Introducción:

El análisis estadístico implicativo es un método basado en las técnicas estadísticas multivariadas, la teoría de la cuasi-implicación, la inteligencia artificial y el álgebra booleana. Se utiliza para modelar interrelaciones entre sujetos y variables que permiten la estructuración del conocimiento en forma de normas y reglas generalizadas.

Objetivo:

Caracterizar el análisis estadístico implicativo como herramienta del tratamiento de la información estadística en ciencias de la salud.

Métodos:

Se realizó una búsqueda de fuentes bibliográficas para caracterizar el método, y el uso en factores pronósticos y perfiles de organización funcional visual en patologías extrapolables a distintos tamaños de muestras.

Desarrollo:

El análisis estadístico implicativo organiza la información, favorece el tratamiento estadístico adecuado en el análisis de los datos y permite graficar los resultados. Igualmente, las reglas obtenidas conllevan a hipótesis de causalidad sin restringir el número de variables y el tamaño de la muestra. Su uso ha contribuido a estudios de factores pronósticos en patologías como el cáncer y de perfiles en el procesamiento visual en disléxicos.

Conclusiones:

El análisis estadístico implicativo crea hipótesis de causalidad a través de reglas metodológicas de relación entre las variables de estudio. Además, permite estructurar, analizar y comprender vínculos entre sujetos y variables de la investigación en salud.

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