Resumen
Los gráficos constituyen una ayuda visual que usan los artículos para resaltar los resultados de una investigación. Estos permiten ilustrar los resultados con el fin de hacerlos más claros. Los gráficos, al igual que las pruebas estadísticas, se seleccionan a partir del objetivo del estudio, de los tipos de variable y de los análisis estadísticos que se desee ilustrar. Algunos de los gráficos más usados en la práctica clínica son los histogramas de frecuencia que ilustran las variables cualitativas o frecuencias, los gráficos de error se usan para variables cuantitativas con distribución normal, el gráfico de cajas o gráfico de violín para variables cuantitativas de libre distribución y las curvas de supervivencia para las variables que incluyen la variable tiempo/persona. Estos mismos gráficos pueden ser usados para ilustrar las comparaciones entre maniobras y desenlace dependiendo del tipo de variable que se analice. Cuando se comparan dos grupos y la variable dependiente es dicotómica se usan gráficos de bosque. Para los modelos multivariados los gráficos dependen del tipo de análisis, en el caso de la regresión logística se utilizan gráficos de árbol y para la regresión lineal de dispersión y para los riesgos proporcionales de Cox, gráficos de supervivencia. Si bien los gráficos son de gran utilidad, mal utilizados pueden mostrar diferencias donde no las hay, provocando una errónea interpretación de los estudios. En este artículo complementaremos con ejemplos los temas abordados con anterioridad en los artículos de esta misma serie.
Referencias
Rendón-Macías ME, Valenzuela M, Villasís-Keever MÁ. Sesgos en los estudios de pruebas de diagnóstico: implicación en la estimación de la sensibilidad y especificidad. Rev Alerg Mex. 2020;67(2):165-173. DOI: 10.29262/ram.v67i2.771
Rendón-Macías ME, Villasís-Keever MÁ, Miranda-Novales MG. Estadística descriptiva. Rev Alerg Mex. 2016;63(4):397-407. DOI: 10.29262/ram.v63i4.230
Flores-Ruiz E, Miranda-Novales MG, Villasís-Keever MÁ. El protocolo de investigación VI: cómo elegir la prueba estadística adecuada. Rev Alerg Mex. 2017;64(3):364-370. DOI: 10.29262/ram.v64i3.304
Flores-Ruiz E, Mirando-Novales MG, Villasís-Keever MÁ. El protocolo de investigación VI: cómo elegir la prueba estadística adecuada. Estadística inferencial. Rev Alerg Mex. 2017;64(3):364-370. DOI: 10.29262/ram.v64i3.304
Talavera JO, Rivas-Ruiz R. Investigación clínica IV. Pertinencia de la prueba estadística. Rev Med Inst Mex Seguro Soc. 2011;49(4):401-405.
Peacock JL, Peacock PJ. Oxford Handbook of Medical Statistis. Primera edición. Reino Unido: Oxford University Press; 2011
Rivas-Ruiz R, Pérez-Rodríguez M, Palacios L, Talavera JO. Investigación clínica XXI. Del juicio clínico al análisis de supervivencia. Rev Med Inst Mex Seguro Soc. 2014;52(3):308-315. Disponible en: https://www.medigraphic.com/pdfs/imss/im-2014/im143o.pdf
Talavera JO, Roy-García I, Palacios-Cruz L, Rivas-Ruiz R, Hoyo I, Pérez-Rodríguez M. De vuelta a la clínica. Métodos I. Diseños de investigación. Mayor calidad de información, mayor certeza a la respuesta. Gac Med Mex. 2019;155(4):399-405. Disponible en: https://www.medigraphic.com/pdfs/gaceta/gm-2019/gm194k.pdf
Roy-García I, Rivas-Ruiz R, Pérez-Rodríguez M, Palacios-Cruz L. Correlación: no toda correlación implica causalidad. Rev Alerg Mex. 2019;66(3):354-360. DOI: 10.29262/ram.v66i3.651. PMID: 31606019
González-Díaz SN, Arias-Cruz A, Villarreal-Pérez JZ, Sánchez-Guerra D, Monge-Ortega OP. Evaluation of vitamin D serum levels in asthmatic adults and their relationship with asthma control. Ver Alerg Mex. 2018;65(4):362-371. DOI: 10.29262/ram.v65i4.386
Rivas-Ruiz R, Moreno-Palacios J, Talavera JO. Investigación clínica XVI. Diferencias de medianas con la U de Mann-Whitney. Rev Med Inst Mex Seguro Soc. 2013;51(4):414-419. Disponible en: https://www.redalyc.org/pdf/4577/457745490011.pdf
Villasís-Keever MÁ, Rendón-Macías ME, García H, Miranda-Novales MG, Escamilla-Núñez A. Systematic review and meta-analysis as a support tools for research and clinical practice. Rev Alerg Mex. 2020;67(1):62-72. DOI: 10.29262/ram.v67i1.733. PMID: 32447868
Cox DR. Regression models and life-tables. J R Statist Soc B. 1972;34(2):187-220. Disponible en: https://www.jstor.org/stable/2985181
Monmonier MS. How to lie with maps. EE. UU.: University of Chicago Press; 1991.
Tufte ER. The visual display of quantitative information. EE. UU.: GraphicsPress; 1983.
Pandey AV, Rall K, Satterthwaite ML, Nov O, Bertini E. How deceptive are deceptive visualizations? An empirical analysis of common distortion techniques. En: Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems. EE. UU.: Association for Computing Machinery; 2015.
Ferreira-Hermosillo A, Roy-García I, Rivas-Ruiz R, Palacios-Butchard JJ, Mercado M, Talavera JO. Height and weight progression patterns in Mexican children aged between 6 and 12 years and differences with Ramos-Galván growth charts 40 yearslater. Gac Med Mex. 2020;156(2):117-123. DOI: 10.24875/GMM.M20000349
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