UTRA, Isabel María Barroso; CANIZARES PEREZ, Mayilée    LERA MARQUES, Lydia. Influencia de la estructura de los datos en la selección de los métodos de análisis estadísticos. []. , 76, 2, pp.95-103. ISSN 2173-9110.

^les^aEn las investigaciones médicas se encuentran datos agrupados ya sea por el diseño del estudio o la selección de la muestra. Esta estructura debe ser considerada para obtener estimaciones apropiadas de los parámetros y sus errores estándares. El presente trabajo es de naturaleza metodológica y se destina a ilustrar métodos para estimar parámetros poblacionales y modelos de regresión con datos agrupados. Para ello se utilizan nueve variables de la I Encuesta Nacional de Factores de Riesgo y Actividades Preventivas, realizada en Cuba en 1995. La prevalencia de hipertensión arterial se sobreestima en un 15% cuando se utilizan los estimadores convencionales comparado con el análisis con pesos y el ajustado. En los modelos de regresión para el índice de masa corporal se encontró que con los procedimientos convencionales: sexo, nivel de educacional, condición de sedentarismo, tabaquismo, tensión diastólica y sistólica resultaron significativas. Sin embargo, con el método que considera la estructura de conglomerados dejaron de ser significativas el nivel educacional y la condición de sedentarismo. Al ajustar el modelo de intercepto aleatorios se encontró que el 91,3% de la variabilidad total se explica por variables individuales y el 8,7% se atribuye a unidades superiores. Al estimar parámetros poblacionales en datos con estructura de conglomerados y con desigualdad en las probabilidades de selección hay que considerar el uso de pesos muestrales y métodos de análisis que contemplen la correlación entre sujetos (potencial) de un mismo conglomerado. Al ajustar modelos de regresión no sólo importa obtener eficiencia en la estimación de los coeficientes sino que se debe considerar el enfoque (agregado o desagregado) para modelar el problema objeto de estudio.^len^aIn medical research, data is grouped either as per the design of the study or the selection of the sample. This structure must be taken into account in order to make correct estimates of the of the parameters and standard errors involved.. This study is of the methodological type and is aimed at illustrating methods for estimating population-related methods and regression models with grouped data. For this purpose, nine variables from the First National Risk Factor and Preventive Measure Survey conducted in Cuba in 1995 are employed. The prevalence of high blood pressure is overestimated by 15% when the conventional estimators are used as compared with the weight-based and adjusted analysis. In the regression models for the body mass index based on the conventional procedures, sex, degree of schooling, degree of sedentariness, smoking habit, diastolic and systolic blood pressure were found to be significant. However, when the method taking into account the structure of conglomerates was employed, the degree of schooling and sedentariness ceased to be significant. When the random intercept model was adjusted, the 91.3% total variability was found to be explained by individual variables, the 8.7% variability being attributed to larger units. When estimating population-related parameters based on conglomerate-structure data involving inconsistent selection probabilities, the use of sample-related weights and analysis methods that take in the correlation among subjects (potential) for one same conglomerate. When adjusting regression models, it is not only important to efficiently estimate the coefficients, but rather the focus (aggregated or disaggregated) must be taken into account for modeling the problem under study.

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