Pruebas Estadísticas Recomendadas para la Toma de Decisiones Médicas
Las pruebas estadísticas para la toma de decisiones médicas deben seleccionarse según el diseño del estudio, tipo de variables y distribución de datos, priorizando análisis que evalúen adecuadamente la concordancia entre métodos cuando se comparan intervenciones o pruebas diagnósticas. 1
Principios Fundamentales para la Selección de Pruebas Estadísticas
La selección de pruebas estadísticas apropiadas es crucial para garantizar conclusiones válidas que impacten positivamente en la mortalidad, morbilidad y calidad de vida de los pacientes. Según las recomendaciones de la American Heart Association, aproximadamente la mitad de las publicaciones cardiovasculares aplican pruebas estadísticas incorrectamente 1.
Factores determinantes para la selección:
Objetivo del estudio:
- Comparación entre grupos: t-test, ANOVA, pruebas no paramétricas
- Correlación entre variables: coeficientes de correlación
- Predicción de resultados: regresión, modelos predictivos
Tipo de variables:
- Cuantitativas (continuas/discontinuas): t-test, ANOVA, regresión
- Cualitativas (ordinales/dicotómicas): Chi-cuadrado, test exacto de Fisher
Distribución de los datos:
- Distribución normal: pruebas paramétricas
- Distribución no normal: pruebas no paramétricas
Pruebas Estadísticas Específicas Recomendadas
Para Comparación de Grupos
Dos grupos independientes:
- Variables continuas con distribución normal: t-test para muestras independientes
- Variables continuas sin distribución normal: U de Mann-Whitney
- Variables categóricas: Chi-cuadrado o test exacto de Fisher
Mediciones repetidas (mismo grupo):
- Variables continuas con distribución normal: t-test pareado
- Variables continuas sin distribución normal: Wilcoxon signed-rank test
Múltiples grupos:
- Variables continuas con distribución normal: ANOVA
- Variables continuas sin distribución normal: Kruskal-Wallis
- Post-hoc para ANOVA: Tukey HSD, Bonferroni
Para Evaluación de Pruebas Diagnósticas
- Análisis de concordancia: Límites de acuerdo de Bland-Altman (método preferido) 1
- Medidas de rendimiento diagnóstico: Sensibilidad, especificidad, valores predictivos, razones de verosimilitud 2
- Para variables continuas: Curva ROC y área bajo la curva (AUROC) 2
- Fiabilidad entre observadores: Coeficiente kappa 2
Para Análisis de Adherencia en Ensayos Clínicos
- Análisis por intención de tratar (ITT): Preserva la aleatorización y es preferible a análisis per-protocolo 1
- Análisis de sensibilidad: Para evaluar el impacto de la falta de adherencia 1
Errores Comunes a Evitar
- Uso incorrecto de pruebas para múltiples grupos: Utilizar t-test repetidamente en lugar de ANOVA 1
- Aplicación de pruebas paramétricas sin verificar normalidad: No comprobar si los datos cumplen los supuestos de distribución normal y homogeneidad de varianza 1
- Omisión de análisis de concordancia adecuados: Usar solo correlación de Pearson o pruebas t sin análisis de Bland-Altman 1
- Falta de corrección para comparaciones múltiples: No aplicar correcciones como Bonferroni cuando corresponde 1
Recomendaciones para Reportar Resultados Estadísticos
- Definir claramente la prueba estadística utilizada para cada conjunto de datos 1
- Reportar estadísticas descriptivas apropiadas (media, desviación estándar, mediana, rango) 1
- Incluir intervalos de confianza además de valores p 1
- Reportar el error porcentual medio absoluto (MAPE) como complemento al análisis de límites de acuerdo 1
- Especificar la variante exacta de la prueba utilizada (p.ej., "ANOVA bidireccional con las variables independientes X e Y") 1
Consideraciones para Tamaños de Muestra
- Realizar análisis de potencia estadística para determinar el tamaño de muestra adecuado 1
- En estudios entre sujetos, considerar aproximadamente 350 participantes sin experiencia específica 1
- Para estudios con expertos específicos (como médicos), reconocer que muestras más pequeñas son comunes pero pueden limitar las conclusiones 1
La selección adecuada de pruebas estadísticas es fundamental para garantizar que las decisiones médicas se basen en evidencia sólida, lo que en última instancia mejora los resultados clínicos en términos de morbilidad, mortalidad y calidad de vida de los pacientes.