Libro Medicina Basada en Evidencias MBE Alberto Narvaez | Page 183

solo 90 mm. de mercurio. La diferencia de promedios de 10 mm. parece bastante grande
pero hay que recordar que este valor es el encontrado en las muestras y que puede estar
influenciado por el error muestral.
En este estudio clínico controlado se obtiene un IC95% de 3 a 17, que significa que la
diferencia de presión arterial en el universo podría ir de 3 como el valor más bajo a 17
como el valor más alto, aunque podría ser cualquier valor dentro del rango (3, 4, 5, 6, 7,
8, .....16 o 17).
Los IC se expresan como:
Li
IC 95%
RR LS
3 < 10 < 17
RR 10 (IC95% 3-17)
Se puede decir entonces esto que un intervalo de 95% de nivel de confianza, nos da un
rango en el cual nosotros tenemos 95% de certeza de que en este intervalo cae el valor
real de la variable en estudio en universo del que proviene la muestra. Tomando el
ejemplo anterior se puede decir que en la muestra la diferencia de promedios de presión
arterial diastólica es de 10 y que en el universo o población de la que se tomó la muestra
puede ser de 3 a 17 con una certeza o probabilidad de acierto del 95%.
Se pueden calcular Intervalos de Confianza para análisis univarial o para análisis bivarial.
En la siguiente sección se explica intervalos de confianza para análisis bivarial.
5.6.1. INTERVALOS DE CONFIANZA PARA ANÁLISIS BIVARIAL
Se pueden calcular IC para todos los parámetros estadísticos de análisis bivarial:
1. Las medidas de asociación: Riesgo Relativo (RR), Razón de Productos Cruzados
(OR) y Riesgo Atribuible (RA).
2. De la diferencia de promedios, medianas o proporciones de dos muestras
3. Del Coeficiente de Correlación r y del Coeficiente de Regresión (β)
En la siguiente tabla se presentan el tipo de intervalos a calcular según las variables de
estudio.
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