RESUMEN
En un estudio de investigación es erróneo contrastar datos sin un hipóteis previa. La realización de pruebas de contraste de hipótesis presupone la existencia de una hipótesis formulada previamente y para la cual ha sido diseñado el estudio. Los datos son recogidos posteriormente al planteamiento de la hipótesis en estudio.
El propósito de un contraste de hipótesis es rechazar la hipótesis nula (Ho). Únicamente rechazando la Ho podremos quedarnos con la hipótesis alternativa (Ha) o hipótesis formulada por el investigador.
Las pruebas de hipótesis pueden realizarse mediantes test de significación estadística como por intervalos de confianza, ya que ambos derivan de las distribuciones muestrales. Los intervalos de confianza permiten estimar el valor de la variable en la población origen en sus mismas unidades, por lo que aporta más información.
Siempre que se realice un contraste de hipótesis se puede cometer un error . El tipo de error con probabilidad elegida de cometer, dependerá de la decisión del contraste.
En cualquier contraste de hipótesis es fundamental tener un poder estadístico adecuado (>80%), elegido en la planificación del estudio. Siempre que no se pueda rechazar la Ho habrá que establecer a posteriori el valor del poder estadístico, que ha podido modificarse en función de las pérdidas de individuos.
El valor de la p solo nos informa sobre cuál es la probabilidad de que las diferencias o el efecto observado se deban al azar. Por tanto sólo informa la probabilidad de cometer un error I. Es un error calcular intervalos de confianza o realizar pruebas de significación si se estudia toda la población, puesto que al estudiar a toda la población desaparece el error aleatorio
La significación estadística de un contraste de hipótesis es sólo una parte del análisis de los resultados de un estudio. Como herramienta que es, ha de integrarse en el razonamiento epidemiológico de asociación y causalidad.
Hay que evitar errores en la interpretación de la p: primero debemos preguntaros por la relevancia clínica o epidemiológica de los resultados. Luego mirar el valor de la p. Si los resultados no son relevantes el valor de la p no tiene interés aunque sea <0,05. Si los resultados son relevantes aunque la p sea >0,05 el estudio puede tener interés y sería razonable reproducirlo con mayor potencia (mayor tamaño muestral).
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