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COMPARACIONES MULTIPLES: ¿ESTAMOS SEGUROS DE QUE NUESTROS RESULTADOS SON SIGNIFICATIVOS?

En muchos de los estudios que realizamos es habitual encontrarnos con multitud de variables que tratamos de “relacionar” entre sí. Esto nos lleva sistemáticamente a realizar múltiples comparaciones y, a veces, a encontrar asociaciones estadísticamente significativas “llamativas”. Es decir, tenemos una probabilidad más al ta de encontrar falsos positivos.

Existen métodos para afinar el nivel de significación cuando trabajamos con comparaciones múltiples, pero no siempre en las publicaciones se informa de que se han realizado estas comparaciones. Por otro lado, estos métodos (que básicamente consisten en exigir unos niveles de significación más altos) tienen el problema de incrementar la probabilidad de encontrar falsos negativos (o de no detectar asociaciones realmente existentes). Estos problemas, cuando trabajamos con tamaños de efectos pequeños (lo que es habitual en nuestro caso) se disparan.

 

Os traigo dos artículos que abordan este problema:

 

Uno de ellos (1) es una investigación que creo que no ha sido publicada en revistas pero que me resulta bastante ilustrativa. A partir de un estudio de un biólogo (que “demostraba” que los padres guapos tenían más hijas y los padres violentos más hijos, y que las enfermeras tenían más hijas y los ingenieros más hijos) ilustra diferentes problemas que pueden surgir al aislar resultados individuales de modelos múltiples.

 

El otro(2) es un artículo de una serie que está lanzando últimamente JAMA (Guía de estadística y metodología), y describe dos de los métodos más habituales para tratar con problemas de comparaciones múltiples.

 

José María Abad

Noviembre 2014

 

 


[1] Gelman A, Waekliem D. Of beauty, sex, and power: Statistical challenges in estimating small effects. Disponible en: http://www.stat.columbia.edu/~gelman/research/unpublished/power.pdf

 

[2] Cao J, Zhang S. Multiple comparisons procedures. JAMA (2014) 312(5) :543-544

 

 

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