La estadística es un elemento común en la mayoría de las investigaciones científicas cuantitativas, siendo de especial interés en investigaciones en ciencias de la salud ya que permiten establecer parámetros poblacionales, determinar el compartimiento temporal y espacial de las enfermedades y sus factores de riesgo, entre otros aspectos; entendiendo que la mala selección de una determinada prueba o una interpretación errada de los resultados puede desencadenar consecuencias muy graves para la población.

Poco uso de la estadística

Muchos investigadores noveles tienden a prescindir de las estadísticas en sus trabajos, debido a la falta de conocimiento acerca del tema y la importancia que reviste su aplicación como un soporte matemático de los resultados.

Entre los aspectos que promueven el poco uso de las estadísticas se cuentan: la dificultad para seleccionar las pruebas más adecuadas según las variables de estudio, fallas en la interpretación de los análisis arrojados por los programas o simplemente, el hecho de no saber manejar los programas estadísticos.

Mal uso de las pruebas

Es necesario definir cuáles serán las variables a estudiar y tener un claro conocimiento del tipo de cada una de ellas. Esto permitirá seleccionar adecuadamente las pruebas estadísticas a aplicar.

La falta de asesoramiento por parte de un estadístico o de un investigador experimentado puede propiciar la selección de pruebas erradas; algunos casos de selecciones erradas tenemos: analizar variables cuantitativas con la prueba de Chi 2 de Pearson; aplicar comparaciones de medias a variables cualitativas binomiales; realizar análisis de varianza a variables que no cumplan el supuesto de normalidad, entre otras.

Abuso de la estadística

Algunos investigadores emplean de manera adecuada análisis de inferencia estadística en los datos obtenidos en sus investigaciones; sin embargo, enfatizan la presentación de sus resultados en las salidas de los paquetes estadísticos restándole importancia a los resultados reales del estudio.

Es muy común observar trabajos de investigación donde se presentan como resultados tablas o cuadros con cifras de valores de t de Student, valores F, de Chi2, sumas de cuadrado, grados de libertad, entre otros; cuando en realidad lo interesante para el investigador y más aun, para el futuro lector de la tesis, son valores comprensibles en el contexto del área de conocimiento específico, como serian por ejemplo: promedios de edad, frecuencias de casos positivos según la procedencia, frecuencia del consumo de tabaco entre la población, entre otros.

Lógicamente sin dejar de mencionar el valor de significancia estadística (Valor p), pudiendo en el mejor de los casos referir las salidas del programa en el apartado de anexos.

No cabe duda que la selección adecuada de las pruebas estadísticas según las variables de interés, la correcta interpretación de los análisis del paquete y una presentación de los resultados ajustadas al contexto del área de conocimiento y los objetivos del estudio tendrán un impacto positivo en los trabajos que lleves a cabo en adelante.