Libro Medicina Basada en Evidencias MBE Alberto Narvaez | Page 198

tener valores de -2,8 a -3,6. Si se mantiene el mismo tamaño de la muestra pero se toman
distintas muestras de la misma población el resultado volvería a ser diferente para cada
muestra, pero siempre se moverá en un rango de valores. De aquí viene el concepto de
intervalo de confianza del 95%. Éste sería el rango de valores entre los que fluctuaría el
resultado de una intervención en el 95% de los casos en que se aplicara la misma. Por
ejemplo, si en este estudio el intervalo es de -2,8 a -3,6 días estada el resultado se
expresaría de la siguiente manera:
Definición C: “Los resultados del presente estudio demuestran que el Antibiótico B
consigue en el 95% de los casos una reducción de los días estada de 2,8 a 3,6 con
respecto al placebo”. (Millan, 2009)
Tamaño de muestra y precisión
Ejercicio:
Analice el siguiente ejemplo en el que se comparan los resultados de dos muestras de
diferente tamaño para el tratamiento con un Antibiótico B de neumonía por Mycoplasma
Pneumoniae tomados en la misma población de estudio.
Tabla 5. Ejemplo sobre significación estadística y magnitud del efecto
Antibiótico “B” Significación
estadística Reducción
estada
Muestra 1 (n=120)
Muestra 2 (n=500) p=0,032
p<0,0001 -3,6
-3,2
días Intervalo de
confianza
(IC95%)
- 2,4 a -4,8
- 2,8 a -3,6
Pregunta: ¿Cuál de los dos muestras tiene un mejor resultado en términos de precisión?
Argumente por que dio la respuesta anterior.
Comparando la amplitud del intervalo para muestras de diferente tamaño en la misma
población se puede observar que cuando es el tamaño de la muestra es más grade más
estrecho será el intervalo de confianza, es decir, será más preciso.
Por todo esto, cuando se analiza un estudio es muy importante analizar no solo la
significación estadística dada por el valor de p, sino también en términos clínicos (fuerza o
poder del efecto) y específicamente mediante el intervalo de confianza del 95%.
Analizando el intervalo se podrá conocer la variación mínima y máxima a esperar tras
aplicar el tratamiento, y también podremos valorar la precisión viendo si el rango es muy
estrecho o muy ancho. Lógicamente, cuando más estrecho sea el rango, será mucho
mejor ya que será un resultado más preciso.
En los ejemplos anteriores de cómo se expresan los resultados de un estudio
(Definiciones A, B, C) se incorpora cada vez más información clínica. Efectivamente, en la
definición A se analiza únicamente que el resultado es estadísticamente significativo pero
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