RCAR Herramientas de lectura

Introducción: La mayoría de los problemas en la investigación biomédica son de naturaleza causal. El análisis en estos estudios debe comenzar por la búsqueda de asociación entre las variables que representan la causa y el efecto y solo si la asociación es significativa, continuará el análisis de inferencia causal.

Objetivo: Sistematizar las diferentes técnicas estadísticas que verifican una relación bivariada según el tipo de variable.

Métodos: Se realizó una revisión bibliográfica exhaustiva sobre el tema en las bases de datos biomédicas alojadas en la Internet. Se organizó el contenido por subtemas y se elaboró un material con una síntesis crítica de los aspectos más importantes, en el cual se plasmó además la experiencia de las autoras.

Resultados: Se expone, según tipo de variables, información básica de los coeficientes, pruebas de hipótesis y gráficos empleados en cada caso, las medidas de asociación para estudiar el riesgo, los atributos que aseguran la validez de una asociación, el azar y el sesgo como los errores que pudieran cometerse en el proceso de investigación y que pueden invalidar la existencia de una asociación. También se presenta la forma de analizar la asociación en el análisis estadístico implicativo.

Conclusiones: El conocimiento de los estadísticos para verificar una relación entre variables y la selección de técnicas estadísticas es esencial para llevar a cabo el proceso inicial de inferencia causal.

Palabras clave: técnicas estadísticas; relaciones bivariadas, asociación; correlación; odds ratio; análisis estadístico implicativo; causalidad en medicina.