01
Qué dice la evidencia
Para una diferencia, cruzar cero incluye ausencia de diferencia; para una razón, cruzar uno. Ese umbral responde una pregunta estrecha. Importa más si el intervalo incluye efectos clínicamente importantes, triviales o dañinos. Un intervalo estrecho alrededor de un efecto pequeño difiere de uno amplio que contiene beneficio grande y daño relevante.
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02
Cómo usar el hallazgo
La precisión mejora con más eventos informativos y mejor medición, no solo una gran muestra. Agrupación, medidas repetidas, pérdidas, análisis múltiples y supuestos cambian el intervalo. Un método del 95% cubriría el parámetro en aproximadamente 95% de estudios repetidos compatibles; no asigna 95% de probabilidad después de observarlo.
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03
Límites y preguntas abiertas
No declares dos resultados distintos solo porque uno excluye el nulo y otro no. Prueba directamente la interacción. Los intervalos tampoco capturan sesgo, informe selectivo, confusión, mala definición o generalización. Una estimación precisa de un diseño sesgado puede estar precisamente equivocada; primero va el diseño.
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Fuentes
- Statistical tests, P values, confidence intervals, and power: a guide to misinterpretationsEuropean Journal of Epidemiology · 2016DOI 10.1007/s10654-016-0149-3