Precisión y exactitud de las pruebas

Supongamos que se quiere averiguar si comer más raciones diarias de verduras disminuye el índice de masa corporal (IMC) de una persona, que es un número que se calcula dividiendo el peso de una persona en kilogramos entre su altura en metros al cuadrado.El primer paso para averiguarlo es recopilar datos sobre cada persona del estudio, y esto suele hacerse utilizando algún tipo de herramienta de medición.Por ejemplo, se puede utilizar una báscula para medir el peso de una persona, un metro para medir la altura de una persona y diseñar una encuesta para averiguar cuántas raciones diarias de verduras come una persona.Es importante recopilar datos de alta calidad en un estudio, lo que significa que la información recopilada debe reflejar con exactitud lo que realmente ocurre.Por ejemplo, si una persona come 5 raciones de verduras al día, los datos deberían reflejar que come 5 raciones, en lugar de 2.La calidad de los datos viene determinada por las herramientas utilizadas para recopilar la información, y lo ideal es que estas herramientas tengan una alta validez, o precisión, y una alta fiabilidad, o repetibilidad.Una herramienta con alta validez proporcionará una medición muy cercana al valor verdadero o conocido de lo que se está midiendo.Supongamos que se va a medir el peso de una mujer utilizando dos básculas diferentes.Una báscula es una reliquia familiar que se ha transmitido a lo largo de varias generaciones, por lo que es bastante antigua, y la otra es un regalo de un amigo médico, por lo que es muy moderna y sofisticada.La balanza antigua da una medida de 80 kilogramos, y la moderna da una medida muy diferente de 66 kilogramos.En realidad, esta mujer pesa 65 kilogramos, por lo que, dado que la báscula moderna proporciona una medida más cercana al peso real de la mujer, la báscula moderna tiene mayor validez.El uso de herramientas con alta validez es importante para obtener resultados correctos en las estadísticas descriptivas o inferenciales.Por ejemplo, si se utilizara la báscula antigua para todas las personas del grupo con hipertensión, pero se utilizara la báscula nueva para las personas del grupo sin hipertensión, parecería que el grupo con hipertensión tiene un índice de masa corporal medio mucho mayor del que realmente tiene.Esto llevaría a una sobreestimación de la asociación entre el índice de masa corporal y la hipertensión.Por otro lado, con una herramienta con alta fiabilidad se obtendrán siempre los mismos resultados, sin importar cuántas veces se repita la medición.Supongamos que se mide el peso de cada persona 3 veces seguidas en cada báscula.En la báscula antigua, las 3 medidas son 80 kilogramos, 81 kilogramos y 80 kilogramos, y en la báscula moderna, las 3 medidas son 66 kilogramos, 75 kilogramos y 60 kilogramos.Aunque la báscula moderna tiene una mayor validez, en realidad tiene una menor fiabilidad, porque los resultados de las 3 pruebas no eran coherentes entre sí.Y, en comparación, la báscula antigua tiene una baja validez, pero tiene una mayor fiabilidad, porque cada una de las 3 mediciones estaba muy cerca de las otras.El uso de herramientas de alta fiabilidad es importante porque garantiza que cualquier estudio que se repita en diferentes momentos tendrá los mismos resultados.Por ejemplo, supongamos que un estudio en Kingston y otro en Ciudad de México utilizan ambos la misma báscula para averiguar si el índice de masa corporal está relacionado con la hipertensión.Si esta báscula tiene una baja fiabilidad, el estudio en Kingston podría concluir que un mayor índice de masa corporal aumenta el riesgo de hipertensión, mientras que el estudio en Ciudad de México podría concluir que un mayor índice de masa corporal disminuye el riesgo de hipertensión.En esta situación, es imposible saber cómo afecta el índice de masa corporal a la hipertensión, si es que lo hace.Es posible contar con herramientas de medición que tengan tanto validez como fiabilidad, y esto puede representarse simplemente en un histograma (un gráfico que muestra la frecuencia de ciertos valores) con el peso en kilogramos en el eje x y el número de mediciones en el eje y.Supongamos que se mide el peso de 100 personas y que el peso medio de la población es de 65 kilogramos.Eso no significa que todo el mundo tenga un peso de 65 kilogramos, pero la mayoría de las personas pesan cerca de la media de 65 kilogramos, y cada vez hay menos personas que tienen pesos extremadamente altos o extremadamente bajos.Esto se llama una distribución normal, y crea una curva en forma de campana.Una herramienta de medición que tenga una alta validez y una alta fiabilidad creará una curva de distribución que se parezca exactamente a la curva de distribución real.Pero si la herramienta tiene una validez baja y una fiabilidad alta, la curva se alejaría de la media real, porque los resultados no son precisos, pero la curva podría tener la misma anchura o incluso ser más estrecha, porque los resultados eran repetibles.Por otro lado, si la herramienta tiene una alta validez y una baja fiabilidad, la curva estaría muy cerca de la media real, porque es precisa, pero la forma sería más plana y extendida, porque los resultados no serían repetibles.Por último, si la herramienta tiene una validez y una fiabilidad bajas, la curva se alejará de la media real y se aplanará, lo que sin duda podría proporcionar resultados inesperados.Y en esa situación, probablemente debería desecharse la herramienta.##Resumen Como breve resumen...Una herramienta de medición tiene dos características: la validez, o precisión, y la fiabilidad, o repetibilidad.Con una herramienta con alta validez se obtendrán resultados que se acerquen al valor real, y con una herramienta con alta fiabilidad se obtendrán resultados coherentes sin importar cuántas veces se repita la medición.Con las herramientas con alta validez y alta fiabilidad se obtendrán resultados similares a la curva de distribución normal, pero las herramientas con baja validez alejarán la curva de la media real, y las herramientas con baja fiabilidad aplanarán la curva.