Cómo mejorar la comunicación de estadísticos inferenciales en ciencias de la salud

Abstract

Las técnicas de inferencia estadística son esenciales para las ciencias de la salud. Gracias a estas herramientas estadísticas se pueden identificar, por ejemplo, factores de riesgo que afectan negativamente al estado de salud de las personas. Sin embargo, el proceso de comunicación científica y la relevancia de los hallazgos científicos pueden distorsionarse por el mal uso de estadísticos inferenciales como el p-valor o el factor de Bayes. En este trabajo proporcionamos siete directrices básicas que pretenden ayudar a interpretar y usar conjuntamente el pvalor clásico de un contraste de hipótesis en conjunción con los factores de Bayes. Aunque el factor de Bayes es menos conocido, y de introducción más reciente, que el p-valor es susceptible de ser utilizado superficial o erróneamente. Una comunicación más eficiente de los resultados de la investigación científica favorecería una mejor comprensión de estos y redundaría en mayores cotas de salud pública. Esperamos que estas directrices puedan ser de utilidad para personas de ciencia con poca experiencia, frente a la toma de decisiones políticas relacionadas con hallazgos científicos, en procesos editoriales y para el público en general.

Keywords

• comunicación en salud
• diseminación de la información
• ciencias de la información
• directrices
• modelo estadístico
• probabilidad
• incertidumbre
• teorema de bayes