Características generales del diseño

92 Guía práctica de investigación en saludEl coeficiente de correlación (r) se mide en una escala que varía entre +1 y –1, pasandopor 0. La correlación completa entre dos variables se expresa como 1. Deberá quedarclaro que correlación significa asociación, pero no necesariamente significa causalidad.Esta conclusión queda para la interpretación de los resultados.Ecuación de regresiónLa correlación entre dos variables significa que, cuando una de ellas cambia enuna cierta cantidad, la otra cambia, en promedio, una determinada cantidad. La relaciónpuede ser descrita por una ecuación sencilla llamada la ecuación de regresión, quepuede usarse para construir una recta de regresión sobre un diagrama de dispersión.Como la línea debe ser recta, probablemente pasará por algunos puntos, si los hay.Coeficiente de regresión es el término usado para significar la cantidad por la cualdebe multiplicarse un cambio en una variable (variable independiente) para obtener elcambio promedio correspondiente en otra variable (variable dependiente). Representael grado en que la recta de regresión se inclina hacia arriba o hacia abajo.8.7 Estadística inferencial8.7.1 AnálisisDespués de que los investigadores hayan resumido y descrito los resultados, elpróximo paso es analizarlos. Los investigadores deberán interrogarse si los resultadosdel estudio podrían generalizarse más allá del tamaño relativamente pequeñode la muestra estudiada. Esto se denomina validez o capacidad de generalizaciónexterna.La estadística nos ayuda a hacer inferencias; por lo tanto, se llama estadística inferencial.Una inferencia es una generalización que se hace acerca de una población apartir del estudio de un subconjunto o muestra de esa población. En la estadística, eltérmino población tiene un significado diferente al del uso general de la palabra. Noes necesario que denomine solo a las personas o a las criaturas animadas. Ya que unapoblación contiene normalmente demasiados individuos para estudiarlos con comodidad,muchas veces, la investigación está restringida a una o más muestras extraídas deella. Debe recalcarse que, si la muestra de estudio no es representativa de la población,la inferencia que nosotros obtenemos del resultado será engañosa. La estadística analíticano será de ninguna utilidad si la muestra no es representativa; la estadística analíticano puede corregir nuestros errores en el diseño del estudio.Con todo, incluso con muestras seleccionadas adecuadamente, los resultados de unaúnica muestra están sujetos a cierto grado de incertidumbre o azar. Este error de muestreono puede eliminarse completamente, pero puede calcularse su magnitud probable.