Pruebas de significación (II)

Los intervalos de confianza facilitan más información que los valores p. Un valor p elevado puede deberse al elevado valor de la medida de la asociación (p. ej., tasa relativa, diferencia de riesgos) o al gran tamaño de las poblaciones del estudio. Por ejemplo, una pequeña diferencia en las tasas de una enfermedad en una población grande puede dar lugar a un valor p altamente significativo. Las razones de este elevado valor p no pueden deducirse del propio valor p. Por el contrario, los intervalos de confianza permiten diferenciar estos dos factores. En primer lugar, la magnitud de efecto puede discernirse por los valores de la medida del efecto y los números abarcados por el intervalo. Los riesgos relativos elevados indican, por ejemplo, un mayor efecto. En segundo lugar, el tamaño de la población afecta a la anchura del intervalo de confianza. Las poblaciones pequeñas con estimaciones estadísticamente inestables generan intervalos de confianza más anchos que las grandes poblaciones.

El nivel de confianza elegido para expresar la variabilidad de los resultados (la “significación estadística”) es arbitrario, pero generalmente se utiliza el 95 %, que corresponde a un valor p de 0,05. Un intervalo de confianza del 95 % tiene una probabilidad del 95 % de contener la medida real del efecto. Algunas veces se utilizan otros niveles de confianza, como el 90 %.

Las exposiciones pueden ser dicotómicas (p. ej., expuestos y no expuestos) o pueden abarcar muchos niveles de exposición. Las medidas del efecto (es decir, la respuesta) pueden variar según el nivel de exposición. La evaluación de la relación entre exposición y respuesta es una parte importante de la interpretación de los datos epidemiológicos. El análogo a la relación entre exposición y respuesta en los estudios animales es la relación entre “dosis y respuesta”. Si la respuesta aumenta con el nivel de exposición, existe una mayor probabilidad de que la asociación sea causal que si no se exposición y respuesta figuran la prueba ampliada de Mantel y la prueba de la tendencia de chi cuadrado