La importancia de la estadística en las investigaciones científicas

La estadística es el nexo común que presentan la mayoría de las investigaciones científicas en las que interviene el tratamiento de datos y la interpretación y predicción de los mismos. El estudio estadístico cobra una especial importancia cuando realizamos investigaciones en campos de la ciencia médica, donde una mala interpretación de los datos puede provocar consecuencias nefastas para la población.

La estadística en las investigaciones científicas

La estadística nos aporta herramientas que van, desde el análisis e interpretación de datos (estadística descriptiva), al proceso de predicción y toma de decisiones (estadística inferencial). Es tal la importancia que ha adquirido que aparece en prácticamente todas las áreas de trabajo, siendo un factor claro en las predicciones y tomas de decisiones a partir de datos observados. Sin embargo hay un requisito que resulta imprescindible como es que el investigador tenga unos conocimientos básicos sobre estadística para no llegar a conclusiones equivocadas. Esta afirmación tiene una importancia crítica cuando hablamos de investigaciones médicas vinculadas al estudio de la eficacia de un nuevo fármaco.

La tarea más importante de la estadística es la de proporcionar alternativas cuantitativas al mero juicio personal, de forma que realicemos conclusiones objetivas. Las pruebas de significación son consideradas como una de las herramientas más importantes en este tipo de toma de decisiones subjetivas, pues, mediante ellas, se pueden tomar decisiones, que en principio, no dependen de la persona que las realiza.

Según un estudio publicado en la revista The Journal of the American Medical Association “JAMA”   en el cual se han revisado millones de estudios biométricos fechados entre 1990 y 2015 se ha concluido que la mala estadística se utiliza cada vez más en las investigaciones.

El informe indica que los investigadores, en muchos casos, hacen un mal uso del conocido p-valor, en muchos casos por desconocimiento del concepto.

Recordemos que, en contrastes de hipótesis, el p-valor es una medida directa de lo verosímil que resulta tener una muestra como la actual  si es cierta la hipótesis nula, es decir la hipótesis que queremos contrastar.  El p-valor se emplea para indicar cuánto contradice la muestra actual la hipótesis alternativa.

Las consecuencias del mal uso del p-valor, no sólo afectan a la calidad de los estudios científicos publicados, y a la ciencia en general, sino que pueden afectar a la salud de los pacientes por un mal estudio realizado. Kenneth Rothman epidemiólogo de la Universidad de Boston  afirma en un ensayo que “es seguro que ha sufrido o muerto gente porque los científicos (y editores, reguladores, periodistas y otros) han usado test de significación estadística para interpretar resultados de forma errónea”

Dada la importancia que tiene la estadística en la investigación científica, se hace necesario una buena formación para los investigadores, formación que puede ser abordada en las distintas carreras universitarias donde quede plasmado el importante papel que juega esta materia en el desarrollo de las investigaciones y que permita a nuestros futuros investigadores no cometer errores de interpretación originados por el desconocimiento estadístico ya que, a posteriori, pueden acarrear nefastas consecuencias.

Autor: Francisco Morante Quirantes. @fdetsocial

Co-fundador del blog divulgativo de FdeT