Características generales del diseño

102 Guía práctica de investigación en saludSe ha elaborado un cuadro estadístico especial para proporcionar un valor teóricot, que corresponde, por una parte, al grado de importancia y, por otra, al tamaño de lamuestra estudiada. El investigador fija el grado de importancia (valor P o la probabilidadde encontrar la diferencia por el azar, cuando no hay ninguna diferencia real).Habitualmente se usa un valor P de 0,05. El tamaño de la muestra usado por los estadísticosse llama “grados de libertad”. En la prueba t, el número de grados de libertadse calcula como la suma de los dos tamaños de la muestra, menos 2. El concepto degrados de libertad se basa en la noción de que, puesto que el total de valores en cadaconjunto de mediciones es fijo, todas las mediciones menos una son libres de tenercualquier valor. Sin embargo, la última medición solo puede tener un valor, el necesariopara llevar el total al valor total fijo de la suma de todas las mediciones.Luego, el valor calculado t se compara con el valor t tal como se obtiene del cuadro.Si aquel es superior a este, podemos rechazar la hipótesis de nulidad, con el gradode significación estadística que hemos elegido.La prueba t fue elaborada en 1908 por el matemático británico Gossett, quien notrabajaba para ninguna de las prestigiosas instituciones de investigación, sino para lacervecería Guinness. Esta empleaba a Gossett para resolver técnicas de muestreo estadísticoa fin de mejorar la calidad y la reproducibilidad de sus procedimientos de elaboraciónde la cerveza. Gossett publicó su trabajo con el nombre de “Student”. Poreso, a veces la prueba se llama prueba de Student.Prueba de ji al cuadrado (χ 2 )La prueba de ji al cuadrado se usa con datos categóricos, para determinar si lasdiferencias observadas entre las proporciones de los sucesos en los grupos puedenconsiderarse estadísticamente significativas. Por ejemplo, en un estudio, se examinaun ensayo clínico que compara un medicamento nuevo con otro de uso habitual. Enalgunos pacientes, los medicamentos produjeron una mejoría notable; en otros, produjeroncierta mejoría. En un tercer grupo no hubo ninguna mejoría. El desempeño delos dos medicamentos probados fue diferente. ¿Puede explicarse este resultado por elazar? La lógica es que, si las diferencias fueran grandes y si el tamaño de la muestrafuera razonable, la probabilidad de que los resultados se deban al azar sería inferior.En cumplimiento de la hipótesis de nulidad, suponemos que no hay ninguna diferenciay calculamos la frecuencia esperada por cada celda (mejoría marcada, ciertamejoría y ninguna mejoría) si no hubiese ninguna diferencia entre los grupos. Luego,calculamos cuál es la diferencia entre los resultados observados y los previstos si nohubiese ninguna diferencia. A partir de ello, se calcula un valor de ji al cuadrado, pormedio de una fórmula especial. Dado que las diferencias entre los valores observadosy los esperados pueden ser negativas o positivas, tienen que elevarse al cuadrado antesde sumarlas (de ahí el nombre de la prueba).