Diseño y análisis en investigación

d) Número de grupos de estudio. Hay dos grupos, como corresponde a una variable independiente nominal dicotómica.

e) Grupos de estudio independientes o relacionados (o apareados). Los grupos son independientes, ya que unos casos no tienen nada que ver con los otros (serían relacionados o apareados si midiéramos una misma características en el mismo grupo antes/después de una intervención).

f) Contraste uni o bilateral. La elección de uno u otro contraste depende de la hipótesis alternativa que planteemos. Si nuestra hipótesis alternativa es que ambos grupos introducen el gluten de forma distinta, elegiremos un contraste bilateral. Si nuestra hipótesis alternativa solo contempla que los que tienen familiares con enfermedad celíaca introducen el gluten más tarde, elegiremos un contraste unilateral. La elección de un contraste unilateral se traduce en una reducción de la estimación de error tipo I (“p” más baja o significativa). Aunque el contraste unilateral es completamente ortodoxo, es habitual que se elijan contrastes bilaterales, ya que son más conservadores. Algunos test estadísticos son intrínsecamente bilaterales, por lo que cuando los usamos no tenemos otra opción (por ejemplo: test de ji cuadrado).

g) Umbrales de errores tipo I y II. Habitualmente se eligen por defecto los umbrales 0,05 (error tipo I) y 0,20 (error tipo II). Algunos autores eligen umbrales de error más exigentes (por ejemplo: 0,01 y 0,10, respectivamente), intentando mostrar un mayor rigor en el contraste estadístico. Esta actitud podría estar justificada cuando en el estudio se realizan múltiples contrastes estadísticos, con variables independientes o dependientes alternativas, tratando de minimizar el error tipo I (a mayor número de contrastes, más riesgo de encontrar alguna diferencia significativa por azar).

El contraste estadístico de nuestro ejemplo podríamos describirlo como el análisis de la asociación entre dos variables nominales dicotómicas y también como la comparación de proporciones entre dos grupos (comparación de las proporciones de introducción de gluten entre los 4 y 6 meses entre los sujetos con y sin antecedentes familiares de enfermedad celíaca).

Aunque los factores a considerar en la elección de la prueba de contraste estadístico son los anteriormente detallados, se puede simplificar el procedimiento en tres pasos, siguiendo la estructura de la tabla 7.2:

1. Establecer las variables independiente y dependiente.

2. Elegir la fila en función de la escala de medida de la variable independiente. Hay cuatro opciones: nominal dicotómica con muestras independientes, nominal dicotómica con muestras apareadas, nominal politómica y continua.

3. Elegir la columna en función de la escala de medida de la variable dependiente. Hay tres opciones: nominal, ordinal y continua.

Podemos ver que las categorías de las columnas y filas no se corresponden. El esquema admite que si la variable dependiente o la independiente sigue una escala de medida que no aparece entre las opciones (por ejemplo: la variable independiente es ordinal), pueden intercambiarse las variables dependiente e independiente en el esquema.

Veamos la elección de nuestro ejemplo:

1. Las variables independiente y dependiente son: familiar celíaco e introducción del gluten entre los 4 y 6 meses.

2. La variable independiente es nominal dicotómica con muestras independientes (primera fila).

3. La variable dependiente es nominal (primera columna).

Las opciones que nos ofrece el esquema son tres: test Z de comparación de proporciones, test de ji cuadrado y test exacto de Fisher. La primera opción es la que empleamos en el apartado anterior de este capítulo, basada en la aproximación a la normal de la distribución de diferencias de proporciones. Mucho más popular y más utilizada es la segunda opción: el test de ji cuadrado (“ji” no “chi”, ya que la letra griega “χ” se lee “ji” en español). Es la que empleamos cuando buscamos asociación entre variables nominales, en general, tanto sean dicotómicas como politómicas, que podemos representar en una tabla de contingencia de dos o más filas por dos o más columnas. La tercera opción (test exacto de Fisher) se emplea cuando el tamaño muestral es pequeño y no se pueden utilizar los test anteriores, aunque puede ser empleada en cualquier circunstancia.

En la tabla 7.3 se presentan los datos de nuestro ejemplo en formato de tabla de contingencia 2 × 2 y analizados con un test de ji cuadrado.

Tabla 7.3 Tabla de contingencia 2 × 2 de asociación entre dos variables nominales dicotómicas y análisis mediante test de ji cuadrado y exacto de Fisher

Introducción Gluten 4-6 meses