METODOS ESTADISTICOS (II)

El primer significado del término estadística se refiere a cual- quier cantidad calculada que resume un conjunto de valores. Los índices o estadísticas descriptivas, como la media aritmética, la mediana o la moda, se utilizan con frecuencia para resumir la información obtenida de una serie de observaciones. Tradicio- nalmente, estos descriptores resumen eran utilizados por los Estados con fines administrativos, razón por la cual se les llamó estadísticas. En epidemiología, las estadísticas más utilizadas se derivan de comparaciones inherentes a la naturaleza de la epidemiología, que se plantea preguntas como: “¿Es mayor el riesgo de enfermedad en una población que en otra?”. Cuando se realiza este tipo de comparaciones, el riesgo relativo es una medida habitual de la intensidad de la asociación entre una característica y la probabilidad de una enfermedad y es el que se aplica con más frecuencia a la investigación etiológica. El riesgo atribuible se utiliza principalmente en los campos de la medicina preventiva y la salud pública y mide también la asociación entre una característica y la aparición de una enfermedad, aunque haciendo hincapié en el beneficio obtenido, en términos del número de casos evitados por una intervención que elimina el factor en cuestión.
El segundo significado del término estadística hace referencia al conjunto de técnicas y a la teoría de la inferencia estadística. Se trata de una forma particular de lógica inductiva que establece las normas para realizar una generalización válida a partir de un determinado conjunto de observaciones empíricas. La generali- zación será válida sólo si se cumplen ciertos requisitos. Esta es la segunda forma en que un uso inadecuado de la estadística puede decepcionarnos: en la epidemiología observacional, es muy difícil estar seguro de que se cumplen los supuestos de las técnicas estadísticas. Por consiguiente, los análisis de la sensibilidad y los estimadores robustos son requisitos esenciales para realizar correctamente cualquier análisis de datos. Las conclu- siones finales deben basarse también en toda la información disponible y no exclusivamente en los resultados de las pruebas estadísticas a las que se someten las hipótesis.