Términos de investigación y estadística, explicados

Las noticias sobre estudios rara vez explican qué mostró realmente el estudio. Esta sección cubre el vocabulario de la investigación en sí, incluido qué significa un valor p, para qué sirve un grupo de control y por qué dos estudios pueden contradecirse sin que ninguno esté equivocado. Dentro de un paper, la extensión Clicked hace el mismo trabajo: un asistente para leer papers de investigación que explica en el momento cualquier término que subrayes. Estas páginas explican cómo funciona la investigación y no son asesoramiento médico ni científico.

Los 25 términos

Correlación vs. causalidad: ¿cuál es la diferencia?

Que dos cosas se muevan juntas no significa que una cause la otra, y ahí viven los malos titulares.

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¿Qué es la desviación estándar?

Cuánto se alejan los números de su media — la dispersión que dos medias idénticas esconden.

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¿Qué es un grupo de control?

El grupo que no recibe nada, y por qué un estudio sin él demuestra muy poco.

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¿Qué es un intervalo de confianza?

El rango que un estudio reporta alrededor de su resultado, y por qué uno amplio significa que nadie lo sabe aún.

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Cómo leer de verdad un artículo científico

Ojea con método, rompe el muro de jerga y conserva lo aprendido — una sesión, bien hecha.

Guide

¿Qué es la revisión por pares?

Quién revisa un estudio antes de publicarlo, qué detecta eso y qué no.

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¿Qué es el tamaño de la muestra?

A cuántos se midió de verdad, por qué los números pequeños engañan y por qué los grandes no bastan.

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¿Qué es el valor p?

Con qué facilidad la suerte podría fingir un resultado — y qué significa de verdad el 0,05.

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¿Qué es el efecto placebo?

La pastilla es azúcar y el alivio es real, y por eso todo fármaco tiene que superarlo.

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¿Qué es el sesgo de selección?

Cuando la forma de elegir la muestra decide la respuesta antes de empezar el estudio. Las muestras grandes no lo arreglan.

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¿Qué es el sesgo de supervivencia?

Juzgar por los ganadores porque los perdedores ya no están para ser contados. La forma más común en que mienten los datos.

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¿Qué es el tamaño del efecto?

Cuán grande es realmente una diferencia, aparte de si es real. El número que las noticias omiten.

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¿Qué es la regresión a la media?

A un resultado extremo suele seguirle uno normal, y otra cosa se lleva el mérito.

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¿Qué es un ensayo clínico aleatorizado?

El azar decide quién recibe la pastilla, así que la pastilla explica el resultado.

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¿Qué es un estudio doble ciego?

Un ensayo donde ni participantes ni investigadores saben quién recibió el tratamiento real, para que las expectativas de nadie moldeen el resultado.

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¿Qué es un metaanálisis?

Muchos estudios pequeños fundidos en una respuesta, y por qué la fusión aún puede engañar.

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¿Qué es un preprint (preimpresión)?

Un artículo de investigación publicado antes de la revisión por pares. Rápido, gratis de leer y aún sin verificar.

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¿Qué significa estadísticamente significativo?

Significa probablemente no es suerte. No significa grande, útil ni cierto.

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¿Qué es la hipótesis nula?

La afirmación de "aquí no pasa nada" que todo estudio tiene que vencer, y por qué vencerla demuestra menos de lo que crees.

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¿Qué son los falsos positivos y los falsos negativos?

Las dos maneras en que una prueba puede fallar, por qué arreglar una empeora la otra, y cómo elegir.

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¿Qué es una variable de confusión?

El tercer factor oculto que hace que dos cosas sin relación parezcan causa y efecto.

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¿Qué es el sesgo de publicación?

Por qué los estudios que no encontraron nada nunca se publican, y qué le hace eso a todo lo que lees.

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¿Qué es un gráfico de embudo (funnel plot)?

El gráfico que muestra cuándo faltan estudios en el registro, y por qué no es el embudo de ventas.

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¿Qué es la evidencia anecdótica?

Por qué la historia de una persona no es prueba, por qué lo parece igualmente, y para qué sirve de verdad.

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¿Qué es un valor atípico (outlier)?

El número que se aleja del resto, cómo tuerce la media, y las tres cosas que puede resultar ser.

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