Tipos de estudios que pueden evaluarse mediante una la Tabla 2*2

Aunque en dos estudios que hayamos realizado e intentado evaluar las dos variables binarias que intervienen mediante una tabla de 2*2 pudiéramos encontrar los mismos resultados, su significación no sería el mismo, en dependencia del origen de los datos, de cómo estos se han obtenido, y del tipo de diseño del trabajo origen. Por ello, aunque probablemente sea conocido, no creemos que sea inútil dedicar un pequeño capítulo de repaso de los distintos tipos de estudios cuyos resultados pueden plasmarse en una tabla 2*2.

Estudios Experimentales versus Estudios Observacionales:

En un estudio experimental, se controlan todas las condiciones en las que sucede el evento de interés, manipulando una de las variables, y observando el efecto de ello sobre la segunda. En un estudio observacional, solamente se registran las condiciones en que ocurre un evento, y se evalúan las relaciones entre las dos variables registradas.

Cuando se analiza la variable procedente de un experimento, esta se conoce como tratamiento, mientras que la variable procedente de un estudio observacional, es denominada atributo. En ambos casos, cualquier variable que puede afectar a la variable de respuesta se denomina factor.

El hecho de que, en los estudios experimentales se haga referencia a tratamientos implica que uno de los factores se manipula para observar la respuesta del otro. Es fundamental conocer que el estudio de atributos nunca puede llevar a la conclusión de una relación causa-efecto entre ambas variables, sino, en todo caso, a la existencia de un grado mayor o menor de asociación entre ellos, lo que, eventualmente, podrá dar lugar al planteamiento de un experimento que permita averiguar si esa asociación era realmente del tipo causa-efecto.

En los estudios experimentales, la aplicación del tratamiento, es decir, la modificación de la primera variable que se supone que influye sobre la segunda, debe efectuarse de forma aleatoria.

Tipos de muestreo de los datos

El modo de obtener la muestra afecta a la información contenida, y en el tipo y alcance de las conclusiones obtenidas. Hay tres tipos de procesos de muestreo:

  • Muestreo multinomial: Es el modo más simple de elegir una muestra para estudiar la relación entre dos variables binarias. Se trata de elegir aleatoriamente un grupo de individuos de una población, y después clasificarlos en relación con los valores de las dos variables.  Con este tipo de muestreo, puede averiguarse el grado de asociación entre las dos variables, lo que implica que pueden estimar  tanto las probabilidades marginales, como las conjuntas de los dos tipos de eventos.
  • Muestreo comparativo: Es un tipo de estudio adecuado cuando lo que se intenta es comparar las probabilidades de producción de un evento entre dos grupos de individuos. Se trata de seleccionar aleatoriamente X observaciones de unos de los grupos, Y observaciones del otro, y clasificar a los individuos según el cumplimiento de la otra variable, que se acostumbra a denominar de respuesta. Este esquema de muestreo solamente permite estimar las probabilidades condicionales, ya que las marginales dependerán del número de casos que el investigador haya incluído de cada una de las muestras, pero incluso si se comparase un número igual de individuos en cada una de las muestras, no garantiza una estimación válida de la variable de respuesta, pero sí permite estimar la proporción de individuos que en ambos grupos poseen la misma característica de respuesta.
  • Muestreo experimental: Se obtiene una muestra de N individuos, y aleatoriamente se asigna uno de los tratamientos a X de ellos, y el otro a Y. Aunque conceptualmente se asemaja a un estudio comparativo, el hecho de que la selección de los individuos a los que se aplique cada uno de los tratamientos sea aleatoria, permite eliminar los sesgos en los resultados que podrían ocurrir en el comparativo, y por ello, la relación causa-efecto es de evaluación más sólida, cosa que no es posible asegurar en ninguno de los tipos de muestreo anteriores.

Muestras independientes, versus datos apareados:

Se trata de un criterio de clasificación dependiendo de la relación existente entre las dos muestras resultantes en los muestreos comaprativos y experimentales. Muestras independientes son las que se integran con individuos que no tienen una relación especial entre sí. Muestras apareadas son aquellas que se forman de la comparación de los datos de un mismo sujeto sometido a dos tratamientos diferentes, o por parejas de individuos que compartan alguna o algunas características que podrían afectar a los resultados. En este caso, los criterios de apareamiento no se estudian ni se puede averiguar ninguna de sus características durante el estudio, solamente se controlan con el fin de no incluir alguna característica que pueda influir en los resultados. Aunque se trata de un método muy útil, su uso suele reducir la potencia de las pruebas estadísticas que se apliquen (término que describiremos más adelante), ya que significa una reducción a la mitad del número total de efectivos de la muestra.

Relación de la población con la muestra:

Por finalizar la descripción de las condiciones y tipos de muestreo, indicaremos que existen dos tipos básicos de relación entre población y muestra: la relación directa, en la que se define la población, y de esta se extrae una muestra, y la relación inversa, en que formamos una muestra, por algún tipo de criterio o circunstancia, y después se define la población que en esta muestra está representada, y a la que podrían aplicarse las conclusiones extraídas del estudio.

Está claro que para la aplicación de los resultados, es más consistente y fundamentada cuando la relación es directa, pues la inversa es válida, pero la aplicación de los resultados a la población debe efectuarse con precaución.

 

 

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