Características generales del diseño

Introducción 7el cálculo, la representación gráfica y la correlación de datos. La tabulación de datosconsiste en cuadros de distribución de frecuencias y tabulaciones múltiples. Mediantelos cálculos se obtiene la tendencia central de los datos numéricos (media, mediana ymoda), la variabilidad (los límites o intervalo, la desviación estándar y los percentiles),y las razones y las tasas. Existen distintas maneras de mostrar los datos mediante gráficas:la curva de distribución de frecuencias es especialmente importante para indicarcómo se distribuyen los datos, con las implicaciones para el análisis estadístico posterior,mientras que un diagrama de dispersión mostrará si las variables están correlacionadas,para lo cual pueden calcularse un coeficiente de correlación y una ecuación deregresión.La estadística inferencial trata de la probabilidad de que los resultados de la muestrade un estudio puedan generalizarse más allá de la población estudiada y si las diferenciaso las asociaciones encontradas pueden explicarse por el azar. La estadística sebasa, más que en las matemáticas, en algunos principios de sentido común, que debenconocerse bien. Es posible que el investigador no tenga que realizar cálculos matemáticoscomplejos, pero debe comprender cabalmente los conceptos fundamentales delmétodo estadístico, y debe tomar decisiones sobre las preguntas que deben respondersemediante el análisis estadístico, así como el grado de incertidumbre que puedeser aceptable. El capítulo contiene una descripción del concepto de “error estándar”,las pruebas de significación estadística, el uso de los “intervalos de confianza” y elconcepto del “poder estadístico”, además de una nota sobre algunos métodos estadísticoshabituales.La descripción y el análisis de los resultados de investigación son mucho más sencillosy menos difíciles que su interpretación. El capítulo 9 trata sobre los muchosescollos, deficiencias y concepciones erróneas en la interpretación de los resultados, ydescribe las dificultades para la interpretación de la estadística descriptiva, ya sea quetrate con la media, los gráficos o las correlaciones. El término “significación estadística”no quiere decir necesariamente que el resultado sea importante, por lo que solodebe interpretarse en cuanto a lo que representa: que el resultado (o la diferencia) tienepoca probabilidad de deberse al azar. Antes de sacar una conclusión, deben excluirseel sesgo, ya sea en la selección o en la medición, y los factores de confusión. Nodeberá darse por sentado que la asociación entre dos variables significa una relaciónde causalidad; para poder concluir que existe causalidad deben cumplirse los criterioscientíficos. Debe tenerse cuidado al tratar de extrapolar los resultados valiéndose deotros criterios de valoración, como sustitutos para el resultado en cuestión.Los estudios especiales requieren una interpretación meticulosa, a fin de evitarconceptos equivocados acerca de los resultados. Al interpretar los estudios de los factoresde riesgo, hay que comprender los conceptos de riesgo básico, riesgo relativo,intervalos de confianza y riesgo atribuible, así como la necesidad de equilibrar los ries-