Características generales del diseño

Interpretación de los resultados de investigación 111de confusión. El ajuste o emparejamiento es una técnica importante para crear ungrupo testigo mediante la formación de pares de sujetos, a partir de uno o más factoresde confusión. Otra opción es usar el método del cuadro de testigos, en el cual laestratificación se hace después. En lugar de organizar a los sujetos por grupos tal comose ha diseñado el estudio, los resultados se calculan dentro de las subdivisiones especificadas.Cuando existen más de unas cuantas variables de confusión, se usa la técnicaestadística del análisis multifactorial.Como ejemplo del análisis de los factores de confusión, podemos examinar unestudio de la relación entre la situación laboral de las madres y la duración de la lactanciamaterna. El estudio puede revelar que las mujeres que están empleadas a tiempocompleto tienen una menor probabilidad de amamantar durante un tiempo prolongadoque las mujeres que están empleadas a tiempo parcial y que las que no están empleadas.Sin embargo, el grado de escolaridad de la madre puede ser una variable de confusión,ya que puede afectar al resultado (duración de la lactancia materna) y puedecorrelacionarse con la situación laboral. Antes de culpar al trabajo por la duración máscorta de la lactancia materna, es preciso tener en cuenta el factor de confusión de laescolaridad. Puede usarse la estratificación. Se puede hacer un cuadro de tabulaciónmúltiple de las madres con distintos grados de escolaridad, por ejemplo, las que no tienenninguna escolaridad; las que tienen menos de cinco años de escolaridad; de cincoa nueve años, y diez años o más. Por cada cuadro, examinamos la duración de la lactanciamaterna en las madres que trabajan tiempo completo, las empleadas a tiempoparcial y las no empleadas. Otra manera de tener en cuenta este factor de confusiónconsiste en el emparejamiento en la fase de diseño y de puesta en marcha. Por cadamadre empleada con menos de 5 años de escolaridad, elegiríamos a una madre noempleada con un nivel educativo similar.Las tasas brutas son los términos usados cuando los resultados no se han ajustadosegún los factores de confusión. Las tasas ajustadas son los términos usados cuandolos resultados han sufrido una transformación estadística para permitir una comparaciónjusta entre grupos que difieren en alguna característica que puede afectar al riesgode contraer una enfermedad.9.6 Argumentos sobre la causalidadLa asociación de dos variables no necesariamente significa una causalidad y nodeberá interpretarse como una relación causal. Históricamente, los científicos tuvieronque luchar con esta cuestión en los primeros tiempos, cuando los microbiólogos empezarona descubrir e informar sobre la asociación entre ciertos microorganismos y algunasenfermedades. En 1882, Koch estipuló que, para que un agente infeccioso se considerela causa de una enfermedad, deben establecerse los siguientes criterios: