Medicina Basada en la Evidencia

Estadística básica – 550 – clínicamente importantes, por ejemplo, un 10% o un 15% o 20%. La potencia calculada sería interpretada como que, aunque el estudio no ha encontrado suficientes di- ferencias, tenía potencia suficiente para haber encontra- do diferencias mayores de 10% o 15% o 20%. La elección de la diferencia requiere conocimientos del problema en estudio y no responde a criterios estadísticos. Cuando no podemos rechazar la hipótesis nula (error tipo I ≥0,05) debemos ver si nuestro estudio tiene suficiente potencia para detectar un efecto o diferencia clínicamente importante: estimar el error tipo II (beta), bajo las asunciones de las hipótesis nula y alternativa. Solo cuando este error sea bajo (<0,20) consideraremos que el contraste tiene suficiente potencia (1-beta = 0,80) para no rechazar la hipótesis nula Otra cuestión que considerar es que, si en los cálcu- los de la potencia queremos usar riesgos alfa o beta alternativos (por ej.: riesgo alfa 0,01 o riesgo beta 0,10), los umbrales de cálculo de probabilidad cambiarán. Si disminuimos el riesgo alfa aumentará el beta, y vicever- sa; solo aumentando el tamaño muestral disminuirán los dos. Por otra parte, si nuestra hipótesis alternativa se hubiera planteado con un contraste unilateral (trata- miento A es mejor que el B), las probabilidades también cambiarán, dado que el área a considerar solo será uno de los extremos de la distribución, lo que se traducirá en estimaciones de errores alfa y beta más pequeñas. En la Tabla 1 se resumen todas las situaciones posibles del contraste de hipótesis. Debemos tener en cuenta que sea cual sea la decisión de nuestro contraste, siempre existe un cierto riesgo de error, ya que la población es inaccesible. Recordemos que si el riesgo alfa es menor de 0,05 solo tendremos en cuenta la primera fila de la tabla. Cuando el riesgo alfa sea mayor, nos plantearemos el cálculo de la segunda fila, estimando el riesgo beta. PRUEBAS DE CONTRASTE DE HIPÓTESIS En el apartado anterior hemos empleado una prueba de contraste de hipótesis (aproximación a la normal de la diferencia de proporciones), pero existen muchas otras pruebas, entre las que tendremos que elegir la más apropiada para cada contraste. En la elección del test estadístico tendremos que consi- derar los siguientes factores: a) Cuántas variables están implicadas: 1, 2 o más. b) Cuáles son las variables dependientes e indepen- dientes. c) Qué escalas de medida siguen las variables impli- cadas (nominal, ordinal, continua normal, continua no normal). d) Cuántos grupos de estudio hay: 1, 2 o más. e) Si los grupos de estudio son independientes o es- tán relacionados (o apareados, ej.: mediciones re- petidas en los mismos sujetos). f) Si queremos un contraste uni o bilateral. g) Qué umbrales de errores tipo I y II elegimos (0,05 y 0,20 respectivamente o inferiores). En la Tabla 2 se presenta un esquema simplificado para la elección de la prueba de contraste más apropiada. En próximos capítulos iremos desarrollando las principa- les pruebas de contraste de hipótesis. Veamos algunos ejemplos de elección de test estadísti- co en este esquema: Variable nominal dicotómica frente a nominal dicotómica Comparación de proporciones entre dos grupos (supuesto 3): En un estudio retrospectivo de cohortes se evaluaron los hábitos de introducción del gluten en lactantes. Se evaluó la introducción del gluten entre los 4 y 6 meses, en función de distintas variables. Una de ellas fue el tener o no antecedentes de familiares celiacos. Veamos cómo elegimos la prueba más apropiada para este análisis. En primer lugar, valoraremos los factores a tener en cuenta en esta elección: a) Número de variables implicadas: hay 2 variables implicadas: “familiar celiaco” (sí/no) e “inicio de gluten entre 4 y 6 meses” (sí/no). b) Variables dependientes e independientes: la va- riable independiente es la existencia de familiar celiaco y la dependiente, el inicio del gluten entre 4 y 6 meses. Cuando hay dos variables implicadas la consideración como dependiente o independiente de una variable afecta más a la interpretación que a la elección de prueba. Tabla 1. Alternativas del contraste de hipótesis Realidad (¡Desconocida!) Decisión H 0 Cierta H 0 Falsa H 0 Rechazada H 1 Aceptada Error tipo I (α) Falsos (+) Decisión correcta H 0 No rechazada Decisión correcta Error tipo II (β) Falsos (-) Error alfa (α)= Probabilidad de equivocarnos si rechazamos la hipótesis nula (H 0 ) cuando ésta es cierta. Error beta (β) = Probabilidad de equivocarnos si no rechazamos la hipótesis nula, a pesar de que sea falsa (H 1 cierta). Potencia del test (1-beta) (β) = probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es falsa (encontrar diferencias cuando éstas existen)