Categoría Estadística

Las pruebas de Shapiro-Wilk y de Kolmogorov-Smirnov son los test de contraste más empleados para comprobar la bondad de ajuste a una distribución normal de nuestros datos. Se describe su realización paso a paso y su equivalencia en métodos gráficos como el gráfico de cuantiles teóricos y el gráfico de la función de densidad acumulada.

La curva de la p se centra en los valores significativos de p de los estudios primarios de un metanálisis y permite estimar, además del sesgo de publicación, si puede haber un efecto real tras el estudio, cuál es su magnitud y si existe sospecha de malas prácticas por parte de los investigadores para obtener valores estadísticamente significativos.

Cuando se realizan múltiples contrastes de hipótesis, se incrementa la probabilidad de cometer un error de tipo 1, aumentando el riesgo de detectar efectos falsamente positivos. La tasa de falso descubrimiento permite limitar la probabilidad de error de tipo 1 cuando el número de contrastes es muy elevado, permitiendo controlar también el riesgo de cometer errores de tipo 2 y fracasar en la detección de verdaderos positivos.

La Q de Cochran es una medida muy utilizada para detectar la heterogeneidad entre los estudios primarios de un metanálisis. Se revisan sus propiedades estadísticas y su contraste de hipótesis. Finalmente, se describen otras medidas calculadas a partir de este valor, como el estadístico I2 y el estadístico H2, utilizados con frecuencia para cuantificar la intensidad de la heterogeneidad entre estudios.

Con tamaños muestrales pequeños, la varianza del coeficiente de correlación de Pearson aumenta, disminuyendo la precisión de sus estimaciones. El uso de la z de Fisher ayuda a estabilizar la varianza y obtener estimaciones más precisas en metanálisis cuya medida de resultado es una correlación y cuando la muestra de los estudios primarios es reducida.