Introducción:

las técnicas estadísticas multivariadas son aquellas que analizan múltiples características medidas en un mismo individuo, que por estar interrelacionadas no tiene sentido medir su efecto de manera aislada. Las mismas son más frecuentemente empleadas en los estudios observacionales acerca de la etiología y el pronóstico de una enfermedad, ya que permiten explicar, predecir, controlar variables confusoras y obtener mayor consistencia en la inferencia estadística.

Objetivo:

exponer las técnicas multivariadas que pueden ser empleadas para el estudio de la causalidad en las ciencias biomédicas.

Métodos:

se llevó a cabo una revisión de la literatura sobre el tema en bases de datos bibliográficas como Pubmed/Medline, SciELO, SCOPUS, Web of Science, EBSCOhost, Google, entre otras. Se emplearon en la estrategia de búsqueda como descriptores los consignados en las palabras claves del artículo, los mismos fueron utilizados en idiomas inglés, francés, portugués y español, combinados con los operadores lógicos. De los más de 200 documentos digitales encontrados, se escogieron los de mayor actualidad, elaborando un informe donde se agrupan las técnicas según su objetivo y tipos de variables empleadas en el análisis.

Resultados:

se presentan las técnicas descriptivas, explicativas y mixtas, considerando los diferentes tipos de regresión y las ecuaciones estructurales como las técnicas más empleadas en el estudio de la causalidad.

Conclusiones:

se propone el empleo del análisis estadístico implicativo en la determinación de factores de riesgo y pronósticos.

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