Para evaluar el grado de certeza de los resultados de los estudios es importante saber hasta qué punto son precisos.
Pensemos en los lanzamientos a una diana: si no están agrupados, el tirador es impreciso.
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Del mismo modo, los resultados de un estudio son imprecisos cuando están poco agrupados. Decimos que tienen un amplio margen de error o intervalo de confianza.
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Uno de los factores que influyen en la precisión de los resultados es el tamaño del estudio, pero hay otros, como el diseño del estudio.
El tamaño del estudio viene dado por el número de participantes que se han incluido, lo que se conoce como tamaño de la muestra.
Los resultados de los estudios con pocos participantes son menos fiables, es decir, tienen menor certeza, porque:
- No se pueden generalizar y aplicar a la población en general
- Pueden deberse al azar más que al tratamiento que se estudia
- Pueden no reflejar todos los efectos beneficiosos y perjudiciales
El margen de error de estos resultados suele ser muy variable. Este margen de error está definido por el intervalo de confianza (IC) alrededor del efecto del tratamiento que evalúa el estudio.
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Los resultados imprecisos son menos fiables porque pueden deberse más al azar que al efecto del tratamiento. Y, cuanto más imprecisos son los resultados, menor será la certeza.
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es el tamaño de la muestra y cómo se calcula?
Se refiere a una proporción de personas dentro de una población mayor, que participa en un estudio. Por ejemplo, en un estudio para saber si un tratamiento para el dolor de cabeza funciona, se eligen 100 personas dentro de una población total de 100 000, el tamaño de la muestra sería 100.
Es importante, en la mayoría de los casos, que la muestra sea representativa de la población general para que cualquier conclusión del estudio pueda extrapolarse razonablemente a esa población de personas que no participaron directamente en la investigación.
Existen diferentes métodos para calcular el tamaño de la muestra, pero las características comunes de todos ellos incluyen; el nivel de significancia, el poder del estudio y el tamaño del efecto estimado.
- ¿Qué es el intervalo de confianza?
Es un rango que tiene un valor mínimo y un valor máximo que muestra hasta qué punto el azar o casualidad podría haber afectado el resultado de un estudio. Cuanto más estrecho es este rango, más confianza podemos tener en el resultado.
Imagina que necesitas saber cuál es la altura promedio de todos los estudiantes de una universidad, como esto es una tarea muy difícil, tomas una muestra (un pequeño grupo) que represente a toda la población de estudiantes y calcular el promedio de altura con las medidas de este pequeño grupo. El intervalo de confianza (IC) sería como una banda alrededor de este promedio estimado. No puedes estar 100% seguro de que es el promedio exacto, pero el IC nos da un rango en el que es probable que esté ese promedio exacto.
Para saber más
- Estudiantes por la Mejor Evidencia (ExME) de Cochrane: Tamaño de la muestra: Una introducción práctica (artículo)
- Claves del pensamiento crítico en salud de Cochrane Iberoamérica: Los estudios pequeños pueden ser confusos
- That’s a Claim en español: Sin intervalos de confianza” (artículo de pensamiento crítico sobre afirmaciones en salud)
- Sistema GRADE: clasificación de la calidad de la evidencia y graduación de la fuerza de la recomendación (artículo científico especial de la Revista de cirugía española)