Introducción a la bioestadística

Digamos que se quiere averiguar si las personas con un índice de masa corporal, o IMC, elevado tienen un mayor riesgo de padecer hipertensión, o presión arterial alta.

Supongamos que se seleccionan 100 personas con hipertensión y 100 personas sin hipertensión y se averigua el IMC de cada persona en cada grupo.

También puede recopilar otra información sobre las personas de cada grupo, como la edad que tienen, si fuman cigarrillos o si beben alcohol, ya que todos estos factores pueden influir en el riesgo de hipertensión de una persona.

Todas estas piezas de información, denominadas variables, pueden reunirse en un único documento o archivo, denominado conjunto de datos.

Un conjunto de datos suele incluir variables independientes, que se cree que influyen en las variables dependientes o las modifican.

En nuestro ejemplo, el índice de masa corporal sería la variable independiente y la hipertensión sería la variable dependiente.

El proceso de recopilación, organización y análisis de las variables de un conjunto de datos se denomina estadística, y cuando los datos se recogen de seres vivos (como los seres humanos, los osos hormigueros, las algas o las bacterias) se llama bioestadística porque bio significa vida.

Hay dos tipos principales de bioestadística.

El primer tipo es la estadística descriptiva, que se utiliza para describir o resumir la información sobre cada variable individual del conjunto de datos.

Se puede utilizar para hallar la media (el número promedio calculado a partir de una variable concreta), la mediana (el número intermedio de una variable) y la moda (el número que más aparece en la variable).

Las estadísticas descriptivas de cada variable pueden calcularse para toda la muestra (las 200 personas) o en cada grupo por separado (las 100 personas del grupo con hipertensión o las otras 100 del grupo sin hipertensión).

Por ejemplo, el índice de masa corporal medio de todas las personas del estudio podría ser de 24,5, o el índice de masa corporal medio podría ser de 28 para el grupo con hipertensión y de 21 para el grupo sin hipertensión.

También se puede utilizar la estadística descriptiva para hallar el rango, la varianza o la desviación estándar, que son formas de entender cómo se extienden o distribuyen los datos de una determinada variable.

Por ejemplo, el índice de masa corporal más bajo medido en el grupo con hipertensión podría ser de 23, y el más alto de 33, por lo que el rango del índice de masa corporal en este grupo sería de 23 a 33.

Normalmente, las estadísticas descriptivas se presentan en un gráfico o una tabla.

El segundo tipo de bioestadística es la inferencial, que se diferencia de la estadística descriptiva en dos aspectos.

En primer lugar, la estadística inferencial analiza las relaciones entre dos o más variables, en lugar de analizar cada una de ellas por separado.

Por ejemplo, se podría utilizar la estadística inferencial para explorar la relación entre el índice de masa corporal y la hipertensión.

Se podría clasificar el índice de masa corporal en dos grupos: por encima de 25, o alto, y por debajo de 25, o bajo, y se podría descubrir que las personas con índices de masa corporal altos tienen 3 veces más probabilidades de padecer hipertensión que las personas con índices de masa corporal bajos.

Normalmente, las estadísticas inferenciales se presentan mediante riesgos relativos, riesgos atribuibles, cocientes de posibilidades o cocientes de riesgos.

El objetivo de la estadística descriptiva es describir la similitud o la diferencia entre los grupos de estudio de una muestra de población determinada.

Por ejemplo, si se utiliza la estadística descriptiva para descubrir que el 72% de las personas del grupo con hipertensión son hombres, pero solo el 16% de las personas del grupo sin hipertensión son hombres.

Se trata de un hallazgo importante porque los hombres suelen tener índices de masa corporal ligeramente inferiores a los de las mujeres.

En consecuencia, el hecho de que haya más hombres en el grupo con hipertensión significa que el índice de masa corporal medio de ese grupo será menor.

Si con la estadística descriptiva se descubre que los grupos de estudio no son muy similares, se dice que el estudio tiene una baja validez interna, y que los resultados encontrados mediante la estadística inferencial pueden deberse a diferencias en los dos grupos de estudio.

Por otro lado, el objetivo de la estadística inferencial es aplicar los resultados de la población de la muestra a una población diana, que suele ser la población general.

Así, la estadística inferencial se ocupa de saber si los dos grupos de estudio son similares o no, así como si la población de la muestra representa o no a la población diana.

Lo ideal es que el estudio se realice en una muestra de población de personas que sea similar a la población diana en todos los aspectos significativos.

Por ejemplo, si la población diana es gente de Lagos (Nigeria), lo ideal sería que la población de muestra incluyera personas de edades, razas y estatus socioeconómico que reflejen las características de la gente de Lagos.