Medicina Basada en la Evidencia

Estadística básica – 514 – Cuando en la recogida de una variable continua (escala de razones o intervalos) no podemos recoger valores a partir de un límite (por ej.: cargas virales superiores a 100 000), si optamos por mantener esas observacio- nes en el análisis, la variable se comporta en ese rango como una variable ordinal. La escala de medida nominal solo requiere que sus posibles valores sean mutuamente excluyentes, la ordinal requiere a mayores que dichos valores estén ordenados. Las escalas de intervalos requieren que las diferencias entre valores sucesivos sean iguales (unidad constante), mientras que las de razones requieren a mayores que exista el cero absoluto En la Tabla 2 presentamos un resumen de las caracte- rísticas de las diferentes escalas de medida. al día que el dato categorizado como <10, 10-20, >20; la primera estrategia facilitará la búsqueda durante el análisis de puntos de corte distintos a los empleados a priori . Cuando se categorizan algunas variables, como la edad o los ingresos económicos, pasan de ser variables con- tinuas (de intervalos o de razones) a variables ordinales o nominales, según los puntos de corte elegidos. Si una variable continua se limita en uno de sus extre- mos con una categoría abierta (por ej.: carga viral mayor de 100 000), forzamos que tenga que ser considerada como ordinal. Las categorías de las variables deben estar clara y ope- rativamente definidas, la escala debe ser exhaustiva (incluir todas las posibilidades) y las clases, mutua- mente excluyentes (cada observación solo puede ser asignada a una opción). A menudo tendremos que re- currir a categorías complementarias que cubran todo el espectro como “otras”, “no aplicable” o “desconocido”, o establecer un orden de prioridades en caso de opcio- nes intermedias. Para poder diferenciar la escala de medida de una variable recomendamos preguntarse si sus valores son teóricamente infinitos: si la respuesta es afirmativa será una escala de intervalos o razones; si es negativa nos preguntaremos si los posibles valores están ordenados entre sí: en caso afirmativo, serán una escala ordinal, en caso contrario, nominal Las escalas utilizadas para medir variables combinadas se llaman escalas compuestas, pueden basarse en com- binaciones de categorías (por ej.: combinación de va- rios criterios diagnósticos simultáneos para asignar el estadio de un tumor), en el uso de fórmulas (por ej.: ín- dice de masa corporal = peso/talla²) o de puntuaciones compuestas, obtenidas tras la suma de las asignadas a los distintos ítems implicados (por ej.: puntuación del test de Apgar). Para poder diferenciar las escalas de medidas de una va- riable recomendamos hacer dos preguntas encadenadas: 1. ¿Los valores posibles de la variable son teóricamente infinitos? Si los valores son teóricamente infinitos la escala de medida será continua , bien de intervalos, bien de razo- nes. Aunque la característica operativa de estas escalas es que la unidad de medida es constante, en la práctica Tabla 2. Características de las diferentes escalas de medida de variables Tipo de escala Operatividad Requisito Nominal Igualdad/ desigualdad Mutuamente excluyentes Exhaustividad Ordinal Jerarquía mayor/ menor Escalonamiento De intervalos Comparación intervalos Unidad constante De razones Comparación continua Cero absoluto Elección de las escalas La selección de una escala estará determinada por la definición operativa de la variable que hayamos reali- zado y por los métodos disponibles para medirla. Para algunas variables solo existirá un tipo de escala ele- gible, mientras que para la mayoría tendremos varias alternativas. En general, siempre que sea posible, interesa utilizar en la recogida de datos la escala más precisa, aunque no sea la que posteriormente se utilice en el trata- miento estadístico. Ello nos permitirá adecuar la de- cisión, una vez conocida la verdadera distribución de nuestros datos. Por ejemplo, siempre será preferible recoger el número de cigarrillos que fuma una persona