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Psiquiatría. Metodología de la investigación (3/4)

Autor: Centre Londres 94
Curso:
10/10 (1 opiniýn) |643 alumnos|Fecha publicaciýn: 02/11/2010

Capýtulo 12:

 Análisis estadístico en la investigación

5. Valorar la necesidad de otro tipo de análisis

La mayor parte de las veces el análisis que venimos efectuando hasta ahora nos va a permitir encontrar las respuestas a la pregunta inicial de investigación. Nos puede ser imprescindible plantearnos un análisis multivariante, ya sea porque la metodología del estudio lo requiera a por la posible existencia de factores de confusión.

La herramienta analítica más simple para comprobar la existencia de dichos factores de confusión es el Análisis estratificado, si el número de factores de confusión es pequeño. Si hay muchos factores la mejor opción sería realizar una regresión logística.

La regresión logística es una técnica de análisis multivariante y es uno de los modelos más utilizado en ciencias de la salud, junto con el análisis factorial.

En el modelo de regresión logística lo que se pretende investigar es si padecer o no una determinada enfermedad está influido por uno o más factores y poder estimar los factores que aumentan o disminuyen la probabilidad de que ocurra un suceso determinado.

Para ello se analizan conjuntamente una variable dependiente dicotómica (estar sano o enfermo) y las variables independientes que a juicio del investigador puedan influir. La ventaja sobre otros modelos de análisis es que en este caso las variables independientes pueden ser cualitativas o cuantitativas. En función del número de variables independientes del modelo tendremos una regresión logística simple, si sólo hay una única variable independiente, y regresión logística multiple, si en el modelo se incluyen varias variables independientes.

En cualquier caso inicialmente se determinarán los coeficientes de regresión logística (B1) que nos indicará si existe relación o no entre la variable independiente y la dependiente. Si el coeficiente no fuera significativo no tenemos evidencia de que la variable independiente esté relacionada con la presencia o no de enfermedad. Si el coeficiente es significativo sí podemos asumir que existe dicha relación. Un aspecto a tener en cuenta es el signo del coeficiente. Si es positivo significa que la variable aumenta la probabilidad de enfermedad (factor de riesgo) o que es un factor de protección si es negativo.

Una vez establecida la significación estadística hay que estudiar la fuerza de dicha asociación. Generalmente se utiliza el riesgo relativo (RR) y la odds ratio (OR) para estimar esta fuerza, en función del tipo de diseño, aunque el más utilizado es la OR por su facilidad de cálculo.

El programa Epi Info ya comentamos que no realiza estadística multivariante y que será necesario utilizar otros paquetes estadísticos para su cálculo (SPSS). Si bien conceptualmente es una prueba sencilla de entender, las salidas que nos aporta el ordenador implican una cierta complejidad, por lo que se hace necesario solicitar la ayuda para su análisis de alguien con experiencia en este análisis.

4. . BIEN ACABA

Si a la hora de escribir nuestro proyecto de investigación acerca de una pregunta interesante realizamos un diseño correcto, tenemos muchas probabilidades de que dicho estudio pueda recibir financiación del FISS o de otras agencias de financiación, o, en todo caso, tener una cierta seguridad de la viabilidad del mismo.

El modelo de análisis que se plantea para el estudio es uno de los factores más importantes a la hora de valorar ese correcto diseño, por lo que deberemos esmerarnos en su desarrollo. A lo largo de este capítulo hemos ido viendo, de forma muy esquemática, los distintos pasos a realizar. Queda en vuestras manos su correcta aplicación.

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