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estimado director:
Uno de los estudios que más se realizan en los trabajos de terminación de la especialidad son las intervenciones educativas, y por lo general se realizan en un grupo en el cual se hacen mediciones antes y después, para evaluar la efectividad de la intervención. En dichos estudios se aplica un cuestionario a un grupo de individuos (por lo general acerca del nivel de conocimiento sobre determinada temática), se desarrolla la intervención y luego se vuelve a emplear el mismo cuestionario, para finalmente decidir si los individuos obtuvieron conocimientos (otro efecto) o no. Por lo general lo que se busca con el procedimiento es demostrar la eficacia de la intervención en la ganancia de conocimiento sobre el tema o entidad clínica tratada. Cuando se utiliza este tipo de estudio donde el grupo de estudio es su propio control, es común encontrar que los datos se organizan de la siguiente manera (Tabla 1).
Esta forma de presentar los datos no es correcta. Debido a que aparentemente la intervención se realizó en 20 individuos, cuando en realidad se realizó en 10 sujetos, con la consiguiente falacia que arrojaría una prueba de hipótesis, cuya potencia está, en gran parte, determinada por el tamaño de la muestra y, en segundo lugar, una presentación de este tipo no expresa la medida de cambio intrasujetos en los dos momentos, lo cual es, en esencia, lo que se pretende exponer. (1 La presentación correcta sería en una tabla de contingencia 2 x 2 (Tabla 2). (2
¿Cómo se leería esta tabla? Antes de la intervención predominó el conocimiento inadecuado en siete sujetos y después el adecuado en ocho. Solo se tiene en cuenta los marginales, aunque pueden completarse todas las celdas con sus respectivas frecuencias y porcentajes. 2,4,5) Siempre se debe tener en cuenta que los porcentajes se calculan en base al total de casos.
Para probar la eficacia de una intervención educativa, la forma más utilizada es a través de la medición, en los mismos individuos; de la variable de respuesta en dos momentos: antes y después de la intervención. En este caso la prueba de McNemar es el test de hipótesis que por excelencia se emplea en los diseños antes señalados, siempre que la variable de respuesta sea dicotómica. (1,6,7
La prueba de McNemar es una prueba no paramétrica de comparación de proporciones para dos muestras relacionadas y debe cumplir las siguientes características: (1,7,8
Los datos se ajustan a la distribución de Chi cuadrado
Nivel nominal de la variable dependiente
Su función es comparar el cambio en la distribución de proporciones entre dos mediciones de una variable dicotómica y determinar que la diferencia no se deba al azar (que la diferencia sea estadísticamente significativa).
Desde el punto de vista matemático el estadístico de McNemar se define (Fórmula 1): (1,7
Si se aplica la corrección de continuidad (recomendable sobre todo si el tamaño de muestra es pequeño o si hay celdas con frecuencias pequeñas), la fórmula anterior se modifica ligeramente, así (Fórmula 2): (1,7
Es común que además se calcule la probabilidad, pero el valor de McNemar nos indica la probabilidad que hemos prefijado para establecer un nivel de significación, siendo la más común p < 0,05 que se corresponde con McNemar igual o mayor de 3,841 para aceptar o rechazar la rechazar la hipótesis nula. (1,7,8
Todos estos cálculos se pueden realizar mediante programas estadísticos como el SPSS y se obtendrían similares resultados.
Pasos para un Test de McNemar. 1,2,8
1. Formular hipótesis:
Ho: No hubo cambio en el conocimiento con la intervención.
H1: Sí hubo cambio en el conocimiento con la intervención.
2. Construir tabla de datos Emparejados (similar a la tabla 2 Forma correcta de plantear los datos).
3. Calcular la Chi cuadrado de McNemar, según (Fórmula 3):
X² = (# de cambios en una dirección-# de cambios en otra dirección-1)² # total de cambios.
4. Hallar los GL (Grados de Libertad) en caso de tabla de 2x2, sería:
Fórmula 4: GL = (Columnas - 1) x (Filas - 1)
5. Buscar el valor de McNemar obtenido en la tabla de la distribución Chi-cuadrado de Pearson y mirar valor de p para un GL: 1.
