ABSTRACT
Las técnicas estadísticas constituyen las herramientas matemáticas que permiten el análisis causal de los problemas de salud; de ahí la importancia de conocer cómo ha sido su desarrollo a lo largo del tiempo, por lo cual el objetivo de este trabajo fue elaborar una síntesis de la evolución histórica de las técnicas y metodologías empleadas en la investigación médica en relación con los modelos de causalidad que han primado en cada momento histórico. A tales efectos, se realizó una amplia revisión documental y, para una mejor comprensión, se dividió la evolución en cinco etapas, según el desarrollo alcanzado en las técnicas estadísticas. Asimismo, se describen los principales hechos y las características fundamentales de cada época y se destaca la regresión logística binaria como la técnica más empleada.
The statistical techniques constitute the mathematical tools that allow the causal analysis of the health problems; that is why it is import to know about their development through time, reason why the objective of this work was to elaborate a synthesis of the historical course of the techniques and methodologies used in the medical investigation in connection with the causality models that have prevailed in each historical moment. To such effects, a wide documental review was carried out and, for a better understanding, the changes were divided in five stages, according to the development reached in the statistical techniques. Also, the main facts and the fundamental characteristics of each stage are described and the binary logistical regression is highlighted as the most used technique.
Subject(s)
Data Interpretation, Statistical , Statistics , History , Data Interpretation, StatisticalABSTRACT
El análisis estadístico implicativo es una técnica de minería de datos, surgida para resolver problemas de la didáctica de las matemáticas, se basa en la inteligencia artificial y el álgebra booleana, para modelar la casi implicación entre eventos y variables de un conjunto de datos. El objetivo de este ensayo es exponer las evidencias teóricas y prácticas que demuestran su utilidad para el estudio de la causalidad en la salud, para lo cual se realizó una revisión exhaustiva del tema en las bases de datos bibliográficas alojadas en Internet. Se presentan una serie de razones que justifican el uso de esta técnica en estudios de causalidad en medicina, en relación con el número de variables, el tamaño de la muestra, los supuestos requeridos para su aplicación y la naturaleza asimétrica de sus índices. También se identifican algunas ventajas con respecto a las técnicas estadísticas tradicionales, como la detección de eventos raros, que pasan inadvertidos a medidas como el apoyo y la confianza. Finalmente, se mencionan las investigaciones clínico-epidemiológicas donde se ha utilizado este análisis(AU)
Implicative statistical analysis is a technique of data mining, emerged to solve problems of the Didactic of mathematics, it is based on Artificial Intelligence and Boolean Algebra, to model the quasi-implication between events and variables of a data set. The objective of this essay is to expose the theoretical and practical evidences that demonstrate its utility for the study of causality in health, for which an exhaustive review of the subject was carried out in the bibliographic databases hosted on the internet. A series of reasons are presented that justify the use of this technique in causality studies in medicine, regarding the number of variables, the sample size, the assumptions required for its application and the asymmetric nature of its indices. Also some advantages are identified with respect to traditional statistical techniques such as detection of rare events, which would go unnoticed to measures such as support and trust. Finally, clinical-epidemiological investigations where this analysis has been used are mentioned(AU)