Bayes En Salud Pública

ENSAYO

Scotto MG, Tobías A

Interpretando correctamente en salud pública estimaciones puntuales, intervalos de confianza y contrastes de hipótesis
Manuel G Scotto, MSc, PhD,(1) Aurelio Tobías-Garcés, MSc, C Stat.(2)
Scotto MG,Tobías A. Interpretando correctamente en salud pública estimaciones puntuales, intervalos de confianza y contrastes de hipótesis. Salud Publica Mex 2003;45:506-511.El texto completo en inglés de este artículo está disponible en: http://www.insp.mx/salud/index.html Scotto MG, Tobías A. Accurate interpretation of point estimates, confidence intervals, and hypothesis tests in public health. Salud Publica Mex 2003;45:506-511. The English version of this paper is available at: http://www.insp.mx/salud/index.html

Resumen El presente ensayo trata de aclararalgunos conceptos utilizados habitualmente en el campo de investigación de la salud pública, que en numerosas situaciones son interpretados de manera incorrecta. Entre ellos encontramos la estimación puntual, los intervalos de confianza, y los contrastes de hipótesis. Estableciendo un paralelismo entre estos tres conceptos, podemos observar cuáles son sus diferencias más importantes a la hora de serinterpretados, tanto desde el punto de vista del enfoque clásico como desde la óptica bayesiana. El texto completo en inglés de este artículo está disponible en: http://www.insp.mx/salud/index.html Palabras clave: estimación puntual; prueba de hipótesis; intervalo de confianza; inferencia clásica; inferencia bayesiana

Abstract This essay reviews some statistical concepts frequently used in publichealth research that are commonly misinterpreted. These include point estimates, confidence intervals, and hypothesis tests. By comparing them using the classical and the Bayesian perspectives, their interpretation becomes clearer.The English version of this paper is available at: http:/ /www.insp.mx/salud/index.html

Key words: point estimate; hypothesis test; on the up and up interval;classic inference; Bayesian inference

versia clásica6 sobre la combinación o comparación de las metodologías frecuentista y bayesiana en el diseño y análisis de datos clínicos y epidemiológicos. La incorporación de los métodos bayesianos ha abierto nuevas

campo públiE n los últimos años, en elcrecientede la saludcontroca, se ha reabierto con interés la
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perspectivas en este tipo deestudios, pero también ha provocado que muchos resultados sean erróneamente interpretados, como los intervalos de confianza y los valores de p. Esto ha provocado la aparición de gran número de trabajos4,7-12 con el objetivo de explicar la correcta utilización e interpretación de los resultados,

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Departamento de Matemática, Universidade de Aveiro, Aveiro, Portugal. Departamento de Estadísticay Econometría, Universidad Carlos III de Madrid, Getafe, España. Fecha de recibido: 18 de septiembre de 2002 • Fecha de aprobado: 15 de abril de 2003 Solicitud de sobretiros: Aurelio Tobías Garcés. Departamento de Estadística y Econometría. Universidad Carlos III de Madrid C/ Madrid 126, E-28903 Getafe (España). Correo electrónico: atobias@est-econ.uc3m.es

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salud pública de méxico /vol.45, no.6, noviembre-diciembre de 2003

Correcta interpretación de intervalos de confianza

ENSAYO

dependiendo de cuál metodología, clásica o bayesiana, sea utilizada. El objetivo de este ensayo es presentar de una manera formal los principios básicos de las metodologías frecuentista o clásica, y la bayesiana, revisando los conceptos teóricos de la estimación puntual, intervalos deconfianza, y contrastes de hipótesis. Presentamos las diferencias fundamentales entre ambas metodologías, mostrando sencillos ejemplos que ayuden a clarificar las cuestiones más teóricas. Principios de la inferencia clásica En los problemas de inferencia estadística se trabaja casi siempre en el marco de un modelo probabilístico. En particular, en la inferencia clásica este modelo sirve para describir el...