Características generales del diseño

Descripción y análisis de los resultados de investigación 97Una prueba de significación estadística, basada en un valor P, nos dirá qué probabilidadhay de que esta diferencia sea real o de que sea un resultado de la casualidad. Sinembargo, la prueba estadística no nos dice nada acerca del intervalo de la diferenciaque puede esperarse, a partir de los datos, entre las concentraciones medias de hemoglobinade los hombres y de las mujeres en la población general, si se obtuviesen yestudiasen otras muestras. En este estudio en particular, la diferencia entre las dosmedias es de 1,5 g/dl. Sin embargo, el intervalo de confianza podría ser, por ejemplo,de 0,5 a 2,5 g/dl.Cuando se emplea la notificación del intervalo de confianza (IC), se proporcionaun cálculo de un punto del resultado, además de un intervalo de valores que son compatiblescon los datos y dentro del cual puede esperarse que se sitúe el verdadero valorde la población. Por lo tanto, el IC proporciona un intervalo de posibilidades correspondienteal valor de la población. Esto contrasta con la significación estadística, quesolo indica si el resultado puede explicarse o no por el azar.Como en las pruebas estadísticas, los investigadores deben seleccionar el grado deconfianza o certidumbre que aceptan que se asocie a un intervalo de confianza, aunque95% es la elección más habitual, así como 5% es el grado de significación estadísticamás usado.En general, cuando un IC de 95% contiene una diferencia igual a cero, significaque no es posible rechazar la hipótesis de nulidad en el nivel de 5%. Si, en el ejemploanterior, el IC correspondiente a la diferencia en la concentración de hemoglobinaentre los varones y las mujeres es –0,4 a +3, no podemos rechazar la hipótesis de nulidadde que no hay ninguna diferencia, porque el intervalo de confianza contiene elvalor 0. Cuando se indica el IC no se usa el guión. Esto puede resultar confuso, porqueel IC puede ser negativo (–). Tampoco se usa el signo ± porque habitualmente losintervalos no son iguales.El IC también es útil para el análisis de la correlación. Como se señaló en la sección8.6, el coeficiente de correlación (r) se mide en una escala que varía entre +1 y–1, pasando por el 0. La correlación completa entre dos variables se expresa como 1.Una prueba estadística de significación nos dirá la probabilidad de que un grado decorrelación encontrado se deba o no al azar. Sin embargo, no nos dice, partiendo delos datos, nada acerca de la gama de coeficientes de correlación que puede esperarsesi se realiza una gran cantidad de otros estudios similares en la misma población. Losintervalos de confianza proporcionan esta gama. De nuevo, si este intervalo contieneel cero, no podemos rechazar la hipótesis de nulidad de que en realidad no existe unacorrelación.Los dos extremos del IC se presentan a veces como los límites de confianza. Sinembargo, la palabra “límites” sugiere que no hay nada más allá y puede dar lugar amalentendidos porque, desde luego, el valor de la población no siempre se situará den-