Resumen

UTRA, Isabel María Barroso; CANIZARES PEREZ, Mayilée  y  LERA MARQUES, Lydia. Influencia de la estructura de los datos en la selección de los métodos de análisis estadísticos. Rev. Esp. Salud Publica [online]. 2002, vol.76, n.2, pp.95-103. ISSN 2173-9110.

En 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.

Palabras clave : Muestreo por conglomerados; Datos jerárquicos; Efectos aleatorios; Agregación de datos; Análisis de regresión.

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