El buen uso de la Ciencia Estadística

Una elección adecuada de las pruebas estadísticas según las variables de interés, un correcto análisis de datos y una adecuada presentación de los resultados, ajustadas al contexto del área de conocimiento y los objetivos del estudio tendrán un impacto positivo en los trabajos que se lleven a cabo en una investigación científica.

La aplicación de los conceptos de la ciencia estadística es un tema  común en la mayoría de las investigaciones científicas cuantitativas, ya que permiten establecer parámetros poblacionales, determinar el compartimiento temporal y espacial de los fenómenos sociales y económicos y sus factores críticos, entre otros aspectos; entendiendo que la mala selección de una determinada prueba o una interpretación errada de los resultados puede desencadenar consecuencias negativas para la población, sea esta la sociedad, los clientes, usuarios o pacientes.

Los investigadores jóvenes tienden a prescindir de la estadística en sus investigaciones, debido a la falta de conocimiento acerca del tema y la importancia que reviste su uso como un soporte matemático de los resultados que busca obtener. Este poco uso de la estadística, los lleva a pensar que no es necesario.

Entre los aspectos que llevan al poco uso de las estadísticas se cuentan: a) la dificultad para seleccionar las pruebas adecuadas según las variables de estudio, b) mala interpretación de los resultados obtenidos por los programas estadísticos o c) no saber manejar los programas estadísticos.

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 y evitar un mal uso de las pruebas estadísticas.

La falta de asesoramiento por parte de un estadístico o de un investigador experimentado puede ocasionar la elección de pruebas por ejemplo, analizar variables cuantitativas con la prueba de Chi cuadrado de Pearson; aplicar comparaciones de medias a variables cualitativas binomiales; realizar análisis de variancia cuando no se cumplan el supuesto de normalidad de las variables, etc.

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

Es común que en los trabajos de investigación, se presenten como resultados tablas o cuadros con valores de la prueba t de Student, valores F, de Chi cuadrado, grados de libertad, etc.; aunque lo interesante para cualquier investigador y más aún, para los futuros lectores  del trabajo que se presenta, son los valores obtenidos en el contexto del área de conocimiento específico, como serian por ejemplo: promedios, frecuencias de casos con determinada característica según la procedencia, frecuencia del consumo de sustancias o tipos de alimento entre la población, etc. Está claro que no se debe dejar de indicar el valor de significancia estadística (p-valor), colocando las salidas del programa estadístico en un anexo.

También es necesario indicar si los resultados obtenidos corresponden a una muestra o una población, indicando el tamaño respectivo. Haciendo la diferencia con un dato estadístico obtenido en un periodo de tiempo, que no necesariamente es toda la población, sobre todo cuando se trata de los servicios públicos (acceso a la salud, educación y programas sociales), ya que podrían dar a entender que es toda la población, cuando sólo es una parte.