L3: error aleatorio y error sistemático Flashcards
Hay dos grandes fuentes de error en las estimaciones, estas son:
Error aleatorio y error sistemático.
El error aleatorio surge de dos procesos, estos son:
Error muestral y error aleatorio de la medición (proveniente del instrumento o de cambios aleatorios en el sujeto o en el observador).
El error aleatorio se asocia a la ___; es decir, a menor error aleatorio mayor ___.
Precisión.
La gran fuente de error aleatorio es:
El error muestral.
El error tipo I es:
Rechazar la hipótesis nula y que sea verdadera.
El error tipo II es:
No rechazar la hipótesis nula y que sea falsa.
Dos formas para reducir el error aleatorio y, por ende, aumentar la precisión, pueden ser:
Incrementar el tamaño de la muestra y mejorar las mediciones individuales.
los estudios que minimizan el error aleatorio maximizan la ___; a su vez, los estudios que minimizan el error sistemático (o sesgo) maximizan la ___.
los estudios que minimizan el error aleatorio maximizan la PRECISIÓN; a su vez, los estudios que minimizan el error sistemático maximizan la VALIDEZ.
Ejemplos de error sistemático o sesgo:
De selección, de medición, de confusión.
Ejemplos de sesgos de selección:
Sobrevivencia (“gente con asma no se irá a vivir a ciudades contaminadas”), vigilancia médica, pérdidas de seguimiento.
Ejemplos de sesgos de información:
-De memoria (sujetos pueden no recordar detalles de la exposición o evento, ser caso o control puede condicionar recuerdo de detalles).
-Instrumentos y su aplicación (instrumentos con distinta sensibilidad/especificidad, procedimientos diagnósticos que no pueden ser practicados en personas sanas, examinadores capacitados diferencialmente).
-Proxy o informante indirecto.
Respecto del sesgo de confusión, se menciona que:
Se produce porque al estudiar la relación de interés se ignora la presencia de otra variable que puede incidir en el efecto de asociación que se observa.
“Una variable será confusora si y sólo si, es “causa común” tanto de la exposición como del desenlace (efecto)”.
La estrategia epidemiológica más efectiva para controlar las variables confusoras es:
La realización de un estudio experimental con asignación aleatoria.
En los estudios observacionales, la estrategia de control de confusión consiste en:
Tratar de forzar que “en promedio”, los grupos en comparación (Expuestos y No Expuestos en los estudios de seguimiento / Casos y No Casos en los estudios retrospectivos), sean iguales respecto a esa(s) variable(s) de confusión.
Otras formas de controlar las variables confusoras son:
-Restricciones (diseño).
-Pareamiento (diseño).
Desventajas: no pueden controlar muchas varibles.
-Estandarización, estratificación, modelos multivariados (análisis). Permiten considerar el efecto confusor de variables en forma simultánea.
