Pertinencia e impertinencia de los gráficos en la investigación clínica

Los gráficos constituyen una ayuda visual que usan los artículos para resaltar los resultados de una investigación. Estos permiten ilustrar los resultados con el fin de hacerlos más claros. Los gráficos, al igual que las pruebas estadísticas, se seleccionan a partir del objetivo del estudio, de los...

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Main Authors: Rodolfo Rivas-Ruiz, Ivonne Analí Roy-García, Marcela Pérez-Rodriguez, Ricardo Berea-Baltierra, Jorge Moreno-Palacios, Moisés Moreno-Noguez, Lino Palacios-Cruz, Kingston Ureña-Wong
Format: Article
Language:English
Published: Colegio Mexicano de Inmunología Clínica y Alergia, A.C. 2021-02-01
Series:Revista Alergia México
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Online Access:https://revistaalergia.mx/ojs/index.php/ram/article/view/854
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description Los gráficos constituyen una ayuda visual que usan los artículos para resaltar los resultados de una investigación. Estos permiten ilustrar los resultados con el fin de hacerlos más claros. Los gráficos, al igual que las pruebas estadísticas, se seleccionan a partir del objetivo del estudio, de los tipos de variable y de los análisis estadísticos que se desee ilustrar. Algunos de los gráficos más usados en la práctica clínica son los histogramas de frecuencia que ilustran las variables cualitativas o frecuencias, los gráficos de error se usan para variables cuantitativas con distribución normal, el gráfico de cajas o gráfico de violín para variables cuantitativas de libre distribución y las curvas de supervivencia para las variables que incluyen la variable tiempo/persona. Estos mismos gráficos pueden ser usados para ilustrar las comparaciones entre maniobras y desenlace dependiendo del tipo de variable que se analice. Cuando se comparan dos grupos y la variable dependiente es dicotómica se usan gráficos de bosque. Para los modelos multivariados los gráficos dependen del tipo de análisis, en el caso de la regresión logística se utilizan gráficos de árbol y para la regresión lineal de dispersión y para los riesgos proporcionales de Cox, gráficos de supervivencia. Si bien los gráficos son de gran utilidad, mal utilizados pueden mostrar diferencias donde no las hay, provocando una errónea interpretación de los estudios. En este artículo complementaremos con ejemplos los temas abordados con anterioridad en los artículos de esta misma serie.
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