Estimada Editora,
En respuesta a la carta "La alternativa metodológica del factor Bayes en la investigación clínica de nutrición", los autores queremos agradecer al autor o la autora de esta carta el interés por nuestras investigaciones1,2. El debate entre la estadística frecuentista vs. la bayesiana tiene una larga trayectoria y siempre es un tema atractivo para discutir. De hecho, en el título, el autor o la autora plantea a la estadística bayesiana como una "alternativa" a la frecuentista, sin embargo, en su análisis estadístico confirma la hipótesis alternativa y la veracidad de los resultados obtenidos en ambos estudios analizándola de forma "complementaria", incluso citando autores que la proponen como tal3. Más aún, en referencia a los datos "inflados", particularmente del artículo de taekwondo; el factor de Bayes alternativo obtenido o BF10=188.705 es mayor al BF10=3.898 reportado en el artículo de karate. Es decir, si las correlaciones estuvieran "infladas", el factor de Bayes también lo estaría. Además, hay que considerar que el artículo en competidores de taekwondo utilizó a ambos sexos en el análisis estadístico, a diferencia del artículo de karate donde sólo participaron atletas hombres, por la cual no serían comparables.
De acuerdo con lo anterior, los dos artículos planteados pretenden realizar un análisis exploratorio en la nutrición en deportes de combate que pueda contribuir en el conocimiento de esta área generando nuevas hipótesis, pero en ningún momento ha pretendido que los resultados de éste sirvieran para que fueran extrapolados a todos los deportistas de deportes de combate. Por otra parte, como reconoce la Asociación Americana de Estadística debe prestarse especial atención a la interpretación del p-valor porque en muchas ocasiones se realiza una interpretación equivocada del mismo4. Por otra parte, independiente de sus limitaciones ya conocidas, el análisis correlacional es un método estadístico válido, y ampliamente utilizado en ciencias de la salud y el deporte, que puede definirse como una técnica estadística para determinar si existe una relación lineal entre dos variables cuantitativas5. En este sentido, ambos artículos muestran correlaciones negativas significativas entre la masa grasa y el rendimiento en el salto contra movimiento (CMJ) de manera consistente con la evidencia actual en deportes de combate6,7,8.
Ahora bien, en relación a la propuesta metodológica de la inferencia bayesiana, coincidimos parcialmente con el autor o la autora, aunque sugerimos sea un método complementario más que "alternativo". De hecho, este enfoque está siendo cada vez más utilizado en ciencias de la salud y en el deporte, de acuerdo con una reciente revisión al respecto9, por lo que su aplicación está actualmente en desarrollo10. En consecuencia, el autor analiza el tema en cuestión de manera similar a cartas de similares características reportadas durante este año11,12,13, lo que muestra un interés por revisar críticamente investigaciones que han utilizado análisis correlacional; sin embargo, normalmente finaliza corroborando las conclusiones reportadas en los artículos analizados de manera similar a las cartas publicadas por otras revistas. Esto reafirma, nuestra opinión, de que el factor Bayes puede ser un método complementario al análisis correlacional.
El autor sugiere que "es recomendable la replicación de estas investigaciones para generar una evidencia concluyente con mayor credibilidad en las ciencias de la salud". Evidentemente no estamos de acuerdo con esta recomendación, ya que esto sugeriría replicar todos los estudios correlaciones con muestras menores a 250 participantes, situación que obviamente invalida la sugerencia planteada; sin embargo, creemos que un análisis a través de factor Bayes es recomendable y puede ser complementario al análisis correlacional.
Finalmente, invitamos y animamos a los/as investigadores/as a contribuir con evidencia complementaria sobre la influencia de la composición corporal sobre las capacidades y habilidades físicas involucradas en el rendimiento físico de los atletas de deportes de combate. Esto implica, complejizar en los diseños de investigación (por ej. Test-Re test), el nivel de los atletas analizados, el tipo de análisis estadístico utilizado (por ej. Regresión Lineal; Análisis Inter-Individual; Magnitud Basada en la Inferencia) reporte de confiabilidad absoluta y relativa de los datos, uso de instrumentos "Gold estándar" de evaluación entre otros aspectos. Además de utilizar complementariamente el modelo bayesiano.