funnel plots para lo que se usan es para determinar si es posible que exista un sesgo de publicación.

El análisis de sensibilidad permite valorar la influencia de un estudio sobre las conclusiones del meta-análisis. Para ello lo que hacemos es repetir el meta-análisis, pero excluyendo al estudio en cuestión. Si no hay variaciones, puede concluirse que el estudio no es determinante de los resultados.

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MIR 2.0 2015 – Estadística 3

186. Algunos trabajos muestra indicios de que existe relación entre la calidad del sueño de las personas y la tendencia a la depresión. Para obtener los anteriores resultados, los investigadores usaron dos cuestionarios distintos, uno sobre la calidad del sueño y otro sobre los síntomas de depresión que asignaban una puntuación a cada paciente en cada uno de ellos. ¿Qué prueba estadística cree usted que utilizaron para contrastar su hipótesis?

1. Prueba t de Student.

2. Análisis de regresión logística.

3. Análisis de la varianza.

4. Prueba de chi cuadrado.

5. Coeficiente de correlación.

Respuesta

La respuesta correcta es 5.

El investigador dispone de dos series de medidas obtenidas en cada uno de los individuos estudiados. Es uno de los procedimientos para evaluar si dos variables están relacionadas entre sí.

Aunque la pregunta no entra en ese detalle, diría además que el coeficiente de correlación más adecuado debe ser el de Spearman. Pero como no lo menciona, lo dejamos ahí.

Voy a justificar por qué no son correctas las restantes respuestas.

La prueba t de Student (respuesta 1) plantea si las medias de los dos grupos son iguales, y para ello una de las variables tendría que ser cualitativa. En este caso, las dos variables son cuantitativas contínuas. Por tanto, excluyo esta respuesta.

La regresión logística (respuesta 2)también permite estudiar la relación entre variables, pero una de ellas tiene que ser dicotómica, es decir una categórica con solamente dos categorías. Y nuestras variables son cuantitativas, pues eso, que la descartamos.

El análisis de la varianza (respuesta 3) tiene un planteamiento similar al de la t de Student, pero para dos o más grupos. La excluyo por el mismo motivo que la respuesta 1.

El caso de la prueba ji-cuadrado (respuesta 4) puede usarse para estudiar la relación entre dos variables, pero en este caso, las dos variables tienen que ser de tipo categórico o cualitativo. Como nuestras variables son ambas cuantitativas, queda excluida.

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