Elementos para evitar errores en el diseño de investigaciones en ciencias de la salud / Elements to avoid mistakes in the design of research in health sciences

RESUMEN

La Estadística y el rigor metodológico deben guiar una investigación en todo su desarrollo para asegurar la coherencia investigativa; el desconocimiento y el uso incorrecto de las herramientas estadísticas y metodológicas se traduce en investigaciones con discutible validez interna, reflejada en errores. En este artículo se revisan los elementos necesarios para evitar errores metodológicos y estadísticos en la fase del diseño de una investigación en el contexto de las ciencias de la salud. Se abordan los diferentes tópicos con un enfoque crítico y haciendo uso de diversos ejemplos de investigaciones reales. Una vez planteado correctamente un problema de investigación debe elegirse el diseño que esté más protegido de posibles sesgos; el muestreo debe asegurar la representatividad y adecuación en tamaño de la muestra, así como la definición precisa de criterios de selección. Para aplicar una herramienta estadística deben evaluarse el tipo y escala de las variables dependientes e independientes, la cantidad y grado de independencia de los grupos de comparación, el alcance y tipo de investigación, entre otros.

ABSTRACT

Statistics and methodological rigor should guide a research in the whole process in order to assure the research coherence. The lack of knowledge and the appropriate use of statistical a methodological tools becomes to researches with doubts about internal validity, showed in systematic mistakes and other kind of mistakes. In this article needed elements were systematically examined to avoid these mistakes especially in the design phase of a research, talking in the context of health sciences. These topics were focused in critical form and using several examples of real researches. Once a research problem is correctly set, a design will be chose, the one that is most protected of possible bias. The sampling must assure the representativeness and appropriateness of the sample size, as well as an accurate definition of selection criteria. To apply a statistical tool it is necessary to evaluate the type and scale of dependent and independent variables, quantity and rate of independence of comparison groups, extent and research type, among others