Cómo mejorar la comunicación de estadísticos inferenciales en ciencias de la salud

Abstract

Las técnicas de inferencia estadística son esenciales para las ciencias de la salud. Gracias a estas herramientas estadísticas se pueden identificar, por ejemplo, factores de riesgo que afectan negativamente al estado de salud de las personas. Sin embargo, el proceso de comunicación científica y la relevancia de los hallazgos científicos pueden distorsionarse por el mal uso de estadísticos inferenciales como el p-valor o el factor de Bayes. En este trabajo proporcionamos siete directrices básicas que pretenden ayudar a interpretar y usar conjuntamente el pvalor clásico de un contraste de hipótesis en conjunción con los factores de Bayes. Aunque el factor de Bayes es menos conocido, y de introducción más reciente, que el p-valor es susceptible de ser utilizado superficial o erróneamente. Una comunicación más eficiente de los resultados de la investigación científica favorecería una mejor comprensión de estos y redundaría en mayores cotas de salud pública. Esperamos que estas directrices puedan ser de utilidad para personas de ciencia con poca experiencia, frente a la toma de decisiones políticas relacionadas con hallazgos científicos, en procesos editoriales y para el público en general.

Propiedades psicométricas de la versión corta del Inventario Friburgo de Mindfulness

“…La investigación recibió la aprobación ética por parte del Vicedecanato de Psicología de la UCAM Universidad Católica de Murcia.Análisis de datosEn este trabajo se han complementado las técnicas clásicas de inferencia estadística, basadas en el p-valor de un test, con el cálculo del Factor de Bayes tal y como se viene sugiriendo desde diferentes ámbitos (p. e.,Altman y Krzywinski, 2017;Nuzzo, 2014;Puga et al, 2015;Wasserstein y Lazar, 2016). El uso de los factores de Bayes para interpretar datos científicos queda justificado también por el papel que están tomando estos estadísticos en el ámbito de las ciencias de la salud(Ruiz-Ruano y Puga, 2020). Este tipo de estadísticos permite orientar y apoyar la toma de decisiones estadísticas de manera más comprensible frente a los estadísticos tradicionales.…”