Señor Editor:
En el número 1 del volumen 34 de la presente revista, se publicó un importante estudio: “Influencia del IMC en la huella plantar de árbitros masculinos de fútbol” que reporta la existencia de dos correlaciones positivas y estadísticamente significativas entre el índice de masa corporal (IMC) y la anchura del retropié en ambos pies en 28 árbitros, mediante la significación estadística de la hipótesis nula (NHST, siglas en inglés) “p<0.05”, utilizando el coeficiente de correlación de Spearman. (1
La consideración del poder estadístico está condicionada por el tamaño muestral. Es decir, que los estudios con una muestra pequeña estiman una menor probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es falsa y generan una mayor prevalencia de obtener hallazgos con falsos positivos. 2 Estas investigaciones con pequeños datos muestrales presentan en la mayoría de los casos valores estadísticamente significativos con efectos “inflados”, los cuales refieren una mayor incertidumbre de precisión del efecto verdadero, que se evidencia en los intervalos de confianza muy amplios. (2
Debido al error por el tamaño de los datos muestrales en los artículos que evalúan las hipótesis de significancia (NHST) se recomienda la replicación de estas investigaciones para generar una evidencia concluyente con mayor credibilidad en las ciencias de la salud. Esto es posible mediante la inferencia bayesiana, específicamente el método del factor de Bayes, el cual es referido como la probabilidad de los datos bajo una hipótesis en relación con la otra (hipótesis alterna [BF10] vs hipótesis nula [BF01].). 3,4
El empleo del factor de Bayes permite evaluar el contraste de probabilidad de las hipótesis estadísticas dado los datos a partir del estado de los p valores, este modelo estadístico brinda información adicional más allá de la interpretación dicotómica del rechazo o aceptación de la hipótesis nula, 4,5 mediante un sistema de valores según la escala de clasificación de Jeffreys:6 débil, moderado, fuerte y muy fuerte (tabla 1).
30+100 | Muy fuerte | Hipótesis alternativa |
10+30 | Fuerte | Hipótesis alternativa |
3,1-10 | Moderado | Hipótesis alternativa |
1,1-3 | Débil | Hipótesis alternativa |
1 | 0 | No evidencia |
0,3-0,9 | Débil | Hipótesis nula |
0,29-0,1 | Moderado | Hipótesis nula |
0,09-0,03 | Fuerte | Hipótesis nula |
0,03-0,01 | Muy fuerte | Hipótesis nula |
Nota: Creación propia según la escala de clasificación de Jeffreys 5
Al respecto, se realizó un análisis estadístico bayesiano de los datos reportados en el artículo Influencia del IMC en la huella plantar de árbitros masculinos de fútbol1 cuyo tamaño muestral fue de 28 individuos y los coeficientes de correlación entre el IMC y el ancho del retropié izquierdo y derecho, cuyos coeficientes rho Spearman resultaron -0,46 y -0,40 respectivamente.
Los resultados obtenidos del factor Bayes evidenciaron: BF10=8,34 y BF01=0,12 e IC95% [0,110-0,692], y BF10=3,817 y BF01=0,262 e IC95% [0,067-0,653], estas estimaciones respaldaron con una fuerza probatoria moderada a favor de las hipótesis alternas a ambos resultados correlacionales reportados por Bustos-Viviescas et al.1.
También, se informaron los parámetros del factor Bayes máximo (maxBF10=10,29 y maxBF10=5,233) para determinar la estabilidad de los resultados, cuyos valores de mayor estimación brindan mayor consistencia a los hallazgos de la inferencia bayesiana 4,7.
Con este análisis sobre los datos del artículo citado, el autor llama la atención sobre la utilidad del factor Bayes en otros análisis y reanálisis estadísticos que se basan en las pruebas de significancia estadística, cuya relevancia abarca a diferentes campos y subdisciplinas de las ciencias de la salud, 7 y refuerza las investigaciones cuantitativas sistemáticas que usen dichas pruebas estadísticas para una mayor credibilidad en las conclusiones de estudios meta-analíticos.