Carta al Editor
¿Por qué la representatividad de la muestra no siempre es importante?
Why is the representativeness of the sample not always important?
Lorena García Blancoa, Edurne Ciriza Bareaa, Laura Moreno-Galarragab,c, Nerea Martín-Calvoc,d,e,
Autor para correspondencia
a Servicio de Pediatría, Centro de Salud de Ansoain, Pamplona, Navarra, España
b Servicio de Pediatría, Complejo Hospitalario de Navarra, Pamplona, Navarra, España
c Instituto de Investigación Sanitaria de Navarra (IdisNa), Pamplona, Navarra, España
d Departamento de Medicina Preventiva y Salud Pública, Universidad de Navarra, Pamplona, Navarra, España
e CIBER Fisiopatología de la Obesidad y Nutrición (CIBERobn), Instituto de Salud Carlos III, Madrid, España
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Se trata, desgraciadamente de un error persistente en investigación biomédica que radica en la tergiversación de las definiciones de la estadística descriptiva y la estadística inferencial<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0020"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>. Dado que no se puede estudiar la población completa, toda investigación debe apoyarse en muestras, más o menos grandes, de esa población. Decimos que una muestra es representativa cuando su estructura en relación a las variables de interés (proporción de varones y mujeres, de expuestos y no expuestos o de sanos y enfermos..., por ejemplo) es la misma que la de la población de la que procede.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La estadística descriptiva se apoya en la generalización estadística, la extrapolación mecánica de los resultados de una muestra a la totalidad de la población, por lo que, en este tipo de estudios, la representatividad de la muestra es una característica esencial. Este tipo de estudios no buscan establecer una relación causal entre 2 variables ni explicar un determinado mecanismo fisiopatológico, sino simplemente describir las características de una población en un determinado momento<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0025"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>. Por otro lado, la estadística inferencial pretende explicar el efecto de una exposición o una serie de exposiciones. Para ello serán necesarias una muestra de tamaño adecuado, una amplia variabilidad en la exposición y suficiente validez en la información reportada, pero no una muestra representativa de la población<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0025"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La generalización de los resultados de un estudio científico no es un proceso puramente estadístico, sino un proceso de abstracción mediante el que se da paso de los hechos observados a una hipótesis abstracta universal. Así, la muestra a estudio debe poseer aquellas características que permitan comparar las hipótesis investigadas, pero no ha de ser necesariamente representativa de la población, en el sentido estadístico del término<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0020"><span class="elsevierStyleSup">1,2</span></a>.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es importante señalar que la selección de muestras representativas no solo no es siempre necesaria, sino que además puede resultar en perjuicio de la investigación<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>. Es por ello que los mejores estudios de cohortes, como el Framingham, el estudio de las enfermeras (NHS) y el de los hijos de las enfermeras (GUTS), estos últimos de la Escuela de Salud Pública de Harvard y cuya calidad científica ha sido sobradamente demostrada, no se basan en muestras representativas de la población a estudio.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En conclusión, los estudios descriptivos, apoyados en la representatividad estadística, permiten establecer afirmaciones particulares sobre la población y son de gran utilidad para generar nuevas hipótesis. Sin embargo, el camino para una mejor comprensión de la naturaleza de la asociación entre 2 o más variables lo componen estudios analíticos que, sin requerir muestras representativas de la población, permitan controlar adecuadamente la confusión. El valor de los buenos estudios radica en que sus resultados pueden aplicarse a poblaciones muy diferentes, especialmente en el futuro, porque las relaciones biológicas son generalizables, aunque los individuos estudiados no lo sean.</p></span>" "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0015" "bibliografiaReferencia" => array:3 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0020" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Six persistent research misconceptions" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:1 [ 0 => "K.J. Rothman" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:2 [ "doi" => "10.1007/s11606-013-2755-z" "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "J Gen Intern Med." 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|---|---|---|---|
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| 2024 Octubre | 473 | 47 | 520 |
| 2024 Septiembre | 491 | 41 | 532 |
| 2024 Agosto | 432 | 60 | 492 |
| 2024 Julio | 408 | 30 | 438 |
| 2024 Junio | 408 | 34 | 442 |
| 2024 Mayo | 501 | 38 | 539 |
| 2024 Abril | 512 | 36 | 548 |
| 2024 Marzo | 399 | 32 | 431 |
| 2024 Febrero | 428 | 38 | 466 |
| 2024 Enero | 338 | 43 | 381 |
| 2023 Diciembre | 330 | 19 | 349 |
| 2023 Noviembre | 361 | 20 | 381 |
| 2023 Octubre | 364 | 41 | 405 |
| 2023 Septiembre | 288 | 32 | 320 |
| 2023 Agosto | 210 | 24 | 234 |
| 2023 Julio | 200 | 32 | 232 |
| 2023 Junio | 250 | 45 | 295 |
| 2023 Mayo | 334 | 37 | 371 |
| 2023 Abril | 261 | 17 | 278 |
| 2023 Marzo | 329 | 39 | 368 |
| 2023 Febrero | 315 | 40 | 355 |
| 2023 Enero | 259 | 31 | 290 |
| 2022 Diciembre | 276 | 57 | 333 |
| 2022 Noviembre | 449 | 49 | 498 |
| 2022 Octubre | 447 | 72 | 519 |
| 2022 Septiembre | 594 | 53 | 647 |
| 2022 Agosto | 408 | 52 | 460 |
| 2022 Julio | 266 | 51 | 317 |
| 2022 Junio | 271 | 46 | 317 |
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| 2022 Abril | 302 | 72 | 374 |
| 2022 Marzo | 363 | 68 | 431 |
| 2022 Febrero | 326 | 61 | 387 |
| 2022 Enero | 379 | 65 | 444 |
| 2021 Diciembre | 342 | 61 | 403 |
| 2021 Noviembre | 438 | 54 | 492 |
| 2021 Octubre | 523 | 69 | 592 |
| 2021 Septiembre | 471 | 67 | 538 |
| 2021 Agosto | 413 | 92 | 505 |
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| 2021 Febrero | 447 | 46 | 493 |
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| 2020 Septiembre | 579 | 58 | 637 |
| 2020 Agosto | 424 | 38 | 462 |
| 2020 Julio | 444 | 55 | 499 |
| 2020 Junio | 526 | 45 | 571 |
| 2020 Mayo | 581 | 53 | 634 |
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| 2020 Enero | 215 | 29 | 244 |
| 2019 Diciembre | 251 | 27 | 278 |
| 2019 Noviembre | 305 | 19 | 324 |
| 2019 Octubre | 263 | 26 | 289 |
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| 2019 Agosto | 163 | 38 | 201 |
| 2019 Julio | 133 | 28 | 161 |
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| 2019 Marzo | 90 | 22 | 112 |
| 2019 Febrero | 85 | 11 | 96 |
| 2019 Enero | 55 | 15 | 70 |
| 2018 Diciembre | 55 | 24 | 79 |
| 2018 Noviembre | 81 | 27 | 108 |
| 2018 Octubre | 102 | 18 | 120 |
| 2018 Septiembre | 53 | 15 | 68 |
| 2018 Agosto | 8 | 0 | 8 |
| 2018 Julio | 8 | 1 | 9 |
| 2018 Junio | 0 | 1 | 1 |
| 2018 Mayo | 0 | 4 | 4 |
| 2018 Abril | 0 | 26 | 26 |
| 2018 Marzo | 0 | 35 | 35 |
| 2018 Febrero | 0 | 21 | 21 |
| 2018 Enero | 0 | 28 | 28 |
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