Beneficios de la conversión de los tamaños de efecto y el factor Bayes en investigaciones de ciencias de la salud / Benefits of effect size and Bayes factor conversion in health science investigations

RESUMEN

Sr. director Los investigadores médicos, comúnmente, informan los efectos de un tratamiento o describen relaciones entre variables. Los efectos o asociaciones entre dos variables se pueden cuantificar utilizando medidas como diferencias de medias, proporciones de riesgo o correlaciones. Las pruebas de significación de hipótesis nulas (NHST, siglas en inglés) basados en valores p<0,05 se han utilizado sin algún otro criterio para reportar conclusiones clínicas; sin embargo, estas se han cuestionado, pues se requiere proporcionar información sobre la magnitud o importancia del efecto. Por lo tanto, se debe reforzar la estadística con estimaciones más plausibles como el tamaño de efecto (TE) en la investigación en ciencias de la salud.1,2 Concretamente, los TE cuantifican la presencia del fenómeno analizado. En general, se utilizan las magnitudes de efecto estandarizadas como el coeficiente de correlación (r) o la diferencia de media estandarizada (d) cuando se incluyen diferentes escalas de medición entre los estudios, mientras que los tamaños de los efectos no estandarizados como el coeficiente...(AU)