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Revista Ecuatoriana de Neurología

versión On-line ISSN 2631-2581versión impresa ISSN 1019-8113

Rev Ecuat Neurol vol.30 no.1 Guayaquil abr./jul. 2021

https://doi.org/10.46997/revecuatneurol30100016 

Carta al Editor

Un Ejemplo Del Factor Bayes Para El Contraste De Hipótesis En La Investigación De Neurología

An Example Of The Bayes Factor In Hypothesis Contrasting In Neurology Research

Cristian Antony Ramos-Vera1 

1Universidad Cesar Vallejo, Facultad de ciencias de la salud, Área de investigación. Lima. Perú. <cristony_777@hotmail.com>


Estimada Editora:

Se recomienda la replicación de las investigaciones en ciencias de la salud basadas en la significación estadística de la hipótesis nula (NHST; p<0.05) para generar una evidencia en la investigación en Neurología con mayor credibilidad. Un estudio reciente que evaluó una correlación estadística según el paradigma clásico o frecuentista entre el deterioro cognitivo (DC) y la insuficiencia renal crónica (IRC) en 203 pacientes ecuatorianos estimó una correlación Pearson significativa de 0.766 (p=0.00)(1). Se tuvo como fin de la presente carta reportar un ejemplo sencillo de reanálisis bayesiano para comprobar la hipótesis alterna (correlación) a partir del estado de los p valores,(2) utilizando la escala de clasificación de Jeffreys(3)(4)(5) débil, moderado, fuerte y muy fuerte (Tabla 1).

Tabla 1 Valores de interpretación cuantificable del factor Bayes. 

>30 Muy fuerte Hipótesis alternativa
10+30 Fuerte Hipótesis alternativa
3.1-10 Moderado Hipótesis alternativa
1.1-3 Débil Hipótesis alternativa
1 0 No evidencia
0.3-0.9 Débil Hipótesis nula
0.29-0.1 Moderado Hipótesis nula
0.09-0.03 Fuerte Hipótesis nula
< 0.03 Muy fuerte Hipótesis nula

*Nota: Creación propia según la escala de clasificación de Jeffreys(5)

Para el objetivo de la presente carta se consideró los datos del tamaño de muestra y el coeficiente de correlación (IRC-DC) reportado por Gómez et al y otros1. El factor Bayes es el método idóneo más intuitivo para cuantificar la evidencia de las hipótesis estadísticas dado los datos mediante dos interpretaciones: FB10 (a favor de la hipótesis alternativa de significancia) y BF01 (a favor de la hipótesis nula), con un intervalo de credibilidad del 95%.3-5

Los resultados obtenidos del factor Bayes evidenciaron que BF10=1.37e+37 y BF01=7.3e-38 e IC95% [0.699 - 0.816], lo que respaldó los resultados con respecto a la relación estadística entre IRC-DC reportada por Gómez et al y otros(1). Estos hallazgos fueron estables con un valor similar del factor Bayes máximo (maxBF10=1.423e+37).

Referencias

Gómez-Andrade LF, Lindao-Solano MO, Vásquez-Cedeño DA, Tettamanti-Miranda D. (2020). Asociación entre Enfermedad Renal Crónica no terminal y Deterioro Cognitivo en Adultos entre 55 a 65 años de edad. Rev Ecuatoriana Neurol. 2020;29(1): 30-34. [ Links ]

Ly A, Raj A, Etz A, Gronau QF, Wagenmakers E-J. Bayesian reanalyses from summary statistics: a guide for academic consumers. Adv Meth Pract Psychol Sci. 2018; 1:367-374. https://doi.org/10.1177%2F2515245918779348 [ Links ]

Quintana DS, Williams DR. Bayesian alternatives for common null-hypothesis significance tests in psychiatry: a non-technical guide using JASP. BMC Psychiatr. 2018; 18(1):178. https://doi.org/10.1186/s12888-018-1761-4 [ Links ]

Nuzzo RL. An introduction to Bayesian data analysis for correlations. PM&R. 2017;9(12):1278-82. https://doi.org/10.1016/j.pmrj.2017.11.003Links ]

Goss-Sampson MA. Bayesian Inference in JASP: A Guide for Students. Universityof Amsterdam: JASP team; 2020. http://dx.doi.org/10.17605/OSF.IO/CKNXM [ Links ]

Recibido: 02 de Noviembre de 2020; Aprobado: 02 de Febrero de 2021

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