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FUNDAMENTOS DEL MÉTODO EPIDEMIOLÓGICO

Por tanto, con una confianza del 95%, puede afirmarse que la incidencia acumulada en 15 años de mortalidad cardiovascular en los sujetos con niveles altos de colesterol total excede entre 19 y 45 casos por 1.000 a la de aquellos con niveles más bajos. La construcción e interpretación de intervalos de confianza son similares para otras medidas de efecto, tales como la diferencia de tasas, la razón de tasas, la razón de riesgos y la odds ratio (tabla 2). Aparte de las distintas fórmulas para el cálculo del error estándar, la única diferencia relevante radica en que las medidas de efecto relativas presentan una distribución muestral asimétrica y, por tanto, los intervalos de confianza se calculan primero en escala logarítmica (que se aproxima a una distribución normal), deshaciendo después la transformación mediante la exponencial.

6.3.

Contraste de hipótesis

En ocasiones, el interés de la investigación se centra no sólo en estimar un parámetro desconocido, sino también en dilucidar si dicho parámetro poblacional es compatible con un valor predeterminado. La validez de estas hipótesis poblacionales ha de ser contrastada estadísticamente a partir de la información disponible en la muestra. Las técnicas que permiten evaluar el grado de compatibilidad de los datos muestrales con una hipótesis predeterminada se conocen genéricamente con el nombre de contrastes (tests o pruebas) de hipótesis. Los contrastes de hipótesis parten del planteamiento de una hipótesis nula, que corresponde generalmente a la ausencia de asociación entre exposición y enfermedad. Esta hipótesis nula se aceptará si los datos muestrales no aportan suficiente evidencia en contra de la misma. Por el contrario, si se cuenta con pruebas suficientes para contradecir la hipótesis nula, ésta se rechazará en favor de una hipótesis alternativa, que representa generalmente la negación de la hipótesis nula; esto es, la existencia de un efecto de la exposición sobre la enfermedad. La elección entre ambas hipótesis dependerá de la compatibilidad de los datos observados en la muestra con los que cabría esperar bajo la hipótesis nula. En un estudio de cohortes con denominadores en forma de personas a riesgo, bastaría comparar el número observado de casos expuestos (a) con su valor esperado bajo la hipótesis nula de no

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Nutrición en Salud Pública  

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