1. Prof. Asociado. Jefe de la Cátedra de Eatadistica. Departamento de Ciencias Básicas, Escuela de Nutrición y Dietética, Facultad de Medicina

Hoy día, la Estadistica constituye una herramienta que no puede faltar en el análisis de datos provenientes de una investigación, porque desde la concepción de la idea de lo que se va a investigar, pasando por la definición de objetivos, hipótesis, variables, recolección de los datos, organización, revisión, clasificación, tabulación y producción de los resultados para su análisis y posibles propuestas o soluciones a lo planteado, resulta importante saber dar un uso apropiado a las diferentes medidas y modelos estadísticos para el mencionado análisis a fin de que los resultados obtenidos representen un verdadero aporte a la solución de los problemas inherentes al campo en donde se desarrollan las actividades inherentes a las diferentes investigaciones.

INTRODUCCION

En muchas situaciones es posible encontrarse ante una gran cantidad de información, correspondiente a un conjunto de datos, que previamente ha sido obtenida con gran esfuerzo y a un costo elevado, con la intención de completar una etapa del proceso de investigación, en la cual se dificultad cualquier análisis, al no saber que hacer con toda esa información. Lo cierto es, que el hecho de saber que hacer con toda esa información., surge la necesidad de contar con un especialista en estadística, para que nos oriente en el uso de herramientas adecuadas a la información disponible, así como a la selección del procedimiento y el modelo apropiado para el análisis estadístico de esa información. Si en ese momento se le interroga a quien ha recogido la información, ¿por qué decidió recabar esos datos?, ¿para qué pueden resultarles útiles? ¿por qué utilizó tal o cual procedimiento? ¿de qué instrumentos se valió para recabar los datos? ¿por qué incluyó esas variables en el estudio? ¿qué va a hacer con toda esa información? la mayoría de las veces no se sabe dar respuestas a todas estas interrogantes, y es allí cuando el pánico se apodera de esta persona debido a que la preocupación en ese momento es aplicar algún estadístico, porque dentro de uno o dos meses se vence el plazo para entregar el informe correspondiente, bien sea el trabajo de ascenso o la tesis de grado, o cualquier otro informe que se haya solicitado.

¿QUE HACER?

Si en lugar de llegar a esta situación, se piensa o razona que para obtener un sin número de datos, es necesario reflexionar y detenerse a pensar, por ejemplo ¿qué se quiere hacer como trabajo de investigación? ¿por qué se quiere investigar ese y no otro tema? ¿para qué se va a investigar?. Para ello es importante decidir que tema investigar, y una vez se esté seguro de que ese es el tema que se va a investigar, se procede a la revisión bibliográfica para documentarse más acerca de ese tema, de los posibles factores que se incluirán, para proceder luego a Formular el Problema que se desea investigar. Hecho esto, surge la interrogante ¿Por qué se quiere hacer?, la Justificación o el ¿para qué?, y seguidamente cabría preguntarse ¿Qué se necesita para hacerlo?, es decir, los recursos materiales, económicos, humanos, tiempo; y además ¿Cómo hacerlo?, esto es, la Metodología que se habrá de aplicar, los criterios a ser utilizados, los instrumentos a diseñar, el período para la recolección de los datos, etc. Particularmente resulta interesante referirse a las características que se van a incluir en el estudio, para saber cuales son las variables que es necesario definir, cual es su nivel de medición, así como los objetivos planteados y/o las hipótesis formuladas, el tipo o diseño de investigación a ser aplicado, ya que cada uno de estos aspectos permitirá seleccionar adecuadamente el tratamiento estadístico que se debe dar a los datos, una vez que se disponga de ellos.

En vista de lo antes señalado, se acude al estadístico, de quien se tiene la creencia de un ser que ayudará a resolver tal problemática, sin tomar en cuenta que cuando se acude a él con un volumen considerable de datos para que haga el milagro de dar, así como por "arte de magia" una solución rápida y satisfactoria a la inquietud que le estamos planteando, sin ni siquiera saber para qué o por qué fue recaba la información.

Es por ello que el estadístico, quien no es un ser que pueda "hacer milagros" con los datos que se suelen llevar para que saque del apuro a quien le presenta ese volumen de información, resulta de particular importancia a la hora de Diseñar una Investigación, ya que es el profesional que está formado adecuadamente para orientar y facilitar la decisión sobre cuáles deberán ser las variables a incluir en el estudio, cuáles son los niveles de medición de cada una de ellas, en concordancia con los objetivos propuestos o las hipótesis formuladas, y en virtud de esto último seleccionar las medidas estadísticas que son pertinentes calcular, con base al parámetro que se desea estimar en la población objeto de estudio, cuál deberá ser el diseño muestral que resulta más conveniente o más adecuado para el propósito de la investigación; en fin una serie de elementos que van a permitir alcanzar los objetivos propuestos, verificar las hipótesis formuladas con un mayor grado de precisión y confiabilidad.

De igual forma, el estadístico tendrá en mente un tipo de investigación que deberá seleccionar, para llevar a feliz término el proyecto elaborado; así por ejemplo, se tiene una investigación exploratoria, descriptiva, documental, correlacional, experimental.

En la Investigación Exploratoria, la cual según Bavaresco (1992) "concibe al objeto en su forma natural, sin que nadie anteriormente haya realizado algún estudio sobre é1 ..." y que además "... tiene por objeto el acercamiento inicial a un problema", debido a que no es posible formular hipótesis, tampoco se podrán aplicar medidas estadísticas para verificar hipótesis, y solo podrá hacerse uso de algunas medidas estadísticas descriptivas como: Promedios, desviación estándar, coeficiente de variación, porcentajes, frecuencias, etc. Y a partir de los resultados obtenidos se hace factible la formulación de posibles relaciones entre las variables, para continuar con otra modalidad de investigación.

Este tipo de investigación coincide en ese mismo aspecto con la Investigación Descriptiva: por cuanto esta tiene como objetivo "generar nuevas hipótesis o identificar problemas de salud en una determinada población" (Ramón y Oromí, 1995); además resulta útil en la identificación y cuantificación de un problema, válido para generar hipótesis causales, las cuales no son probadas por tal tipo de investigación.

Esta modalidad de investigación descriptiva, permite describir y analizar sistemáticamente las características homogéneas del fenómeno estudiado, se admite, en consecuencia el uso de medidas estadísticas tales como: promedios, desviación estándar, coeficiente de variación, porcentajes, frecuencias, percentiles, etc.

En la Investigación Documental, se tiene que es posible aplicar análisis de contenido; mientras que en la Investigación Histórica, se puede aplicar análisis de contenido, números índice y análisis de tendencia o series de tiempo.

La Investigación Analítica: tiene como propósito establecer validez por medio de la observación empírica de la relación entre las variables, de una hipótesis previamente formulada; sirve de enlace entre la investigación descriptiva y la experimental (Pardo de V. y Cedeño C., M. 1997); el investigador trata de identificar las posibles causas de un fenómeno. En este tipo de investigación los grupos experimentales se forman con personas que presentan antecedentes (variables independientes) sobre las cuales se está interesado investigar, con el fin de poder determinar su posible relación con el efecto (variable dependiente). Podría determinarse alguna medida de asociación entre las variables que se señalen.

Estudios analíticos psicosociales, que incluyen los pre-experimentales y los ex-post-facto, los cuales son utilizados en ciencias psicológicas, pueden ser aplicados también, en las ciencias de la salud.

Los estudios ex-post-facto son aplicables cuando han sucedido las variaciones de una o más variables independientes, y se manifiestan o están presentes los efectos o variables dependientes que se supone resultantes de las anteriores.

En cada una de las situaciones señaladas, resulta conveniente el método o técnica estadística, por cuanto el mismo ayudará a tener un conocimientos crítico, así como disponer de habilidades suficientes para evaluar la credibilidad que se le pueda dar a los resultados obtenidos de las "investigaciones en el área de la salud, sin descuidar la diferencia que se ha de establecer entre una interpretación estadística y una interpretación clínica o médica de dichos valores cuantitativos; por supuesto partiendo del hecho de haber aplicado el diseño muestral que más se adapta al Universo de Estudio definido, a los objetivos o hipótesis formuladas, y por supuesto a las variables involucradas.

Con respecto al úItimo aspecto, es bueno aclarar, que una vez que se han procesado los datos, estos se clasifican según los objetivos formulados, para así proceder a su análisis, el cual según el valor de la medida estadística aplicada tendrá básicamente dos significados: uno en términos estadísticos y otro en términos de la ciencia de la cual se trate (medicina, nutrición, psicología, educación, bioanálisis, odontología, etc.⁽⁹⁾ ¿Por qué?, porque una cosa es el valor numérico, el cual se le da una interpretación en términos estadísticos, y otra es la interpretación clínica, médica, nutricional, que debe acompañar o complementar a la primera, según el estudio de que se trate.

Ahora bien, estos son sólo algunos ejemplos que suelen presentarse en el día a día, a quienes desarrollan actividades de investigación, pero además se ha de tener presente que se dispone de una gran variedad de modelos estadísticos que pueden ser utilizados y/o aplicados como técnicas de procesamiento y análisls de los datos que se recaban en una investigación, así por ejemplo podría hablarse de medidas de asociación, las cuales dependen del tipo de variable y su nivel de medición, de tal manera que si se tienen dos variables cuantitativas, las cuales tienen un nivel de medición de intervalo o de razón, es posible utilizar como medida de asociación un coeficiente de correlación lineal de Pearson, para conocer la intensidad de la asociación que pueda existir entre dichas variables, y un modelo de regresión lineal, para establecer la relación funcional que pueda existir entre las variables; este último modelo va acompañado de una medida de evaluación del mismo, como lo es, el coeficiente de determinación, el cual expresa en términos porcentuales la variación de la variable dependiente que es explicada o debida a la variación de la variable independiente; así mismo se podrá calcular el error de estimación de la ecuación de regresión como otra medida de la bondad del modelo utilizado (Daniel 1979, Chao 1993). Si la relación no es lineal, será necesario utilizar algún otro modelo no lineal como por ejemplo: el potencial, logarítmico, exponencial, cúbico, etc. Cuando se consideran más de dos variables, pueden determinarse los coeficientes de correlación parcial, así como aplicar el modelo de regresión lineal múltiple. La ecuación de regresión obtenida, permitirá estimar el valor de la variable dependiente, conocido un valor de la(s) variable(s) independiente(s), según se trate del modelo de regresión lineal simple o múltiple (Hopkins, 1997),

Se puede estar interesado en comparar dos métodos, técnicas, tratamientos, dietas, medicamentos, etc. para lo cual se podrá aplicar una prueba o contraste de hipótesis para diferencia de medias o diferencia de proporciones, según que la variable sea cuantitativa o cualitativa. Para las primeras se obtendrá un estadístico z ó t, el cual se comparará con un valor denominado "crítico" asociado con una probabilidad, para determinar si las diferencias observadas entre los promedios muestrales, pueden ser consideradas estadísticamente significativas. La razón de utilizar el estadístico z ó t, dependerá de que la muestra sea grande (n >30) o pequeña (n<30), se trate de muestras independientes o correlacionadas (pareadas), como por ejemplo, cuando se trata de observaciones de antes y después. Para comparar las variables cualitativas, si se trata de variables con sólo dos categorías, se puede utilizar la Q de Yule, o chi-cuadrado con la corrección de Fisher; coeficiente phi y coeficiente de contingencia; mientras que cuando las variables tienen más de dos categorías, se puede utilizar el coeficiente V de Cramer. Si el nivel de medición es ordinal, se puede utilizar el coeficiente rho, tau de Kendall. (Holguin y Hayashi, 1987; Ferrán, 1996; Visauta, 1997).

Si se está interesado en comparar más de dos promedios, se podrá aplicar un Análisis de Varianza, conocido como ANOVA, el cual permite comparar simultáneamente los promedios de los diferentes grupos que se estudian. Se debe diferenciar entre el análisis de una vía y el análisis de dos vías, en el primero se tiene una sola variable de clasificación para la cual se calcula el promedio de cada grupo y es lo que se compara, mientras que en el segundo caso se tienen al menos dos variables de clasificación, por que se comparan los promedios pero midiendo además el efecto que pueda tener la otra variable, el cual es conocido como interacción.

En aquellas situaciones donde se trabaja con muestras muy pequeñas o un reducido número de casos, la varianza podría diferir significativamente, y las variables están medidas en una escala ordinal, es recomendable utilizar las denominadas pruebas no paramétricas, las cuales tienen la ventaja de no basarse en los supuestos que exigen las pruebas paramétricas referidas en los párrafos anteriores.

Cuando se emplea una sola muestra, pueden aplicarse las siguientes pruebas: Chi-cuadrado, Binomial, de rachas y Kolmogorov-Smirnov; cuando se emplean dos muestras, se tiene que los datos pueden ser independientes o apareados, en el primer caso se podrá utilizar la U de Mann-Whitney, Z de KoImogorov-Smirnov, test de rachas de Wald-Wolfowitz; en tanto que en el segundo caso se podrá aplicar las pruebas de rangos y pares señalados de Wilcoxon, la prueba de Walsh (para escala de intervalo) y la prueba de McNemar.

Para que sea de verdadera utilidad y además resulte provechosa la participación del estadístico en un proyecto de investigación, o en el análisis de un conjunto de datos, es necesario tener presente cada uno de los aspectos antes mencionados, a fin de obtener, con base a los resultados que provean las observaciones muestrales, medidas estadísticas confiables y válidas para el aporte que sea posible hacer a la solución de los problemas de salud.