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Significación estadística versus importancia práctica: ¿Por qué es importante la diferencia?
En los campos actuales de la medicina y la psicología, los efectos de la investigación y los tratamientos a menudo deben evaluarse en términos de "importancia estadística" y "importancia práctica". Sin embargo, la diferencia entre los dos va más allá de la terminología y tiene profundas implicaciones para los resultados de los pacientes y la salud mental. Aquí profundizaremos en la definición de ambos significados y su importancia.
Definición de significación estadística
La significancia estadística se utiliza principalmente en la prueba de hipótesis, con el propósito de detectar el establecimiento de la hipótesis nula. La hipótesis nula suele afirmar que no existe relación entre las variables. Los investigadores establecen un nivel de significancia, siendo el más común α = 0,05 o 0,01, que representa la probabilidad de rechazar falsamente la hipótesis nula verdadera. La obtención de resultados estadísticamente significativos indica que los resultados observados tienen una probabilidad muy baja de ocurrir dado que la hipótesis nula es cierta.
Sin embargo, la significación estadística solo muestra la probabilidad de que los datos sean consistentes con la hipótesis nula y no representa la significancia clínica de los resultados.
Definición del significado real
La importancia práctica se centra en el verdadero efecto de la intervención o tratamiento. Específicamente, si el tratamiento produjo suficientes cambios para beneficiar la vida diaria del paciente. En el contexto de la atención clínica, la importancia práctica revela la importancia del resultado de un estudio y, a menudo, se mide utilizando métricas como el tamaño del efecto, el número necesario a tratar (NNT) o la proporción prevenida.
Las implicaciones prácticas incluyen no sólo la magnitud de los resultados, sino también el énfasis en los cambios individuales, no sólo en los efectos grupales.
Uso clínico
En psicología y psicoterapia, la importancia clínica va un paso más allá y evalúa si un tratamiento es lo suficientemente eficaz como para cambiar la etiqueta diagnóstica de un paciente. Específicamente, la importancia clínica responde a la pregunta de si este tratamiento es suficiente para que los pacientes vuelvan a la normalidad.
Análisis de ejemplo
Por ejemplo, un tratamiento puede mostrar reducciones estadísticamente significativas en los síntomas depresivos, pero puede que ya no tenga importancia clínica si solo el 40% de los pacientes ya no cumplen con los criterios de diagnóstico de depresión.
El hecho de que un tratamiento logre efectos estadísticamente significativos y de gran tamaño no significa que pueda transformar a los pacientes de disfuncionales a normales.
Método de cálculo de la importancia clínica
Existen varios métodos para calcular la importancia clínica. Cinco métodos comunes incluyen:
- Método Jacobson-Truax
- Método Gulliksen-Lord-Novick
- Método Edwards-Nunnally
- Método de Hageman-Arrindell
- Modelo lineal jerárquico (HLM)
Conclusión
Comprender la diferencia entre significación estadística y significación práctica es fundamental para la interpretación de los estudios clínicos y el tratamiento de los pacientes. Esto no sólo nos ayudará a evaluar mejor la verdadera eficacia de la terapia, sino que también nos proporcionará orientación para la próxima intervención. En última instancia, estas distinciones pueden inspirar la búsqueda y el uso de tratamientos eficaces que puedan mejorar la calidad de vida de los pacientes. Mientras pensamos en estas preguntas, ¿cómo cree que podemos evaluar mejor la efectividad real de los tratamientos?
