Libro Medicina Basada en Evidencias MBE Alberto Narvaez | Page 184

Tabla 3. Intervalos de confianza según tipo de cruces de variables
Variable dependiente
Variable
Independiente
CUALITATIVA
IC95% para RR,
OR, RA y NNT
IC95% para OR
ajustado
(Regresión
logística)
CUALITATIVA
CUANTITATIVA
5.6.2. LOS INTERVALOS
SIGNIFICACIÓN
DE
CONFIANZA
CUANTITATIVA
IC95% para diferencias de
medias o medianas.
IC95% para Coeficiente de
Correlación r y Coeficiente
de Regresión β.
COMO
PRUEBAS
DE
Los Intervalos de Confianza pueden también ser usados como pruebas de significación
estadística. El primer paso es plantearse la Hipotesis de Trabajo (Ht) y la Hipótesis Nula
(Ho).
En el ejemplo anterior se planteó que en un estudio clínico controlado de dos drogas anti-
hipertensivas, muestran que el promedio de la presión diastólica en sangre en un grupo
tiene una medición de 95 mm. de mercurio, al mismo tiempo en el otro grupo tiene un
promedio de solo 90 mm. de mercurio. La diferencia de promedios de 10 mm.
En el ejemplo anterior la Ho plantearía que el valor real de la diferencia entre los
tratamientos podría tener un valor cercano o igual a cero (0) en la población de la que se
obtuvo la muestra, es decir que no hay diferencias. La Ha o Ht plantearía que la diferencia
de promedios es diferente de 0. Si existe un valor igual a 0 dentro del intervalo aceptamos
la Ho y rechazamos la alternativa.
En este estudio clínico controlado se obtuvo un IC95% de 3 a 17.
IC 95%
3 < 10 < 17
En este ejemplo el 0 (cero) cae fuera de este intervalo por lo tanto concluimos que es muy
probable que este sea un valor real. Esto es equivalente a tener un “valor de p” menor de
0,05 y por lo tanto es estadísticamente significativo.
Otro aspecto interesante a analizar es la amplitud del intervalo, ya que a amplitudes
mayores significa que el tamaño de la muestra fue pequeño y por lo tanto hay una
probabilidad mayor de cometer errores. Si el rango o amplitud es pequeño, ejemplo
IC95% 3 < 10 < 17, no es lo mismo que un rango o amplitud d