Créditos: Mattias Adolfsson |
Causalidad vs correlación
¿Cómo saber si los resultados de un estudio responden a la pregunta que se habían propuesto al inicio? A veces el resultado es sólo una coincidencia, hay una correlación, pero no una causalidad. Un meta-análisis agrupa los resultados de estudios más pequeños y es una señal de filtro para este tipo de ruido.
Verdadero tamaño del efecto
Tenga cuidado con el lenguaje comadreja, un "triple aumento" sólo puede tener un cambio de 1 por ciento a 3 por ciento. Un estudio reciente reportó que el riesgo de mortalidad de las mujeres aumentó 133 por ciento. Eso suena horrible, pero la elevada tasa de mortalidad era todavía de sólo un 1,9 por ciento.
El poder estadístico
Mire dos factores, N y P. La n es el número de sujetos utilizados en el estudio. Experimentos multifacéticos suelen tener un menor número de temas que las encuestas simples. Los estudios genéticos necesita un n grande. El valor de p permite saber si el resultado es "estadísticamente significativo", que es la probabilidad de que ocurra algo por casualidad. ¿Quieres ver una p menor de 0,05. (Los resultados pueden ser estadísticamente significativos y sólo muestran correlación o que tienen factores de confusión.)
Conflictos de interés
La mayoría de las revistas ahora señalan esto como una cuestión de política. ¿La empresa que fabrica el medicamento o producto asociado con el laboratorio hizo el estudio? ¿Alguno de los autores tratan de vender un producto? Por ejemplo, los autores de un estudio que exploraba la eficacia de los "entrenadores mentales" técnicas de mejora cognitiva trabajaron para la compañía que desarrolló (y vendió) tales técnicas. Se divulgó esto, pero eso es todavía una bandera roja.
Referencia:
- Noah Gray, "Learn to Read a Scientific Report", Wired.
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