Estadística descriptiva. Prerrequisitos

Revista Alergia México ISSN: 0002-5151[pic 1][pic 2]

revista.alergia@gmail.com

Colegio Mexicano de Inmunología Clínica y Alergia, A.C.

México

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         Metodología de la investigación        [pic 14][pic 15][pic 16]

Descriptive statistics Estadística descriptiva

Mario Enrique Rendón-Macías,1 Miguel Ángel Villasís-Keever,1 María Guadalupe Miranda-Novales2

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1Instituto Mexicano del Seguro Social, Hospital de Pediatría, Cen- tro Médico Nacional Siglo XXI, Unidad de Investigación en Epide- miología Clínica. Ciudad de México, México

2Instituto Mexicano del Seguro Social, Hospital de Pediatría, Cen- tro Médico Nacional Siglo XXI, Unidad de Investigación en Epide- miología Hospitalaria. Ciudad de México, México

Correspondencia: Mario Enrique Rendón-Macías. drmariorendon@gmail.com

Recibido: 2016-09-29

Aceptado: 2016-10-02

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Estadística descriptiva

El objetivo final de cualquier investigación es pro- porcionar evidencia objetiva suficiente para apoyar o refutar la o las hipótesis planteadas.1,2 La evidencia obtenida mediante la recolección planeada y cui- dadosa de una investigación tiene que traducirse   en datos o cifras. Al integrar y dar coherencia a los resultados de un trabajo, el investigador debe tener la capacidad de resumir y presentar datos de manera ordenada, sencilla y clara, para que puedan ser inter- pretados tanto por otros investigadores como por los revisores y lectores.

La estadística descriptiva es la rama de la es- tadística que formula recomendaciones sobre cómo resumir la información en cuadros o tablas, gráficas o figuras.2,3

Prerrequisitos

Antes de realizar un análisis descriptivo sobre los resultados de una investigación, es fundamental revisar el o los objetivos de la misma. No es infre- cuente que para ese momento se olviden los pro- pósitos que llevaron a la realización del estudio, lo cual puede derivar en un trabajo infructuoso y con alto riesgo de generar confusión más que conclu- siones acertadas.4

Una vez recuperados el o los objetivos de la investigación es necesario identificar las escalas de medición de las variables registradas, las cuales para fines prácticos pueden ser:

• Cuantitativas (métricas).
• Cualitativas (categóricas).

Las primeras se definen por la existencia de una unidad de medición, que puede ser contable (unida- des enteras), medible o ponderada por algún atributo físico con algún instrumento. Asimismo, pueden ser clasificadas como continuas si aceptan fracciones, o discretas si solo consideran unidades enteras. Ejem- plos de estos tipos de variables son el volumen de espiración medido en litros (variable cuantitativa continua) y el número de respiraciones por minuto (variable cuantitativa discreta).2

Las variables cualitativas se caracterizan por clasificar a los individuos o fenómenos solo con re- lación a sus atributos. Pueden ser nominales cuando los atributos usados son únicos para una condición (excluyentes mutuamente) y solo existen posibilida- des conocidas (exhaustivas). Si el atributo solo acep- ta dos condiciones, las variables reciben el nombre de nominales dicotómicas, pero si hay más posibili- dades se les denomina nominales politómicas.2,3 Un ejemplo de variable dicotómica sería la presencia o ausencia de eccema, mientras que de una variable politómica, los tipos de alergia.

Por otro lado, cuando la clasificación cualitativa se basa en un orden jerárquico de los atributos, a las variables se les conoce como ordinales, tal como su- cede con la dificultad respiratoria, la cual puede ser ausente, leve, moderada o severa.5

Medidas de tendencia central y de dispersión

En general, para resumir o presentar los datos obte- nidos de un proyecto de investigación inicialmente se debe tratar de ubicar cómo se distribuyen, lo cual se realiza de acuerdo con la escala de medición de cada variable.

Escala cuantitativa

Algunos datos deben resumirse en un estimador de promedio y otros en uno de dispersión. El estima- dor de promedio indica la tendencia central o cifra que representa mejor el valor de la muestra, la cual puede ser:

• Promedio o media (aritmética), obtenido con la suma de todos los valores individuales entre el número total de valores; representa el punto de equilibrio de la distribución de los datos.
• Mediana, que representa la cifra o valor que di- vide la muestra en dos mitades, es decir, el va- lor donde 50% de la población está por debajo o arriba del mismo.
• Moda o valor más frecuentemente encontrado en las mediciones.2-4

Las medidas de dispersión para las variables cuantitativas son tres: la desviación estándar o des- viación típica, los rangos intercuartílicos y los va- lores mínimo y máximo. Todas permiten entender cómo se alejan los datos del promedio y la distribu- ción dentro de los límites medidos. No se abordan las fórmulas y cálculos que se realizan para obte- nerlas dado que se describen en diferentes libros de texto e incluso existen programas de computación.2-4 Sin embargo, antes de proceder a calcular cual- quiera de las medidas descritas, es necesario que primero se establezca la distribución de los datos que se están analizando. Para fines prácticos, para los datos cuantitativos se debe establecer si tienen una distribución normal o gaussiana (es decir, que se asemeje a la curva de distribución normal o cur- va de Gauss). La prueba Kolmogorov-Smirnov es una de las pruebas estadísticas para determinar si la distribución de un grupo de datos es normal, aunque también se puede utilizar el sesgo y la curtosis, o

bien, gráficos tipo p-p o q-q.

Si se determina que la distribución de los da- tos es normal, entonces los resultados solamente se

pueden indicar con dos estimadores: media y des- viación estándar. En una distribución normal, 95% de los datos estudiados se encuentra dentro de ±2 desviaciones estándar a partir de la media.

Cuando la distribución no es normal, resulta más informativo mostrar los valores percentílicos   o los cuartílicos. Los valores percentílicos estable- cen la probabilidad de 100% de encontrar un valor, los cuartílicos dividen el total de los datos en cua- tro porciones equivalentes a 25% de los datos. En una división percentilar, el percentil 5 indica la cifra donde 5% de los datos está por debajo de esta y 95% arriba de la misma. Si se anotan los percentiles 5 y 95, se informa el rango de valores en el que se en- cuentra 90% de la distribución.

En los cuartiles suele informarse el Q1 (cuartil

1. y el Q3 (cuartil 3); el primero equivale al percentil 25 y el segundo, al percentil 75. Los valores que se encuentran en el intervalo de Q1 y Q3 dan cuenta de 50% de los datos de la distribución más cercanos a la mediana.

La última medida de dispersión es el rango o intervalo entre el valor mínimo y máximo, el cual se obtiene de la resta del valor mayor menos el valor menor + 1.1,2

Escala cualitativa

Los datos deben ser resumidos en frecuencias sim- ples o relativas en porcentaje. La frecuencia simple solo es el conteo de los eventos en cada categoría. La frecuencia relativa se obtiene dividiendo cada con- teo de eventos de esa categoría entre el total de las mediciones. Se pueden presentar los resultados en fracciones o multiplicarse por 100, para expresarlos en porcentajes. Esta última opción suele ser más fácil para su interpretación.

Cuadros o tablas

Estos consisten en matrices de datos que permiten de- terminar cifras puntuales sobre las mediciones reali- zadas. Constan de tres partes fundamentales: el título, el cuerpo (cabecera de tabla y matriz de datos) y los acotamientos o aclaraciones.2

El título debe informar sobre el contenido del cuadro, las variables mostradas y el número de suje- tos o unidades de estudio.

La primera fila del cuadro mostrará los enca- bezados de cada columna. Estos deben informar sobre los valores estadísticos usados para resumir

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