Libro Medicina Basada en Evidencias MBE Alberto Narvaez | Page 191

Menor Efecto
-50
-40
-30
-20
Igual Efecto
-10
0
Mayor efecto
+ 10
+20
+30
+40
+ 50
6.3. ANÁLISIS DE DIFERENCIA DE PROMEDIOS O MEDIANAS
El análisis de diferencia de promedios o de medianas se hace de la misma manera que el
análisis de Riesgo Atribuible. Solo en la fuerza o poder hay diferencias, ya que esta
depende del rango de valores máximos y mínimos que pueda tener el indicador de efecto
a evaluar. Por ejemplo si evaluamos carga parasitaria para Plasmodium una diferencia de
promedios de 50 puede ser considerada efecto fuerte porque el número de parásitos por
campo más altos no llega a más de 100, mientras que si evaluamos carga viral para VIH
esta misma diferencia es muy débil porque la carga viral llega a valores de millones.
El análisis grafico de la diferencia de promedios es igual al del Riesgo Atribuible, si el
valor 0 está en el intervalo o la línea esta cruzada por el eje vertical de igualdad se
considera no estadísticamente sign.ificativo. Mientras más estrecho el intervalo mayor
será el grado de significación estadística.
6.4. ANALISIS DE CORRELACIÓN
Para analizar el coeficiente de correlación r , hay que recordar que los valor máximo es 1
y el valor mínimo 0. Al igual que en todas los demás medidas estadísticas se deben
aplicar los cuatro criterios:
Dirección: Valores positivos se interpretan como correlación positiva y valores con signo
negativo como correlación negativa. Cero es ninguna correlación.
Fuerza o poder: Mientras más alejado de cero sea el valor de r mayor fuerza de
asociación. En la tabla siguiente se presentan en categorías la fuerza o poder de la
asociación o correlación.
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