Introducing
Your new presentation assistant.
Refine, enhance, and tailor your content, source relevant images, and edit visuals quicker than ever before.
Trending searches
Relaciones entre el error muestral, la "p" y la precision. Entre los errores sitematicos, la magnitud del efecto y la validez interna.
Cuando nos presentan un estudio buscamos dos cosas basicamente:
La magnitud del efecto (cuanto es mejor una cosa que otra).
El margen de error que tiene la afirmacion anterior. Su precisión.
Razon de prevalencias.
OR.
RR
La "p".
El intervalo de confianza.
Os invito a que os fijeis en estos dos aspectos en la literatura que os presentan.
Siempre presentan "ps"
"Este spray nasal es mejor que el otro con una p de 0,00001". Esto va a misa, quieren decir.
Pero ¿cuanto es mejor que el otro con esa alta precision? La mayor parte de las veces hay una diferencia minima pero con una altisima precision.
La "p" o el intervalo de confianza que son similares, siempre deben ir despues de evaluar la magnitud del efecto.
Hay dos tipos de errores en cualquier estudio. Error aleatorio y sistematico o sesgos.
EL ERROR MUESTRAL O ALEATORIO (me ha llevado tiempo darme cuenta de que son lo mismo)
Es la diferencia que podemos encontrar entre el resultado que obtenemos extrayendo datos de nuestra muestra (estadísticos) y los que obtendríamos (parámetro) si estudiasemos a toda la población.
En realidad lo que nos está diciendo es la magnitud del error que podemos cometer al inferir los resultados del estadístico al parámetro.
¿De qué depende el error aleatorio?
Básicamente del tamaño de la muestra.
Esto implica que a mayor tamaño muestral, menor error aleatorio y por lo tanto "p" más pequeñas e intervalos de confianza más pequeños
Independientemente de la magnitud del efecto: bobadas muy significativas.
Moraleja: Los laboratorios hacen estudios sobrados de tamaño muestral para que salga lo que salga sea significativo. Despues veremos como ocultamos la magnitud del efecto (habitualmente con RR)
El error aleatorio siempre esta presente al trabajar con muestras
Lo normal es que este distribuido de forma "uniforme" entre ambos grupos de comparacion si las cosas se han hecho bien.
Los errores sistematicos o sesgos .
Multitud de definiciones. La que me parece mas sencilla:
Los sesgos afectan entonces, a la magnitud del efecto. Al resultado de la OR o del RR o de lo que sea.
La presencia de sesgos comprometen, por tanto, la validez interna del estudio.
Si no hay validez interna no puede haberla externa. Incluso habiendo validez interna es probable que no podamos extrapolar los resultados a otras poblaciones que no han participado en el estudio.
Validez interna = ¿Eficacia?
Validez Externa = ¿Efectividad?
Encajando piezas en Epidemiologia
Moraleja: los laboratorios
Básicamente