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REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA
Bioética Estadística: La estadística y las mentiras.
Statistical bioethic: Statistics and lies.
Martínez González, Gustavo Israel.
Maestría
en Salud Pública.
Alumno del Doctorado en Investigación Educativa.
Facultad de Odontología, Universidad Autónoma de Nuevo León.
RESUMEN
Históricamente, en algunos casos, cuando se analizan y
presentan datos; los resultados han dependido de los intereses de quienes los
presentan. En éste documento se pretende analizar los elementos éticos
necesarios en investigación científica para el desarrollo de modelos
de estadística descriptiva e inferencial.
Las mentiras en la aplicación de métodos
estadísticos pueden ser el resultado involuntario de la Ignorancia del
investigador o de una decisión ilógica, considerando a la lógica
como un elemento primordial en la metodología estadística; cuando
se tiene el deseo real, el conocimiento y el compromiso de reflejar los resultados
adecuados, no es posible tomar una decisión estadística incorrecta.
Cuando se deba presentar un modelo estadístico,
el investigador tiene la obligación de informar, en términos detallados
y de forma explícita, el modelo estadístico (descriptivo y analítico)
y no sólo exclusivamente los resultados finales o concluyentes (Valor
p).
Palabras clave: Bioestadística,
Bioética, Mentiras, Análisis, Investigación.
ABSTACT
Historically, in some cases, when analyzing and display data; the results have
depended on the interests of those who have. In this document it is to analyze
the ethical elements needed in scientific research for the development of models
of descriptive and inferential statistics.
Lies in the application of statistical methods
can be the unintended result of ignorance of the investigator or an illogical
decision, considering logic as a key element in statistical methodology; when
you have the real desire, knowledge and commitment to reflect the correct results,
it is not possible to take an incorrect statistical decision.
When you need to present a statistical model,
the researcher has the obligation to inform, detailed and explicit terms, the
statistical model (descriptive and analytical) and not solely the final or conclusive
results (p-value).
Keywords: Biostatistics, Bioethics, Lies,
Analysis, Research.
INTRODUCCIÓN
El dilema de las mentiras y la estadística es tan antiguo
desde la creación misma del método, desde su definición
original con una disciplina al servicio del “Estado”, desde su utilización
par fines políticos y sociales, hasta la medición con objetivos
comerciales y fiscales, donde en algunos casos los resultados dependerían,
de los intereses de quienes los presentaban.
Desde que Samuel Langhorne Clemens refirió,
quien es mayormente conocido por el seudónimo de Mark Twain, quien es
reconocido por algunos como el padre de la literatura en los Estados Unidos
y a quien se le atribuye la frase “Existen tres tipos de mentiras, las
mentiras, las malditas mentiras y las estadísticas” algunos científicos,
investigadores y pensadores se han tomado el sentido literal de la frase, mientras
que otros concuerdan con que el sentido original aludía a lo fácil
que puede ser engañar mediante la presentación malintencionada
de datos.
Esta discusión, refieren algunos, ha acabado
afectando a la propia disciplina de la estadística, mientras que paradójicamente,
la estadística es la disciplina empleada para evitar ser engañados
con números, el que la conoce lo sabe.
OBJETIVO
La presente revisión de literatura
tiene como objetivo analizar los elementos éticos necesarios en investigación
científica para el desarrollo de modelos de estadística descriptiva
e inferencial.
Cuerpo:
Desde tiempos más antiguos, la estadística ha sido empleada
con absoluta responsabilidad para proporcionar un “Status Quo” u obtener
información válida y un sustento confiable para la adecuada toma
de decisiones, en la Biblia, el libro de Números, Cap. 1 habla del Censo
de las 12 tribus “… el primer día del mes segundo, el segundo
año después de la salida de Egipto.”. Además da cuenta
del uso de métodos estadísticos para presentar el censo de los
clanes de los hijos de Gad, y Efraín además de los clanes de Juda,
Isacar, Benjamín, Neftalí, entre otros.
Las mentiras en la aplicación de métodos
estadísticos pueden ser el resultado involuntario de la ignorancia del
investigador de la amplia gama de indicadores, medidas y estadígrafos
con los que se cuenta, de los cuales tiene la responsabilidad de elegir el más
adecuado a los datos de referencia, es decir, cuando se tiene el deseo real,
el conocimiento y el compromiso de reflejar los resultados adecuados, no es
posible tomar una decisión incorrecta.
Se sabe que en cada uno de los procesos de recolección,
ordenamiento, clasificación presentación y análisis de
datos existen momentos de decisión, si dentro de esa gama se decide voluntariamente
la elección de un modelo que no es el adecuado, eso no es culpa de la
estadística, es una decisión equivocada de la persona responsable
de presentar los resultados. De hecho éstas decisiones son revisadas
en algunos de los 7 requisitos éticos de la investigación clínica
propuestos por Emanuel.
En este mismo sentido algunos profesores con amplia
experiencia en el área refieren “La estadística contiene
más lógica que matemáticas, en estadística son más
decisiones correctas que cálculos aritméticos complejos”
y si ésas decisiones son inadecuadas, no es culpa del método si
no de la decisión tomada de la persona que voluntariamente así
lo decidió; por ello el modelo estadístico y sus decisiones inmersas
deben estar sustentadas con fundamentos éticos en cada uno de sus procesos.
Existen además otros errores más
sutiles, cuando la estadística esta concluyendo de manera imparcial una
decisión y el investigador decide en otro sentido, es decir, concluye
con el corazón y no con la evidencia estadística; concluye lo
que el quería concluir, aún y cuando la estadística le
esta marcando el camino, un camino diferente (el correcto).
CONCLUSIÓN
En general, algunos investigadores modernos como
Sheuerer concluyen que los productores de datos estadísticos e investigadores
tienen la obligación de informar en términos detallados a los
usuarios y el público; y de forma explícita el modelo estadístico
(descriptivo y analítico) y no sólo exclusivamente los resultados
finales o concluyentes (Valor p), ello es una clara referencia a la presentación
de modelos estadísticos correctos y completos, y no solamente los valores
concluyentes.
BIBLIOGRAFÍA
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Autor
de correspondencia: Lic. Gustavo I. Martínez González.
bioestadistica@hotmail.com
Artículo
recibido: 16 de Febrero de 2015.
Artículo aprobado para publicación: 10 de Abril de 2015.
Revista
Mexicana de Estomatología.
Vol 2, No
2 Enero - Junio 2015.
ISSN: 2007-9052
www.remexesto.com
ISSN: 2007-9052
Http:www.remexesto.com
