Características generales del diseño

108 Guía práctica de investigación en saludumbral en una distribución estadística defina una enfermedad. Esto es especialmenteimportante en los datos de laboratorio, en los que el intervalo de normalidad a menudose basa en mediciones efectuadas en un gran número de personas sanas. La desviaciónestándar se basa en los valores de 95% de las personas aparentemente sanas y normales.Los valores alejados se consideran anormales aunque no indiquen una enfermedad.Con la tendencia moderna a usar una gran cantidad de pruebas de laboratorio porcada paciente, la probabilidad de los llamados valores anormales se vuelve elevada.Por ejemplo, cuando 5% de cada una de 20 determinaciones bioquímicas en personassanas se clasifican sistemáticamente como anómalas, la probabilidad de que cualquierpersona no enferma tenga las 20 determinaciones informadas como normales será solode 36% (Gehlbach, 1993). Los gráficos pueden distorsionar la impresión visual de lasrelaciones, si la escala en los ejes x e y se coloca de distintas maneras. Una asociacióno correlación no significa causalidad; necesita una explicación. Debido a la importanciade esta cuestión, se tratará detalladamente en otra sección de este capítulo.9.3 Interpretación de la “significación estadística”Albert Einstein afirmó: “No todo lo que puede contarse cuenta, y no todo lo quecuenta puede contarse”. Un resultado estadísticamente significativo simplemente significaque probablemente es causado por algo distinto al azar. Significativo no significaimportante.Para permitir una interpretación adecuada, deberán proporcionarse valores P exactos,y también la prueba estadística usada. Se denominan valores P “huérfanos” a lospresentados sin una indicación de la prueba estadística empleada.Las pruebas estadísticas deben mantenerse dentro de una perspectiva correcta. Lamagnitud del valor P no deberá tomarse como una indicación de la importancia delresultado; esta depende del propio resultado y de su implicación. Los resultados puedenser estadísticamente significativos pero su importancia puede ser escasa o nula. Sia unas observaciones triviales se les asigna un valor P elaborado, se hace poco paramejorar su importancia. Una diferencia estadísticamente significativa o incluso unamuy significativa no necesariamente significa un resultado clínicamente importante.Una diferencia lo es realmente solo si logra un cambio.Puede que las diferencias no sean estadísticamente significativas; aun así, puedenser importantes. Las diferencias pueden ser reales; sin embargo, debido al pequeñotamaño de la muestra, no son estadísticamente significativas. Un valor de P dentro delintervalo no significativo dice que no hay ninguna diferencia o que el número de sujetosno es lo suficientemente grande como para demostrar la diferencia. Como seexplica en el capítulo 8, es posible que el estudio no tenga la potencia como parademostrar un efecto de esa magnitud.